基于需求側(cè)響應(yīng)的主動(dòng)配電網(wǎng)多源協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度

盧錦玲， 初文奇， 於慧敏， 郭金體， 馬 沖

(1.華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，河北 保定 071003； 2.無錫供電公司，江蘇 無錫 214000； 3.華北石油管理局水電廠，河北 任丘 062550)

0 引言

主動(dòng)配電網(wǎng)(Active Distribution Network，AND)是有高滲透率DG(Distributed Generation)接入的具有主動(dòng)控制和主動(dòng)管理能力的配電網(wǎng)，主動(dòng)配電網(wǎng)發(fā)電側(cè)的主動(dòng)參與和用戶側(cè)的主動(dòng)響應(yīng)使配電網(wǎng)由原來的被動(dòng)接收電能變?yōu)橹鲃?dòng)利用電能[1]。主動(dòng)配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度是通過對(duì)DG、儲(chǔ)能、柔性負(fù)荷等分布式能源設(shè)備的合理控制，達(dá)到增強(qiáng)對(duì)可再生能源消納能力，節(jié)能降耗，提高電網(wǎng)運(yùn)行可靠性和供電質(zhì)量的目的[2]。

由于風(fēng)電、光伏等間歇性可再生能源發(fā)電出力的隨機(jī)性和波動(dòng)性，儲(chǔ)能系統(tǒng)、柔性負(fù)荷不同時(shí)間斷面的時(shí)間轉(zhuǎn)移特性和耦合相關(guān)性[3]，以及主動(dòng)配電網(wǎng)對(duì)聯(lián)絡(luò)開關(guān)調(diào)整的靈活性，使得傳統(tǒng)配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度策略不再適用于主動(dòng)配電網(wǎng)。主動(dòng)配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度模型，其目標(biāo)函數(shù)是對(duì)整個(gè)調(diào)度周期綜合運(yùn)行成本的優(yōu)化，而非以某一時(shí)刻網(wǎng)損或發(fā)電成本最小為優(yōu)化目標(biāo)；其約束函數(shù)除了潮流約束、發(fā)電單元出力約束、節(jié)點(diǎn)電壓約束外，還需考慮柔性負(fù)荷可調(diào)度負(fù)荷資源容量約束、反向潮流約束、儲(chǔ)能充放電功率約束和荷電狀態(tài)約束。文獻(xiàn)[4]提出了一種計(jì)及儲(chǔ)能系統(tǒng)參與的多目標(biāo)主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，論證了儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)于提高可再生能源的利用效率，優(yōu)化能源管理上的有效性，未考慮儲(chǔ)能系統(tǒng)狀態(tài)切換損耗和充放電損耗對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行成本的影響。文獻(xiàn)[5]通過隨機(jī)模擬技術(shù)來應(yīng)對(duì)間歇性可再生能源出力的不確定性，并建立了基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的能量調(diào)度隨機(jī)優(yōu)化模型，未考慮柔性負(fù)荷可調(diào)度負(fù)荷資源對(duì)于優(yōu)化調(diào)度的影響。文獻(xiàn)[6]建立了一種計(jì)及DG、儲(chǔ)能裝置、柔性負(fù)荷可調(diào)度負(fù)荷資源的基于模型預(yù)測(cè)控制的優(yōu)化調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)調(diào)度周期內(nèi)平滑間歇性可再生能源有功出力的目標(biāo)，未考慮多源協(xié)調(diào)互動(dòng)及其對(duì)運(yùn)行成本的影響。

