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基于自适应VMD的光储微电网容量优化配置方法
摘要：光储微电网容量配置寻优过程较为复杂，导致光储微电网经济效益下降。为有效解决这一问题，设计基于自适应VMD的光储微电网容量优化配置方法。将自适应VMD与改进阈值函数相结合实施光储微电网电能质量扰动检测。根据电能质量检测结果构建微电网容量优化配置目标函数。基于人工鱼群算法与粒子群算法设计多目标AFS-PSO算法，实施目标函数的寻优，得到光储微电网容量配置的最优解，实现微电网容量优化配置。测试结果表明，在不同超级电容储能占比下，该文设计方法的年经济效益均保持在较高的水平，实际应用效果好。
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随着社会的飞速发展与现代科技的进步，人类对于能源的需求不断提升。同时，越来越注重生态宜居与环境保护问题，各国纷纷开始开发新能源[1]。当前我国的分布式新能源发电技术已经趋于成熟，形成了可以因地制宜的构建大容量、规模化新能源电站以及就地利用分布式发电的格局[2]。由于分布式发电存在间歇性与波动性的特征，因此出现了微电网，其解决了分布式发电中出现的规模化并网消纳问题，以提供高质量的电能。
在政府财政支持与政策导向下，光伏与储能技术在近年来实现了迅速发展，很多园区都构建了光储微电网。为了提升供电质量，需要优化光储微电网容量配置。针对该问题，文献[3]中提出了一种兼顾经济性与可靠性的光储微电网容量配置方法，主要考虑经济性与可靠性指标进行光储微电网容量配置。文献[4]中提出了一种计及多典型天气特征的光储容量配置方法。在各种典型天气情况下实现光储系统经济性的最优，具有实际应用价值。但是上述方法应用后，使得光储微电网经济效益不能保持显著的上升趋势，因此，设计了基于自适应VMD的光储微电网容量优化配置方法。
1、光储微电网容量优化配置
1.1电能质量扰动检测
将自适应VMD与改进阈值函数相结合实施光储微电网电能质量扰动检测[5-6]。具体步骤如下：
1）扰动检测信号用D(n)表示，并对其实施归一化处理，具体如式（1）所示：
式中，m表示信号采样点；D(m)表示m点处的扰动检测信号；s(D)表示扰动检测信号的绝对值；M表示采样点总数[7-8]。
2）选用的小波基函数为sym8，将小波分解层数设为4，利用通用阈值规则估计小波阈值，并通过式（2）对小波系数ϑi,k实施阈值化处理：
式中，R表示通用阈值；d表示调节因子。
3）通过小波系数ϑ′i,k重构信号，获取信号去噪结果W(n)。将分解个数k初始化为1，将最大分解个数k′设置为6，求取能量差，具体如式（3）所示：
式中，Ea表示原始信号的能量；Ek表示k个信号模态分量的能量[9-10]。
4）判断式（4）是否成立：
若式（4）不成立，则k=k+1；若式（4）成立，则比较不同k值所对应的能量差，选择能量差最小时的k作为最佳分解层数。
5）将W(n)分解为k个模态函数，具体如式（5）所示：
式中，bi(n)表示第i个信号模态函数。对bi(n)实施Hilbert变换，根据变换结果构造解析信号。
6）根据解析信号搭建Hankel矩阵，对Hankel矩阵实施四层线性分解。对于分解后的矩阵，利用其中的突变特征信息完成电能质量扰动检测。
1.2构建目标函数
根据电能质量扰动检测结果构建微电网容量优化配置的目标函数，该函数可以分为两层，一层是外层模型，另一层是内层模型。在外层模型中，将实际电能质量扰动情况下规划周期内微电网的最小总成本作为目标。总成本包括规划周期内在设备方面的投资成本与光储微电网经济的运行成本[11]。将外层模型的目标函数定义为：
式中，Q1表示光储微电网联合发电设备的成本；u表示规划周期；gw表示通货膨胀率；w表示贴现率；Au表示第u年的微电网等值运行成本[12-13]。
在内层模型中，考虑储能单元损耗情况对光储微电网经济运行造成的影响，将光储微电网最小年运行成本作为目标[14]。构建的内层模型目标函数如式（7）所示：
式中，β表示储能新系统的权重系数；Jl表示第l天外部公共电网与光储微电网的交互成本；Bom,l表示第l天联合发电的实际运维成本；BlosBess,l表示第l天储能电池折损寿命的对应成本[15-16]。
1.3目标函数求解
基于人工鱼群算法与粒子群算法设计一种多目标AFS-PSO算法，进行目标函数的寻优，实现微电网容量优化配置。
