計(jì)及需求響應(yīng)的含DG配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度策略

黃裕春，雷才嘉，方兵華，張晏玉，高 慧，賈 巍

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣州供電局，廣州 510620）

0 引言

隨著國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)公司大力推進(jìn)“國際一流配電網(wǎng)”建設(shè)[1-2]，分布式電源（Distributed Generation，DG）、儲(chǔ)能系統(tǒng)（Energy Storage System，ESS）、電動(dòng)汽車（Electric Vehicle，EV）等多元新技術(shù)元素在源網(wǎng)荷的不斷滲透，增加了配電網(wǎng)靈活性的同時(shí)，也給配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性帶來挑戰(zhàn)[3-5]。而源荷互動(dòng)的需求側(cè)響應(yīng)（Demand Response，DR）技術(shù)不僅能夠促進(jìn)用戶用電的互動(dòng)、可再生能源的消納，還可以提升配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性[6-7]。

國內(nèi)外學(xué)者在配電網(wǎng)的需求側(cè)響應(yīng)方面開展了大量研究。Christakou等[8]通過對(duì)異構(gòu)能源如分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)和需求響應(yīng)資源的無縫控制來為電網(wǎng)提供輔助服務(wù)。Sharma S等[9]針對(duì)風(fēng)力發(fā)電的隨機(jī)性，提出需求響應(yīng)協(xié)調(diào)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的最優(yōu)調(diào)度方法，可最大程度地降低配電損耗和電網(wǎng)需求成本。在電力與天然氣系統(tǒng)聯(lián)合的配網(wǎng)調(diào)度方面，A Y Z等[10]提出一種基于間隔優(yōu)化的氣電耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度模型，該模型考慮了天然氣流的動(dòng)態(tài)特性，風(fēng)電集成和需求響應(yīng)管理。劉天琪等[11]在配網(wǎng)系統(tǒng)中引入氣電聯(lián)合需求響應(yīng)來提高系統(tǒng)調(diào)度的可控性和靈活性。Farzad Vazinram等[12]對(duì)于各種發(fā)電類型的熱電聯(lián)產(chǎn)型微網(wǎng)單元，采用需求響應(yīng)措施控制負(fù)荷以滿足電網(wǎng)需求總量。

當(dāng)前DR主要通過電價(jià)或激勵(lì)的形式改變電力用戶的用電模式，因此DR也改變了配電網(wǎng)規(guī)劃中所需要考慮的負(fù)荷特性[13-14]。而在DG、ESS和EV大量接入配電網(wǎng)的情況下，DR的作用機(jī)制也呈現(xiàn)多元化。李凌昊等[15]針對(duì)風(fēng)電和需求側(cè)資源的時(shí)間特性，考慮到電網(wǎng)調(diào)度層和負(fù)荷聚集商之間主從博弈的關(guān)系，建立了多負(fù)荷聚集商參與的日前-日內(nèi)分層優(yōu)化調(diào)度模型。張媛媛等[16]以包含電動(dòng)汽車負(fù)荷的熱電聯(lián)產(chǎn)微網(wǎng)為研究對(duì)象，提出一種計(jì)及需求響應(yīng)和電動(dòng)汽車有序調(diào)度的優(yōu)化模型。祖國強(qiáng)等[17]從傳統(tǒng)負(fù)荷視角，建立計(jì)及DG和DR的配電系統(tǒng)安全域模型。Soares J等[18]提出了一種兩階段的能源調(diào)度隨機(jī)方法，以應(yīng)對(duì)需求、DG、EV和市場(chǎng)價(jià)格不確定性帶來的挑戰(zhàn)。王蓓蓓等[19]建立了含風(fēng)電系統(tǒng)中考慮用戶側(cè)互動(dòng)的日前調(diào)度計(jì)劃模型，綜合考慮發(fā)電側(cè)和需求側(cè)資源，提高了系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和風(fēng)能利用效率。吳勇等[20]以經(jīng)濟(jì)成本和碳排放量最小為目標(biāo)，建立了基于耦合需求響應(yīng)的多種儲(chǔ)能容量綜合規(guī)劃的多目標(biāo)優(yōu)化模型。以上研究大多僅考慮優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行的成本，忽略了從配電網(wǎng)運(yùn)行條件的角度來改善配電網(wǎng)的負(fù)載率指標(biāo)。

