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user: 4. 算例分析 如图1所示结构，微网中包括风机六台、光伏四台、30 kW柴油发电机一台、总容量为96 kW∙h的铅酸蓄电池，普通负荷与重要负荷。表2和表3分别给出风机和光伏的参数。 Table 2 Wind turbine structure parameter 风力发电机 1号 2号 3号 4号 5号 6号 总计 切入风速(m/s) 4 4 3 3 3 3 — 额定风速(m/s) 12 12 10 10 8 8 — 切出风速(m/s) 24 24 25 24 20 20 — 额定功率(kW) 10 10 8 8 7 7 50 表2. 风机结构参数 优化过程如下： 1) 输入未来24个小时的预测温度 T i 、光强 P i 、风速 V i 、重要负荷 G i 、总负荷 S i 。 Table 3 Photovoltaic array paramete 光伏阵列 1号 2号 3号 4号 总计 额定功率 12 10 8 10 40 表3. 光伏阵列参数 图2. 温度和光照强度未来一天的预测曲线 图3. 风速未来一天的预测曲线 图4. 光伏24小时出力 通过预测数据(图2、图3)，可以得到风机和光伏每台每小时的最大出力，这里对光伏和风机均求其每时段的总和，用于统一调度，通过已知出力模型进行计算，得到光伏和风机的最大出力值。 四台光伏24小时的出力见图4、图5。 2) 输入目标函数与约束条件，可以归纳如下： 目 标 函 数 = f 1 + ∑ i = 1 24 ( a i ) ∗ M 1 + ∑ i = 1 24 ( b i ) ∗ M 2 + ∑ i = 1 24     c i ∗ ( M 3 + E 3 ) + ∑ i = 1 24 ( k 1 c i + k 2 P DG-rated ) + f soc + C O S T LOSS (12) 其中 C O S T LOSS = A W LOSS 2 S i + B W LOSS (14) 式中，f 1 表示每天的固定投资，初始投资费用150万元，再加上银行借款利率等，折算到每一天的固定投资为483元，M1~M4分别为风机、光伏、柴油发电机、蓄电池的维修系数，E3为环境成本对应系数，这些值在费用模型中已经给定， α ， β ， γ 的值决定设备单元充放电，具体参数设定如下： c i ≠ 0 时， k 2 =定值， c i = 0 时， k 2 = 0 ； e i ≥ 0 时， α = 0 ； e i < 0 时， α = 1 e i ≥ 0 时， β = 0 ； e i < 0 时， β = − 1 充电过程不计损耗，可以对此约束为： S O C i ≥ S O C i + 1 时， λ = − 1 ； S O C i < S O C i + 1 时， λ = 0 蓄电池初始电池容量： S O C 0 = 0.6 从用电方的角度进行考虑：用电方所必须承担的费用包括微电网的运行费用和电量不足引起的损失。 C O S T LOSS 是负荷不能完全供应引起的赔偿， W LOSS 表示缺电量，每一时间段的值均不同，与各个时间段的总负荷 S i 一一对应， W LOSS = S i − a i + b i + c i + e i 3) 运用混合整数线性优化方法对多目标问题求解，一是运行费用最低；二是负荷满意度最大。根据目标函数与约束条件，在给定范围内线性优化，得到费用最低时的解。这里已经将多目标转化为单一目标，总费用=运行费用+电量不足的损失。最后求得最优解为最终一天24小时的总费用为1302.8元，为日前优化的最优解，对算例进行分析： i) 对应表4和表5，可以总结出实际的出力总是介于该时段重要负荷和总负荷之间，也就是不可中断负荷的需求必须满足，在电量提供不充足时，可以适当选择让可中断负荷停止电量供给，如图6所示。 ii) 从前三个小时就可以观察到，当风光能源供应不足时，若蓄电池在满足其出力约束和SOC剩余约束的情况下，让蓄电池供电，若蓄电池输出功率最大，仍旧不能满足负荷需求，就将启动柴油发电机供电，柴油发电机24小时供电情况如图7所示。 24小时内，柴油发电机尽量不投入使用，因为其较其它供电单元的投资成本更多，可是若不满足重要负荷或者缺电损耗太大，柴油发电机就要供电了。 图5. 