主動(dòng)配電網(wǎng)源-網(wǎng)-荷雙層兩階段優(yōu)化調(diào)度

李繼宇, 江修波, 李功新,2, 范 映

(1.福州大學(xué) 電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院, 福建 福州 350108;2.國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司, 福建 福州 350003;3.國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司檢修分公司, 福建 福州 350013)

0 引 言

隨著分布式發(fā)電(Distributed Generation,DG)技術(shù)的成熟,使得DG的應(yīng)用得到巨大推廣,合理容量的DG并網(wǎng)能夠降低系統(tǒng)損耗,改善電能質(zhì)量以及提高系統(tǒng)可控性[1-3]。目前,大電網(wǎng)與DG相結(jié)合是未來(lái)電力系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì),將合理的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果及先進(jìn)的在線監(jiān)測(cè)技術(shù)相融合,進(jìn)而科學(xué)合理地對(duì)DG進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,能夠使接入的DG、儲(chǔ)能裝置及無(wú)功補(bǔ)償裝置等發(fā)揮最大效益,確保配電網(wǎng)清潔、經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定運(yùn)行。

目前,國(guó)內(nèi)對(duì)于含DG配電網(wǎng)的主要研究放在供電質(zhì)量、可靠性、繼電保護(hù)以及DG的規(guī)劃上[4-6],在經(jīng)濟(jì)性調(diào)度上還有所欠缺。文獻(xiàn)[7]針對(duì)“源-網(wǎng)-荷”三者聯(lián)合協(xié)調(diào)提出了一種包含DG、儲(chǔ)能、柔性負(fù)荷控制的調(diào)控方法,從電網(wǎng)公司利益出發(fā)構(gòu)建了考慮購(gòu)電成本、網(wǎng)絡(luò)損耗及需求側(cè)管理的綜合調(diào)度模型,并用改進(jìn)的和聲算法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[8]提出了空間和時(shí)間尺度全局協(xié)調(diào)優(yōu)化的調(diào)度模型,通過(guò)分布自治、分解協(xié)調(diào)機(jī)制開(kāi)發(fā)了綜合優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)。文獻(xiàn)[9-10]分別提出日前兩階段及雙層優(yōu)化調(diào)度模型,力求達(dá)到系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性最高。文獻(xiàn)[11-12]通過(guò)需求側(cè)響應(yīng)來(lái)降低用電成本。文獻(xiàn)[13-14]通過(guò)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)來(lái)使調(diào)度模型經(jīng)濟(jì)性達(dá)到最高。文獻(xiàn)[15]提出一種動(dòng)態(tài)-遺傳算法的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)實(shí)時(shí)協(xié)調(diào)調(diào)度方案,能夠?qū)φ{(diào)度方案進(jìn)行實(shí)時(shí)修正,但其實(shí)時(shí)修正階段采用儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行柔性控制,使電網(wǎng)投資成本加大。

本文提出一種日前、日中相結(jié)合的兩階段優(yōu)化調(diào)度方法,包括日前優(yōu)化調(diào)度階段及實(shí)時(shí)修正階段。日前優(yōu)化階段采用雙層能量?jī)?yōu)化,上層優(yōu)化層日前調(diào)度成本最低為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行DG出力及購(gòu)電的預(yù)調(diào)度,下層優(yōu)化層采用有功網(wǎng)損最低為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化;日中實(shí)時(shí)修正階段采用改進(jìn)數(shù)據(jù)流在線分割的超短期預(yù)測(cè)獲得最新預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)后,對(duì)日前調(diào)度方案進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。

1 主動(dòng)配電網(wǎng)源-網(wǎng)-荷雙層兩階段優(yōu)化調(diào)度模型

主動(dòng)配電網(wǎng)的雙層優(yōu)化調(diào)度模型建立在雙層能量?jī)?yōu)化的基礎(chǔ)上,在充分考慮環(huán)境效益、運(yùn)行條件及整體經(jīng)濟(jì)性的基礎(chǔ)上,通過(guò)主動(dòng)管理措施對(duì)DG進(jìn)行相關(guān)控制以達(dá)到調(diào)度成本最低及系統(tǒng)有功網(wǎng)損最低,從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)公司的效益最大化。

