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    面向“源-網(wǎng)-荷-儲”的主動配電網(wǎng)優(yōu)化重構(gòu)及協(xié)調(diào)調(diào)度研究

    2018-08-08 04:45:56邢海軍洪紹云范宏趙曉莉
    電力建設(shè) 2018年8期
    關(guān)鍵詞:損耗儲能約束

    邢海軍,洪紹云,范宏,趙曉莉

    (1.上海電力學院電氣工程學院,上海市 200090;2.國網(wǎng)江西省電力有限公司建設(shè)分公司,南昌市 330001)

    0 引 言

    截至2018年一季度末,我國可再生能源發(fā)電裝機達到6.66億kW,其中,風電裝機1.68億kW、光伏發(fā)電裝機1.4億kW。分布式電源(distributed generation,DG)大規(guī)模接入,給配電網(wǎng)運行帶來一系列的問題,如諧波污染、接入點電壓升高、系統(tǒng)雙向潮流、新能源消納困難等[1-2]。

    隨著配電網(wǎng)改造、智能配電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進,現(xiàn)代配電網(wǎng)已發(fā)生了翻天覆地的變化?,F(xiàn)代配電網(wǎng)除了承擔分配電能的任務(wù),還安裝了大量的終端測量器件用于實時掌握配電網(wǎng)運行狀態(tài),優(yōu)化配電網(wǎng)的運行,如高級量測裝置(advanced metering infrastructure,AMI)、遠程終端單元(remote te2rminal unit,RTU)、智能配電終端單元(intelligent distribution terminal unit,IDU)等。這些器件為分布式電源、配電網(wǎng)、負荷、儲能等設(shè)備的主動管理和控制提供了保障[3-5]。

    主動配電網(wǎng)(active distribution network,ADN)主動管理策略包括:“源端”的DG出力調(diào)度、電動汽車充放電控制;“網(wǎng)端”的電容器組無功補償、有載調(diào)壓變壓器(on-load tap changer,OLTC)調(diào)整、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu);“荷端”的需求側(cè)管理;“儲端”的電池儲能系統(tǒng)(battery energy storage system,BESS)優(yōu)化運行等。ADN“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運行主要考慮通過各位置上的可控設(shè)備相互協(xié)調(diào)優(yōu)化系統(tǒng)運行狀態(tài),包括:提高系統(tǒng)的性能指標,如降低網(wǎng)絡(luò)損耗、提高可靠性等;適應(yīng)DG、負荷等的不確定性;提高間歇性能源的消納;降低DG等新能源對系統(tǒng)的負面影響。

    近些年,面向“源-網(wǎng)-荷-儲”的主動配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化運行研究較熱。文獻[6]通過提高需求側(cè)和供應(yīng)側(cè)資源的協(xié)調(diào)可控性來應(yīng)對當前電力系統(tǒng)雙側(cè)隨機問題,在此基礎(chǔ)上提出以系統(tǒng)成本及污染排放最小化為目標函數(shù)的“源-網(wǎng)-荷-儲”優(yōu)化調(diào)度模型。文獻[7]提出了一種“源-網(wǎng)-荷”相協(xié)調(diào)的主動配電網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度方法,該方法計及購電成本、損耗成本、需求側(cè)管理成本,建立了以配電網(wǎng)運行成本最低為目標的經(jīng)濟調(diào)度模型。文獻[8]綜合考慮了主動配電網(wǎng)中的多種可調(diào)資源,以周期內(nèi)系統(tǒng)總運行成本最低為目標函數(shù)建立了主動配電網(wǎng)的最優(yōu)經(jīng)濟運行模型。文獻[9]提出了一種交直流混合主動配電網(wǎng)的分層分布式多源協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度體系。在局部調(diào)度層,針對分布式電源,結(jié)合儲能單元進行聯(lián)合出力優(yōu)化,其結(jié)果上報給區(qū)域調(diào)度層,在區(qū)域調(diào)度層,充分尊重并利用配電網(wǎng)各交、直流區(qū)域的自主運行特性。文獻[10]建立了考慮分布式電源特性與電價影響的主動配電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化決策模型,并利用序優(yōu)化方法進行快速高效求解。文獻[11]提出了一種主動配電網(wǎng)魯棒優(yōu)化調(diào)度方法,運用需求響應(yīng)技術(shù),通過電價激勵達到調(diào)控負荷的目的,從而實現(xiàn)對負荷削峰填谷的作用,其運用兩層規(guī)劃模型將可再生能源的無功調(diào)節(jié)能力與配電網(wǎng)傳統(tǒng)調(diào)控手段相配合。文獻[12]的數(shù)學模型除了考慮有載調(diào)壓、DG調(diào)度等普通的主動管理策略外,還加入了儲能系統(tǒng)調(diào)度,由于儲能的時序特性,文獻[12]中引入了電池電量約束及相鄰時刻充放電約束。

