可再生能源接入下配電網協同調度策略研究

宮 帥,方 圓,曹彎彎,張 敏,吳小華

(1.國網安徽省電力有限公司信息通信分公司,安徽 合肥 230061;2.安徽繼遠軟件有限公司,安徽 合肥 230088)

0 引言

可再生能源在化石能源不斷減少和全球性環境危機不斷加劇的背景下得到了飛速發展[1]。光伏與風力發電是可再生能源中的典型代表。當光伏、風能進入配電網絡時,會對電力系統的運行造成一定的影響。因此,在提高可再生能源利用效率的同時保證配電網運行的安全性和經濟性,是目前亟需解決的問題[2]。

國內一些學者對此開展了研究。李彥吉等[3]提出考慮效率、效益與碳減排提升的含可再生能源的配電網投資優選模型,在用能需求、預期效益和投資額度等約束條件下構建協同調度模型,結合非支配排序遺傳遞推最小二乘法(non-dominated sorting genetic algorithm-II-recursive least square,NSGA-II-RLS)完成調度。該策略調度后配電網的網損值和棄風棄光率較高。任智君等[4]提出含高比例可再生能源的配電網靈活資源雙層優化配置,將配電網運行成本最小作為調度目標,將棄風棄光量和網損作為約束條件,構建協同調度模型。該模型通過粒子群優化算法求解,從而完成調度。此方法存在靈活性不足率高和系統綜合安全性差的問題。朱俊澎等[5]提出考慮移動氫儲能和高密度可再生能源的主動配電網優化調度,根據軟開關模型精確線性化建模策略,構建多座氫儲能電站在配電網內的優化調度混合整數線性規劃模型,以此實現對配電網的優化調度。該策略存在優化后的配電網功率網損較高的問題。查永星等[6]提出基于多目標多任務進化算法的含可再生能源混合發電系統優化調度,通過構建優化調度模型,結合多目標多任務進化算法,完成發電系統的優化調度。該策略調度后棄風棄光率較高。

為了解決上述策略中存在的問題,本文提出1種含可再生能源的配電網協同調度策略。該策略通過構建目標函數,并設置儲能運行約束條件和雙向潮流約束條件,采用交叉熵隨機抽樣算法獲取目標函數的最優解,從而完成含可再生能源配電網的協同調度。試驗結果表明,所提策略能夠實現配電網的優化調度。

1 含可再生能源的配電網協同調度研究

1.1 目標函數

電力物聯網下含可再生能源的配電網協同調度策略利用電力物聯網獲取電力數據,將網損水平最小、可再生能源利用率最高[7]和系統運行成本最低作為目標,構建目標函數。

①系統運行成本。

本文設T為調度周期,h;VD(t)為可再生能源在t時段的運行成本,元;VIL(t)為可中斷負荷(interuptible load,IL)在t時段產生的費用,元。本文構建目標函數G1min,以降低配電網在運行過程中產生的成本:

(1)

式中:VH(t)為配電網在t時段的購電成本,元;VE(t)為儲能設備在t時段的運行成本,元。

本文設μH(t)為t時段配電網的購電價格,元/kWh;AH(t)為t時段配電網對應的注入功率,W;Δt為單次調度時間間隔,h;T′為儲能設備對應的節點集合。本文設置2個缺電成本系數為L1、L2和中斷意愿因子為υk′。此時,VH(t)、VD(t)、VE(t)、VIL(t)可通過式(2)計算得到:

(2)

通過式(1)和式(2)的計算,能夠得出系統的最低運行成本,從而有效降低配電網的運行費用。

②可再生能源利用。

(3)

根據式(3),可以計算出發電功率消減量的最小值,從而提升配電網可再生能源的利用率。

③配電網網損。

配電網的運行情況可通過網損反映[10]。本文設O為線路在配電網中的節點集合;AJ為線路J在配電網中的有功功率,W;UJ為線路J在配電網中對應的電壓,V。

本文將網損最小作為目標,構建目標函數G3min。

(4)

式中:XJ為線路J在配電網中的阻抗值,Ω;WJ為線路J在配電網中的無功功率,Var。

通過式(4)構建的配電網網損目標函數,可以計算出最小網損值,以增加配電網的運行效率。

1.2 約束條件

根據構建的目標函數,設置儲能運行約束條件和雙向潮流約束條件。設置這2個條件是為了防止配電網中的儲能單元出現過放和過充現象,以保證配電網的安全運行。

①儲能運行約束。

本文設Ri,t為t時段儲能單元i對應的電量,kWh;tc為儲能單元對應的充電效率;Ri,0為起始時刻儲能單元i對應的電量,kWh;SOC,i,t為t時段儲能單元i的荷電狀態[11]。

配電網的荷電狀態和電量變化情況應滿足:

(5)

②雙向潮流約束。

儲能單元在配電網中的潮流雙向約束條件可以表示為:

(6)

2 函數求解

根據構建的可再生能源配電網協同調度目標函數,本文采用交叉熵隨機抽樣算法,求解含可再生能源的配電網協同調度目標函數的最優解,以實現對可再生能源配電網的協同調度。

本文用{f(x;v),v∈V}表示參數v在有限狀態空間δ中的概率分布密度函數簇,則目標函數在此狀態下的最大值ηmax為:

(7)

本文采用以下相關隨機問題表示含可再生能源配電網協同調度優化問題:

m(η)=Au[f(X)≥η]=RuI{f(x)≥η}

(8)

式中:Ru為事件期望;Au為X對應的概率量度;I{f(x)≥η}為指示函數。

(9)

可再生能源配電網協同調度目標函數求解流程如圖1所示。

圖1 可再生能源配電網協同調度目標函數求解流程圖Fig.1 Renewable energy distribution network cooperative scheduling objective function solution flowchart

3 試驗與分析

為了驗證含可再生能源的配電網協同調度策略的整體有效性,本文選取某含可再生能源的配電網作為測試對象,采用所提策略對其展開調度測試。配電網包括5個220 kV電源點、25個變電節點。光伏和儲能電站安裝在節點16和節點20上。其中:光伏電站額定功率為200 kW;儲能電站額定容量為150 kW。配電網的相關參數設置如下:SO2治理費用為14.5元/kg;可再生能源電量補償價格為0.13 元/kWh;CO2治理費用為0.25 元/kg;主網購電價為0.5 元/kWh;NOx治理費用為65 元/kg;網損電價為0.4元/kWh;SO2排放系數為1.7 g/kWh;棄風棄光懲罰電價為0.5 元/kWh;CO2排放系數為885 g/kWh。

試驗采用電力物聯網下含可再生能源的配電網協同調度策略調度前后的配電網網損值。配電網調度前后的網損值如圖2所示。

圖2 配電網調度前后的網損值Fig.2 Network loss values before and after distribution network scheduling

由圖2可知,采用電力物聯網下含可再生能源配電網協同調度策略調度優化后,配電網的網損值在680 MWh以內,明顯低于調度前的網損值。所提策略在調度過程中將網損水平最小作為目標對配電網展開調度優化,可有效降低配電網的網損值。

棄風棄光率越低,表明配電網的調度效果越好。本文將其作為指標,對比調度前后配電網的棄風棄光率。配電網調度前后的棄風棄光率如圖3所示。

圖3 配電網調度前后的棄風棄光率Fig.3 Wind and light abandonment rates before and after distribution network scheduling

分析圖3可知,采用所提策略調度后,配電網每月的棄風棄光率明顯降低,保持在30%以內,使得能源利用率提高。這有效降低了配電網的棄風棄光率。

本文以靈活性不足率和系統綜合安全性作為指標,測試電力物聯網下可再生能源配電網協同調度策略的整體性能。

靈活性不足率越低,表明策略的適應性越強;相反,靈活性不足率越高,則表明策略的適應性越弱。系統綜合安全性越高,表明調度后的配電網運行的安全性越好。

靈活性不足率和系統綜合安全性測試結果如表1所示。由表1可知,采用電力物聯網下含可再生能源配電網協同調度策略調度后,配電網的靈活性不足率均低于10%,系統綜合安全性指數接近1。該結果表明本文策略具有良好的調度性能。

表1 靈活性不足率和系統綜合安全性測試結果Tab.1 Insufficient flexibility rate and comprehensive system security test results

為了更進一步驗證所提策略的有效性,本文采用文獻[3]策略與文獻[4]策略作對比,對配電網優化調度后的功率進行檢測。不同策略下配電網優化調度后的功率如圖4所示。

圖4 不同策略下配電網優化調度后的功率Fig.4 Power after optimal dispatching of distribution network under different stratgegies

由圖4可知,在優化調度前,配電網的功率波動幅度較大,采用所提策略對配電網優化調度后,其功率值在1.48 MW左右,波動幅度較小。而文獻[3]策略與文獻[4]策略功率值波動較大,且功率值低于1.2 MW。所提策略對配電網調度優化后,降低了功率波動,提高了配電網整體運行效率。

配電網在運行調控中會產生一定的損耗,進而影響設備使用壽命。為了保證配電網的安全、降低新能源發電的成本,本文對配電網功率損耗進行優化調度。不同策略優化后配電網功率損耗如圖5所示。

圖5 不同策略優化后配電網功率損耗Fig.5 Power loss in distribution network after optimization by different strategies

由圖5可知,采用所提策略優化后配電網功率損耗與調度前相比明顯降低,最大值低于200 kW,而文獻[3]策略與文獻[4]策略的功率損耗沒有明顯的降低。通過對比可知,所提策略優化后的配電網功率損耗最低,能夠降低新能源發電的成本。

4 結論

可再生能源發電具有不確定性,將其接入配電網時會對配電網的運行安全產生影響。目前,配電網協同調度方法存在網損值高、棄風棄光率高、靈活性不足率高和系統綜合安全性差的問題。本文提出電力物聯網下含可再生能源的配電網協同調度策略。所提策略在調度約束條件的基礎上建立含可再生能源配電網系統調度的目標函數,有效解決了目前策略中存在的問題。試驗結果為:①所提策略的網損值、棄風棄光率得到了有效降低;②配電網的靈活性不足率在10%以內、增加了系統綜合安全性指數;③所提策略對配電網調度優化后,配電網的功率波動以及功率損耗得到有效降低。

試驗結果驗證了所提策略的整體有效性。該策略為含可再生能源配電網的安全運行提供了保障。