邢海軍，洪紹云，范宏，趙曉莉

(1．上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院，上海市 200090；2．國網(wǎng)江西省電力有限公司建設(shè)分公司，南昌市 330001)

0 引 言

截至2018年一季度末，我國可再生能源發(fā)電裝機(jī)達(dá)到6.66億kW，其中，風(fēng)電裝機(jī)1.68億kW、光伏發(fā)電裝機(jī)1.4億kW。分布式電源(distributed generation，DG)大規(guī)模接入，給配電網(wǎng)運(yùn)行帶來一系列的問題，如諧波污染、接入點(diǎn)電壓升高、系統(tǒng)雙向潮流、新能源消納困難等[1-2]。

隨著配電網(wǎng)改造、智能配電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進(jìn)，現(xiàn)代配電網(wǎng)已發(fā)生了翻天覆地的變化。現(xiàn)代配電網(wǎng)除了承擔(dān)分配電能的任務(wù)，還安裝了大量的終端測量器件用于實(shí)時掌握配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，優(yōu)化配電網(wǎng)的運(yùn)行，如高級量測裝置(advanced metering infrastructure，AMI)、遠(yuǎn)程終端單元(remote te2rminal unit，RTU)、智能配電終端單元(intelligent distribution terminal unit，IDU)等。這些器件為分布式電源、配電網(wǎng)、負(fù)荷、儲能等設(shè)備的主動管理和控制提供了保障[3-5]。

主動配電網(wǎng)(active distribution network，ADN)主動管理策略包括：“源端”的DG出力調(diào)度、電動汽車充放電控制；“網(wǎng)端”的電容器組無功補(bǔ)償、有載調(diào)壓變壓器(on-load tap changer，OLTC)調(diào)整、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)；“荷端”的需求側(cè)管理；“儲端”的電池儲能系統(tǒng)(battery energy storage system，BESS)優(yōu)化運(yùn)行等。ADN“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行主要考慮通過各位置上的可控設(shè)備相互協(xié)調(diào)優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，包括：提高系統(tǒng)的性能指標(biāo)，如降低網(wǎng)絡(luò)損耗、提高可靠性等；適應(yīng)DG、負(fù)荷等的不確定性；提高間歇性能源的消納；降低DG等新能源對系統(tǒng)的負(fù)面影響。

近些年，面向“源-網(wǎng)-荷-儲”的主動配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行研究較熱。文獻(xiàn)[6]通過提高需求側(cè)和供應(yīng)側(cè)資源的協(xié)調(diào)可控性來應(yīng)對當(dāng)前電力系統(tǒng)雙側(cè)隨機(jī)問題，在此基礎(chǔ)上提出以系統(tǒng)成本及污染排放最小化為目標(biāo)函數(shù)的“源-網(wǎng)-荷-儲”優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[7]提出了一種“源-網(wǎng)-荷”相協(xié)調(diào)的主動配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法，該方法計及購電成本、損耗成本、需求側(cè)管理成本，建立了以配電網(wǎng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。文獻(xiàn)[8]綜合考慮了主動配電網(wǎng)中的多種可調(diào)資源，以周期內(nèi)系統(tǒng)總運(yùn)行成本最低為目標(biāo)函數(shù)建立了主動配電網(wǎng)的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模型。文獻(xiàn)[9]提出了一種交直流混合主動配電網(wǎng)的分層分布式多源協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度體系。在局部調(diào)度層，針對分布式電源，結(jié)合儲能單元進(jìn)行聯(lián)合出力優(yōu)化，其結(jié)果上報給區(qū)域調(diào)度層，在區(qū)域調(diào)度層，充分尊重并利用配電網(wǎng)各交、直流區(qū)域的自主運(yùn)行特性。文獻(xiàn)[10]建立了考慮分布式電源特性與電價影響的主動配電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化決策模型，并利用序優(yōu)化方法進(jìn)行快速高效求解。文獻(xiàn)[11]提出了一種主動配電網(wǎng)魯棒優(yōu)化調(diào)度方法，運(yùn)用需求響應(yīng)技術(shù)，通過電價激勵達(dá)到調(diào)控負(fù)荷的目的，從而實(shí)現(xiàn)對負(fù)荷削峰填谷的作用，其運(yùn)用兩層規(guī)劃模型將可再生能源的無功調(diào)節(jié)能力與配電網(wǎng)傳統(tǒng)調(diào)控手段相配合。文獻(xiàn)[12]的數(shù)學(xué)模型除了考慮有載調(diào)壓、DG調(diào)度等普通的主動管理策略外，還加入了儲能系統(tǒng)調(diào)度，由于儲能的時序特性，文獻(xiàn)[12]中引入了電池電量約束及相鄰時刻充放電約束。

