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user: 3. 智能微网能源管理系统的建模 3.1. 能源管理系统的构架 SGEMS的主要任务包括：根据实时监控系统和AMI组成的智能优化模块所采集的电网、分布式电源、负荷等数据信息来调度发电和传输系统，使配电基础设施更加智能化；实现主网、多种分布式电源、储能单元和负载之间的最优功率匹配；实现多种电源的灵活投切；实现微网在并网与孤岛两种运行模式间的无缝转换等。 图2. SGEMS的构成及工作流程 通过管理微网内分布式微电源及负荷运行状态，结合电价、燃料费用等信息，并根据系统内潮流需求对分布式发电设备、可控负荷、储能设备实时监测并对其进行有效的有功、无功指令控制，不仅可实现风能、太阳能等可再生能源的有效利用，而且能使微网更经济、可靠的运行 [ 33 ]。SGEMS构成及工作流程如图2所示。 3.2. 微网多能源模型 一般意义上，智能微网中的能源多为微源，即含有电力电子装置的小型机组，主要包括微型燃气机组、光伏电池、小型风力发电机等分布式发电单元和蓄电、蓄热的储能单元以及可控负载。 3.2.1. 分布式发电单元模型 1) 光伏模型(Photovoltaic Model) 基于典型单晶硅组件的光伏系统建模。光伏阵列产生的能量与三个元素成正比：太阳辐射数据、光伏系统效率和光伏板的面积。光伏功率输出与辐照度、效率和面积大小的关系模型如下 [ 34 ]： P P V = G ξ P V A P V η P V (1) 式中P PV 为光伏的输出功率(kW)，G为太阳辐照度(W/m 2 )，ξ PV 为局部遮阳因子(固定为0.7)，A PV 为太阳能电池板总面积(m 2 )，η PV 为效率因子(约10%)。 2) 风电机组模型(Wind Turbine Model) 风力涡轮机模型根据与风速的线性关系生成电能。对简化的风力涡轮机进行建模，以使从风力涡轮机输出的功率随风速的立方变化。当风速具有标称值时，风力涡轮机将产生标称功率。但是，当风速超过最大风速值时，风力涡轮机将与电网断开连接，直到风速回到其标称值为止 [ 34 ]。风力发电输出功率可以表示为： P W T = { V W T 3 P n o m V n o m 3 V W T ≤ V n o m V n o m 3 P n o m V n o m 3 V n o m ≤ V W T < V max 0 V W T ≥ V max (2) 式中P WT 是风力涡轮机的输出功率(kW)，P nom 是标称功率(kW)。V WT 是实际风速(m/s)，V nom 是标称风速(m/s)，V max 是最大风速(m/s)。 3) 热电联合模型(Combined Heating and Power Model) 热电联合系统的核心部件是微型燃气轮机和燃气锅炉。利用高质量的热能驱动涡轮发电，收集余热用于生活取暖和热水。热电关系数学模型可以表示为 [ 35 ]： Q C H P = P C H P ⋅ ( 1 − η C H P − η L ) / η C H P (3) Q C H P - h = Q C H P ⋅ η h ⋅ C o p h (4) C o s t C H P = C g a s ⋅ P C H P / ( η C H P ⋅ L g a s ) (5) 式中Q CHP 表示CHP的余热，Q CHP-h 为CHP的输出热量，P CHP 为CHP的输出功率，L gas 为天然气热值(kW·h/ m 3 )，C oph 表示加热系数，C gas 为天然气单价(yuan/m 3 )，η L 表示热损率，η CHP 为发电效率，η h 为烟回收率Cost CHP 为CHP的运营成本。 3.2.2. 储能单元模型 微网对储能系统的需求主要是由于可再生能源的间歇性很强，而且这种能源取决于气候和天气条件的不可预测性。例如，风力发电系统的不规律性会给系统带来谐波和电能质量问题。因此，为了解决这一问题，并在电源不匹配时提供辅助服务，需要一个储能系统。所开发的微网储能系统模型既能在可再生能源发电过剩时进行储能，又能在电力短缺时满足微网的负荷需求 [ 34 ]。 1) 电池储能模型(Battery Energy Storage Model) B S O C = 100 [ 1 − ( 1 Q B ) ∫ 0 t i B ( t ) d t ] (6) B A H = 1 3600 ∫ 0 t i B ( t ) d t (7) 式中，B SOC 为电池荷电状态百分比；Q B 为电池最大容量，单位A；i B 为电池电流，单位A；B AH 为电池A∙h容量。 