基于此，本文充分考慮需求響應(yīng)資源特性，根據(jù)各負(fù)荷點(diǎn)的虛擬負(fù)荷特性制定分時(shí)電價(jià)的峰平谷時(shí)段；進(jìn)而對(duì)含DG配電網(wǎng)建立協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型，該模型綜合考慮系統(tǒng)的總運(yùn)行成本和配電網(wǎng)的整體負(fù)載率指標(biāo)；最后通過算例分析對(duì)本文所提方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

1 需求響應(yīng)資源特性

本文用風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的誤差表示風(fēng)電出力的不確定性分層，根據(jù)正態(tài)分布的3σ原則所確定的風(fēng)電功率不確定性分層如圖1所示。圖中的第1層出力表示在3σ原則上，風(fēng)電預(yù)測(cè)出力一定可以達(dá)到的功率值，即風(fēng)電的“基出力”；第2層出力表示風(fēng)電預(yù)測(cè)出力的平均值，即風(fēng)電的“置信出力”；第3層出力表示風(fēng)電預(yù)測(cè)出力的上限，即風(fēng)電的“上限出力”。

圖1 風(fēng)電出力的不確定性分層

將柔性負(fù)荷按照行業(yè)分為不可控、可中斷及可平移負(fù)荷3類，風(fēng)電出力按照不確定性水平分為3層；由于需求響應(yīng)中的激勵(lì)型和電價(jià)型手段對(duì)負(fù)荷類型的適用性不同，則柔性負(fù)荷、風(fēng)電出力及需求響應(yīng)策略的置信度對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示。

表1 置信度對(duì)應(yīng)關(guān)系

對(duì)于合同約定的可中斷負(fù)荷、工廠加工類的可平移負(fù)荷、儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車類的雙向互動(dòng)資源，可以通過相應(yīng)的需求響應(yīng)機(jī)制進(jìn)行調(diào)節(jié)，則需求響應(yīng)資源平抑風(fēng)電波動(dòng)的特性如圖2所示。由圖可知，激勵(lì)型需求響應(yīng)主要調(diào)節(jié)的柔性負(fù)荷是可中斷負(fù)荷，電價(jià)型需求響應(yīng)手段調(diào)節(jié)的柔性負(fù)荷主要是可平移負(fù)荷。根據(jù)表1的柔性負(fù)荷及風(fēng)電出力對(duì)應(yīng)的置信度，利用日前分時(shí)電價(jià)的需求響應(yīng)調(diào)控平抑風(fēng)電的1、2層出力之和，日內(nèi)實(shí)時(shí)調(diào)整激勵(lì)型需求響應(yīng)平抑風(fēng)電的第3層出力。

圖2 需求響應(yīng)資源平抑DG波動(dòng)的特性

2 優(yōu)化調(diào)度模型

在智能用電硬性條件和智能電表發(fā)展前提下，日前分時(shí)電價(jià)策略采用區(qū)域性分時(shí)電價(jià)方式，即每個(gè)負(fù)荷點(diǎn)可以采取不同的電價(jià)策略。設(shè)定各個(gè)負(fù)荷點(diǎn)的峰、平、谷電價(jià)的大小都相同，而各個(gè)負(fù)荷點(diǎn)所實(shí)施峰、平、谷電價(jià)的時(shí)間段不同。由于實(shí)際配電網(wǎng)中的負(fù)荷點(diǎn)眾多，若對(duì)各個(gè)負(fù)荷點(diǎn)每個(gè)時(shí)刻的電價(jià)獨(dú)立設(shè)置一個(gè)優(yōu)化變量，可能造成維數(shù)災(zāi)難，因此需對(duì)分時(shí)電價(jià)的優(yōu)化過程進(jìn)行降維。

對(duì)每個(gè)負(fù)荷點(diǎn)引入一個(gè)優(yōu)化變量，用來衡量該負(fù)荷點(diǎn)在劃定分時(shí)電價(jià)時(shí)段需考慮其他負(fù)荷點(diǎn)影響的比重。在對(duì)某負(fù)荷點(diǎn)制定電價(jià)時(shí)需參考虛擬負(fù)荷特性，則虛擬負(fù)荷計(jì)算如下：

式中：P′it為負(fù)荷點(diǎn)i在t時(shí)刻的虛擬負(fù)荷大??；Pit為負(fù)荷點(diǎn)i在t時(shí)刻的實(shí)際負(fù)荷大小；Pdg,it為負(fù)荷點(diǎn)i在t時(shí)刻的DG出力大小；zi為0-1變量，為1時(shí)表示負(fù)荷點(diǎn)i接有DG，為0時(shí)表示并未接入DG；N為配電網(wǎng)負(fù)荷點(diǎn)集合；λi為負(fù)荷點(diǎn)i的權(quán)重系數(shù)，且λj∈[0 ,1]；M為配電網(wǎng)的總負(fù)荷點(diǎn)數(shù)。

