計及售電公司參與電力現(xiàn)貨交易的配電網(wǎng)供電能力優(yōu)化方法

趙清松, 徐建源

(1. 沈陽工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院, 遼寧 沈陽 110870；2. 遼寧東科電力有限公司, 遼寧 沈陽 110179)

0 引言

20 世紀(jì)90 年代以來, 多數(shù)國家相繼加入電力市場化改革浪潮。 中國于2002 年開始實施電力市場化改革, 推動“廠網(wǎng)分離” 以優(yōu)化資源配置[1],并在2015 年進(jìn)一步提出“控制中間, 放開兩端”的改革政策。 隨著時間的推移, 電力銷售的開放逐漸成為改革的亮點(diǎn), 越來越多的售電公司加入市場交易[2], 多種交易方式也不斷涌現(xiàn), 逐漸形成以中長期現(xiàn)貨市場為導(dǎo)向的交易模式。 這樣一來, 市場化交易模式的形成將有助于打破電力銷售端的壟斷, 提高能源利用率, 但同時市場交易的不確定性也會對電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)生一定影響, 從而影響配電網(wǎng)絡(luò)的供電能力。 供電能力 (load supply capacity, LSC) 這一概念的提出建立了配電網(wǎng)可靠性指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)的關(guān)聯(lián)。

目前, 對配電網(wǎng)LSC 的研究主要集中在網(wǎng)級模型和計算方法等方面。 為解決N－1 校驗精度問題, 文獻(xiàn)[2] 提出了一種基于饋線互聯(lián)的配電網(wǎng)供電容量模型, 算例表明, 該模型精度較高, 可以更好地通過N－1 校驗。 文獻(xiàn)[3－6] 通過比較輸電網(wǎng)的輸電能力, 提出了配電網(wǎng)絡(luò)供電能力的分布集群, 并建立了基于主變壓器互聯(lián)的配電網(wǎng)負(fù)荷均衡模型。 為研究限制配電網(wǎng)LSC 的主要因素, 文獻(xiàn)[7] 將配電網(wǎng)劃分為變電站層、 饋線層和負(fù)荷層, 并建立了配電網(wǎng)的分層LSC 模型。 文獻(xiàn)[8]考慮了電壓和網(wǎng)絡(luò)損耗對電網(wǎng)LSC 的影響, 構(gòu)建了基于潮流計算的潮流容量模型, 提高了計算精度和運(yùn)行復(fù)雜性。 文獻(xiàn)[9] 結(jié)合需求響應(yīng), 提出了考慮用戶分級交互的配電網(wǎng)LSC 模型。 文獻(xiàn)[10]結(jié)合柔性技術(shù)在配電網(wǎng)中的應(yīng)用, 提出了基于柔性配電網(wǎng)的LSC 模型, 并給出了配電網(wǎng)LSC 計算方法。 文獻(xiàn)[11] 應(yīng)用變步長重復(fù)潮流算法實時評估配電網(wǎng)LSC, 但該算法容易陷入迭代停滯, 難以反映配電網(wǎng)的實際供電能力。 文獻(xiàn)[12－13] 基于設(shè)備潮流和節(jié)點(diǎn)電壓對負(fù)載增長的敏感性分析, 建立了一種改進(jìn)的重復(fù)潮流算法, 提高了LSC 評估準(zhǔn)確性, 但該方法具有局限性, 難以應(yīng)對不確定性場景。 文獻(xiàn)[14] 將非線性模型轉(zhuǎn)化為線性模型,并基于Lingo 進(jìn)行求解, 雖然提高了計算速度, 但精度較差。 文獻(xiàn)[15－16] 在N－1 基礎(chǔ)上, 提出一種在全網(wǎng)模型和220 kV 電網(wǎng)模型之間交替迭代的方法, 求解220 kV 電網(wǎng)LSC, 在一定程度上提高了計算速度和精度。

