基于多能源協(xié)調(diào)響應(yīng)的配網(wǎng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度模型

張文軍,胡 浩,易善軍,韓玉輝,宋 昆,尹洪全,朱宏濤,呂 兵

（1.國(guó)網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010000；2.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)，遼寧 沈陽(yáng) 110870）

0 引言

在新型電力系統(tǒng)建設(shè)和“雙碳”目標(biāo)的背景下，分布式光伏、風(fēng)電的并網(wǎng)滲透率將逐步增加。新能源的間歇性和波動(dòng)性給配網(wǎng)的運(yùn)行與調(diào)度帶來(lái)穩(wěn)定性差、運(yùn)行成本高、調(diào)節(jié)能力下降等問(wèn)題[1]～[3]。針對(duì)該問(wèn)題，現(xiàn)有的研究多采用配置電池儲(chǔ)能調(diào)節(jié)配網(wǎng)的功率平衡。由于儲(chǔ)能電池建設(shè)維護(hù)成本較高，致使配網(wǎng)配置電池儲(chǔ)能的容量有限[4]，[5]。另一方面，作為一種配網(wǎng)的調(diào)節(jié)形式，負(fù)荷需求側(cè)管理的可調(diào)容量較小，在時(shí)間和空間尺度上對(duì)配網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的支撐不足[6]，[7]。本文考慮高比例可再生能源并網(wǎng)后對(duì)配網(wǎng)所帶來(lái)的沖擊，利用電熱混合儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車及“電-熱-冷”可調(diào)負(fù)荷的多能源協(xié)調(diào)響應(yīng)，以實(shí)現(xiàn)新型配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化運(yùn)行。

目前，國(guó)內(nèi)外專家對(duì)配網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及優(yōu)化調(diào)度已開(kāi)展了大量研究。文獻(xiàn)[8]為保證配網(wǎng)安穩(wěn)運(yùn)行，建立了基于分析目標(biāo)級(jí)聯(lián)理論的配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[9]針對(duì)風(fēng)電、光伏并網(wǎng)后的波動(dòng)性，提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的配網(wǎng)實(shí)時(shí)滾動(dòng)優(yōu)化調(diào)度策略。文獻(xiàn)[10]利用圖論理論對(duì)配網(wǎng)進(jìn)行精細(xì)化建模，以運(yùn)行經(jīng)濟(jì)最優(yōu)為目標(biāo)建立配網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。為提高風(fēng)電消納能力，文獻(xiàn)[11]建立了基于熱電耦合特性的配網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[12]考慮可再生能源出力隨機(jī)性和電動(dòng)汽車的響應(yīng)能力，提出了基于雙重電價(jià)的電動(dòng)汽車兩階段響應(yīng)策略，并在此基礎(chǔ)上建立了配網(wǎng)兩階段優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[13]為整合配網(wǎng)調(diào)度過(guò)程中的電力資源，提出了虛擬電廠動(dòng)態(tài)組合策略，并在此基礎(chǔ)上建立了含虛擬電廠交易組合平臺(tái)的配網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。

上述研究對(duì)配網(wǎng)調(diào)度提供了一定的理論支撐，充分研究了考慮儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車、負(fù)荷響應(yīng)等多類型資源協(xié)調(diào)，但未考慮電、熱、冷等多能源的協(xié)調(diào)響應(yīng)，在優(yōu)化配網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性方面還具有較大的提升空間。針對(duì)這一問(wèn)題，本文通過(guò)研究電熱混合儲(chǔ)能、充電汽車和“電-熱-冷”可調(diào)負(fù)荷間時(shí)空尺度的運(yùn)行差異性和互補(bǔ)性，建立了多能源響應(yīng)模型與協(xié)調(diào)調(diào)度策略；在此基礎(chǔ)上，建立基于多能源協(xié)調(diào)響應(yīng)的配網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。通過(guò)某地配網(wǎng)算例驗(yàn)證了本文所提出的模型能夠優(yōu)化經(jīng)濟(jì)成本，減少棄電率。

1 多能源響應(yīng)模型

1.1 電熱混合儲(chǔ)能響應(yīng)模型

電熱混合儲(chǔ)能包括電池儲(chǔ)能和電制熱儲(chǔ)熱兩個(gè)部分。電池儲(chǔ)能調(diào)節(jié)靈活性較強(qiáng)，效率高，可直接進(jìn)行電能的儲(chǔ)放。電池儲(chǔ)能模型為

