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user: 4. 算例分析 4.1. 并网型微电网算例 以广东某微电网系统为例，本实验考虑单日微电网的优化运行问题，取单位时段为1小时，即 n = 24 。验证的微电网模型包括光伏系统、风能系统、蓄电池储能系统各一个，属于并网模式且不考虑向电网售电的情况，此时 N = 3 。 微电网系统功率约束条件： P p v + P w t + P b a + P G = P L (14) 微电网与电网交换功率约束条件： P G min ≤ P G ≤ P G max (15) 式中 P p v ， P w t ， P b a ， P L ， P G 分别表示光伏系统、风能系统、蓄电池、负载的功率以及微电网与电网交换功率； P G min ， Q G max ， Q G 分别为微电网向电网购电的最小功率、最大功率以及在当前功率； Q w t ， Q b a ， Q p v 分别为风能系统、蓄电池组、光伏系统的运维系数。 4.1.1. 光伏发电系统 光伏发电系统是将太阳能转换为电能的装置，发电量受环境温度和光照强度影响。在标准测试条件(光照强度1000 W/m 2 ，温度为25℃)下，系统的动力方程可表示为： P p v = P s t r G C G S T C [ 1 + K ( T C − T S T C ) ] (16) T C = T 1 + 30 × G C 1000 (17) 式中， P s t r 、 G S T C 和 T S T C 分别为标准测试条件下光伏额定发电功率、光照强度和环境温度； G C 和 T C 分别为当前工况下的光照强度和工作点的电池温度；K为功率温度系数； T 1 为当前周围环境温度。 光伏系统约功率平衡约束： P p v min ≤ P p v ≤ P p v max (18) 4.1.2. 风机系统 风机运行动力方程为 [ 21 ]： P W T = { 0   0 ≤ u ≤ u c i P W T ， r a t e ( u − u c i ) / ( u r − u c i ) u c i ≤ u ≤ u r P W T ， r a t e u r ≤ u ≤ u c o 0     u c o ≤ u (19) 式中： P W T ， r a t e 为风机额定输出功率； u c i 为切入风速； u c o 为切出风速； u r 为额定风速。 风机系统功率平衡约束： P w t min ≤ P w t ≤ P w t max (20) 4.1.3. 蓄电池 蓄电池在t时刻的储能状态可表示为： { E k [ n ] = E k [ n − 1 ] + P k [ n ] Δ t η c             P k [ n ] ≥ 0 E k [ n ] = E k [ n − 1 ] + P k ( t ) Δ t η d                   P k [ n ] < 0 (21) S O C = E k [ n ] E k [ n − 1 ] (22) 式中： E k 分别为蓄电池在t时刻和 t − 1 时刻的荷电量； P k ( t ) 表示时刻的充放电功率(大于０表示充电，小于０表示放电)； η d 分别表示充放电效率；本例取 Δ t = 1 小时； S O C 为蓄电池剩余电量比例。 蓄电池约束： P b a min ≤ P b a ≤ P b a max (23) S O C min ≤ S O C ≤ S O C max (24) 式中 P b a min ， P b a max ， P b a 表示蓄电池剩最小功率、最大功率以及当前时间段的功率。 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， S O C 低于0.2不再放电、 S O C 高于0.8不再充电。 4.2. 结果及分析 本文微电网系统中光伏系统额定功率为300 KW，储能系统最大放电功率为150 KW，充电功率为100 KW，风能系统30 KW电网交互功率最大为250 KW，峰谷电价如表1所示。 Table 1 Electricity price lis 时段 电价/元 谷时段 0.3042 峰时段 0.6084 平时段 1.0039 表1. 电价表 *时段规定：谷时段：0:00~8:00，22:00~0:00；平时段：8:00~9:00，12:00~19:00； 峰时段：9:00~12:00，20:00~22:00。 在改进后的GSAA中，最大迭代次数取200，种群规模取400。交叉，变异概率分别取0.6、0.01。 并网方式下进行优化时，由于该微电网中只有光伏和储能系统，不需要考虑环境效益，只需考虑经济效益。系统优化后的费用如表2所示。图3为使用改进后的SAGA优化后的迭代曲线图。图4为优化后各个子系统的出力情况。 Table 2 Cost comparison char 方法 费用/元 未使用智能优化算法 1213.4092 SA 807.1851 GA 620.1141 GSAA 597.6641 表2. 费用对比 通过优化结果对比发现，未使用优化算法时微电网的费用为1213.4092元。使用传统GA对微电网系统进行优化求解，综合费用为604.6343元，使用GSAA求解得到的综合费用为587.3853元，GSAA节约17.249元。其中蓄电池在10:00、11:00、13:00、15:00、17:00以及19:00~00:00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。整个微电网运行期间，微电网在电价谷期优先从电网购电，而其他系统的能量则储存在蓄电池中。 图3. 迭代曲线 图4. 各个系统出力图 通过三种算法的迭代曲线图可以看出，SA在对本文的微电网模型进行优化时效果最差，其次是GA，效果最好的是改进后的模拟退火算法。主要是因为GSAA综合了遗传算法和退火算法的优点，在保证的全局寻优能力的同时加强了局部寻优的能力，并且退温函数的修改，使得前期降温步长加大，加快了算法收敛速度，也使得微电网单位周期内运行费用更低。 4.3. 孤岛算例分析 本实验考虑单日微电网的优化运行问题，取单位时段为1小时，即 n = 24 。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、燃气轮机各一个，产生污染气体的处理参数如表3所示。此时系统属于孤岛模式， N = 4 。 柴油发电机的燃料成本采用二次函数表达式： C D E = ∂ + β P D E + γ P D E 2 (25) 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， ∂ ， β ， λ 表示燃料成本的系数，分别取6、0.15、8*10 −4 。 Table 3 Greenhouse gas emissions and penalty parameter 类型 排放系数 出力系数(元/kg) MT PV WT CO 2 1.600 0 0 0.092 NO x 0.440 0 0 27.450 SO 2 0.008 0 0 6.490 表3. 温室习体排放及处理参数 本次仿真以一天为一个周期，典型日负荷数据来源于IEEE-RTS。蓄电池最大放电功率为5 kw，其他分布式电源参数如表4。 Table 4 Micro source parameter 微源 功率(kw) 运维系数 寿命 PV 0-20 0.0096 20 WT 0-12 0.0296 10 DE 0-30 0.0859 10 表4. 微源参数 Table 5 Cost comparison char 算法 费用(元) GA 658.2428 SA 661.0859 GSAA 657.3315 表5. 费用对比 图5为子系统在各个时段的出力图，光伏系统和风能系统属于不可控力，出力要尽可能的多，蓄电池只有在15:00、19:00和20:00处于充电状态，3:00、9:00、16:00处于不充电也不放电的状态，其他时段处于放电的状态，柴油发电机则弥补其余子系统与负载的差值部分。 从图6和表5可以看出，在对孤岛模型进行优化时，三种优化算法的结果分别是658.2428元、661.0859元、657.3315元，没有较大差距，但是因对遗传退火算法的退温函数做了改进，使得改进后的遗传退火算法收敛速度相比其他两种算法更快。 图5. 系统出力图 图6. 迭代曲线