项目背景
智能电网是在传统电力系统的基础上，通过集成新能源、新材料、新设备和先进传感技术、信息技术、控制技术、储能技术等新技术，形成的新一代电力系统。发展智能电网是发展能源互联网的基础。近年来，智能配电网领域发展迅速，智能配电终端和配电自动化系统在国内广泛推广，保证了配电领域的供电可靠性。随着分布式电源及各类柔性负荷的大量接入，配电网结构及其运行特性也发生了较大转变。传统配电网没有针对分布式电源并入配电网运行的完整调控方案，配电网控制层尚未制定相关的需求侧响应激励措施，没有与用户侧形成双向互动的需求响应机制等问题的解决日益迫切。同时，仅以满足功率平衡为目标的调度方式不能满足新形势的需要，难以充分考虑各类系统安全经济运行的影响因素。如何稳定、合理地调控配电网中的资源、推进需求侧响应的落实已经成为建设智能配电网的重要目标。
因此，需要提出一种综合考虑经济效益、碳排放、电网物理约束以及奖惩补贴等因素的价值模型来调控区域电网内的各参与方。本文在综合考虑区域电网中源、网、荷互动关系的基础上，剖析了区域能源管控中心中的源、网、荷的内涵，提出了区域能源管控中心的三层驱动体系。同时针对参与价值博弈的不同利益角色构建了各自的最优价值模型，通过引入价值因子，最终建立了可由决策层来协调的区域能源管控中心立体价值模型，并通过案例分析，验证了价值模型驱动的能源管控中心三层立体体系的合理性与可行性。
区域能源管控中心的构成
本文探讨的区域能源管控中心为110 kV及以下电压等级的区域电网，其包含的各类电力能源，如新能源发电、生物质发电、冷热电三联供等;非电力能源，如供热、地热采暖等，可采用等价折算的方式，统一用电能量来度量，这样便于建立包括整个区域的能源管控模型。区域能源管控中心的参与方包含发电方、运维方以及用能负荷方。由于大量分布式电源的接入，使得区域电网中的电力流更加多变，为了实现电力流的合理分布，本文提出了包含物理层、利益层、决策层的三层驱动体系，其结构如图1所示。
图1区域能源管控中心三层驱动体系示意图
区域能源管控中心价值模型
物理层模型
区域能源管控中心三层驱动体系中的物理层包含种类繁多的设备，它们均应遵循自身的物理规律运行，是区域能源管控中心稳定运行的基础。明晰物理层中源、网、荷的控制分类及物理规律是建立价值模型的基础。
电源根据其一次能源形式可分为两类：利用不可再生能源发电的可控电源和利用可再生能源发电的不完全可控电源。典型的可控电源包括微型燃气轮机、燃料电池等;典型的不完全可控电源如风力发电机、光伏发电系统等。
可靠的网架结构和稳定的电网运行模式是区域电网安全运行以及源-网-荷友好互动的基础，其运营价值主要受配电网内网损的影响。
用电负荷分为柔性负荷和刚性负荷两类，刚性负荷的用电时间及用电量与电价基本无关，如军政机关用电、医院用电等;柔性负荷对电价敏感，在一定的用电周期内总用电量稳定，可以灵活地转移用电行为，在系统紧急情况时，可被削减或中断，如工厂用电、居民洗衣用电等。
物理层中的约束条件如下。
利益层模型
(1) 发电方追求发电收益最大。
新能源发电的价值主要体现在新能源发电收益、环境价值、新能源发电成本与辅助服务成本的差值。
传统发电的价值主要体现在传统发电上网收益与环境成本、新能源发电成本之间的差值。
发电方价值模型为
(2) 运维方应尽可能提高电量成交量，减小网内线损，确保运维成本最低。运维方的价值主要体现在送电价值与建设成本、维修费用的差值。
