考慮機組功率因數(shù)的分布式風(fēng)機選址定容研究

陳 巍,楊 兵,朱益民

(國網(wǎng)揚州市江都區(qū)供電公司，江蘇 揚州 225002)

1 引言

隨著分布式電源在電網(wǎng)的滲透率逐漸提高，以風(fēng)機、光伏發(fā)電為代表的具有波動性、不確定性的新能源接入電網(wǎng)對電網(wǎng)的網(wǎng)損影響不容忽視。分布式電源的配置位置和和安裝容量都對整個網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)損有著較大影響[1]，因此分布式電源的選址定容優(yōu)化顯得尤為重要。本文著重研究機組的功率因數(shù)對于機組的選址定容優(yōu)化的影響。目前已有研究一般假設(shè)DG 機組按照固定功率因數(shù)運行或不考慮機組提供無功支撐，僅研究此情況下的DG機組的選址和定容，沒有考慮最優(yōu)功率因數(shù)對于DG機組在減少網(wǎng)損中的作用。

目前針對分布式電源選址定容的研究較多，夏澍等人建立了分布式電源選址定容的多目標(biāo)決策模型[2]。徐迅等人在微網(wǎng)多類型分布式電源選址定容規(guī)劃時考慮了環(huán)境成本和時序特性[3]。葉萌等人在分布式電源選址定容時考慮了電壓質(zhì)量的影響[4]。海曉濤等人提出了基于免疫遺傳算法的智能配電網(wǎng)分布式電源選址定容[5]。芮松華等人基于遺傳-蟻群算法對交直流配電網(wǎng)分布式電源優(yōu)化配置進行了研究[6]。張沈習(xí)等人在選址定容時考慮了相關(guān)性和間歇性[7]。趙興勇等人分析了分布式電源選址定容優(yōu)化算法[8]?？梢钥闯?，較多文獻從分布式電源選址定容的算法、求解目標(biāo)、約束條件等方面進行了分析，但是很少有文獻研究機組的功率因數(shù)對選址定容的影響。

為此，本文考慮機組的最優(yōu)功率因數(shù)，對分布式風(fēng)機進行選址定容的優(yōu)化。首先建立了網(wǎng)損的數(shù)學(xué)模型，得出了網(wǎng)絡(luò)有功網(wǎng)損和無功網(wǎng)損的公式；隨后分析了功率因數(shù)對機組選址定容的影響；然后說明了本文所提機組選址定容的具體方法，從確定機組位置、容量到功率因數(shù)。最后結(jié)合IEEE30節(jié)點系統(tǒng)進行了算例分析，說明了本文所提方法的有效性。

2 配網(wǎng)網(wǎng)損模型

N節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)總的有功和無功損耗可用下式計算[9]：

其中，

Vi∠δi為節(jié)點i的電壓；rij+jxij=Zij為阻抗矩陣[Zbus]的第ij個元素；Pi和Pj分別為節(jié)點i和j的有功注入；Qi和Qj分別為節(jié)點i和j的無功注入。

裝有風(fēng)機組的節(jié)點i的總有功和無功注入關(guān)系式如下：

其中，QDGi=aiPDGi；PDGi和QDGi分別為風(fēng)機組注入節(jié)點i的有功和無功；ai=(sign)tan(cos-1(pfDGi))，sign=±1：風(fēng)機注入無功時，sign=+1；風(fēng)機消耗無功時，sign=-1；PDi和QDi分別為節(jié)點i的負(fù)荷有功和無功；pfDGi為i節(jié)點風(fēng)機的運行功率因數(shù)。

將式(7)和(8)帶入(1)和(2)，得到總的有功和無功功率損耗如下：

3 功率因數(shù)對機組選址定容的影響

根據(jù)公式(7)和(8)可知，有功和無功損耗是PDG和a的函數(shù)。這兩個變量對配網(wǎng)網(wǎng)損有很大影響。下圖給出了有功損耗與DG機組容量、功率因數(shù)的變化關(guān)系[10]。

從圖1中可以得知，對于某一確定的功率因數(shù)，有功網(wǎng)損與風(fēng)機的容量首先成反比關(guān)系，網(wǎng)損最小點即是風(fēng)機最優(yōu)容量。隨著風(fēng)機容量的增加，有功網(wǎng)損也上升，兩者呈現(xiàn)正比關(guān)系。類似地，對于給定風(fēng)機容量，網(wǎng)損最小時可得到最優(yōu)功率因數(shù)。相似的結(jié)論對于無功網(wǎng)損同樣適用。因此，風(fēng)機配置在合適的容量、運行于最優(yōu)功率因數(shù)對于減少系統(tǒng)網(wǎng)損是至關(guān)重要的。

