高滲透率分布式電源配電臺區(qū)狀態(tài)綜合評估

吳 迪，陳 超，龔利武，潘建喬

（國網(wǎng)浙江省電力有限公司平湖市供電公司，浙江 平湖 314200）

隨著分布式電源技術(shù)的快速發(fā)展，大量分布式電源在配電臺區(qū)中得到應(yīng)用。由于分布式電源接入配電臺區(qū)會引起配電臺區(qū)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和潮流方向等發(fā)生重大變化。因此，須對配電臺區(qū)的運(yùn)行狀態(tài)、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、負(fù)荷特性、設(shè)備狀態(tài)等進(jìn)行綜合評估，為分布式電源接入配電臺區(qū)提供改造建設(shè)及在配電臺區(qū)合理選點(diǎn)、定容提供參考依據(jù)，為優(yōu)化配電臺區(qū)能源結(jié)構(gòu)、提高能源利用效率、促進(jìn)節(jié)能減排、制定用電措施等提供理論支撐，推動分布式電源在配電臺區(qū)的用合理利用[1,2]。

1 高滲透率分布式電源配電臺區(qū)狀態(tài)估計方法

鑒于傳統(tǒng)配電網(wǎng)中量測冗余度較低和線路參數(shù)誤差較大的現(xiàn)實(shí)情況，本文提出了一種基于多元線性回歸的歷史數(shù)據(jù)時序關(guān)聯(lián)性挖掘方法和基于自適應(yīng)粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（adaptive particle swarm optimization-BP,APSO-BP）的配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法，如圖1 所示。首先，采用多元線性回歸模型建立歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時量測的時序關(guān)聯(lián)關(guān)系，并采用遞歸最小二乘法（RLS）實(shí)時修正歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時量測之間關(guān)聯(lián)系數(shù)，獲得準(zhǔn)確度較高電網(wǎng)實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)的偽量測，作為APSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計器的輸入[3,4]。然后，采用自適應(yīng)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，從而實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計模型的優(yōu)化設(shè)計。

圖1 狀態(tài)估計流程圖

當(dāng)前配電網(wǎng)的實(shí)時量測信息主要為支路功率量測。本文將歷史狀態(tài)信息和實(shí)時量測信息作為歷史數(shù)據(jù)模型的自變量，任一節(jié)點(diǎn)i的電壓幅值或者相角作為因變量，設(shè)通過最大相關(guān)度分析方法提取了T個歷史運(yùn)行信息，該節(jié)點(diǎn)連接了M個功率量測信息，節(jié)點(diǎn)i建立歷史數(shù)據(jù)模型[5,6]。

式中：Uik，φik分別為k時刻節(jié)點(diǎn)i的電壓幅值和相角偽量測；為k時刻與該節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的M個功率量測信息；αi=[αi0,αi1,…,+αiT+M] 為節(jié)點(diǎn)i電壓幅值的歷史數(shù)據(jù)模型參數(shù)；βi=[βi0,βi1,…,βiT+M] 為節(jié)點(diǎn)i的電壓相角歷史數(shù)據(jù)模型參數(shù)[7]。αi與βi通過RLS方法求得。

采用APSO方法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)權(quán)值和閾值的流程如圖2所示。

圖2 APSO-BP狀態(tài)估計方法流程

步驟一，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，初始化基本參數(shù)，并準(zhǔn)備好歷史數(shù)據(jù)和偽量測數(shù)據(jù)；

步驟二，設(shè)計粒子結(jié)構(gòu)編碼和維度，并初始化APSO 參數(shù)，包括粒子規(guī)模、自身學(xué)習(xí)因子、社會學(xué)習(xí)因子等參數(shù)；

步驟三，計算當(dāng)前粒子的適應(yīng)度值，并按照適應(yīng)度大小排序，更新粒子自身的歷史最優(yōu)適應(yīng)度和全局最優(yōu)適應(yīng)度；

步驟四，根據(jù)粒子自身最優(yōu)適應(yīng)度和全局最優(yōu)適應(yīng)度，更新粒子速度和位置；

步驟五，判斷尋優(yōu)過程是否結(jié)束，如果未結(jié)束，則返回步驟三繼續(xù)執(zhí)行，否則停止尋優(yōu)，存儲全局最優(yōu)結(jié)果；

步驟六，將全局最優(yōu)的權(quán)值和閾值代如BP 模型中，輸入歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)估計，從而得到狀態(tài)估計結(jié)果[8]。

2 高滲透率分布式電源配電臺區(qū)特征評估體系

2.1 配電臺區(qū)網(wǎng)架特征指標(biāo)體系

配電臺區(qū)網(wǎng)架特征的評估涉及到配電變壓器、配電線路、開關(guān)等設(shè)備的評估，其中，配電變壓器評估指標(biāo)包括配電變壓器型號、容量和電壓等級；線路評估指標(biāo)包括線路容量、類型、長度、供電模式以及供電接線方式；配電開關(guān)設(shè)備評估指標(biāo)中包括配電分接箱數(shù)量以及漏電保護(hù)的狀態(tài)等。

2.2 配電臺區(qū)分布式電源特征評估指標(biāo)體系

對配電臺區(qū)分布式電源評估主要從裝機(jī)指標(biāo)、功率指標(biāo)、發(fā)電量指標(biāo)和單戶指標(biāo)4 個角度出發(fā)進(jìn)行評估。

