考慮配電可靠性的分布式電源投資策略研究

曾鳴，阿斯卡爾，何科雷，劉偉，王麗華，呂齊

(1.華北電力大學經濟與管理學院，北京市 102206; 2.清華大學電機系，北京市 100084)

考慮配電可靠性的分布式電源投資策略研究

曾鳴1，阿斯卡爾1，何科雷1，劉偉1，王麗華1，呂齊2

(1.華北電力大學經濟與管理學院，北京市 102206; 2.清華大學電機系，北京市 100084)

合理的分布式電源選址定容可以有效地降低配電網的線路投資和損耗成本，提高含分布式發電的配網系統運行的安全性、可靠性和經濟性。結合技術和經濟指標，介紹了分布式電源投資的方法，考慮了最優電力潮流(optimal power flow，OPF)、停電成本期望和配電網可靠性，闡述了分布式發電對可靠性指標的影響，并以IEEE-RBTS BUS4的測試系統為例，對各個節點的停電成本、分布式發電容量與配電網可靠性及收益之間的關系進行模擬。研究結果表明，文章提出的分布式電源投資方法，可為投資者選取分布式電源規模和位置提供依據，降低配電網運營成本，提高配電網的供電可靠性。

分布式電源；選址定容；投資；配電系統；可靠性

0 引 言

近年來，由于分布式電源具有運行方式靈活、環境友好等特點以及分布式發電技術的日益發展和應用，分布式電源并網容量不斷增加[1]。而隨著分布式發電技術的逐步推廣，它對配電網中的節點電壓、線路潮流、短路電流、可靠性等都會帶來影響，且其影響程度與分布式電源的位置和容量密切相關[2-3]。為了充分發揮分布式電源各方面帶來的效益，同時使其負面影響最小化，有必要對分布式電源的投資規劃進行研究。

國內外對分布式電源投資及其對配電網可靠性影響進行了相關研究。文獻[4]分析了分布式電源投資所面臨的不確定因素，并提出了3種分布式電源的投資模式。文獻[5]提出了不同類型的分布式電源選址定容的長期規劃方案，對不同的分布式發電機組規模和位置進行了評估并驗證了方法的有效性。文獻[6]和文獻[7]基于不同類型負荷、分布式電源的時序特性以及不同類型分布式電源的環保性能，建立分布式電源選址定容規劃模型，并通過算例驗證了所提出模型和方法的可行性和有效性。文獻[8]分析了分布式電源的接入對配電網可靠性的影響，建立了考慮分布式電源影響的配電網供電可靠性分析計算模型，通過對一個典型配電網的仿真計算，說明該模型的合理性與有效性。文獻[9]指出分布式發電對配電網可靠性既有改善作用，也有不利影響。文獻[10]通過系統平均停電時間指數(system average interruption duration index，SAIDI)和系統平均停電頻率指標(system average interruption frequency index，SAIFI)評估了配電系統可靠性。文獻[11]針對分布式電源與系統電源并列運行情況，提出了一種基于蒙特卡洛方法的分布式電源接入配電系統后的可靠性分析方法?？傮w看來，目前針對分布式電源選址定容及其對配電可靠性的影響研究較少。鑒于此，本文綜合考慮了最優電力潮流(optimal power flow，OPF)和停電成本期望，結合技術和經濟指標，提出分布式電源選址定容策略及配電網可靠性評估方法，為分布式電源投資提供參考依據。

1 模型構建

1.1 目標函數

為實現含分布式電源的配電網效益最大化，綜合考慮配電網線路升級及維護費用、分布式電源運行總費用以及停電成本，由于電價和燃料價格具有不確定性，使用蒙特卡洛模擬計算成本期望[12]，通過使總成本最小化，確定最佳分布式電源位置及規模。因此，目標函數表達式為

minEComg+ECcut

(1)

式中：EComg為配電網營運及維護成本和分布式發電成本總和的期望值；ECcut為停電成本期望。

1.2 最優電力潮流

一般在電力系統經濟調度運行中的最優潮流計算是以運行成本最小化為目標[13]。整個系統發電燃料總消耗量可通過式(2)計算。

(2)

式中：N為系統所有發電機的集合，平衡節點為s；KGi為發電機組Gi耗量特性。

平衡節點s的有功出力為非控制變量，通過潮流計算決定其注入功率，注入功率為節點相角θ和電壓幅值U的函數，因此

PGs=Ps(U,θ)+PLs

(3)

式中：Ps(U,θ)為與節點s相關的線路輸出的有功功率；PLs為節點s負荷功率。

1.2.1 約束條件

(1)總線電壓約束為

(4)

(2)基本潮流方程約束為

(5)

(6)

式中：θij=θi-θj(i≠j)；Gij和Bij分別為節點導納矩陣第i行第j列約束的實部和虛部。

(3)發電機組有功出力和無功出力約束為

(7)