由于網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)變量的多維度性，已有文獻(xiàn)很少將網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)加入到主動配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行中。本文面向“源-網(wǎng)-荷-儲”的主動配電網(wǎng)優(yōu)化重構(gòu)及協(xié)調(diào)調(diào)度，考慮風(fēng)電、光伏接入ADN，主要的創(chuàng)新之處包括：采用多時段網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方案與電池儲能系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行相結(jié)合等主動管理策略達(dá)到協(xié)調(diào)優(yōu)化；建立面向“源-網(wǎng)-荷-儲”的ADN優(yōu)化重構(gòu)及協(xié)調(diào)調(diào)度的二階錐規(guī)劃(second order cone programming，SOCP)模型。最后通過IEEE 33節(jié)點(diǎn)算例[13]進(jìn)行驗(yàn)證。

1 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)及儲能運(yùn)行優(yōu)化

1.1 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)是在配電網(wǎng)正常運(yùn)行狀態(tài)下，通過分段開關(guān)和聯(lián)絡(luò)開關(guān)的操作進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化，降低網(wǎng)損、提高供電可靠性；在故障狀態(tài)下，通過開關(guān)操作恢復(fù)故障停電區(qū)域供電[14-15]。配電網(wǎng)重構(gòu)不需要進(jìn)行新設(shè)備的投資，卻能夠帶來電網(wǎng)在經(jīng)濟(jì)性、安全性等多方面的提升，是較經(jīng)濟(jì)的主動管理策略。

傳統(tǒng)文獻(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方案多數(shù)是靜態(tài)重構(gòu)，即給出適應(yīng)該時刻的滿足重構(gòu)目標(biāo)的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)方案。本文考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)是對應(yīng)配電網(wǎng)絡(luò)日前調(diào)度下找到適應(yīng)負(fù)荷及分布式電源24個時刻變化的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方案。具體的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)在第2節(jié)模型中體現(xiàn)。

1.2 儲能優(yōu)化運(yùn)行

BESS在日常使用過程中需要根據(jù)儲能效率、循環(huán)壽命、能量密度、功率密度、響應(yīng)時間、環(huán)境適應(yīng)能力、充放電效率、自放電率、深放電能力等技術(shù)條件進(jìn)行選擇。本文電池儲能系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)學(xué)模型如下詳述[16]。其中：式(1)為BESS放電功率的上下限約束；式(2)為BESS充電功率的上下限約束；式(3)為BESS荷電狀態(tài)約束；式(4)為BESS相鄰時刻容量約束；式(5)為BESS功率爬坡率約束。

(1)

(2)

(3)

2 ADN“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行

2.1 數(shù)學(xué)模型

本文考慮ADN日前優(yōu)化運(yùn)行，以最小化24 h內(nèi)配電網(wǎng)絡(luò)總的有功損耗作為目標(biāo)函數(shù)。約束條件包括配電網(wǎng)絡(luò)前推回代潮流方程約束式(7)—(9)、節(jié)點(diǎn)電壓上下限約束式(10)、支路電流上限約束式(11)、DG出力上下限約束式(12)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)輻射狀約束式(13)、儲能運(yùn)行約束式(1)—(5)。

(6)

s.t.

(8)

(13)

2.2 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)二階錐規(guī)劃模型及求解

(15)

式中‖·‖2為歐幾里德范數(shù)，文獻(xiàn)[16-17]對式(15)的松弛有詳細(xì)介紹，式(15)的松弛不影響模型求解的最終結(jié)果。

SOCP模型的求解具有眾多優(yōu)點(diǎn)，如SOCP模型是凸規(guī)劃模型，能夠保證得到全局最優(yōu)解。本文采用基于MATLAB的CVX[19]建模工具包及GUROBI[20]商業(yè)解法器進(jìn)行模型求解。

3 算例分析

3.1 IEEE 33節(jié)點(diǎn)算例

采用文獻(xiàn)[13]中算例對本文模型進(jìn)行驗(yàn)證，算例網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。該網(wǎng)絡(luò)是一個12.66 kV單電源配電系統(tǒng)，含33個節(jié)點(diǎn)與5條聯(lián)絡(luò)線，總負(fù)荷為3 715 kW，2 300 kV·A。網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)絡(luò)線為7—20、8—14、11—21、17—32、24—28。日前優(yōu)化運(yùn)行調(diào)度假設(shè)風(fēng)電(wind turbine generation，WTG)出力、光伏(photovoltaic generation，PVG)出力及負(fù)荷預(yù)測已給定，具體如圖2所示。功率基準(zhǔn)值取10 MV·A，電壓基準(zhǔn)值取12.66 kV。節(jié)點(diǎn)電壓約束為0.95～1.05 pu，支路功率約束為5 MV·A。電池儲能自放電率為每月2%，充、放電效率為0.95，荷電狀態(tài)上限和下限分別為100%、40%。DG及儲能主要安裝在線路末端，具體討論2種安裝場景。

圖1 IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)Fig.1 IEEE 33-node distribution network

圖2 風(fēng)電、光伏及負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)Fig.2 Forecasting data of WTG, PVG and load