    由于網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)變量的多維度性,已有文獻很少將網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)加入到主動配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化運行中。本文面向“源-網(wǎng)-荷-儲”的主動配電網(wǎng)優(yōu)化重構(gòu)及協(xié)調(diào)調(diào)度,考慮風電、光伏接入ADN,主要的創(chuàng)新之處包括:采用多時段網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方案與電池儲能系統(tǒng)優(yōu)化運行相結(jié)合等主動管理策略達到協(xié)調(diào)優(yōu)化;建立面向“源-網(wǎng)-荷-儲”的ADN優(yōu)化重構(gòu)及協(xié)調(diào)調(diào)度的二階錐規(guī)劃(second order cone programming,SOCP)模型。最后通過IEEE 33節(jié)點算例[13]進行驗證。

    1 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)及儲能運行優(yōu)化

    1.1 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

    網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)是在配電網(wǎng)正常運行狀態(tài)下,通過分段開關(guān)和聯(lián)絡(luò)開關(guān)的操作進行運行優(yōu)化,降低網(wǎng)損、提高供電可靠性;在故障狀態(tài)下,通過開關(guān)操作恢復(fù)故障停電區(qū)域供電[14-15]。配電網(wǎng)重構(gòu)不需要進行新設(shè)備的投資,卻能夠帶來電網(wǎng)在經(jīng)濟性、安全性等多方面的提升,是較經(jīng)濟的主動管理策略。

    傳統(tǒng)文獻的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方案多數(shù)是靜態(tài)重構(gòu),即給出適應(yīng)該時刻的滿足重構(gòu)目標的拓撲網(wǎng)絡(luò)方案。本文考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)是對應(yīng)配電網(wǎng)絡(luò)日前調(diào)度下找到適應(yīng)負荷及分布式電源24個時刻變化的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方案。具體的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)在第2節(jié)模型中體現(xiàn)。

    1.2 儲能優(yōu)化運行

    BESS在日常使用過程中需要根據(jù)儲能效率、循環(huán)壽命、能量密度、功率密度、響應(yīng)時間、環(huán)境適應(yīng)能力、充放電效率、自放電率、深放電能力等技術(shù)條件進行選擇。本文電池儲能系統(tǒng)運行數(shù)學模型如下詳述[16]。其中:式(1)為BESS放電功率的上下限約束;式(2)為BESS充電功率的上下限約束;式(3)為BESS荷電狀態(tài)約束;式(4)為BESS相鄰時刻容量約束;式(5)為BESS功率爬坡率約束。

    (1)

    (2)

    (3)

    2 ADN“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運行

    2.1 數(shù)學模型

    本文考慮ADN日前優(yōu)化運行,以最小化24 h內(nèi)配電網(wǎng)絡(luò)總的有功損耗作為目標函數(shù)。約束條件包括配電網(wǎng)絡(luò)前推回代潮流方程約束式(7)—(9)、節(jié)點電壓上下限約束式(10)、支路電流上限約束式(11)、DG出力上下限約束式(12)、網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)輻射狀約束式(13)、儲能運行約束式(1)—(5)。

    (6)

    s.t.

    (8)

    (13)

    2.2 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)二階錐規(guī)劃模型及求解

    (15)

    式中‖·‖2為歐幾里德范數(shù),文獻[16-17]對式(15)的松弛有詳細介紹,式(15)的松弛不影響模型求解的最終結(jié)果。

    SOCP模型的求解具有眾多優(yōu)點,如SOCP模型是凸規(guī)劃模型,能夠保證得到全局最優(yōu)解。本文采用基于MATLAB的CVX[19]建模工具包及GUROBI[20]商業(yè)解法器進行模型求解。

    3 算例分析

    3.1 IEEE 33節(jié)點算例

    采用文獻[13]中算例對本文模型進行驗證,算例網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。該網(wǎng)絡(luò)是一個12.66 kV單電源配電系統(tǒng),含33個節(jié)點與5條聯(lián)絡(luò)線,總負荷為3 715 kW,2 300 kV·A。網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)絡(luò)線為7—20、8—14、11—21、17—32、24—28。日前優(yōu)化運行調(diào)度假設(shè)風電(wind turbine generation,WTG)出力、光伏(photovoltaic generation,PVG)出力及負荷預(yù)測已給定,具體如圖2所示。功率基準值取10 MV·A,電壓基準值取12.66 kV。節(jié)點電壓約束為0.95~1.05 pu,支路功率約束為5 MV·A。電池儲能自放電率為每月2%,充、放電效率為0.95,荷電狀態(tài)上限和下限分別為100%、40%。DG及儲能主要安裝在線路末端,具體討論2種安裝場景。

    圖1 IEEE 33節(jié)點配電網(wǎng)Fig.1 IEEE 33-node distribution network

    圖2 風電、光伏及負荷預(yù)測數(shù)據(jù)Fig.2 Forecasting data of WTG, PVG and load

    場景1節(jié)點17安裝800 kW風機及500 kW/2 MW·h的電池儲能系統(tǒng)BESS1;節(jié)點24安裝200 kW光伏;節(jié)點32安裝500 kW光伏及500 kW/2 MW·h的電池儲能系統(tǒng)BESS2。