然而, 隨著電力市場售電側(cè)的開放, 售電公司的運(yùn)營模式[17－19]、 購銷策略[20－22]及需求響應(yīng)[23－25]等都將影響配電網(wǎng)LSC。 上述研究沒有考慮電力市場交易和LSC 之間的相互作用, 因此相關(guān)模型和算法并不適用于考慮電力現(xiàn)貨交易市場下的配電網(wǎng)LSC 評估。

因此, 基于售電公司的運(yùn)營模式, 本文將售電公司的可控分布式電源 (distributed generation,DG) 和可控負(fù)荷納入配電網(wǎng)供電能力的解決方案中, 建立計及售電公司現(xiàn)貨交易的配電網(wǎng)LSC 雙層模型。 上層模型求解配電網(wǎng)的LSC 并將負(fù)荷水平和可用供應(yīng)能力 (available supply capability,ASC) 傳至下層模型； 下層模型中的售電公司以最大化社會與經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo), 并通過優(yōu)化DG 的輸出和減少可控負(fù)荷規(guī)模來優(yōu)化配電網(wǎng)LSC。

1 售電公司與配電網(wǎng)LSC 的關(guān)系

配電網(wǎng)LSC 是指在考慮各種約束條件后, 配電網(wǎng)能夠提供的最大負(fù)荷, 主要受電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、 負(fù)荷和負(fù)荷增長水平影響。 當(dāng)售電公司參與交易時, 由于市場的引導(dǎo), 負(fù)荷分布和增長趨勢也將隨之改變。 本文參照國外成熟的電力交易模式, 詳細(xì)分析參與電力交易的電力公司與配電網(wǎng)LSC 之間的相互關(guān)系, 如圖1 所示。

圖1 售電公司與供電能力的互動關(guān)系

在發(fā)生電力交易時, 售電公司不僅可以從電力交易中心獲得電力, 還可以作為售電主體向用戶提供電力服務(wù), 如此兩種不同的電力交易會影響配電網(wǎng)的負(fù)荷分布。

購電時, 售電公司結(jié)合電力交易中心發(fā)布的電力供應(yīng)余量和負(fù)荷側(cè)的用電需求, 制定報價參與市場交易。 該交易對配電網(wǎng)的負(fù)荷分布進(jìn)行了一次調(diào)整, 并更改了配電網(wǎng)LSC。 雖然交易涉及大量負(fù)荷, 但電力主要集中在買方手中, 未涉及用戶層面。

售電時, 售電公司結(jié)合實時電價和電力需求參與實時電力交易。 為了最大化經(jīng)濟(jì)效益, 售電公司需要靈活調(diào)整可控DG 和可調(diào)負(fù)荷, 優(yōu)化交易策略。 該交易涉及用戶層面, 改變了配電網(wǎng)的負(fù)荷分布, 優(yōu)化了配電網(wǎng)的供電能力。

2 考慮售電公司銷售電量的LSC 模型

為了反映售電公司參與電力交易對配電網(wǎng)LSC的影響, 建立一個雙層的優(yōu)化模型。 上層模型旨在優(yōu)化配電網(wǎng)LSC, 并將得到的電力供應(yīng)余量傳遞給下層模型, 下層模型旨在最大化社會與經(jīng)濟(jì)效益。售電公司通過靈活調(diào)整可控DG 的出力和可控負(fù)荷來優(yōu)化配電網(wǎng)LSC。

2.1 上層配電網(wǎng)供電能力優(yōu)化模型

2.1.1 目標(biāo)函數(shù)

考慮到電力交易, 將基礎(chǔ)狀態(tài)負(fù)荷分為兩部分: 正常負(fù)荷Si,t和市場交易負(fù)荷Di,t, 正常負(fù)荷是指未參與市場化交易, 由售電公司或其他供電企業(yè)提供的基礎(chǔ)電力服務(wù)。 將目標(biāo)函數(shù)設(shè)置為最大化, 即在一定的約束條件下, 通過上層優(yōu)化模型求解可以找到一種使配電網(wǎng)的供電能力最大化的最優(yōu)參數(shù)策略。

