基于高滲透可再生能源分層分區(qū)并網(wǎng)節(jié)能規(guī)劃

溫新　邵科　王念念　王一帆

摘 要

針對(duì)加入可再生能源后的配電網(wǎng)規(guī)劃和系統(tǒng)優(yōu)化問題，提出了一種考慮投資成本的和節(jié)能效果的分層分區(qū)規(guī)劃模型。上層規(guī)劃在規(guī)定總投資成本的目標(biāo)函數(shù)后，考慮了可再生能源的接入規(guī)劃和相應(yīng)的約束條件，下層從儲(chǔ)能的加入和線損最小為目標(biāo)函數(shù)，通過上層給定的電源規(guī)劃下計(jì)算最小網(wǎng)損，生成最優(yōu)的組合方案。

關(guān)鍵詞

配電網(wǎng);可再生能源;二層規(guī)劃模型;節(jié)能規(guī)劃

中圖分類號(hào)： G633.6 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.04.70

0 引言

現(xiàn)代社會(huì)對(duì)電力供應(yīng)的可靠性、無污染性要求的提高，傳統(tǒng)火力發(fā)電所帶來的環(huán)境污染、全球氣候變暖等問題越來越被人們所重視。由于無法靈活跟蹤負(fù)荷網(wǎng)的變化，所以采用清潔性能源的分布式發(fā)電得到了快速發(fā)展。

研究表明，針對(duì)同一線路不同的節(jié)能手段降低損耗的潛力不同;同一種節(jié)能手段針對(duì)不同的線路運(yùn)行條件，節(jié)能潛力依舊有較大差距。因此，通過對(duì)不同節(jié)能技術(shù)手段在不同線路上節(jié)能潛力的對(duì)比分析，有助于節(jié)能方案的高效實(shí)施。

如今，配電網(wǎng)節(jié)能任務(wù)中考慮了電源的影響，例如在模型中加入的電源位置和容量的不相同，將帶來不同的線損方面影響。文獻(xiàn)[1] 搭建了最小化配電網(wǎng)有功網(wǎng)損、電壓偏差和靜態(tài)電壓穩(wěn)定指標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化的模型，并兼顧了配電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)、安全和穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[2]把配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和電壓質(zhì)量當(dāng)作目標(biāo)，并將多場(chǎng)景的分析運(yùn)用在其中?；谝陨戏治隹芍?dāng)可再生電源接入主要會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)損耗、潮流分布情況等方面產(chǎn)生影響。這些因素的改變會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行成本增加。因此本文主要從DG的投資運(yùn)行成本、發(fā)電成本等方面建立優(yōu)化配置電源模型

本文下層模型以電網(wǎng)損耗為目標(biāo)函數(shù)，綜合考慮原有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的電網(wǎng)損耗，借鑒引用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行重構(gòu)，在結(jié)合節(jié)點(diǎn)電壓幅值保證、最大輸送容量等因素，重構(gòu)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)損最小化。

基于以上分析，本文提出了一種高滲透可再生能源分層分區(qū)電網(wǎng)并網(wǎng)節(jié)能規(guī)劃方法。首先從DG的投資運(yùn)行成本、發(fā)電成本等方面建立優(yōu)化配置電源模型，然后綜述近10年來傳統(tǒng)配電降損法及含有分布式電源的配電網(wǎng)優(yōu)化配置研究成果，通過建模分析配電網(wǎng)中光伏電源容量、位置、運(yùn)行方式對(duì)配電網(wǎng)網(wǎng)損的影響。

1 節(jié)能規(guī)劃模型

1.1 分層分區(qū)節(jié)能規(guī)劃思路

首先對(duì)待改造區(qū)域的電網(wǎng)依照供電片區(qū)或變電站實(shí)行解列分區(qū)成各子區(qū)配網(wǎng)，之后根據(jù)子區(qū)配網(wǎng)節(jié)能指標(biāo)的情況，建立雙層規(guī)劃模型。上層模型考慮電源規(guī)劃接入點(diǎn)位置和容量，計(jì)算總投資成本。下層模型考慮降損方案，運(yùn)用改進(jìn)遺傳算法，計(jì)算電網(wǎng)總網(wǎng)損值。

