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user: 3. 智能微网的能源管理及稳定性 智能微电网是一种新型网络结构，在传统微电网系统生产模式基础上增加一个存储电能的环节，它是一组微电源、负载、储能系统和控制装置构成的系统单元，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可以与外部电网并网运行，也可以孤立运行。因此，其稳定性问题也尤为重要，根据智能微网运行模式，将其稳定性问题分为并网微电网稳定问题和孤岛微电网稳定问题。微电网是相对传统大电网的一个概念，是指多个分布式电源及其相关负载按照一定的拓扑结构组成的网络，并通过静态开关关联至常规电网。开发和延伸微电网能够充分促进分布式电源与可再生能源的大规模接入，实现对多种能源形式的可靠供给，是实现主动式配电网的一种有效方式，因此将可再生能源的集成到智能微网中以及对可再生能源的管理对可持续发展都具有十分重要的意义。 3.1. 可再生能源 可再生能源是电力生产系统中很有前途的选择，特别是风能和光伏能源系统，它们均属于清洁能源并逐渐拥有成熟的技术。此外，风能被认为是世界上增长最快的能源之一，而光伏能源是最容易扩展的可再生能源类型。 近年来，对可再生能源系统的研究主要集中在建模、规模和性能等方面，而将其集成到智能微网中的研究比较有限，将可再生能源集成到智能微网对可持续发展具有十分重要的意义。在文献 [ 27 ] 提出在智能电网系统中集成可再生能源的研究，智能微网的使用能够适应更高的可变成本可再生能源系统的渗透率，提高系统的可靠性和能源效率，未来将可再生能源系统集成到智能微电网中的潜力，对可再生能源的开发人员、实践者和政策制定者有很大作用。文献 [ 28 ] 对智能微网在可再生能源发电中的应用进行了综合描述和展望，文中提出的关键技术是电子设备之间的通信，使可再生能源适应未来电网的基础设施。文献 [ 29 ] 提出了适用于国内应用的小型光伏并网系统的实时能量模型，该模型已用于预测爱尔兰都柏林光伏系统的实时输出功率。文献 [ 30 ] 提出可再生电能输送和管理系统(FRADM)，它是美国国家科学基金会提出的一种与住宅接口的配电系统，该系统运营基于这样的一种观念，即避免能源危机的关键不一定是可再生能源本身，而是提供和管理大规模分布式可再生能源和能源储存所需的基础设施。FRADM的目标是建立一个高效的电网，将高度随机、分布式和可扩展的替代发电源和能量存储与现有电力系统集成在一起。文献 [ 31 ] 提出智能可再生能源发电的能源管理和控制系统，该系统的构建能源为光伏/风力/柴油，其系统本身可对未来的电源管理进行预测和决策。 3.2. 能源管理 能源管理主要从供需管理和能源的生产调度方面来体现，供需管理问题包含着供应和需求两个不同的部分。在电力供应侧，需要建立一个分层的需求控制方案，以实现经济消费调度，满足能源用户的需求；在电力需求侧，需要对可再生能源发电的随机性进行适当的模型化，这可能占据了微电网中大部分的电力供应，注意电力消耗和发电之间的连接是由负载平衡约束所充当。 需求控制技术可以分为基于价格的负载控制技术(称为需求响应方法)和直接负载控制(称为需求侧管理)。需求响应方法控制方案鼓励用户根据价格信息单独制定能源消耗决策。而需求侧管理策略通常由控制器直接应用，并且要求消费者订购经济激励计划。文献 [ 32 ] 开发了一种实时定价方案，旨在通过智能电网系统中的需求响应管理降低峰值平均负载比(PAR)，提出并解决了两阶段优化问题。文献 [ 33 ] 以成本最小化和PAR最小化为目标，开发了一种用于局域网调度的随机模型。文献 [ 34 ] 提出了线性规划公式，通过直接控制负载来最小化能源成本。文献 [ 35 ] 使用鲁棒优化方法来调整给定用户每小时电价的负载水平。但这些研究没有考虑到可再生能源的不确定性，因此其控制方案可能不容易优化并适用于由再生能源所构成电力资源的重要组成部分这一微电网方案。 调度能源生产也存在一些考虑可再生能源不确定性的研究，可分为两类：基于随机的方法和基于鲁棒优化的方法。例如，文献 [ 36 ] 中定义的电源曲线用来捕捉电力系统中的波动，其中的每个电源产生的能量被建模为模型中的随机到达。