本文首先對(duì)柔性負(fù)荷進(jìn)行了定義，其次設(shè)定多源協(xié)同優(yōu)化調(diào)度優(yōu)先級(jí)，通過協(xié)調(diào)控制分布式能源的供需互動(dòng)，促進(jìn)系統(tǒng)對(duì)可再生能源的消納。以主動(dòng)配電網(wǎng)和能源終端用戶為利益整體，以減小發(fā)電成本、儲(chǔ)能等效運(yùn)行成本和源荷共贏成本為目標(biāo)，構(gòu)建綜合成本最小的主動(dòng)配電網(wǎng)和能源終端用戶合作共贏的優(yōu)化調(diào)度模型，并建立各參與優(yōu)化調(diào)度元件的約束模型。考慮分時(shí)售購(gòu)電價(jià)的差異，最小化主動(dòng)配電網(wǎng)的運(yùn)行成本和能源終端用戶購(gòu)電成本，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)配電網(wǎng)和用戶的合作共贏。然后結(jié)合熵權(quán)法和層次分析法，提出了一種基于距離最小化原則和離差平方和的熵權(quán)—AHP綜合賦權(quán)法。通過構(gòu)造對(duì)發(fā)電成本、儲(chǔ)能等效運(yùn)行成本、源荷共贏成本的權(quán)重評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，使本文構(gòu)建的主動(dòng)配電網(wǎng)多源協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型更具有現(xiàn)實(shí)意義。利用具有主動(dòng)搜索和學(xué)習(xí)特性的改進(jìn)APSO算法求解優(yōu)化調(diào)度模型，最后以44節(jié)點(diǎn)的主動(dòng)配電網(wǎng)測(cè)試系統(tǒng)為例進(jìn)行分析，驗(yàn)證了所提優(yōu)化調(diào)度策略的有效性。

1 協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)先級(jí)的設(shè)定

通過對(duì)可控分布式發(fā)電單元、儲(chǔ)能和柔性負(fù)荷設(shè)定協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)先級(jí)，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)配電網(wǎng)發(fā)電側(cè)和用戶側(cè)的多方參與，光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、儲(chǔ)能多種能源互補(bǔ)優(yōu)化，分布式發(fā)電單元、儲(chǔ)能、柔性負(fù)荷多能互動(dòng)的協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度，可以提高可再生能源的利用率，降低主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行成本和能源終端用戶的購(gòu)電成本，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)配電網(wǎng)和用戶的合作共贏，在實(shí)現(xiàn)對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度的同時(shí)提高用戶滿意度。本文所提出的源荷共贏是指在主動(dòng)配電網(wǎng)發(fā)電調(diào)度和需求調(diào)度的協(xié)調(diào)運(yùn)行模式下，主動(dòng)配電網(wǎng)的運(yùn)行成本和能源終端用戶購(gòu)電成本較優(yōu)化調(diào)度前均有明顯降低。設(shè)定儲(chǔ)能系統(tǒng)的調(diào)度優(yōu)先級(jí)最高，柔性負(fù)荷的調(diào)度優(yōu)先級(jí)最低，按優(yōu)先級(jí)從高到低執(zhí)行調(diào)度響應(yīng)決策，從而達(dá)到3方面目標(biāo)。

1.1 降低發(fā)電成本

風(fēng)電、光伏等間歇性可再生能源出力的隨機(jī)性和波動(dòng)性強(qiáng)，不參與主動(dòng)配電網(wǎng)的協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度控制，是不可調(diào)度能源。儲(chǔ)能系統(tǒng)的靈活調(diào)節(jié)特性和雙向互動(dòng)能力[7]，及柔性負(fù)荷可調(diào)度負(fù)荷主動(dòng)參與需求側(cè)響應(yīng)[8]，對(duì)于平抑可再生能源功率波動(dòng)，實(shí)現(xiàn)削峰填谷，促進(jìn)多能源互補(bǔ)和可再生能源的高效利用具有充分的優(yōu)越性。通過對(duì)協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)先級(jí)的設(shè)定，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)間歇性可再生能源的最大消納，建立靈活經(jīng)濟(jì)的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。由于間歇性可再生能源較可控分布式發(fā)電更為綠色經(jīng)濟(jì)，本文設(shè)定可控分布式發(fā)電單元的優(yōu)先級(jí)低于儲(chǔ)能系統(tǒng)，對(duì)發(fā)電成本定義如下：

(1)

式中：Cwindt.n為風(fēng)力發(fā)電成本；Pwindt.n為風(fēng)力發(fā)電單元有功出力；CPV.m為光伏發(fā)電成本；PPV.m為光伏發(fā)電單元有功出力；CKDG.i為可控分布式發(fā)電單元的發(fā)電成本；PKDG.i為可控式發(fā)電單元的有功出力；T為一次完整調(diào)度時(shí)間；N為風(fēng)力發(fā)電站數(shù)量。