1.2 接入分布式可再生能源的網(wǎng)損變化模型

在簡單的潮流計(jì)算中，電網(wǎng)負(fù)載端的消耗由電源端單獨(dú)提供，而引入分布式可再生能源后，電網(wǎng)消耗由電網(wǎng)電源與分布式可再生能源共同提供。本文采用文獻(xiàn)【3-4】的模型，運(yùn)用數(shù)學(xué)分析推導(dǎo)出影響電網(wǎng)損耗的影響因素。在負(fù)荷大小相同，不考慮線路壓降以及三相不平衡的情況下，建立的理想模型圖1和圖2。設(shè)全線路電壓為U0，其中，Ps、Qs分別代表電源的有功功率、無功功率;Pl、Ql分別代表負(fù)荷的有功功率、無功功率;PG、QG分別代表可再生能源電源（RES）有功、無功功率;L代表電網(wǎng)電源與負(fù)荷之間的距離;LG代表電網(wǎng)電源與可再生能源電源（RES）之間的距離。

通過接入可再生能源，電網(wǎng)網(wǎng)損可以得到有效降低，因?yàn)榭稍偕茉纯梢愿淖冸娋W(wǎng)的潮流構(gòu)成。無可再生能源接入的系統(tǒng)中，電網(wǎng)電流大量在線路中流動(dòng)，造成較大的線路損耗，而加入后負(fù)荷所需用電，一部分由電源供給，另一部分改為由接近負(fù)載端的可再生能源提供。

1）系統(tǒng)流入負(fù)載的單項(xiàng)電流：

假設(shè)線路單項(xiàng)阻抗率為r0（Ω/km）未接入可再生能源時(shí)，IS=IL，電網(wǎng)損耗為：

2）接入可再生能源后單項(xiàng)電流為IG：

所以電源單獨(dú)提供的電流Is：

此時(shí)電網(wǎng)損耗將分為兩個(gè)部分：

3）可得是否接入可再生能源，電網(wǎng)網(wǎng)損差值為：

由式可知，電網(wǎng)網(wǎng)損因素與可再生能源接入處與負(fù)荷距離（LG）、接入可再生能源的功率（PG）、無功功率（QG）相關(guān)。

1.3 各個(gè)影響網(wǎng)損因素的分析

1）可再生能源的接入位置

由網(wǎng)損差值式可知，當(dāng)接入的可再生能源容量以及功率因數(shù)不變時(shí)，△S的大小僅與LG的大小線性相關(guān)，LG為電網(wǎng)電源與可再生能源接入之間的距離，當(dāng)LG越大，及可再生能源越接近負(fù)荷中心時(shí)，△S越大。

2）可再生能源相對(duì)負(fù)荷容量

由網(wǎng)損差值式可知，當(dāng)考慮可再生能源相對(duì)負(fù)荷容量對(duì)網(wǎng)損影響時(shí)，控制可再生能源的位置及功率因數(shù)為一定值，即設(shè)LG為常數(shù);設(shè)可再生能源相對(duì)負(fù)荷的比值為K，即：

可見，當(dāng)K=1時(shí)，△S最大，即此降損最優(yōu);當(dāng)K=2時(shí)，△S=0，表明此時(shí)無降損效果;當(dāng)K>2時(shí)，網(wǎng)損將大于未接入可再生能源。

所以當(dāng)可再生能源容量與負(fù)荷的容量相當(dāng)時(shí)，可使配電網(wǎng)損耗最小。

3）可再生能源運(yùn)行時(shí)功率因數(shù)

