源網荷儲互動的直流配電網優化調度

權 然，金國彬 ，陳 慶，李國慶 ，潘 狄，石 超

（1.現代電力系統仿真控制與綠色電能新技術教育部重點實驗室（東北電力大學），吉林 132012；2.國網江蘇省電力有限公司，南京 211000）

隨著清潔可再生能源發電技術的發展，電力系統中直流源、荷接入電網的比例日益提升[1?5]。在此背景下，相比于交流配電網，直流配電網方便直流源、荷接入，減少換流器使用，從而提高系統運行效率，已成為國內外研究的焦點[6?7]。分布式光伏發電系統可以直接通過DC/DC變換器接入直流配網中，這對系統的投入成本和運行損耗有極大的改善[8]。但是，光伏發電系統輸出功率的波動性和隨機性也引發了光伏發電的消納問題，從而使得直流配電網的優化調度問題更為復雜化[9]。如何改善系統的運行，設計出適合直流配電網的優化模型，使系統達到最優化運行是目前亟待解決的問題。

目前針對配電網的優化調度，主要集中在微網和交直流混合配電網層面。文獻[10]對交直流混合微網提出了計及儲能運行特性的優化調度模型；文獻[11]提出了考慮電價型需求響應的交直流混合配電網優化調度方法，并將非線性模型進行線性化處理以便于求解；文獻[12]提出一種將海水抽蓄電站作為儲能設備，配合風電場、柴油機組運行的海島微網優化調度方案；文獻[13]提出一種基于分時電價機制下，儲能單元調度策略與可控微源動態優化調度相結合的微網運行調度方法。以上研究是較為成熟的微網和交直流混合配電網優化調度模型、優化方法以及調度策略，可以成為研究直流配電網優化調度的借鑒。但在實際研究中需要考慮直流配電網中大量分布式電源接入機組組合、儲能裝置運行計劃、可再生能源不確定性出力及多電壓等級網架結構等諸多方面問題。

在目前直流配電網的優化調度研究中，文獻[14]考慮在直流配電網中接入分布式電源對系統的影響，但并未考慮分布式電源接入系統后，其波動性和隨機性對優化結果所造成的影響，未考慮相應的改善方法；文獻[15]提出一種新的能量管理策略，電動汽車充電站起到儲能作用，充分利用可再生能源出力，減少功率波動，最小化直流配電系統中的運行成本。但是在單電壓等級中進行分析，網絡模型過小，所考慮的優化情景不夠豐富，缺乏對比驗證分析。

現有研究表明：針對直流配網優化調度的相關研究較少，特別是對含分布式電源的直流配網優化調度方法有待進一步研究；同時，因其運行情況多變、系統結構復雜，對優化模型的建立、運行狀態的設計有待進一步完善。與交流配網相比，直流配網中各節點電壓和各支路功率可以方便的通過變換器進行調控；直流配網可以根據實際情況及要求進行網架互聯互動，這是直流配網明顯區別于傳統交流配電網的特征。

鑒于上述分析，針對含有光伏發電系統的多電壓等級直流配電網進行研究，本文建立了基于源網荷儲互動的直流配電網優化調度模型，并采用多目標粒子群優化算法進行求解。多種運行工況的仿真結果驗證了調度模型的有效性。

1 直流配電網分析

典型的多電壓等級直流配電系統結構[16]如圖1所示，其中，交流系統通過電壓源型換流器VSC（voltage source converter）將交流電轉換為中壓直流電，至少有一端VSC采用定電壓控制策略，并作為平衡節點維持直流母線電壓穩定，通過直流線路傳輸轉換后電能；DC/DC變換器能夠實現不同電壓等級配電和新能源接入。圖1所示的直流配電網中，包含典型的光伏發電單元、負荷及儲能系統。分布式光伏發電可以直接通過太陽能電池將太陽光能轉化為電能，并經直流母線并入直流配電網，轉化過程不排放任何污染物質，是一種可持續發展的清潔能源。但是，由于太陽光照強度、環境溫度等外在因素會使光伏發電的輸出功率隨之變化，這將使得光伏發電出力存在波動性和隨機性。

