考慮分布式電源隨機(jī)性的配電網(wǎng)綜合資源規(guī)劃

陳皓勇，王增煜，丘子岳

(1.華南理工大學(xué)電力學(xué)院，廣東 廣州 510641； 2. 廣州供電局有限公司天河供電局，廣東 廣州 510641)

0 引言

近年來，分布式發(fā)電(distributed generation，DG)和電力需求側(cè)響應(yīng)(demand response, DR)備受關(guān)注，并且預(yù)計(jì)將發(fā)揮巨大作用。DG主要包括內(nèi)燃機(jī)、太陽能光伏、微型燃?xì)廨啓C(jī)、風(fēng)能、熱電聯(lián)產(chǎn)、地?zé)崮?、燃料電池等發(fā)電形式。合理將DG接入配電網(wǎng)，不但能降低網(wǎng)損、提高電壓質(zhì)量，還能在一定程度上改善電力系統(tǒng)可靠性[1-5]；但若不合理地將DG接入配電系統(tǒng)，將會(huì)產(chǎn)生諸如電壓波動(dòng)、諧波污染等一系列問題[1-5]。DR技術(shù)目的是在終端提高用電效率、改善用電方式；通過合理安排需求側(cè)負(fù)荷和采用先進(jìn)技術(shù)、高效設(shè)備，能降低網(wǎng)絡(luò)最大負(fù)荷，達(dá)到節(jié)約電能的效果[6-8]。DR技術(shù)主要包括電能儲(chǔ)藏、削峰填谷、清潔發(fā)展等技術(shù)[9]。因此，對(duì) DG 接入和DR機(jī)制的影響作進(jìn)一步研究，并用于指導(dǎo)電力系統(tǒng)和配電網(wǎng)的建設(shè)和規(guī)劃是非常必要的。

關(guān)于含DG的及考慮DR的配電網(wǎng)綜合資源規(guī)劃問題，國內(nèi)外已有許多學(xué)者開展了研究工作。文獻(xiàn)[5]提出了一種基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DG電能質(zhì)量評(píng)估方法，建構(gòu)DG電能質(zhì)量的綜合評(píng)估指標(biāo)體系，在工程上有較大的可行性。文獻(xiàn)[10]在充分考慮配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的前提下，給出了多種DG并網(wǎng)的改進(jìn)潮流計(jì)算算法。文獻(xiàn)[11]以DG的建設(shè)維護(hù)成本、網(wǎng)損成本、購電成本等3個(gè)經(jīng)濟(jì)因素及電壓指標(biāo)作為目標(biāo)的規(guī)劃模型，使用帝國競爭算法(imperialist competitive algorithm， ICA)來求解配電網(wǎng)33節(jié)點(diǎn)的DG的接入點(diǎn)和定容。文獻(xiàn)[12-13]通過對(duì)比國外電力DR研究及其設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合國內(nèi)在該方面提出的一系列政策及管理辦法，提出了包括物理架構(gòu)、功能架構(gòu)、通信協(xié)議、業(yè)務(wù)信息模型等的DR標(biāo)準(zhǔn)研究架構(gòu)，其中文獻(xiàn)[13]所提設(shè)計(jì)方案已在國家電網(wǎng)公司、國家電力需求側(cè)管理平臺(tái)有所應(yīng)用，為今后的電力DR業(yè)務(wù)在全國范圍內(nèi)推廣奠定了基礎(chǔ)。文獻(xiàn)[14]提出了一種基于電力需求響應(yīng)的家庭能量管理系統(tǒng)(home energy management system,HEMS)優(yōu)化方法，充分將DR應(yīng)用于智能電網(wǎng)及其延伸中，也指明了未來智能電網(wǎng)的發(fā)展中，DR將是需要重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象。但是，綜合考慮DG及DR機(jī)制的配電網(wǎng)規(guī)劃方法目前仍然較為缺乏，需要電力行業(yè)的學(xué)者們進(jìn)一步研究。

