張 斌，于 力，白 浩，葉琳浩，唐 巍，張 博，王照琪

（1.南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司，廣東 廣州 510663；2.中國南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司，廣東 廣州510663；3.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083）

0 引言

能源轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與環(huán)境保護(hù)需求推動了光伏等清潔能源的快速發(fā)展[1]。由于農(nóng)村地區(qū)光伏資源豐富，接入農(nóng)村配電網(wǎng)的分布式光伏容量和發(fā)電量不斷提高[2]。然而，光伏發(fā)電具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和波動性，大規(guī)模光伏發(fā)電并網(wǎng)會造成電壓越限和電壓波動等缺陷[3]。儲能系統(tǒng)具有雙向充放電和功率響應(yīng)速度快的特點(diǎn)，可有效緩解分布式光伏并網(wǎng)引起的問題[4]。光儲系統(tǒng)的運(yùn)行控制依賴于通信網(wǎng)絡(luò)。農(nóng)村配電網(wǎng)位置偏遠(yuǎn)、通信條件不健全，分布式控制通過節(jié)點(diǎn)間的簡單通信以及少量計算便可獲得控制信號，因此更適合在農(nóng)村配電網(wǎng)使用[5]。農(nóng)村中壓配電網(wǎng)光儲系統(tǒng)的規(guī)劃和通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃相互影響[6]，因此，研究滿足控制指標(biāo)要求的光儲系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)的協(xié)調(diào)規(guī)劃具有十分重要的意義。

目前，一些學(xué)者對光儲系統(tǒng)的優(yōu)化配置進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[7]提出了一種兼顧經(jīng)濟(jì)性和可靠性的光伏系統(tǒng)優(yōu)化配置方法。為應(yīng)對光伏出力和負(fù)荷需求的隨機(jī)性和波動性，文獻(xiàn)[8]利用序貫蒙特卡洛模擬法表征上述不確定性因素，提出了以配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)邊際容量成本最小為目標(biāo)的分布式光伏規(guī)劃方法。綜合考慮光儲系統(tǒng)的聯(lián)合作用，文獻(xiàn)[9]提出了一種多光儲微網(wǎng)系統(tǒng)的雙層優(yōu)化配置方法，其中上層優(yōu)化光儲容量，下層優(yōu)化各光儲微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案。文獻(xiàn)[10]建立以區(qū)域光儲聯(lián)合系統(tǒng)投資商收益最大、光伏就地消納率最大和節(jié)點(diǎn)電壓偏差平均值最小為目標(biāo)函數(shù)的雙層優(yōu)化模型，對配電網(wǎng)光儲聯(lián)合系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃。上述研究在光儲系統(tǒng)規(guī)劃時都考慮了運(yùn)行控制，且光儲系統(tǒng)均采用集中控制。集中控制要求網(wǎng)絡(luò)具備健全的通信，同時須要大量的數(shù)據(jù)傳輸，因此上述規(guī)劃中的集中控制策略并不適合農(nóng)村配電網(wǎng)。一致性算法是一種常用的分布式控制方法。文獻(xiàn)[11]，[12]針對儲能系統(tǒng)分布式控制策略進(jìn)行研究，采用儲能有功功率或者SOC變化量為單一的一致性變量。然而，光儲系統(tǒng)分布式控制一致性變量的選取，須要同時考慮儲能系統(tǒng)的容量約束和并網(wǎng)功率的影響。

還有學(xué)者對配電網(wǎng)的通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[13]，[14]分析了農(nóng)村電網(wǎng)對高可靠性通信網(wǎng)絡(luò)的需求，針對不同業(yè)務(wù)構(gòu)建了不同的配用電通信網(wǎng)絡(luò)模型。文獻(xiàn)[15]考慮通信網(wǎng)與配電網(wǎng)的相互影響，提出了一種適應(yīng)已有配電網(wǎng)架和配電自動化系統(tǒng)的配電通信網(wǎng)規(guī)劃方法。文獻(xiàn)[16]提出一種基于綠色無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋最優(yōu)的配電無線通信網(wǎng)規(guī)劃方法。上述文獻(xiàn)均在既有配電網(wǎng)架和光儲等可控設(shè)備的基礎(chǔ)上，僅對通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行規(guī)劃，而未考慮配電網(wǎng)中通信網(wǎng)規(guī)劃與光儲系統(tǒng)規(guī)劃的相互影響。