式中：EBS，t為t時(shí)刻儲(chǔ)能裝置的容量；α為儲(chǔ)能裝置的損耗系數(shù)；PBS-c，t，ηBS-c，t分別為儲(chǔ)能裝置的充電功率和充電效率；PBS-d，t，ηBS-d，t分別為儲(chǔ)能裝置的放電功率和放電效率。

電制熱設(shè)備通常利用電鍋爐進(jìn)行電能-熱能的轉(zhuǎn)換，消納風(fēng)電和光電，通過(guò)儲(chǔ)熱實(shí)現(xiàn)熱能的存儲(chǔ)及供熱。

電鍋爐模型：

式中：PBSh，t為電鍋爐t時(shí)刻的供熱功率；PBSe，t為電鍋爐t時(shí)刻的耗電功率；ηeb為電鍋爐的電熱轉(zhuǎn)換效率。

儲(chǔ)熱模型：

式中：HHS，t為t時(shí)刻的儲(chǔ)熱容量；PHS，t為t時(shí)刻的儲(chǔ)熱功率；PHO，t為t時(shí)刻的放熱功率；ηHS為儲(chǔ)熱效率；ηHO為放熱效率；Δt為調(diào)度時(shí)段。

1.2 電動(dòng)汽車響應(yīng)模型

根據(jù)電動(dòng)汽車自身的電量以及在不同時(shí)空的狀態(tài)和需求，可將其視為移動(dòng)的分散式電儲(chǔ)能。各個(gè)電動(dòng)車合理的充放電行為，不僅可以減少配網(wǎng)調(diào)峰壓力，還能給配網(wǎng)的功率平衡帶來(lái)一定的支撐，并減少電動(dòng)汽車自身以及配網(wǎng)的運(yùn)行成本。

無(wú)論是充電還是放電，電動(dòng)汽車都要在配網(wǎng)內(nèi)的充放電節(jié)點(diǎn)進(jìn)行。本文定義Sij，t為電動(dòng)汽車在配網(wǎng)空間下位置i到j(luò)之間的行駛狀態(tài)變量；π為電動(dòng)汽車在配網(wǎng)中的行駛空間。電動(dòng)汽車在行駛空間π內(nèi)進(jìn)行充放電的空間行駛約束為

式中：Sij，t取0表示電動(dòng)汽車不在行駛空間π內(nèi)行駛；Sij，t取1表示電動(dòng)汽車在行駛空間π內(nèi)行駛。

電動(dòng)汽車在其行駛空間π內(nèi)參與配網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度過(guò)程中，須要根據(jù)汽車自身的實(shí)時(shí)電量進(jìn)行協(xié)調(diào)響應(yīng)。本文建立電動(dòng)汽車的能量響應(yīng)模型為

式中：PEV，t，PEV-c，t，PEV-d，t分別為電動(dòng)汽車t時(shí)刻的響應(yīng)功率、充電功率和放電功率；ηEV-c，ηEV-d分別為電動(dòng)汽車充電效率和放電效率；分別為電動(dòng)汽車參與配網(wǎng)響應(yīng)時(shí)充電功率的上、下限；分別為電動(dòng)汽車參與配網(wǎng)響應(yīng)時(shí)放電功率的上、下限。

1.3 “電-熱-冷”負(fù)荷響應(yīng)模型

多數(shù)的建筑物可進(jìn)行儲(chǔ)熱、儲(chǔ)冷。用戶在利用空調(diào)進(jìn)行制冷或制熱時(shí)，利用建筑物的儲(chǔ)冷、儲(chǔ)熱特性，可以為配網(wǎng)提供較多的調(diào)節(jié)容量，“電-熱-冷”負(fù)荷可作為多能源資源參與配網(wǎng)調(diào)度的響應(yīng)。電制冷制熱負(fù)荷的響應(yīng)模型為

式中：HA，t為t時(shí)刻房間內(nèi)制冷制熱負(fù)荷的功率；PA，t為t時(shí)刻制冷制熱負(fù)荷耗電的有功功率；k1，k2，l1，l2為制冷制熱負(fù)荷的擬合系數(shù)；C，R分別為房屋的熱阻和熱容；Tin，t，Tout，t分別為室內(nèi)溫度和室外溫度；EA，t為建筑物t時(shí)刻的儲(chǔ)熱儲(chǔ)冷容量；EAmax和EAmin分別為建筑物房間可提供儲(chǔ)能容量的上、下限；Tmax，Tmin分別為參與配網(wǎng)響應(yīng)后建筑物可調(diào)溫度的上、下限。

