陳 聰,陳紅坤,胡 畔,劉 欣
(武漢大學電氣工程學院,武漢 430072)
由于分布式電源存在出力波動性大、控制困難、受環(huán)境因素約束大等特點,各國學者紛紛提出用“微型電網(wǎng)”來解決其并網(wǎng)問題[1-2]。微電網(wǎng)的核心思想在于將傳統(tǒng)被動的負荷同小容量分布式電源相結合,使用戶側負荷成為“可控”單元,從而增強“源-網(wǎng)-荷”之間的互動[3]。同時在使用微型燃氣輪機、燃料電池、電動汽車等可控微源的基礎上,合理利用風光等能源互補的特性,能較好地解決分布式電源自身間歇性及不可控性等問題,并通過先進的控制技術實現(xiàn)本地可再生能源的高效利用。微電網(wǎng)既可看作電源也可看作負荷,其并網(wǎng)運行會改變傳統(tǒng)配電網(wǎng)的結構與特性,因而會改變電力系統(tǒng)的運行方式及各項指標,如雙向線路潮流、電壓畸變、網(wǎng)絡損耗率、電壓穩(wěn)定性等。
因此,合理選擇微電網(wǎng)的并網(wǎng)位置十分重要[4]。但現(xiàn)有文獻大多仍延用分布式電源接入電網(wǎng)準則,缺乏針對微電網(wǎng)自身特點的并網(wǎng)規(guī)劃模式及準則[5]。文獻[6]提出一種圖解與遺傳算法相結合的計算方法,采用圖示求解大量方程,確定分布式電源的最佳容量;文獻[7]采用雙層優(yōu)化理論,考慮電壓調(diào)整約束,提出了至少準入功率的計算模型并分析了DG(distribution generator)啟停對系統(tǒng)的影響。但上述文獻均未考慮工程實際情況,忽視了地理位置與資源條件的約束。目前,我國沒有明確的標準和政策用來指導和規(guī)范微電網(wǎng)的接入,對于各利益主體的責任分攤和收益分成也不明確。針對不同的利益主體,微電網(wǎng)的并網(wǎng)規(guī)劃和運營的角度是不同的。根據(jù)我國電網(wǎng)實際情況,用戶側建設微電網(wǎng)的能力有限,本文從配電網(wǎng)運營商的角度考慮微電網(wǎng)的并網(wǎng)位置選取。
本文在微電網(wǎng)容量及電壓等級已確定的前提下,根據(jù)給定的地理位置、自然資源等可行條件確定微電網(wǎng)并網(wǎng)位置候選集。從配電網(wǎng)運行經(jīng)濟性、電能質量和電網(wǎng)靜態(tài)穩(wěn)定性3 個方面建立微電網(wǎng)并網(wǎng)綜合評估體系,利用模糊層次分析法對各指標進行量化與對比,確定各項指標的最佳權重系數(shù),從工程實際的角度分析并確定微電網(wǎng)最佳并網(wǎng)位置,并采用IEEE33 節(jié)點進行算例分析。
本文提出的微電網(wǎng)接入點的選取流程如圖1所示。由于資源環(huán)境、地理位置、配電網(wǎng)網(wǎng)架結構和現(xiàn)有國家政策的限制,實際微電網(wǎng)往往難以并入至配電網(wǎng)的任意位置。因此在微電網(wǎng)容量由發(fā)電商報知的前提下,首先根據(jù)實際條件確定若干可行并網(wǎng)位置作為后續(xù)決策候選集;在將微電網(wǎng)視為PQ 節(jié)點的前提下,采用前代回推法對每種方案分別進行潮流計算,剔除潮流計算不收斂的方案;選取配電網(wǎng)運行綜合指標,并利用模糊層次分析法確定各指標的權重,確定并網(wǎng)位置選取的決策模型;對各備選方案進行綜合量化評估,選取評分等級最高的方案作為微電網(wǎng)最優(yōu)并網(wǎng)點[8]。
圖1 微電網(wǎng)接入點選取流程Fig.1 Flow chart of selection for microgrid interconnection
微電網(wǎng)并網(wǎng)后,配電網(wǎng)的各項運行指標均會發(fā)生改變,特別是在高滲透率水平下,各種微電網(wǎng)控制技術的運用、網(wǎng)絡結構和運行方式對系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性也會產(chǎn)生影響[9]。由于本文分析的是微電網(wǎng)并入配電網(wǎng)以后的穩(wěn)態(tài)運行情況,在此選取具代表性的網(wǎng)絡損耗率、系統(tǒng)節(jié)點電壓偏差、配電網(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性指標[10]作為微電網(wǎng)并網(wǎng)后配電網(wǎng)的綜合評判指標。其中配電網(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性指標的計算方法如下。
