基于電力CPS聯(lián)合仿真的主配一體化電網(wǎng)負(fù)荷轉(zhuǎn)供方法研究

收稿日期：2022-08-01

基金項(xiàng)目：國家電網(wǎng)公司總部科技項(xiàng)目（5400-202122147A-0-0-00）

通信作者：戴劍豐（1989—），男，博士、講師，主要從事新能源并網(wǎng)運(yùn)行與控制方面的研究。daijianfeng2012@126.com

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1151 文章編號(hào)：0254-0096（2023）11-0530-08

摘 要：分布式光伏和風(fēng)電等分布式電源的大量并網(wǎng)、電力信息物理系統(tǒng)（CPS）的快速發(fā)展等對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行調(diào)度帶來不可估算的影響，針對(duì)緊急狀態(tài)下提高電力系統(tǒng)供電可靠性的問題，該文提出面向主配一體化電網(wǎng)的負(fù)荷轉(zhuǎn)供方法。首先，考慮光伏和風(fēng)電自身特點(diǎn)建立分布式發(fā)電模型；其次，根據(jù)負(fù)荷重要性對(duì)負(fù)荷進(jìn)行分類，并計(jì)及通訊延時(shí)計(jì)算負(fù)荷恢復(fù)率；然后，以切負(fù)荷與網(wǎng)損為目標(biāo)函數(shù)，并考慮網(wǎng)絡(luò)約束，通過構(gòu)建遺傳算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)尋優(yōu)求解；最后，在電力CPS聯(lián)合仿真平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明所提方法能更接近實(shí)際運(yùn)行工況，具有更好的負(fù)荷恢復(fù)效果，從而減小社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失。

關(guān)鍵詞：光伏發(fā)電；風(fēng)電；分布式發(fā)電；信息物理系統(tǒng)；遺傳算法；負(fù)荷轉(zhuǎn)供

中圖分類號(hào)：TK513.5""""""" """""""" """""文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

近年來，中國積極構(gòu)建以風(fēng)能、太陽能為核心的新能源體系以應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)化石能源不足所帶來的能源危機(jī)問題。2020年9月，習(xí)近平主席指出要“構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)”，以促進(jìn)“中國二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”的發(fā)展目標(biāo)。隨著光伏、風(fēng)電等分布式電源并網(wǎng)規(guī)模的快速增長(zhǎng)，加之電力系統(tǒng)中的用電負(fù)荷量逐年上升和電網(wǎng)互聯(lián)規(guī)模的不斷擴(kuò)大［1］，導(dǎo)致電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，發(fā)生停電事故的次數(shù)和概率亦趨于增大。為避免停電事故產(chǎn)生嚴(yán)重的社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失或?qū)ι鐣?huì)正常運(yùn)行產(chǎn)生重要影響，需進(jìn)一步提高大規(guī)模分布式光伏、風(fēng)電接入下的電力系統(tǒng)可靠性。

負(fù)荷轉(zhuǎn)供是指電力系統(tǒng)發(fā)生故障并對(duì)故障進(jìn)行隔離之后，通過倒閘的操作切除部分不重要負(fù)荷，在滿足電力系統(tǒng)安全約束的條件下，對(duì)故障下游重要負(fù)荷供電進(jìn)行快速優(yōu)先恢復(fù)，并對(duì)其余負(fù)荷盡可能恢復(fù)供電［2］。由于可明顯降低故障所產(chǎn)生的損失并提高供電可靠性，負(fù)荷轉(zhuǎn)供成為電力信息物理系統(tǒng)（cyber physical system， CPS）中的重要功能之一［3］。

目前，國內(nèi)外已有文獻(xiàn)從不同角度對(duì)負(fù)荷轉(zhuǎn)供［4］方法進(jìn)行大量研究。文獻(xiàn)［5］以主變之間的聯(lián)絡(luò)線作為負(fù)載轉(zhuǎn)移路徑，建立站間負(fù)載轉(zhuǎn)移的模型；文獻(xiàn)［6-7］采用負(fù)荷平均分配，基于主變互聯(lián)轉(zhuǎn)供方法，把故障主變處負(fù)荷經(jīng)站間負(fù)荷轉(zhuǎn)移模型分配至其他關(guān)聯(lián)主變；文獻(xiàn)［8］在考慮N-1準(zhǔn)則和主變互聯(lián)關(guān)系基礎(chǔ)上，提出面向主變故障的最大可恢復(fù)負(fù)載量的負(fù)荷轉(zhuǎn)供方法；文獻(xiàn)［9］為提高停電負(fù)荷的恢復(fù)量，提出把一次主變的原正常供電負(fù)荷轉(zhuǎn)移至有互聯(lián)關(guān)系的其余主變的二次轉(zhuǎn)供策略，通過降低負(fù)載率，解決一次轉(zhuǎn)供主變?nèi)萘坎蛔愕膯栴}。以上文獻(xiàn)主要面向電力系統(tǒng)中的主變和聯(lián)絡(luò)線對(duì)負(fù)荷轉(zhuǎn)供進(jìn)行研究，但存在未計(jì)及電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、電源組成成分和設(shè)備容量約束，二次轉(zhuǎn)供策略忽略了站間負(fù)荷的轉(zhuǎn)供考慮，主要面向站內(nèi)負(fù)荷轉(zhuǎn)供，同時(shí)轉(zhuǎn)供方案對(duì)電力CPS通訊不確定性沒有充分計(jì)及，這會(huì)帶來局部停電時(shí)間較長(zhǎng)而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效益遭受損失等問題。

