智慧工业园区双层优化调度模型探讨

智慧工业园区双层优化调度模型探讨

高明

（天津天大求实电力新技术股份有限公司天津市300384）

摘要：单层调度多忽略用户侧利益或在确定用户侧目标的权重时产生了较大的主观性，为解决这个问题，多层优化理论被引入了优化调度领域。本文基于对智慧工业园区参与源荷互动调度的分析，综合考虑供电公司与园区企业的收益，面向智慧工业园区用户建立双层优化调度模型。

关键词：多层优化；智慧工业园区；双层优化调度模型

引言

随着新能源扶持政策力度加大及应用技术的不断成熟，风电、光伏等清洁能源入驻到各类园区中，供电侧作为传统调度计划的实施者，面对能源消纳问题，往往以消纳量最大和系统运行成本最小为目标，建立源荷协调多目标优化模型。但这种单层调度研究，多忽略用户侧希望通过参与系统的调度运行降低自身用电成本的需求；或由于单层多目标规划的特点而在确定用户侧目标的权重时产生了较大的主观性。

智慧园区是通过物联网技术将人、车和关键物资的位置信息纳入到园区管理流程中，使得园区不但可以承担静态的监控，而且还可以通过实时追踪进行工作调配、人、车疏导、物资调度以及相关的应急指挥功能。相较于传统能源管理系统，智慧园区中能源管理系统具有数据源广泛、用户多样、功能要求多样化等特点，其建设从某种程度上为解决上述问题提供了良好的平台。智慧园区内企业可以实现基于用电信息采集系统的需求响应，技术上高度集成的配用电体系使其有能力参与电力系统源荷互动措施，实现了智能园区有序用电系统的开发。

智慧园区的建设将电力系统调度运行由供电侧一方参与的格局变为发电侧和用户侧两方共同参与。此时，调度中心制订调度计划时会考虑双方利益并进行协调。因此，本文采用双层优化的形式进行建模。

1智慧工业园区参与源荷互动调度策略分析

1.1智慧工业园区互动能力分析。

（1）高耗能企业占据了园区能耗的主要部分，是互动的主要参与者。它有如下特性：受天气状况影响较小，各个季度负荷波动很小，减少了调度计划因企业负荷变化而引起的调整次数；信息网络构建完善，提升了调度指令的执行效率，减少了信息孤岛对企业参与的限制。

（2）储能设施也是互动的参与者。能够平抑负荷波动，提高能源利用效率。

（3）园区内电动汽车可利用清洁能源发电的反调峰特性，避峰充电，节省电费。

1.2源荷互动策略分析。智慧工业园区参与电力系统调度运行架构如图1所示。以能源管理系统为平台，调度架构分为电网层和智慧工业园区层。

调度策略如下：

（1）电网层负责整体协调，在制订调度计划时将智慧工业园区作为等效负荷或发电厂，保证系统实时功率平衡。

（2）智慧工业园区能源管理系统负责采集园区内部负荷的实时数据，并根据园区内部分布式电源的出力能力计算各时段园区功率缺额或多余出力，将计算结果提交至各级调度中心。智慧工业园区作为独立微网，利用需求响应措施对园区内部负荷进行优化调度，充分调动柔性负荷参与园区能量管理，以经济性为目的保证园区内部实时功率平衡。

（3）各级调度中心计及智慧工业园区功率流动，在其出力富余时将其等效为发电厂，在其出现功率缺额时将其等效为负荷，根据系统负荷预测及系统园区外清洁能源出力预测制订调度计划，同时兼顾智慧工业园区的经济性。

（4）智慧工业园区能源管理系统根据调度中心下达的调度计划，并通过对园区内负荷能效分析，制订园区能源管理方案。高耗能负荷参与激励型需求响应方案，并利用峰谷分时电价对储能设施和电动汽车的用能进行引导，使其部分峰荷向低谷时期转移。园区内部可调度单元均由园区进行调度。

2双层优化调度模型

（4）模型求解。

本文模型为二层非线性规划问题，求解过程基于迭代交替求解的思想，考虑到上层模型非线性的特点，对于上层模型采用遗传算法进行求解，并在求解过程中根据机会约束是否成立对个体适应度进行修正；对于下层模型，采用MATLAB软件进行求解，同时利用蒙特卡洛模拟的方法校验机会约束是否成立。