1.2 減小儲(chǔ)能等效運(yùn)行成本

儲(chǔ)能對(duì)于可再生能源出力的瞬時(shí)波動(dòng)具有響應(yīng)速度快、調(diào)節(jié)精度高等優(yōu)點(diǎn)，具備可以根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀況進(jìn)行靈活充放電的特性，對(duì)于提高系統(tǒng)供電質(zhì)量和可再生能源消納具有重要意義。儲(chǔ)能設(shè)備的循環(huán)壽命與運(yùn)行過程中的放電深度成負(fù)相關(guān)，放電深度越大，循環(huán)壽命越短[9]。本文在目標(biāo)函數(shù)中通過儲(chǔ)能單次循環(huán)等效運(yùn)行成本來計(jì)及放電深度對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)循環(huán)壽命的影響[10]，并對(duì)儲(chǔ)能設(shè)備充放電功率建立相應(yīng)的約束模型。設(shè)定儲(chǔ)能系統(tǒng)的協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)先級(jí)最高，計(jì)及儲(chǔ)能系統(tǒng)放電次數(shù)、狀態(tài)切換損耗及充放電功率損耗，在保證用戶用電滿意度的情況下最小化儲(chǔ)能等效運(yùn)行成本，儲(chǔ)能等效運(yùn)行成本表達(dá)式如下：

(2)

PBESS.loss(t)=

+(1-ηout.g)PBout.g(t)]

(3)

(4)

式中：Closs(t)為儲(chǔ)能單次循環(huán)等效運(yùn)行成本；CP和CW分別為儲(chǔ)能裝置單位功率和單位容量的投資成本；PBESS.N為儲(chǔ)能裝置的額定有功功率；WBESS.N為儲(chǔ)能裝置的額定容量，NBESS為儲(chǔ)能裝置的循環(huán)壽命；DoD為儲(chǔ)能裝置的放電深度，PBESS.loss為儲(chǔ)能裝置損耗；μBESS.g為儲(chǔ)能狀態(tài)變化量綱；ΔPBESS.g(t)為第g個(gè)儲(chǔ)能狀態(tài)切換損耗；ηin.g為充電效率；PBin.g為第g個(gè)儲(chǔ)能的充電功率；ηout.g為放電效率；PBout.g為第g個(gè)儲(chǔ)能的放電功率;G為儲(chǔ)能單元數(shù)量。

1.3 降低源荷共贏成本

本文構(gòu)建了主動(dòng)配電網(wǎng)發(fā)電側(cè)與用戶側(cè)合作共贏的調(diào)度機(jī)制，考慮柔性負(fù)荷可調(diào)度負(fù)荷激勵(lì)成本和能源終端用戶購(gòu)電成本對(duì)源荷共贏成本的整體影響。一方面，考慮通過分時(shí)售購(gòu)電價(jià)的價(jià)格激勵(lì)和對(duì)柔性負(fù)荷可調(diào)度負(fù)荷的補(bǔ)償激勵(lì)機(jī)制，誘導(dǎo)用戶合理調(diào)節(jié)用電結(jié)構(gòu)和用電方式。另一方面，通過合理地協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)先級(jí)的設(shè)定，對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)的協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度，降低用戶購(gòu)電成本，提高用戶用電滿意度，激勵(lì)用戶積極響應(yīng)電網(wǎng)的協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度。通過對(duì)柔性負(fù)荷的主動(dòng)調(diào)整和用戶的積極響應(yīng)改善負(fù)荷曲線，從而達(dá)到削峰填谷，平抑間歇性可再生能源的功率波動(dòng)，增強(qiáng)對(duì)可再生能源的消納能力的目的?？紤]到對(duì)柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)調(diào)度的時(shí)間、容量與用戶購(gòu)電成本及柔性負(fù)荷可調(diào)度負(fù)荷激勵(lì)成本呈反相關(guān)，設(shè)定柔性負(fù)荷的協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)先級(jí)最低。源荷共贏成本表達(dá)式如下：

(5)

