新能源接入的配電網優化運行研究

國網上海市電力公司青浦供電公司 李曉春

1 引言

隨著全球對可再生能源的日益重視和能源結構轉型的推進，新能源的接入在配電網中變得越來越普遍和重要。然而，新能源的不穩定性、間歇性和分布式特點給配電網的運行帶來了諸多問題。例如，供需之間的不平衡、電壓和頻率的波動、功率質量的損耗等，給新能源的大規模接入配電網帶來了一系列的挑戰。為了確保配電網的可靠性、穩定性和經濟性，需要對新能源接入下的配電網進行優化運行研究。

2 新能源接入的現狀和挑戰

2.1 新能源接入的現狀

新能源接入的范圍和規模不斷擴大，涵蓋了太陽能光伏、風能、生物能等多種形式。在許多地區，已經建立起大規模的新能源發電項目，同時也出現了分布式發電的興起，如分布式光伏電站和小型風力發電系統，這些新能源裝置直接或間接地與配電網相連，向網絡注入電力。

2.2 新能源接入挑戰與問題

新能源發電的特點是不穩定和間歇性，受氣候條件和自然資源的影響較大，使新能源發電的功率產出難以準確預測，導致供需之間的不平衡和電網的不穩定。大規模新能源接入可能引起電壓和頻率波動，對電網的穩定性和供電質量產生影響，并且，傳統配電網的規劃和運行管理模式難以適應新能源接入的要求，需要制定新的規劃策略和運行管理機制，以優化新能源接入下的配電網運行[1]。

3 新能源接入配電網的運行優化問題

3.1 問題描述與目標函數定義

一是新能源發電和負荷匹配問題：在配電網中，新能源的不穩定性和間歇性使得新能源的發電量難以準確預測和控制，需要建立發電量和負荷之間的匹配關系，以實現供需平衡和最大化新能源利用率。

二是電壓和頻率控制問題：新能源接入可能導致電壓和頻率的波動，對電網穩定性和供電質量造成影響，需要設計控制策略和優化方法，確保電壓和頻率在合理范圍內，并減小波動幅度。

三是節能與經濟性問題：配電網的運行成本和能耗是需要考慮的重要因素。通過優化配電網的運行策略，如合理調整負荷分配、優化電網拓撲結構等，可以實現節能和經濟性的目標[2]。

為了解決新能源接入配電網的運行優化問題，需要定義適當的目標函數。應綜合考慮的因素包括：最小化停電時間和頻率，確保用戶的供電可靠性和滿意度；最小化總體運行成本，包括發電成本、線損成本和設備運行維護成本；最小化電壓和頻率的波動幅度，確保電網的穩定運行；最大化新能源的利用率，提高可再生能源的占比和使用效率。

3.2 約束條件分析

在新能源接入的配電網中，優化運行需要考慮各種約束條件，以確保電網的穩定性、安全性和經濟性。新能源接入配電網優化運行中的約束條件詳見表1。

表1 新能源接入配電網優化運行中的約束條件

約束條件是在新能源接入的配電網中優化運行時需要考慮的重要因素，確保了電網的穩定運行、供需平衡和電力質量滿足要求。

3.3 優化模型建立

3.3.1 目標函數定義綜合考慮供電可靠性、供電成本、電網穩定性和新能源利用率等因素，定義綜合目標函數：

式中，J表示綜合優化目標函數，包括總體運行成本（Ccost）、停電時間和頻率（Creliability）、電壓和頻率波動（Cstability）和新能源利用率（Cutilization）。

每個目標函數前面的系數（α、β、γ、δ）表示其在綜合目標中的權重或重要性。

3.3.2 建立混合整數線性規劃模型

電力平衡約束，新能源注入功率必須與負荷需求相匹配，即Pgeneration=Pioad；電壓約束，各節點的電壓必須在預定范圍內，即Vmin≤Vnode≤Vmax；頻率約束，電網的頻率必須保持在合理的范圍內，即fmin≤f≤fmax；輸電線路容量約束，輸電線路的電流不能超過其額定容量，即Iline≤Imax；電壓跌落約束，電網中的電壓跌落必須在可接受的范圍內，即Vdrop≤Vdropmax。

3.3.3 求解方法

根據模型的規模和復雜性，可以采用傳統的優化算法（如線性規劃、整數規劃求解器）或啟發式算法（如遺傳算法、粒子群優化算法）進行求解。

4 優化方法與算法

4.1 傳統優化算法

傳統優化算法有線性規劃、整數規劃、混合整數規劃、非線性規劃等算法，根據具體問題的特點和要求，選擇適當的優化算法來求解，以獲得配電網運行的最優策略[3]。

4.2 智能優化算法

常見的智能優化算法有遺傳算法、粒子群優化算法、蟻群算法、人工神經網絡算法等，這些智能優化算法具有一定的并行性和自適應性，能夠處理復雜的非線性問題，對于求解新能源接入配電網優化問題具有一定的優勢。

