基于遺傳算法的分布式光伏配網(wǎng)儲能優(yōu)化配置研究

馮 侃,邊 輝,陳麗娜,劉曉軍

(國網(wǎng)甘肅省電力公司平?jīng)龉╇姽?甘肅 平?jīng)?744000)

0 引言

化石能源發(fā)電產(chǎn)生的大量二氧化碳及有毒氣體,對自然生態(tài)環(huán)境造成了惡劣影響。為降低其對環(huán)境造成的影響并提升空氣質(zhì)量,國家加大了綠色、環(huán)保新能源的開發(fā)力度[1]。目前,分布式光伏裝機容量呈連年攀升的態(tài)勢。這使得光伏在電網(wǎng)的滲透率逐漸增大。光伏發(fā)電的直接影響因素為太陽輻照度。其中,晴朗、陰雨等不同天氣條件或者每日不同時段下光伏的輸出功率呈現(xiàn)較大差異。不確定性因素給配網(wǎng)的安全運行帶來了諸多不利影響,使得電力供應質(zhì)量下降[2]。由于光伏發(fā)電與電力負荷具有時序匹配差別,光伏輸出功率較大時,配網(wǎng)負荷可能處于較低水平。這就使得光伏發(fā)電無法得到全部消納。儲能技術是實現(xiàn)光伏消納的有效手段。在配網(wǎng)電力供應已滿足負荷需求的前提下,通過儲能充電可消納多余的電能。此外,通過儲能放電,可實現(xiàn)配網(wǎng)負荷的有效調(diào)節(jié)[3-4]。

茆美琴[5]等構建了廣義儲能配置的二層優(yōu)化模型,在對廣義儲能進行選址定容的基礎上,利用動態(tài)規(guī)劃方法確定儲能的最佳調(diào)度策略。但是該策略存在配電網(wǎng)電壓波動指標值較高、電網(wǎng)穩(wěn)定性不足等問題。王瑋[6]等針對可再生能源消納及其并網(wǎng)帶來的不確定性問題,首先構建了全釩氧化還原電池(vanadium redox battery,VRB)儲能模型,然后在對光伏、風電、負荷特性分析的前提下,將最低運行成本作為優(yōu)化目標,以實現(xiàn)VRB優(yōu)化配置策略的確定。但該模型具有計算效率低的問題。

遺傳算法在對自然進化過程進行模擬分析時,具有強大的全局尋優(yōu)能力,能獲得最佳搜索結果。通過對儲能的合理配置以改善分布式光伏配網(wǎng)的電能質(zhì)量、提高配網(wǎng)負荷的調(diào)節(jié)水平,是本文的研究重點。因此,本文提出基于遺傳算法的分布式光伏配網(wǎng)儲能優(yōu)化配置方法。該方法在提升節(jié)點電壓質(zhì)量的同時,改善了分布式光伏消納水平。

1 分布式光伏配網(wǎng)儲能優(yōu)化配置

1.1 復合儲能單元概述

1.1.1 復合儲能單元工作原理

本文將復合儲能單元接入分布式光伏配網(wǎng)中。該儲能單元主要由兩部分組成[7]。其一為具有快速充放電特點的超級電容器。超級電容器從配網(wǎng)的部分節(jié)點接入,能夠對配網(wǎng)光伏出力的隨機性、間歇性起到平抑的作用,從而改善配網(wǎng)的電能質(zhì)量。其二為蓄電池儲能。由于蓄電池儲能具有分配靈活、能量密度高等優(yōu)勢,將其接入分布式光伏配網(wǎng)以實現(xiàn)負荷的調(diào)峰,具有配網(wǎng)負荷削峰填谷效應,且能夠大幅改變整體負荷特性。其與超級電容器儲能協(xié)同作用,可以提高配網(wǎng)運行的安全性、穩(wěn)定性,從而有效抑制光伏出力的不穩(wěn)定性、提升配網(wǎng)光伏滲透率[8]。除此之外,本文利用復合儲能,可以解決配網(wǎng)光伏出力不確定性引發(fā)的配網(wǎng)電壓波動問題,使分布式光伏配網(wǎng)各節(jié)點電壓質(zhì)量得到提升。

