含微電網的配電網優(yōu)化規(guī)劃研究

徐迅，季海華，沈磊

（國網上海電力公司市北供電公司，上海 200072）

含微電網的配電網優(yōu)化規(guī)劃研究

徐迅，季海華，沈磊

（國網上海電力公司市北供電公司，上海 200072）

基于微電網等效模型，分別建立了含微電網的配電網變電站和網架規(guī)劃模型，并采用多源連續(xù)選址優(yōu)化方法和遺傳算法求解上述2個模型。算例驗證了模型的合理性。研究證明微電網的加入有利于變電站合理配置、網絡結構優(yōu)化和可靠性改善。

微電網；變電站規(guī)劃；網架規(guī)劃；多源連續(xù)選址優(yōu)化方法；遺傳算法

微電網（micro-grids）是由分布式電源、儲能裝置、負荷、控制裝置等組成的微型發(fā)、配、用電系統(tǒng)[1-3]。微電網接入配電網可以有效發(fā)揮分布式電源效能，提高配電網可靠性和靈活性，是近年研究的熱點。

文獻[4]主要研究了初期含微電網的配電網規(guī)劃方法。文獻[5]建立含微電網的城市配電網抗災規(guī)劃模型，介紹抗災型規(guī)劃場景和負荷級別的劃分方法。文獻[6]建立考慮可靠性和網絡損耗的柔性規(guī)劃模型。文獻[7]考慮有功網損和電壓改善程度，建立同時考慮連續(xù)變量和離散變量的多目標優(yōu)化模型。文獻[8]指導微電網在配電網中的安裝容量和位置。文獻[9]以接入微電網后網損和停電損失費用最小為目標，建立基于可靠性的微電網規(guī)劃模型。

國內對含微電網的配電網優(yōu)化方法的研究仍處于探索階段，本研究在對微電網中分布式電源優(yōu)化配置的基礎上，建立微電網等效模型，將微電網等效成相當于負荷或電源的模塊。研究含微電網的配電網變電站規(guī)劃和網架規(guī)劃方法。所建模型直觀、清晰地體現微電網對配電網規(guī)劃產生的影響，同時也幫助降低求解難度，簡化了網絡結構。

1 微電網等效模型

微電網等效模型包含分布式電源模型和負荷模型。模型中的分布式電源包括光伏（photovoltaic，PV）、風機（wind-turbine generator，WG）、微型燃氣輪機（micro-turbine，MT）和儲能電池（battery storage，BS）?？紤]負荷和分布式電源的時序特性，微電網等效模型也具有時序性。該模型如式（1）和（2）所示。

式中：Lmg（t）為微網t時刻總出力，正值代表從配電網吸收功率，負值代表向配電網提供功率；N為負荷集合；Nmt、Nwg、Npv、Nbs分別為MT、WG、PV、BS待選節(jié)點集合；Li（t）為第i個負荷的時序特性曲線；Lmt，i為MT第i個待選節(jié)點處t時刻總出力；Lwg，i（t）為WG第i個待選節(jié)點處t時刻總出力；Lpv，i（t）為PV第i個待選節(jié)點處t時刻總出力；Lbs，i（t）為BS第i個待選節(jié)點處t時刻總出力。式（2）給出了BS出力的計算方法，包括放電時刻、充電時刻和不工作3種狀態(tài)。本文假定BS充滿電可持續(xù)工作12 h，充滿電需要6 h。

2 變電站規(guī)劃

2.1 變電站數量

在含微電網的配電網中，確定變電站數量不僅與負荷有關，還受微電網的影響。為了實現所有時段變電站規(guī)劃區(qū)域內全部負荷供電，采用以下公式確定變電站數量。

式中：k為容載比；PL，max，i為節(jié)點i的負荷峰值；ΦL為除微電網外的負荷節(jié)點集合；Φmg為微電網節(jié)點集合；Pmg，max，j為第j個微電網的最大吸收功率；SN為一座變電站容量。

2.2 變電站選址優(yōu)化模型

變電站選址優(yōu)化有4種原則：等負荷、初期投資最小、負荷矩最小、網絡運行費用最小[10]。本研究以負荷矩最小為原則，建立變電站選址優(yōu)化模型如下所示。

式中：δji為0-1變量；0為變電站j不向負荷i供電，1為相反；Pi為負荷點功率；（uj，vj）為變電站j坐標；（xi，yi）為負荷i坐標；ns為變電站數量；Φ為配電網所有節(jié)點集合。

2.3 變電站規(guī)劃求解方法

變電站規(guī)劃可采用數學優(yōu)化算法或智能優(yōu)化算法等多種方法求解。所選多源連續(xù)選址方法[10]規(guī)劃流程如圖1所示。

圖1 含微電網的配電網變電站規(guī)劃流程Fig.1 Flowchart of substation planning of distribution network with micro-grids