在對(duì)基于DG和DR的配電網(wǎng)綜合資源規(guī)劃中，考慮到風(fēng)力發(fā)電機(jī)的出力方式具有隨機(jī)性和間歇性的特點(diǎn)，適用于采用隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃(stochastic chance-constrained programming，SCCP)這一模型來進(jìn)行規(guī)劃。另一方面，由于這種綜合規(guī)劃涉及到的求解量較多，包括對(duì)網(wǎng)架的規(guī)劃、確定DG的接入點(diǎn)和接入容量等，“維數(shù)災(zāi)”問題難以解決。為此，在DG的個(gè)數(shù)、電源容量、接入位置均未知的情況下，將電力系統(tǒng)網(wǎng)損費(fèi)用、DG的投資費(fèi)用和運(yùn)行費(fèi)用、考慮DR的可中斷負(fù)荷補(bǔ)償費(fèi)用、DG引入后節(jié)約的購電費(fèi)用、優(yōu)化后產(chǎn)生的環(huán)境效益等多個(gè)方面考慮進(jìn)來，構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)，并采用支持向量機(jī)和粒子群優(yōu)化算法的混合智能算法進(jìn)行求解，獲取最佳規(guī)劃方案。算例分析中，選擇我國南方地區(qū)某個(gè)41節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)，采用2種不同的規(guī)劃方案進(jìn)行規(guī)劃，并對(duì)它們的系統(tǒng)穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性作出比較。

1 考慮DG與DR的配電網(wǎng)綜合資源規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型

1.1 采用的規(guī)劃方法

本文采用隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃(stochastic chance-constrained programming，SCCP)方法來求解規(guī)劃問題。SCCP誕生于1959年[15]，這種方法不要求決策者所作決策嚴(yán)格滿足約束條件，只要求該決策使約束條件成立的概率不小于某一事先給定的置信水平。

SCCP模型通?？杀硎緸?/p>

(1)

1.2 目標(biāo)函數(shù)的選定

由于兼顧DG和DR的配電網(wǎng)規(guī)劃涉及到的求解量較多，包括對(duì)網(wǎng)架的規(guī)劃、確定DG的接入點(diǎn)和接入容量等，“維數(shù)災(zāi)”問題難以解決。為此，在DG的個(gè)數(shù)、電源容量、接入位置均未知的情況下，將電力系統(tǒng)網(wǎng)損費(fèi)用、DG的投資費(fèi)用和運(yùn)行費(fèi)用、考慮DR的可中斷負(fù)荷補(bǔ)償費(fèi)用、DG引入后節(jié)約的購電費(fèi)用、優(yōu)化后產(chǎn)生的環(huán)境效益等多個(gè)方面考慮進(jìn)來，構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)。

基于上述多方面因素，將目標(biāo)函數(shù)選定為

minC=Closs+CDG+CDR-Cb-Ce

(2)

式中：Closs為電力系統(tǒng)網(wǎng)損費(fèi)用；CDG為DG的投資費(fèi)用和運(yùn)行費(fèi)用；CDR為考慮DR的可中斷負(fù)荷補(bǔ)償費(fèi)用；Cb為引入DG后節(jié)約的購電費(fèi)用；Ce為優(yōu)化后產(chǎn)生的環(huán)境效益。

1) 電力系統(tǒng)網(wǎng)損費(fèi)用。

(3)

式中：Cpu為單位電價(jià)，元/(kW·h)；Ploss_j為第j條支路的有功網(wǎng)損功率；τmax_j為第j條支路的年最大負(fù)荷損耗小時(shí)數(shù)；配電網(wǎng)系統(tǒng)總支路數(shù)目為k，j=1,2,…，k。

2) DG投資費(fèi)用和運(yùn)行費(fèi)用。

(4)

式中：nWPG為DG個(gè)數(shù)；a為貼現(xiàn)率；m為DG使用年限；ri為在節(jié)點(diǎn)i接入單位容量DG的造價(jià)；PWPG_i為節(jié)點(diǎn)i處接入DG的容量；WWPG_i為在節(jié)點(diǎn)i處接入DG的年運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用。

3) 考慮DR的可中斷負(fù)荷補(bǔ)償費(fèi)用。

(5)

式中：PDR_i為第i個(gè)可中斷負(fù)荷用戶的中斷負(fù)荷量；TDR_i為第i個(gè)可中斷負(fù)荷用戶的負(fù)荷中斷時(shí)長；Cpi為補(bǔ)償可中斷負(fù)荷用戶的單位補(bǔ)償費(fèi)用；nDR為作為可中斷負(fù)荷的用戶數(shù)量。