由網(wǎng)損差值式可知，此情況下要控制可再生能源位置及容量不變，設(shè)PG=SGcosφ，QG=SGsinφ（φ為可再生能源系統(tǒng)功率因數(shù)角），則無功功率略多時(shí)會(huì)減少系統(tǒng)損耗，可再生能源發(fā)出的無功功率補(bǔ)償了負(fù)載所需的原本在電網(wǎng)中吸收的無功功率，從而無功電流減小，減小電路的有功損耗。若要為電網(wǎng)提供無功支撐[5]，可采用目前常用的恒無功功率Q控制[6]、恒功率因cosφ控制[7]、基于并網(wǎng)網(wǎng)點(diǎn)電壓幅值的cosφ（U）[8]

1.4 上層規(guī)劃模型

1.4.1 目標(biāo)函數(shù)

本文將DG接入配電網(wǎng)，以總成本最小化為目標(biāo)建立模型：

minF=min（F1+F2+F3）

式中：F1為可再生能源的年投資，運(yùn)行成本;F2為DG的發(fā)電費(fèi)用

（1）可再生能源的年投資成本和運(yùn)行費(fèi)用表達(dá)式為：

式中：n為規(guī)劃年限;r為固定的年利率;C 為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)處可再生能源的投資成本;C 為可再生能源的運(yùn)行成本;P 為可再生能源在i節(jié)點(diǎn)安裝的容量;xi為是否安裝可再生能源;Nd為裝置可再生能源的節(jié)點(diǎn)數(shù)目。

（2）DG的發(fā)電費(fèi)用表達(dá)式為：

式中：Tmax為最大電網(wǎng)利用小時(shí)數(shù);C 為第i個(gè)可再生能源的單位容量發(fā)電價(jià)格。

（3）網(wǎng)損費(fèi)用的表達(dá)式為：

Ce為銷售電價(jià)，Ploss為網(wǎng)損值

1.4.2 約束條件

（1）潮流平衡約束

式中：N為總節(jié)點(diǎn)數(shù);Pi、Qi分別為注入到節(jié)點(diǎn)i的有功、無功功率;θ、f分別為節(jié)點(diǎn)電壓的實(shí)、虛部分量;Gij，Bij分別為節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣的實(shí)、虛分量。

（2）節(jié)點(diǎn)電壓約束

式中：Uimin，Uimax分別為節(jié)點(diǎn)i處電壓的下限、上限。

（3）分布式能源接入容量的約束

式中：Pi為節(jié)點(diǎn)i允許安裝的可再生能源最大容量。

（4）可再生能源安裝總?cè)萘肯拗?/p>

式中：β為0.6;P為系統(tǒng)負(fù)荷總?cè)萘浚?為高比例可再生能源率

1.5 下層規(guī)劃模型

根據(jù)上述影響網(wǎng)損因素的分析，結(jié)合文獻(xiàn)xx構(gòu)建以下模型，重構(gòu)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)：

1）潮流計(jì)算收斂性約束

潮流計(jì)算時(shí)，收斂性受網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、帶入初值確定等諸多因素影響。本文計(jì)算時(shí)若迭代計(jì)算不超過40次可以收斂的方案即視為符合要求的構(gòu)造方案。

2）電壓幅值約束

即如式中所示，節(jié)點(diǎn)電壓（U ）要在電壓幅值最小值（Umin）與最大值之間（U ）。

3）輸送線路容量約束

式中，S 為線路的最大輸送容量。

4）分布式電源滲透率約束

式中，S 代表分布式電源額定功率;SL代表電網(wǎng)的總負(fù)荷。

應(yīng)用文獻(xiàn)【9】表示配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架矩陣：

1）配電網(wǎng)不同層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的線路信息矩陣C

2）包含線路首末兩端節(jié)點(diǎn)信息的矩陣S和M

3）配電網(wǎng)各個(gè)層次之間的關(guān)系矩陣G

確定這幾個(gè)矩陣后，把恒功率模型分布可再生能源和儲(chǔ)能裝置并入節(jié)點(diǎn)，即可進(jìn)行對(duì)電網(wǎng)的前推回代潮流計(jì)算。

