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        基于空調(diào)負(fù)荷數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃方法

        2021-11-17 11:50:02蘇寧李笑彤梁惠施貢曉旭呂風(fēng)波席嫣娜齊步洋
        電力建設(shè) 2021年11期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘配電網(wǎng)規(guī)劃

        蘇寧,李笑彤,梁惠施,貢曉旭,呂風(fēng)波,席嫣娜,齊步洋

        (1.國網(wǎng)北京市電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,北京市 100055;2.清華四川能源互聯(lián)網(wǎng)研究院,成都市 610213;3.清華大學(xué)電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系,北京市 100084)

        0 引 言

        近年來,電力大數(shù)據(jù)研究逐步深入,數(shù)據(jù)挖掘在優(yōu)化配電網(wǎng)投資成本、提高電網(wǎng)設(shè)施利用效率領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[1]。在智能電表推廣普及條件下,用戶側(cè)具備海量的數(shù)據(jù)資源,其價(jià)值正逐步得到學(xué)術(shù)界及行業(yè)關(guān)注,在電力生產(chǎn)、傳輸、消費(fèi)各環(huán)節(jié)領(lǐng)域得到了深入研究和應(yīng)用[2-3]。

        柔性可控負(fù)荷占比逐步提高對(duì)配電網(wǎng)規(guī)劃影響越來越大,隨著生活水平不斷提高,夏季空調(diào)負(fù)荷占比越來越大,2020年北京電網(wǎng)夏季最大負(fù)荷時(shí)刻空調(diào)負(fù)荷占比達(dá)到41.96%。同時(shí),空調(diào)類溫控負(fù)荷具有典型季節(jié)特性且與日常環(huán)境溫度變化有很強(qiáng)的相關(guān)性,能夠通過數(shù)據(jù)分析的方法挖掘其調(diào)節(jié)潛力,有效指導(dǎo)配電網(wǎng)規(guī)劃工作。配電網(wǎng)通常依據(jù)最大負(fù)荷開展規(guī)劃,但實(shí)際中空調(diào)負(fù)荷具備一定可調(diào)節(jié)潛力,可在規(guī)劃中挖掘空調(diào)負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)(demand response,DR)潛力,實(shí)現(xiàn)整體效益最優(yōu)。電力需求側(cè)響應(yīng)是指通過優(yōu)化用電方式,在完成用電功能的同時(shí)減少電量消耗和電力需求,實(shí)現(xiàn)低成本電力服務(wù)所進(jìn)行的用電管理活動(dòng)[4-5]。負(fù)荷數(shù)據(jù)對(duì)需求響應(yīng)潛力挖掘具有重要意義[6],文獻(xiàn)[7]提出融合多種算法的綜合聚類方法對(duì)用戶負(fù)荷特性及可調(diào)節(jié)潛力進(jìn)行分析,證明了通過用戶數(shù)據(jù)挖掘可調(diào)節(jié)潛力具有可行性;文獻(xiàn)[8]以用戶心理學(xué)原理為基礎(chǔ),通過考慮峰谷分時(shí)電價(jià)調(diào)節(jié)構(gòu)建用戶調(diào)節(jié)潛力指標(biāo),通過該指標(biāo)對(duì)負(fù)荷進(jìn)行聚類,為通過電價(jià)引導(dǎo)用戶用電行為奠定基礎(chǔ)。但目前大量文獻(xiàn)重點(diǎn)圍繞負(fù)荷聚類算法開展研究與優(yōu)化,較少通過融合負(fù)荷數(shù)據(jù)挖掘與用電設(shè)備物理特性開展響應(yīng)潛力研究。相關(guān)學(xué)術(shù)和實(shí)踐證明,通過對(duì)用戶側(cè)空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行直接負(fù)荷控制來削減負(fù)荷是一種有效的需求響應(yīng)手段[9]??照{(diào)負(fù)荷主要集中在夏季用電高峰期,具有時(shí)間短、比重大、峰值高的特點(diǎn)[10],同時(shí)建筑具有一定冷能存儲(chǔ)能力,空調(diào)負(fù)荷被切斷或調(diào)低功率一段時(shí)間不影響用戶使用舒適度[11]。當(dāng)前,一些研究在配電網(wǎng)規(guī)劃中考慮了用戶側(cè)需求響應(yīng)資源[12-15],以延緩配電網(wǎng)建設(shè)投資。但大多數(shù)都是基于經(jīng)驗(yàn)設(shè)定需求側(cè)響應(yīng)上限[16-19],缺乏實(shí)際數(shù)據(jù)的支撐,難以反映實(shí)際情況,會(huì)給規(guī)劃和運(yùn)行策略分析帶來誤差。

