考慮時序特性的分布式電源接入配電網規劃

林永君，景 琛，曹 翠，白 康

(華北電力大學，河北 保定 071000)

1 引言

分布式發電作為能源領域的新技術，近年來受到國際社會越來越多的關注。大量分布式電源并入配電網給系統的投資建設、電能質量、穩定性等方面帶來了巨大壓力。在建設過程中，配電站規劃要綜合考慮建設經濟性、運行穩定性等目標的優化問題。因此，合理進行包含分布式電源的配電網規劃有著重要意義。

目前，已有學者對于分布式電源接入配電網規劃進行了不同角度的研究。建立經濟性、可靠性和穩定性的多目標優化模型，采用粒子群算法優化求解[1]。對實行峰谷分時電價和用電量的歷史數據進行分析，構建用戶反應曲線并建立需求側峰谷分時電價優化模型[11]本文重點研究含多種分布式電源接入配電網的規劃方案，考慮分布式電源的不同出力場景、負荷的時序特性及峰谷分時電價，綜合配電網系統的經濟性和安全性，根據功率平衡、電能質量約束條件建立分布式電源多場景接入配電網的多目標規劃模型，并采用非支配排序遺傳算法獲得帕累托最優解集。利用實際算例對結果進行分析，同時檢驗解集與約束條件的可靠性。

2 風-光-儲模型及時序特性

2.1 風電模型

(1)

(2)

風電機組的風速-功率特性[1-4]表達式為

(3)

(4)

式中：Pr為風電的額定功率；vci，vco為切入、切出風速；vr和vwind為額定風速和實際風速。

2.2 光伏發電模型

光照強度具有明顯的日周期性，同一時段上可以利用Beta概率密度分布函數[5]來描述

fb(s)

(5)

式中：s為光照強度；fb(s)為光強s的Beta概率密度分布函數；α和β為概率密度函數參數。

給定太陽能電池方陣的輸出功率為

PPV=ISPVη

(6)

式中：SPV為太陽能電池方陣總面積；η為方陣光電轉換效率；I為實際光照強度。

風力發電受風速影響較大，不同季節的風速變化趨勢不同，典型日內傍晚風速較大且在冬季表現尤為突出，即風力發電具有時序特性。光伏發電與溫度和光照強度密切相關，白天太陽能充裕夜晚光伏不發電，夏季光照強度最大，即光伏發電同樣具有時序特性。風電與光伏出力時序特性如圖1、2所示。

圖1 風電出力曲線圖

圖2 光伏出力曲線圖

3 負荷時序特性及實時電價

本文選取工業負荷作為研究對象，以某地典型日負荷變化情況為例，其負荷在不同季節每個時刻用電量比例曲線如圖3所示。

圖3 負荷變化曲線圖

實時電價是指按系統運行狀況，將一天劃分為24個時段，每個時段按系統運行的平均邊際成本收取電費。本文考慮配電網的交易機制為三個方面：向主網購電、向主網售電、向用戶售電，針對具體環節的實時電價如圖4所示。

圖4 各環節實時電價

4 多目標優化

4.1 目標函數

目標函數由兩部分組成，主要解決配電網運行優化問題：①經濟性最佳；②電網穩定性最佳。針對目標函數進行優化的決策變量為分布式電源、儲能單元接入配電網容量。

4.1.1 綜合費用

1)網損費用

在設定節點處加入一定容量的電源時，會導致潮流分布情況不同，進而導致損耗不同。網損費用的函數模型如下所示

(7)

式中：CSH為加入電源后的網損費用，Ui、Ui+1為加入電源后節點i、i+1的電壓，Ri為節點i與i+1之間的阻抗，m為場景數量，n為節點個數，cSH為損耗單位量對應的電價。

2)風電投入運行維護成本

(8)

3)光伏投入運行維護成本

(9)

4)儲能單元投入運行維護成本

(10)

5)向電網購/售電成本

本文在考慮功率平衡問題的情況下，在配電網系統中選取首節點接入外部電網，用此點的購/售電使系統輸入及輸出功率達到平衡。

(11)

我國的各種自然資源基本都屬于全民或者集體所有，這種自然資源的單一制的運行形式與經濟活動嚴重脫離，導致自然、生態資源在公有制的條件下與民眾的私權意識貌合神離，由此造成民眾的環保意識普遍淡薄。各種破壞自然環境、自然資源的行為屢見不鮮，致使生態環境嚴重惡化［3］。由于制度的不完善，很多生產企業對生產過程中造成的環境污染問題也不重視，環境污染和生態破壞成為一種必然結果。

6)供電收益

規劃過程中考慮配電網為負荷供電的收益情況。具體售電收益模型如下所示

(12)