智能軟開關(guān)［10］（soft normal open point， SNOP）技術(shù)在一些文獻(xiàn)中被提出用于實(shí)施負(fù)荷轉(zhuǎn)供。為實(shí)現(xiàn)不同電壓等級(jí)和相角的饋線之間的互連，SNOP通過一個(gè)背靠背的直流母線將多個(gè)交流系統(tǒng)進(jìn)行連接，這樣不僅能提高電能質(zhì)量并提高新能源滲透率，也可解決供電區(qū)域邊界附近的供電能力不足的問題［11］。文獻(xiàn)［10］計(jì)及配電網(wǎng)健康運(yùn)行的約束條件下，對(duì)負(fù)荷轉(zhuǎn)供進(jìn)行研究，主要集中于對(duì)轉(zhuǎn)供能力的影響因素進(jìn)行分析和評(píng)估，以及對(duì)轉(zhuǎn)供量的求解。文獻(xiàn)［12-13］為了得出最優(yōu)的負(fù)荷轉(zhuǎn)供方案，針對(duì)多個(gè)聯(lián)絡(luò)開關(guān)接入配電網(wǎng)的場(chǎng)景，通過設(shè)置最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)來求解不同方案。文獻(xiàn)［14］利用SNOP進(jìn)行負(fù)荷供電恢復(fù)，但使用兩端口的SNOP，未涉及三端口或更多端口之間的協(xié)調(diào)配合。在這些研究當(dāng)中，多是從直流輸電的角度采用SNOP技術(shù)來解決負(fù)荷轉(zhuǎn)供問題，雖然SNOP為負(fù)荷不停電柔性轉(zhuǎn)供帶來可行性并提高了配電網(wǎng)的可靠性，但這種基于輸電線路增加的SNOP技術(shù)成本高，不適合長(zhǎng)距離、大范圍的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)采用，實(shí)際應(yīng)用有待進(jìn)一步深入研究。

另外，從與智能算法相結(jié)合的角度出發(fā)，較多文獻(xiàn)對(duì)負(fù)荷轉(zhuǎn)供展開研究并提出多種解決辦法。文獻(xiàn)［2］基于自適應(yīng)免疫算法，結(jié)合基本樹拓?fù)鋵?duì)不可行解進(jìn)行修復(fù)，提出了快速判斷的負(fù)荷轉(zhuǎn)供最優(yōu)方案。文獻(xiàn)［15］基于經(jīng)驗(yàn)性的比較式方法，在滿足潮流約束條件的前提下，提出計(jì)及減載的啟發(fā)式搜索算法。文獻(xiàn)［16］基于待恢復(fù)樹切割，把問題轉(zhuǎn)化為樹的切割，提出一種配電網(wǎng)故障恢復(fù)算法。

上述文獻(xiàn)主要從主網(wǎng)或配電網(wǎng)角度對(duì)負(fù)荷轉(zhuǎn)供方法進(jìn)行研究，其中較多地考慮了主變轉(zhuǎn)供和SNOP技術(shù)轉(zhuǎn)供，從電網(wǎng)的角度分析負(fù)荷轉(zhuǎn)供，并結(jié)合相應(yīng)的智能算法進(jìn)行優(yōu)化求解，較少地從電力CPS角度開展負(fù)荷轉(zhuǎn)供方面的方法探究，有涉及負(fù)荷切除的考量，但缺乏對(duì)負(fù)荷的聚類分析。綜上，本文從電力CPS角度出發(fā)，計(jì)及通訊時(shí)延不確定性，提出主配一體化電網(wǎng)負(fù)荷轉(zhuǎn)供方法，考慮分布式電源和負(fù)荷重要性，以最優(yōu)減載量和網(wǎng)損最小化為目標(biāo)，采用遺傳算法對(duì)負(fù)荷轉(zhuǎn)供方案進(jìn)行尋優(yōu)求解，并通過電力CPS聯(lián)合仿真平臺(tái)進(jìn)行驗(yàn)證。