圖1 直流配電網結構Fig.1 Structure of DC distribution network

同樣，接入直流配網的負荷通常也具有較強的隨機性和波動特性。這些都是影響直流配電網穩定、經濟優化運行的重要環節。因此，在直流配電網中引入儲能系統ESS（energy storage system）。儲能系統的合理配置可以提高有源配電網絡系統的可靠性和經濟性，憑借電力電子裝置快速調節能力，成為解決光伏出力波動的有效途徑，并配合光伏進行削峰填谷。

2 源網荷儲互動系統分析及建模

隨著智能電網的深入發展和靈活設備的大規模接入，在多電壓等級直流配電網中，實現了直流配電系統中源側、負荷側和儲能側能量和信息的雙向傳輸，網側通過DC/DC變換器進行互動優化，形成了廣泛的源網荷儲互動，如圖2所示。一個成熟的源網荷儲交互研究將為控制未來直流配電網并指導其發展提供理論依據。這種廣泛的交互系統將改變傳統源側和網側根據用戶行為被動調整的情況，在安全性和可靠性指標前提下，可平衡發電和能源消耗狀況。

圖2 源網荷儲互動模式Fig.2 Interactive mode of source-grid-load-storage

在直流配電網中，除常規電源外，源側還包括間歇電源和其他新型電源；在負荷側，除了傳統負荷之外，還有如電動車輛，智能家用電器之類的靈活可控的負荷。在規劃過程中充分考慮不同的負載特性，并引入互動負荷管理，合理規劃儲能，實現分布式電源和儲能系統的主動管理和控制。在配網中，同電壓等級和不同電壓等級間使用可調控DC/DC變換器進行優化互動，使母線電壓和傳輸功率能夠根據系統運行情況做出相應調整，最終實現源網荷儲互相協調，達到直流配電網系統的最優化運行。

2.1 互動負荷特性

互動負荷按類型分為可轉移負荷和可中斷負荷。可轉移負荷時間靈活，工作需求可在一定時間內完成，可通過避峰生產等措施將用電需求轉移到電網負荷低谷時段，例如電動汽車換電站以及部分居民負荷等[17]。令CTL表示這種類型的電氣設備，則其特性描述為

式中：VA為可轉移負荷A的負荷特性；為可轉移負荷A的最小功率和最大功率；為可轉移負荷A的起始運行時間和終止運行時間；為可轉移負荷A規定所需完成的最少用電量。

可中斷負荷根據供用電雙方事先協商后所簽訂的協議，在電網用電高峰期供電不足情況下，為滿足電網優化運行，中斷對事先指定負荷的短時供電且不會影響正常工作和生活。例如大型工業用戶以及灌溉設備等，其特性描述為

2.2 儲能系統和互動負荷對光伏消納影響

光伏發電因其自身出力具有波動性和隨機性，限制了系統對光伏的接納能力，不得不導致光伏出力一定程度的削減，存在一定程度的“棄光”現象。因此，需要通過一定手段的主動控制和有效管理，在滿足系統可靠經濟運行的條件下，提高對光伏的消納能力。光伏的消納能力可表示為

式中：Rpv為光伏的消納率；Eload為由負荷所消納的光伏發電電能；Eess為儲能所消納的光伏電能；Epv為光伏的總發電量。

儲能系統具備電源和負荷雙重性質，在光伏發電大于負荷需求時，消納多余的光伏資源將功率進行存儲，提高光伏利用率；而在光伏發電不足時能夠維持功率平衡，將所存儲電量釋放出來為系統供電。并且通過合理的引導和調度互動負荷，使可轉移負荷避開用電高峰時段，在光伏發電過多的用電低谷時段運行，相當于為系統增加了負備用容量。可中斷負荷在用電高峰時段，能夠使其中斷，減小負荷需求量，相當于為系統增加了正備用容量，使系統滿足功率平衡要求，減小了光伏對系統運行的影響。

