考慮VSC與光-儲-充協(xié)同配置的交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃

朱建昆，高紅均，賀帥佳，江 均，劉俊勇

（1.四川大學電氣工程學院，四川成都 610065；2.國網(wǎng)四川瀘州供電公司，四川瀘州 646000）

0 引言

近年來，隨著“雙碳”目標的提出以及新能源汽車的發(fā)展[1-4]，我國光伏電站、儲能與電動汽車直流充電站的配置容量不斷增加。直流源儲荷若直接接入傳統(tǒng)的交流配電網(wǎng)中需要用戶額外配置換流裝置，這會極大增加用戶的工作量，不利于直流源儲荷的發(fā)展。而交直流混合配電網(wǎng)在網(wǎng)架結構[5]以及對直流源儲荷的兼容性等方面的優(yōu)勢不斷凸顯，將成為未來配電網(wǎng)的重要形態(tài)[6]。在此背景下，引入考慮光-儲-充協(xié)同配置的交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃具有重要的意義。

目前國內(nèi)外學者針對光-儲-充的配置進行了大量的研究。在光伏電站與儲能的配置方面，文獻[7]以分布式光伏全年總發(fā)電量最大為目標，兼顧配電網(wǎng)經(jīng)濟性建立光儲聯(lián)合配置規(guī)劃模型。文獻[8]研究了分布式光伏接入配電網(wǎng)的選址定容。文獻[9]在考慮光伏出力與負荷需求不確定性的基礎上建立儲能配置模型。在直流充電站配置方面，文獻[10]提出了一種在備選站址既定的情況下含不同備選容量充電站的選址定容方法。文獻[11]在模型中綜合考慮了充電站規(guī)劃運行成本與電網(wǎng)運行安全指標。但文獻[7-11]主要集中在傳統(tǒng)交流配電網(wǎng)，忽略了換流裝置對于直流形式光-儲-充并網(wǎng)的重要作用。因此有必要在交直流混合配電網(wǎng)中考慮換流轉(zhuǎn)置進行光-儲-充配置，充分發(fā)揮交直流混合配電網(wǎng)對直流源儲荷的良好兼容性。

同時，對于交直流混合配電網(wǎng)的規(guī)劃，文獻[12]以最小化投資建設成本、運營成本、可靠性成本為目標，建立中壓交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃模型。文獻[13]提出了一種交直流混合配電網(wǎng)雙層規(guī)劃模型，其中上層模型以投資成本和運行成本的綜合成本最小為目標，下層模型以投資成本和運行成本的綜合成本最小為目標。文獻[14]以運行成本與配置成本最小化為目標提出了一種交直流混合配電網(wǎng)的隨機規(guī)劃模型。但文獻[12-14]未考慮換流器件的選址定容問題。作為交直流混合配電網(wǎng)中的核心設備之一，換流器件對于電網(wǎng)的實際規(guī)劃與運行的影響不可忽視。有必要將換流器件的選址定容融入交直流混合配電網(wǎng)的規(guī)劃問題，完善規(guī)劃模型。

另外，負荷的不確定性對于交直流混合配電網(wǎng)的規(guī)劃具有重要影響?，F(xiàn)階段處理不確定性的方法主要有隨機優(yōu)化方法（Stochastic Optimization，SO）、魯棒優(yōu)化方法（Robust Optimization，RO）與分布魯棒方法（Distributionally Robust Optimization，DRO）3 種。由于DRO 克服了SO 中部分隨機變量概率分布參數(shù)難以獲取以及RO 中決策結果過于保守的缺陷[11]，近年來得到了廣泛的關注，在電力系統(tǒng)的協(xié)同規(guī)劃[12-15]、優(yōu)化調(diào)度[16-22]等領域均有應用?；诖耍疚牟捎肈RO 處理直流負荷的不確定性，力求得到兼顧經(jīng)濟性與魯棒性的交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃方案。

因此，本文提出一種采用電壓源型換流器（Voltage Source Converter，VSC）和電池儲能系統(tǒng)（Battery Energy Storage System，BESS）的考慮VSC與光-儲-充協(xié)同配置的交直流混合配電網(wǎng)多主體規(guī)劃框架，構建各規(guī)劃主體模型，使用基于多離散場景的DRO 方法將直流負荷的不確定性融入交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃模型中，并采用列與約束生成（Column and Constraint Generation，CCG）算法進行迭代求解。隨后在仿真算例中驗證本文提出的規(guī)劃方法的優(yōu)越性。