1.1.2 蓄電池儲能的調(diào)峰優(yōu)化

本文在分布式光伏配網(wǎng)中配置蓄電池儲能。其目標是參與配網(wǎng)負荷的調(diào)峰調(diào)度,在改善配網(wǎng)調(diào)峰壓力的同時,能夠對配網(wǎng)的負荷特性進行有效調(diào)節(jié)。針對蓄電池儲能調(diào)度具備的靈活性、快速性等特點[9],為滿足配網(wǎng)負荷需求,本文根據(jù)配網(wǎng)的實際運行狀態(tài),通過對蓄電池出力進行實時調(diào)節(jié),以滿足分布式光伏配網(wǎng)的電力平衡約束。

在對分布式光伏配網(wǎng)負荷進行準確預測的前提下,為實現(xiàn)復合儲能單元的優(yōu)化配置,本文通過計算配網(wǎng)負荷值對配網(wǎng)調(diào)峰深度進行確定。蓄電池儲能的功率輸出值為:

(1)

1.2 儲能優(yōu)化配置模型

分布式光伏配網(wǎng)中,儲能單元以就近原則配置于分布式光伏電源的周邊。對其進行優(yōu)化配置,不僅需要綜合考慮分布式光伏投入、配網(wǎng)管理等多方面的收益,而且在其接入位置、容量的選擇以及各蓄電池的優(yōu)化調(diào)度等方面也需具有逐層深入的延續(xù)性特點[12]。因此,本文構建兩階段儲能優(yōu)化配置模型。第一階段將最低電壓波動、網(wǎng)損作為目標函數(shù),以確定復合儲能單元接入位置。第二階段將最低蓄電池儲能容量作為目標函數(shù),以實現(xiàn)復合儲能的運行優(yōu)化,并獲取最佳配置容量,從而提高配網(wǎng)分布式光伏利用率。

1.2.1 儲能配置的第一階段優(yōu)化配置模型

為確保配網(wǎng)電能質(zhì)量并提高電網(wǎng)經(jīng)營者的經(jīng)濟效益,第一階段以最小電壓波動、網(wǎng)損作為目標函數(shù),從而確定蓄電池儲能的最佳接入位置。第一階段優(yōu)化配置模型通過式(2)描述:

(2)

第一階段優(yōu)化模型需滿足以下約束條件。

①支路潮流約束。

I′k≤Ikmax

(3)

式中:I′k為對于支路k的電流值;Ikmax為支路k電流的最大值。

②節(jié)點電壓的上下限約束。

Uimin≤U′i≤Uimax

(4)

③儲能設備接入數(shù)量需滿足以下限制條件:

(5)

式中:nDESS為分布式光伏配網(wǎng)配置的儲能設備的總數(shù);Nmax為允許配置的儲能數(shù)量的最大值。

nDESS≤Nmax

(6)

1.2.2 儲能配置的第二階段優(yōu)化配置模型

通過第一階段優(yōu)化配置模型確定儲能設備接入數(shù)量和位置后,在第二階段優(yōu)化配置模型中,本文以分布式光伏投資者的經(jīng)濟效益作為考量因素,將配網(wǎng)接入的最低儲能設備總容量作為目標函數(shù),從而降低對儲能設備的投入。在分析儲能接入節(jié)點處的光伏、負荷潮流的基礎上,本文確定儲能設備的優(yōu)化調(diào)度策略,以實現(xiàn)儲能設備容量的優(yōu)化配置,并將優(yōu)化結果反饋給第一階段模型。第二階段優(yōu)化配置模型通過式(7)進行描述:

(7)

式中:f3為第二階段優(yōu)化的目標函數(shù),反映分布式光伏配網(wǎng)接入儲能設備需滿足的最小容量要求;WN(i)為對于接入節(jié)點i的儲能設備的額定容量。

在對儲能設備容量進行優(yōu)化配置時,首先確定接入點光伏、負荷的功率曲線,再獲取其優(yōu)化后的儲能輸出功率曲線,并進行容量的優(yōu)化配置。其描述為:

(8)

式中:ηCH,i、ηDCH,i分別為儲能節(jié)點的充、放電效率;W(n)為充放電能量;Wpos(n)為一個優(yōu)化調(diào)度周期儲能設備正能量的最大變化量;Wneg(n)為負能量的最大變化量;N為采樣數(shù)據(jù)總量;Ssocimin、Ssocimax分別為儲能單元的最小、最大荷電狀態(tài)。

第二階段優(yōu)化配置模型需滿足的約束條件如下。

①需滿足的電壓波動約束條件描述為:

(9)

根據(jù)電壓變化的國標要求(單位時間波動頻度為1

②復合儲能單元需滿足電量平衡條件。其描述為:

(10)

式中:Ssoci,0為對于儲能節(jié)點的最初荷電狀態(tài);Ssoci,t為t時刻的荷電狀態(tài)。

③荷電狀態(tài)限制條件描述為:

Ssocimin≤Ssoci,t≤Ssocimax

(11)

儲能設備荷電狀態(tài)約束的目的是使儲能設備始終處于安全運行狀態(tài)。這是提升蓄電池使用壽命的有效手段。

④儲能單元需滿足功率限制條件。功率限制條件可描述為:

(12)

⑤儲能設備需滿足充放電功率限制。充放電功率限制描述為:

(13)

式中:Pimax為節(jié)點i的最大額定功率。

1.3 基于改進遺傳算法的兩階段優(yōu)化模型求解

本文利用改進遺傳算法對分布式光伏配網(wǎng)的兩階段儲能優(yōu)化配置模型進行求解,通過最佳保留策略、交叉變異率的自適應變化對遺傳過程進行優(yōu)化,以提高算法的全局尋優(yōu)能力。

基于遺傳算法的儲能兩階段優(yōu)化配置模型求解流程如下。

①獲取分布式光伏配網(wǎng)運行數(shù)據(jù),并對各支路潮流進行求解,以完成相關數(shù)據(jù)的初始化處理。

②對兩階段優(yōu)化配置模型進行個體編碼,由此實現(xiàn)第一階段規(guī)劃種群的初始化。

③對配網(wǎng)中各時刻的光伏出力及負荷情況進行準確預測。

④根據(jù)第一階段規(guī)劃的初始種群的所有個體,完成第二階段規(guī)劃初始種群的確定;在此基礎上,完成各時刻不同狀態(tài)的潮流求解。通過粒子群算法確定復合儲能單元優(yōu)化調(diào)度策略,獲得第二階段優(yōu)化的最佳調(diào)度結果。

⑤將第二階段的優(yōu)化調(diào)度結果反饋給第一階段優(yōu)化配置模型。

⑥對第一階段優(yōu)化配置模型進行求解,通過選擇、交叉、變異、生成新種群等操作,完成個體的迭代遺傳。

⑦將最高遺傳次數(shù)Mmax作為算法結束的判定依據(jù)。當?shù)螖?shù)M>Mmax則停止計算,輸出最優(yōu)接入位置、容量及優(yōu)化調(diào)度策略;反之,返回步驟④,繼續(xù)迭代。