1.1 上層有功優(yōu)化調(diào)度模型

(1) 目標(biāo)函數(shù)。在日前有功優(yōu)化階段的目標(biāo)函數(shù)為日前運(yùn)行成本最低,其具體目標(biāo)函數(shù):

(1)

式中:T——調(diào)度時(shí)段數(shù);

NFI——系統(tǒng)中柔性負(fù)荷總數(shù)量;

ρFI——柔性負(fù)荷補(bǔ)償單價(jià);

ρgrid——大電網(wǎng)購(gòu)電單價(jià);

ρDG——DG運(yùn)行維護(hù)成本;

ξ——政府補(bǔ)貼清潔能源發(fā)電收入;

Zi,t——t時(shí)段第i臺(tái)DG的啟停狀態(tài);

Coff——DG關(guān)停成本。

(2) 約束條件。

①有功平衡約束:

(2)

②DG出力上下限約束:

(3)

③DG啟停時(shí)間約束:

(4)

式中:Ui,t——第i臺(tái)DG在t時(shí)段運(yùn)行狀態(tài),取值為0或1,1表示DG運(yùn)行狀態(tài),0表示關(guān)停狀態(tài);

Tmup,i、Tmdown,i——第i臺(tái)DG的最小啟動(dòng)時(shí)間、關(guān)停時(shí)間。

④DG爬坡約束:

(5)

Upi、Downi——第i臺(tái)DG上、下爬坡率最值。

⑤聯(lián)絡(luò)線功率約束:

(6)

⑥系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用約束:

(7)

Ij,t——t時(shí)段第j個(gè)柔性負(fù)荷是否切負(fù)荷,取值為0或1,1表示切負(fù)荷,0表示不切負(fù)荷;

Rt——t時(shí)段的備用負(fù)荷。

⑦儲(chǔ)能裝置約束:

SOCmin≤SOC≤SOCmax

(8)

式中: SOCmax、SOCmin——電池荷電狀態(tài)的最大值和最小值。

1.2 下層無(wú)功優(yōu)化調(diào)度模型

光伏、風(fēng)力發(fā)電的DG不僅能夠輸出有功功率,同時(shí)也能夠輸送一定容量的無(wú)功功率,合理利用其無(wú)功輸出,能夠起到對(duì)電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化作用。其中光伏能夠提高的無(wú)功功率容量:

(9)

式中:Qg——光伏輸出無(wú)功功率;

Smax——光伏機(jī)組所能提供最大視在功率;

Pact——光伏機(jī)組輸出有功功率。

雙饋風(fēng)機(jī)的無(wú)功輸出:

(10)

式中:Qs——風(fēng)機(jī)輸出無(wú)功功率;

U1——風(fēng)機(jī)定子電壓;

X1——風(fēng)機(jī)定子電抗;

Irmax——風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子最大電流;

Pw——風(fēng)機(jī)輸出有功功率。

隨著風(fēng)機(jī)輸出有功功率增大,無(wú)功調(diào)節(jié)范圍縮小,調(diào)節(jié)能力降低。

(1) 目標(biāo)函數(shù)。日前無(wú)功優(yōu)化以系統(tǒng)有功網(wǎng)損及加權(quán)電壓偏移率最低為目標(biāo)函數(shù),具體目標(biāo)函數(shù):

(11)

式中:Pi,lost——系統(tǒng)第i個(gè)支路的網(wǎng)損值;

NL——系統(tǒng)總支路數(shù);

1．3．1 腸組織病理學(xué)檢測(cè) 取回盲部近端腸管1 cm于10%甲醛溶液中固定后，石蠟包埋，冠狀切面切片，HE染色觀察腸病理形態(tài)學(xué)變化。腸組織損傷評(píng)分，分為4級(jí)：0分，正常；1分，黏膜下和／或固有層輕微分離；2分，黏膜下和／或固有層中度分離、（或）黏膜下和肌肉層水腫；3分，黏膜下和／或固有層嚴(yán)重分離、和／或黏膜下和肌肉層嚴(yán)重水腫，局部絨毛脫落；4分，腸絨毛消失伴腸壞死［5］。組織學(xué)評(píng)分≥2分確定為NEC。

δ——加權(quán)系數(shù);

UN——系統(tǒng)基準(zhǔn)電壓值;