(8)

(4)輸電線路容量約束為

(9)

1.2.2 節點邊際電價模型

節點邊際電價指特定總線每增加一單位電能供應時的邊際成本。節點邊際電價通常由邊際能源價格、邊際耗損價格和邊際阻塞費用3部分組成。考慮總線的實際電價，則主網總線在第i個h的節點邊際電價為

λLMPi=λ+λLi+λCi

(10)

式中：λ為參考總線的邊際能源價格，所有的總線路的邊際能源價格均相等；λLi為邊際耗損費用；λCi為邊際阻塞費用。由于耗損費用和阻塞費用不同，因此每條總線路的電價均不同。

1.3 分布式發電成本

分布式發電成本包括設備費、運行和維修成本、燃料費等。其中，運行和維修成本由固定部分和變動部分組成。固定的運行維修成本主要包括車間操作人工費，運行維修成本的變動部分主要由周期性的系統組件的檢查、更換和修理費用構成。

在壽命周期內，以Clife表示分布式發電投資的生命周期成本，計算公式為

(11)

式中：Cc為每年建設投資成本；CO&M為每年的運行和維護成本；CL為貸款支付部分；rd為市場折現率；rL為貸款利率；Nc為建設周期；NL為貸款年限，N為系統壽命年限。

以Cyear表示年成本平均費用，則年平均費用Cyear可通過壽命周期成本Clife乘以等額分付資本回收系數得到，表達式為

(12)

分布式發電項目每年總成本等于年平均費用加上年燃料費，表達式為

CDG=Cyear+Cfuel

(13)

當前，分布式電源主要有光伏發電、風力發電、燃氣輪機發電和燃料電池等。由于光伏發電和風力發電均為可再生能源，故燃料成本為0；微型燃氣輪機與燃料電池所用燃料均為天然氣，年燃料成本計算表達式為

(14)

式中：Cnl為微型燃氣輪機使用的天然氣價格，元/m3；Vnl為天然氣的低熱值，kWh/m3；Pi為第i個h的平均凈輸出功率，kW；ηi為在第i個h的內微型燃氣輪機的(燃料電池)平均效率。

能源成本Comg為配電網營運及維護成本和分布式發電成本之和，表達式為

(15)

式中：λLMPi為主網總線在第i個h的節點邊際電價；Pi在第i個h的配電網消耗功率。

分布式發電容量和每年預期停電成本、能源成本、分布式發電成本和總成本之間的關系如圖1所示。可見，存在最優分布式發電容量A，使配電網總成本最低。

圖1 分布式發電容量和成本關系圖Fig.1 Relationship between distributed generation capacity and cost

1.4 分布式發電選址定容

可通過如下步驟確定最優分布式電源規模和位置，使總成本最小化。

(1)確定配電網中安裝分布式發電設備的候選節點。

(2)在候選節點安裝分布式發電設備后，運用最優電力潮流技術確定在配電網中供電總線路的節點邊際電價。

(3)依據用戶的類型和停電的持續時間和范圍，計算出每位用戶的停電成本。

(4)確定每個負荷點中斷時間，然后根據所有負荷點的預期停電成本總和，獲取配電網中每個分布式發電候選位置的預期停電成本。

(5)計算每個節點電價和燃氣價格成本，確定安裝分布式發電設備的候選位置。

(6)計算每個分布式發電候選位置的期望年能源成本。

(7)計算目標函數的值。

(8)選出目標函數值最小的分布式發電的規模和位置。

(9)如果目標函數下降則對下一個分布式發電的規模位置重復5—8步驟。

1.5 配電網可靠性評估

配電系統可靠性評估通過可靠性指標來體現。基本配電系統可靠性指標為3個負荷點指標：(1)負荷端平均故障率δ，次/年；(2)平均停機持續時間ζ，h/次；(3)年平均停電時間τ，h/年。

(16)

(17)

τ=δ·ζ

(18)

通過3個基本負荷點指標計算電力不足期望值EENS的可靠性成本價值指數、停電成本期望ECcut和停電損失評價率RIEA，分析可靠性數據指標，進一步總結歸納出分布式發電對供電可靠性的影響。本文考慮的可靠性指標有：

(1)系統平均停電時間TSAIDI。計算表達式為

(19)

(2)電量不足期望值EENS。計算表達式為

(20)

(3)停電成本期望ECcut。每個負荷點的停電成本期望取決于用戶類型和停電持續時間。計算表達式為

(21)