1 適應光-儲-充多投資運營主體的交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃框架

本文規(guī)劃目的是將交流配電網(wǎng)改造為交直流混合配電網(wǎng)，直流配電網(wǎng)與交流配電網(wǎng)之間通過VSC 裝置互聯(lián)，交流配電網(wǎng)上接有交流負荷，并通過變電站與上級電網(wǎng)相連。直流配電網(wǎng)上接有光伏電站、直流充電站、直流負荷以及儲能。直流配電網(wǎng)電能來源于交流配電網(wǎng)中通過VSC 注入的電能以及直流配電網(wǎng)上接入的光伏電站與儲能所提供的電能。

本文所采用的交直流混合配電網(wǎng)互動主體包括電網(wǎng)公司、光伏電站、儲能運營商與直流充電站運營商。其中，電網(wǎng)公司作為領導者，需提供向運營商售電的分時電價與運營商向電網(wǎng)公司售電的電價信息；儲能運營商、直流充電站運營商以及光伏電站則作為跟隨者，根據(jù)電網(wǎng)公司提供的分時電價，以利潤最大化為目標制定自身的規(guī)劃運行策略，并將規(guī)劃運行策略反饋回電網(wǎng)公司。

2 考慮VSC 與光-儲-充協(xié)同配置的交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃模型

2.1 電網(wǎng)公司

2.1.1 目標函數(shù)

1）規(guī)劃層：對于電網(wǎng)公司而言，規(guī)劃層的目標函數(shù)為交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃總成本finv最小。

2）運行層：運行層的目標函數(shù)為交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃后的效益最大化。

2.1.2 約束條件

1）變電站傳輸功率約束為：

2）換流器件約束。本文采用文獻[22]中換流器件約束進行規(guī)劃，在此不再進行詳細闡述。

3）線路潮流約束。本文采用文獻[23]中經(jīng)二階錐松弛后的交直流Distflow 模型進行規(guī)劃，在此不再進行詳細闡述。

4）節(jié)點電壓約束為：

5）設備選型約束為：

該約束能夠保證線路只能在給定的候選型號中選擇一種型號進行投資。

6）投資數(shù)量約束為：

式中：ΩVSC,type為VSC 機組的安裝候選型號集合；SVSC,max為VSC 機組的最大投資數(shù)量。

2.2 光伏電站

2.2.1 目標函數(shù)

對于光伏電站的投資商而言，目標函數(shù)為光伏電站的年利潤最大化。

2.2.2 約束條件

1）光伏機組出力約束為：

2）設備選型約束為：

3）投資數(shù)量約束為：

式中：SPV,max為光伏機組的最大投資數(shù)量。

2.3 隸屬于儲能運營商的BESS

2.3.1 目標函數(shù)

對于儲能運營商而言，目標函數(shù)為BESS 的年利潤最大化。

2.3.2 約束條件

1）BESS 的充放電約束。本文采用文獻[18]中BESS 運行約束條件進行規(guī)劃，在此不再進行詳細闡述。

2）設備選型約束為：

3）投資數(shù)量約束為：

式中：SBESS,max為儲能的最大投資數(shù)量。

2.4 直流充電站運營商

2.4.1 目標函數(shù)

對于直流充電站運營商而言，目標函數(shù)為直流充電站的年利潤最大化。

2.4.2 約束條件

1）直流充電樁出力約束為：

式中：PDCEV,max為直流充電樁充電功率的上限。

2）設備選型約束

3）投資數(shù)量約束為

式中：SDCEV,max為直流充電站中直流充電樁的最大投資數(shù)量。

3 不確定性處理與模型求解算法

3.1 不確定性處理

針對直流負荷的不確定性，本文采用基于多離散場景的DRO 方法，通過引入波動系數(shù)αload,DC來建立不確定集合U：

該集合表征了直流負荷波動的上下限。根據(jù)不確定集合U隨機生成N個場景并聚類出Ns個離散場景，構建基于1-范數(shù)和∞-范數(shù)約束概率分布波動范圍的DRO 模型[24].