文献 [ 37 ] 利用不确定变量的概率分布函数(PDF)提出随机操作管理方法来处理波动性需求和可再生能源。Hidden Markov模型也用来描述可再生能源的特征 [ 38 ] ，在实际过程中要想获得准确的分布函数计算成本过于高昂，可再生能源不遵循Hidden Markov过程或任何简单分布，因此不确定状况下的优化建模受到更多关注。鲁棒优化不采用明确的概率分布，将可再生能源发电限定在包含最坏情况的不确定性集合中，如文献 [ 39 ] 所考虑的可再生能源高渗透率微电网的分布式经济调度问题，可再生能源的固有随机特性由具有确定性下限和上限的不确定性集合来捕捉。类似的可再生能源建模方法也可以在其他几个研究中找到，有关微电网供需管理的主要内容如图5所示。 能源生产调度是指有效调度不同能源(本地发电机，中央电网，可再生能源发电等)的过程，以满足能源需求，并且能在电力系统受到各种物理限制的情况下以最低成本实现。作为电力系统中的典型问题，主要由机组组合(UC)和经济调度(ED) [ 40 ] 两部分所构成。UC问题涉及确定在未来很短时间内用于满足预测需求的发电机组的启动和停机计划。是一个复杂型优化问题，具有整数和连续变量，已被证明是NP完全型问题。文献所提到的基本UC方法包括优先级列表 [ 41 ] ，动态规划 [ 42 ] ，拉格朗日松弛 [ 43 ] ，整数规划 [ 44 ] 。 传统能源生产调度通常是提前24小时(提前一天)进行的，并且基于系统负载可以提前一天以合理的高精度进行预测的事实，但在微电网中对小规模电力和热需求、可再生能源供应和电力市场价格的准确预测非常困难。以下文献对微电网的能源生产调度进行了调查研究：文献 [ 45 ] 使用演化计算方法研究微电网经济负荷调度的多目标优化问题，旨在最大限度地减少热发电机的排放，并最大限度地降低总运营成本。文献 [ 46 ] 提出了一种用人工智能技术和基于线性规划的多目标优化的微电网智能能量管理的通用公式。类似地，文献 [ 47 ] 还提出了一种智能能源管理系统，用于在24小时的时间间隔内优化CHP-微电网的运行。 图5. 微电网供需管理 在调度能源生产时，还存在着考虑供需不确定性的研究。这些研究可以分为两组：基于随机优化的方法和基于鲁棒优化的方法 [ 48 ] [ 49 ] ，通过考虑负载的随机性及其相关结构，提出一种发电机组调度方法。文献 [ 50 ] 提出长期解决安全约束机组组合的随机模型。文献 [ 37 ] 中还存在着更复杂的情况，开发了一种高效的随机框架来研究不确定性对微电网运行管理的影响，所提出的随机框架同时考虑负载预测误差，风力发电，光伏发电和市场价格的不确定性。论文 [ 51 ] 研究了风能的随机性对系统规划和调度的影响。同样地，文献 [ 52 ] 中对随机和存储方法进行了比较，有效管理不确定性的机组组合问题，并评估了组合方法的效益。文献 [ 53 ] 实现了以最小化预期运行成本为目标的两阶段随机目标函数，随机优化方法明确包含了不确定性的概率分布函数，并且它们通常依赖于不确定性实现的离散场景，这种方法主要有两个实际限制，首先，获得精确的不确定性概率分布可能是困难和昂贵的；其次，该解决方案仅为系统可靠性提供了概率保证，为获得足够高的保证需要大量样本，这将带来计算挑战。 最近的一些研究表明鲁棒优化作为不确定条件下的优化建模框架得到了广泛关注。文献 [ 54 ] 针对节点受限网络存在不确定性的安全约束机组组合问题，提出了两阶段自适应鲁棒机组组合模型。文献 [ 55 ] 又提出一种鲁棒优化方法来适应风力输出的不确定性，其目的是为市场中的热力发电机组提供可靠的机组组合计划。文献 [ 39 ] 基于鲁棒优化问题提出了一种功率调度方法来解决可再生能源的随机可行性问题。论文 [ 48 ] [ 49 ] 也提出了基于鲁棒优化的方法，用于考虑风电或能源消耗不确定性的最优微电网管理，而并非假设明确的概率分布，鲁棒优化将随机变量限制在包含最坏情况的预定义不确定性集合中。例如，在实际情况中，将价格预测或可再生能源发电的不确定性作为具有确定的下界和上界的区间值来表示，并在文献 [ 56 ] 中开发的框架合并来解决该问题，不需要明确的概率分布便可更灵活地表征系统不确定性。