配電網(wǎng)中分布式儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置方法

唐文左，梁文舉，崔榮，曾銳，賈龍，周川杰，胡澤春

(1.國網(wǎng)重慶市電力公司經(jīng)濟技術研究院，重慶市 401120； 2.清華大學電機系，北京市 100084)

(1. Economic & Technology Research Institute, State Grid Chongqing Electric Power Company, Chongqing 401121, China;2. Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

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配電網(wǎng)中分布式儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置方法

唐文左1，梁文舉1，崔榮1，曾銳1，賈龍2，周川杰2，胡澤春2

(1.國網(wǎng)重慶市電力公司經(jīng)濟技術研究院，重慶市 401120； 2.清華大學電機系，北京市 100084)

分布式儲能系統(tǒng)接入配電網(wǎng)可與分布式電源形成互補，彌補后者由于出力的隨機性對配電網(wǎng)安全和經(jīng)濟運行造成的負面影響，還可對配電網(wǎng)與主網(wǎng)的功率交換進行調節(jié)，起到削峰填谷的作用。而對分布式儲能系統(tǒng)接入配電網(wǎng)進行優(yōu)化配置是實現(xiàn)上述作用的基礎，基于此，提出了配電網(wǎng)中分布式儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置方法。首先，為處理負荷功率、風電和光伏發(fā)電的隨機性，利用聚類算法得到典型日負荷曲線、典型風電和光伏發(fā)電出力曲線。其次，以儲能系統(tǒng)投資與運行成本最小為目標，考慮接入位置、功率大小和配電網(wǎng)安全運行等約束條件，建立多時段非線性混合整數(shù)優(yōu)化模型，并采用兩層優(yōu)化的方法求解模型。該方法在外層采用改進的遺傳算法對儲能系統(tǒng)的配置方案進行優(yōu)化，在內(nèi)層采用最優(yōu)潮流算法對配置方案的儲能充放電進行優(yōu)化。最后，對一個含風電和光伏發(fā)電的配電系統(tǒng)進行測試，證明了該方法的有效性，并分析了風電和光伏發(fā)電的額定功率、負荷需求變化等因素對儲能系統(tǒng)配置結果的影響。

分布式儲能系統(tǒng)；配電網(wǎng)；優(yōu)化配置；遺傳算法；最優(yōu)潮流算法

0 引 言

隨著能源需求的不斷增長和環(huán)境保護壓力的增大，分布式電源的大量并網(wǎng)對電網(wǎng)帶來了不容忽視的沖擊，電網(wǎng)負荷峰谷差的增大嚴重影響了電網(wǎng)的安全性和經(jīng)濟性。儲能系統(tǒng)的接入為解決這些問題提供了新的途徑。儲能系統(tǒng)可以有效地實現(xiàn)需求側管理，消除晝夜峰谷差，平滑負荷，提高電力設備利用率，降低供電成本，提高對新能源發(fā)電的消納能力[1-4]。