在设计的多目标AFS-PSO算法中，主要是在PSO算法中引入了AFS算法的寻优模式，保留了粒子群算法群体信息交互与自身惯性等优点，使求解算法呈现出精度高、全局寻优能力强以及收敛速度快等优势[17-18]。
求解算法的运行流程具体如下：
1）对算法的参数进行设置，包括档案集规模、初始值、权重因子、最大迭代次数以及种群数量。
2）对初始化后的种群实施最优化处理，使其粒子视野、粒子视野中心、粒子种群、粒子个体以及全部粒子的速度、位置均达到最优。
3）对种群中的支配关系进行判断。
4）将种群中的非劣解放在档案集内。
5）对于选取的最优粒子，通过式（8）更新新一代种群，并利用比较结果产生新一代种群。
式中，V(yj,o+1)表示聚群和觅食行为；yj,o表示第o条鱼；χj,o+1表示第o+1次迭代中粒子j的速度；Vv,o表示中心位置的食物浓度；mm表示第o条鱼的视野范围；ε表示惯性权重因子；qrey(yj,o+1)表示觅食和随机行为；γ(yj,o+1)表示追尾和觅食行为；Vmax,o表示全局最优位置处的食物浓度；Vj,o表示第o次迭代中粒子j的速度。
6）对新一代种群的支配关系以及其是否处于限制范围内进行判断，以产生新一代非劣解。
7）在档案集放置新一代非劣解，并对档案集是否需要删减进行判断。若不需要删减，执行步骤9）；若需要删减，执行步骤8），实施档案集维护。
8）通过档案集维护策略实施拥挤度和非劣解排序，对档案集规模进行限制。
9）若达到最大迭代次数，则结束算法；若未达到最大迭代次数，迭代次数加1，并跳转至步骤4），直至得到光储微电网容量优化配置目标函数的最优解。
2、算例分析
2.1测试过程
使用算例对设计的基于自适应VMD的光储微电网容量优化配置方法进行性能测试。算例数据来自某园区的光储微电网，该微电网中的光伏电站容量为40 MW，光伏机组装机容量为500 kW。使用该光储微电网2020年一年的真实环境数据与光伏发电量数据作为实验数据，其中，该光储微电网的光伏输出功率曲线如图1所示。
图1输出功率曲线
实验参数设置情况具体如下：
种群粒子个数为30；局部搜索加速因子为1.5；最大迭代次数为100；全局搜索加速因子为1.8；惯性权重因子为[0,1]；核参数为[0.1,100]。
接着构建目标函数并进行确定其实际约束条件。其中，该项目的规划周期为25年，贴现率为7%。同时，注意该微电网各种电池的折旧系数。其中，超级电容的折旧系数为0.2，锂电池的折旧系数为0.15，液流电池、铅酸电池的折旧系数分别为0.3、0.4。
利用设计的多目标AFS-PSO算法对目标函数进行求解。求解中参数的设置情况具体如下：
档案集规模为200；初始值为0.1；权重因子为0.2；最大迭代次数为300；种群数量为100。
在两种不同情景下，利用设计方法进行优化配置：第一种情景是超级电容的储能占比为40%；第二种情景是超级电容的储能占比为10%。通过这两种情景测试该方法的配置结果。
2.2测试结果
在测试中，将前上文提到的兼顾经济性与可靠性、计及多典型天气特征的光储容量配置技术作为对比方法，共同进行容量优化配置性能测试。文中，为简化表述，分别用方法①、方法②表示这两种方法。
首先，在第一种情景下对三种方法的容量优化配置结果进行测试，测试结果如图2所示。
图2第一种情景下容量优化配置结果
分析图2的测试结果可知，在进行该光储微电网的容量优化配置后，设计方法的配置结果取得了最优的年经济效益。光伏渗透率为20%～25%时，年经济效益达到了最高点。而方法①、方法②容量优化配置后的年经济效益大致相等，均低于设计方法。
然后，在第二种情景下测试三种方法的容量优化配置结果，测试结果如图3所示。
图3第二种情景下容量优化配置结果
分析图3的容量优化配置结果可知，设计方法的年经济效益整体最高，其最高年经济效益的光伏渗透率区间为15%～20%，方法②的年经济效益居中，方法①的年经济效益最低。
3、结束语
光储微电网容量的优化以及合理配置对于微电网系统的可靠性、安全性、经济效益等都有重要意义，因此，设计一种基于自适应VMD的光储微电网容量优化配置方法。经过测试证明，该方法科学的容量优化配置，实现了较高的年经济效益，取得了具有现实意义的研究成果。
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基金资助:河南省基础与前沿技术研究计划项目(152200310284);
文章来源:刘杰,毕磊成,张庸,等.基于自适应VMD的光储微电网容量优化配置方法[J].电子设计工程,2024,32(20):112-115+120.
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