式中,i、n表示節(jié)點(diǎn)編號和節(jié)點(diǎn)數(shù)量；Si,t、Di,t分別表示t時刻的常規(guī)負(fù)荷和市場交易負(fù)荷；k表示負(fù)荷增長倍數(shù)；Sd,i,t表示負(fù)荷增長基數(shù)；PDL,i,t表示節(jié)點(diǎn)i處電力公司的可控負(fù)荷, 主要由兩部分組成:PIL,i,t表示可中斷負(fù)荷,PSL,i,t表示可轉(zhuǎn)移負(fù)荷,αi,t、βi,t表示t時刻節(jié)點(diǎn)i處兩個可控負(fù)荷的0－1變量。

2.1.2 約束條件

潮流約束條件:

式中,PG,i,t、PDG,i,t、PPV,i,t和PL,i,t分別表示常規(guī)機(jī)組有功輸出、 可控分布式電源有功輸出、 光伏有功輸出預(yù)測值和t時刻節(jié)點(diǎn)i的有功負(fù)荷；QG,i,t、QDG,i,t、QPV,i,t和QL,i,t分別表示常規(guī)機(jī)組無功輸出、可控分布式電源無功輸出、 光伏無功輸出預(yù)測值和t時刻節(jié)點(diǎn)i的無功負(fù)荷；Ui,t表示節(jié)點(diǎn)i處的電壓；Gij和Bij表示分支ij的電導(dǎo)和電納；θij,t表示節(jié)點(diǎn)i、j之間的相角差。

售電公司的可控DG 輸出約束條件:

式中,γi,t為0－1 變量, 表示t時刻可控DG 的運(yùn)行狀態(tài)；PDG,i,min和PDG,i,max分別表示可控DG 有功輸出的下限和上限；QDG,i,min和QDG,i,max分別為可控DG 無功輸出的下限和上限。

光伏輸出約束條件:

式中,PPV,i,max和QPV,i,max分別為節(jié)點(diǎn)i處光伏發(fā)電的有功和無功輸出的上限。

節(jié)點(diǎn)電壓約束條件:

式中,Ui,min和Ui,max分別為節(jié)點(diǎn)i處電壓的下限和上限。

可控負(fù)荷約束條件:

式中,PIL,i,max,t、PSL,i,max,t分別為售電公司在t時刻節(jié)點(diǎn)i處簽訂的中斷負(fù)荷和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的最大值。

支路功率約束條件:

式中,Sij,min、Sij,max分別為節(jié)點(diǎn)i、j之間線路功率的下限和上限。

2.2 售電公司優(yōu)化模型

2.2.1 售電公司購電模式

售電公司結(jié)合上層獲得的供電量, 以最大化社會與經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo), 整合報價方案參與電力市場交易, 獲得售電公司的中標(biāo)電量, 并對配電網(wǎng)負(fù)荷進(jìn)行一次調(diào)整。

目標(biāo)函數(shù): 社會與經(jīng)濟(jì)效益F1 最大化。

式中,Bu,t、Du,t分別表示售電公司u在t時段的報價和電力需求；Bv,t、Pv,t分別表示發(fā)電主體v的報價和市場電力輸出；αu,t、βv,t分別表示t時刻的售電公司和發(fā)電主體。 中標(biāo)與否用0－1 變量表示。

約束條件: 參與電力交易的售電公司購買的電量應(yīng)等于發(fā)電主體的發(fā)電量。

當(dāng)發(fā)電主體和售電公司進(jìn)行電量申報時, 發(fā)電主體申報的總電量應(yīng)小于配電網(wǎng)的ASC。

采用統(tǒng)一的邊際清算方法, 當(dāng)售電公司u的報價高于市場清算價Bcl,t, 并且發(fā)電主體v的報價低于市場清算價時, 可以中標(biāo)。

2.2.2 售電公司的售電模式

為實現(xiàn)利潤最大化, 售電公司采用與用戶簽訂可控負(fù)荷合同、 靈活安排內(nèi)部DG 輸出等方式構(gòu)建售電模型, 并對配電網(wǎng)負(fù)荷進(jìn)行二次調(diào)整。