1.4 多能源協(xié)調(diào)響應(yīng)調(diào)度策略

電熱混合儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車和“電-熱-冷”負(fù)荷可以響應(yīng)配網(wǎng)調(diào)度，并提高配網(wǎng)的調(diào)節(jié)靈活性。其中，電池儲(chǔ)能調(diào)節(jié)靈活性最優(yōu)，但建設(shè)成本高；電制熱儲(chǔ)能在配網(wǎng)處于谷值時(shí)給予一定的調(diào)節(jié)能力；電動(dòng)汽車雖然可以進(jìn)行充電放電，但是受到交通路徑、駕駛需求及汽車剩余電量等因素的制約，其調(diào)度能力有限；“電-熱-冷”負(fù)荷受季節(jié)影響較大，且負(fù)荷分布較為分散，具有較高的不確定性，須由聚合商統(tǒng)一管理。本文將充分考慮多能源響應(yīng)在時(shí)間和空間調(diào)度尺度上的差異性，使各個(gè)調(diào)節(jié)資源優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，保證配網(wǎng)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行。

本文所提出的多能源協(xié)調(diào)響應(yīng)調(diào)度策略如圖1所示。首先，從長(zhǎng)時(shí)間尺度劃分，根據(jù)“電-熱-冷”負(fù)荷在不同季節(jié)的響應(yīng)能力，確定其調(diào)節(jié)能力；然后，從短時(shí)間尺度進(jìn)行分析，針對(duì)不同時(shí)刻電網(wǎng)的峰谷差，對(duì)多能源響應(yīng)資源進(jìn)行合理調(diào)度；最后，從空間角度考慮，根據(jù)多能源響應(yīng)資源的分布，尤其是電動(dòng)汽車的動(dòng)態(tài)行為，對(duì)整個(gè)配網(wǎng)的資源進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。在配網(wǎng)有調(diào)節(jié)需求時(shí)，優(yōu)先利用電動(dòng)汽車和“電-熱-冷”可控負(fù)荷進(jìn)行響應(yīng)。如果此時(shí)仍然存在源荷不協(xié)調(diào)，再利用電熱混合儲(chǔ)能進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。

圖1 多能源協(xié)調(diào)響應(yīng)調(diào)度策略Fig.1 Multi-energy coordinated response scheduling strategy

2 基于多能源響應(yīng)協(xié)調(diào)的配網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

基于多能源響應(yīng)調(diào)度策略的研究，可以確定不同時(shí)間和空間尺度上各類多能源響應(yīng)資源的調(diào)度周期。本文根據(jù)配網(wǎng)的實(shí)時(shí)峰谷需求，建立配網(wǎng)調(diào)度成本最優(yōu)為目標(biāo)的優(yōu)化模型：

式中：C1為風(fēng)電和光伏調(diào)度的調(diào)節(jié)成本；C2為上級(jí)電網(wǎng)調(diào)節(jié)成本；C3為多能源響應(yīng)成本。

風(fēng)電和光伏調(diào)度的調(diào)節(jié)成本：

式中：Pwp，i，t為風(fēng)電出力；βwp為風(fēng)電的單位調(diào)節(jié)成本；PPV，i，t為光伏出力；βPV為光伏的單位調(diào)節(jié)成本。

上級(jí)電網(wǎng)調(diào)節(jié)成本：

式中：Cbuy，t為t時(shí)刻上級(jí)電網(wǎng)對(duì)配網(wǎng)進(jìn)行調(diào)節(jié)的購(gòu)電價(jià)格；Csell，t為t時(shí)刻上級(jí)電網(wǎng)對(duì)配網(wǎng)進(jìn)行調(diào)節(jié)的售電價(jià)格；Pin，t為t時(shí)刻上級(jí)電網(wǎng)對(duì)配網(wǎng)進(jìn)行調(diào)節(jié)的購(gòu)電功率；Pout，t為t時(shí)刻上級(jí)電網(wǎng)對(duì)配網(wǎng)進(jìn)行調(diào)節(jié)的售電功率。

多能源響應(yīng)成本：

式中：Cco-A，t為“電-熱-冷”負(fù)荷削減的補(bǔ)貼系數(shù)；CBS-c，t，CBS-d，t為電池儲(chǔ)能充、放電的補(bǔ)貼系數(shù)；CEV-c，t，CEV-d，t為電動(dòng)汽車充、放電的補(bǔ)貼系數(shù)；CEBe，t為電制熱的補(bǔ)貼系數(shù)。