2) 蓄热罐模型(Heat Storage Tank Model) 蓄热罐是平衡可再生能源波动的重要设备之一。它可以由容量、输入/输出和热效率来表征，数学模型可以表示为 [ 35 ]： H t + 1 H S T = H t H S T + Q t H S T ， i n ⋅ η H S T − Q t H S T ， o u t ⋅ η H S T (8) Q t H S T ， i n ⋅ Q t H S T ， o u t = 0 (9) 0 ≤ Q t H S T ， i n / o u t ≤ V H S T ， i n / o u t ⋅ Δ t (10) H min H S T ≤ H t H S T ≤ H max H S T (11) 式中 H t H S T 表示HST的热储量， Q t H S T ， i n 、 Q t H S T ， o u t 表示供热的输入输出， H min H S T 、 H max H S T 为HST的最小和最大极限， V H S T ， i n / o u t 表示充放电速度， η H S T 为蓄热罐的效率。 3.2.3. 负荷单元模型 MG中考虑了两种类型的负载：可移动负载和固定负载。可移动负载可以及时转移，但是在计划范围内必须消耗一定量的能量。另一方面，固定负载是关键负载，不允许移动或固定。 P M G i ， t L − 是从时间t到其他时间的可移动负载量(以kW为单位)，由以下关系表示 [ 36 ]： P M G i ， t L − = d r M G i ， t ⋅ P M G i ， t L 0 ≤ d r M G i ， t ≤ d r ′ M G i (12) 式中 P M G i ， t L 为区间t的一次负荷，单位为kW。 d r M G i ， t 和 d r ′ M G i 表示t小时负荷转移百分比因子及其最大值。 3.3. 能源管理系统的数学模型 能源管理系统用于运营商优化、监控和控制电力系统的性能。在智能微网中，EMS自动协调以满足需求为目标的能源，考虑到电网的运行成本、可用能源以及发电和输电能力，进行协调工作。在此基础上，对能源的可用能量进行了预测，使运行成本降至最低，从而实现了微网的优化运行。通常情况下，优化过程在整个滚动时域(模型预测控制的方法)来执行，这种方法对微网的运行具有一定的鲁棒性，但非常规能源的高度可变性使得预测任务非常复杂从而使微网的可靠运行受到损害。文献 [ 37 ] 提出一种改进的MPC的算法来管理微网的DERs，该方法解决了传统基于MPC的EMS在线优化慢、计算慢等问题，并且能够在预测不准确的情况下处理ESS和DERs的约束。由于传统的能源管理系统中，电池储能系统(Battery Energy Storage Systems， BESS)只考虑在单一的MG优化模型中，这就导致了存储设备利用率不高，造成资源浪费。文献 [ 38 ] 考虑到资源局部消耗的优势，提出一种通过多智能体系统(Multi-Agent Systems， MAS)提高MMG系统可再生能源本地利用率的新策略。与传统的能源管理模型相比，该系统每个MG的盈余和短缺能力不仅通过电网内部的交易能力和共享的分布式能源进行补偿，而且还通过与其他MG交换电力进行调整，所有BESS的协作有效的最大化可再生能源本地消耗，而所有可控分布式发电机(Controllable Distributed Generator， CDG)的协作则有利于降低MMG系统的运营成本。为了解决现有的能源管理系统不能为其用户提供保证用户舒适度(User Comfort， UC)的选择，也不能提供减少碳排放的可持续解决方案这些问题，文献 [ 39 ] 提出一种启发式的可编程能源管理控制器来管理住宅建筑的能源消耗，以最小化电费、减少碳排放、最大化UC并降低峰均比为目标，采用混合遗传粒子群优化算法对智能设备进行优化调度，以达到预期目标实现经济最优。在文献 [ 40 ] 中作者将储能单元与分布式电源统一建模，将储能智能管理、经济负荷分配、运行效益优化等多目标优化问题转化成为单目标优化问题进行求解；设计了两种运行策略，实现了微网在孤岛和并网两种模式下的经济运行，用来满足该模型下SGEMS的基本目的：在给定周期内综合考虑分布式电源预测发电量、储能单元预测剩余容量、电网电价信息和本地负荷需求，合理安排分布式电源和储能单元的启停和出力，使微网系统的总发电成本最小(或者经济利益最大)。 