摘要
大力發(fā)展可再生能源、持續(xù)推進(jìn)碳減排工作成為電力系統(tǒng)的重要發(fā)展方向。針對(duì)當(dāng)前電力系統(tǒng)在碳交易機(jī)制下未充分考慮新能源不確定性和多主體之間的利益互動(dòng)關(guān)系，提出一種計(jì)及碳交易和新能源不確定性的多微電網(wǎng)合作運(yùn)行優(yōu)化策略。首先，考慮碳配額和碳交易機(jī)制，建立微電網(wǎng)模型，并采用機(jī)會(huì)約束方法考慮新能源不確定性。然后，基于微電網(wǎng)間的能量互動(dòng)機(jī)理，利用納什議價(jià)理論建立多微電網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行模型，并進(jìn)一步分解成2個(gè)易于求解的子問題，即多微電網(wǎng)系統(tǒng)收益最大化子問題和利潤(rùn)分配子問題，采用交替方向乘子法進(jìn)行分布式求解，以充分保護(hù)各主體隱私。最后，仿真結(jié)果表明：所提策略可以有效減少系統(tǒng)碳排放量，提高各主體運(yùn)行效益并兼顧一定的魯棒性。
01 計(jì)及碳交易機(jī)制的多微電網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行架構(gòu)
計(jì)及碳交易機(jī)制的多MG協(xié)同運(yùn)行總體架構(gòu)如圖1所示。各MG由新能源發(fā)電、儲(chǔ)能、負(fù)荷和分布式電源組成，并配有微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)（microgrid energy management system，MEMS）進(jìn)行智能控制和調(diào)度決策。MEMS具有發(fā)電優(yōu)化調(diào)度、數(shù)據(jù)分析、負(fù)荷管理等諸多功能。各MG可以通過MEMS與主網(wǎng)進(jìn)行電能和通信的交互，并在碳交易平臺(tái)進(jìn)行碳排放權(quán)交易，實(shí)現(xiàn)多微電網(wǎng)的協(xié)同運(yùn)行，以達(dá)到提高運(yùn)行收益、降低碳排放量的目的。
圖1 多微電網(wǎng)系統(tǒng)總體架構(gòu)
Fig.1 Overall architecture of multi-microgrid system
02 計(jì)及碳交易機(jī)制的微電網(wǎng)模型
碳交易機(jī)制是在監(jiān)管部門的監(jiān)督下，通過合理制定各主體的碳排放權(quán)，允許各生產(chǎn)商到碳交易平臺(tái)進(jìn)行碳排放權(quán)交易。碳排放權(quán)配額的劃分需結(jié)合國(guó)內(nèi)發(fā)電情況合理制定，若各發(fā)電商自身實(shí)際碳排放量超出所分配的碳排放配額，則需在碳交易平臺(tái)購買欠缺的碳排放配額；反之亦可在碳交易平臺(tái)出售自身剩余配額，獲取碳交易利潤(rùn)。微電網(wǎng)的碳交易機(jī)制模型主要包含微電網(wǎng)的碳排放權(quán)配額模型、實(shí)際碳排放模型。
2.1 微電網(wǎng)的碳交易機(jī)制模型
2.2 單一微電網(wǎng)模型
03 多微電網(wǎng)合作運(yùn)行優(yōu)化模型
本文假設(shè)各個(gè)微電網(wǎng)隸屬于不同的利益主體，并允許與鄰近微電網(wǎng)進(jìn)行能量交互與利潤(rùn)分配。依據(jù)納什議價(jià)理論建立多微電網(wǎng)合作運(yùn)行優(yōu)化模型，納什談判解可使合作聯(lián)盟的參與者均獲得帕累托最優(yōu)效益。
3.1 基于ADMM的子問題1求解
3.2 基于ADMM的子問題2求解
04 算例分析
4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
選用1臺(tái)配置為AMD-5800 H的CPU、16 GB內(nèi)存的電腦作為實(shí)驗(yàn)載體。選取3個(gè)微電網(wǎng)為例說明本文計(jì)及碳交易和新能源不確定性的多微電網(wǎng)合作運(yùn)行優(yōu)化方法，其中微電網(wǎng)的電負(fù)荷如圖2所示。
圖2 電負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線
Fig.2 Predicted curve of electric load
微電網(wǎng)1采用風(fēng)力和光伏機(jī)組同時(shí)發(fā)電，微電網(wǎng)2采用風(fēng)電發(fā)電，微電網(wǎng)3采用光伏發(fā)電，預(yù)測(cè)功率曲線如圖3所示，新能源出力置信概率水平取0.95，每個(gè)微電網(wǎng)的模型中均包含約束條件（式（15）~（17）），即允許新能源出力波動(dòng)發(fā)生時(shí)以一定的置信概率滿足電功率平衡約束，以考慮新能源出力不確定性對(duì)多微電網(wǎng)合作運(yùn)行的影響，主要體現(xiàn)在系統(tǒng)運(yùn)行成本的增大，即多微電網(wǎng)系統(tǒng)以犧牲經(jīng)濟(jì)的代價(jià)提高系統(tǒng)的魯棒性，決策制定者可根據(jù)自身的不確定性風(fēng)險(xiǎn)接受程度靈活調(diào)整置信概率。