圖2 簡單配電網(wǎng)系統(tǒng)Fig.2 Simple distribution system
對于含有N 個節(jié)點的配電網(wǎng)(其中可以包含分支線路和補償電容器),設其任意一條支路為bij,其中i 和j 分別為該支路的2 個節(jié)點,流過節(jié)點j 的負荷為Pj+Qj,支路bij阻抗Zij為Rij+jXij,如圖2 所示。則
式中:Ui和Uj分別為直角坐標形式的節(jié)點i 和節(jié)點j 的電壓向量;為Uj的共軛向量。
定義支路bij的第1 類電壓穩(wěn)定指標[11]為Lij,且
要保證配電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定,由根判別式≥0,得Lij≤1,則整個配電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定指標L 為
式中:Lb為整個配電網(wǎng)電壓穩(wěn)定裕度為b 的穩(wěn)定指標,b=1-L。一般情況下配電網(wǎng)的功角δ 很小,則電壓穩(wěn)定指標近似值的計算公式為
式中,Sj為流過節(jié)點j 的視在功率。
為了準確評估微電網(wǎng)并網(wǎng)后配電網(wǎng)的運行狀況,需要確定各運行指標的相對權重,從而建立評估的決策模型[12]。層次分析法已在各領域得到了廣泛應用,但是傳統(tǒng)的層次分析法本身存在一定的缺陷。模糊層次分析法將傳統(tǒng)的層次分析法與模糊數(shù)學相結合,先使用模糊數(shù)代替點值構成判斷矩陣,然后求解權重向量,通過模糊數(shù)矩陣和向量計算得到模糊數(shù)綜合權重,最后對其排序。該方法能有效地表達出判斷的不確定性,模型的建立和求解也較為簡便,傳統(tǒng)的層次分析法可看作模糊層次分析法的一種特例。
本文采用三角模糊層次分析法來確定權重系數(shù)。三角模糊層次分析法與傳統(tǒng)層次分析法的求解過程相類似,模糊層次分析法仍然可以按順序分為4 個步驟:建立層次結構模型;構造出各個層次中的所有判斷矩陣;層次單排序(即求取判斷矩陣權重)及一致性檢驗;層次總排序即最終方案選擇。
步驟1 建立遞階層次結構模型。
根據(jù)模糊層次分析法的基本原理,本文建立了3 個層次結構,由此來評估各指標間的關系,其層次結構如圖3 所示。準則層由網(wǎng)絡損耗、電壓偏差、配電網(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性指標3 個穩(wěn)態(tài)量構成,通過對比各指標間的關系確定相對權重,進而得到指標層方案。
圖3 配電網(wǎng)運行綜合評估層次結構Fig.3 Hierarchy of distribution operation network composite assessment
步驟2 構造三角模糊判斷矩陣。
模糊層次分析法屬于主觀賦權法,權重的選取主要依賴于經(jīng)驗豐富的工作人員和專家。首先,3 位專家利用模糊數(shù)(M1~M9)來表達他們對各指標的偏好,通過對同一層次的各個要素進行兩兩比較得到一組模糊數(shù),分別為(P1,M1,U1),(P2,M2,U2)和(P3,M3,U3)。重復以上步驟,構造出的初始模糊判斷矩陣如表1 所示,其中,C1為系統(tǒng)網(wǎng)絡損耗率,C2為系統(tǒng)電壓偏差,C3配電網(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性指標。
表1 初始三角模糊判斷矩陣Tab.1 Initial triangular fuzzy judgment matrix
將初始矩陣中3 位專家給出的每個模糊數(shù)按(P1+P2+P3)/3,(M1+M2+M3)/3,(U1+U2+U3)/3整合成一個模糊數(shù),得到最終的模糊判斷矩陣,如表2 所示。
表2 最終三角模糊判斷矩陣Tab.2 Triangular fuzzy judgment matrix
步驟3 一致性檢驗。
本文采用較為簡便的和法,求得判斷矩陣的最大特征根為3,計算該矩陣的平均一致性指標為CR=0〈0.01,一致性檢驗通過。
步驟4 去模糊化處理。
各指標層關于目標的三角函數(shù)形式的綜合權重依次為