风机24小时出力 Table 4 The next day forecast dat 时间 温度(℃) 光照强度(kW/m 2 ) 风速(m/s) 总负荷(kW) 重点负荷(kW) 0:00~1:00 13.9 0 4.05 23.9 15.2 1:00~2:00 12.1 0 5.16 19.8 12.4 2:00~3:00 11.5 0 4.92 16.9 12.6 3:00~4:00 11.3 0 6.71 13.8 8.6 4:00~5:00 12.7 0 7.88 11.6 8.5 5:00~6:00 13.4 0 7.3 11.1 8.4 6:00~7:00 13.2 0 7.87 18.9 13.7 7:00~8:00 14.2 0.004 7.6 31.4 20.5 8:00~9:00 14.4 0.1406 10.3 60 50 9:00~10:00 16.8 0.3899 6.28 35 20.5 10:00~11:00 17.3 0.7029 10.42 83 70 11:00~12:00 17.8 0.8345 9.29 74.9 40.2 12:00~13:00 18.8 1.044 7.63 65.4 39.9 13:00~14:00 20.9 0.7673 8.65 60.2 35.4 14:00~15:00 20.1 0.9872 7.27 75.1 37.7 15:00~16:00 20.7 0.7392 3.75 60.9 33.8 16:00~17:00 20.3 0.4633 4.15 48.3 31.1 17:00~18:00 20.2 0.2378 4.52 46.9 32.9 18:00~19:00 18.5 0.0259 3.48 40 31 19:00~20:00 16.3 0 3.17 40 30 20:00~21:00 16.2 0 2.9 30 21 21:00~22:00 15.2 0 2.44 30 20 22:00~23:00 14.2 0 4.41 38 15 23:00~24:00 14.6 0 3.59 29.5 14.8 表4. 未来一天预测数据 Table 5 The final optimization solutio 时间 风机出力(kW) 光伏出力(kW) 柴油发电机(kW) 蓄电池(kW) 实际出力(kW) 投资费用(元) 0:00~1:00 1.8158 0 21 −0.2 23.0158 81.4150 1:00~2:00 5.8837 0 0 −13.2 19.0837 46.3180 2:00~3:00 4.8350 0 11 −0.2 16.0350 75.3700 3:00~4:00 15.3272 0 0 1.8 13.5272 20.7520 4:00~5:00 26.0588 0 0 14.8 11.2588 21.2430 5:00~6:00 20.3094 0 0 9.8 10.5094 21.8390 6:00~7:00 25.9521 0 0 7.8 18.1521 22.0300 7:00~8:00 23.1735 0.1681 0 −7.2 30.5417 29.5080 8:00~9:00 60.6526 5.9042 0 6.8 59.7568 22.0033 9:00~10:00 12.2063 16.1971 0 −6.2 34.6034 27.7980 10:00~11:00 62.8677 29.1335 0 9.8 82.2012 22.7710 11:00~12:00 43.9719 34.5096 0 3.8 74.6815 21.7610 12:00~13:00 23.4727 42.9769 0 1.8 64.6496 21.7410 13:00~14:00 35.1117 31.2843 0 6.8 59.5951 21.8240 14:00~15:00 20.0356 40.3974 0 −14.2 74.6330 32.6070 15:00~16:00 1.1661 30.1656 29 −0.2 60.5316 85.7020 16:00~17:00 2.1049 18.9414 27 −0.2 48.2463 84.0810 17:00~18:00 3.3015 9.7266 30 −3.2 46.2281 90.1610 18:00~19:00 0.6862 1.0676 30 −7.2 38.9538 97.2000 19:00~20:00 0.2200 0 30 −9.2 39.4200 102.9200 20:00~21:00 0 0 29 −0.2 29.2000 86.3600 21:00~22:00 0 0 29 −0.2 29.2000 86.3620 22:00~23:00 2.9243 0 30 −4.2 37.1243 95.8490 23:00~24:00 0.8730 0 28 −0.2 29.0730 85.1300 表5. 算例最终的优化解 图6. 微网中24小时的总负荷与重要负荷 图7. 微网中24小时柴油发电机出力 iii) 这里可以考虑改变蓄电池的容量，算例优化结果表明，微电网中蓄电池容量至关重要，这里是限 制蓄电池一次充放电功率不能超过0.2倍的蓄电池额定容量，即19.2 kW，这种限制是很有必要的，因为考虑到蓄电池使用寿命，且留有一定容量以备实时调度，若容量选择不够大，将导致风光的弃用，对能源造成很大浪费。我们可以猜想，如果将蓄电池容量增大两倍甚至三倍，相对于这个算例，再综合考虑各部分的成本花费情况，可能会得到更加理想的结果。 通过优化结果中各设备出力的讨论，验证了所述方法对多目标多约束的不确定性优化问题求解的快速有效性。