目標(biāo)函數(shù): 售電公司F2 利潤最大化。

式中,ΔT表示間隔時間；T表示調(diào)度周期；Bt,sell表示售電公司在t時段內(nèi)的銷售價格；Di,t表示售電公司在t時段內(nèi)節(jié)點(diǎn)i的售電量；PDL,i,t表示節(jié)點(diǎn)i在t時段的可控負(fù)荷削減量；Bcl,r表示上一周期市場的統(tǒng)一邊際清算價格, 由電力采購模式確定；Bcl,s和Ps,t分別表示實時市場交易價格和交易量, 當(dāng)Ps,t＞0 時, 電力從市場購買, 當(dāng)Ps,t＜0 時, DG 的過剩電力向市場出售；M表示可控DG 的數(shù)量；BDG,j,t、PDG,j,t分別表示可控DG 在t時段內(nèi)的輸出成本系數(shù)和發(fā)電量；BIL,i,t、BSL,i,t表示節(jié)點(diǎn)i在t時段內(nèi)的負(fù)荷補(bǔ)償價格。 約束條件與上層配電網(wǎng)供電能力優(yōu)化模型的約束條件相同。

3 模型求解

由于該模型包含雙層優(yōu)化問題, 同時涉及物理層面和市場層面兩個部分。 因此, 采用交替迭代算法進(jìn)行求解, 具體求解流程如圖2 所示。

圖2 混合算法求解流程

采用重復(fù)潮流算法計算上層模型LSC, 該算法簡單高效, 收斂速度快。 但由于該算法中基態(tài)負(fù)荷不能反映市場交易負(fù)荷的變化情況, 對算法做兩方面改進(jìn): 一是將基態(tài)負(fù)荷劃分為常規(guī)負(fù)荷和交易負(fù)荷； 二是將可控負(fù)荷削減量作為變量納入負(fù)荷增長基數(shù)中, 這樣可以實時反映負(fù)荷變化情況。 下層模型需要解決電力交易下的結(jié)算問題, 為提高計算速度, 采用原－對偶內(nèi)點(diǎn)法(primal－dual interior point method, PDIPM) 進(jìn)行求解, 該部分算法的推導(dǎo)和求解已在文獻(xiàn) [26] 中說明, 在此不再贅述。

4 算例分析

為了分析售電公司的售電行為對配電網(wǎng)供電能力的影響, 在參考文獻(xiàn) [27] 的基礎(chǔ)上, 改進(jìn)了IEEE 33 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和負(fù)荷數(shù)據(jù), 并將售電公司內(nèi)部的可控DG、 PV 和可控負(fù)荷接入系統(tǒng), 具體參數(shù)見表1。 該系統(tǒng)額定電壓為12.66 kV, 現(xiàn)有基態(tài)負(fù)荷為3 715 kW＋j2 300 kvar,常規(guī)負(fù)荷為1 238 kW＋j935 kvar。 算例中可控DG 采用燃?xì)廨啓C(jī), 發(fā)電成本為0.6 元/(kW·h)； 可中斷負(fù)荷主要為工業(yè)負(fù)荷, 中斷負(fù)荷補(bǔ)償價格為0.8 元/(kW·h)； 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷多為空調(diào)和熱水器,轉(zhuǎn)移補(bǔ)償價格為0.2 元/ (kW·h)。 IEEE 33 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

表1 售電公司內(nèi)部可控DG 和可控負(fù)荷參數(shù)

圖3 改進(jìn)的IEEE 33 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)