基于多離散場景的DRO 模型的目標函數(shù)可表示為：

s.t.式(5) —式(9)式中：x為規(guī)劃層決策變量；X為規(guī)劃層決策變量集合；Ps為場景s的發(fā)生概率；ys為運行層決策變量；Ys為運行層決策變量集合；Ns為離散場景數(shù)量。

DRO 模型的概率分布置信集合ψ可表示為：

3.2 模型求解算法

考慮到光伏電站、儲能運營商與直流充電站運營商具有獨立的運營策略，本文將光伏電站、BESS與直流充電站的規(guī)劃與交直流混合配電網(wǎng)的規(guī)劃分離。具體而言，對于前三者規(guī)劃采用CPLEX 進行求解，而對于交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃中的DRO模型，本文采用CCG 算法進行求解，具體流程如圖1 所示。

圖1 本文求解算法流程圖Fig.1 Flow chart of solving algorithm for proposed model

圖1 中UB 和LB 分別為迭代上界和迭代下界，+∞為正無窮，為第m+1 次迭代下場景s的發(fā)生概率。

4 算例分析

本文在文獻[25]的148 節(jié)點系統(tǒng)的基礎上采用修改后的75 節(jié)點系統(tǒng)作為算例對象的交流配電網(wǎng)部分，其具體的拓撲結構如圖2 所示。此外，算例擬在原有的75 節(jié)點的交流配電網(wǎng)基礎上接入7 節(jié)點的直流配電網(wǎng)，從而將原有的交流配電網(wǎng)改造為交直流混合配電網(wǎng)，直流配電網(wǎng)的拓撲結構如圖3 所示，圖3 中x與y分別為直流節(jié)點間的橫向與縱向距離。算法采用MATLAB 2016b 編寫，并調(diào)用CPLEX12.6求解。

圖2 75節(jié)點拓撲結構圖Fig.2 Topology sturcture for 75-node system

圖3 直流配電網(wǎng)拓撲結構圖Fig.3 Topology structure for DC distribution network

4.1 模型參數(shù)說明

為實現(xiàn)交直流混合配電網(wǎng)的規(guī)劃，算例擬在不同位置配置2 臺VSC，同時在直流配電網(wǎng)中配置光伏電站、儲能與直流充電站。設定直流配電網(wǎng)為兩端配電型拓撲結構，直流配電網(wǎng)中的1 號與7 號節(jié)點為首末節(jié)點，其余節(jié)點間通過配置直流線路實現(xiàn)電能傳輸，且單個節(jié)點只能與2 條線路間實現(xiàn)電能交換。詳細參數(shù)如表1 所示。

表1 光-儲-充規(guī)劃結果Table 1 Planning results of photovoltaic-storage-charging

交直流混合配電網(wǎng)的規(guī)劃網(wǎng)架結構為1-5-3-2-4-6-7，線路規(guī)劃的年成本為24.42 萬元，具體結果如表2與圖4所示。

表2 交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃結果Table 2 Planning results of AC/DC hybrid distribution network

圖4 各時段電網(wǎng)功率示意圖Fig.4 Schematic diagram of electric network power for each time period

由圖4 知，由于BESS 充電，交直流混合配電網(wǎng)中由交流配電網(wǎng)經(jīng)VSC 流向直流配電網(wǎng)的凈有功功率在04:00—05:00 期間有明顯的上升，隨后得益于光伏發(fā)電功率的提升，凈有功功率在緩慢下降。在09:00—11:00 期間由于交流電網(wǎng)的負荷迅速上升，變電站傳輸功率出現(xiàn)了明顯的上升，在16:00—20:00 期間傳輸功率出現(xiàn)了進一步的上升，這是由于“晚高峰”期間交流電網(wǎng)的負荷有了進一步的上升，并且交流電網(wǎng)還需向直流電網(wǎng)送電，兩者疊加進一步提高了傳輸功率。在22:00 時BESS 的狀態(tài)由放電變?yōu)橐宰畲蟪潆姽β蔬M行充電，此時流向直流配電網(wǎng)的凈有功功率達到峰值。