目前國內(nèi)外許多學者對配電網(wǎng)中分布式儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置問題進行了研究。文獻[5]通過接入儲能系統(tǒng)來延緩變電站的擴容，考慮儲能系統(tǒng)的充放電效益來獲得購售電價差，并建立了變電站擴容與電池儲能系統(tǒng)容量配置的協(xié)調規(guī)劃方案。文獻[6]從削峰填谷能力、電壓質量以及功率主動調節(jié)能力3個方面建立了主動配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)多目標優(yōu)化配置模型。文獻[7]研究了配電網(wǎng)中引入儲能系統(tǒng)在降低發(fā)電側、輸配電側建設容量投資和減少重要用戶停電損失費用方面帶來的經(jīng)濟價值，分析了降低配電網(wǎng)絡損耗和利用分時電價減少電量電費獲得的經(jīng)濟效益，建立了經(jīng)濟性最優(yōu)條件下適合不同儲能類型的容量優(yōu)化配置模型。文獻[8]研究了不同分布式電源與儲能系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)輸出特性下，配置容量和接入位置的優(yōu)化問題。文獻[9]采用了簡化的方法來計算配電網(wǎng)運行過程中的網(wǎng)損，根據(jù)配電網(wǎng)輻射狀的特點建立了電池儲能站的優(yōu)化模型。文獻[10]介紹了通過采用遺傳算法和序列二次規(guī)劃(sequence quadratic program, SQP)算法來獲取最佳儲能設備接入點和接入規(guī)模的儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置方法，并介紹了4種案例來體現(xiàn)儲能系統(tǒng)在智能電網(wǎng)骨架中的潛在優(yōu)勢。文獻[11]提出了一種在火力發(fā)電系統(tǒng)中接入最佳規(guī)模儲能系統(tǒng)的方法，并利用禁忌搜索的方法來求解該優(yōu)化問題。文獻[12]介紹了利用Benders分解方法來實現(xiàn)儲能系統(tǒng)對電力系統(tǒng)電壓控制的最大幫助，并在不同規(guī)模、負荷的分布式發(fā)電中進行測試。文獻[13]提出在含有風電出力的配電網(wǎng)中接入一個電池儲能系統(tǒng)，為分布式電源的所有者提供最大的收益，并且確定儲能系統(tǒng)的規(guī)模來容納所棄掉的風能，同時分析和驗證了電池儲能系統(tǒng)的可行性。

分布式儲能配置的難點在于充分考慮配電網(wǎng)的不同運行條件(特別是分布式電源的不確定性)和儲能系統(tǒng)充/放電的能量耦合約束，但已有文獻尚未給出合理的解決方法。基于此，本文對含有分布式電源的配電網(wǎng)中接入儲能系統(tǒng)的最優(yōu)配置問題進行研究。采用聚類算法得到負荷和出力的典型日曲線，用于系統(tǒng)運行條件的評估和選取。以投資和運行成本最小為目標，考慮儲能系統(tǒng)接入位置、功率/能量和配電網(wǎng)安全運行約束等條件，建立多時段混合整數(shù)非線性優(yōu)化模型。利用遺傳算法在外層對儲能系統(tǒng)的容量和位置進行優(yōu)化，在內(nèi)層通過多時段最優(yōu)潮流計算來評估每種方案的適應度函數(shù)，最終得到最佳的儲能系統(tǒng)配置方案。

1 典型日的確定方法

在規(guī)劃期內(nèi)對儲能系統(tǒng)在配電網(wǎng)中的運行狀況進行模擬評估，需要對負荷需求的變化以及配電網(wǎng)中分布式電源的出力變化進行分析，這兩者的變化對儲能系統(tǒng)的成本評估至關重要。

本文考慮風電和光伏發(fā)電兩類分布式電源。對負荷、風電和光伏發(fā)電按年度考慮其變化特性。同時，考慮到1年內(nèi)負荷和分布式發(fā)電的數(shù)據(jù)量很大，本文采用多個典型日來代表全年負荷、風電和光伏發(fā)電的變化。這樣不僅可以較好地反映負荷和分布式電源的變化，有利于客觀地評估儲能系統(tǒng)的配置方案，而且還可以大大提高計算的效率。采用聚類的方法處理歷史數(shù)據(jù)，從而得到負荷、風電和光伏發(fā)電的典型日曲線。

1.1k均值聚類算法

k均值聚類算法計算簡單、收斂速度較快，因此本文采用該算法進行聚類分析。其聚類原則為最小化樣本與所屬聚類中心的距離，如式(1)所示。

(1)

式中：a為初始聚類中心個數(shù)；N為樣本數(shù)；n為樣本編號；cnm為第n個樣本是否屬于m類;xn為待聚類的相關因素;ωm為類Rm的聚類中心。

cnm定義如下：

(2)

