考慮需求側響應的分布式儲能資源管理及協同調控策略研究

孫家正，胡大偉，孫絲蘿，劉桁宇，王盼峰

(1.國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院，遼寧 沈陽 110006；2.國網大連供電公司，遼寧 大連 116000)

在新型電力系統背景下，電網及能源供應發展呈現新能源接入比例大幅度提高、系統穩定及可靠性變弱、安全特性復雜、供需失衡及調峰能力不足等特點。為滿足未來源網荷儲互動性加強、電力商業模式日漸成熟的需求，儲能資源將成為電力系統商業化、數字化、協同化的重要技術手段[1]。分布式儲能技術也將由傳統的集中調控轉向多主體、多向互動模式，通過多主體參與、多設備協調的調控，實現在雙碳背景下電力系統新業態轉型、完善電力的社會屬性、增強電力的商品屬性、挖掘電力數據潛在價值、提升用戶用電滿意度、考慮需求側響應實現資源的優化配置[2-3]。

面對大量新興負荷接入及新能源的快速增長，分布式儲能技術作為一種新興的技術手段，在延緩配電設備擴容升級和改善電能質量方面具備潛在的應用價值。首先，儲能系統變流器具備四象限運行能力，可實現有功和無功的解耦控制，并根據需求側負荷變化，快速調節儲能系統出力，從而達到優化潮流分布、改善臺區電能質量的目的。其次，儲能系統可發揮削峰填谷作用，降低配電及變電線路在高峰時段的負載率及安全運行風險，可發揮備用電源作用，減少臺區停電時間，提升臺區用電可靠性和供電服務能力。同時，基于其靈活特性，多點分散的臺區儲能裝置可在高峰或尖峰負荷時段緩解負荷供入阻塞問題，延緩配網擴容升級，提升電網投資經濟性[4-5]。

針對以上場景及需求，本文提出一種考慮需求側響應的分布式儲能資源管理及協同調控策略。首先，構建考慮需求側響應的分布式儲能資源調控模型，針對潮流模型的非凸性問題，提出混合整數二階錐規劃(mixed integer second order conic programming, MISOCP)求解模式。其次，在模型基礎上研究考慮儲能的人-機協同資源管理及交互協同調控策略。最后，提出基于分布式儲能的資源管理系統開發設計方案。

1 分布式儲能充放電模型

分布式儲能因其靈活、具備毫秒級響應能力的特性，是參與需求側響應的絕佳資源，在分布式儲能參與需求側響應的模型設計階段需要考慮儲能充放電過程及其容量約束[6]。

(1)

同時，在風光資源波動較大的情況下，需考慮儲能與棄風棄光的平衡問題。在調控過程中可考慮切除小部分可中斷負荷以滿足系統平衡穩定。

(2)

2 需求響應模型構建及求解

2.1 目標函數

配電網網絡拓撲結構可表征為結構G=(N,L)，其中N為系統節點集；L為支路集。節點i和節點j之間的支路表示為ij。iij,t表示t時刻線路ij的電流；rij為線路ij的阻抗。根據儲能參與響應場景及電網經濟運行需求，考慮需求側響應的儲能優化目標可包含網損小、可調控潛力大、響應積極性高、負荷補償成本小、開關次數少等多目標以適應人機交互場景[7]。本文以基于分時電價的儲能用電成本最小化為目標舉例，建立模型如下。

(3)

2.2 約束條件

為表征分布式儲能與負荷投入情況及供電線路路徑選擇，設置αij,t為t時刻母線j是否投入使用的二進制變量；βij,t為t時刻線路ij的投入情況的二進制變量。相關具體約束如下。

a.線路有功功率平衡約束

(4)

式中：v(j)為母線j的子母線集合；w(j)為母線j的父母線集合；Pij,t為t時刻線路ij的有功功率；PLj,t為t時刻節點無功負荷。

b.線路無功功率平衡約束

ΔQLj,t),?j∈NL,?t∈T

(5)

式中：Qij,t為t時刻線路ij的無功功率；xij為線路ij的阻抗；QLj,t為t時刻節點無功負荷。

c.電壓降等式約束

(6)

式中：uj,t為配電網t時刻節點j的電壓。

d.視在功率等式約束

(7)

e.電壓安全運行約束

umin≤uj,t≤umax,?j∈NL,?t∈T

(8)