1 計(jì)及分布式電源和負(fù)荷重要性的供電分析

1.1 分布式電源供電分析

隨著分布式電源裝機(jī)容量占電力系統(tǒng)總裝機(jī)容量比例逐年上升，在維持電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行當(dāng)中分布式電源也越來越起著重要作用。當(dāng)電力系統(tǒng)出現(xiàn)功率不平衡，需為處于故障下游區(qū)域的負(fù)荷轉(zhuǎn)供提供功率支撐，如果能充分發(fā)揮各類型分布式電源的備用能力，可將負(fù)荷損失最小化，從而保障電網(wǎng)穩(wěn)定、高效運(yùn)行。為完善負(fù)荷轉(zhuǎn)供分析，按照分布式電源所具備的功率調(diào)節(jié)能力［2］，把分布式電源分為以下3種：

第1種分布式電源：其功率輸出具有波動(dòng)性和隨機(jī)性，不具備功率調(diào)節(jié)能力，一般在故障狀態(tài)下會(huì)導(dǎo)致其直接脫網(wǎng)，通常是指不具有無功調(diào)節(jié)裝置和儲(chǔ)能裝置的風(fēng)力發(fā)電機(jī)和光伏發(fā)電設(shè)備。

第2種分布式電源：與第1種分布式電源相反，這種分布式電源通常是配備有無功調(diào)節(jié)裝置和儲(chǔ)能裝置的風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電設(shè)備，能夠在一定范圍內(nèi)對(duì)功率輸出進(jìn)行調(diào)整。

第3種分布式電源：其在容量范圍內(nèi)可自由調(diào)節(jié)功率輸出，并能夠在電力系統(tǒng)發(fā)生故障的情況下繼續(xù)并網(wǎng)運(yùn)行，也可成為備用電源維持孤島運(yùn)行，通常為配備有功率調(diào)節(jié)裝置的風(fēng)-光-儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)度發(fā)電設(shè)備。

光伏發(fā)電（photovoltaic generator，PVG）和風(fēng)電發(fā)電（wind turbine generator，WTG）為本文主要的待選分布式電源類型。參照太陽輻照度、風(fēng)速和負(fù)荷的概率分布，并同拉丁超立方采樣技術(shù)相結(jié)合，生成“太陽輻照度-風(fēng)速-負(fù)荷”的多場(chǎng)景［4］；其中，采用Beta分布建立太陽輻照度模型、采用兩參數(shù)Weibull分布建立風(fēng)速模型、采用正態(tài)分布建立負(fù)荷模型。在以上基礎(chǔ)上，把WTG和PVG的風(fēng)速和太陽輻照度分別轉(zhuǎn)化為輸出功率[PWT]和[PPV]：

[PWT=0， 0≤Valt;Vb或""Vd≤VaPWTRVa-VbVc-Vb， Vb≤Valt;VcPWTR， Vclt;Valt;Vd]""" （1）

[PPV=PPVRLL0， L≤L0PPVR"""，Lgt;L0]""""" （2）

式中：[PWTR]——WTG的額定容量；[Va]——WTG葉輪輪轂處的風(fēng)速； [Vb]和[Vd]——額定風(fēng)速和切出風(fēng)速；[Vc]——有效切入風(fēng)速；[PPVR]——PVG的額定容量；[L]——太陽輻照度；[L0]——PVG的額定太陽輻照度。

1.2 計(jì)及負(fù)荷重要性供電分析

功率不平衡是電力系統(tǒng)中出現(xiàn)異常情況時(shí)的常見特征，也是一次調(diào)頻、二次調(diào)頻動(dòng)作的前提條件。當(dāng)系統(tǒng)中出現(xiàn)大擾動(dòng)，導(dǎo)致聯(lián)絡(luò)線斷路或發(fā)變機(jī)組退出運(yùn)行的時(shí)候，嚴(yán)重的功率不平衡能夠引發(fā)切負(fù)荷行為動(dòng)作，需要對(duì)不同負(fù)荷的相對(duì)重要程度進(jìn)行區(qū)分［17-18］，盡可能保存對(duì)重要負(fù)荷的供電能力，適當(dāng)切除非重要負(fù)荷。

1.2.1 負(fù)荷分類

在電力系統(tǒng)中存在著大量負(fù)荷，其中居民負(fù)荷、商業(yè)負(fù)荷、工業(yè)負(fù)荷是較為常見且占總負(fù)荷較高的幾種負(fù)荷，在電力系統(tǒng)運(yùn)行控制當(dāng)中，這幾種負(fù)荷都能夠用于需求響應(yīng)。在本文中，主要研究的負(fù)荷為家用智能電器負(fù)荷，這些家用電器主要為居民負(fù)荷中的空調(diào)、冰箱、洗衣機(jī)、熱水器、凈化器等。家用智能電器需滿足以下條件方可參與需求響應(yīng)［19］：一是具有相對(duì)穩(wěn)定的使用時(shí)間，二是能夠在較短的時(shí)間內(nèi)中斷且不對(duì)用戶舒適度產(chǎn)生較大影響。有數(shù)據(jù)表明［20］，居民用電負(fù)荷占美國典型的一天負(fù)荷比為30%，如圖1所示，且家用智能電器負(fù)荷在這當(dāng)中占比為18%。隨著中國人民生活水平的提高，家用電氣負(fù)荷在中國總用電負(fù)荷中占比約為12%，而這當(dāng)中又以空調(diào)和冰箱這類與制冷和供暖相關(guān)的負(fù)荷為最大。