Uj——第j節(jié)點(diǎn)電壓值;

NB——系統(tǒng)總節(jié)點(diǎn)數(shù)。

(2) 約束條件。

①潮流約束:

(12)

(13)

式中:Ui、Uj——系統(tǒng)第i、j節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)電壓值;

|Yij|——第i、j節(jié)點(diǎn)之間支路的電導(dǎo)值;

θij——Yij的相角值;

δi、δj——系統(tǒng)第i、j節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)電壓相角值;

②DG無(wú)功出力約束:

(14)

③無(wú)功補(bǔ)償器出力約束:

(15)

④節(jié)點(diǎn)電壓約束：

Ui,min≤Ui≤Ui,max

(16)

式中:Ui,min、Ui,max——第i個(gè)節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)電壓的下限值、上限值。

1.3 源-網(wǎng)-荷雙層優(yōu)化調(diào)度模型

主動(dòng)配電網(wǎng)的雙層優(yōu)化調(diào)度模型建立在雙層能量?jī)?yōu)化的基礎(chǔ)上,通過(guò)主動(dòng)管理措施對(duì)DG進(jìn)行相關(guān)控制,以達(dá)到調(diào)度成本最低及系統(tǒng)有功網(wǎng)損最低,從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)公司的效益最大化。有功-無(wú)功雙層調(diào)度優(yōu)化模型如圖1所示。

本文從環(huán)境、運(yùn)行及經(jīng)濟(jì)性角度出發(fā),以能量交互、電網(wǎng)運(yùn)行及負(fù)荷側(cè)響應(yīng)為基礎(chǔ),構(gòu)建源-網(wǎng)-荷雙層優(yōu)化調(diào)度模型。上層模型以運(yùn)行成本最低為目標(biāo)函數(shù),綜合源-網(wǎng)-荷情況,最終確定DG有功出力情況及大電網(wǎng)購(gòu)電計(jì)劃,將其傳遞給下層調(diào)度模型;下層調(diào)度模型以有功網(wǎng)損及加權(quán)電壓偏移率最低為目標(biāo)函數(shù),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化,確定DG及無(wú)功補(bǔ)償器的無(wú)功出力情況,并將其反饋給上層調(diào)度模型,通過(guò)各層調(diào)度模型最優(yōu)策略的傳遞及反饋,從而計(jì)算出符合整體最優(yōu)運(yùn)行的優(yōu)化結(jié)果。

2 實(shí)時(shí)調(diào)度修正階段

2.1 修正階段有功處理

日前調(diào)度的風(fēng)、光出力及負(fù)荷情況是基于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),與真實(shí)數(shù)據(jù)存在一定誤差。由于日前采用的是短期預(yù)測(cè),相較于超短期預(yù)測(cè),后者擁有更高精度,對(duì)實(shí)時(shí)調(diào)度情況作出更優(yōu)決策。本文采用基于改進(jìn)數(shù)據(jù)流在線分割的超短期預(yù)測(cè)[16]對(duì)風(fēng)、光出力及負(fù)荷情況進(jìn)行超短期預(yù)測(cè)。

由于風(fēng)速、光照強(qiáng)度短期預(yù)測(cè)值與超短期預(yù)測(cè)值存在偏差,對(duì)日前調(diào)度結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)修正方能使系統(tǒng)達(dá)到最優(yōu),其大電網(wǎng)購(gòu)電量功率修正:

(17)

(18)

(19)

(20)

2.2 修正階段重新計(jì)算

雙層優(yōu)化調(diào)度模型在優(yōu)化結(jié)果上相較于多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型而言能夠?qū)φ{(diào)度方案進(jìn)行更進(jìn)一步優(yōu)化,但雙層優(yōu)化采用雙層嵌套,在計(jì)算時(shí)間上劣勢(shì)明顯。本文采用超短期負(fù)荷對(duì)風(fēng)、光、荷情況進(jìn)行預(yù)測(cè),力求達(dá)到最小誤差,從而提高可再生清潔能源的最大利用率,預(yù)測(cè)周期為1 h;但由于雙層模型計(jì)算過(guò)程復(fù)雜,耗時(shí)過(guò)長(zhǎng),導(dǎo)致可能無(wú)法及時(shí)得出最新調(diào)度結(jié)果對(duì)日前方案進(jìn)行修正。因此在實(shí)時(shí)修正之前先對(duì)超短期預(yù)測(cè)情況與日前短期預(yù)測(cè)情況進(jìn)行修正評(píng)估。具體評(píng)估方法如下:

(21)

式中:Ψ——修正評(píng)估后結(jié)果,0表示不進(jìn)行修正,1表示進(jìn)行實(shí)時(shí)修正;

γ——設(shè)置的誤差系數(shù)比例。

根據(jù)實(shí)時(shí)修正評(píng)估結(jié)果,當(dāng)評(píng)估結(jié)果為需要修正時(shí),采用多目標(biāo)優(yōu)化算法設(shè)定綜合運(yùn)行成本最低、有功網(wǎng)損及加權(quán)電壓偏移率最低為目標(biāo)進(jìn)行尋優(yōu);當(dāng)評(píng)估結(jié)果為不進(jìn)行修正時(shí),采用日前雙層調(diào)度結(jié)果對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行控制。

3 模型求解

3.1 二進(jìn)制混沌蝙蝠優(yōu)化算法

本文采用混沌蝙蝠算法[17]對(duì)模型進(jìn)行求解。由于本文模型中增加DG機(jī)組的啟停情況,即增加了0-1變量。為了適應(yīng)ADN源-網(wǎng)-荷的協(xié)調(diào)優(yōu)化的更高要求,本文在混沌蝙蝠優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,引入二進(jìn)制化,從而提高算法的適應(yīng)性,對(duì)包含離散變量的優(yōu)化問(wèn)題有更進(jìn)一步的延伸。

二進(jìn)制混沌蝙蝠優(yōu)化算法在迭代過(guò)程中,每個(gè)個(gè)體的位置取0或1,而其他的迭代公式與混沌蝙蝠優(yōu)化算法相同。每次迭代過(guò)程中,第i只蝙蝠在d維的離散化公式:

(22)

(23)

3.2 模型求解步驟

結(jié)合混沌蝙蝠優(yōu)化算法的相關(guān)內(nèi)容,雙層兩階段優(yōu)化求解流程如圖2所示。

步驟1:基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及算法的基本參數(shù)初始化,如混沌蝙蝠優(yōu)化算法的迭代次數(shù)、初始種群數(shù)量、Tent混沌序列迭代次數(shù)等。

步驟2:初始化規(guī)劃層蝙蝠種群,并將其引入Tent混沌序列,利用適應(yīng)度函數(shù)對(duì)步驟1所產(chǎn)生的個(gè)體進(jìn)行優(yōu)劣評(píng)價(jià),并找出最優(yōu)位置個(gè)體。

步驟3:利用本文所提的方法將個(gè)體的位置二進(jìn)制化,將離散變量目標(biāo)函數(shù)引入個(gè)體蝙蝠中,檢驗(yàn)DG啟停及有功/無(wú)功輸出情況的優(yōu)劣。

步驟4:將上層DG出力情況方案?jìng)鬟f至下層,以上層傳遞結(jié)果初始化下層,并針對(duì)此結(jié)果進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化,將DG、無(wú)功補(bǔ)償器無(wú)功出力情況反饋至上層。

步驟5:根據(jù)下層DG、無(wú)功補(bǔ)償器無(wú)功出力情況,對(duì)上層DG有功出力、大電網(wǎng)購(gòu)電情況進(jìn)行修整。

步驟6:判斷是否滿足輸出要求,若滿足終止迭代要求,輸出日前優(yōu)化調(diào)度方案;若不滿足,返回步驟4循環(huán)操作。

步驟7:進(jìn)入實(shí)時(shí)調(diào)度方案修正階段,采用改進(jìn)數(shù)據(jù)流在線分割進(jìn)行超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)。

步驟8:判斷是否進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。若滿足實(shí)時(shí)修正條件,則進(jìn)行多目標(biāo)實(shí)時(shí)修正階段;若不滿足實(shí)時(shí)修正條件,則輸出日前優(yōu)化調(diào)度結(jié)果。

4 算例分析

4.1 算例基本參數(shù)

基于IEEE-33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng),對(duì)其進(jìn)行主動(dòng)改造。修改后IEEE-33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)如圖3所示。