2.3 網側互動建模分析

直流配電網中網側互動主要通過可調控的DC/DC變換器進行，其中，連接不同電壓等級的變換器通過調控輸出電壓或功率參與優化互動。在一定電壓裕度范圍內，對系統中定電壓節點通過變換器進行調壓，升高節點電壓能夠降低網損，對系統進行優化調度。DC/DC變換器具體模型可參照文獻[18]設計，對其進行相應電壓和功率限制，避免超限，則約束可表示為

式中：Ucimax和Ucimin分別為DC/DC變換器電壓上、下限；Pcimax和Pcimin分別為DC/DC變換器容量上、下限。

低壓配網在直流系統中可以綜合考慮系統運行可靠性和經濟性，通過功率可調控的DC/DC變換器進行互聯。可靠性主要是為低壓負荷提供另一回路供電電源，對于分布式電源提供另一條同電壓等級的就地功率消納通道；經濟性需要考慮聯網投入成本，尤其是考慮在系統運行過程中，通過預測源?荷?儲趨勢進行優化調控聯網變換器的傳輸功率方向和大小，從而提升多電壓等級直流配網運行效率。此外，低壓直流網的互聯也能為低壓負荷提供優質的電壓質量。

低壓互聯互動模型如圖3所示，在相同電壓等級下DC/DC變換器對于功率送端節點A，相當于可中斷負荷；對于受端節點B，相當于可調控儲能。DC/DC變換器通過調控傳輸功率方向和大小參與配網優化互動。兩節點通過互聯支路所傳輸功率不能超過DC/DC變換器容量限制，DC/DC變換器功率調整范圍約束如式（7）所示。

圖3 低壓互聯互動模型Fig.3 Low-voltage interconnected interactive model

3 直流配電網運行優化模型

3.1 目標函數

1）運行成本

直流配電網的運行成本主要包括光伏成本Fpv、儲能成本Fess、向大電網購電成本Fgrid、網損成本Floss和互動負荷成本Fil，即

式中：T為調度周期；Ni為設備數量；cpv、cess、cbuy、csell、closs、cls、ccu分別為光伏系統單位發電成本、儲能系統單位發電成本、購電電價、售電電價、網損成本、可轉移負荷補償成本、可中斷負荷補償成本；Ppv,i、Pess,i、Pbuy、Psell、Ploss、Pls,sub、Pcu,sub分別為光伏發電功率、儲能系統充放電功率、購電電量、售電電量、網絡總損耗、可轉移負荷功率、可中斷負荷功率。

2）電壓偏差

光伏發電的波動性和隨機性影響直流配電網供電的電能質量，電壓偏差是衡量電能質量的關鍵因素，若電壓偏差超過合理范圍則會影響用電設備的壽命和效率，電壓偏差越大，越容易造成電壓越限。因此將電壓偏差最小作為目標函數，可表示為