要得到指標層對目標的常數(shù)形式的綜合權重,需要建立可能度矩陣。根據(jù)文獻[13]的方法,本文采用中立的態(tài)度,取λ=0.5,對三角模糊數(shù)形式的綜合權重進行兩兩比較,并利用公式
計算可能度判斷矩陣P 的排序向量WT,得
由此,系統(tǒng)網(wǎng)絡損耗率、系統(tǒng)電壓偏差、配電網(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性指標這3 個指標占配電網(wǎng)運行綜合指標的權重分別為:0.450 3,0.216,0.333。
根據(jù)選取的綜合指標及權重,考慮配電網(wǎng)等式及不等式約束,本文建立的并網(wǎng)位置選取的決策模型為
為了驗證本文提出的微電網(wǎng)并網(wǎng)最優(yōu)位置選取規(guī)劃方案,在IEEE33 節(jié)點標準測試系統(tǒng)上進行仿真,并給出了微電網(wǎng)并網(wǎng)位置選取的具體步驟。IEEE33 節(jié)點標準測試系統(tǒng)的額定電壓為12.76 kV,額定容量為10 MVA,系統(tǒng)總有功功率為3 715.0 kW,無功功率為2 300 kvar。在實際仿真過程中,為了保證各指標為同一數(shù)量級,對網(wǎng)損及總電壓偏差標幺值分別乘以系數(shù)10 及0.1。微電網(wǎng)并網(wǎng)額定容量為500 kVA(功率因數(shù)為0.98)。
由于實際地理環(huán)境及自然條件約束、政策法律限制,微電網(wǎng)不可能接入至配電網(wǎng)任意位置??紤]配電網(wǎng)線路重載狀況,微電網(wǎng)占地面積以及在同等網(wǎng)架條件下,參考文獻[14]中關于分布式電源無功補償容量優(yōu)化配置策略接入點的選取。本文假定電網(wǎng)運營商允許在1、24、31、21 和17 這5 個節(jié)點處接入微電網(wǎng),即節(jié)點1、24、31、21、17 構成了微電網(wǎng)并網(wǎng)位置的一個候選集,如圖4 所示。
圖4 微電網(wǎng)在IEEE 33 節(jié)點系統(tǒng)中的接入位置Fig.4 Interconnection location of microgrid in the IEEE 33-node system
由于微電網(wǎng)自身的多能互補、儲能配置和能量管理系統(tǒng)的全局控制,能維持其與配電網(wǎng)聯(lián)絡線上的功率平穩(wěn),不會存在較大的功率波動,因此在將微電網(wǎng)視為PQ 節(jié)點的前提下,本文采用前代回推法對配電網(wǎng)系統(tǒng)進行潮流計算。微電網(wǎng)分別接入候選集中的各節(jié)點后,潮流計算的收斂性和迭代次數(shù)見表3。
表3 微電網(wǎng)并網(wǎng)后系統(tǒng)潮流計算收斂性Tab.3 Convergence of flow calculation after microgrid accessed
微電網(wǎng)接入上述節(jié)點后配電網(wǎng)系統(tǒng)潮流計算結果均收斂,滿足潮流穩(wěn)定性要求,說明并網(wǎng)位置候選集中的方案均符合規(guī)范。其中微電網(wǎng)接入節(jié)點31 時潮流計算迭代次數(shù)最少,計算速度最快。
候選集中各方案通過潮流計算收斂性驗證后,再對各方案實施后的配電網(wǎng)運行狀況進行綜合評估。綜合評判指標分別為網(wǎng)絡損耗率、系統(tǒng)節(jié)點電壓偏差、配電網(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性指標,評估結果分別如表4~表6 所示。
表4 微電網(wǎng)并網(wǎng)后系統(tǒng)網(wǎng)絡損耗Tab.4 System losses with microgrid interconnection
表5 微電網(wǎng)并網(wǎng)后系統(tǒng)電壓偏差Tab.5 Voltage deviation with microgrid interconnection
表6 微電網(wǎng)并網(wǎng)后系統(tǒng)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性指標Tab.6 Static voltage stability with microgrid interconnection
