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user: 4. 算例分析 4.1. 算例基础数据 本文以MATLAB件为仿真平台。各分布式电源的具体参数如表1所示。污染物的排放参数如表2所示。 Table 1 Parameters of distributed power sources in microgri DG类型 功率下限/kw 功率下限/kw 运行成本/(元/kg) 燃料成本/(元/kg) WT 0 150 0.045 0 PV 0 100 0.0096 0 DE 0 150 0.0789 0.211 BSS −60 60 0.055 0 表1. 微电网中各分布式电源参数 Table 2 Pollutant treatment costs and emission coefficient 污染物类型 排放系数/(g/kw) DE 治理费用/(元/kg) CO 2 4.33 0.02805 NO x 2.32 8.5 SO 2 0464 5.95 表2. 污染物的治理费用和排放系数 本次仿真以一天为一个周期，取单位时段Δt为1小时。数据来源以广东某地区用户用电情况，如图3所示为一天之中PV、WT和负载的功率变化曲线图。 图3. 居民负荷、PV、WT功率变化曲线图 参照广东某地区电价，各时段的售电与购电的价格如表3所示。 Table 3 Prices of electricity sales and purchases in each perio 时段 峰时段 谷时段 平时段 10:00~14:00 07:00~09:00 00:00~06:00 时间(h) 18:00~20:00 15:00~17:00 23:00~24:00 21:00~22:00 购电价格(元) 0.69 0.46 0.31 售电价格(元) 0.64 0.38 0.23 表3. 各时段售电与购电的价格 4.2. 孤岛算例分析 本文考虑以单日微电网优化运行问题。取单位时间段为1小时， n = 24 。微电网模型包含风能系统、光伏系统、蓄电池和柴油发电机，属于孤岛模式。 4.2.1. 风力(WT)涡轮机模型 风力涡轮机的输出功率受风速、风向、涡轮机的位置等因素影响。因此风力涡轮机的输出功率 P W T 可以近似表示为： P W T = { 0                                                                           0 ≤ u ≤ u i P W T ， r a t e ( u − u i ) / ( u r − u i )               u i ≤ u ≤ u r P W T ， r a t e                                                             u r ≤ u ≤ u 0 0                                                                               u 0 ≤ u (7) 其中： P W T ， r a t e ——风机额定输出功率； u i ——为切入风速； u 0 ——为切出风速； u r ——为额定风速。 风力涡轮机功率平衡约束： P W T min ≪ P W T ≤ P W T max (8) 4.2.2. 光伏(PV)模型 光伏系统是将太阳能转换为电能的装置，它的输出功率受光照强度和温度等因素的影响，输出功率计算公式为： P p v = P s t c G C G S T C [ 1 + K ( T s − T S T C ) ] (9) 其中： G S T C ——标准条件下的光照强度； P s t c ——标准条件下的最大输出功率； T S T C ——参考温度； G C ——实际光照强度； T S ——工作温度； K——功率温度系数。 光伏系统功率平衡约束： P P V min ≪ P P V ≪ P P V max (10) 4.2.3. 蓄电池(BSS)模型 蓄电池t时刻的充电或放电的状态可表示为： { S O C ( t ) = S O C ( t − 1 ) − P k ( t ) η c P k ( t ) ≥ 0 S O C ( t ) = S O C ( t − 1 ) − P k ( t ) η d P k ( t ) ≤ 0 (11) 其中： S O C ( t ) 、 S O C ( t − 1 ) ——代表的是t、t − 1时刻剩余的电量； p k ( t ) ——代表蓄电池的充放电功率( p k ( t ) ≥ 0 代表充电状态、 p k ( t ) ≤ 0 代表放电状态)； η c 、 η d ——代表是充、放电效率。 