從家電熱儲(chǔ)能以及用戶舒適度的角度出發(fā)，依據(jù)負(fù)荷重要性對(duì)家用智能電器負(fù)荷進(jìn)行分類：第1類為重要負(fù)荷，這類負(fù)荷與用戶舒適性相關(guān)度較高，通常不能長(zhǎng)時(shí)間中斷，如烤箱、電加熱、干洗機(jī)等；第2類為非重要負(fù)荷，這類負(fù)荷的中斷對(duì)大多數(shù)用戶影響較小，一般能夠進(jìn)行較長(zhǎng)時(shí)間的供電中斷，如空調(diào)、熱水器、冰箱等。

1.2.2 負(fù)荷供電控制

1）未計(jì)及通訊

依據(jù)負(fù)荷重要性大小對(duì)負(fù)荷進(jìn)行排序，當(dāng)出現(xiàn)功率不平衡需切負(fù)荷時(shí)，按照重要性由低到高進(jìn)行切除，如果故障下游區(qū)域（區(qū)域A）負(fù)荷為重要負(fù)荷，需進(jìn)行保留，因而可通過切除其他區(qū)域（區(qū)域B）非重要負(fù)荷來促使功率平衡；如果區(qū)域A處負(fù)荷為重要負(fù)荷，但其互聯(lián)線路容量有限而導(dǎo)致負(fù)荷轉(zhuǎn)供受限，則區(qū)域A應(yīng)依據(jù)其互聯(lián)線路容量上限適當(dāng)切除部分負(fù)荷，區(qū)域B配合切除部分負(fù)荷，使功率重新恢復(fù)平衡；如果區(qū)域A處負(fù)荷既有重要負(fù)荷又有非重要負(fù)荷，在滿足互聯(lián)線路容量限制前提下，區(qū)域A和區(qū)域B應(yīng)協(xié)同切除部分不重要負(fù)荷，使功率重新恢復(fù)平衡；如果區(qū)域A處負(fù)荷為不重要負(fù)荷，則應(yīng)直接切除。

2）計(jì)及通訊網(wǎng)絡(luò)時(shí)延不確定性

在電力CPS中，信息層信號(hào)與指令的時(shí)延不確定性由信息物理耦合層傳遞到物理層，會(huì)對(duì)負(fù)荷轉(zhuǎn)供控制產(chǎn)生影響，因此需進(jìn)一步分析。當(dāng)故障在[t1]時(shí)刻出現(xiàn)，有功功率不平衡為[ΔP]，控制中心響應(yīng)并發(fā)出控制指令，區(qū)域A接收到出力增發(fā)指令[ΔPA]時(shí)刻為[t2]，執(zhí)行并完成出力增發(fā)指令[ΔPA]時(shí)刻為[T2]，區(qū)域B接收出力增發(fā)[ΔPB]命令為[t3]，執(zhí)行并完成出力增發(fā)[ΔPB]命令為[t5]，區(qū)域A通訊時(shí)延為[Δt12]，區(qū)域B通訊時(shí)延為[Δt13]，其中：

[Δt12=t2-t1""""""""""""""""""""""""""""]" （3）

[Δt13=t3-t1""""""""""""""""""""""""""""]" （4）

假設(shè)各區(qū)域執(zhí)行出力增發(fā)命令所消耗時(shí)間相同。兩區(qū)域中一者較早接收出力增發(fā)指令[ΔPmin]時(shí)刻為[tmin]，該區(qū)域執(zhí)行并完成出力增發(fā)指令[ΔPmin]時(shí)刻為[Tmin]；兩區(qū)域中另一者較晚接收出力增發(fā)指令[ΔPmax]時(shí)刻為[tmax]，該區(qū)域執(zhí)行并完成出力增發(fā)指令[ΔPmax]時(shí)刻為[Tmax]；[ΔPt]為[t]時(shí)刻已恢復(fù)負(fù)荷，此時(shí)負(fù)荷功率恢復(fù)率[RL]為：