3 網架規(guī)劃

3.1 網架規(guī)劃模型

含微電網的配電網與傳統(tǒng)配電網相比，規(guī)劃模型的改變體現在以下2點：

1）帶來反向潮流問題。而過大的反向潮流不僅難以計算，更會影響電網電壓分布和繼電保護。微電網中分布式電源、負荷具有波動性和隨機性，微電網將可能表現出電源和負荷兩種特性。表現為電源特性的時段，由微電網向配電網輸送功率，有形成反向潮流的概率。

2）影響可靠性。含微電網的配電網出現故障，微電網退出形成孤島，繼續(xù)為微電網中部分或全部負荷供電，這與傳統(tǒng)配電網故障就切斷故障點負荷有很大不同，能夠很好地改善可靠性。

基于上述分析，本文建立如下模型，如式（5）所示。

式中：Cline為線路投資；Coutage為年停電損失費用；Closs為年網絡損耗費用；α為年費用折算系數；xi為0-1決策變量，1為建設第i條線路，0則相反；cline，i為第i條線路投資費用；coutage，i為第i個節(jié)點單位停電成本，取6 000元/MW·h；Ri為第i個節(jié)點可靠率；Li為第i個節(jié)點負荷值；closs為單位網損，取150萬元/MW；ΔPi為第i條線路的有功損耗期望值；Ω0為待選線路集；Φ為配電網節(jié)點集合；T為線路條數。

約束條件：

1）節(jié)點電壓約束。

式中：Ui，min、Ui，max為節(jié)點i電壓上下限；Φ為配電網節(jié)點集。

2）支路傳輸功率約束。

式中：Sj，max為支路j傳輸功率上限；Ω為配電網支路集。

3）潮流方程[11]。

式中：Pis為節(jié)點i有功注入；Gij為節(jié)點導納矩陣實部；θij為節(jié)點i和j的相角差；Bij為節(jié)點導納矩陣虛部；Qis為節(jié)點i無功注入；j∈i為與節(jié)點i直接相連的節(jié)點集合。

4）反向潮流約束。

由圖2可知，感官評分隨著十三香濃度的增大呈先增大后減小的趨勢，在3 g時感官評分達到最大值，隨后迅速下降。究其原因可能是十三香添加量過低，“貢椒魚”火鍋的風味沒有層次感；十三香的濃度較高時，丁香、八角、砂仁、白芷等香料的苦味溶出，從而對“貢椒魚”火鍋的風味產生不利的影響。所以，十三香添加量控制在 2～4 g 之間，此時“貢椒魚”火鍋的風味最好。

反向潮流約束要求微電網倒送功率小于30%*線路容量[12]，如圖2和式（9）所示。

圖2 含微電網的配電網潮流Fig.2 Power flow of distribution network with micro-grids

式中：Pmgi和Qmgi分別為母線i接入微電網的有功和無功出力；PDi和QDi分別為母線i除微電網外負荷的有功和無功出力。

3.2 網架規(guī)劃求解方法

采用遺傳算法求解模型。遺傳算法模擬生物進化過程，通過對父代群體遺傳操作，產生子代群體，通過優(yōu)勝劣汰保留優(yōu)質染色體，逐步進化到最優(yōu)解[11]。

3.2.1 染色體編碼

通常采用整數編碼，網架規(guī)劃采用這種編碼方式存在問題，用一個例子說明。有6個負荷，W= [1，2，3，4，5，6]。隨機生成的初始群體有以下2個染色體:W1=[1，2，3，4，5，6]，W2=[4，2，1，6，5，3]。若交叉點為3，2個染色體交叉操作生成的新染色體為：W3= [1，2，3，6，5，3]，W4=[4，2，1，4，5，6]。顯然這2個染色體是無效的。本文對編碼方式進行修改，可以有效解決這一問題。

對W2進行編碼：遍歷W2中的負荷，記錄其在W中的排位。然后將該負荷從W中刪掉，更新W表，繼續(xù)遍歷W2中的負荷。編碼結果為：B2={4，2，1，3，2，1}。

這種編碼方式優(yōu)勢突出，能夠保證負荷的唯一性，在之后的遺傳操作中也不會改變屬性，十分適用于配電網規(guī)劃問題。

3.2.2 初始群體生成

隨機生成染色體，依照線路容量限制確定網架結構，形成初始群體，如圖3所示。

圖3 初始群體生成流程Fig.3 Flowchart of the generation of initial population

3.2.3 遺傳操作

選擇操作采用輪盤賭法和最優(yōu)個體保持策略；交叉操作為2點交叉；變異操作為單點變異[12]。

3.2.4 適應度函數

適應度函數定義f=F-C，F為足夠大的正數，C為目標函數[13]。

3.2.5 終止條件

1）前后兩代群體中最優(yōu)個體適應度之差小于設定值。

2）達到終止代數。

3）達到最優(yōu)解連續(xù)不變最大代數。

滿足上述任一個條件搜索就終止。

遺傳算法求解規(guī)劃模型的流程如圖4所示。

圖4 含微電網的配電網網架規(guī)劃流程Fig.4 Flowchart of structure planning of distribution network with micro-grids