場景1節(jié)點(diǎn)17安裝800 kW風(fēng)機(jī)及500 kW/2 MW·h的電池儲能系統(tǒng)BESS1；節(jié)點(diǎn)24安裝200 kW光伏；節(jié)點(diǎn)32安裝500 kW光伏及500 kW/2 MW·h的電池儲能系統(tǒng)BESS2。

場景2節(jié)點(diǎn)17安裝300 kW風(fēng)機(jī)及200 kW/800 kW·h電池儲能系統(tǒng)BESS1；節(jié)點(diǎn)24安裝 100 kW光伏；節(jié)點(diǎn)32安裝200 kW光伏及200 kW/800 kW·h電池儲能系統(tǒng)BESS2。

3.2 結(jié)果分析

表1給出了“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果。場景1中，24 h內(nèi)總的網(wǎng)絡(luò)損耗為1.204 MW·h，其不考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)情況下的網(wǎng)絡(luò)損耗為1.677 MW·h，相比下降了28.2%。場景2中，24 h內(nèi)總的網(wǎng)絡(luò)損耗為1.724 MW·h，不考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)情況下的網(wǎng)絡(luò)損耗為2.455 MW·h，相比下降了29.8%?？梢钥闯觯骸熬W(wǎng)側(cè)”的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)對于系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行具有重要影響。原始網(wǎng)絡(luò)不考慮儲能及DG接入時的網(wǎng)絡(luò)損耗為3.195 MW·h，相比可知“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行可以大幅減小系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗，優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行。

表1協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果
Table1Coordinativeoperationresults

圖3、4分別給出了場景1、場景2下BESS協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果。場景1中，BESS1與WTG安裝在同一節(jié)點(diǎn)，由于WTG在01:00—04:00功率較大，在該時段內(nèi)BESS1充電功率高；BESS2與PVG安裝在同一節(jié)點(diǎn)，由于PVG中午時段功率較大，在該時段內(nèi)BESS2充電功率較大。場景2中，由于網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)開關(guān)狀態(tài)改變，節(jié)點(diǎn)17、32負(fù)荷供電由原來的饋線1—21轉(zhuǎn)換為2—24，同時DG及儲能的容量都發(fā)生了變化，為了滿足網(wǎng)絡(luò)損耗最小的目標(biāo)，BESS的充放電功率有所調(diào)整。BESS1、BESS2主要的放電時刻在18:00—22:00，該時段內(nèi)負(fù)荷處于高峰時刻，同時光伏出力消失，需要儲能放電給負(fù)荷供電，從而達(dá)到降低功率在線路中的傳輸，減少系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗。

圖3 場景1下BESS協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果Fig.3 Coordinative operation result of the BESS in case 1

圖4 場景2下BESS協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果Fig.4 Coordinative operation result of the BESS in case 2

圖5為場景1下，節(jié)點(diǎn)17及節(jié)點(diǎn)32在1天24 h的電壓曲線，圖6為場景1在19:00及03:00時刻各節(jié)點(diǎn)的電壓曲線。由圖5可知：本文“源-網(wǎng)-荷-儲”的主動配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化能夠保證各節(jié)點(diǎn)各時刻的電壓均在電壓約束0.95～1.05 pu范圍內(nèi)。圖6中，負(fù)荷較低的03:00，在不考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)及不考慮BESS、DG接入的情況下，均能夠達(dá)到電壓約束要求。在負(fù)荷較高的19:00，不考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)已無法滿足電壓約束，最低節(jié)點(diǎn)電壓已降低為0.921 7 pu，節(jié)點(diǎn)為32；若繼續(xù)不考慮BESS、DG的接入，最低節(jié)點(diǎn)電壓已降低為0.913 1 pu，節(jié)點(diǎn)為17。

圖5 場景1下，節(jié)點(diǎn)17及節(jié)點(diǎn)32的電壓曲線Fig.5 Voltage profiles of node 17 and 32 in case 1

圖6 場景1下，19:00及03:00電壓曲線Fig.6 Voltage profile at 19:00 and 03:00 in case 1

4 結(jié) 論

本文面向“源-網(wǎng)-荷-儲”的主動配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行問題，提出了考慮DG、BESS接入下的ADN優(yōu)化重構(gòu)及日前協(xié)調(diào)調(diào)度模型，分析了不同DG、BESS接入容量下ADN協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果。

場景1下，24 h內(nèi)總的網(wǎng)絡(luò)損耗為1.204 MW·h，相比不考慮動態(tài)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)下降了28.2%。場景2下，24 h內(nèi)總的網(wǎng)絡(luò)損耗為1.724 MW·h，相比不考慮動態(tài)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)下降了29.8%。

BESS能夠通過削峰填谷提高系統(tǒng)運(yùn)行指標(biāo)，“網(wǎng)側(cè)”的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)及儲能相結(jié)合對于系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行具有重要影響，同時能夠滿足系統(tǒng)運(yùn)行約束?！霸?網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行可以大幅減小系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗，提高系統(tǒng)運(yùn)行性能。