面向“源-網-荷-儲”的主動配電網優化重構及協調調度研究

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．國網江西省電力有限公司建設分公司，南昌市 330001)

0 引 言

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

隨著配電網改造、智能配電網建設的不斷推進，現代配電網已發生了翻天覆地的變化。現代配電網除了承擔分配電能的任務，還安裝了大量的終端測量器件用于實時掌握配電網運行狀態，優化配電網的運行，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、負荷、儲能等設備的主動管理和控制提供了保障[3-5]。

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

近些年，面向“源-網-荷-儲”的主動配電網協調優化運行研究較熱。文獻[6]通過提高需求側和供應側資源的協調可控性來應對當前電力系統雙側隨機問題，在此基礎上提出以系統成本及污染排放最小化為目標函數的“源-網-荷-儲”優化調度模型。文獻[7]提出了一種“源-網-荷”相協調的主動配電網經濟調度方法，該方法計及購電成本、損耗成本、需求側管理成本，建立了以配電網運行成本最低為目標的經濟調度模型。文獻[8]綜合考慮了主動配電網中的多種可調資源，以周期內系統總運行成本最低為目標函數建立了主動配電網的最優經濟運行模型。文獻[9]提出了一種交直流混合主動配電網的分層分布式多源協調優化調度體系。在局部調度層，針對分布式電源，結合儲能單元進行聯合出力優化，其結果上報給區域調度層，在區域調度層，充分尊重并利用配電網各交、直流區域的自主運行特性。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調度優化決策模型，并利用序優化方法進行快速高效求解。文獻[11]提出了一種主動配電網魯棒優化調度方法，運用需求響應技術，通過電價激勵達到調控負荷的目的，從而實現對負荷削峰填谷的作用，其運用兩層規劃模型將可再生能源的無功調節能力與配電網傳統調控手段相配合。文獻[12]的數學模型除了考慮有載調壓、DG調度等普通的主動管理策略外，還加入了儲能系統調度，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。

由于網絡重構變量的多維度性，已有文獻很少將網絡重構加入到主動配電網協調優化運行中。本文面向“源-網-荷-儲”的主動配電網優化重構及協調調度，考慮風電、光伏接入ADN，主要的創新之處包括：采用多時段網絡重構方案與電池儲能系統優化運行相結合等主動管理策略達到協調優化；建立面向“源-網-荷-儲”的ADN優化重構及協調調度的二階錐規劃(second order cone programming，SOCP)模型。最后通過IEEE 33節點算例[13]進行驗證。

1 網絡重構及儲能運行優化

1.1 網絡重構

網絡重構是在配電網正常運行狀態下，通過分段開關和聯絡開關的操作進行運行優化，降低網損、提高供電可靠性；在故障狀態下，通過開關操作恢復故障停電區域供電[14-15]。配電網重構不需要進行新設備的投資，卻能夠帶來電網在經濟性、安全性等多方面的提升，是較經濟的主動管理策略。

傳統文獻的網絡重構方案多數是靜態重構，即給出適應該時刻的滿足重構目標的拓撲網絡方案。本文考慮網絡重構是對應配電網絡日前調度下找到適應負荷及分布式電源24個時刻變化的網絡重構方案。具體的網絡重構在第2節模型中體現。

1.2 儲能優化運行

BESS在日常使用過程中需要根據儲能效率、循環壽命、能量密度、功率密度、響應時間、環境適應能力、充放電效率、自放電率、深放電能力等技術條件進行選擇。本文電池儲能系統運行數學模型如下詳述[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-荷-儲”協調優化運行

2.1 數學模型

本文考慮ADN日前優化運行，以最小化24 h內配電網絡總的有功損耗作為目標函數。約束條件包括配電網絡前推回代潮流方程約束式(7)—(9)、節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)、網絡拓撲結構輻射狀約束式(13)、儲能運行約束式(1)—(5)。

(6)

s.t.