式中：Ui,t為t時段節點i的電壓幅值；Uei為節點i的額定電壓。

3）網損率

系統中引入互動負荷，勢必會對電網的潮流分布造成影響，進而系統中的網損也會受到相應的影響。因此將網損率最小作為目標函數，可表示為

式中：PLi,loss為線路i的損耗；PTj,loss為變壓器j上的損耗；Ptotal為全網輸入的總有功功率。

3.2 約束條件

（1）功率平衡約束為

（2）節點電壓約束為

式中：Ui,t為t時段節點i的電壓幅值；為t時段節點i電壓的上、下限。

（3）線路傳輸功率約束為

式中：Pij,t為t時段線路ij上的傳輸功率；為t時段線路ij上的最大傳輸功率。

（4）儲能系統約束如下。充放電深度影響儲能系統中蓄電池的壽命，過沖過放都會造成蓄電池壽命的損耗，所以需要對蓄電池荷電狀態SOC（t）進行約束，即

（5）光伏發電約束。為了更好地適應分布式光伏的并網發展，直流配電網中光伏的輸出功率和消納率應有相應的約束，即

式中：Rpv,min為光伏消納率的最小值；Ppv(t)為光伏系統t時段輸出功率；為光伏系統t時段輸出功率最大值。

（6）配網與外網交互功率約束。過大的功率交互會對電網穩定性與經濟運行產生影響，因此應對直流配電網的功率交互有相應的約束，即

（7）互動負荷約束。只是針對互動負荷中的可轉移負荷進行約束，互動進行期間內負荷進行轉移量不得超出可轉移負荷自身容量，即

式中：mload為可轉移負荷轉移量；Mload為可轉移負荷容量。

4 多目標優化解決方案

在多目標優化中，由于每個指標的作用、地位不相同，實際控制分配系統考察的優化目標往往是綜合的而非單一的，甚至出現沖突和矛盾。因此，必須根據每個指標的重要程度合理地賦予不同的權重。要實現控制權重系數滿足所有目標均達到最優通常是很難實現的，還需采取折中方案，通過決策者對各目標重要性的“權衡”獲取一組使各目標都盡可能優的最優解。權重系數對優化過程的性能和效率具有重要影響，采用不同權重系數控制優化目標函數是進行多目標優化算法的保證，本文綜合考慮總運行成本、電壓偏差和網損率3個目標函數對優化的影響，建立權重系數多目標優化模型，即

式中：μ1、μ2、μ3為數量級系數；a1、a2、a3和c1、c2、c3、c4、c5為權重系數，并且滿足方程a1+a2+a3=1，c1+c2+c3+c4+c5=1。綜合考慮光伏出力和負荷功率的預測結果，依據直流配電網運行策略，采用多目標粒子群優化算法[19]對所提出模型進行求解，具體求解步驟如圖4所示。

圖4 粒子群算法流程Fig.4 Flowchartofparticleswarmoptimizationalgorithm

5 算例分析

5.1 基礎數據

本文直流配電網的優化調度在某地區示范工程框架下進行，其系統結構如圖5所示，采用雙端環網結構，在±10 kV和±0.375 kV兩個電壓等級下運行，共包含19個節點。其中，節點1和節點2通過AC/DC換流器與交流電網相連；系統中光伏和儲能所接DC/DC變換器，其目的是將一個電壓值的直流電變成可調電壓的直流電；節點9和節點10通過DC/DC變換器進行電壓等級轉換，此處是將±10 kV變為±0.375 kV；節點3和節點9分別為電動汽車換電站和小區負荷，因其負荷特性被設置為可轉移負荷節點；節點8為工業園區，根據所簽訂協議可在一定時間段內暫停生產，被設置為可中斷負荷節點。本文的儲能設備以鋰離子電池為研究對象，為能夠更好地解決光伏消納的問題，儲能電站位置選取在光伏系統附近，儲能的容量配置應選取足夠的容量，在綜合考慮儲能成本的情況下，針對確定的儲能功率輸出，基于文獻[20]方法進行儲能選容。SOC的調節范圍均為2%～95%，充放電效率均為95%。節點類型及參數如表1所示，其余節點為負荷節點，負荷如圖5中標注所示。區域1和區域2為低電壓等級中兩端不同區域，通過DC/DC變換器將節點13—節點17進行互聯。