2.2 約束條件

配網(wǎng)調(diào)度功率平衡約束：

式中：PL，t為配網(wǎng)中的不可控負(fù)荷功率。

考慮風(fēng)光預(yù)測(cè)可能與實(shí)際出力不一致所帶來(lái)的不確定性問(wèn)題會(huì)給配網(wǎng)運(yùn)行帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，本文考慮風(fēng)光不確定性會(huì)引起配網(wǎng)電壓和支路功率波動(dòng)，配網(wǎng)應(yīng)保證運(yùn)行安穩(wěn)條件內(nèi)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。

配網(wǎng)安全運(yùn)行約束：

式中：Ui，t為t時(shí)刻配網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i的電壓；分別為t時(shí)刻配網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i的電壓上限和下限；Sij，t為支路ij的功率；分別為支路ij的功率上限和下限；σ，ξ分別為電壓和支路功率的可信度。

聯(lián)絡(luò)線調(diào)節(jié)約束：

對(duì)于電熱混合儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車、“電-熱-冷”負(fù)荷來(lái)說(shuō)，除式（1）～（5）中的約束外，還包括多能源響應(yīng)量約束：

2.3 考慮配網(wǎng)多能源響應(yīng)的魯棒優(yōu)化調(diào)度模型

配網(wǎng)中分布式和分散式新能源發(fā)電、電動(dòng)汽車、“電-熱-冷”負(fù)荷參與配網(wǎng)調(diào)節(jié)，具有一定的不確定性而產(chǎn)生偏差。為控制配網(wǎng)調(diào)度過(guò)程中的偏差，對(duì)配網(wǎng)運(yùn)行場(chǎng)景進(jìn)行離散化，建立魯棒風(fēng)險(xiǎn)偏差模型：

綜上所述，可將原文模型改寫(xiě)為考慮配網(wǎng)多能源響應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)偏差的魯棒優(yōu)化調(diào)度模型：

式中：L為魯棒轉(zhuǎn)化后的目標(biāo)函數(shù)形式。

2.4 多時(shí)空尺度調(diào)度模式

基于多能源協(xié)調(diào)響應(yīng)的配網(wǎng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度，從空間上分為信息層、調(diào)度層和設(shè)備層。信息層能夠接收電熱混合儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車及“電-熱-冷”可調(diào)設(shè)備的響應(yīng)信號(hào)；調(diào)度層可以向各個(gè)設(shè)備發(fā)送調(diào)節(jié)信號(hào)，從空間角度實(shí)現(xiàn)多能源協(xié)調(diào)響應(yīng)，充分利用多能源的可調(diào)節(jié)資源。

多時(shí)間尺度調(diào)度包含日前、滾動(dòng)和實(shí)時(shí)調(diào)度計(jì)劃。日前調(diào)度計(jì)劃利用歷史數(shù)據(jù)與對(duì)未來(lái)一天的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)進(jìn)行調(diào)度規(guī)劃；滾動(dòng)調(diào)度計(jì)劃是在日前計(jì)劃的基礎(chǔ)上用未來(lái)4 h內(nèi)風(fēng)光和負(fù)荷的預(yù)測(cè)，通過(guò)源荷數(shù)據(jù)調(diào)整日前調(diào)度計(jì)劃；實(shí)時(shí)調(diào)度計(jì)劃是在滾動(dòng)調(diào)度的基礎(chǔ)上，以實(shí)時(shí)反饋模型為基礎(chǔ)，每15min為一個(gè)循環(huán)實(shí)時(shí)修正調(diào)度計(jì)劃。多時(shí)間尺度調(diào)度流程如圖3所示。

圖2 多時(shí)間尺度調(diào)度計(jì)劃流程圖Fig.2 Flow chartofmulti-time scale scheduling plan

2.5 調(diào)度模型求解

本文采用和聲搜索算法對(duì)基于多能源協(xié)調(diào)響應(yīng)的配網(wǎng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度模型進(jìn)行求解，其求解流程如圖3所示。

圖3 配網(wǎng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度模型求解流程Fig.3 Distribution network dynamic optimization scheduling model solution process

3 算例仿真

本文以某地配網(wǎng)新能源出力及負(fù)荷數(shù)據(jù)為背景，以文獻(xiàn)[12]的IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)仿真模型為基礎(chǔ)，分別在節(jié)點(diǎn)8，17，20，30，32接入蓄電池、光伏、充電站、風(fēng)電和電制熱儲(chǔ)熱裝置。