4 算例分析

4.1 算例參數

算例如圖5所示。該算例含有18個常規(guī)負荷和4個微電網，驗證上述算法和模型。

mg1～mg4代表4個微電網，1～18代表18個常規(guī)負荷點。功率因數0.9，微電網負荷26.7 MW，常規(guī)負荷72.2 MW。低壓側為10 kV，高壓側為35 kV[4]。微電網和常規(guī)負荷約為1∶3，微電網所供容量占比27%，可以作為中期發(fā)展的參考。具體的負荷點和微電網基礎數據如表1和2所示。

由微電網等效模型得到4個微電網的最大吸收功率分別為3.4，3.2，2.1，2.2 MW。

圖5 待規(guī)劃配電網Fig.5 Distribution network to be planned

表1 負荷數據Tab.1 Data of nodes

表2 微電網數據Tab.2 Data of micro-grids

遺傳算法參數：群體數120，交叉率0.98，變異率0.01，最大迭代數400。

4.2 變電站規(guī)劃結果

采用35 kV變電站，每座變電站含3臺31.5 MV·A的35/10 kV變壓器，站間互有聯絡以保證系統(tǒng)可靠性，容載比取1.9。

由式（3）知需要2座上述配置的變電站。采用多源連續(xù)選址優(yōu)化方法得到變電站坐標為S1（394.5，1163.8），S2（398.2，1163.3），如圖6所示。

圖6 變電站規(guī)劃方案Fig.6 Substation planning scheme

4.3 網架規(guī)劃結果

年費用折算系數0.1，線路故障率0.1次/（年× km），修復時間9 h/次。選用YJV22-3×400 6/10 kV電纜，線路載流量695 A，電阻0.05 Ω/km，電抗0.09 Ω/km，單價200萬元/km。故障時微電網可孤島運行，保證重要負荷的持續(xù)供電[13]。網架規(guī)劃結果如圖7所示。

圖7 網架規(guī)劃方案Fig.7 Network planning scheme

5 結論

基于微電網等效模型，建立變電站規(guī)劃模型，以負荷矩最小為原則，采用多源連續(xù)選址方法求解；建立網架規(guī)劃模型，考慮可靠性和反向潮流約束，采用遺傳算法求解。該規(guī)劃模型能夠優(yōu)化變電站配置，降低停電損失成本，限制微電網向主網倒送潮流，提高分布式電源滲透率水平，實現經濟性和可靠性綜合最優(yōu)，主要結論如下：

1）每座變電站供電范圍不交叉、不重疊，分布合理，負荷率均不超過65%，滿足《城市電力網規(guī)劃設計導則》。

2）微電網中的負荷若直接接入配電網，采用上述規(guī)劃方法需要增加一座變電站。負荷以微電網的形式接入配電網，能夠節(jié)約土地資源，減少變電站投資。

3）微電網的孤島特性使停電損失減少。盡管該的孤島特性只針對微電網自身內部重要負荷，對可靠性的改善已經很明顯。若考慮對外部相連負荷的供電，停電損失還會減少更多。

結果證明微電網的加入對變電站合理配置、網絡結構優(yōu)化、可靠性改善發(fā)揮了積極作用。隨著分布式電源的快速發(fā)展，投資費用降低，微電網接入配電網會獲得更優(yōu)的經濟效益。

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Research on Optimal Structure of Distribution System with Micro-Grids

XU Xun，JI Haihua，SHEN Lei
（Shibei Power Supply Company of State Grid Shanghai Electric Power Company，Shanghai 200072，China）

Based on the equivalent model of micro-grids，a substation planning model and a structure planning model of the distribution system with micro-grids are established respectively.The optimization method of multi-source continuous location and genetic algorithm（GA）are used to solve the two models correspondingly.The example as described in the paper verifies feasibility of the proposed models.The study in the paper has proved that the addition of micro-grids is beneficial to reasonable configuration of substations，network structure optimization and reliability improvement.

micro-grids；substation planning；structure planning；optimization method of multi-source continuous location；genetic algorithm

2015-10-19。

徐 迅（1987—），女，碩士研究生，工程師，從事繼電保護工作。

（編輯 李沈）

1674-3814（2016）05-0051-06

TM727

A

上海綠色能源并網工程技術研究中心資助項目（13DZ2251900）。

Project Supported by Shanghai Green Energy and Network Engineering Technology Research Center（13DZ2251900）.