(4)停電損失評價率RIEA。計算表達式為

(22)式中：Ni為受持續停電影響的用戶數量；Ui為負荷點i的等值年平均停電時間；Np為負荷點的總體數量；Ne為配電網中電極元件的總數量；φ為用戶損失函數。

2 算例分析

本文以IEEE-RBTS測試系統BUS4的配電系統為例。文獻[14]敘述了整個系統和負荷數據并給出了該系統的基本可靠性參數。假定組件的維修時間服從對數正態分布，標準差為平均值的1/3，組件的故障時間服從指數分布。RBTS測試系統規定了每條母線的用戶類型、總峰值負荷。系統包括了38個負荷點和3種用戶類型，居民用戶、商業用戶和工業用戶。每種用戶類型的平均停電損失費用如表1所示。

表1 用戶停電損失費用
Table 1 Interruption cost of users

此配電網有27個安裝分布式發電設備的候選節點，如圖2所示。本系統中使用微型燃氣渦輪發電機。

圖2 RBTS BUS 4配電系統Fig.2 Distribution system for RBTS Bus 4

假定所有的分布式發電機組功率因數為0.8，資本成本為1 000$/kW，表2列出了財務分析所需的相關參數。

表2 財務分析相關參數
Table 2 Relevant parameters of financial analysis

當分布式發電連接到配電網后，應用提出的評估可靠性指標和總運營成本的方法可得到不同的結果。分布式發電候選節點的停電成本期望和能源成本期望模擬結果如圖3所示。

可見，當分布式電源安裝在節點14時，停電成本期望ECcut降低程度最大，安裝在節點4時，能源成本期望EComg降低程度最大。通過計算比較節點4與節點14的目標函數值，得出節點14為安裝分布式電源的最佳位置。

安裝分布式發電設備容量和收益之間的關系如圖4所示。

圖4 分布式發電容量及收益Fig.4 Capacity and revenue of distributed generation

在配電系統中安裝分布式發電設備會影響可靠性指標。根據公式(19)、(20)、(22)計算分布式發電對配電系統中平均停電時間TSAIDI、電量不足期望值EENS和停電損失評價率RIEA的影響，如圖5和圖6所示。

圖5 系統平均停電時間指標Fig.5 System average interruption duration index

圖6 停電損失評價率和電量不足期望值Fig.6 Interruption loss rate and expected energy not supplied

由圖5以及圖6可以看出，當分布式發電容量為9 MW時，平均停電時間TSAIDI、電量不足期望值EENS和停電損失評價率RIEA均達到最小。結合停電成本期望ECcut和能源成本期望EComg分析結果，在節點14安裝容量為9 MW的分布式電源時，年運營總成本最小，效益最大。

3 結 論

分布式電源對配電網具有重要影響，合理的分布式電源規模及位置可以減少配電系統總的運營成本。本文考慮了最優電力潮流、用戶停電成本提出了考慮配電系統可靠性分布式電源投資策略，通過算例分析表明：(1)用戶類型及停電成本會對配電網可靠性指標產生影響；(2)考慮最優電力潮流、用戶停電成本的分布式電源投資策略有利于更加合理地選取分布式電源規模和位置，提高分布式發電收益，降低配電網運營成本，提高配電網的供電可靠性。

[1]隋禮輝.基于TOPSIS法與灰色關聯度的分布式電源投資效益分析[J].水電能源科學，2012，30(7)：194-196，184. SUI Lihui. Investment benefits analysis of distributed generation based on TOPSIS and grey correlation degree [J]. Water Resources and Power, 2012, 30(7): 194-196, 184.

[2]蘆晶晶，趙淵，趙勇帥，等.含分布式電源配電網可靠性評估的點估計法[J].電網技術，2013，37(8)：2250-2257. LU Jingjing, ZHAO Yuan, ZHAO Yongshuai, et al. A point estimation method for reliability evaluation of distribution network with distributed generation [J]. Power System Technology, 2013, 37(8): 2250-2257.

[3]葉萌，劉文霞，張鑫.考慮電壓質量的分布式電源選址定容[J].現代電力，2010，27(4)：30-34. YE Meng, LIU Wenxia, ZHANG Xin. Locating and sizing of distributed generation for improved voltage quality [J]. Modern Electric Power, 2010, 27(4): 30-34.

[4]曾鳴，趙建華，劉宏志，等.基于區間數的分布式電源投資效益分析[J].電力自動化設備，2012，32(8)：22-26, 34. ZENG Ming, ZHAO Jianhua, LIU Hongzhi, et al. Investment benefit analysis based on interval number for distributed generation[J]. Electric Power Automation Equipment, 2012, 32(8): 22-26, 34.

[5]KARIMYAN P， GHAREHPETIAN G B， ABEDI M，et al.Long term scheduling for optimal allocation and sizing of DG unit considering load variations and DG type[J].International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2014, 54: 277-287.