4.2 模型對比分析

4.2.1 VSC配置臺數(shù)對VSC選址定容影響分析

4.1 節(jié)中VSC 的配置臺數(shù)均為2 臺，作為對比，提出以下場景進行驗證：（1）場景1：本文所提出的規(guī)劃方法，即配置2 臺VSC；（2）場景2：配置3 臺VSC，其余條件與場景1 相同；（3）場景3：配置4 臺VSC，其余條件與場景1 相同。

表3 為不同VSC 配置臺數(shù)的規(guī)劃結果，顯示場景1、場景2 和場景3 的VSC 配置容量為配置2臺、3 臺和4 臺VSC 時各臺VSC 的具體容量。由表3，隨著VSC 配置臺數(shù)的增加，每臺VSC 配置的容量在逐漸減少，但由于VSC 固定成本隨VSC 配置臺數(shù)的增加而增加，因而VSC 配置的年成本也在逐漸增加。

表3 不同VSC配置臺數(shù)規(guī)劃結果Table 3 Planning results for different VSC configurations

考慮到配電網(wǎng)負荷的逐年增長將對配電網(wǎng)實際運行產(chǎn)生不可忽視的影響，表4 展示了在規(guī)劃后5 年，10 年，15 年后配電網(wǎng)交流側主干線路有功功率的最大值與標準差，定義主干線路為VSC 接入候選節(jié)點與變電站之間最短路徑所包含的線路。由表4 知，盡管隨著VSC 配置臺數(shù)的增加，主干線路有功功率最大值與標準差有著一定程度的改善，但由于模型中對主干線路有功功率的預留裕度較為充足，這些改善并未明顯體現(xiàn)于配電網(wǎng)運行結果中，不足以彌補額外付出的配置成本。因此在滿足電網(wǎng)運行的安全性前提下，相較于場景2 與場景3，場景1 具有更好的經(jīng)濟性。

表4 規(guī)劃后不同年份主干線路有功功率的最大值與標準差Table 4 Maximum value and standard deviation of active power of trunk lines with different durations after planning

4.2.2 不確定性對比分析

本文采用基于多離散場景的DRO 方法來處理直流負荷的不確定性，作為對比，提出以下場景進行驗證：（1）場景4：采用隨機優(yōu)化方法來處理直流負荷的不確定性；（2）場景5：采用魯棒優(yōu)化方法來處理直流負荷的不確定性；（3）場景6：采用基于多離散場景的DRO 方法來處理直流負荷的不確定性，但αDCload取0.2.

具體仿真結果如表5 所示，場景1 的年總運行成本處于場景4 與場景5 之間，原因為DRO 方法能夠在經(jīng)濟性與魯棒性之間進行一定范圍的動態(tài)調(diào)整，使之更加貼合實際運行情況。而根據(jù)場景1與場景6 的對比，隨著不確定性波動系數(shù)的增加，直流負荷的波動愈發(fā)劇烈，CCG 算法的二階段產(chǎn)生的概率分布也就愈發(fā)惡劣，年總運行成本也在逐漸增加。

表5 不同不確定性處理方法運行結果Table 5 Running results of different uncertainty handling methods 萬元

5 結論

本文提出一種考慮VSC 與光-儲-充協(xié)同配置的交直流混合配電網(wǎng)規(guī)劃模型，計及直流負荷的不確定性并采用CCG算法進行求解，結論如下：

1）本文所提模型能夠充分利用VSC 在交流配電網(wǎng)與直流配電網(wǎng)間進行能量交互，兼顧了投資經(jīng)濟性與電網(wǎng)運行的安全性。

2）提高VSC 配置臺數(shù)能夠有效改善主干線路的負荷均衡度，并減少單臺VSC 機組的配置容量，但固定成本的增加會導致總投資成本的上升。因此，決策時應根據(jù)實際情況與需求靈活選擇VSC配置臺數(shù)。

3）本文采用DRO 方法處理直流負荷的不確定性，能夠兼顧規(guī)劃的經(jīng)濟性與魯棒性。此外，隨著直流負荷不確定性的增強，DRO方法規(guī)劃的魯棒性變強，規(guī)劃的經(jīng)濟性則會降低。

本文只考慮了光-儲-充與電網(wǎng)公司之間的交互，下一步將考慮光-儲-充之間的交互關系，從而準確刻畫各運營商之間的交互行為，進一步完善交直流混合配電網(wǎng)的規(guī)劃工作。