本文提出了一種針對農(nóng)村中壓配電網(wǎng)的光儲系統(tǒng)與通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)規(guī)劃方法。本文分析了含光儲系統(tǒng)的農(nóng)村中壓配電線路及其通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；建立了光儲系統(tǒng)與通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)規(guī)劃的3層模型。模型上層以最小化年投資成本、通信線路長度和控制效果指標(biāo)為目標(biāo)函數(shù)，對光儲系統(tǒng)的位置和容量進(jìn)行優(yōu)化，其中控制效果指標(biāo)具體包括收斂速度和電壓越限偏差；中層以光儲系統(tǒng)的位置為基礎(chǔ)，優(yōu)化通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，目標(biāo)函數(shù)為最小化通信線路長度和控制效果指標(biāo)；下層基于光儲系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃結(jié)果。本文提出了一種基于一致性算法的光儲系統(tǒng)分布式控制策略。通過上中下3層的迭代優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了兼顧控制效果指標(biāo)的光儲系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)的協(xié)調(diào)規(guī)劃。通過算例仿真驗(yàn)證了所提協(xié)調(diào)規(guī)劃方法的有效性。

1 含光儲系統(tǒng)的農(nóng)村中壓配電線路及其通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

含光儲系統(tǒng)的農(nóng)村中壓配電網(wǎng)及其通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 光儲系統(tǒng)及其通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of PV-ESS system and its communication network

在配電網(wǎng)層面，通過控制儲能的充放電功率，從而控制光儲系統(tǒng)的并網(wǎng)功率，調(diào)節(jié)配電網(wǎng)電壓、降低網(wǎng)絡(luò)損耗。在通信網(wǎng)絡(luò)層面，本文采用分布式控制實(shí)現(xiàn)對配電網(wǎng)電壓的控制。配電網(wǎng)中每個光儲系統(tǒng)對應(yīng)通信網(wǎng)中的一個通信終端，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中某個節(jié)點(diǎn)電壓超過限值時，該節(jié)點(diǎn)的通信終端會通過通信線路將越限風(fēng)險信號傳遞給網(wǎng)絡(luò)中的其他光儲系統(tǒng)，其余光儲系統(tǒng)根據(jù)分布式控制模型計算得到功率的參考值，并對輸出功率進(jìn)行調(diào)整。通過光儲系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)同，消除電壓越限風(fēng)險。

各光儲系統(tǒng)通過無線通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信息交互。通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋱D可以用有向圖表示。如果對于有向圖中任意兩個節(jié)點(diǎn)，至少存在一條從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的通信線路，則該圖為強(qiáng)連通圖[17]。一致性算法是分布式控制中常用的方法，易于實(shí)現(xiàn)且計算速度快。將節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)變量記為xi（k），k為迭代次數(shù)，則一致性算法表達(dá)式為

2 光儲系統(tǒng)與通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)規(guī)劃模型

農(nóng)村中壓配電網(wǎng)光儲系統(tǒng)的規(guī)劃和通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃相互影響。首先，光儲系統(tǒng)的規(guī)劃位置決定無線通信終端的位置從而影響通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；其次，通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃會反過來影響光儲系統(tǒng)的收斂速度進(jìn)而影響光儲系統(tǒng)的規(guī)劃結(jié)果；最后，在規(guī)劃時，必須考慮光儲系統(tǒng)的運(yùn)行控制，光儲和通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃結(jié)果會影響光儲系統(tǒng)在實(shí)際中的控制效果。本文采用3層規(guī)劃模型對光儲系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)的協(xié)調(diào)規(guī)劃進(jìn)行建模，分別對光儲系統(tǒng)的位置容量、通信拓?fù)浼肮鈨ο到y(tǒng)功率控制進(jìn)行優(yōu)化。模型的框架如圖2所示。