4) 引入DG后節(jié)約的購電費(fèi)用。

Cb=Tmax(P∑新增-P∑DG)Cpu

(6)

5) 優(yōu)化后產(chǎn)生的環(huán)境效益。

Ce=Tmax(P∑新增-P∑DG)Cpe

(7)

式中Cpe為由常規(guī)火電電源供電的單位電量環(huán)境成本。

1.3 模型的約束條件

本模型的約束條件包括節(jié)點(diǎn)電壓約束、潮流約束、DG接入容量約束及可中斷負(fù)荷容量與時(shí)間約束：

1) 節(jié)點(diǎn)電壓約束。

Umin≤Ui≤Umax

(8)

式中Umin、Umax分別為節(jié)點(diǎn)i電壓幅值Ui的下限和上限。

2) 潮流等式約束。

(9)

式中：PWPGi、QWPGi分別為節(jié)點(diǎn)i對(duì)應(yīng)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)有功和無功出力，本文用Weibull分布模擬風(fēng)電機(jī)組隨機(jī)出力；PLi和QLi分別為節(jié)點(diǎn)i處負(fù)載的有功和無功功率；Uj為節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值；Gi j為節(jié)點(diǎn)i與j之間支路的電導(dǎo)值；Bi j為節(jié)點(diǎn)i與j之間支路的電納值；θi j為節(jié)點(diǎn)i與j之間電壓相角差。

3) 線路潮流容量約束。

(10)

4) DG接入容量約束。

0≤SWPGi≤SLi

(11)

式中：SWPGi為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)接入的DG容量；SLi為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)允許接入的DG最大容量。

對(duì)DG容量進(jìn)行限制是基于以下兩點(diǎn)：①負(fù)責(zé)電力調(diào)度的部門往往不能直接控制DG的啟停，在這種情況下，如果單臺(tái)DG機(jī)組的容量過大，就會(huì)在啟停時(shí)對(duì)周圍的用戶用電狀態(tài)造成非常大的影響；②系統(tǒng)在接入DG后，潮流必然會(huì)受到一定程度的影響，需要保證DG接入造成的潮流變化始終處于可控的狀態(tài)。因此，必須在約束條件中加入對(duì)DG出力的約束，本文假設(shè)DG在某節(jié)點(diǎn)上的接入容量不大于該節(jié)點(diǎn)最大負(fù)荷量的20%。

5) 可中斷負(fù)荷容量與時(shí)間約束。

式中：PDmin_i與PDmax_i分別為供電公司與第i個(gè)用戶之間協(xié)商達(dá)成的、雙方均認(rèn)可的負(fù)荷中斷量上下限；TDmin_i與TDmax_i分別為供電側(cè)與用戶側(cè)均認(rèn)可的負(fù)荷中斷時(shí)間上下限。

2 選用的混合智能算法

1) 支持向量機(jī)。

支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)的基本原理在于利用核函數(shù)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集從一個(gè)輸入空間非線性地映射到另一個(gè)高維特征空間，再在這個(gè)高維特征空間中去研究二次規(guī)劃問題，可以求取全局最優(yōu)解。SVM的優(yōu)點(diǎn)在于需要調(diào)整的參數(shù)較少，模型結(jié)構(gòu)是由提供信息特征最多的支持向量點(diǎn)來反映的，能極大地簡化模型，降低模型建立的難度。本文計(jì)算中的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)由隨機(jī)模擬產(chǎn)生，得到SVM的回歸擬合模型，目的是減少潮流計(jì)算次數(shù)，降低運(yùn)算量，并用回歸模型來逼近不確定函數(shù)。

2) 粒子群優(yōu)化算法。

粒子群優(yōu)化算法的步驟是：在可行解空間中初始化一群粒子，這群粒子中的每一個(gè)都表示在極值優(yōu)化問題中的一個(gè)潛在的最優(yōu)解，一般用3個(gè)參數(shù)來表示某粒子的特征：位置、速度和適應(yīng)度，其中適應(yīng)度值由適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算得出，其適應(yīng)度值表示該粒子的優(yōu)劣程度。粒子在解空間中運(yùn)動(dòng)的過程中，通過個(gè)體極值和群體極值來確定下一個(gè)位置，實(shí)現(xiàn)個(gè)體在可行解空間中的尋優(yōu)。