圖3 風(fēng)光出力預(yù)測(cè)曲線
Fig.3 Predicted curve of wind farm and PV station output power
系統(tǒng)相關(guān)運(yùn)行參數(shù)如表1所示。
表1 運(yùn)行參數(shù)
Table 1 Operation parameters
4.2 算法收斂性分析
本文采用ADMM方法求解子問題1和2，圖4給出子問題1各微電網(wǎng)及系統(tǒng)成本（成本為負(fù)表示收益）的15次收斂情況，可知，經(jīng)過3次迭代收斂。
圖4 子問題1成本收斂結(jié)果
Fig.4 Cost convergence result of sub-problem 1
圖5給出子問題2中各微電網(wǎng)議價(jià)的收斂結(jié)果，所提算法經(jīng)過3次迭代收斂。由圖5可知，微電網(wǎng)1議價(jià)為負(fù)值，表明微電網(wǎng)1在電能交易過程中須支付從其他微電網(wǎng)購買電能的費(fèi)用，而微電網(wǎng)2和微電網(wǎng)3議價(jià)為正值，表明在電能交易過程中向其他微電網(wǎng)售出電能獲取收益。
圖5 子問題2電價(jià)收斂結(jié)果
Fig.5 Price convergence result of sub-problem 2
綜上，本文基于ADMM提出的微電網(wǎng)系統(tǒng)收益最大化子問題和利潤(rùn)分配子問題分布式求解算法，收斂性能良好并可以兼顧各主體隱私的保護(hù)。
4.3 功率結(jié)果分析
圖6為計(jì)及碳交易和新能源不確定性的多微電網(wǎng)合作運(yùn)行的電能交互結(jié)果。由圖6可知，微電網(wǎng)1表現(xiàn)為缺電型微電網(wǎng)，體現(xiàn)在微電網(wǎng)1在08:00—12:00、15:00—24:00時(shí)段電能交互功率為負(fù)值，需從其他微電網(wǎng)購買電能，對(duì)應(yīng)圖5中微電網(wǎng)1議價(jià)為負(fù)值的情況。微電網(wǎng)3只在20:00—22:00時(shí)刻從微電網(wǎng)2購買少量電能，在其余時(shí)刻和微電網(wǎng)2共同提供多余電能給微電網(wǎng)1。通過微電網(wǎng)之間的電能交易，可以有效降低各自成本。
圖6 電能交互結(jié)果
Fig.6 Electric energy interaction results
圖7為電價(jià)的交易結(jié)果。由圖7可知，各時(shí)段微電網(wǎng)間制定的電能交易價(jià)格位于電網(wǎng)價(jià)格區(qū)間內(nèi)，因而各微電網(wǎng)均能以低于電網(wǎng)購電價(jià)進(jìn)行電能交互，從而可以有效降低成本。
圖7 電價(jià)交易結(jié)果
Fig.7 Price trading result
4.4 成本和收益分析
為便于分析本文所提出的優(yōu)化策略，設(shè)置3組場(chǎng)景。場(chǎng)景1為本文所提策略，多微電網(wǎng)合作運(yùn)行中考慮碳交易機(jī)制與新能源不確定性。場(chǎng)景2考慮碳交易機(jī)制，但不考慮新能源不確定性。場(chǎng)景3為基礎(chǔ)對(duì)照組，兩者均不考慮。表2為場(chǎng)景1下微電網(wǎng)合作前后的成本與收益分析以及各項(xiàng)成本情況，其中碳排放情況在4.5節(jié)詳細(xì)描述。表3為3組場(chǎng)景合作前后的成本對(duì)比情況。
表2 合作前后成本與收益分析
Table 2 Cost and revenue analysis before and after cooperation
表3 3組場(chǎng)景下成本對(duì)比分析
Table 3 Cost comparison analysis under three scenarios
由表2可知，各微電網(wǎng)通過合作運(yùn)行，可以有效降低自身運(yùn)行成本，主要體現(xiàn)在合作后的購電成本和碳交易成本降低。碳交易成本為負(fù)值，表明各微電網(wǎng)因可再生能源發(fā)電充足，從碳交易平臺(tái)分得的碳配額較大，可在碳交易平臺(tái)出售剩余的碳配額獲取收益。雖然合作后需求響應(yīng)成本有了一定的提高，但因?yàn)槲㈦娋W(wǎng)通過合作運(yùn)行，增強(qiáng)了自身的需求響應(yīng)，進(jìn)一步減少了對(duì)配電網(wǎng)的依賴，總成本仍然得到降低。微電網(wǎng)2和3議價(jià)收益為正，表明微電網(wǎng)2和3在議價(jià)過程中有電能盈余，其可出售電能給微電網(wǎng)1獲取收益，這一結(jié)果與圖6的分析一致。結(jié)果表明，在本文所提策略下，各微電網(wǎng)通過合作運(yùn)行可以降低對(duì)配電網(wǎng)的依賴，提高碳交易獲得的收益，降低系統(tǒng)總運(yùn)行成本。