式中：ξtrload.p為用戶p的激勵(lì)系數(shù)；μtrload.p為可平移負(fù)荷的狀態(tài)；Ptrload.p(t)為增加的可平移負(fù)荷容量；ξzdload.q為用戶q的中斷補(bǔ)償系數(shù)，μzdload.p為可中斷負(fù)荷的狀態(tài)，Pzdload.q(t)為減少的中斷負(fù)荷容量，Cl為用戶實(shí)時(shí)購(gòu)電電價(jià)；Pl為負(fù)荷功率；L為負(fù)荷數(shù)量；P為可平移負(fù)荷數(shù)量；Q為可中斷負(fù)荷數(shù)量。

2 主動(dòng)配電網(wǎng)多源協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

在主動(dòng)配電網(wǎng)多源協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型中，目標(biāo)函數(shù)考慮的是以主動(dòng)配電網(wǎng)和能源終端用戶為利益整體，整個(gè)調(diào)度周期中主動(dòng)配電網(wǎng)的優(yōu)化經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。將主動(dòng)配電網(wǎng)作為電力市場(chǎng)中的主動(dòng)參與者與主電網(wǎng)進(jìn)行電能交易，當(dāng)主動(dòng)配電網(wǎng)的電能過剩時(shí)，向主電網(wǎng)售電反送電能。在設(shè)定協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)先級(jí)的前提下，計(jì)及分時(shí)售購(gòu)電價(jià)對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)綜合運(yùn)行成本的影響，以發(fā)電成本、儲(chǔ)能等效運(yùn)行成本、源荷共贏成本作為子目標(biāo)，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)如下：

F=min(λmul-gfg+λmul-lossfloss+

λmul-loadfload+CLinePLine)

(6)

式中：λmul-g、λmul-loss、λmul-load為各子目標(biāo)在目標(biāo)函數(shù)中的權(quán)重系數(shù)，且有λmul-g+λmul-loss+λmul-load=1；CLine為主動(dòng)配電網(wǎng)實(shí)時(shí)交互售/購(gòu)電價(jià)；PLine為主動(dòng)配電網(wǎng)與主網(wǎng)間的電能互動(dòng)容量，當(dāng)主動(dòng)配電網(wǎng)的電能不足，即向主電網(wǎng)購(gòu)電時(shí)PLine取正值，反之取負(fù)值。

2.2 約束條件

1)系統(tǒng)潮流等式約束

(7)

2)柔性負(fù)荷容量限制約束

可中斷負(fù)荷：

Pzdload.q.min≤Pzdload.q≤Pzdload.q.max

(8)

可平移負(fù)荷：

Ptrload.p.min≤Ptrload.p≤Ptrload.p.max

(9)

3)可控分布式發(fā)電出力約束

PKDG.i.min≤PKDG.i≤PKDG.N.max

(10)

4)儲(chǔ)能充放電功率約束

PBin.g.min(t)≤PBin.g(t)≤PBin.g.max(t)

(11)

PBout.g.min(t)≤PBout.g(t)≤PBout.g.max(t)

(12)

儲(chǔ)能裝置充放電功率大小與其使用壽命成負(fù)相關(guān)。本文設(shè)定單位時(shí)間儲(chǔ)能裝置的最大充放電功率為其額定容量的20%。

5)儲(chǔ)能能量平衡約束

EBESS(0)=EBESS(TΔt)

(13)

式中：EBESS(0)為儲(chǔ)能裝置初始時(shí)刻存儲(chǔ)能量；EBESS(TΔt)為儲(chǔ)能裝置調(diào)度周期結(jié)束時(shí)的剩余能量。

6)荷電狀態(tài)約束

SBESS.g.min≤SBESS.g≤SBESS.g.max

(14)

式中：SBESS.g為第g個(gè)儲(chǔ)能裝置的荷電狀態(tài)?？紤]到儲(chǔ)能裝置荷電狀態(tài)對(duì)其運(yùn)行效率的影響[12]，本文設(shè)定儲(chǔ)能裝置的荷電范圍為其額定容量的20%～95%。

7)饋線容量約束

PLine.k≤PLine.k.max

(15)