2 模型求解

2.1 場(chǎng)景削減法

分布式電源特別是光伏發(fā)電與風(fēng)力發(fā)電通常有不確定性與隨機(jī)性的特征，并且大部分時(shí)間的輸出功率達(dá)不到額定值。如果不去考慮時(shí)間特性，只是把分布式電源作為恒定的直流點(diǎn)源，不同類型的分布式電源輸出特性并不能完全反映，因此求出配電網(wǎng)的優(yōu)化結(jié)果一定與實(shí)際相差甚遠(yuǎn)。所以，風(fēng)電和光伏等分布式電源在接入配電網(wǎng)時(shí)，需要考慮電源時(shí)序特性。具體來說，像風(fēng)力發(fā)電，風(fēng)速會(huì)隨著季節(jié)變化并存在巨大差異，能夠通過待規(guī)劃區(qū)域風(fēng)速隨著時(shí)間的變化數(shù)據(jù)得出出力特性;像光伏發(fā)電，光照強(qiáng)度受到天氣和季節(jié)的雙重影響，在進(jìn)行時(shí)間劃分的基礎(chǔ)上，能夠同時(shí)依據(jù)天氣情況進(jìn)行劃分。

可以發(fā)現(xiàn)，分布式電源出力是以年為周期的，如果將風(fēng)速、光照強(qiáng)度與數(shù)據(jù)樣本的時(shí)間間隔設(shè)定為1小時(shí)，那一年有8760個(gè)數(shù)據(jù)樣本，共8760個(gè)場(chǎng)景，而在模型的求解過程當(dāng)中，還要對(duì)每個(gè)場(chǎng)景做計(jì)算，如此將導(dǎo)致運(yùn)算量特別大，規(guī)劃復(fù)雜度也高，對(duì)此運(yùn)用場(chǎng)景削減方法減少不確定性場(chǎng)景個(gè)數(shù)是必要的。本文提到了改進(jìn)后的K-means聚類算法來聚類類似的場(chǎng)景，場(chǎng)景聚類后，能夠簡化原始數(shù)據(jù)，大大縮減計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間。對(duì)風(fēng)速和光照強(qiáng)度聚類之后，相應(yīng)的功率輸出能夠依據(jù)前文所描述的建模方法計(jì)算求得。

改進(jìn)后的K-means聚類方法

K-means聚類算法以與k個(gè)聚類中心距離最小為原則，把數(shù)據(jù)集經(jīng)過迭代分為不同的聚類，在給定聚類個(gè)數(shù)時(shí)能夠得到較好的性能。但是，傳統(tǒng)的聚類算法無法給出最優(yōu)的聚類數(shù)目，在實(shí)際使用時(shí)的結(jié)果或許并不是最適合的。針對(duì)這個(gè)問題，本文依據(jù)選擇聚類有效性指標(biāo)，對(duì)傳統(tǒng)的k均值聚類算法進(jìn)行了一定的改進(jìn)，即在聚類數(shù)目的范圍內(nèi)，對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行了分析，確定下來最優(yōu)聚類數(shù)目。

改進(jìn)K-means方法的原理為，在聚類個(gè)數(shù)的搜索范圍之內(nèi)，根據(jù)聚類有效性指標(biāo)來評(píng)價(jià)聚類結(jié)果質(zhì)量，搜索聚類空間能夠得出一系列的聚類結(jié)果，選擇最優(yōu)聚類結(jié)果相對(duì)應(yīng)的最優(yōu)聚類個(gè)數(shù)。聚類個(gè)數(shù)搜索范圍為2， 中的整數(shù)，其中N是數(shù)據(jù)集中的樣本總數(shù)。本文選擇適合K-means聚類的Calinski Harabasz（CH+）有效性指標(biāo)進(jìn)行判斷，CH+指數(shù)的定義是：

其中，Tk與Pk分別是k處的類間方差與類內(nèi)方差，分別反映類間分散性與緊密性。隨著k值的增加，Pk逐漸減少，Tk逐漸增加，而CH+的索引值在一定k時(shí)可能達(dá)到最大值，這與最優(yōu)聚類數(shù)k相對(duì)應(yīng)，由此應(yīng)該選擇CH+指數(shù)大、類數(shù)少的聚類結(jié)果。