圖1 位置和功率因數(shù)對系統(tǒng)有功損耗的影響

4 考慮功率因數(shù)的風(fēng)機選址定容

4.1 風(fēng)機選址方法

根據(jù)網(wǎng)損在有功注入各節(jié)點i 的變化情況用來確定風(fēng)機的位置。由于某節(jié)點安裝風(fēng)機后會增加該節(jié)點的有功注入，使得該節(jié)點對有功網(wǎng)損的靈敏度為負(fù)的最大節(jié)點為最佳的風(fēng)機安裝位置，從而能夠在該節(jié)點減少網(wǎng)損的量最大。

4.2 風(fēng)機容量確定方法

以網(wǎng)損最小為目標(biāo)的節(jié)點i的風(fēng)機容量為：

其中，

ai由式(7)(8)確定。

該式適用于當(dāng)pfDGi或者ai已知時，確定不同風(fēng)機的最優(yōu)容量。風(fēng)機等DG 機組的功率因數(shù)取決于運行條件和DG類型。通過設(shè)置pfDgi的參數(shù)值可以確定各節(jié)點風(fēng)機的最優(yōu)容量。

4.3 風(fēng)機最優(yōu)功率因數(shù)確定方法

對電力系統(tǒng)的常規(guī)負(fù)荷，功率因數(shù)一般為滯后的感性特性，功率因數(shù)在0．7-0．95之間，因此，風(fēng)機的最優(yōu)功率因數(shù)應(yīng)當(dāng)滯后。本文假設(shè)負(fù)荷的功率因數(shù)均為滯后的。

上式確定了機組的最優(yōu)有功和無功容量。式(11)和式(12)分別確定了機組的最優(yōu)有功和最優(yōu)無功容量，節(jié)點i 的機組同時注入有功和無功便可得到機組的最優(yōu)容量，即：

本式也說明，風(fēng)機能夠在總系統(tǒng)損耗最小的節(jié)點i同時提供有功和無功。

因此，對于安裝于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的風(fēng)機，節(jié)點i的機組的最優(yōu)功率因數(shù)為：

5 算例分析

5.1 算例說明

本文選擇IEEE30節(jié)點[11]系統(tǒng)進行仿真?？紤]到負(fù)荷時變性、風(fēng)電機組運行條件等特點，可以使得風(fēng)機以最優(yōu)出力同時減少網(wǎng)損。風(fēng)機分為可調(diào)度、不可調(diào)度兩種，本文考慮可調(diào)度風(fēng)機。本文的負(fù)荷曲線如圖2所示，根據(jù)負(fù)荷曲線來調(diào)整可調(diào)度風(fēng)機的出力使得網(wǎng)損達(dá)到最小，整個網(wǎng)絡(luò)的損耗便可由風(fēng)機出力曲線確定。另外，本文原始網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)損曲線如圖2和圖3所示。

圖2 負(fù)荷需求曲線

圖3 網(wǎng)絡(luò)有功損耗曲線

5.2 算例分析

本文具體計算步驟如下：

1、計算峰荷水平下的基線負(fù)荷潮流，利用式(1)計算總有功損耗；

2、僅計算峰荷水平下的風(fēng)機最優(yōu)選址、功率因數(shù)；

a)利用式(11)計算各節(jié)點最優(yōu)容量、最優(yōu)功率因數(shù)；

b)將之前得到的風(fēng)機逐一配置在各節(jié)點，利用式(7)計算風(fēng)機在各個節(jié)點的功率損耗；

c)確定使節(jié)點網(wǎng)損最小的最優(yōu)機組容量或者節(jié)點最大輸出。

3、確定t時刻機組在最優(yōu)位置的最優(yōu)輸出功率。

4、對各個時刻進行步驟3的同樣操作，計算總的網(wǎng)損。

由此，本文計算結(jié)果如表1。風(fēng)機最優(yōu)節(jié)點為17，最優(yōu)容量為2．222MVA，最優(yōu)功率因數(shù)為0．82(滯后)。

表1 計算結(jié)果

各時刻的機組容量配置和機組有功網(wǎng)損曲線如圖4和圖5所示。

圖4 機組容量計算結(jié)果

圖5 機組有功網(wǎng)損計算結(jié)果

可以看出，DG機組的容量配置隨時間的變化與負(fù)荷需求大致類似，機組的有功網(wǎng)損隨時間的變化也大致與網(wǎng)絡(luò)的有功網(wǎng)損變化趨勢一致。

6 結(jié)束語

本文首先建立了網(wǎng)損的數(shù)學(xué)模型，得出了網(wǎng)絡(luò)有功網(wǎng)損和無功網(wǎng)損的公式；隨后分析了功率因數(shù)對機組選址定容的影響；然后說明了本文所提機組選址定容的具體方法，從確定機組位置、容量到功率因數(shù)。最后結(jié)合IEEE30節(jié)點系統(tǒng)進行了算例分析，根據(jù)算例，詳細(xì)闡述了本文的計算步驟，確定了機組的最優(yōu)位置和容量以及功率因數(shù)，說明本文所提方法的有效性。