1)微電網(wǎng)并網(wǎng)后系統(tǒng)網(wǎng)損分析
分析表4 可得,微電網(wǎng)接入節(jié)點17 后配電網(wǎng)系統(tǒng)網(wǎng)損最小為185.69 kW,但與在節(jié)點31 接入的結果相差不大。由于節(jié)點31 與節(jié)點17 所在線路功率傳輸較高,線路負載率大,因此在負載率大的線路末端接入微電網(wǎng)能夠減小系統(tǒng)網(wǎng)絡損耗。傳統(tǒng)分布式電源往往接入配電網(wǎng)首端,以增強其供電可靠性,但由上表數(shù)據(jù)看出,接入節(jié)點1 時系統(tǒng)網(wǎng)絡損耗較大,長期如此運行不經(jīng)濟。這說明微電網(wǎng)的接入位置與傳統(tǒng)分布式電源的接入位置相比有一定的區(qū)別。
2)微電網(wǎng)并網(wǎng)后系統(tǒng)電壓偏差分析
微電網(wǎng)接入各節(jié)點后系統(tǒng)電壓偏差變化規(guī)律同系統(tǒng)網(wǎng)絡損耗變化規(guī)律基本一致。微電網(wǎng)接入節(jié)點17 之外的其他節(jié)點時出現(xiàn)最大電壓偏差的均為節(jié)點17,且微電網(wǎng)接入節(jié)點17 時系統(tǒng)各節(jié)點電壓偏差最小,這是由于節(jié)點17 位于系統(tǒng)最長線路的末端。當微電網(wǎng)接于其他節(jié)點時,無功的遠距離傳輸顯然是使節(jié)點17 的電壓產(chǎn)生較大偏差;當微電網(wǎng)接于節(jié)點17 時,無功就地補償減小了各節(jié)點電壓偏差總和,改善了整個系統(tǒng)的電壓質量。因此線路末端接入微電網(wǎng)能夠在一定程度上提高系統(tǒng)各節(jié)點電壓質量,尤其對于輻射狀的配電網(wǎng)。
3)微電網(wǎng)并網(wǎng)后系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性分析
微電網(wǎng)接入配電網(wǎng)的不同節(jié)點,系統(tǒng)的穩(wěn)定裕度相差不大,但其變化規(guī)律同網(wǎng)損和電能質量的變化規(guī)律并不一致。因此,引入該指標是十分重要的,其獨立性能夠有效地指導微電網(wǎng)接入,微電網(wǎng)的并網(wǎng)運行在減小線路損耗和提高電能質量的同時,不容忽視其接入對配電網(wǎng)系統(tǒng)帶來的負面影響。隨著分布式電源及微電網(wǎng)在配電網(wǎng)系統(tǒng)中的滲透率不斷上升,可能降低系統(tǒng)穩(wěn)定性,在系統(tǒng)規(guī)劃時應引起格外關注。
4)配電網(wǎng)運行綜合評估
根據(jù)第1.3 節(jié)確定的綜合評估指標權重,以及網(wǎng)絡損耗、配電網(wǎng)電壓偏差、靜態(tài)電壓穩(wěn)定性指標,來決策模型,即
得出微電網(wǎng)接入各節(jié)點后的綜合評分(為保證系統(tǒng)數(shù)量級一致,網(wǎng)損及總電壓偏差標幺值分別乘以系數(shù)10 及0.1),如表7 所示。
表7 微電網(wǎng)并網(wǎng)后配電網(wǎng)運行綜合評估結果Tab.7 Composite assessment of distribution with microgrid interconnection
由表7 可知,微電網(wǎng)接入節(jié)點17 時決策模型值最小為0.232 3。因此,微電網(wǎng)的最終接入位置為節(jié)點17。
(1)本文給出了微電網(wǎng)并網(wǎng)點選取的具體步驟,選取了評估配電網(wǎng)運行的綜合指標。
(2)利用模糊層次分析法,確定了綜合指標的權重系數(shù),建立了位置決策模型。
(3)Matlab 仿真環(huán)境下,在IEEE33 節(jié)點標準網(wǎng)架上進行驗證。結果表明該并網(wǎng)位置選取方法理論充分,易于操作且工作量不大。
[1]魯宗相,王彩霞,閔勇,等(Lu Zongxiang,Wang Caixia,Min Yong,et al).微電網(wǎng)研究綜述(Overview on microgrid research)[J].電力系統(tǒng)自動化(Automation of Electric Power Systems),2007,31(19):100-107.