1.2 聚類中心的確定

k均值算法對聚類中心初始點的要求較高，可能會因初始點的不同而導致最終結果的不同，因此需要合理地選擇聚類中心?；镜慕鉀Q方法如下：

(1)確定聚類的數(shù)目m；

(2)將樣本從小到大排列；

(3)將樣本平均分成m個區(qū)間，確定每個區(qū)間的樣本數(shù)，對樣本從小到大排序并進行區(qū)間劃分；

(4)計算每個區(qū)間的樣本平均值，平均值即為該區(qū)間的初始聚類中心。

按照以上聚類算法的步驟，從不同的劃分角度可以得到負荷、風電和光伏發(fā)電等多個典型日曲線，同時考慮三者之間的相關性進行相互分組，可以得到多個場景下的典型日曲線組合，每個場景在1年中對應有不同的天數(shù)。

2 分布式儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置模型

本文對含有分布式電源的配電網(wǎng)中配置儲能系統(tǒng)的接入位置和接入容量進行優(yōu)化研究，并對每種配置方案進行經(jīng)濟性評估，從而確定最優(yōu)的儲能系統(tǒng)配置方案。

2.1 目標函數(shù)

考慮配電網(wǎng)的網(wǎng)損費用、儲能系統(tǒng)投資成本、主網(wǎng)和分布式電源向配電網(wǎng)注入無功功率的費用，以及儲能系統(tǒng)通過價格套利的收益，目標函數(shù)如式(3)所示。在成本和收益計算時，考慮投資儲能系統(tǒng)的運行年限，在1年內(nèi)分析多個典型日，并計算規(guī)劃期內(nèi)資金的時間價值，統(tǒng)一將所有費用折算成現(xiàn)值。

F=CLOSS+CQ,HV+CQ,DG+CPA+CDESS

(3)

式中：CLOSS為網(wǎng)損費用；CQ,HV為從高壓網(wǎng)側吸收無功功率的費用；CQ,DG為分布式電源提供無功功率的費用；CPA為價格套利所實現(xiàn)的收益；CDESS為安裝儲能系統(tǒng)的投資費用。

(4)

式中：Nt為不同典型日的種類個數(shù)；Ndays,m為每種典型日所對應的天數(shù)；NY為規(guī)劃周期年數(shù);a為貼現(xiàn)率；PrL,y,k為第y年第k個時段的單位網(wǎng)損費用，元/(MW·h)；αL為考慮通貨膨脹情況下PrL,y,k每年的增長率；NL,y為不同負荷水平下的時間間隔數(shù)量；PL,y,k為第y年第k個時段的網(wǎng)損值， MW；ΔTy,k為第y年第k個時段的時間長度，h。

(5)

式中:PrHV,y,k為第y年第k個時段的高壓網(wǎng)側注入無功功率的單位費用，元/(Mvar·h)；αHV為考慮通貨膨脹情況下PrHV,y,k每年的增長率；QHV,y,k為第y年第k個時段高壓網(wǎng)側注入無功功率值，Mvar。

(6)

式中:PrDG,y,k為第y年第k個時段分布式電源提供無功功率的單位費用，元/(Mvar·h)；αDG為考慮通貨膨脹情況下PrDG,y,k每年的增長率；QDG,y,k為第y年第k個時段分布式電源提供的無功功率值，Mvar。

(7)

式中:PrEn,y,k為第y年第k個時段有功能量的單位費用，元/( MW·h)；αDESS為考慮通貨膨脹情況下PrEn,y,k每年的增長率；PDESS,y,k為第y年第k個時段所有分布式儲能系統(tǒng)總的有功功率值， MW。

(8)

2.2 約束條件

考慮的約束條件主要包括配電網(wǎng)節(jié)點功率平衡約束、分布式發(fā)電電源的出力約束、節(jié)點電壓幅值約束、支路有功功率約束、儲能系統(tǒng)電量平衡約束、荷電狀態(tài)約束、儲能系統(tǒng)功率及充放電功率約束和儲能系統(tǒng)的數(shù)量約束。

(1)節(jié)點功率平衡約束：

(9)

(10)