2.3 配電臺區(qū)負(fù)荷特征評估指標(biāo)體系

對配電臺區(qū)負(fù)荷評估主要從年尺度指標(biāo)、日尺度指標(biāo)、負(fù)荷率指標(biāo)3個角度出發(fā)進(jìn)行評估。

3 高滲透率分布式電源配電臺區(qū)特征評估仿真

3.1 A臺區(qū)狀態(tài)估計

A臺區(qū)位于浙江省嘉興市平湖市，為了驗(yàn)證本項目提出算法的有效性，針對A臺區(qū)建立網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，并將其輸入matpower中進(jìn)行仿真計算獲得算法所須數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)輸入算法中進(jìn)行狀態(tài)估計。A臺區(qū)的單線圖拓?fù)淙鐖D3所示，共有5條線路，37個節(jié)點(diǎn)。

圖3 A臺區(qū)單線圖

在對A臺區(qū)進(jìn)行狀態(tài)估計時，選擇1號節(jié)點(diǎn)為臺區(qū)的平衡節(jié)點(diǎn)，通過狀態(tài)估計算法進(jìn)行計算得到某一個時刻的電壓幅值與相角估計結(jié)果如圖4和圖5所示。

圖4 電壓幅值估計結(jié)果圖

圖5 電壓幅值估計結(jié)果圖

由圖4和圖5的狀態(tài)估計結(jié)果可知，由于2號節(jié)點(diǎn)、9號節(jié)點(diǎn)、16號節(jié)點(diǎn)、23號節(jié)點(diǎn)和30號節(jié)點(diǎn)為各自支路的起點(diǎn)，離平衡節(jié)點(diǎn)近，所以電壓幅值較每條支路中的其它節(jié)點(diǎn)高。從總體上看所有節(jié)點(diǎn)的電壓都在穩(wěn)定運(yùn)行的范圍內(nèi)，但是各節(jié)點(diǎn)電壓都是低于額定電壓。對比A 臺區(qū)電壓幅值和相角狀態(tài)估計結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)結(jié)果可知，本項目提出的基于APSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的狀態(tài)估計模型能夠?qū)臺區(qū)的狀態(tài)進(jìn)行高精度估計。

3.2 配電臺區(qū)各類特征指標(biāo)評估結(jié)果

3.2.1 配電臺區(qū)網(wǎng)架特征

A 臺區(qū)的配電變壓器為低損耗變壓器，配變?nèi)萘繛?15 kVA，額定電壓等級為380 V。配電臺區(qū)進(jìn)線采用三相四線制，共有5 條支路，最大供電半徑為0.262 km，供電范圍符合配電網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)。

3.2.2 配電臺區(qū)分布式電源特征

A臺區(qū)內(nèi)共有37戶裝有光伏，裝機(jī)容量97 kWp，分布式電研特征指標(biāo)評估結(jié)果單戶的日發(fā)電量最大值可達(dá)到10.83 kWh，單戶日平均發(fā)電量約為8.32 kWh，每kW 光伏裝機(jī)日均發(fā)電量約3.18 kWh，A 臺區(qū)內(nèi)所有用戶的光伏年發(fā)電量約112334.8 kWh。由圖6可知，A 臺區(qū)內(nèi)的光伏日發(fā)電量波動性非常大，受天氣或其它原因影響，圖6 有一部分時間的日發(fā)電量幾乎為0。同時，每個用戶因裝機(jī)容量的不同，導(dǎo)致日發(fā)電量也有較大的差異。

圖6 A臺區(qū)內(nèi)所有用戶分布式光伏日出力曲線

3.2.3 配電臺區(qū)負(fù)荷特征

如圖7所示A臺區(qū)的平均高峰負(fù)荷為77 kW，一般出現(xiàn)在6～8月間，最大負(fù)荷為103 kW，出現(xiàn)時間為6 月16 日，每天的平均負(fù)荷為17.95 kW，遠(yuǎn)小于平均高峰負(fù)荷和最大負(fù)荷。A 臺區(qū)每年的用電量為1.541×105kWh，變壓器的最大利用率僅32.7%，變壓器平均利用率為5.7%，變壓器利用率非常低。

圖7 A臺區(qū)變壓器年負(fù)荷曲線

3.3 配電臺區(qū)單項指標(biāo)評估結(jié)果分析

A 臺區(qū)的變壓器設(shè)備損耗較小，變壓器負(fù)荷率低，尚有較大容量裕度，供電半徑合理。

A臺區(qū)光伏裝機(jī)容量滲透率很高，約為85.6%，單戶日最大發(fā)電量10.83 kW，最大出力83.7 kW，出現(xiàn)在中午時段，而此時的負(fù)荷較小，出現(xiàn)了功率反送現(xiàn)象。

A 臺區(qū)光伏年發(fā)電量大于臺區(qū)負(fù)荷年用電量的1/3，但由于最大光伏出力時段和最大負(fù)荷時段不匹配，大部分光伏功率反送電網(wǎng)，降低了用戶的用電經(jīng)濟(jì)性。

4 結(jié)束語

本文從配電臺區(qū)的網(wǎng)架性能、光伏消納能力兩個角度對配電臺區(qū)的性能進(jìn)行了綜合評估。分別設(shè)立網(wǎng)架性能、光伏消納能力為一級指標(biāo)，通過整數(shù)標(biāo)度法對每個層次的指標(biāo)進(jìn)行比較和統(tǒng)計，并通過模糊層次分析法逐層分計算了各項指標(biāo)的權(quán)重和評價結(jié)果。A臺區(qū)的網(wǎng)架性能“較好”，須提高變壓器的利用率。因光伏能源大量反送功率從而引起臺區(qū)電壓大幅升高，須重點(diǎn)關(guān)注該臺區(qū)下的用戶電能質(zhì)量。A的光伏消納能力“一般”，主要是因?yàn)樨?fù)荷高峰和臺區(qū)光伏出力高峰同時率低，不利于光伏功率就地消納。A 臺區(qū)大部分光伏賣給了電網(wǎng)，導(dǎo)致用戶經(jīng)濟(jì)收益也變差，投資收益期變長，須提高投資經(jīng)營策略。