圖2 所提規(guī)劃模型框架圖Fig.2 Frame diagram of the proposed model

2.1 上層規(guī)劃模型

2.1.1 目標(biāo)函數(shù)

上層目標(biāo)函數(shù)為協(xié)調(diào)規(guī)劃的總目標(biāo)，具體包括最小化年投資成本、通信線路長度和控制效果指標(biāo)。將以上3個目標(biāo)函數(shù)加權(quán)，得到上層規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)FUL為

式中：ωi和Fimax分別為3個目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重和最大值。

①年投資成本

年投資成本包括光伏年投資成本CPV、儲能年投資成本CESS以及通信終端年投資成本CT，即：

式中：cPV為單位容量光伏的投資成本；cESS為單位容 量 儲 能 的 投 資 成 本；SPV，j，SESS，j分 別 為 節(jié) 點(diǎn)j安裝的光伏和儲能容量；cT，m分別為單個通信終端的投資成本和總個數(shù)；α為等年值系數(shù)；r為貼現(xiàn)率；l為設(shè)備的使用年限。

②通信線路長度

通信線路短有利于減小信息傳輸過程中的能量損耗，因此，最小化通信線路為規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)，即：

式中：Lij為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的距離。

③控制效果指標(biāo)

本文農(nóng)村中壓配電網(wǎng)中，光儲系統(tǒng)采用基于一致性算法的分布式控制，控制效果指標(biāo)包括收斂速度指標(biāo)和控制后的電壓越限偏差指標(biāo)。由文獻(xiàn)[19]可知，一致性算法的收斂速度由狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣模值第二大的特征值λ（D）決定，λ（D）越小，收斂速度越快。通過改變通信網(wǎng)拓?fù)?，可以提高光儲系統(tǒng)控制的收斂速度，因此，本文首先將收斂速度作為控制效果指標(biāo)。通過控制分布式光儲系統(tǒng)可以改善網(wǎng)絡(luò)電壓，因此，將網(wǎng)絡(luò)電壓越限偏差作為另外一個表征控制效果指標(biāo)，即：

2.2 中層規(guī)劃模型

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

中層以上層得到的光儲系統(tǒng)位置 （通信終端位置）為基礎(chǔ)，優(yōu)化通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。中層的目?biāo)函數(shù)包括最小化通信線路長度和控制效果指標(biāo)，即：

2.3 下層模型

下層是基于上層和中層得到的光儲系統(tǒng)及通信拓?fù)湟?guī)劃結(jié)果，對光儲系統(tǒng)進(jìn)行分布式控制。本文通過控制光儲系統(tǒng)的并網(wǎng)功率達(dá)到消除電壓越限風(fēng)險的目標(biāo)，下層的目標(biāo)函數(shù)為電壓越限偏差最小，即：

式 中：FLL為 下 層 目 標(biāo) 函 數(shù) 值；Ψi，t為t時 刻i節(jié) 點(diǎn)的電壓越限偏差；Ui，t為控網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)電壓；N為配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)個數(shù)；T為總時間；M為大數(shù)，代表對節(jié)點(diǎn)越限情況的懲罰。

當(dāng)控制網(wǎng)絡(luò)中存在電壓越限的節(jié)點(diǎn)時，下層目標(biāo)函數(shù)值FLL為一個很大的數(shù)，代表當(dāng)前光儲系統(tǒng)規(guī)劃容量不足或過大，當(dāng)下層目標(biāo)函數(shù)值返回中、上層時，會進(jìn)一步影響光儲的容量配置，促使上層模型找到滿足電壓約束的光儲規(guī)劃結(jié)果。

光儲系統(tǒng)的并網(wǎng)功率調(diào)節(jié)要同時考慮光儲系統(tǒng)的功率容量和儲能能量容量。因此，一致性變量的選取要充分利用光儲系統(tǒng)的安裝容量，使電壓調(diào)節(jié)任務(wù)按光儲系統(tǒng)的功率容量和能量容量進(jìn)行分配。本文以光儲系統(tǒng)的有功功率利用率UR和儲能SOC變化量 ΔSOC的和作為綜合型一致性變量，即：