式中：Pit、Qit分別為t時段節(jié)點i的注入有功和無功功率(為負荷、發(fā)電出力、儲能功率的凈功率)；Uit、Ujt分別為t時段節(jié)點i、j的電壓；δit、δit分別為t時段節(jié)點i、j的相角；Gij、Bij分別為節(jié)點導納矩陣第i行第j列的實部、虛部；N為節(jié)點總數(shù)。

(2)發(fā)電機出力約束：

(11)

(3)節(jié)點電壓約束：

(12)

(4)支路有功約束：

(13)

(5)儲能系統(tǒng)電量平衡約束：

(14)

式中：SOCx,0、SOCx,t分別為儲能系統(tǒng)x初始時刻和t時刻的荷電狀態(tài)；ηC,x、ηD,x分別為儲能系統(tǒng)x的充電和放電效率；PC,x、PD,x分別為儲能系統(tǒng)x的充電功率和放電功率；ES,x為儲能系統(tǒng)x的額定容量。

(6)荷電狀態(tài)約束：

(15)

(7)儲能系統(tǒng)功率約束：

(16)

式中：PDESS,i,t為節(jié)點i處儲能系統(tǒng)在t時段的實際充/放電功率；PC,i,t、PD,i,t分別為t時段的充電和放電功率。

(17)

(8)儲能系統(tǒng)充放電功率約束：

(18)

(19)

(9)儲能系統(tǒng)數(shù)量約束：

(20)

(21)

式中：nDESS為配電網(wǎng)中接入儲能系統(tǒng)的實際個數(shù)；nmax為允許接入儲能系統(tǒng)個數(shù)的上限。

3 模型求解方法

3.1 求解流程

第2節(jié)所建立的分布式儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置模型是一個非線性混合整數(shù)優(yōu)化問題。本文采用改進的遺傳算法對儲能系統(tǒng)的配置方案進行優(yōu)化，在遺傳算法的內(nèi)部運用MATPOWER[14]中的最優(yōu)潮流算法對各種儲能系統(tǒng)的配置方案進行評估，通過目標函數(shù)的比較，篩選出較優(yōu)的配置方案，并保留到下一代，通過外層的遺傳算法不斷優(yōu)化，對配置方案進行評估，直至滿足收斂條件，得出最優(yōu)的分布式儲能系統(tǒng)配置方案。具體算法的實現(xiàn)流程如圖1所示。

輸入的數(shù)據(jù)包括目標函數(shù)、網(wǎng)絡約束條件、儲能系統(tǒng)接入位置及功率約束條件相關的參數(shù)，典型日數(shù)據(jù)及所對應的天數(shù)，網(wǎng)損單位價格，儲能系統(tǒng)安裝單位價格，高壓網(wǎng)側注入無功功率的單位價格，分布式電源提供無功功率的單位價格，有功能量單位價格，以及通貨膨脹所引起的價格增長率，貼現(xiàn)率，規(guī)劃周期，遺傳算法種群的個數(shù)、最大遺傳代數(shù)。

圖1 算法實現(xiàn)流程圖

輸出的結果包括最佳分布式儲能系統(tǒng)配置方案的接入節(jié)點及功率，最佳配置方案在規(guī)劃周期內(nèi)所需的總費用，以及在遺傳迭代過程中，每一代種群中最佳配置方案的適應度函數(shù)值等。

3.2 遺傳算法

遺傳算法需要建立一個初始種群，種群中的每個個體用一串二進制數(shù)來編碼，每個個體分別代表一種優(yōu)化配置方案，即儲能系統(tǒng)接入的節(jié)點及功率。

對于每個個體，先選擇一種典型日，確定風電、光伏發(fā)電出力及負荷需求之后，通過內(nèi)部最優(yōu)潮流的計算，得到有功功率、無功功率等數(shù)據(jù)，然后計算得到目標函數(shù)。每種方案的目標函數(shù)在遺傳算法內(nèi)部即為該方案的適應度函數(shù)的相反數(shù)，對于種群中的每個個體，適應度函數(shù)可以分別對其進行評價，若一個個體的目標函數(shù)值越小，則適應度函數(shù)值就越大，適應度越高，被保留到下一代的概率就會越大，式(22)為適應度函數(shù)的表達式：