[6]李亮，唐巍，白牧可，等.考慮時序特性的多目標分布式電源選址定容規劃[J].電力系統自動化，2013，37(3)：58-63, 128. LI Liang, TANG Wei, BAI Muke, et al. Multi-objective locating and sizing of distributed generators based on time-sequence characteristics[J]. Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(3): 58-63, 128.

[7]徐迅，陳楷，龍禹，等.考慮環境成本和時序特性的微網多類型分布式電源選址定容規劃[J].電網技術，2013，37(4)：914-921. XU Xun, CHEN Kai, LONG Yu, et al. Optimal site selection and capacity determination of multi-types of distributed generation in microgrid considering environment cost and timing characteristics[J]. Power System Technology, 2013, 37(4): 914-921.

[8]施偉國，宋平，劉傳銓.計及分布式電源的配電網供電可靠性研究[J].華東電力，2007，35(7)：37-41. SHI Weiguo, SONG Ping, LIU Chuanquan. Power supply reliability of distribution network including distributed generation [J]. East China Electric Power, 2007, 35(7): 37-41.

[9]雷振，韋鋼，蔡陽，等.含分布式電源區域節點的配電網模型和可靠性計算[J].電力系統自動化，2011，35(1)：39-43, 76. LEI Zhen, WEI Gang, CAI Yang, et al. Model and reliability calculation of distribution network with zone-nodes including distributed generation [J]. Automation of Electric Power Systems, 2011, 35(1): 39-43, 76.

[10]Al-MUHAINI M, HEYDT G T, HUYNH A. The reliability of power distribution systems as calculated using system theoretic concepts[C]//Power and Energy Society General Meeting，2010 IEEE, Minneapolis, MN: IEEE, 2010: 1-8.

[11]袁兆祥，孔祥玉，趙帥.分布式電源接入配電系統可靠性分析方法[J].電力系統及自動化學報，2013，25(4)：112-116. YUAN Zhaoxiang, KONG Xiangyu, ZHAO Shuai. Reliability analysis method for distribution system with distributed generation [J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2013, 25(4): 112-116.

[12]駱珣，賈建容.基于蒙特卡洛模擬的火電建設項目投資風險估計[J].北京工商大學學報 (自然科學版)，2006，24(3)：66-68. LUO Xun, JIA Jianrong. Risk evaluation of investment decision making in thermal power construction project based on Monte Carlo simulation [J]. Journal of Beijing Technology and Business University (Natural Science Edition), 2006, 24(3): 66-68.

[13]吳偉麗，李小明.基于發電成本最低的最優潮流算法及其可視化展示[J].新疆大學學報(自然科學版)，2012，29(3)：358-362. WU Weili, LI Xiaoming. Application of power simulator in the optimal power flow [J]. Journal of Xinjiang University (Natural Science Edition), 2012, 29(3): 358-362.

[14]ALLAN R N，BILLINTON R，SJARIEF I, et al. A reliability test system for educational purpose-basic distribution system data and results[J]. IEEE Transactions on Power Systems，1991, 6(2): 813-830.

呂齊(1994)， 男，本科，主要從事電力技術經濟方面的研究工作。

(實習編輯 景賀峰)

Distributed Generation Investment Strategy Considering Distribution System Reliability

ZENG Ming1, A Sikaer1, HE Kelei1, LIU Wei1, WANG Lihua1， LYU Qi2

(1.School of Economics and Management, North China Electric Power University, Beijing 102206, China;2.Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

The line investment and loss cost of distribution network can be effectively reduced and the security, reliability and economy of distribution network system operation can be improved with reasonable locating and sizing distributed power. Considering the optimal power flow (OPF), the expectation of interruption cost and the reliability of distribution network, we introduce the investment method of distributed power with the combination of technical and economic indicators, and discuss the effect of distributed generation on the reliability index. Then, we simulate the relationship between the interruption cost of each node, distributed generation capacity, distribution network reliability and revenue with taking an IEEE-RBTS BUS4 test system as example. The research results show that the proposed investment method of distributed generation can provide the basis for investors to select the size and location of distributed generation, reduce the operating cost of distribution network and improve its power supply reliability.

distributed generation; locating and sizing; investment; distribution system; reliability

國家自然科學基金項目(71271082)

F 416.61

A

1000-7229(2016)03-0052-06

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.03.008

2015-11-15

曾鳴(1957)，男，教授，博士生導師，主要從事電力系統投資規劃、電力市場理論、需求側管理方面的研究工作；

阿斯卡爾(1963)，男，博士研究生，主要從事電力系統投資規劃方面的研究工作；

何科雷(1990)，男，碩士研究生，主要從事電力系統投資規劃方面的研究工作；

劉偉(1992)，男，碩士研究生，主要從事電力技術經濟分析方面的研究工作；

王麗華(1990)，女，碩士研究生，主要從事電力技術經濟分析方面的研究工作；

Project supported by National Natural Science Foundation of China (71271082)