    場景2節(jié)點17安裝300 kW風機及200 kW/800 kW·h電池儲能系統(tǒng)BESS1;節(jié)點24安裝 100 kW光伏;節(jié)點32安裝200 kW光伏及200 kW/800 kW·h電池儲能系統(tǒng)BESS2。

    3.2 結(jié)果分析

    表1給出了“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運行結(jié)果。場景1中,24 h內(nèi)總的網(wǎng)絡(luò)損耗為1.204 MW·h,其不考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)情況下的網(wǎng)絡(luò)損耗為1.677 MW·h,相比下降了28.2%。場景2中,24 h內(nèi)總的網(wǎng)絡(luò)損耗為1.724 MW·h,不考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)情況下的網(wǎng)絡(luò)損耗為2.455 MW·h,相比下降了29.8%??梢钥闯觯骸熬W(wǎng)側(cè)”的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)對于系統(tǒng)優(yōu)化運行具有重要影響。原始網(wǎng)絡(luò)不考慮儲能及DG接入時的網(wǎng)絡(luò)損耗為3.195 MW·h,相比可知“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運行可以大幅減小系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗,優(yōu)化系統(tǒng)運行。

    表1協(xié)調(diào)優(yōu)化運行結(jié)果
    Table1Coordinativeoperationresults

    圖3、4分別給出了場景1、場景2下BESS協(xié)調(diào)優(yōu)化運行結(jié)果。場景1中,BESS1與WTG安裝在同一節(jié)點,由于WTG在01:00—04:00功率較大,在該時段內(nèi)BESS1充電功率高;BESS2與PVG安裝在同一節(jié)點,由于PVG中午時段功率較大,在該時段內(nèi)BESS2充電功率較大。場景2中,由于網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)開關(guān)狀態(tài)改變,節(jié)點17、32負荷供電由原來的饋線1—21轉(zhuǎn)換為2—24,同時DG及儲能的容量都發(fā)生了變化,為了滿足網(wǎng)絡(luò)損耗最小的目標,BESS的充放電功率有所調(diào)整。BESS1、BESS2主要的放電時刻在18:00—22:00,該時段內(nèi)負荷處于高峰時刻,同時光伏出力消失,需要儲能放電給負荷供電,從而達到降低功率在線路中的傳輸,減少系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗。

    圖3 場景1下BESS協(xié)調(diào)優(yōu)化運行結(jié)果Fig.3 Coordinative operation result of the BESS in case 1

    圖4 場景2下BESS協(xié)調(diào)優(yōu)化運行結(jié)果Fig.4 Coordinative operation result of the BESS in case 2

    圖5為場景1下,節(jié)點17及節(jié)點32在1天24 h的電壓曲線,圖6為場景1在19:00及03:00時刻各節(jié)點的電壓曲線。由圖5可知:本文“源-網(wǎng)-荷-儲”的主動配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化能夠保證各節(jié)點各時刻的電壓均在電壓約束0.95~1.05 pu范圍內(nèi)。圖6中,負荷較低的03:00,在不考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)及不考慮BESS、DG接入的情況下,均能夠達到電壓約束要求。在負荷較高的19:00,不考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)已無法滿足電壓約束,最低節(jié)點電壓已降低為0.921 7 pu,節(jié)點為32;若繼續(xù)不考慮BESS、DG的接入,最低節(jié)點電壓已降低為0.913 1 pu,節(jié)點為17。

    圖5 場景1下,節(jié)點17及節(jié)點32的電壓曲線Fig.5 Voltage profiles of node 17 and 32 in case 1

    圖6 場景1下,19:00及03:00電壓曲線Fig.6 Voltage profile at 19:00 and 03:00 in case 1

    4 結(jié) 論

    本文面向“源-網(wǎng)-荷-儲”的主動配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化運行問題,提出了考慮DG、BESS接入下的ADN優(yōu)化重構(gòu)及日前協(xié)調(diào)調(diào)度模型,分析了不同DG、BESS接入容量下ADN協(xié)調(diào)優(yōu)化運行結(jié)果。

    場景1下,24 h內(nèi)總的網(wǎng)絡(luò)損耗為1.204 MW·h,相比不考慮動態(tài)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)下降了28.2%。場景2下,24 h內(nèi)總的網(wǎng)絡(luò)損耗為1.724 MW·h,相比不考慮動態(tài)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)下降了29.8%。

    BESS能夠通過削峰填谷提高系統(tǒng)運行指標,“網(wǎng)側(cè)”的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)及儲能相結(jié)合對于系統(tǒng)優(yōu)化運行具有重要影響,同時能夠滿足系統(tǒng)運行約束。“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運行可以大幅減小系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗,提高系統(tǒng)運行性能。

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