(22)

根據(jù)適應度函數(shù)可以篩選出優(yōu)質的個體保留到下一代，直至找到最優(yōu)解。遺傳算法主要通過選擇算子、交叉算子和變異算子來對個體進行優(yōu)化。

3.3 最優(yōu)潮流

內(nèi)層問題是一個多時段的最優(yōu)潮流模型，模型中的儲能系統(tǒng)的電量平衡約束(14)與多個時段關聯(lián)。本文在MATPOWER中最優(yōu)潮流算法的基礎上，進行多時段約束的擴展并加入儲能系統(tǒng)的功率和能量耦合約束，實現(xiàn)了內(nèi)層模型的可靠求解。

4 算例分析

4.1 參數(shù)設置

本文選取的測試系統(tǒng)為一個含有17個節(jié)點的配電系統(tǒng)[10]，如圖2所示。該系統(tǒng)中節(jié)點1屬于高壓電網(wǎng)，通過一臺138/12.5kV，18MVA的變壓器與配電網(wǎng)饋線相連。光伏發(fā)電單元分別接入節(jié)點6、13、17，每點接入的功率為1MW，節(jié)點9有一臺1MW的風力發(fā)電機接入。

圖2 測試網(wǎng)絡結構拓撲圖

接入分布式儲能系統(tǒng)的待選節(jié)點為2號至17號節(jié)點，且最多只能在2個節(jié)點同時接入儲能系統(tǒng)。選取化學電池作為儲能系統(tǒng)，儲能單元的額定功率可選0.25，0.5，0.7，1.0 MW，每個節(jié)點允許接入儲能系統(tǒng)的最大功率為1 MW。TDESS,s取整數(shù)，范圍為[1,8]h。

選取我國某地區(qū)電能價格表，每日的電能價格隨時間段變化如表1所示[15]。假設電價(包括有功功率和無功功率價格)逐年增長率為2%，貼現(xiàn)率為5%。

表1 電能價格表

Table 1 Electricity price

4.2 典型日組合

首先通過聚類方法，分別得到負荷、風電和光伏發(fā)電的3種典型日曲線，如圖3～5所示。

圖3 負荷典型日曲線

圖4 風電典型日曲線

圖5 光伏發(fā)電典型日曲線

在儲能系統(tǒng)的評估體系中，綜合考慮各種典型日曲線的相關性，進行負荷、風電和光伏發(fā)電典型日曲線的整合，即考慮在不同場景下儲能系統(tǒng)在配電網(wǎng)中的運行情況，對各種場景下的目標函數(shù)進行求解，從而得到總的目標函數(shù)值。考慮天氣和季節(jié)的變化因素，共采用16種組合的典型日曲線，其組合方式及對應天數(shù)如表2所示。

表2 組合典型日的天數(shù)

Table 2 Days of combination of typical days

4.3 優(yōu)化結果

依次選擇16種典型日曲線組合進行最優(yōu)潮流計算，根據(jù)潮流計算結果求解目標函數(shù)，進行方案評估，最大遺傳迭代次數(shù)為100代，遺傳算法的交叉率為0.7，變異率為0.05。通過程序運行獲得最佳的分布式儲能系統(tǒng)配置方案：節(jié)點2、6接入功率都為1.0 MW的儲能系統(tǒng)，持續(xù)時間為1 h，總成本為2 608.82萬元。

分析迭代過程中每代種群最佳配置方案目標函數(shù)的變化情況發(fā)現(xiàn)，最佳方案目標函數(shù)值總體上有減小的趨勢，但減小的次數(shù)偏少，遺傳算法的效率較低，且有過早收斂的趨勢，因此需要對遺傳算法進行改進。