圖2 某地區(qū)配電網(wǎng)接線圖Fig.2 Wiring diagram of distribution network in a certain area

本文的算例采用基于SVM和粒子群優(yōu)化算法的混合智能算法(hybrid intelligent algorithm, HIA)來求解，具體求解流程如圖1所示。

圖1 HIA流程圖Fig.1 Flow chart of HIA

3 算例分析

本文以我國南方某地區(qū)實(shí)際配電網(wǎng)為例來驗(yàn)證模型及算法的有效性與實(shí)用性。配電網(wǎng)含41個(gè)節(jié)點(diǎn)，其接線如圖2所示。

為保證配電網(wǎng)潮流穩(wěn)定及保護(hù)裝置可靠，要求DG接入容量不大于該節(jié)點(diǎn)年最大負(fù)荷的20%，容量為10 kV的整數(shù)倍，年最大負(fù)荷時(shí)間為5 812 h，風(fēng)機(jī)的年利用時(shí)間為2 500 h，單位電價(jià)為0.74元/(kW·h)，發(fā)電廠的總環(huán)境成本為0.117 1元/(kW·h)，單位容量風(fēng)機(jī)的投資購買費(fèi)用為6 300元/kW。假設(shè)風(fēng)機(jī)的運(yùn)行壽命為25 a，貼現(xiàn)率為0.1，粒子群優(yōu)化算法種群規(guī)模為20，迭代次數(shù)取為500，每個(gè)訓(xùn)練樣本的風(fēng)速場景隨機(jī)模擬個(gè)數(shù)為200，支持向量機(jī)的訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)為2 500。

在算例中，對(duì)DG視作PQ節(jié)點(diǎn)，且這個(gè)PQ節(jié)點(diǎn)保持功率因數(shù)不變，相當(dāng)于在原負(fù)荷節(jié)點(diǎn)處增加一個(gè)大小為負(fù)的負(fù)荷。在DG的個(gè)數(shù)、電源容量、接入位置均未知的情況下，采用帶慣性權(quán)重的粒子群算法對(duì)DG容量大小和接入位置進(jìn)行計(jì)算，求解得到DG的最佳接入容量和位置，如表1所示。

進(jìn)行分布式電源規(guī)劃后，通過可中斷負(fù)荷電價(jià)進(jìn)行需求側(cè)管理，可看到線路各臺(tái)區(qū)的最大負(fù)荷有所下降，達(dá)到錯(cuò)峰用電的效果，提高線路的安全性和可靠性。實(shí)施DR后臺(tái)區(qū)的最大負(fù)荷對(duì)比如表2所示。

表1 DG的接入位置和容量Table 1 Access location and capacity of DG

表2 實(shí)施DR前后的臺(tái)區(qū)最大負(fù)荷對(duì)比Table 2 Maximum load comparison of front and back area after DR implementation

為研究基于DG與DR的配電網(wǎng)綜合資源規(guī)劃的系統(tǒng)可靠性及經(jīng)濟(jì)性，本文提出了2種規(guī)劃方案，并利用上文所提的HIA分別求解對(duì)比：方案1為考慮DG的接入及實(shí)施可中斷負(fù)荷響應(yīng)的綜合規(guī)劃；方案2為DG和可中斷負(fù)荷響應(yīng)都不參與配電網(wǎng)規(guī)劃。

在評(píng)估該系統(tǒng)可靠性之前做如下假設(shè)：

1) 假設(shè)系統(tǒng)沒有備用變壓器，即當(dāng)變壓器發(fā)生故障時(shí)，與此變壓器連接的負(fù)荷點(diǎn)將暫時(shí)無法被供電，必須等變壓器修復(fù)完成、重新投入運(yùn)行后才能恢復(fù)供電。在這個(gè)假設(shè)下，與故障變壓器連接的負(fù)荷點(diǎn)故障停電時(shí)間為變壓器的故障修復(fù)時(shí)間。