3.3.1. 目标函数 1) 孤岛模型下：保证本地负载供电，并使智能微网总发电成本最小。 T D = ∑ t = 1 T { ∑ i = 1 L [ u i ( t ) P G i ( t ) B G i ( t ) + S G i | u i ( t ) − u i ( t − 1 ) | ] + ∑ j = 1 M [ u j ( t ) P S j ( t ) B S j ( t ) + S S j ( t ) | u j ( t ) − u j ( t − 1 ) | ] } (13) 式中，S Gi (t)为系统中第i个发电单元的启停成本；S Si (t)为第j个储能单元的启停成本；B Gi (t)为第i个发电单元在时段t的报价；B Sj (t)为第j个储能单元在时段t的报价；u i (t)为发电单元的开关机变量，u i (t) = 1表示发电单元开机，u i (t) = 0表示发电单元关闭，u j (t) = 1表示储能单元开机，u j (t) = 0表示储能单元关闭。 2) 并网模型下：保证本地负载供电，并使智能微网经济效益最大。 T C = ∑ t = 1 T { ∑ i = 1 L [ u i ( t ) P G i ( t ) B G i ( t ) + S G i | u i ( t ) − u i ( t − 1 ) | ] + ∑ j = 1 M [ u j ( t ) P S j ( t ) B S j ( t ) + S S j | u j ( t ) − u j ( t − 1 ) | ] + P g r i d ( t ) B g r i d ( t ) } (14) 式中，B grid (t)为电网实时电价。 3.3.2. 约束条件 1) 功率平衡约束(孤岛和并网) ∑ i = 1 L P G i + ∑ j = 1 M P S j = ∑ k = 1 N P L k (15) 式中，P Gi 为系统中第i个DGs单元发出的功率，L为系统中发电单元的个数；P Sj 为第j个储能单元吸收或发出的功率，M为系统中储能单元的个数；P Lk 为第k个负荷需求的功率，N为系统中负荷的个数。 ∑ i = 1 L P G i + ∑ j = 1 M P S j + P g r i d = ∑ k = 1 N P L k (16) 式中，P grid 为电网吸收或发出的功率，当智能微网向大电网输出功率时，P grid ≥ 0；当微网从电网吸收功率时，P grid < 0。 2) 热备用约束 ∑ i = 1 N u ( t ) P i max ( t ) ≥ ∑ k = 1 N P L K ( t ) + R ( t ) (17) 式中，u(t)为发电单元的状态， P i max ( t ) 系统中第i个分布式电源发电单元的输出功率上限，R(t)为单元i的短期调度。 3) 发电能力约束 { P G i min ≤ P G i ( t ) ≤ P G i max P S i min ≤ P S i ( t ) ≤ P S i max (18) 式中， P G i min 、 P S i min 、 P G i max 和 P S i max 分别为系统中第i个分布式电源发电单元和第j个储能单元的输出功率下限和输出功率上限。 4) 光伏发电最大功率跟踪约束 α P P V M P P ( t ) ≤ P P V ( t ) ≤ P P V M P P ( t ) (19) 式中， P P V M P P ( t ) 为光伏发电单元在时段t的预测最大功率输出。 5) 储能能量平衡约束 | 1 η D ∑ P S j ( t ) > 0 ， t = 1 ， ⋯ ， 24 P S j ( t ) + η C ∑ P S j ( t ) > 0 ， t = 1 ， ⋯ ， 24 P S j ( t ) + ∑ P S j ( t ) > 0 ， t = 1 ， ⋯ ， 24 W h o u r l y | < e (20) 式中，W hourly 为储能单元的自放电； η D 为储能单元的放电效率； η C 为储能单元的充电效率。 6) 智能微网与主电网间能够允许交互的最大功率约束 P g r i d min ≤ P g r i d ( t ) ≤ P g r i d max (21) 式中， P g r i d min 和 P g r i d max 分别为智能微网系统与大电网能量交换的功率下限和功率上限。