該配網(wǎng)地區(qū)最大電負(fù)荷80 MW，配有光伏發(fā)電35 MW，風(fēng)力發(fā)電65 MW，電池儲(chǔ)能20 MW，電制熱10 MW和儲(chǔ)熱20 MW。電動(dòng)汽車的電池參數(shù)為300 kW/80 kW·h，充電時(shí)間0.65 h。該配網(wǎng)典型日的風(fēng)光負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線如圖4所示。

圖4 風(fēng)光預(yù)測(cè)及負(fù)荷曲線Fig.4Wind and wind forecastand load curve

通過(guò)設(shè)置3種方案驗(yàn)證所提調(diào)度策略和調(diào)度模型的有效性和優(yōu)越性。方案1：配網(wǎng)調(diào)度過(guò)程中，只利用電池儲(chǔ)能參與調(diào)節(jié)。方案2：利用電熱混合儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車、“電-熱-冷”負(fù)荷參與配網(wǎng)調(diào)度，但不考慮三者間時(shí)空互補(bǔ)特性以及響應(yīng)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)偏差。方案3：采用本文提出的基于多能源響應(yīng)的配網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型。

對(duì)3種調(diào)度方案進(jìn)行仿真，得到如圖5～7所示的調(diào)度方式。

圖5 方案1調(diào)度方式Fig.5 Schedulingmode of scheme 1

圖6 方案2調(diào)度方式Fig.6 Schedulingmode of scheme 2

圖7 方案3調(diào)度方式Fig.7 Schedulingmode of scheme 3

由圖5～7所示，方案1只考慮儲(chǔ)能一種調(diào)節(jié)資源參與配網(wǎng)調(diào)度，因此，配網(wǎng)會(huì)給上級(jí)電網(wǎng)帶來(lái)較大的調(diào)節(jié)壓力，產(chǎn)生大量的購(gòu)電成本，導(dǎo)致風(fēng)電利用效率低下。方案2和方案3雖然均考慮了多能源可控負(fù)荷的響應(yīng)，但方案3充分利用了多能源可控負(fù)荷間的時(shí)空尺度的差異性和互補(bǔ)性，實(shí)現(xiàn)了多能源可控負(fù)荷間的協(xié)調(diào)響應(yīng)，減少了對(duì)上級(jí)電網(wǎng)的調(diào)節(jié)壓力。例如，在1：00-2：00，4：00-6：00，負(fù)荷需求較少，而風(fēng)電出力較大，易產(chǎn)生大量的棄風(fēng)。方案3優(yōu)先利用電動(dòng)汽車、電鍋爐和“電-熱-冷”負(fù)荷的響應(yīng)存儲(chǔ)電能，使電池儲(chǔ)能具有更優(yōu)的儲(chǔ)放空間。在17：00-20：00配網(wǎng)處于峰值時(shí)，通過(guò)多能源可控負(fù)荷間的響應(yīng)，有效緩解了配網(wǎng)調(diào)峰壓力。這雖然產(chǎn)生較多的多能源響應(yīng)成本，提高了配網(wǎng)調(diào)度成本，但有效地減少了上級(jí)電網(wǎng)的調(diào)節(jié)成本和調(diào)節(jié)壓力。在方案3中的多時(shí)間尺度調(diào)度計(jì)劃中，滾動(dòng)調(diào)度不斷修正日前發(fā)電計(jì)劃，并經(jīng)過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)度實(shí)時(shí)調(diào)整，能夠較好地跟蹤負(fù)荷曲線，促進(jìn)風(fēng)光消納。3種方案的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果和新能源棄電率對(duì)比如圖8所示。

圖8 優(yōu)化結(jié)果對(duì)比Fig.8 Comparison of optimization results

4 結(jié)束語(yǔ)

本文考慮電熱混合儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車、電鍋爐和“電-熱-冷”負(fù)荷作為配網(wǎng)多能源協(xié)調(diào)響應(yīng)資源，提出基于多能源響應(yīng)協(xié)調(diào)的配網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，能夠有效提高配網(wǎng)中各類靈活性資源調(diào)度經(jīng)濟(jì)性?；诙嗄茉凑{(diào)節(jié)資源間的協(xié)調(diào)，可實(shí)現(xiàn)各類靈活性資源優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，減少配網(wǎng)上級(jí)電網(wǎng)的調(diào)節(jié)壓力。本文提出的魯棒優(yōu)化調(diào)度模型考慮了配網(wǎng)電壓穩(wěn)定和支路功率波動(dòng)偏差，能夠提高配網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性。