圖3中,經(jīng)過(guò)主動(dòng)改造后的IEEE-33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)電壓等級(jí)為12.66 kV;PV、WG、ESS、FI分別表示分布式光伏發(fā)電、分布式風(fēng)力發(fā)電、儲(chǔ)能裝置及柔性負(fù)荷;在10號(hào)、16號(hào)節(jié)點(diǎn)接入PV,在3號(hào)、33號(hào)節(jié)點(diǎn)接入WG,在14號(hào)、24號(hào)節(jié)點(diǎn)分別接入ESS,在18號(hào)、31號(hào)節(jié)點(diǎn)分別接入FI;各類能源的最優(yōu)配置方案如表1所示。大電網(wǎng)購(gòu)電成本中峰、谷電價(jià)分別為0.55元/kWh、0.33元/kWh,平時(shí)電價(jià)為0.488元/kWh,全天分時(shí)電價(jià)曲線如圖4所示;政府對(duì)風(fēng)、光發(fā)電的環(huán)保正向激勵(lì)為0.2元/kWh。全天風(fēng)速、光強(qiáng)及負(fù)荷標(biāo)幺值曲線如圖5所示。

表1 各類能源的最優(yōu)配置方案

4.2 算例結(jié)果分析

對(duì)二進(jìn)制混沌蝙蝠算法進(jìn)行參數(shù)設(shè)置,將種群規(guī)模設(shè)置為50,最大迭代次數(shù)設(shè)置為100次,γ修正比例設(shè)置為0.02,對(duì)源-網(wǎng)-荷雙層調(diào)度模型進(jìn)行求解,分析如下:

(1) 具體調(diào)度情況分析。系統(tǒng)全天有功調(diào)度結(jié)果如圖6所示。

由圖6可知,日前優(yōu)化調(diào)度和實(shí)時(shí)修正調(diào)度系統(tǒng)各時(shí)段總購(gòu)電量分別為53.727 MW及51.387 MW,在大電網(wǎng)購(gòu)電量上由于實(shí)時(shí)修正調(diào)度最大限度降低棄風(fēng)、棄光的出現(xiàn),在總購(gòu)電量成本上有一定減少,且從曲線看來(lái)實(shí)時(shí)進(jìn)行超短期DG出力及負(fù)荷預(yù)測(cè)能夠使整體曲線更加平滑,整體平穩(wěn)得到一定提升。因需求側(cè)存在可調(diào)度柔性負(fù)荷,能夠給日前調(diào)度階段預(yù)測(cè)出現(xiàn)的較大誤差提供一定裕量進(jìn)行修正補(bǔ)償。由于短期預(yù)測(cè)對(duì)風(fēng)、光出力進(jìn)行預(yù)測(cè)存在較大誤差,導(dǎo)致棄光棄風(fēng)的現(xiàn)象出現(xiàn),在使用超短期預(yù)測(cè)后能夠大幅度提高預(yù)測(cè)精度,使風(fēng)、光使用率大大提高。儲(chǔ)能系統(tǒng)主要在常規(guī)負(fù)荷處于低位時(shí)進(jìn)行充電,在用電高峰期進(jìn)行放電,從而起到削峰填谷作用[18]。

系統(tǒng)全天DG無(wú)功出力調(diào)度結(jié)果如圖7所示。當(dāng)PV及WG作為無(wú)功源輸出之后,能夠大幅度減小對(duì)電網(wǎng)及無(wú)功補(bǔ)償器無(wú)功值的需求,從而得到防止網(wǎng)絡(luò)堵塞,降低整體網(wǎng)絡(luò)損耗的目的。

(2) 節(jié)點(diǎn)電壓分析。全天24 h下,若采用無(wú)實(shí)時(shí)修正及超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)修正,系統(tǒng)全天節(jié)點(diǎn)平均電壓如圖8所示。