式中：PPCC，i為第i個光儲系統(tǒng)的并網(wǎng)點(diǎn)有功功率；ΔSESS，i，SESS，i分 別 為 第i個 光 儲 系 統(tǒng) 中 儲 能 的 能 量變 化 量 和 額 定 能 量 容 量；PPV，i，PESS，i分 別 為 第i個光儲系統(tǒng)的光伏功率和儲能有功功率，PESS，i＞0代表儲能充電；ΘPV為光儲系統(tǒng)安裝節(jié)點(diǎn)集合。

為了實(shí)現(xiàn)多個光儲系統(tǒng)的分布式控制，首先須要確定一個主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)。末節(jié)點(diǎn)是最容易發(fā)生電壓越限的節(jié)點(diǎn)，因此本文選擇末節(jié)點(diǎn)作為分布式控制的主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)。主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)的一致性變量uref根據(jù)該節(jié)點(diǎn)的電壓量測值進(jìn)行更新。

在白天光伏出力的高峰時段，如果主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)電壓量測值大于電壓上限Vmax，儲能充電；晚上負(fù)荷用電高峰時段，如果主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)的電壓低于電壓下限Vmin，儲能放電。其余時段儲能功率保持不變。

式中：VN，t為t時刻主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)電壓量測值；a為調(diào)節(jié)控制方法收斂速度和精度的參數(shù)。

每次迭代需要的節(jié)點(diǎn)電壓量測值通過潮流計算獲得，且要滿足潮流等式約束，即：

式 中：Pi，t，Qi，t分 別 為 節(jié) 點(diǎn)i的 有 功 功 率 和 無 功 功率；θij，t為 節(jié) 點(diǎn) 間 的 相 角 差；Gij，Bij分 別 為 節(jié) 點(diǎn) 導(dǎo) 納矩 陣 的 實(shí) 部 和 虛 部 ；PPV，i，t，PESS，i，t分 別 為 光 伏 和 儲能 的 有 功 功 率 ；PLD，i，t，QLD，i，t分 別 為 負(fù) 荷 的 有 功 和無功功率。

根據(jù)一致性算法的迭代規(guī)則，網(wǎng)絡(luò)中其余光儲系統(tǒng)的一致性變量根據(jù)相鄰光儲系統(tǒng)進(jìn)行更新。第i個光儲系統(tǒng)的一致性變量計算式為

在實(shí)際控制中儲能系統(tǒng)還須要滿足功率約束和SOC約束，即：

3 優(yōu)化算法

本文規(guī)劃模型上、中、下層分別為光儲系統(tǒng)規(guī)劃模型、通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃模型以及光儲系統(tǒng)的控制模型。上層模型和中層模型為優(yōu)化問題，下層為光儲系統(tǒng)的分布式控制。本文所提算法流程如圖3所示。

圖3 算法流程圖Fig.3 Flowchart of the algorithm

4 算例分析

4.1 算例背景

算例分析共分為兩部分，第一部分為光儲系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃結(jié)果分析，第二部分為光儲系統(tǒng)分布式控制效果分析。本文以IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)為例，對所提協(xié)調(diào)規(guī)劃方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，如圖4所示。

圖4 IEEE33節(jié)點(diǎn)算例拓?fù)鋱DFig.4 IEEE 33-node distribution network topology

網(wǎng)絡(luò)的額定電壓為10 kV，總負(fù)荷水平為2 715 kW。光儲系統(tǒng)的候選安裝節(jié)點(diǎn)為6，13，18，20，23，29，31，各 節(jié) 點(diǎn) 光 伏 最 大 安 裝 容 量 為350 kW，儲能的最大安裝容量為150 kW·h。光伏系統(tǒng)和負(fù)荷的功率曲線如圖5所示，負(fù)荷的功率因數(shù)均為0.9。每個通信終端節(jié)點(diǎn)的最大出度和入度均設(shè) 為5。