4.4 遺傳算法改進

首先，改進遺傳算法種群的保留方式，每次將上一代最優(yōu)的個體保留至下一代，保證最優(yōu)個體的延續(xù)，再將剩余的n-1個個體進行2次交叉變異后，進行最優(yōu)潮流計算，求出目標函數(shù)值并進行升序排列，取出奇數(shù)位的個體(其中包含交叉變異后最優(yōu)的個體)作為下一代的個體，這樣使得種群具有多樣性的特點，能在全局進行充分尋優(yōu)，防止陷入局部優(yōu)化。

其次，在建立初始種群時即生成配置方案的記錄表，以防止在迭代過程中重復計算前面已計算過的配置方案，若一種配置方案沒有在記錄表中記錄過，則會針對這個方案進行最優(yōu)潮流的計算并記錄在表中，若在迭代過程中再一次出現(xiàn)曾經(jīng)計算過的配置方案，則可以直接從記錄表中提取出目標函數(shù)值。這樣可以提高程序的運行效率，實際計算表明，運行時間縮短到原來的40%左右。

此外，對遺傳算法中交叉率和變異率進行了修改，選取交叉率和變異率的最優(yōu)組合，通過文獻調研和反復測試，本文將交叉率設定為0.9，變異率設定為0.004。應用改進的遺傳算法可以得到明顯的種群進化趨勢，且沒有過早收斂進入局部極小值，明顯提高了遺傳算法對于種群進化的效率，便于找到全局的最優(yōu)解。改進后的最佳配置方案：節(jié)點5、6接入功率都為1.0 MW的儲能系統(tǒng)，持續(xù)時間為1 h，總成本為2 541.98萬元。

4.5 靈敏度分析

(1)風電額定功率。

考慮風電裝機容量的不確定性，對風電機組的額定功率進行靈敏度分析。表3列出了不同的風電額定功率對儲能最優(yōu)配置方案及成本的影響。

表3 不同風電功率下的儲能配置結果

Table 3 Results of energy storage allocation under different wind power

注：“()”中為對應節(jié)點接入儲能系統(tǒng)的功率， MW；儲能持續(xù)時間都為1 h。

由表3可知，風電額定功率的增大對儲能系統(tǒng)配置的影響不大，總成本基本保持不變，儲能功率和容量基本保持不變，接入點有一定的變化。

(2)光伏發(fā)電額定功率。

同樣，對光伏發(fā)電單元的額定功率進行靈敏度分析。表4列出了不同的光伏發(fā)電額定功率對儲能最優(yōu)配置方案及成本的影響。

表4 不同光伏發(fā)電功率下的儲能配置結果

Table 4 Results of energy storage allocation under different photovoltaic power

注：儲能系統(tǒng)的功率為1.0 MW，持續(xù)時間為1 h。

由表4可知，光伏額定功率的增大同樣對總成本的費用影響不大。儲能系統(tǒng)的容量和功率都沒有變化，對接入的節(jié)點有一定的影響。需要說明的是，表3和表4的結果是在風電和光伏發(fā)電接入基本不影響配電網(wǎng)安全運行的條件下得出的結論。如果風電或光伏發(fā)電的接入引起設備過載或電壓越限，則儲能配置的結果可能發(fā)生較大的變化。

(3)負荷需求。

進一步，對配電網(wǎng)負荷需求進行靈敏度分析，原配電網(wǎng)負荷需求的總功率為11.6 MW。表5列出了不同的負荷需求總功率對儲能最優(yōu)配置方案及成本的影響。

表5 負荷需求靈敏度分析結果

Table 5 Results of load demand sensitivity analysis

注：“()”中為對應節(jié)點接入儲能系統(tǒng)的功率，MW。

由表5可知，當負荷需求增大之后，總成本顯著增加，儲能系統(tǒng)在節(jié)點中的分布發(fā)生變化，對于接入的儲能的容量需求增大。

(4)儲能單位容量成本。

表6 不同儲能單位成本下的儲能配置結果

Table 6 Results of energy storage allocation under different unit costs

注：接入儲能系統(tǒng)的功率都為1.0 MW。

由表6可知，當儲能系統(tǒng)的單位成本降低時，接入的儲能容量顯著增大，總成本也顯著降低；當儲能系統(tǒng)的單位成本增加時，接入的儲能容量降低，總成本則顯著升高。