2) 假設(shè)隔離開關(guān)和熔斷器完全可靠，但仍然考慮用戶側(cè)的送電線路、斷路器、配電變壓器的故障可能性。

3) 假設(shè)熔斷器的作用能被充分利用，即當(dāng)某分支饋線發(fā)生故障時(shí)，只有與此線相連接的負(fù)荷點(diǎn)會(huì)發(fā)生故障停電，其余所有負(fù)荷節(jié)點(diǎn)不受影響。

4) 假設(shè)電源完全可靠，忽略系統(tǒng)電源出現(xiàn)故障導(dǎo)致無法供電的情況。

評(píng)價(jià)系統(tǒng)可靠性的指標(biāo)主要有4項(xiàng)：用戶平均停電持續(xù)時(shí)間(customer average interruption duration index, CAIDI)，系統(tǒng)平均停電頻率(system average interruption frequency index, SAIFI)，系統(tǒng)平均供電可用率(average service availability index, ASAI)，系統(tǒng)平均停電持續(xù)時(shí)間(system average interruption duration index, SAIDI)。2種不同方案的4項(xiàng)指標(biāo)對(duì)比如表3所示。

表3 2種規(guī)劃方案的系統(tǒng)可靠性指標(biāo)對(duì)比Table 3 Comparison of system reliability indicators between two planning schemes

從可靠性評(píng)估對(duì)比結(jié)果可看到:CAIDI從規(guī)劃前的4.32 h/(停電用戶數(shù)·a)降低為2.662 h/(停電用戶數(shù)·a)，同比降低38%；SAIFI從規(guī)劃前的1.077 5次/(用戶數(shù)·a)降低為0.894 8次/(用戶數(shù)·a)，同比降低17%；ASAI從規(guī)劃前的99.95%提高到99.97%，同比增加了0.02%；SAIDI從規(guī)劃前的4.65 h/(用戶數(shù)·a)降低為2.38 h/(用戶數(shù)·a)，同比降低49%。各項(xiàng)指標(biāo)均表明在進(jìn)行分布式電源規(guī)劃之后，提高了配電網(wǎng)供電可靠性，進(jìn)一步保障了工業(yè)的安全生產(chǎn)和日常居民生活用電。

從表4所示系統(tǒng)DG規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)性評(píng)估可看出：在對(duì)DG的布點(diǎn)及定容進(jìn)行建模優(yōu)化之后，雖然每年增加了DG投資運(yùn)維費(fèi)用76 346元；但DG的并入優(yōu)化了系統(tǒng)的潮流傳輸，降低了系統(tǒng)網(wǎng)損，年網(wǎng)損費(fèi)用降低了22 445元，同時(shí)綠色能源也帶來了12 149元環(huán)境效益并節(jié)省了50 112元的購電費(fèi)用。從總費(fèi)用來看，規(guī)劃前的年總費(fèi)用為43 4061元，規(guī)劃后為425 701元，每年帶來的經(jīng)濟(jì)效益為8 360元，具有一定的經(jīng)濟(jì)性。

表4 2種規(guī)劃方案的系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益分析Table 4 System economic benefit analysis of two planning schemes

4 結(jié)論

本文計(jì)及DG接入系統(tǒng)和實(shí)施DR對(duì)配電網(wǎng)的影響，提出了兼顧DG及電力DR的配電網(wǎng)綜合資源規(guī)劃的分析方法，并考慮了分布式風(fēng)電出力的隨機(jī)性。建立了基于SCCP的含DG及可中斷負(fù)荷的配電網(wǎng)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型，采用隨機(jī)模擬技術(shù)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的出力進(jìn)行仿真。采用基于SVM與粒子群算法的混合智能算法來減少潮流計(jì)算的次數(shù)，提高計(jì)算速度?；谖覈车貐^(qū)實(shí)際配電網(wǎng)的仿真計(jì)算結(jié)果表明，該算法不僅提高了系統(tǒng)在運(yùn)行維護(hù)方面的經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)能在一定程度上彌補(bǔ)DG間歇性出力的不足，減少DG接入的容量，提高系統(tǒng)供電可靠性，進(jìn)一步保障了工業(yè)安全生產(chǎn)和日常居民生活用電，達(dá)到運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和安全可靠性的共贏，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。