圖5 光伏出力和負(fù)荷曲線Fig.5 Power curves of PV and load

規(guī)劃模型中參數(shù)配置如表1所示。

表1 所提規(guī)劃模型的基本參數(shù)Table 1 Basic parameters of the configuration model

4.2 光儲系統(tǒng)及通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃結(jié)果分析

為了驗(yàn)證所提光儲系統(tǒng)與通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)規(guī)劃方法的有效性，對兩種規(guī)劃方案進(jìn)行比較。方案1：光儲系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)單獨(dú)規(guī)劃，先規(guī)劃光儲系統(tǒng)，再規(guī)劃通信網(wǎng)絡(luò)；方案2：光儲系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)規(guī)劃，即采用本文所提規(guī)劃方法。

兩種規(guī)劃方案光儲系統(tǒng)的規(guī)劃方案及各項(xiàng)指 標(biāo)如表2所示。

表2 兩種方案的光儲系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果及投資成本Table 2 Configuration results and cost of the two schemes

方案1在全部7個候選位置安裝光儲系統(tǒng)，光伏總安裝容量為1 100 kW，儲能總安裝容量為450 kW·h。方案2僅在其中4個候選位置安裝光儲系統(tǒng)，光伏和儲能的總安裝容量分別為1 100 kW和350 kW·h。方案1與方案2的總光伏安裝容量相同，而儲能的安裝容量大于方案2。這是因?yàn)楣夥到y(tǒng)的安裝容量與負(fù)荷水平相關(guān)，針對同一配電網(wǎng)，兩種方案的總光伏安裝容量一致。儲能系統(tǒng)主要用于平抑光伏出力波動，同時調(diào)節(jié)配電網(wǎng)電壓、降低電網(wǎng)電壓越限偏差。方案1配置的光伏系統(tǒng)更加分散，因此儲能的安裝數(shù)量也相應(yīng)增加了，雖然單個光伏配置的儲能容量較小，但是總儲能安裝容量比方案2更大。同時，針對方案1分散度更高的光儲系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果，為了實(shí)現(xiàn)光儲系統(tǒng)的控制，在通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟?guī)劃中須要配置更多的無線通信終端。由表2可以看出，方案1的無線終端投資成本高于方案2。從總的年投資費(fèi)用來看，兩個方案的總年費(fèi)用分別為48.95萬元和45.65萬元，方案1比方案2的年投資成本高出4.33萬元。因此，采用光儲系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)規(guī)劃方法可兼顧配電網(wǎng)和通信網(wǎng)的投資，獲得經(jīng)濟(jì)性更好的規(guī)劃結(jié)果。

兩種方案的通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃結(jié)果如圖6所示。

圖6 通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.6 Communication network topology

表3為兩種規(guī)劃方案的通信線路長度和控制效果指標(biāo)。

表3 兩種方案的通信線路長度和控制效果指標(biāo)Table 3 Communication length and control effect indexes of the two schemes

由于方案1和方案2的儲能容量均能保證電壓不越限，所以電壓越限偏差指標(biāo)為0。采用方案2協(xié)調(diào)規(guī)劃時，通信線路的長度與收斂速度指標(biāo)均小于方案1。這是因?yàn)榉桨?采用協(xié)調(diào)規(guī)劃方案，在光儲規(guī)劃中考慮了通信網(wǎng)絡(luò)及運(yùn)行控制的影響。儲能安裝節(jié)點(diǎn)少，可以減小通信網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，提高分布式控制的收斂速度。方案1儲能安裝分散，在通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃階段則需要更加復(fù)雜的通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，同時在通信終端出度入度約束條件下，分布式控制的收斂速度也會受到影響。

4.3 光儲系統(tǒng)分布式控制效果分析

（1）收斂速度對比

為了進(jìn)一步比較不同通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對分布式控制收斂速度的影響，增加方案3。方案3中光儲系統(tǒng)的規(guī)劃結(jié)果與方案2相同，通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳捎梦墨I(xiàn)[20]的方法進(jìn)行配置（每個通信節(jié)點(diǎn)僅與相鄰的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信），方案3的通信拓?fù)鋱D如圖7所示。

圖7 方案3拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.7 Communication network topology of scheme 3