采用改進(jìn)的重復(fù)潮流算法計算系統(tǒng)在基態(tài)負(fù)荷下的PLSC。 系統(tǒng)的PLSC為5 352 kW ＋j2 659 kvar,PASC為1 527 kW＋j359 kvar。 為了保證系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和靈活性, 設(shè)定系統(tǒng)需要留有一定的負(fù)荷裕度, 即設(shè)定每一時刻的電力交易量不超過ASC 的80%。 售電公司首先作為購電主體參與日前電力交易, 并進(jìn)行一次負(fù)荷調(diào)整。 日前市場中采用統(tǒng)一邊際清算機(jī)制, 清算電價為0.4 元/(kW·h), 交易總量為27 408 kW。 在次日實時市場開放后, 售電公司結(jié)合當(dāng)前交易電量和實時市場電價, 動態(tài)靈活地控制可控DG 輸出和可控負(fù)荷削減, 并對系統(tǒng)負(fù)荷進(jìn)行二次調(diào)整。 售電公司以利潤最大化為目標(biāo)優(yōu)化各時段運(yùn)行策略。 各時段市場電價及實時電價的變化情況如圖4 所示, 可控DG 輸出和可控負(fù)荷削減的變化情況如圖5 所示。

圖4 各時段市場電價及實時電價

圖5 可控輸出DG 和可控負(fù)荷削減

從圖5 可以看出, 在07:00—14:00 和19:00—22:00 兩個時段內(nèi), DG1 和DG2 以額定功率運(yùn)行。此時實時電價較高, 售電公司內(nèi)部的可控DG 將電能供給用戶, 并將多余的電能出售給市場。 考慮到可中斷負(fù)荷IL 補(bǔ)償價格較高, 負(fù)荷在09:00—11:00和19:00—20:00 兩個時段被中斷。 由于可轉(zhuǎn)讓負(fù)荷SL 的補(bǔ)償價格較低, 較高實時電價時段的負(fù)荷將向較低電價的時段轉(zhuǎn)移。

將DG 和可控負(fù)荷減少的時間段和削減量傳回上層模型, 以實時評估配電網(wǎng)的LSC 變化情況,交易前后LSC 的變化情況如圖6 所示。 選取09:00交易前后的LSC 進(jìn)行比較, 結(jié)果見表2, 線路負(fù)載率和節(jié)點(diǎn)電壓如圖7 和圖8 所示。

表2 配電網(wǎng)LSC 與售電公司各種交易下的收益

圖6 交易前后配電網(wǎng)的LSC 曲線

圖7 09:00 交易前后線路負(fù)載率分布

圖8 09:00 交易前后節(jié)點(diǎn)電壓分布

由表2 和圖6 可以看出, 售電公司售電后的配電網(wǎng)LSC 大于傳統(tǒng)模式下的LSC。 一次調(diào)整后的LSC 增幅相對穩(wěn)定。 可控DG 和可控負(fù)荷參與二次調(diào)整過程, 不僅提高了售電公司的利潤, 而且顯著改善了配電網(wǎng)的LSC, 特別是在實時電價高峰期,LSC 的提升更為明顯。 由圖7 和圖8 可以看出, 交易前線路的負(fù)載率分布差異較大, 迭代4 次后, 線路15 的電流較早越限, 限制了配電網(wǎng)LSC； 交易后線路負(fù)載率整體上得到了改善, 分布更加均衡；迭代5 次后, 線路18 出現(xiàn)電流限制。

5 結(jié)語

售電公司交易改變了線路電流的分布, 對配電網(wǎng)LSC 產(chǎn)生了一定的影響。 現(xiàn)階段, 關(guān)于現(xiàn)貨市場交易對LSC 影響的研究較少。 本文通過建立考慮售電公司交易的配電網(wǎng)雙層模型對改進(jìn)后的IEEE 33 算例進(jìn)行驗證。 結(jié)果表明, 售電公司結(jié)合市場交易對負(fù)荷的兩次調(diào)整能夠促進(jìn)配電網(wǎng)供電能力的提升。

由于售電公司之間存在利益競爭, 售電公司之間的博弈會影響市場交易和用戶的需求響應(yīng)。 因此, 在后續(xù)的研究中分析售電公司之間的博弈對配電網(wǎng)LSC 的影響具有重要意義, 另外也將細(xì)化電網(wǎng)潮流、 儲能等對配電網(wǎng)供電能力的影響。