[RL=ΔPtΔP"""""""""""""""""""""""""""""""]"""" （5）

[tmin=min（t2， t3）]" （6）

[tmax=max（t2， t3）"""""""""""""""""""""] （7）

[RLmin=0， tlt;tminΔPminΔP·t-tminTmin-tmin， tmin≤t≤TminΔPminΔP， tgt;Tmin]" （8）

[RLmax=0， tlt;tmaxΔPmaxΔP·t-tmaxTmax-tmax， tmax≤t≤TmaxΔPmaxΔP， tgt;Tmax]""" （9）

此時(shí)：

[RL=RLmin+RLmax""""""""""""""""""""]"""" （10）

式中：[RLmax、][RLmin]——負(fù)荷最大、最小恢復(fù)率。

式（5）～式（10）均為兩區(qū)域負(fù)荷功率恢復(fù)供電方案，具體的負(fù)荷恢復(fù)公式需根據(jù)時(shí)間段是否交叉分類討論，此處不再過多敘述。為了使該方案更具一般性，多區(qū)域的負(fù)荷功率恢復(fù)率[RL]為：

[RL=i=1nRLi"""""""""""""""""""""""""""""]"""""" （11）

其中[n]為區(qū)域數(shù)，[RLi"""""""""""""""""""""""""""""]區(qū)域?yàn)榈赱i]個(gè)區(qū)域提供的負(fù)荷功率恢復(fù)率：

[RLi=0， tlt;tiΔPiΔP·t-tiTi-ti， ti≤t≤TiΔPiΔP， tgt;Ti]"""" （12）

其中區(qū)域i接收到出力增發(fā)指令[ΔPi]時(shí)刻為[ti]，執(zhí)行并完成出力增發(fā)指令[ΔPi]時(shí)刻為[Ti]。

2 多方協(xié)同負(fù)荷轉(zhuǎn)供模型

在計(jì)及N-1安全準(zhǔn)則基礎(chǔ)上，考慮主網(wǎng)和配網(wǎng)正常、故障等運(yùn)行狀態(tài)，在電力系統(tǒng)發(fā)生狀態(tài)切換時(shí)，采用就近轉(zhuǎn)供、源網(wǎng)荷多方協(xié)控的思想建立負(fù)荷轉(zhuǎn)供模型，如圖2所示，通過遺傳算法對(duì)負(fù)荷轉(zhuǎn)供模型進(jìn)行優(yōu)化求解。

當(dāng)電力系統(tǒng)由正常工作狀態(tài)躍遷至故障狀態(tài)時(shí)，往往伴隨著運(yùn)行方式的變化，這會(huì)導(dǎo)致潮流分布變化，也會(huì)引起負(fù)載水平發(fā)生改變，為盡可能保證負(fù)荷的供給、減少不必要的損失，需針對(duì)性制定負(fù)荷轉(zhuǎn)供的策略方法。通過對(duì)主配一體化電力系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析不難發(fā)現(xiàn)，電力系統(tǒng)是由源、網(wǎng)、荷3部分共同構(gòu)成。系統(tǒng)中的故障多數(shù)發(fā)生在網(wǎng)側(cè)，較常見故障有單相接地短路故障，其故障發(fā)生率高達(dá)65%，故障發(fā)生后通常會(huì)導(dǎo)致保護(hù)裝置動(dòng)作完成跳閘，這時(shí)故障雖被切除，但因?yàn)樘l形成縱向斷路，系統(tǒng)運(yùn)行方式發(fā)生改變，這通常會(huì)導(dǎo)致部分區(qū)域內(nèi)負(fù)荷供應(yīng)出現(xiàn)不平衡，有兩種途徑實(shí)現(xiàn)負(fù)荷轉(zhuǎn)移，一種途徑為區(qū)域內(nèi)的就近轉(zhuǎn)供，另一種途徑為區(qū)域間的遠(yuǎn)方轉(zhuǎn)供，即源網(wǎng)荷多方協(xié)同負(fù)荷轉(zhuǎn)供。當(dāng)需要進(jìn)行負(fù)荷轉(zhuǎn)供時(shí)，出于對(duì)長(zhǎng)距離輸電安全性與經(jīng)濟(jì)性考慮，本區(qū)域內(nèi)負(fù)荷的就近轉(zhuǎn)供優(yōu)先于區(qū)域間轉(zhuǎn)供，并依據(jù)負(fù)荷重要程度區(qū)分需要優(yōu)先供給的負(fù)荷單位；當(dāng)本區(qū)域總體供應(yīng)能力不足以支撐本區(qū)域功率缺額時(shí)，通過源網(wǎng)荷多方協(xié)同負(fù)荷轉(zhuǎn)供，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間的資源調(diào)配來降低功率缺額。

2.1 目標(biāo)函數(shù)和約束

為了得到電力系統(tǒng)中負(fù)荷損失相關(guān)的費(fèi)用最小化的效果，并計(jì)及網(wǎng)絡(luò)損耗，本文將最小負(fù)荷功率損失費(fèi)用視為目標(biāo)，對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)可表示為：