以儲能一次充電過程為例，圖8為儲能放電過程中一致性變量的收斂過程。

圖8 一致性變量的收斂過程Fig.8 Convergence process of the consensus variables

由圖8可知，方案2和方案3分別須要迭代22和80次達(dá)到收斂。這是因?yàn)楸疚耐ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型中考慮了分布式控制收斂速度指標(biāo)，因此優(yōu)化得到的通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠鼙ＷC儲能系統(tǒng)在較少的迭代次數(shù)內(nèi)收斂。方案3考慮每個通信節(jié)點(diǎn)僅與相鄰的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，得到的通信拓?fù)鋱D為強(qiáng)聯(lián)通圖，可以保證儲能分布式控制收斂，但未考慮分布式控制的收斂速度，因此迭代次數(shù)較多。本文中方案3的迭代次數(shù)約為方案2的3.6倍。

（2）一致性變量選取的分析

本文光儲系統(tǒng)的控制采用基于一致性算法的分布式控制，一致性變量為光儲系統(tǒng)并網(wǎng)點(diǎn)有功功率利用率和儲能SOC變化量的和?；谇拔姆桨?的協(xié)調(diào)規(guī)劃結(jié)果，對規(guī)劃得到的光儲系統(tǒng)進(jìn)行控制。圖9為各個時刻的儲能有功功率功率。

圖9 儲能有功功率Fig.9 Active power outputs of ESSs

以節(jié)點(diǎn)13和節(jié)點(diǎn)23為例，由圖9可以看到，節(jié)點(diǎn)23的儲能有功功率（絕對值）大于節(jié)點(diǎn)13的儲能功率。這兩個節(jié)點(diǎn)的光伏安裝功率相同，均為250 kW，如果僅以有功功率利用率為一致性變量，則兩個節(jié)點(diǎn)的儲能有功功率一致。然而，節(jié)點(diǎn)13和節(jié)點(diǎn)20的儲能安裝容量不同，分別為50 kW·h和100 kW·h，因此在本文的控制中，節(jié)點(diǎn)23的儲能功率大于節(jié)點(diǎn)13的功率。本文一致性變量的選取同時考慮了光儲系統(tǒng)功率容量和能量容量，因此，電壓調(diào)節(jié)任務(wù)按光儲系統(tǒng)的功率容量和能量容量進(jìn)行分配，光儲系統(tǒng)的功率容量越大、儲能的能量容量越大，儲能的有功功率就越大。以光儲系統(tǒng)有功功率利用率和儲能SOC變化量的和作為一致性變量，既可以保證各個儲能按照其功率容量大小承擔(dān)電壓調(diào)節(jié)任務(wù)，又可以避免儲能因過充或過放而影響其使用壽命。

5 結(jié)束語

本文對農(nóng)村中壓配電網(wǎng)光儲系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)的協(xié)調(diào)規(guī)劃進(jìn)行研究，提出了3層規(guī)劃模型，既考慮了光儲系統(tǒng)規(guī)劃、通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和光儲分布式控制間的影響，又降低了問題求解的復(fù)雜度，提高了求解效率。本文協(xié)調(diào)規(guī)劃方案對光儲系統(tǒng)和通信終端進(jìn)行整體配置，可以保證儲能安裝相對集中，從而降低總的投資成本；另一方面本文提出的通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法能夠提高光儲系統(tǒng)的收斂速度并降低通信線路長度。本文將光儲系統(tǒng)有功功率利用率和儲能SOC變化量的和，作為綜合型一致性變量，同時兼顧了儲能功率和儲能SOC兩方面，可以保證電壓調(diào)節(jié)任務(wù)按光儲系統(tǒng)的功率容量和能量容量進(jìn)行分配。

本文所提協(xié)調(diào)規(guī)劃框架能夠適應(yīng)其他配電網(wǎng)分布式控制算法。本文采用一致性算法，因此收斂速度指標(biāo)為表征一致性算法收斂速度的指標(biāo)。對于其他分布式控制方法，依然可以采用所提的協(xié)調(diào)規(guī)劃框架，但是模型中的收斂速度指標(biāo)須要針對不同的分布式控制算法進(jìn)行具體調(diào)整。