由圖8可知,若系統(tǒng)采用短期預(yù)測(cè)后進(jìn)行調(diào)度,由于真實(shí)值和日前調(diào)度所用的預(yù)測(cè)值有較大誤差,導(dǎo)致最低節(jié)點(diǎn)電壓低至0.903 7 p.u.;而采用超短期預(yù)測(cè)與真實(shí)值具有極高精度,其節(jié)點(diǎn)最低電壓為0.942 5 p.u.,使系統(tǒng)整體電壓偏移率大大降低,使用戶用電滿意度得到一定保障。使用短期日前調(diào)度策略中整體節(jié)點(diǎn)電壓低于0.95 p.u.節(jié)點(diǎn)達(dá)到21個(gè),超過(guò)系統(tǒng)全局60%;采用超短期預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)修正的情況下,整體低于0.95 p.u.節(jié)點(diǎn)數(shù)僅為系統(tǒng)末端的12個(gè)節(jié)點(diǎn),能夠使全局系統(tǒng)都處于較低電壓偏移率。綜上分析,證實(shí)了本文所涉及的源-網(wǎng)-荷雙層兩階段調(diào)度方法的有效性及合理性。

(3) 整體經(jīng)濟(jì)性分析。本文所構(gòu)建的源-網(wǎng)-荷雙層兩階段優(yōu)化調(diào)度旨在構(gòu)建用戶滿意度、環(huán)境友好度、電能質(zhì)量高和網(wǎng)絡(luò)損耗、系統(tǒng)波動(dòng)、運(yùn)行成本低的調(diào)度方案。采用短期預(yù)測(cè)日前調(diào)度及超短期預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)修正調(diào)度相結(jié)合,來(lái)進(jìn)行主要經(jīng)濟(jì)成本分析。不同調(diào)度方案的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)比如表2所示。

表2 不同調(diào)度方案的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)比

由表2可知,采用超短期預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)修正調(diào)度的清潔能源利用率能夠達(dá)到96.77%,對(duì)短期風(fēng)、光及負(fù)荷預(yù)測(cè)帶來(lái)的誤差能夠進(jìn)行最大程度的修正;在清潔能源利用及柔性負(fù)荷裕量使用上能夠最大限度協(xié)調(diào),超短期預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)修正調(diào)度在各項(xiàng)費(fèi)用上都有明顯優(yōu)勢(shì),在當(dāng)日運(yùn)行總成本上較短期負(fù)荷預(yù)測(cè)降低0.203 1萬(wàn)元,降幅達(dá)到7.70%;比較于經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,總成本降低0.508 5萬(wàn)元,降幅達(dá)到17.29%。綜合各項(xiàng)指標(biāo),本文提出源-網(wǎng)-荷雙層兩階段優(yōu)化調(diào)度方案能使各項(xiàng)指標(biāo)達(dá)到優(yōu)化。

5 結(jié) 語(yǔ)

對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)雙層兩階段調(diào)度模型進(jìn)行研究,所得結(jié)論如下:

(1) 配電系統(tǒng)規(guī)劃時(shí),往往采用長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)其進(jìn)行容量的選取,但在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)往往風(fēng)、光出力及負(fù)荷使用情況等存在較大誤差,因此規(guī)劃時(shí)留有一定裕量。在日前進(jìn)行調(diào)度方案制定時(shí),由于短期風(fēng)、光出力及負(fù)荷仍與實(shí)際存在一定誤差,而超短期預(yù)測(cè)的精度較高,因此實(shí)時(shí)修正調(diào)度方案能夠最大程度減少棄風(fēng)、棄光現(xiàn)象的出現(xiàn)。

(2) 實(shí)時(shí)修正調(diào)度能夠充分協(xié)調(diào)DG、儲(chǔ)能裝置及柔性負(fù)荷的作用,在負(fù)荷曲線上,對(duì)系統(tǒng)負(fù)荷曲線起到削峰填谷的效果,從而平抑負(fù)荷波動(dòng),增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性;在系統(tǒng)運(yùn)行上,能夠使系統(tǒng)最優(yōu)化運(yùn)行,從而減小網(wǎng)損,提高電能質(zhì)量;在經(jīng)濟(jì)指標(biāo)上,由于最大限度使用清潔能源發(fā)電,使系統(tǒng)整體運(yùn)行成本得到有效降低。

(3) 將DG作為無(wú)功源輸出,能夠充分發(fā)掘設(shè)備潛力,減少整體電網(wǎng)投資。雖然DG作為不可控出力,但日前采用短期預(yù)測(cè)調(diào)度結(jié)合超短期預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)修正,能夠極大限度地發(fā)掘DG的良性作用。