式中：PLine.k為第k條饋線配電網(wǎng)與主電網(wǎng)的電能互動(dòng)容量；PLine.k.max為第k條饋線的額定容量。配電網(wǎng)與主網(wǎng)間的電能互動(dòng)容量不應(yīng)超過二者間的饋線額定容量。

3 熵權(quán)—AHP綜合賦權(quán)法

AHP賦權(quán)法不可避免會(huì)受到主觀因素的影響[11]，權(quán)重的確定取決于決策者的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)，極易脫離數(shù)據(jù)實(shí)際。熵權(quán)法是客觀賦權(quán)法的一種，其結(jié)果過分依賴于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，忽略了決策者的主觀能動(dòng)性，無法消除實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)誤差對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響[12]。本文通過基于距離最小化原則和離差平方和的熵權(quán)—AHP綜合賦權(quán)法，既能兼顧決策者的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，又能減小主觀隨意性對(duì)賦權(quán)結(jié)果的影響，從而使賦權(quán)結(jié)果更客觀、有效、可靠，在工程實(shí)用中具有較強(qiáng)的可操作性。對(duì)于采用相同評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度場(chǎng)景，權(quán)重系數(shù)無需重新計(jì)算。其基本步驟如下：

1)構(gòu)建基于距離最小化原則和離差平方和的雙目標(biāo)決策函數(shù)：

(16)

2)通過線性加權(quán)法將(16)式轉(zhuǎn)化為：

(17)

式中：α，β為偏好因子，表示AHP賦權(quán)法和熵權(quán)法在綜合賦權(quán)法中的相對(duì)重要程度，其中0≤α，β≤1，α+β=1。

3)構(gòu)造基于(17)式的拉格朗日函數(shù)：

(18)

4)綜合式(17)(18)得到主客觀綜合權(quán)重：

(19)

式中：T=(thj)n×n；e為單位列向量，即e=(1,1,…,1)T。

其中，

4 主動(dòng)粒子群算法

粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)[13]具有算法簡(jiǎn)單、收斂速度快、精度高等優(yōu)點(diǎn)，但尋優(yōu)過程中過度依賴于粒子自身慣性和最優(yōu)粒子對(duì)粒子的拉動(dòng)作用，限制了種群對(duì)全局范圍的有效搜索，降低了粒子搜索的主觀能動(dòng)性。同時(shí)，PSO算法對(duì)初始參數(shù)敏感，易出現(xiàn)早熟收斂現(xiàn)象。為對(duì)所建模型進(jìn)行求解，針對(duì)上述問題，本文提出具有主動(dòng)搜索和學(xué)習(xí)特性的主動(dòng)粒子群算法(Active Particle Swarm Optimization,APSO)，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO算法做出如下三方面改進(jìn)：

改進(jìn)一：本文通過Logistic混沌序列的遍歷性在搜索空間中生成隨機(jī)遍歷位置，為粒子的主動(dòng)探測(cè)和全局搜索提供參考點(diǎn)x(t,d)。粒子在參考點(diǎn)附近隨機(jī)動(dòng)態(tài)鄰域內(nèi)U(x(t,d),δ(d))進(jìn)行主動(dòng)搜索，搜索結(jié)果對(duì)“首領(lǐng)粒子”gbest進(jìn)行更新。進(jìn)而引導(dǎo)粒子向最優(yōu)區(qū)域飛行，開拓粒子群探索視野，提升PSO算法的全局尋優(yōu)能力。對(duì)參考點(diǎn)序列x(t,d)定義為：

x(t,d)=l(d)·cx(t+200,d)

(20)

cx(t,d)=a(d)·cx(t-1,d)·(1-cx(t-1,d))

(21)

a(d)=4.1+0.1·rand()

(22)

式中：cx(t,d)為L(zhǎng)ogistic混沌序列；a(d)為資源系數(shù)；t為當(dāng)前迭代時(shí)間；d為當(dāng)前搜索區(qū)域維度；rand()為區(qū)間[0,1]上均勻分布的隨機(jī)數(shù)。

對(duì)t時(shí)刻參考點(diǎn)附近隨機(jī)動(dòng)態(tài)鄰域定義如式(22)所示，將鄰域內(nèi)隨機(jī)采樣的M/100個(gè)粒子與全局最優(yōu)粒子gbest進(jìn)行比較和更新。