[min""f=αi=1NλiXi+j=1MμjYj""""""""""""""]""""" （13）

式中：[f]——最小負(fù)荷功率損失費(fèi)用；[α]——成本系數(shù)；[N]——電力網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量；[λi]——節(jié)點(diǎn)[i]處減載比；[Xi]——節(jié)點(diǎn)[i]處負(fù)荷功率；[M]——電力網(wǎng)絡(luò)中支路數(shù)量；[μj]——支路[j]的開斷狀態(tài)，當(dāng)其為1時(shí)表示連通狀態(tài)，為0時(shí)表示斷開狀態(tài)；[Yj]——支路[j]上的網(wǎng)損功率。

由于在對(duì)目標(biāo)函數(shù)中的減載和網(wǎng)損進(jìn)行求解時(shí)，需考慮發(fā)電機(jī)組的功率增發(fā)量，可通過功率增發(fā)量把減載量和網(wǎng)損量表示出來，這里體現(xiàn)出了源網(wǎng)荷多方協(xié)同的方法。在后續(xù)算例分析中成本系數(shù)置為1，這樣[f]即為最小負(fù)荷功率損失。

在對(duì)切負(fù)荷量進(jìn)行求解時(shí)，采用基于直流潮流模型的負(fù)荷減載算法，其中，線路傳輸功率為：

[Pl=SlZli∈NHiδi"""，" l∈L]"""""" （14）

式中：[l]——支路在支路總集中相應(yīng)序號(hào)；[Pl]——支路[l]上流通的潮流；[Sl]——支路[l]運(yùn)行狀態(tài)，0為開斷狀態(tài)，1為工作狀態(tài)；[Zl]——支路[l]阻抗值；[H]——節(jié)點(diǎn)-線路關(guān)聯(lián)矩陣；[δ ]——節(jié)點(diǎn)-相角關(guān)聯(lián)矩陣；[L]——電網(wǎng)中支路總集。

電力系統(tǒng)中潮流服從功率平衡條件，節(jié)點(diǎn)負(fù)荷和流入流出功率之間的約束為：

[m∈QSmPm-i∈NHiPi=Qi-Di""""""""]" （15）

式中：[m]——發(fā)電機(jī)總集中任意序號(hào)；[Q]——電網(wǎng)中發(fā)電機(jī)總集；[Sm]——第[m]個(gè)發(fā)電機(jī)的工作狀態(tài)，0表示停機(jī)狀態(tài)，1表示運(yùn)行狀態(tài)；[Pm]——發(fā)電機(jī)[m]的有功出力；[Qi]——節(jié)點(diǎn)[i]上的負(fù)荷量；[Di]——節(jié)點(diǎn)[i]上的切負(fù)荷量。

此外，還有一些基本上的閥值約束：

[-Pmaxl≤Pl≤Pmaxl""""， l∈W"""""""""""""]"""" （16）

[Pminm≤Pm≤Pmaxm""""， m∈M""""""""""""] （17）

[0≤Di≤Qi""""， i∈N"""""""""""""""""] （18）

式中：[Pmaxl]——支路[l]的流通功率上限值；[Pmaxm]——第[m]個(gè)發(fā)電機(jī)的出力上限值；[Pminm]——第[m]個(gè)發(fā)電機(jī)的出力下限值。為了得到較精確的網(wǎng)損值，本文基于MATPOWER對(duì)網(wǎng)損進(jìn)行求解。

2.2 優(yōu)化求解

遺傳算法［20-21］是一種算法簡(jiǎn)單、具有廣泛適應(yīng)性的全局優(yōu)化智能算法，既能夠進(jìn)行并行多點(diǎn)尋優(yōu)，又可同啟發(fā)式算法兼容，通常能對(duì)多變量、多目標(biāo)、非線性的問題進(jìn)行優(yōu)化求解，也適用于本文的雙層規(guī)劃問題求解。如圖3所示，本文通過遺傳算法對(duì)負(fù)荷轉(zhuǎn)供數(shù)據(jù)進(jìn)行尋優(yōu)求解。

3 算例分析

本文采用改進(jìn)的IEEE 10機(jī)39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對(duì)所提策略進(jìn)行驗(yàn)證，節(jié)點(diǎn)19、31、37處接入具有備用發(fā)電能力的分布式電源，對(duì)應(yīng)的額定輸出功率均為100 MW，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D4所示。IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)，平衡節(jié)點(diǎn)有功輸出為677.87 MW，有功功率網(wǎng)絡(luò)損耗為43.641 MW。在遺傳算法中，種群規(guī)模設(shè)為50，最大遺傳代數(shù)暫不限制，仿真平臺(tái)為Matlab 2019b，CPU主頻2.9 GHz。