采用文獻(xiàn)[21]的方法根據(jù)各個(gè)負(fù)荷點(diǎn)的虛擬負(fù)荷制定分時(shí)電價(jià)的峰平谷時(shí)段。

2.1 日前調(diào)度模型

2.1.1 目標(biāo)函數(shù)

計(jì)及需求響應(yīng)的含DG配電網(wǎng)日前調(diào)度模型以系統(tǒng)的總運(yùn)行成本最小為目標(biāo)，為保證DG的優(yōu)先消納，在目標(biāo)函數(shù)中加入棄風(fēng)光懲罰項(xiàng)：

2.1.2 約束條件（1）配電網(wǎng)DistFlow潮流約束

式中：Πj、Ωj分別為配電網(wǎng)中以j為末首端節(jié)點(diǎn)的支路首末端節(jié)點(diǎn)集合；Pij,t、Qij,t分別為支路ij在t時(shí)刻流過的有功功率和無功功率；Rij、Xij分別為支路ij的電阻和電抗；Iij,t為支路ij在t時(shí)刻流過的電流；為t時(shí)刻的負(fù)荷預(yù)測(cè)值；φL,t為t時(shí)刻負(fù)荷的功率因數(shù)角；Vj,t為節(jié)點(diǎn)j在t時(shí)刻的電壓。

（2）系統(tǒng)安全運(yùn)行約束

式中：Iij,max為支路ij允許的最高電流限值；Vj,max、Vj,min為節(jié)點(diǎn)j的運(yùn)行電壓上下限值。

（3）DG出力約束

2.2 日內(nèi)協(xié)調(diào)優(yōu)化

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

日內(nèi)協(xié)調(diào)優(yōu)化考慮配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性，目標(biāo)函數(shù)為配電網(wǎng)整體負(fù)載率指標(biāo)最小。

2.2.2 約束條件

（1）需求側(cè)響應(yīng)負(fù)荷約束

（2）EV運(yùn)行約束

（3）ESS運(yùn)行約束

（4）其他約束

式中：εout為可斷電負(fù)荷的比例。

3 策略流程

通過日前根據(jù)各個(gè)負(fù)荷點(diǎn)分時(shí)電價(jià)的時(shí)段制定調(diào)度計(jì)劃，在日內(nèi)采用激勵(lì)型需求響應(yīng)以及電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能裝置進(jìn)一步協(xié)調(diào)優(yōu)化，調(diào)整凈負(fù)荷曲線以降低配電網(wǎng)的總負(fù)載率指標(biāo)。則策略流程如圖3所示。

圖3 策略流程

4 算例分析

為驗(yàn)證本文方法的有效性，在Matlab中對(duì)南方地區(qū)某10 kV配電網(wǎng)進(jìn)行建模仿真，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖4所示。在節(jié)點(diǎn)3和15接入分布式風(fēng)電，有功出力峰值分別為0.5 MW和0.4 MW，無功出力峰值分別為0.2 Mvar和0.15 Mvar；節(jié)點(diǎn)10和19裝有充電樁，電動(dòng)汽車的滲透率為40%；節(jié)點(diǎn)61裝有儲(chǔ)能裝置，儲(chǔ)能的總?cè)萘繛? MW·h，充放電功率為100 kW。其中，負(fù)荷以及風(fēng)電出力的波動(dòng)曲線如圖5所示。

圖4 南方地區(qū)某10 kV配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

對(duì)目標(biāo)函數(shù)中的各臺(tái)設(shè)備利用率權(quán)重指標(biāo)設(shè)為相同，采用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解，優(yōu)化得到各負(fù)荷點(diǎn)的權(quán)重指標(biāo)如圖6所示，進(jìn)而制定的分時(shí)電價(jià)峰平谷時(shí)段分布情況如圖7所示。

圖5 負(fù)荷及風(fēng)電的日功率波動(dòng)曲線

圖6 各個(gè)負(fù)荷點(diǎn)的權(quán)重指標(biāo)

