【MPCE】东南大学 骆钊,顾伟,吴志等:一种基于鲁棒优化的冷热电联供型微网能量管理策略

以往的冷热电联供型微网能量管理通常假设可再生能源出力及冷热电负荷为确定值，并通过求解相应的确定性优化问题制定其经济调度策略。然而，冷热电联供型微网内负荷及可再生能源出力的不确定性，使得负荷及可再生能源的预测值通常也存在较大的误差，在对冷热电联供型微网进行能量管理时，不能忽略预测误差带来的影响。针对系统的不确定性常见的优化方法有鲁棒优化、随机优化、模糊优化、区间规划。其中，鲁棒优化不需要精确的不确定性参数概率分布，而是将这些不确定性参数通过离散的情景或是连续的区间范围来表征，并能够兼顾系统安全性和经济性。因此，本文提出了一种基于鲁棒优化的冷热电联供型微网能量管理策略，降低不确定性对冷热电联供型微网能量管理的影响，并对模型中的非线性效率曲线进行了分段线性化处理，使模型便于求解和在线应用。

目前采用的微型燃气轮机数学模型，较为常用的有两种：一种是为了简化经济调度模型，便于分析系统运行工况的常数效率模型;另一种是较为精确但求解较为复杂的非线性效率曲线模型。如果采用常数效率曲线模型，虽然便于简化求解，但不能较为真实模拟系统运行工况。非线性效率曲线模型，一般多采用智能算法，但只能求得相对最优解或陷入局部最优，同时需要消耗大量的计算资源和较长的计算时间。为了实现快速求解和在线应用，对微型燃气轮机非线性热电耦合曲线采用分段线性化模型描述。对应的优化结果如表1和图2所示。

表1 不同效率曲线的运行成本和计算时间

图2 不同效率曲线模型下微型燃气轮机的出力

从算例中可以看出：常数模型的运行成本最大，系统计算时间最小；分段线性的运行成本最小，系统计算时间与线性模型相差不大；非线性模型的运行成本与分段线性模型比较接近，但系统需要的计算时间最大。常数模型的运行成本相比分段线性模型，增加了8.99%，说明系统采用常数模型不能精确表征设备效率模型，即不能更好地反映系统的实际运行工况；非线性模型尽管较为精确反映系统的运行工况，但计算时间较长且每次运行结果都有差别，不适用于在线计算与反馈校正。

在算例分析中，本文设置了四种算例。Case 1：常数效率曲线确定性优化模型；Case2：常数效率曲线鲁棒优化模型；Case3：分段线性效率曲线确定性优化模型；Case4：分段线性效率曲线鲁棒优化模型。对应的优化结果如表2、表3以及图3所示。

表2 不同效率曲线下鲁棒优化的运行成本

图3 不同算例下确定性优化和鲁棒优化运行效果对比

表3 分段线性效率曲线模型下确定性模型和鲁棒优化模型期望成本

算例结果表明：随着不确定性保守参数 ρ的减小，系统所需应对的冷热电功率最恶劣情况也在不断减轻，鲁棒优化模型给出的运行成本呈现下降趋势；由于考虑了蓄电池老化成本，蓄电池全天的充放电状态受系统不确定性影响较小。对不确定性进行随机抽样表明，鲁棒优化模型可以得到比确定性模型更能兼顾系统经济性和安全性的优化运行结果。

为了观察冷热电负荷不确定度对系统运行成本及联供设备的影响，本文分别固定其他两种负荷不确定度，然后观察另外一种负荷不确定度从确定性模型变到不确定度最大时，系统运行成本及联供设备的变化情况。对应的优化结果如图4所示。         

        图4 冷负荷不确定度的Γ_c对系统优化运行的影响 

图5 热负荷不确定度的Γ_h对系统优化运行的影响

图6 净电负荷不确定度的Γ_nl对系统优化运行的影响

从优化结果可知：随着鲁棒性预算Γ（Γ_c，Γ_h，Γ_nl）的增大，系统优化运行曲线也不同。相比冷热负荷波动，净电负荷的波动对冷热电联供型微网的经济运行影响最大。

骆钊：博士，昆明理工大学电力工程学院讲师，2017年毕业于东南大学电气工程学院顾伟老师课题组。主要研究方向包括冷热电联供型微网、综合能源系统、电网物理信息系统CPS以及电网信息安全。