改進(jìn)后k均值聚類的算法步驟如下：

（1）設(shè)置聚類數(shù)k搜索范圍為2， ;

（2）依據(jù)搜索范圍內(nèi)最大和最小距離原則，選擇初始聚類的中心。采用k均值聚類算法對(duì)聚類中心做更新，直到能符合判別函數(shù)并收斂為止。依據(jù)聚類結(jié)果計(jì)算CH+指數(shù)，循環(huán)進(jìn)行第2步;

（3）比較不同k值下的CH+指數(shù)，當(dāng)CH+指數(shù)到最大值時(shí)，對(duì)應(yīng)的k值為最佳簇?cái)?shù);

（4）輸出最優(yōu)聚類結(jié)果。

2.2 運(yùn)用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行重構(gòu)[10]

該算法應(yīng)采用十進(jìn)制編碼方法，將配電網(wǎng)中的回路數(shù)視為染色體長度。將環(huán)網(wǎng)中各開關(guān)的開、關(guān)狀態(tài)視為一個(gè)復(fù)合染色體組基因，分布式供能和儲(chǔ)能裝置等效為“負(fù)”負(fù)荷，根據(jù)配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)獨(dú)特的層次性特點(diǎn)，以分層前推回代來潮流解。

3 結(jié)論

本文以經(jīng)濟(jì)投資成本為主要目標(biāo)，綜合考慮可再生能源接入影響能、源規(guī)劃模型以及環(huán)保節(jié)能效益等因素，實(shí)現(xiàn)分層分區(qū)，統(tǒng)籌合理分配，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)效益最大化。運(yùn)用場(chǎng)景削減法，將不確定的可再生能源出力變換為可確定的求解值。通過基于改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行含分布式可再生能源和儲(chǔ)能裝置的配電網(wǎng)重構(gòu)，在保證節(jié)點(diǎn)電壓的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)網(wǎng)損的降低，并使節(jié)點(diǎn)電壓得到補(bǔ)充。本文在考慮經(jīng)濟(jì)效益與節(jié)能環(huán)保的同時(shí)，切實(shí)考慮電力系統(tǒng)安全性和穩(wěn)定性的需求，使課題研究更加貼合實(shí)際需求。

參考文獻(xiàn)

[1]吳雄.分布式電源并網(wǎng)多目標(biāo)規(guī)劃與決策研究[D].

[2]劉君.基于分類概率多場(chǎng)景分析的分布式電源規(guī)劃研究[D].

[3]馬明.分布式電源對(duì)配電網(wǎng)網(wǎng)損影響及配置的研究[D].南京理工大學(xué)，2007.

[4]涂有慶.含分布式發(fā)電的配電網(wǎng)網(wǎng)損研究[D].湖南大學(xué)，2008.

[5]司傳濤，肖靜，張閣，et al.光伏發(fā)電系統(tǒng)無功支撐能力評(píng)估分析[J].廣西電力， 2015， v.38;No.156（06）：32-38.

[6]司傳濤，肖靜，張閣，et al.光伏發(fā)電系統(tǒng)無功支撐能力評(píng)估分析[J].廣西電力， 2015， v.38;No.156（06）：32-38.

[7]晁陽.并網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)無功電壓控制研究[D].重慶大學(xué).

[8]司傳濤，肖靜，張閣，et al.光伏發(fā)電系統(tǒng)無功支撐能力評(píng)估分析[J].廣西電力，2015， v.38;No.156（06）：32-38.

[9]江卓翰，何禹清，曹麗璐，et al.基于改進(jìn)遺傳算法的含分布式電源和儲(chǔ)能裝置配電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2018.

[10]雷英杰，張善文.MATLAB遺傳算法工具箱及應(yīng)用[M].西安電子科技大學(xué)出版社，2014.