圖5 某算例直流配電網結構Fig.5 Structure of DC distribution network of one example

表1 直流配電網參數Tab.1 Parameters of DC distribution network

分析圖5所示直流配電網結構，首先預測出24 h內光伏發電和負荷的出力曲線，如圖6和圖7所示。以典型光伏出力預測曲線和典型負荷預測曲線為例進行優化算例驗證。

圖6 光伏出力預測曲線Fig.6 Prediction curves of photovoltaic output

圖7 總負荷功率預測曲線Fig.7 Prediction curve of total load power

各支路電阻如表2所示，目標函數中電壓偏差標準取國家電能質量標準限值±7%[21]。本文中直流配電系統考慮設置分時電價情況，具體電價信息如表3所示。在Matlab仿真平臺進行優化測試，采用多目標粒子群優化算法對優化模型進行求解，通過上文所述權重系數式（21），設置a1=0.4，a2=a3=0.3；c1、c2、c3、c4、c5為同等權重系數均為0.2，并將各目標歸算至統一數量級μ1=1，μ2=104，μ3=104。

表2 支路電阻Tab.2 Branch resistance

表3 直流配電網分時電價情況Tab.3 Time-of-use tariff of DC distribution network

5.2 源-荷-儲互動優化系統分析

源?荷?儲互動優化系統通過系統中儲能和互動負荷協同優化，能夠有效提高系統中分布式電源消納能力。本文通過設置4種不同情景進行對比分析如表4所示，考慮加入儲能系統和互動負荷后對直流配電網中優化模型的影響，證明本文所建立的整體優化思路有效性和正確性。

表4 對比情景設置Tab.4 Setting of contrastive scenarios

將4種不同情景分別進行優化仿真，得出如表5所示各種情景下的不同優化調度結果。對比情景1和情景2可得出，加入儲能系統可有效提高光伏消納率，運行成本同樣有所降低。盡管初期投入和后期運行維護需要一定成本，但儲能系統通過白天對光伏進行消納充電，在夜間用電高峰進行放電，能夠減少系統在峰時電價階段從大電網購電成本并增加售電收入，使系統總運行成本得到降低，因此通過合理的配置儲能系統可以對系統的經濟性和穩定性一定程度地提升。

表5 4種情景下優化結果Tab.5 Optimization results in four scenarios

對比情景1與情景3可得出，在系統中加入互動負荷，將用電高峰時期可轉移負荷移到白天光伏發電高峰，能解決光伏消納問題，提高了光伏消納率，通過用電高峰時期負荷轉移和可中斷負荷的中斷運行計劃，有效地降低了系統運行成本。將情景4中同時考慮互動負荷與儲能系統情況與情景2和3共同進行對比可得出，在互動負荷與儲能系統同時運行情況下，系統中光伏消納達到最佳情況，實現了直流配電系統對清潔能源的高效利用，同時能很大程度上節約運行成本?；迂摵筛鶕陨磉\行情況進行合理轉移與中斷，使用戶側不僅避開峰時降低購電費用，還能夠獲得系統補償費用，提高了負荷側用戶滿意程度，實現源荷互動，達到源荷共贏。綜上，對比不同情景下優化調度結果，可得出直流配電系統中同時引入互動負荷與儲能系統，可在很大程度上減少向大電網購電量，降低系統運行成本，并能夠提高光伏消納率，有效避免了光伏發電過剩情況下棄光現象，實現對整個系統經濟可靠運行。

5.3 源網荷儲系統互動優化分析

考慮對中低壓主網的優化分析，通過源?網?荷?儲互動實現集中優化調度，設置3種不同優化調度方案。其中：方案1為第5.2節中源?荷?儲互動優化系統參與優化調度；方案2在方案1基礎上增加DC/DC變換器對定電壓節點進行調壓；方案3在方案2的基礎上增加低電壓等級不同區域間互聯互動優化，互聯支路電阻為1.039 Ω。

在優化調度系統中，儲能系統作為調節光伏消納和維持系統功率平衡的重要途徑，3種不同方案中各儲能運行情況如圖8所示。當白天光伏發電量大于負荷需求時，對儲能進行充電來保證光伏的消納；在夜間光伏系統停止發電后，同樣處于用電的高峰期，儲能系統進行放電，減少外網向直流配電網轉移電量，對系統成本和網損均有改善。