(23)

式中：floor為高斯取整函數(shù)；M為粒子群規(guī)模。

改進(jìn)二：賦予粒子群以P(t)的主動(dòng)探索概率對(duì)參考點(diǎn)附近隨機(jī)動(dòng)態(tài)鄰域U(x(t,d),δ(d))進(jìn)行實(shí)時(shí)探索的能力，提升PSO算法局部尋優(yōu)能力。本文對(duì)t時(shí)刻粒子主動(dòng)探索概率定義為

式中：T為迭代時(shí)間限值。

改進(jìn)三：采用自適應(yīng)慣性權(quán)重對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO算法的慣性權(quán)重系數(shù)進(jìn)行改進(jìn)[14]，使其隨實(shí)時(shí)適應(yīng)度值的變化而變化，提高全局搜索能力，改善標(biāo)準(zhǔn)PSO早熟收斂問題。本文對(duì)自適應(yīng)慣性權(quán)重的定義為：

(24)

式中：ωmax、ωmin分別為ω的上下限值；f為粒子實(shí)時(shí)適應(yīng)度值；fmin、favg分別為粒子群實(shí)時(shí)適應(yīng)度值的最小值和平均值。

圖1 主動(dòng)配電網(wǎng)絡(luò)測(cè)試系統(tǒng)

5 算例分析

本文以包含有風(fēng)電、光伏電站，燃?xì)廨啓C(jī)和蓄電池儲(chǔ)能的44節(jié)點(diǎn)主動(dòng)配電網(wǎng)絡(luò)測(cè)試系統(tǒng)為算例[15]，并用所提出的APSO算法進(jìn)行求解，從而驗(yàn)證本文所提優(yōu)化調(diào)度策略的有效性，如圖1所示。其中2座風(fēng)力發(fā)電站額定輸出功率均為500 kW，3座光伏電站額定輸出功率均為500 kW,1座光伏電站額定輸出功率為300 kW，2臺(tái)燃?xì)廨啓C(jī)額定容量均為300 kW，5個(gè)蓄電池儲(chǔ)能容量為250 kW，2個(gè)蓄電池儲(chǔ)能容量為500 kW，共7個(gè)蓄電池儲(chǔ)能，其初始荷電狀態(tài)均為50%。設(shè)完整調(diào)度周期為24 h,每1 h為一個(gè)調(diào)度時(shí)段。設(shè)定優(yōu)化調(diào)度前儲(chǔ)能和柔性負(fù)荷不參與配電網(wǎng)的調(diào)度運(yùn)行，其中可平移負(fù)荷上限為375 kW，可中斷負(fù)荷上限為312 kW，優(yōu)化調(diào)度前配電網(wǎng)各分布式電源出力和日負(fù)荷曲線如圖2所示。主動(dòng)配電網(wǎng)向主電網(wǎng)實(shí)時(shí)交互售/購(gòu)電價(jià)曲線如圖3所示。根據(jù)本文提出的熵權(quán)—AHP綜合賦權(quán)法，確定了一組以主動(dòng)配電網(wǎng)和能源終端用戶合作共贏利益為導(dǎo)向的綜合權(quán)重：λmul-g=0.40，λmul-loss=0.33，λmul-load=0.27。

圖2 優(yōu)化前主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)

圖3 主動(dòng)配電網(wǎng)實(shí)時(shí)交互售/購(gòu)電價(jià)

算法參數(shù)設(shè)置如下：粒子群規(guī)模Mmax為200，迭代次數(shù)上限Nmax為500，慣性權(quán)重系數(shù)上下限值ωmax、ωmin分別為0.9和0.6，學(xué)習(xí)因子c1、c2分別為1.5和1，用Matlab編程對(duì)上述模型進(jìn)行求解，優(yōu)化后配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)如圖4所示。

圖4 優(yōu)化后主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)

圖5為主動(dòng)配電網(wǎng)負(fù)荷狀態(tài)。

圖5 主動(dòng)配電網(wǎng)負(fù)荷狀態(tài)