由表3可知，場(chǎng)景1相比于場(chǎng)景2，各微電網(wǎng)的成本均有不同程度的提升，其中微電網(wǎng)1增加最為明顯，是因?yàn)閳?chǎng)景1考慮了新能源的不確定性，各微電網(wǎng)的新能源實(shí)際出力有不同程度的降低，導(dǎo)致對(duì)配電網(wǎng)的依賴程度增強(qiáng)，成本增大，而微電網(wǎng)1由于新能源出力較大，導(dǎo)致新能源不確定性發(fā)生時(shí)，成本增幅較大。場(chǎng)景2與場(chǎng)景3相比，場(chǎng)景2各微電網(wǎng)的成本得到較大幅度的降低，是因?yàn)閳?chǎng)景2考慮了碳交易機(jī)制，各微電網(wǎng)可以在碳交易平臺(tái)出售多余的碳配額獲取收益。結(jié)果表明，本文所提策略可以進(jìn)行碳交易降低成本的同時(shí)，兼顧一定抵御不確定性風(fēng)險(xiǎn)的能力。
4.5 碳交易情況分析
表4為場(chǎng)景1下微電網(wǎng)的碳排放情況。由表4可知，各微電網(wǎng)合作運(yùn)行可以有效減少碳排放量。而碳交易成本為負(fù)值表明各微電網(wǎng)因可再生能源發(fā)電充足，碳配額較大，可在碳交易市場(chǎng)中出售多余的碳配額獲取收益。結(jié)果表明，微電網(wǎng)通過合作運(yùn)行，可以有效降低碳排放量，提高碳交易獲得的收益。
表4 碳排放情況分析
Table 4 Analysis of carbon emission
表5為3組場(chǎng)景下合作后的碳交易情況對(duì)比分析。由表可知，場(chǎng)景1考慮了新能源出力的不確定性，導(dǎo)致碳交易成本有一定程度的增大，而場(chǎng)景3不考慮碳交易機(jī)制，不能在碳交易平臺(tái)出售碳配額，因而碳交易成本為0。
表5 3組場(chǎng)景下碳交易情況分析
Table 5 Analysis of carbon trading under three scenarios
4.6 新能源不確定性分析
表6為不同新能源不確定性置信水平下的各微電網(wǎng)成本情況。由表6可知，隨著置信水平的增大，各微電網(wǎng)成本不斷增大，這表明在機(jī)會(huì)約束條件下，以犧牲成本的代價(jià)提高多微電網(wǎng)的魯棒性。在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)允許承受的風(fēng)險(xiǎn)程度選擇適合的置信水平。
表6 新能源不確定性置信水平下微電網(wǎng)成本
Table 6 Analysis of microgrid cost under confidence level of renewable energy uncertainties
05 結(jié)論
隨著“雙碳”目標(biāo)的提出以及新能源滲透率的不斷提高，亟須建立計(jì)及碳交易機(jī)制與新能源不確定性的多主體協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法，針對(duì)此問題，本文提出一種計(jì)及碳交易與新能源不確定性的多微電網(wǎng)合作運(yùn)行優(yōu)化策略。仿真結(jié)果表明，微電網(wǎng)通過協(xié)同運(yùn)行，可以有效減少系統(tǒng)碳排放量，提高各主體運(yùn)行效益并兼顧一定的魯棒性，主要結(jié)論如下。
1）依據(jù)ADMM方法提出的多微電網(wǎng)合作運(yùn)行優(yōu)化策略，各主體僅需交互有限的信息，收斂性能良好，可以有效保護(hù)各微電網(wǎng)隱私。
2）與各微電網(wǎng)獨(dú)立運(yùn)行相比，微電網(wǎng)間通過合作共享，可以降低運(yùn)行成本，實(shí)現(xiàn)自身帕累托收益最優(yōu)和多微電網(wǎng)系統(tǒng)收益最優(yōu)。
3）引入碳交易機(jī)制的微電網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行可以有效減少系統(tǒng)的碳排放量，提高碳交易收益，促進(jìn)新型電力系統(tǒng)低碳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。
4）本文采用機(jī)會(huì)約束方法處理多微電網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行過程中的新能源不確定性問題，可以有效提高多微電網(wǎng)系統(tǒng)應(yīng)對(duì)不確定風(fēng)險(xiǎn)的能力。此外，隨著新能源出力置信水平的增加，系統(tǒng)合作運(yùn)行的成本會(huì)逐漸提高。
5）本文考慮的是一個(gè)在碳交易機(jī)制和新能源不確定性影響下，多微電網(wǎng)日前協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行問題，尚未考慮多微電網(wǎng)的實(shí)時(shí)優(yōu)化問題，未來可以進(jìn)一步考慮多微電網(wǎng)的日前-實(shí)時(shí)多時(shí)間尺度的優(yōu)化運(yùn)行。