蓄电池功率平衡约束： P B S S min ≪ P B S S ≪ P B S S max (12) 蓄电池充放电功率约束条件： S O C min ≪ S O C ≪ S O C max (13) S O C min 、 S O C max 分别表示粗电池最小(取0.2)和最大(取0.8)剩余电量比例，SOC低于0.2不再放电、SOC高于0.8不再充电。 4.2.4. 柴油(DE)发电机模型 柴油发电机的发电成本采用二次函数表达式计算公式如下： C D E = α + β P D E + γ P D E 2 (14) 其中： C D E ——表示燃料成本； P D E ——表示柴油发电机的发电功率； α 、 β 、 γ ——表示燃料成本的系数。 柴油发电机功率平衡约束： P D E min ≪ P D E ≪ P D E max (15) 微电网系统功率约束条件： P P V + P W T + P B S S + P D E = P L (16) 其中： P P V 、 P W T 、 P B S S 、 P D E 分别表示PV、WT、BSS、DE的输出功率； P L 代表的是负载功率。 4.3. 结果分析 该微电网在孤岛模式下，各个分布式电源的出力情况，居民一天的负荷全部由各分布式是电源供给，图4为优化后的各分布式电源的出力情况。 从图4可以看出当PV和WT的输出功率大于负载时，蓄电池进行充电(4:00~7:00)，此时柴油发电机不工作，当PV和WT的输出功率小于负载时，蓄电池进行放电(12:00~16:00， 19:00~22:00)，其余时间处于不充电也不放电的状态。柴油发电机则弥补其余子系统与负载的差值部分。 4.4. 算法比较 为验证该算法的可靠性，将GCSA算法与粒子群(PSO)算法、遗传(GA)算法和CSA算法比较，通过研究各时段所花得费用比较。图5为一天之中各时段所花的费用。 图4. 各分布式电源的输出功率曲线 图5. 每小时花费的成本 Table 4 Cost compariso 算法 费用(元) PSO 583.55 GA 571.55 CSA 557.55 GCSA 526.95 表4. 费用比较 从图5和表4中可以看出，各时段的费用明显低于其他三种算法。GCSA一天所有的费用为526.95元、PSO为583.55元、GA为571.55元、CSA为557.55元，GCSA每小时花费的成本比其他三种要低得多。可见改进后的乌鸦搜索算法寻优能力更强。 4.5. 并网算例分析 本文只考虑微电网单日优化调度问题，取单位时段为1小时。验证的微电网模型包括光伏系统、风能系统、蓄电池储能系统、柴油发电机各一个。属于并网模式考虑向电网购电售电情况。交互功率为200 kw。 微电网系统功率约束条件： P P V + P W T + P B S S + P D E + P G = P L (17) 微电网与电网交换功率约束条件： P G min ≪ P G ≪ P G max (18) 式(17)中： P P V 、 P P V 、 P B S S 、 P D E 、 P L 、 P G 分别表示光伏系统、风能系统、蓄电池、柴油发电机、负载的功率以及微电网与电网交换功率。 4.6. 结果分析 该微电网在并网模式下，各个分布式电源的出力情况，居民一天的负荷全部由各分布式是电源供给，图6为优化后的各分布式电源的出力情况。 图6. 各分布式电源的输出功率曲线 PV和WT为不可控力，出力应尽可能的多。从图6可以看出其中蓄电池在3:00、10:00、11:00、13:00、15:00、17:00以及20:00~23:00处于放电状态，缓解峰期的用电费用，在5:00和9:00处于既不放电也不充电的状态，其他时间段处于充电状态，为用电峰期做充足的准备。柴油发电机则弥补其余子系统与负载的差值部分。整个微电网运行期间，微电网在电价平期优先从电网购电，而其他系统的能量则储存在蓄电池中。 4.7. 算法比较 验证该算法的可靠性，通过研究迭代次数与所花费用的关系，将GCSA算法与粒子群(PSO)算法、遗传(GA)算法和传统乌鸦搜索CSA算法同时对该模型进行求解。结果如图7所示。 图7. 各算法寻优能力比较 Table 5 Cost compariso 算法 费用(元) PSO 5102.15 GA 9656.89 CSA 4328.23 GCSA 2536.02 表5. 费用比较 从图7和表5中可以明显看出GCSA算法、PSO算法、GA算法和CSA算法的收敛情况与所花费用关系。GCSA算法收敛结果为2536.02元，CSA算法收敛结果为4328.23元、PSO算法的收敛结果为5102.15元、GA的收敛结果为9656.89元。由此可以看到GCSA算法由于其他三种算法，在迭代中能很快找到了一个很好的搜索空间区域，并迅速收敛到最优解。