圖7 各個(gè)負(fù)荷點(diǎn)分時(shí)電價(jià)的峰平谷時(shí)段分布情況

圖8 不同分時(shí)電價(jià)權(quán)重下的目標(biāo)函數(shù)與最優(yōu)值的差值

由圖7可以看出，各個(gè)負(fù)荷點(diǎn)的峰平谷時(shí)段大致相同，但時(shí)段的劃分有一定程度的差異。由于在本算例中認(rèn)為各個(gè)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷曲線特性都相同，但是在分布式電源出力的影響下，整個(gè)配電網(wǎng)的潮流分布不均衡，進(jìn)而使得負(fù)載率最優(yōu)條件下的各個(gè)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)采取的分時(shí)電價(jià)策略存在差異。

假設(shè)所有負(fù)荷點(diǎn)采取的權(quán)重指標(biāo)都相同，則當(dāng)權(quán)重指標(biāo)取不同值時(shí)，配電網(wǎng)整體設(shè)備負(fù)載率指標(biāo)與本文根據(jù)遺傳算法求得的最優(yōu)整體負(fù)載率指標(biāo)差值如圖8所示。

顯然，當(dāng)權(quán)重指標(biāo)小于0.5時(shí)，即分時(shí)電價(jià)制定中更多的考慮對(duì)應(yīng)負(fù)荷點(diǎn)的負(fù)荷特性，整體負(fù)載率指標(biāo)可以更優(yōu)。而當(dāng)權(quán)重指標(biāo)大于0.5時(shí)，即分時(shí)電價(jià)制定中更多的考慮全網(wǎng)平均負(fù)荷特性，整體負(fù)載率指標(biāo)較高，不利于設(shè)備的運(yùn)行與擴(kuò)容規(guī)劃。

在日內(nèi)協(xié)調(diào)優(yōu)化階段對(duì)風(fēng)電的出力預(yù)測(cè)與日前進(jìn)行對(duì)比如圖9所示。由圖可知，在日內(nèi)預(yù)測(cè)的風(fēng)電曲線中，夜間負(fù)荷高峰時(shí)段（主要為20時(shí)—23時(shí)）的預(yù)測(cè)值小于日前預(yù)測(cè)值，當(dāng)風(fēng)電出力達(dá)不到日前調(diào)度的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，就會(huì)導(dǎo)致凈負(fù)荷曲線有所上升。則當(dāng)處于凈負(fù)荷高峰時(shí)，進(jìn)行儲(chǔ)能放電、升高電動(dòng)汽車充電樁的實(shí)時(shí)電價(jià)，以及可中斷負(fù)荷控制；反之進(jìn)行儲(chǔ)能充電、降低電動(dòng)汽車充電樁的實(shí)時(shí)電價(jià)。

圖9 風(fēng)電出力的日前/日內(nèi)預(yù)測(cè)對(duì)比

本算例設(shè)置3種場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)比，場(chǎng)景1為不采取分時(shí)電價(jià)進(jìn)行調(diào)度，場(chǎng)景2為采取常規(guī)的分時(shí)電價(jià)進(jìn)行調(diào)度，場(chǎng)景3為本文根據(jù)虛擬負(fù)荷制定分時(shí)電價(jià)時(shí)段后進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度。則不同場(chǎng)景下的系統(tǒng)總運(yùn)行成本與整體負(fù)載率對(duì)比如表2所示。由表可知，相比于不采取分時(shí)電價(jià)或者采取常規(guī)分時(shí)電價(jià)，本文所提方法能夠顯著降低系統(tǒng)的總運(yùn)行成本，且整體負(fù)載率分別降低了6.185%和0.378%。由于分時(shí)電價(jià)的時(shí)段分布是日前調(diào)度給定的，因此在日內(nèi)協(xié)調(diào)優(yōu)化階段通過調(diào)度電動(dòng)汽車和儲(chǔ)能裝置，可以有效改善配電網(wǎng)的設(shè)備利用率。

表2 不同場(chǎng)景下的結(jié)果對(duì)比

5 結(jié)束語

（1）本文提出的根據(jù)虛擬負(fù)荷制定分時(shí)電價(jià)峰平谷時(shí)段，充分考慮其他負(fù)荷特性的影響，可以保證日前調(diào)度階段的準(zhǔn)確預(yù)判。

（2）通過更為精準(zhǔn)的日內(nèi)預(yù)測(cè)進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化，一方面可以充分利用需求響應(yīng)資源的響應(yīng)特性，另一方面有效避免棄風(fēng)現(xiàn)象的出現(xiàn)，提高了配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

（3）在一流配電網(wǎng)的規(guī)劃建設(shè)中，計(jì)及需求響應(yīng)的含DG配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度策略，對(duì)于固化網(wǎng)格化配網(wǎng)規(guī)劃管理方面有一定程度的推動(dòng)作用。