圖8 儲能充放電情況Fig.8 Charge and discharge of energy storage

3種不同方案中，節點3和節點9可轉移負荷轉移前后的對比如圖9所示，從圖中可以看出，可轉移負荷是將夜間（18：00—22：00）期間部分負荷轉移到午間（10：00—14：00）來進行運行，這樣將高峰時段的負荷進行轉移，不僅緩解了供電壓力，還對白天光伏的消納起到了促進作用，能夠與儲能系統協調，既避免了棄光現象的發生，又緩解了儲能的充放電情況?；迂摵芍?節點可中斷負荷為了協調系統起到削峰作用，在晚高峰時段進行部分負荷的中斷，運行最多中斷次數為2次，最大持續時間不超過2 h，中斷補償價格0.55元/（kW·h）。

圖9 可轉移負荷轉移前后對比Fig.9 Comparison before and after the transfer of transferable load

3種不同方案中系統優化后各節點電壓如表6所示，優化前節點1—11額定電壓為10.000 0 kV，節點12—19額定電壓為0.375 0 kV。從結果中可以看出，網側通過DC/DC變換器參與互動，對各節點電壓進行修正，調整定電壓參考值，對系統進行優化調度。方案2和方案3中對定電壓節點1和節點2進行調壓，在電壓偏差裕度范圍內，升高節點電壓，使系統網損得到改善。

表6 優化后各節點電壓Tab.6 Optimized voltage of each node kV

低壓等級互聯支路中DC/DC變換器采用定功率控制，對線路傳輸功率設定要求進行限制，能夠對傳輸功率進行人為調控。如圖10所示，方案3中互聯支路優化后線路能夠對傳輸功率進行實時調整，更符合系統需求。方案1和方案2未設置互聯互動優化，傳輸功率于方案3中優化前曲線一致。

圖10 互聯支路傳輸功率Fig.10 Transmission power of interconnected branch

設置3種不同方案進行對比分析，優化后結果如表7所示。方案1為第5.2節源?荷?儲互動優化結果，將方案1與另兩種方案進行對比可得出，增加網側互動能夠對優化模型的目標函數起到明顯的改善作用；方案2中增加的DC/DC變換器對定電壓節點調壓，升高節點電壓使網損率能夠明顯降低，雖然電壓偏差稍有提高，但總運行成本在網損成本降低的情況下得到降低；進一步對比方案3中優化結果可知，通過對互聯線路功率進行調控可使系統電壓偏差、網損率和總運行成本相較于前兩種方案有明顯的改善，使優化結果達到最優。

表7 3種方案優化結果對比Tab.7 Comparison of optimization result among three schemes

綜上所述，本文所提出源網荷儲互動優化調度模型，能有效改善光伏并網存在的消納問題，網側通過DC/DC變換器互動，使直流配電系統的電壓偏差和網損率有效的降低，實現系統的經濟可靠運行。

6 結語

本文基于含光伏發電系統的多電壓等級直流配電網，考慮系統中源網荷儲進行互動，協調各部分之間關系。在網側，考慮同電壓等級和不同電壓等級通過可調控DC/DC變換器進行互動優化運行，對線路傳輸功率和節點電壓可以做出相應調整，使系統達到優化運行；在負荷側，考慮利用互動負荷，通過對可轉移負荷和可中斷負荷的調度，既緩解了供電壓力，又對白天光伏消納起到了促進作用；儲能系統通過對充放電進行合理規劃，與其他單元共同作用使系統運行情況達到最優。通過設置直流配電網優化調度模型，目標函數包括運行成本、電壓偏差和網損率，運用多目標粒子群優化算法進行加權求解，得出最后優化結果。

算例仿真結果表明，在直流配電系統中運用源網荷儲互動優化模型，能夠有效降低系統電壓偏差和網損率，大幅提高了系統運行的經濟性，光伏出力能夠實現有效消納，避免棄光現象發生，對優化結果的改善更為明顯。因此，該優化模型設計可以有效地運用到直流配電系統實際運行中，實現系統運行的經濟性和可靠性。