2 試驗分析

本文以某地區(qū)的分布式光伏配網(wǎng)作為研究對象進行試驗分析。分布式光伏配網(wǎng)結構如圖1所示。

圖1 分布式光伏配網(wǎng)結構

本文以夏季典型日作為研究目標進行分析。分布式光伏及不同類型負荷的功率曲線如圖2所示。

圖2 分布式光伏及不同類型負荷的功率曲線

由圖2可知,夏季典型日內(nèi),某配網(wǎng)分布式光伏的輸出功率總體呈先增大后減小的變化趨勢。在5:00～6:00,分布式光伏開始運行。在9:00～10:00,輸出功率呈緩慢增長。在10:00～14:00,光伏出力增長幅度較大,并逐步達到峰值。在15:00,輸出功率呈下降趨勢變化,直至18:00～19:00,光伏停止運行。三類負荷中,居民負荷所需電能最低,用電量呈波動性變化。在5:00～8:00,用電量逐步增大,至11:00前用電量呈回落趨勢變化。在11:00～13:00,用電量小幅上升。17:00～22:00為居民用電高峰時段。商業(yè)負荷電量耗用高于居民用電,在10:00～21:00用電量逐步攀升至峰值。工業(yè)用電量為三者之最,但不同時段所用電量波動性較小。本文將未接入光伏、并入分布式光伏但未配置儲能情況作為本文方法的對照組,通過對比不同運行策略下的電壓波動指標、網(wǎng)損的變化,分析本文方法的優(yōu)化配置性能。分布式光伏配網(wǎng)儲能優(yōu)化配置結果如表1所示。

表1 分布式光伏配網(wǎng)儲能優(yōu)化配置結果

分析表1可知,采用并入分布式光伏方法后,配網(wǎng)受到光伏出力不確定性的影響,致使電壓波動指標值與接入分布式光伏前相比出現(xiàn)了較大幅度變化。最高電壓波動值為3.65%,已遠超出合理波動范圍,造成配網(wǎng)電能供應質(zhì)量下降。試驗采用本文方法對配網(wǎng)儲能進行優(yōu)化配置,確定的最佳儲能接入節(jié)點分別為8、15、24、27、32。各節(jié)點容量分別為210、180、180、210、120。本文方法儲能優(yōu)化配置后,配網(wǎng)電壓波動指標降至1.95%,為三種運行策略下的最低值,同時網(wǎng)損成本也顯著降低。試驗結果表明,本文方法可實現(xiàn)分布式光伏配網(wǎng)儲能的優(yōu)化配置,并取得突出的配置效果。

試驗將本文方法應用于配網(wǎng)的儲能優(yōu)化配置中,選擇不同類型負荷節(jié)點5、22、28,通過各節(jié)點在不同時段儲能的充放電功率的變化分析本文方法的優(yōu)化調(diào)度結果。

不同類型負荷節(jié)點儲能的優(yōu)化調(diào)度結果如圖3所示。

圖3 不同類型負荷節(jié)點儲能的優(yōu)化調(diào)度結果

由圖3可知,在0:00～8:00,儲能單元放電可以滿足工業(yè)、居民負荷的用電需求,且在工業(yè)負荷下儲能放電功率高于居民負荷,而此時段的商業(yè)負荷所需電量較低,滿足負荷需求后可為儲能單元充電。在8:00～16:00,工業(yè)、商業(yè)、居民負荷的用電需求均有提高,需要儲能單元放電才能滿足用電需求,即達到保證分布式光伏輸出功率增大也能正常輸出的情況。在18:00～21:00,分布式光伏退出運行,而配網(wǎng)負荷需求仍不斷增大,可繼續(xù)采取儲能放電策略為配網(wǎng)提供足夠的電能以實現(xiàn)各類負荷的供應。在22:00～24:00,負荷量下降,可以停止儲能單元的調(diào)用,并為儲能單元充電。

試驗結果表明,儲能單元出力具有較高的靈活性。通過對儲能單元的優(yōu)化配置及調(diào)度,能夠對光伏并網(wǎng)引發(fā)的配網(wǎng)不穩(wěn)定性進行抑制;同時,能有效地調(diào)整配網(wǎng)負荷,使削峰填谷效用顯著。

3 結論

針對以往分布式光伏配網(wǎng)儲能存在電壓波動大的問題,本文提出基于遺傳算法的分布式光伏配網(wǎng)儲能優(yōu)化配置方法。本文以圖1結構的分布式光伏配網(wǎng)為研究對象,將本文方法應用于儲能的優(yōu)化配置中,通過分析不同時段光伏出力及負荷功率的變化、儲能最佳優(yōu)化分配結果及不同負荷類型下儲能的充放電功率,以驗證本文方法的優(yōu)化配置性能。試驗結果表明:本文方法可實現(xiàn)儲能的優(yōu)化配置,并確定最佳接入節(jié)點及容量。優(yōu)化配置后的儲能能夠實現(xiàn)配網(wǎng)負荷的調(diào)節(jié),具有削峰填谷效應。