當(dāng)4號(hào)發(fā)電機(jī)發(fā)生故障并退出運(yùn)行，平衡節(jié)點(diǎn)有功輸出為1311.64 MW，有功功率網(wǎng)絡(luò)損耗為45.408 MW。由于平衡節(jié)點(diǎn)有功輸出超出該節(jié)點(diǎn)處發(fā)電機(jī)組出力上限，不滿足約束條件，電力系統(tǒng)需執(zhí)行負(fù)荷切除指令，在不考慮分布式電源接入電力系統(tǒng)的場(chǎng)景下，通過遺傳算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化求解，優(yōu)化結(jié)果如圖5所示。

結(jié)果表明，種群代數(shù)在約10代已基本收斂，目標(biāo)函數(shù)最小值為304.576 MW，負(fù)荷恢復(fù)率為50.9%，之后變化極小，因此把種群代數(shù)適當(dāng)縮小，當(dāng)種群代數(shù)設(shè)置為約10代，對(duì)上述場(chǎng)景仿真，結(jié)果如圖6所示。其中，平衡節(jié)點(diǎn)增發(fā)322 MW，網(wǎng)損為38.216 MW，減載量為266.36 MW。

當(dāng)計(jì)及光伏、風(fēng)電等分布式電源接入電力系統(tǒng)的場(chǎng)景下，假設(shè)分布式電源以低于額定功率的方式運(yùn)行并能夠參與功率調(diào)節(jié)，此時(shí)得到的結(jié)果如圖7所示，負(fù)荷恢復(fù)率約為75.3%，隨著代數(shù)增加，每代最優(yōu)值與每代平均值趨近于相等，但最優(yōu)值并不完全收斂，存在著線性遞減的趨勢(shì)，多次仿真依然如此，選取最后一代中10個(gè)個(gè)體數(shù)據(jù)，如表1所示，數(shù)據(jù)表明存在受小數(shù)位變動(dòng)影響的局部尋優(yōu)。

為改進(jìn)算法性能，對(duì)自變量取整，引入整數(shù)規(guī)劃，結(jié)果如圖8所示，其中，節(jié)點(diǎn)19、31、37增發(fā)量分別為100 MW、322 MW、100 MW，最優(yōu)值收斂為109.478 MW，負(fù)荷恢復(fù)率為82.6%，較為明顯地減少了負(fù)荷損失費(fèi)用。結(jié)果表明，接入電力系統(tǒng)的第2類或第3類分布式電源對(duì)提高電力系統(tǒng)的供電能力有著積極影響，為負(fù)荷轉(zhuǎn)供提供有力的支撐并減少負(fù)荷失電引起的經(jīng)濟(jì)損失。

在以上假設(shè)基礎(chǔ)上計(jì)及通訊時(shí)延和負(fù)荷重要性，依然采用4號(hào)發(fā)電機(jī)發(fā)生故障并退出運(yùn)行的場(chǎng)景。設(shè)故障發(fā)生時(shí)刻為0 s，自動(dòng)切負(fù)荷時(shí)刻為0.5 s，平衡節(jié)點(diǎn)執(zhí)行并完成出力增發(fā)指令時(shí)刻為30 s，分布式電源節(jié)點(diǎn)執(zhí)行并完成出力增發(fā)

指令時(shí)刻為40 s，第20節(jié)點(diǎn)處負(fù)荷為重要負(fù)荷。在0.5 s時(shí)刻通過負(fù)荷減載算法求得減載量為588.3590 MW，各節(jié)點(diǎn)減載量如表2所示。

其中，由于20節(jié)點(diǎn)負(fù)荷為重要負(fù)荷，因此優(yōu)先保障其負(fù)荷供電，切除量轉(zhuǎn)移至其他節(jié)點(diǎn)處。在進(jìn)行負(fù)荷轉(zhuǎn)供時(shí)計(jì)及網(wǎng)絡(luò)約束，由于20節(jié)點(diǎn)處負(fù)荷為680 MW，16～19支路傳輸容量為600 MW，為滿足約束條件，因此需首先考慮就近轉(zhuǎn)供的策略，由電氣距離和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可知，34、19節(jié)點(diǎn)為首先考慮進(jìn)行負(fù)荷轉(zhuǎn)供節(jié)點(diǎn)，把19、20、33、34節(jié)點(diǎn)視為區(qū)域A，34節(jié)點(diǎn)處5號(hào)發(fā)電機(jī)組有功輸出為508 MW，19節(jié)點(diǎn)處分布式電源額定有功為100 MW，0.5 s時(shí)僅由5號(hào)發(fā)電機(jī)組就近為20節(jié)點(diǎn)負(fù)荷供電，此時(shí)20節(jié)點(diǎn)負(fù)荷缺額為172 MW，即區(qū)域A負(fù)荷缺額為172 MW，通過16～19支路轉(zhuǎn)移；30 s時(shí)平衡節(jié)點(diǎn)增發(fā)出力320 MW，此時(shí)可對(duì)部分不重要負(fù)荷恢復(fù)供電，區(qū)域A負(fù)荷缺額仍為172 MW，通過16～19支路轉(zhuǎn)移，負(fù)荷恢復(fù)率約為75.3%，40 s時(shí)19節(jié)點(diǎn)分布式電源節(jié)點(diǎn)增發(fā)出力100 MW，此時(shí)區(qū)域A負(fù)荷缺額為72 MW，通過16～19支路轉(zhuǎn)移，負(fù)荷恢復(fù)率為82.6%，當(dāng)19節(jié)點(diǎn)分布式電源節(jié)點(diǎn)增發(fā)出力200 MW時(shí)，結(jié)果如圖9所示，區(qū)域A負(fù)荷缺額為-28 MW，即區(qū)域A不存在負(fù)荷缺額，且通過16～19支路轉(zhuǎn)移多余出力來調(diào)節(jié)其他區(qū)域功率平衡，負(fù)荷恢復(fù)率為93.4%，此時(shí)區(qū)域A的負(fù)荷經(jīng)濟(jì)損失達(dá)到最小值，并使整個(gè)電力系統(tǒng)的負(fù)荷經(jīng)濟(jì)損失也維持在較低水平，顯著提高負(fù)荷供電能力。