(8)

(13)

2.2 網絡重構二階錐規劃模型及求解

(15)

式中‖·‖2為歐幾里德范數，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果。

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

3 算例分析

3.1 IEEE 33節點算例

采用文獻[13]中算例對本文模型進行驗證，算例網絡如圖1所示。該網絡是一個12.66 kV單電源配電系統，含33個節點與5條聯絡線，總負荷為3 715 kW，2 300 kV·A。網絡中聯絡線為7—20、8—14、11—21、17—32、24—28。日前優化運行調度假設風電(wind turbine generation，WTG)出力、光伏(photovoltaic generation，PVG)出力及負荷預測已給定，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節點配電網Fig.1 IEEE 33-node distribution network

圖2 風電、光伏及負荷預測數據Fig.2 Forecasting data of WTG, PVG and load

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

場景2節點17安裝300 kW風機及200 kW/800 kW·h電池儲能系統BESS1；節點24安裝 100 kW光伏；節點32安裝200 kW光伏及200 kW/800 kW·h電池儲能系統BESS2。

3.2 結果分析

表1給出了“源-網-荷-儲”協調優化運行結果。場景1中，24 h內總的網絡損耗為1.204 MW·h，其不考慮網絡重構情況下的網絡損耗為1.677 MW·h，相比下降了28.2%。場景2中，24 h內總的網絡損耗為1.724 MW·h，不考慮網絡重構情況下的網絡損耗為2.455 MW·h，相比下降了29.8%?？梢钥闯觯骸熬W側”的網絡重構對于系統優化運行具有重要影響。原始網絡不考慮儲能及DG接入時的網絡損耗為3.195 MW·h，相比可知“源-網-荷-儲”協調優化運行可以大幅減小系統網絡損耗，優化系統運行。

表1協調優化運行結果
Table1Coordinativeoperationresults

圖3、4分別給出了場景1、場景2下BESS協調優化運行結果。場景1中，BESS1與WTG安裝在同一節點，由于WTG在01:00—04:00功率較大，在該時段內BESS1充電功率高；BESS2與PVG安裝在同一節點，由于PVG中午時段功率較大，在該時段內BESS2充電功率較大。場景2中，由于網絡重構開關狀態改變，節點17、32負荷供電由原來的饋線1—21轉換為2—24，同時DG及儲能的容量都發生了變化，為了滿足網絡損耗最小的目標，BESS的充放電功率有所調整。BESS1、BESS2主要的放電時刻在18:00—22:00，該時段內負荷處于高峰時刻，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，減少系統網絡損耗。

圖3 場景1下BESS協調優化運行結果Fig.3 Coordinative operation result of the BESS in case 1

圖4 場景2下BESS協調優化運行結果Fig.4 Coordinative operation result of the BESS in case 2

圖5為場景1下，節點17及節點32在1天24 h的電壓曲線，圖6為場景1在19:00及03:00時刻各節點的電壓曲線。由圖5可知：本文“源-網-荷-儲”的主動配電網協調優化能夠保證各節點各時刻的電壓均在電壓約束0.95～1.05 pu范圍內。圖6中，負荷較低的03:00，在不考慮網絡重構及不考慮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，不考慮網絡重構已無法滿足電壓約束，最低節點電壓已降低為0.921 7 pu，節點為32；若繼續不考慮BESS、DG的接入，最低節點電壓已降低為0.913 1 pu，節點為17。

圖5 場景1下，節點17及節點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 論

本文面向“源-網-荷-儲”的主動配電網協調優化運行問題，提出了考慮DG、BESS接入下的ADN優化重構及日前協調調度模型，分析了不同DG、BESS接入容量下ADN協調優化運行結果。

場景1下，24 h內總的網絡損耗為1.204 MW·h，相比不考慮動態網絡重構下降了28.2%。場景2下，24 h內總的網絡損耗為1.724 MW·h，相比不考慮動態網絡重構下降了29.8%。

BESS能夠通過削峰填谷提高系統運行指標，“網側”的網絡重構及儲能相結合對于系統優化運行具有重要影響，同時能夠滿足系統運行約束?！霸?網-荷-儲”協調優化運行可以大幅減小系統網絡損耗，提高系統運行性能。