4.3 適用于新能源接入配電網的優化方法選擇與比較

在新能源接入配電網的優化研究中，選擇合適的優化方法對于獲得高效、可靠的配電網運行策略至關重要[4]。新能源接入配電網的優化方法的選擇與比較詳見表2。

表2 新能源接入配電網的優化方法的選擇與比較

根據新能源接入配電網的特點和問題需求，如果問題具有復雜的非線性關系、非凸約束或涉及大量離散變量，智能優化算法可能更適合；如果需要精確的最優解，傳統優化算法通常能夠提供更可靠的結果[5]。

5 案例研究與試驗結果

5.1 案例描述與數據收集

5.1.1 案例描述

選取一個具有10個供電節點和20個負荷節點的配電網作為案例研究對象，在該配電網中，已成功接入了一個光伏發電系統，該系統具有50 kW 的發電容量。

5.1.2 數據收集

收集并記錄配電網的網絡拓撲信息，包括節點之間的連接關系和線路參數。例如，節點1和節點2之間有一條線路，其額定容量為10kVA。

收集并記錄配電網中各個負荷節點的負荷數據。例如，負荷節點1表示居民用電，其負荷大小為2kW；負荷節點2表示商業用電，其負荷大小為5kW。

收集并記錄光伏發電系統的發電數據。例如，光伏發電系統的發電效率為0.15，即每單位光照下發電容量的15%。

收集并記錄配電網的實際運行數據，如節點電壓、線路功率流等。例如，節點1的電壓為220V，線路1的功率流為8kVA。

通過收集此類數據，可以建配電網模型，并進行優化模型的求解和試驗分析。

5.2 模型求解與參數設置

5.2.1 模型求解方法

一是傳統優化算法：對于本案例中的優化問題，使用混合整數線性規劃算法進行求解。

二是智能優化算法：采用遺傳算法作為智能優化算法進行求解。遺傳算法通過模擬自然界的進化過程，能夠在搜索空間中找到較優解。

5.2.2 參數設置

一是目標函數權重：優化目標是最小化系統總線損耗和保持節點電壓在一定范圍內，根據具體需求，可以設定兩個目標函數的權重，如系統總線損耗權重為0.8，節點電壓偏差權重為0.2。

二是約束條件設置：根據配電網的實際情況和要求，對約束條件進行設置。例如，節點電壓范圍可以設置為210V 至230V，線路功率限制可以根據線路容量設定。

三是優化算法參數：對于遺傳算法，需要設置相關參數，如種群大小、迭代次數、交叉率、變異率等。例如，可以設置種群大小為50，迭代次數為100，交叉率為0.8，變異率為0.1。

通過將參數設置和模型求解方法應用于案例數據，可以得到優化結果并進行進一步的分析。對比不同算法的求解效果，評估其在新能源接入配電網優化問題上的適用性和性能。

5.3 試驗結果分析和討論

根據在前面的部分中建立的優化模型，并使用所選的優化算法進行求解，獲得試驗結果。

5.3.1 優化結果

一是最優目標函數值。通過求解優化模型，獲得了最優的目標函數值，即系統總線損耗的最小化。例如，得到一個最優目標函數值為10kW。

二是決策變量值。對應于最優目標函數值，獲得相應的決策變量值，如各節點的電壓和線路的功率流分配等。

5.3.2 性能評估

一是目標函數值對比。可以將所選的優化方法與傳統算法進行對比，評估其在目標函數值上的性能差異。

二是約束條件滿足度。分析優化結果，檢查是否滿足所設定的約束條件。例如，節點電壓是否在規定范圍內，線路功率是否不超過額定容量等，確保優化結果的可行性和合規性。

三是收斂性和求解時間。評估所選優化算法的收斂性和求解時間，觀察算法在迭代過程中的收斂速度和穩定性，以及求解時間是否滿足實際應用的要求。

5.3.3 結果討論

通過對試驗結果的分析和討論，對所選的優化方法在新能源接入配電網優化問題中的效果進行評估，并得出結論和進一步的研究方向。

6 結語

本文通過對新能源接入的配電網優化運行問題的研究，選擇了適用的優化方法并進行了試驗分析。研究結果表明，在新能源接入配電網中，優化模型和所選優化方法能夠有效提升系統性能和經濟效益，并為進一步優化配電網的運行和新能源的可持續發展提供了理論和實踐基礎。需要注意的是，本文的研究結果基于特定的案例和數據，實際應用中的情況可能存在差異。因此，進一步的研究和實踐應考慮具體的配電網特點和實際需求，以優化新能源接入的配電網的運行和管理。