考慮光伏、風電使用年限為20年、儲能單元使用年限為10年，將以上函數統一整合為20年總值進行加權計算得到總成本(利潤)函數模型，如下所示

C=CWPP+CPV+2*CEN+20*(CSH+CDW-Cload)

(13)

4.1.2 配電網節點電壓偏差

規劃目標中節點電壓偏差采用規劃周期內各時段平均值，每個時段的電壓偏差為該時段中所有場景下平均節點電壓偏差的期望值。計算過程如下

(14)

式中：Ui為規劃過程中各節點電壓真實值，Ub為節點標準電壓值，n為節點個數。

4.2 約束條件

4.2.1 潮流等式約束

(15)

4.2.2 電源安裝容量約束

新增配電網加入電源需滿足以下條件：

EDGmin≤EiDG≤EDGmax

(16)

式中：EiDG為節點i安裝的分布式電源容量，EDGmin和EDGmax為分布式電源安裝容量的下、上限。

4.2.3 儲能設備容量約束

假定在一個周期內，電儲裝置的充放電功率恒定，充電容量隨儲能時間的耗散忽略不計，其容量約束表述為

EPmin≤EP≤EPmax

(17)

式中：EP為電儲裝置的充電容量；EPmin和EPmax分別為電儲裝置充電容量下限和上限。

5 算例分析

5.1 規劃場景

考慮風-光-儲同時規劃，本文選取IEEE33節點配電系統開展案例分析，具體規劃節點布置如圖6所示。每個安裝節點上風電安裝容量上限為5MW，儲能裝置安裝容量上限為500kW，考慮充放能效率為90%，光伏安裝容量上限為4MW。本算例對三個規劃情境進行分析：(1)不考慮電價變化、電源及負荷的時序特性；(2)考慮四個時段分布式電源及負荷實際出力特性、分時電價；(3)考慮實時電價、分布式電源及負荷的時序特性。

圖6 規劃節點布置圖

算例采用本文所提出的多目標優化規劃模型對分布式電源、儲能單元進行容量配置，規劃過程中涉及的參數如表1、2所示，除接入電源節點外的其它節點負荷值均為給定值。

表1 情境(2)中出力特性及電價

表2 規劃過程中參數值

5.2 規劃結果

不同類型的負荷和分布式電源出力在不同季節不同時段表現出明顯差異。本論文針對三個規劃情境進行規劃分析，規劃算法采用NSGA-Ⅱ遺傳算法，雙目標對比趨勢如圖7、8所示，結果數據如表3所示。

圖7 情境(1)、(2)雙目標趨勢圖

圖8 情境(3)雙目標趨勢圖

表3 規劃結果

綜合對比上述表格數據，可知在利潤值與偏差值兩個目標函數上情境(3)規劃結果均為最優，說明考慮時序特性后配電網的經濟性得到有效提高。故對情境(3)進行詳盡分析，迭代數據結果如表4所示。

表4 情境(3)規劃數據

針對春、夏、秋、冬四季典型日的同一時刻(中午十二時)計算配電網系統中的潮流分布情況，對比結果如圖9、圖10所示，可以發現，多目標規劃問題中側重點不同會導致潮流分布的差別，側重偏差值時節點電壓變化趨勢平緩，側重利潤值時節點電壓變化明顯。

圖9 最低偏差對應潮流分布圖

圖10 最高利潤對應潮流分布圖

針對規劃結果進行回溯，計算一年四季中各典型日對應損耗值如圖11、圖12所示。由以上各圖表對比可知：季節不同、時段不同配電網網損也不相同，整體上夏季功率損耗較高，每個季節的16：00-21：00功率損耗最多。考慮時序特性直接影響著對分布式電源及儲能設備的規劃結果。不考慮分布式電源的時序特性及分時電價，無法真實地體現兩種電源實時出力值隨風速和光照的實際變化?？紤]時序特性，分布式電源實時出力值、負荷實時變化值因外界環境的變化而變化，因此對分布式電源的規劃應考慮電源、負荷、電價的時序特性，使規劃結果更符合實際。

圖11 最低偏差對應各季節損耗值

圖12 最高利潤對應各季節損耗值

6 總結

本文對分布式電源、負荷進行時序特性分析，并且考慮實時電價、節點功率平衡問題，在此基礎上以線路損耗和綜合費用為目標函數，采用非支配排序遺傳算法進行優化求解，通過算例分析結果可得出以下結論：負荷和分布式電源出力在不同季節不同時段具有明顯的差異，若不考慮時序特性，對分布式電源容量規劃會產生一定偏差。負荷和分布式電源出力的時序特性對分布式電源定容影響顯著，考慮時序特性更符合實際，規劃結果更優；配電網功率損耗隨負荷和分布式電源的時序特性而呈現出季節性、時段性，考慮時序特性使配電網經濟性更高；實時電價可有效緩解供/用電不平衡情況，具有一定實際意義。