對(duì)比圖2和圖4可以明顯看出，用戶對(duì)協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度的積極響應(yīng)，柔性負(fù)荷和儲(chǔ)能在系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中協(xié)調(diào)參與，負(fù)荷曲線與可再生能源發(fā)電單元出力曲線契合度明顯提升，有效降低了電網(wǎng)棄風(fēng)、棄光的風(fēng)險(xiǎn)，提高了系統(tǒng)對(duì)光伏發(fā)電、風(fēng)電這類可再生清潔能源的消納能力，其原因是，柔性負(fù)荷和儲(chǔ)能的靈活調(diào)峰特性和雙向互動(dòng)能力有助于緩解可再生能源發(fā)電出力的間歇性和波動(dòng)性對(duì)系統(tǒng)可靠運(yùn)行帶來的不利影響。

由圖4中7個(gè)儲(chǔ)能的綜合充放電出力可以看出，通過對(duì)系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度，儲(chǔ)能靈活的充放電特性得到了合理利用，當(dāng)可再生能源發(fā)電出力大于系統(tǒng)負(fù)荷且電價(jià)較低時(shí)，盡可能多的充電存儲(chǔ)，當(dāng)可再生能源發(fā)電出力小于系統(tǒng)負(fù)荷且電價(jià)較高時(shí)放電，有效平衡負(fù)荷和可再生能源發(fā)電出力差額，滿足系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)的需要。由圖5可以看出，通過對(duì)柔性負(fù)荷的主動(dòng)調(diào)整和用戶的積極響應(yīng)改善負(fù)荷曲線，削峰填谷作用明顯。

為對(duì)比驗(yàn)證本文提出的優(yōu)化調(diào)度策略，確定5種不同的調(diào)度策略如下：

策略1：不計(jì)及儲(chǔ)能和柔性負(fù)荷的確定性調(diào)度；

策略2：僅考慮儲(chǔ)能調(diào)節(jié)的確定性調(diào)度；

策略3：僅考慮柔性負(fù)荷調(diào)節(jié)的確定性調(diào)度；

策略4：綜合考慮儲(chǔ)能和柔性負(fù)荷調(diào)節(jié)的確定性調(diào)度，令可控分布式發(fā)電單元的調(diào)度優(yōu)先級(jí)高于儲(chǔ)能系統(tǒng)，柔性負(fù)荷的調(diào)度優(yōu)先級(jí)最低；

策略5：綜合考慮儲(chǔ)能和柔性負(fù)荷調(diào)節(jié)的確定性調(diào)度，令儲(chǔ)能系統(tǒng)的調(diào)度優(yōu)先級(jí)高于可控分布式發(fā)電單元，柔性負(fù)荷的調(diào)度優(yōu)先級(jí)最低；

計(jì)算5種不同調(diào)度策略下主動(dòng)配電網(wǎng)總運(yùn)行成本如表1所示。

表1五種不同調(diào)度策略下主動(dòng)配電網(wǎng)總運(yùn)行成本元

策略發(fā)電成本儲(chǔ)能等效運(yùn)行成本源荷共贏成本配電網(wǎng)賣電收益配電網(wǎng)總運(yùn)行成本策略124 838.8024 596.9241.924 596.9策略216 939.23 270.315 943.2996.019 213.5策略317 476.4017 915.91 092.317 915.9策略420 830.53 012.320 038.22 344.723 050.6策略514 301.02 177.313 633.72 061.31 5811.1

從表1中可知，策略2比策略1多考慮了儲(chǔ)能因素，主動(dòng)配電網(wǎng)總運(yùn)行成本降低了5 383.42元，配電網(wǎng)向主網(wǎng)售電收益為996.03元，較策略1增加了754.13元。這是由于儲(chǔ)能具有可以根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)靈活充放電的特性，在保障主動(dòng)配電網(wǎng)安全可靠運(yùn)行的同時(shí)，提高配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

策略3比策略1多考慮了柔性負(fù)荷因素，雖然策略3對(duì)用戶側(cè)柔性負(fù)荷可調(diào)度負(fù)荷激勵(lì)成本增加了1 531.92元，但主動(dòng)配電網(wǎng)總運(yùn)行成本降低了6 681.03元。由圖2和圖4可以對(duì)比看出，優(yōu)化前的負(fù)荷峰谷差為860.03 kW,通過對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)的協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度，負(fù)荷峰谷差降低為597.52 kW，具有明顯的削峰填谷的調(diào)峰特性，使主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行在更為經(jīng)濟(jì)和高效的負(fù)載水平，改善主動(dòng)配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益。