[2]姚建國,賴業(yè)寧(Yao Jianguo,Lai Yening).智能電網(wǎng)的本質動因和技術需求(The essential cause and technical requirements of the smart grid)[J]. 電力系統(tǒng)自動化(Automation of Electric Power Systems),2010,34(2):1-4,28.
[3]李鵬,廉超,李波濤(Li Peng,Lian Chao,Li Botao).分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化配置的圖解方法(A graph-based optimal solution for siting and sizing of grid-connected distributed generation)[J]. 中國電機工程學報(Proceedings of the CSEE),2009,29(4):91-96.
[4]姚建國,楊勝春,王珂,等(Yao Jianguo,Yang Shengchun,Wang Ke,et al).智能電網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷”互動運行控制概念及研究框架(Concept and research framework of smart grid“source-grid-load”interactive operation control)[J].電力系統(tǒng)自動化(Automation of Electric Power Systems),2012,36(21):1-6,12.
[5]Driesen J,Katiraei F.Design for distributed energy resources[J]. IEEE Power and Energy Magazine,2008,6(3):30-40.
[6]劉琳,陶順,肖湘寧,等(Liu Lin,Tao Shun,Xiao Xiangning,et al).分布式發(fā)電及其對配電網(wǎng)網(wǎng)損的影響分析(Distributed generation and its impact on network loss of power system)[J].電工電能新技術(Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy),2012,31(3):16-19,24.
[7]徐澤水(Xu Zeshui).三角模糊數(shù)互補判斷矩陣的一種排序方法(A method for priorities of triangular fuzzy number complementary judgment matrices)[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(Fuzzy Systems and Mathematics),2002,16(1):47-50.
[8]Carpinelli G,Celli G,Mocci S,et al. Multiobjective programming for the optimal sizing and siting of power electronic interfaced dispersed generators[C]//IEEE Power Tech.Lausanne,Switzerland,2007:478-483.
[9]劉智昱,黃偉(Liu Zhiyu,Huang Wei).基于穩(wěn)態(tài)分析和區(qū)間層次分析法的分布式電源最佳位置確定方法(A method for optimal layout of distributed generations based on steady-state analysis and interval analytic hierarchy process)[J]. 電網(wǎng)技術(Power System Technology),2011,35(11):57-61.
[10]武曉朦,劉健,畢鵬翔(Wu Xiaomeng,Liu Jian,Bi Pengxiang). 配電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性研究(Research on voltage stability of distribution networks)[J]. 電網(wǎng)技術(Power System Technology),2006,30(24):31-35.
[11]張學松,柳悼,于爾鏗,等(Zhang Xuesong,Liu Zhuo,Yu Erkeng,et al).配電網(wǎng)潮流算法比較研究(A comparison on power flow calculation methods for distribution network)[J].電網(wǎng)技術(Power System Technology),1998,22(4):45-49.
[12]張麗,徐玉琴,王增平,等(Zhang Li,Xu Yuqin,Wang Zengping,et al). 包含分布式電源的配電網(wǎng)無功優(yōu)化(Reactive power optimization for distribution system with distributed generators)[J].電工技術學報(Transactions of China Electrotechnical Society),2011,26(3):168-174.
[13]陳慶前,余暢,章激揚,等(Chen Qingqian,Yu Chang,Zhang Jiyang,et al).層次分析法在孤島微網(wǎng)綜合評價中的應用(Application of analytic hierarchy process in comprehensive evaluation of island microgrid)[J]. 電力系統(tǒng)及其自動化學報(Proceedings of the CSU-EPSA),2013,25(3):133-137.
[14]黃誠亮(Huang Chengliang).分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化配置(Optimal Allocation of Distributed Generation Gridconnection)[D].長沙:湖南大學電氣與信息工程學院(Changsha:Institute,lectrical and Information Engineering,Hunan University),2012.