(3) 用能负荷方为各类负荷用户，追求用电灵活性高，用电费用最小。用户方用电的价值主要体现在其用电费用。
决策层模型
决策层为区域能源管控中心的监管层，作为非利益方，担当着重要的社会责任。行政主管部门在兼顾社会性和经济性的基础上，通过配置价值因子等控制手段来引导价值流走向，平衡各参与方的利益关系。价值因子的确定从以下三个角度出发：
(1) 可再生能源利用角度
为构建环境友好型能源管控中心，应尽可能增大可再生能源利用率，充分发挥可再生能源的环保效益。
(2) 减少环境污染角度
传统发电设备采用煤炭、石油等传统化石能源，不仅成本逐年增高，其燃烧后输出的二氧化碳对环境产生的负面影响更是逐年加剧。
(3) 推动互动机制角度
为了推广需求侧响应机制，鼓励负荷积极响应调度的控制策略。
求解最优价值模型的算法设计
采用改进粒子群优化算法
粒子群算法(PSO)作为一种基于群体智能理论的随机优化算法已广泛应用于最优值的求解。为了提高 PSO 算法的局部寻优能力和加快收敛速度，目前提出了多种PSO 改进方法，例如带有惯性权重的粒子群改进算法、遗传算法与粒子群算法结合的方法、改进动量粒子群优化算法等，但是都具有收敛速度慢、精度低的缺点。本文针对粒子群算法易出现“早熟收敛”且区域管控中心价值最优模型问题需要处理的约束条件较多等问题，采用细菌觅食算法对粒子群算法进行改进。改进粒子群算法的速度和位置更新公式为
算法的具体实现
本文采用改进粒子群算法求得区域能源管控中心价值模型的最优解，其算法流程如图2所示。
图2改进粒子群优化算法流程图
案例分析
本文以某学校区域能源管控中心示范工程为例，动态管控周期为1天，分为24个时段。该学校区域内能源管控范围包括单台风力机、光伏电池阵列、两台微型燃气轮机(MT)、1台燃料电池(FC)和铅酸蓄电池，供电负荷为1栋行政办公楼、1栋综合实验楼、4栋公共教学楼、食堂及8栋6层宿舍楼，总用电负荷为600 kW。
可控发电单元主要参数如表1所示。
表1可控机组的主要参数
区域能源管控中心接线示意图如图3所示。
图3示范工程主接线图
本文采用改进粒子群算法，图4显示的是改进粒子群算法优化前后的粒子多样性。从图中可以看出，优化后的粒子多样性明显增多，解决了基本粒子群算法易陷入局部最优和易早熟的缺点。
图4优化前后的粒子多样性
部分仿真结果如表2所示。
表2 部分时段各单元的功率
仿真结果如图5所示。
仿真结果表明本文采用改进粒子群算法能够求解出能源管控中心价值模型最优时各个参与单元的功率，为决策机构、发电方、运维方和用能负荷方提供指导。同时，验证了价值模型驱动的能源管控中心三层立体体系的合理性与可行性。
图5各个单元的功率
总结
能源互联网建设蓬勃发展，为区域能源管控中心建设提供了全新的参考模式，在区域能源管控中心中，分布式发电方、网络运维方、用户方以及行政主管部门之间形成了极深的利益耦合关系，本文深入剖析了区域配电网中源、网、荷的内涵及互动关系，提出区域能源管控中心的三层驱动体系，阐述了各层的控制目标以及各层之间的渗透性，并分层构建其价值模型。在兼顾经济性和社会性的基础上引入价值因子，建立区域能源管控中心综合价值模型，使横向的网架控制和纵向的价值流能全面贯通，以价值的杆杠，来驱动能源管控中心建设。通过以某学校区域能源管控中心示范工程为例，虚拟出各参与方，优化各参与方的价值取向，通过应用改进粒子群优化算法，验证了以价值流来协调区域能源管控中心利益关系的合理性与可行性。
原标题：【能源互联网】周逢权，等：基于价值最优的区域能源管控中心价值模型研究