式中：umax和umin分別為配電網安全電壓上下限。

f.線路傳輸容量約束

?t∈T

(9)

g.輻射網拓撲約束

(10)

2.3 求解方式

潮流模型的非凸性導致問題難以求解，本節提出利用松弛方式能夠將配電網潮流模型轉化為凸優化模型[8]。

首先用變量替換，如式(11)、式(12)：

(11)

(12)

則得到潮流方程：

(PLj,t-ΔPLj,t)2+(QLj,t-ΔQLj,t)2=Iij,tUj,t,?t∈T

(13)

通過式(14)進行松弛處理得到：

(PLj,t-ΔPLj,t)2+(QLj,t-ΔQLj,t)2≤Iij,tUj,t,?t∈T

(14)

采用二階錐形式表示如下：

(15)

求解域變換如圖1所示。將考慮用戶響應的解空間策略投影至錐體上，將問題轉換為一個混合整數二階錐規劃，從而通過現有求解器(如CPLEX，GUROBI)，快速獲得全局最優解。

3 資源管理及協同調控策略

在新型電力系統中，儲能將在電網調控及運行中擔任重要角色，而隨著電子化與數字化電網趨勢發展，包含分布式儲能在內的資源管理與協同調控也面臨新的方式。未來電網資源調控將呈現多元、智能、協同的趨勢。多元是指調控主體由過去的網側變為源網荷儲均參與調控，用戶、儲能都會成為調控的重要主體；智能即智能電網發展趨勢，經驗與能力決策為主要方式的調控手段已被淘汰，智能算法與智能推薦技術的引進，將極大提升調控精準性與快速性；協同即為人-機協同，人既包含電力人員，也包括電力用戶，機器給出決策推薦與信息整合、調控人員決策、電力用戶給出響應，加強互動性，取長補短[9]。根據以上思路，資源管理及協同調控策略如圖2所示，主要分為如下幾個階段。

a.數據中臺獲取電網狀態參數及用戶用電情況等信息，進行數據整合，通過智能計算模塊發現電網薄弱點及需要修正狀態偏離。

b.調控人員根據信息推薦，獲取經驗操作及相關調度規程，實現狀態感知及狀態估計，并進行虛擬操作的邏輯演繹，形成調控決策策略。

c.以分布式儲能等新能源以及用戶互動結果為基礎，修正調控決策，可通過多級多輪次互動形成精細化調控方案。

d.下達調控策略，反饋測算調控結果，記錄策略數據，形成智能決策方案，通過強化學習等方式構建決策智能體，為后續調控員物理-數據-知識聯合驅動決策奠定基礎。

調控員擅長創造和靈活運用及判斷推理聯想工作，計算機擅長完成重復、程式化及計算演繹任務，人機決策需要結合場景變化，基于任務的屬性進行人機功能的分配，綜合考慮效率、安全性、可靠性分階段完成符合邏輯的系統演進和迭代，并給出有效決策。

4 分布式儲能資源管理系統研發

為所提控制策略提供有效驗證途徑，本節提出基于分布式儲能的資源管理系統開發設計方案。首先，基于Matlab環境構建考慮需求側響應的分布式儲能優化模型，通過YALMIP編程實現。隨后，借助Gurobi 9.0求解，硬件為Intel ? Core i7，2.5 GHz，8.00 GB內存。資源管理及協同調控策略交互采用Python標準GUI Tkinter進行開發。在Matlab中編譯二階錐優化程序，最后可通過python中Matlab.engine功能實現模型調用，并設置傳參接口。分布式儲能資源管理系統測試界面主要包括儲能基礎數據、輔助問答、策略推薦、用戶交互、策略存儲5個模塊。通過調控人員與用戶的協同運作，實現分布式儲能資源管理及靈活調控。

5 結語

本文通過分析分布式儲能在資源管理與調控協同方面的特性，構建了考慮需求側響應的分布式儲能優化模型，采用二階錐松弛方式將配網潮流模型轉化為凸優化模型，研究了基于人-機協同的資源管理及協同調控策略，并提出了分布式儲能資源管理系統開發設計方案，為后續分布式儲能參與新型電力系統建設及協同控制提供參考。