此外，很容易控制该解决方案的保守性，且无论在理论上还是实际问题中，大规模问题是可计算的，有关电网中能源生产调度的内容如图6所示。 3.3. 智能微网的稳定性 传统电力系统稳定性问题主要分为三类：转子角稳定性，电压稳定性和频率稳定性。转子角度稳定性是指发电机在受到扰动后保持同步的能力，是发电机转子的电磁转矩和机械转矩之间的平衡。频率稳定性指电力系统在各种条件下能够保持稳定频率的能力，是发电机和负载之间的平衡。电压稳定性是指电源系统受干扰后在所有总线上保持稳定电压的能力，是每条总线上负载需求和电源间的平衡。从三种传统电网稳定性的定义来看，同步发电机的动态特性在电力系统稳定性问题分析中起着主导作用。 图6. 微电网能源生产调度 智能微网的分布式发电机(DG)是主要电源，分布式发电的动态特性决定微电网的动态行为特性，根据其接口模式，主要可分为两类 [ 57 ]：1) 逆变器接口DG；2) 分布式发电机直接连接到微网。如光伏发电，小型直驱风力涡轮机，微型燃气轮机，蓄电池，飞轮储能器和超级电容器等通过逆变器连接到微电网，而双馈感应发电机、柴油发电机都连接到无逆变器的微电网。微电网需尽可能应用可再生能源，因此逆变器接口在微电网中得到广泛应用，这一特点使得微电网的运行特性与传统电网完全不同，智能微网的运行特点概括如下： 1) 智能微电网可在并网模式和孤岛模式下运行。并网模式下，微电网的功率流是双向的。孤岛模式下，微电网的供电必须满足负载的需求。 2) 智能微电网的结构多样化。由于分布式发电机(DG)的种类繁多，不同DG可以构成各种微电网结构，其运行模式多样化导致了微电网稳定问题多样化的特点。 3) DG控制策略对微电网电压和频率的调节有显著影响，不同控制策略下的电压和频率调节特性差异很大。 4) 输出阻抗小，过流能力小。与同步发电机相比，逆变器接口的输出阻抗和过流能力非常小，因此这些DG的响应时间比同步发电机更快，导致微电网受到大扰动时的操作过程发生改变，是微电网的瞬态分析的重要特性之一。 5) 智能微电网的储能。直流电容器中存储的能量较小，当发生大的干扰时，DG用来满足其不同的能量需求，使得储能系统保持稳定。 根据智能微网运行模式，将其稳定性问题分为并网微电网稳定问题和孤岛微电网稳定问题进行描述，对智能微网稳定性的分类如图7所示。 3.3.1. 并网微电网稳定性 当与公用电网并联时，电网的输出电压和频率由公用电网维持，通常不需要对具有小容量的分布式发电或微电网的稳定性进行深入研究。小扰动稳定性的研究主要集中在下垂增益和负载波动对微网电压稳定性的影响方面，通过对微电网的小信号稳定性分析，在维持微电网稳定的条件下选择最优下垂控制增益，当发生短路故障等大扰动时，通常针对不同类型分布式发电机的动态响应采取不同控制策略。与公用配电网相比，微网的容量非常小，微网中的扰动很少会影响电网的频率调节。因此，在并网微电网中不考虑频率和转子角度的稳定性。 图7. 微电网的稳定性分类 小信号稳定性通常不考虑逆变器接口的切换过程，因此被归为短期现象 [ 58 ] 。而当分布式发电机受到较大扰动(如短路故障)时，故障期间的涌入电流可能会在几毫秒内威胁逆变器的安全性，因此并网微电网的暂态稳定性分为超短期现象和短期现象。 3.3.2. 孤岛微电网稳定性 微电网在孤岛模式下运行时应保持电源和负载变化的平衡，不同类型的稳定性对于微电网的合理设计和运行至关重要。根据微电网运行特点，孤岛微电网的稳定性主要取决于微电网的结构，储能源的容量，分布式发电的控制策略等。光伏、风电、微型燃气轮机等能源的响应速度较慢，但输出功率通过逆变器接口进行调节，并且通常与储能源一起使用，当负载波动发生时，储能源对稳定性有重要影响。储能源的动态过程与涉及转子角问题的同步发电机的机械旋转过程并不相似，因此与传统电网不同，孤岛微电网的稳定性分为电压稳定性和频率稳定性。 与并网微电网稳定性分析类似，对孤岛微电网小信号稳定性的研究主要集中在控制增益、负载波动和线路阻抗变化对输出电压和频率的影响。孤岛微电网的暂态稳定性主要由微电网运行过程中的短路故障，开路故障，分布式电源和负载损耗等大扰动的影响所构成。在微电网中，逆变器接口的时间帧是几毫秒，而能源的响应时间可能是几秒钟，因此与并网微电网不同，孤岛微电网的信号稳定性分为短期现象和长期现象，暂态稳定性分为超短期现象，短期现象和长期现象。