策略5的主動(dòng)配電網(wǎng)總運(yùn)行成本較策略4降低了7 239.47元，發(fā)電成本降低6 529.51元，售電收益減少283.46元，這是由于策略5對(duì)儲(chǔ)能、可控分布式發(fā)電單元、柔性負(fù)荷的協(xié)調(diào)優(yōu)先調(diào)度，風(fēng)電、光伏發(fā)電、儲(chǔ)能等多能源出力互補(bǔ)優(yōu)化,使系統(tǒng)發(fā)電單元出力曲線與日負(fù)荷曲線契合度提高，減少了可控分布式發(fā)電冗余。策略5的源荷共贏成本較策略4減少了6 404.51元，在降低主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行成本的同時(shí)最小化能源終端用戶的用電成本，實(shí)現(xiàn)了主動(dòng)配電網(wǎng)和能源終端用戶的合作共贏。通過對(duì)比可以明顯看出，策略5協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)先級(jí)設(shè)定的優(yōu)越性。

圖6為APSO算法與標(biāo)準(zhǔn)PSO算法迭代次數(shù)比較。

圖6 APSO算法與標(biāo)準(zhǔn)PSO算法迭代次數(shù)比較

從圖6可以看出，標(biāo)準(zhǔn)PSO算法對(duì)策略5對(duì)應(yīng)模型求解迭代次數(shù)為96次，配電網(wǎng)總運(yùn)行成本為17 031.37元，而采用本文所提出的APSO算法迭代次數(shù)為43次，總運(yùn)行成本為15 811.13元，APSO算法的收斂特性和搜索能力較標(biāo)準(zhǔn)PSO算法有明顯改善，間接提升了主動(dòng)配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益。

6 結(jié)論

本文通過協(xié)調(diào)可控分布式發(fā)電單元、儲(chǔ)能系統(tǒng)和柔性負(fù)荷，構(gòu)建了以發(fā)電成本、儲(chǔ)能等效運(yùn)行成本和源荷共贏成本綜合最小為目標(biāo)的源荷合作共贏的多源協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型，并利用APSO算法對(duì)優(yōu)化調(diào)度模型進(jìn)行求解，得到結(jié)論如下：

(1)引入主動(dòng)探索概率和遍歷參考點(diǎn)的APSO算法可以有效提高粒子全局搜索和局部尋優(yōu)的能力，改善傳統(tǒng)PSO算法易早熟收斂的缺陷。

(2)通過柔性負(fù)荷對(duì)用戶側(cè)原本分散的柔性負(fù)荷可調(diào)度負(fù)荷資源進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)度，實(shí)現(xiàn)了電能在用戶側(cè)的優(yōu)化配置，削峰填谷作用明顯，在降低主動(dòng)配電網(wǎng)綜合運(yùn)行成本和用戶購(gòu)電成本的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了主動(dòng)配電網(wǎng)智能用電的雙向交互。

(3)通過設(shè)定的協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)先級(jí)，對(duì)可控分布式發(fā)電單元、儲(chǔ)能系統(tǒng)和柔性負(fù)荷的靈活調(diào)度，緩解系統(tǒng)調(diào)峰壓力，優(yōu)化負(fù)荷曲線，減少系統(tǒng)棄風(fēng)、棄光風(fēng)險(xiǎn)，提高了對(duì)可再生能源的消納。

(4)提出的主動(dòng)配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)配電網(wǎng)發(fā)電側(cè)和用戶側(cè)的多方參與，分布式發(fā)電單元、儲(chǔ)能、柔性負(fù)荷的多能互動(dòng)，光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、儲(chǔ)能等多種能源的互補(bǔ)優(yōu)化。有效降低了主動(dòng)配電網(wǎng)的運(yùn)行成本和用戶的購(gòu)電成本，實(shí)現(xiàn)了主動(dòng)配電網(wǎng)和能源終端用戶的合作雙贏。