3算例分析

（1）算例参数设置。算例采用某风电场和光伏电站实测数据和某地负荷数据进行仿真，风电场装机容量40MW，光伏电站装机容量30MW，采用实时电价，电源采用常规机组两台。园区内电动汽车6辆，参考某品牌电动巴士实际参数。电动车设置为00:00-06:00完成充电，采用储能设施1套。要求储能设施荷电状态在调度周期开始和结束时保持一致。高耗能负荷参与可中断负荷计及参与容量、参与时间及次数等约束。系统备用约束的置信度α设为0.85。

（2）调度结果与分析。为体现双层调度模型的特点，并验证其可行性，本文分别在三种场景下进行了调度计划仿真：单纯考虑电网公司运行成本的单层调度模式；单纯考虑智慧工业园区购电成本的单层调度模式；综合考虑电网公司和智慧工业园区双方利益的双层优化调度模式。三种场景下均实现智慧园区与外部供电单元的联合调度，采用相关约束条件。场景1和场景2分别以上层和下层目标函数作为目标进行单目标调度，场景3合两层目标函数进行双层调度。结果及分析如下。

1）经济成本结果。三种调度模式下的电网公司运行成本和智慧工业园区运行成本已分析得知。可以看出三种调度模式的利益侧重点有所不同，调度模式1和2下分别侧重电网公司侧和智慧工业园区侧的利益，而调度模式3则在两者的基础上加以综合，在以电网公司利益为主的情况下，兼顾了智慧工业园区购电成本。因为充分利用智慧工业园区内部资源进行负荷优化，减少用电成本。

2）需求响应结果。三种调度模式下，高耗能负荷参与激励型需求响应情况如图2所示。负荷调用情况在图中表示为等效发电出力的形式，当负荷削减时，视其发电出力为正，负荷上调时，视其发电出力为负。可以看出，随着智慧工业园区侧利益在优化调度目标考虑中所占比重的上升，可中断负荷调用量明显上升。因为高耗能负荷参与激励型需求响应时所获补贴可降低智慧工业园区购电成本，同时该补贴作为电网公司的运行成本加以核算。

3）机会约束置信度对调度结果的影响。图3所示为不同置信度下系统失负荷情况。随着置信度的下降，系统旋转备用满足约束的概率也会逐渐下降，失负荷风险逐渐增大，失负荷量随之上升。置信度下降时，清洁能源出力在其波动较大区域的出现概率逐渐增加，使得系统旋转备用需求增加。当常规机组到达其出力极限或爬坡能力不足，储能设备出力接近极限或出力能力不足，需求响应调用量接近或到达上限时，系统则无法满足旋转备用需求，需切负荷以保持功率平衡。由以上分析可知，相较于传统单目标调度模型，双层调度模型具有一定灵活性，在保证系统安全可靠运行的基础上，降低电网公司运行成本，兼顾了智慧工业园区作为重要可调度资源集成平台的利益，避免了单层多目标模型中对用户目标权重的主观确定，提升了客观性。

4结束语

综上所述，本文对智慧工业园区的结构和调度潜力进行了分析，考虑了园区中主要的可调度资源，针对电网调度管理体系提出了双层优化调度模型。

（1）双层调度模式兼顾了电网侧和智慧工业园区侧双方利益，与电力系统多层调度体系相适应，且可普及至多智慧工业园区情况，具有较大的灵活性和兼容性。

（2）智慧工业园区内部可调度资源具有较好的源荷互动潜力，可灵活参与需求响应项目，降低系统常规机组投入。

智慧园区作为智能电网技术的深度利用形式，针对不同种类负荷有不同表现形式。今后应针对智慧工业园区参与源荷互动运行的调度策略分别展开研究，并在此基础上向对多种不同类型智慧园区联合调度的方向进行拓展。

参考文献

[1]主动配电网的两阶段优化调度模型[J].庄慧敏,肖建.西南交通大学学报.2015(05).

[2]云环境下基于BIM的施工综合管理平台的研究与实现[J].文俊浩,戴大文,季明,蔡海尼,舒志强,张玉国.中国勘察设计.2016(10).