4 結(jié) 論

在以光伏和風(fēng)電為主的分布式電源大規(guī)模接入電力系統(tǒng)背景下，為提高緊急狀態(tài)下電力CPS供電可靠性與經(jīng)濟(jì)性，本文通過理論分析與聯(lián)合仿真對(duì)主配一體化電網(wǎng)負(fù)荷轉(zhuǎn)供方法進(jìn)行研究，提出就近轉(zhuǎn)供、源網(wǎng)荷多方協(xié)控的負(fù)荷轉(zhuǎn)供策略，建立計(jì)及分布式發(fā)電、通訊時(shí)延不確定性、負(fù)荷重要性、網(wǎng)絡(luò)約束的負(fù)荷轉(zhuǎn)供模型；針對(duì)新能源高滲透率下的新型電力系統(tǒng)中DG的間歇性、不確定性問題，采用就近轉(zhuǎn)供策略實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)負(fù)荷的持續(xù)性供電，降低區(qū)域內(nèi)重要負(fù)荷失電風(fēng)險(xiǎn)和由此帶來的經(jīng)濟(jì)損失。在充分考慮DG并網(wǎng)基礎(chǔ)上，采用多方協(xié)控的策略，進(jìn)一步提高電網(wǎng)緊急狀態(tài)下的負(fù)荷恢復(fù)率，有效地提高了供電能力，并明顯減少負(fù)荷失電帶來的經(jīng)濟(jì)性影響。通過遺傳算法對(duì)負(fù)荷轉(zhuǎn)供目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)求解。最后在電力CPS聯(lián)合仿真平臺(tái)上進(jìn)行算例驗(yàn)證并證明其可行性。綜上，本文從源網(wǎng)荷多個(gè)角度對(duì)電力CPS中負(fù)荷轉(zhuǎn)供進(jìn)行研究，能更貼近新型電力系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行工況，避免對(duì)單一因素考量造成的結(jié)果偏差，從而減小不必要的經(jīng)濟(jì)損失并增強(qiáng)供電保障能力。本文提出的方法可供后續(xù)關(guān)于主配一體化電網(wǎng)的負(fù)荷轉(zhuǎn)供研究提供參考。

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RESEARCH ON LOAD TRANSFER METHOD OF MAIN-DISTRIBUTION INTEGRATED POWER GRID BASED ON POWER CPS CO-SIMULATION

Yang Zhichun1，Shen Yu1，Yang Fan1，Zhang Shundao2，Dai Jianfeng3

（1. State Grid Hubei Electric Power Research Institute， Wuhan 430077， China；

2. School of Electrical Engineering， Southeast University， Nanjing 210096， China；

3. College of Automation amp; College of Artificial Intelligence， Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210032， China）

Abstract：The large-scale distributed generation such as distributed photovoltaic and wind power integration and the rapid development of power cyber and physical system（CPS） bring incalculable influence on the operation and dispatch of power system. Aiming at the problem of improving the reliability of power supply in emergency state， this paper puts forward a load transfer method oriented to the integration of transmission and distribution networks. Firstly， the distributed generation model is established considering the characteristics of photovoltaic and wind power. Secondly， the load is classified according to the importance of the load， and the recovery rate of the load is calculated by taking the communication delay into account. Then， taking load shedding and network loss as objective functions and considering network constraints， genetic algorithm is constructed to optimize the objective function. Finally， verification is carried out on the power CPS co-simulation platform， the results show that the proposed method is closer to the actual operating conditions and has a better load recovery effect， thus reducing socio-economic losses.

Keywords：PV power；wind power； distributed generation； cyber physical system； genetic algorithms； load transfer