5 結 論

(1) 以典型日為分析單元，采用聚類分析的方法，同時考慮配電網(wǎng)中負荷、分布式風電和光伏出力變化的影響，可獲得用于分布式儲能規(guī)劃的配電網(wǎng)典型運行場景。

(2) 以配電網(wǎng)的運行費用和儲能系統(tǒng)的投資成本最小為目標，建立了多時段混合整數(shù)非線性優(yōu)化模型，較全面地考慮了儲能系統(tǒng)充電放電約束、電量平衡約束和價格套利收益。

(3) 采用遺傳算法對所建模型進行求解，提高了算法的收斂性和全局尋優(yōu)能力；通過求解多時段最優(yōu)潮流評估每種個體的適應度，可有效處理配電網(wǎng)全天運行狀態(tài)的變化和儲能系統(tǒng)的能量耦合約束。

(4) 算例分析結果表明，所提出的分布式儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置模型和方法可以得到較合理的配置方案，能夠為儲能系統(tǒng)的投資提供科學的決策支持。

進一步的研究將深入考慮日負荷功率和分布式電源出力的相關性，并更為精細地考慮儲能系統(tǒng)的成本、功率和電量間隔。

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(編輯:張小飛)

Optimal Allocation Method of Distributed Energy Storage System in Distribution Network

TANG Wenzuo1, LIANG Wenju1, CUI Rong1, ZENG Rui1,JIA Long2, ZHOU Chuanjie2, HU Zechun2

When connected into the distribution network, distributed energy storage system (DESS) can be coordinated with distributed generations (DGs), make up for the negative effects on network safety and economic operation because of DGs’ random outputs, and regulate the power exchange between distribution and main network for peak load shifting. The optimal allocation of DESS connected in distribution network is the basis to bring all these benefits. Therefore, this paper proposed the optimal allocation method for DESS in distribution network. Firstly, the load curve, wind power curve and photovoltaic power curve of typical days were obtained with clustering algorithm to consider the randomness of all the three curves. Secondly, considering the constraints of location, power and the safe operation of distribution network, the multi-period mixed-integer nonlinear optimization model was established with the objective of minimum total investment and operation cost of DESS. Then a two-level optimization method was proposed to solve the model, which used improved genetic algorithm to optimize the DESS allocation scheme at outer layer and optimal power flow algorithm to optimize energy storage charging/discharging of the allocation scheme at inner layer. Finally, a distribution system with wind and photovoltaic power was tested to prove the effectiveness of the proposed method; and the impact of wind and photovoltaic power rating, load demand changes and other factors on the allocation results of DESS were analyzed.

distributed energy storage system; distribution network; optimal allocation; genetic algorithm; optimal power flow algorithm

PDESS,i,t=xi(PD,i,t-PC,i,t)

nDESS≤nmax

FGA=-F=-(CLOSS+CQ,HV+CQ,DG+CPA+CDESS)

(1. Economic & Technology Research Institute, State Grid Chongqing Electric Power Company, Chongqing 401121, China;2. Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

TM 72

A

1000-7229(2015)04-0038-08

10.3969/j.issn.1000-7229.2015.04.007

2015-01-05

2015-02-05

唐文左(1982)，男，本科，工程師，主要從事電力系統(tǒng)分析與電網(wǎng)規(guī)劃方面的工作；

梁文舉(1983)，男，碩士，工程師，主要從事電網(wǎng)規(guī)劃及電氣計算校核分析方面的工作；

崔榮(1964)，男，高級工程師，主要從事工程造價與電網(wǎng)規(guī)劃工作；

曾銳(1984)，男，工程師，主要從事配網(wǎng)規(guī)劃工作；

賈龍(1988)，男，博士研究生，主要從事電動汽車、電力系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃相關的工作；

周川杰(1992)，男，本科，主要從事儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置工作；

胡澤春(1979)，男，博士，副教授，主要從事智能電網(wǎng)、電力系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃與運行相關的工作。