        因此,通過用戶空調(diào)負(fù)荷實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘,準(zhǔn)確評(píng)估用戶的需求響應(yīng)潛力對(duì)于優(yōu)化配電網(wǎng)規(guī)劃方案具有重要意義,本文基于用戶實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù),結(jié)合外部環(huán)境溫度影響,建立空調(diào)數(shù)據(jù)挖掘模型,通過聚合用戶負(fù)荷及空調(diào)物理特性研究需求響應(yīng)潛力評(píng)估方法,基于評(píng)估結(jié)果,構(gòu)建配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃模型并進(jìn)行求解,最后通過IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)算例對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。

        1 負(fù)荷數(shù)據(jù)挖掘模型及方法

        1.1 空調(diào)數(shù)據(jù)挖掘模型

        根據(jù)建筑負(fù)荷溫度響應(yīng)相關(guān)研究[20-21],建筑負(fù)荷與室外溫度呈近似分段線性關(guān)系,如圖1所示。

        圖1 建筑負(fù)荷溫度響應(yīng)散點(diǎn)圖Fig.1 Scatter point of load temperature response

        因此,可利用建筑負(fù)荷與室外溫度的線性關(guān)系來識(shí)別空調(diào)運(yùn)行狀態(tài)和溫度響應(yīng)相關(guān)參數(shù)。從用戶負(fù)

        荷數(shù)據(jù)中分離出空調(diào)負(fù)荷屬于盲源分離問題,但由于空調(diào)負(fù)荷與室外溫度存在線性關(guān)系,而洗衣機(jī)、冰箱等其他負(fù)荷與室外溫度無關(guān)聯(lián)性,因此,可將室外溫度作為對(duì)空調(diào)負(fù)荷的估算依據(jù),將空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行分離。本文采用基于隱馬爾科夫模型的算法,從用戶負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)中評(píng)估出單個(gè)用戶空調(diào)的溫度響應(yīng)斜率、空調(diào)的狀態(tài)量(開關(guān)狀態(tài)和設(shè)定溫度)以及非空調(diào)負(fù)荷的狀態(tài)量,進(jìn)而重建空調(diào)負(fù)荷歷史曲線。分離出空調(diào)負(fù)荷歷史曲線之后,就可以對(duì)用戶的需求響應(yīng)潛力進(jìn)行評(píng)估。

        利用建筑負(fù)荷與室外溫度的線性關(guān)系來識(shí)別空調(diào)運(yùn)行狀態(tài)和溫度,如下所示:

        Pc(t)=β·max[Tc(t)-Tset,0]+Pbase(t)+εα(t)

        (1)

        式中:Pc(t)表示與溫度有關(guān)的空調(diào)負(fù)荷與非空調(diào)負(fù)荷之和;Tc(t)表示t時(shí)刻室外溫度;Tset表示空調(diào)室內(nèi)設(shè)定溫度;β表示空調(diào)的溫度響應(yīng)斜率;Pbase(t)表示用戶非空調(diào)負(fù)荷,該負(fù)荷與溫度線性相關(guān)性低;εα(t)為隨機(jī)變量噪聲,服從正態(tài)分布。

        相關(guān)研究表明,當(dāng)用戶不使用空調(diào)時(shí),建筑負(fù)荷與室外溫度間仍存在一定程度的線性相關(guān)性,如果直接對(duì)智能電表數(shù)據(jù)和室外溫度進(jìn)行線性回歸,將高估空調(diào)的溫度響應(yīng)斜率。因此,為消除非空調(diào)負(fù)荷對(duì)空調(diào)負(fù)荷溫度響應(yīng)參數(shù)干擾,應(yīng)用迭代方法先從智能電表數(shù)據(jù)中將空調(diào)負(fù)荷與非空調(diào)負(fù)荷分量大致分離,然后再將分離得到的空調(diào)負(fù)荷分量對(duì)室外溫度進(jìn)行線性回歸。

        比較使用空調(diào)和不使用空調(diào)的典型日負(fù)荷曲線,前者減去后者得到初步估計(jì)的空調(diào)負(fù)荷曲線。假設(shè)不使用空調(diào)的日負(fù)荷為Pbase,0(t),使用空調(diào)的典型日負(fù)荷為P1(t),典型日空調(diào)負(fù)荷分量可用式(2)估計(jì)。

        Q1(t)=P1(t)-Pbase,0(t)+ε(t)

        (2)

        式中:ε(t)是由難以預(yù)測(cè)的非空調(diào)負(fù)荷使用變化所帶來的隨機(jī)誤差量,假設(shè)非空調(diào)負(fù)荷具有相同的概率分布,故ε(t)僅影響回歸結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)方差,不會(huì)對(duì)回歸系數(shù)產(chǎn)生系統(tǒng)性誤差;Q1(t)表示初步估計(jì)的空調(diào)負(fù)荷。

        為識(shí)別空調(diào)在不同時(shí)段內(nèi)的開關(guān)狀態(tài),引入二值狀態(tài)量I(t),I(t)=1表示空調(diào)處于開啟狀態(tài),I(t)=0表示空調(diào)處于關(guān)閉狀態(tài)。因此,空調(diào)負(fù)荷溫度響應(yīng)方程可用下式表示:

        (3)

        步驟1:對(duì)所有開關(guān)狀態(tài)初始化I(t)=1;

        圖2 空調(diào)負(fù)荷-溫度響應(yīng)曲線Fig.2 Response slope of air-conditioning load corresponding to temperature

        步驟3:計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到所擬合直線l間的歐幾里得垂直距離,對(duì)到直線l距離小于到x軸(室外溫度)距離數(shù)據(jù)點(diǎn),更新I(t)=1;對(duì)到直線l距離大于等于到x軸(室外溫度)距離的數(shù)據(jù)點(diǎn),更新I(t)=0;

        1.2 聚合負(fù)荷的需求響應(yīng)潛力評(píng)估

        通過聚合用戶空調(diào)可控負(fù)荷,可將需求響應(yīng)資源納入配電系統(tǒng)規(guī)劃邊界條件,通過智能系統(tǒng)控制空調(diào)運(yùn)行狀態(tài),有效降低電網(wǎng)投資成本。假設(shè)控制程序?qū)⒖照{(diào)設(shè)定溫度變?yōu)槟繕?biāo)溫度Ts,用戶k需求響應(yīng)潛力可用下式表示:

        (4)

        (5)

        在規(guī)劃問題中,聚合負(fù)荷需求響應(yīng)潛力評(píng)估主要目的是通過數(shù)據(jù)挖掘較為準(zhǔn)確地確定可控負(fù)荷邊界。

        2 配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃模型

        2.1 規(guī)劃框架

        通過挖掘電表歷史數(shù)據(jù),可以發(fā)掘用戶的空調(diào)可控負(fù)荷潛力邊界,降低配電網(wǎng)擴(kuò)展投資成本,基于上述方法構(gòu)建基于負(fù)荷數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃框架,如圖3所示。

        圖3 優(yōu)化擴(kuò)展規(guī)劃框架Fig.3 Collaborative planning framework

        2.2 目標(biāo)函數(shù)

        為簡化模型,更加貼近工程實(shí)際需求,在新增負(fù)荷待接入配電網(wǎng)場(chǎng)景中,期望通過需求側(cè)響應(yīng)降低配電網(wǎng)投資及運(yùn)行成本。因此,以折算到年的配電網(wǎng)擴(kuò)展投資成本及需求側(cè)響應(yīng)補(bǔ)償成本之和最小為目標(biāo)函數(shù),具體如式(6)所示:

        minCcost=C1+C2

        (6)

        式中:Ccost表示配電網(wǎng)折算到年的總成本,萬元;C1為折算到年的配電系統(tǒng)擴(kuò)展規(guī)劃初始投資成本,萬元;C2為折算到年的可控負(fù)荷需求響應(yīng)的補(bǔ)償費(fèi)用成本,萬元。

        考慮新增負(fù)荷接入已有配電網(wǎng),將相關(guān)設(shè)備及線路總投資折算到單位長度投資中,并且將配電網(wǎng)全壽命周期成本折算到年成本,可由式(7)計(jì)算。

        (7)

        式中:ccost表示新增負(fù)荷接入系統(tǒng)單位線路長度造價(jià),萬元/km;Ll表示第l個(gè)新建線路長度,km;W表示待建線路的條數(shù);δl表示第l條新建線路是否選中,δl=1表示選中第l條新建線路,δl=0表示未選中第l條新建線路;r表示貼現(xiàn)率;n為配電網(wǎng)運(yùn)行生命周期,年。

        考慮已有用戶中的空調(diào)可中斷負(fù)荷,其參與需求側(cè)響應(yīng)采用直接中斷的方式,由配電網(wǎng)運(yùn)營商提供補(bǔ)償,則可中斷負(fù)荷年補(bǔ)償成本可用式(8)表示。

        (8)

        式中:Pcon.m表示第m個(gè)負(fù)荷所挖掘出的可控負(fù)荷,kW;Tcon.m表示第m個(gè)可控負(fù)荷年等效響應(yīng)時(shí)間,h;p2表示可中斷負(fù)荷參與需求響應(yīng)補(bǔ)償價(jià)格,元/(kW·h);N1表示可控負(fù)荷節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

        2.3 約束條件

        1)節(jié)點(diǎn)功率平衡。

        配電系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)功率平衡應(yīng)滿足如下約束:

        (9)

        式中:Pi和Qi分別表示節(jié)點(diǎn)i的有功功率和無功功率;Ui和Uj分別表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值;Gij和Bij分別表示支路ij的電導(dǎo)和電納;θij表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的相角差。

        2)支路潮流約束。

        通常對(duì)配電網(wǎng)潮流計(jì)算進(jìn)行簡化,利用線路最大傳輸容量作為約束:

        (10)

        式中:Ωk表示支路k所帶負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的集合;Sk表示支路k的極限輸送容量。

        3)節(jié)點(diǎn)電壓約束。

        配電系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)i的電壓偏差需滿足如下約束:

        ΔUmin≤ΔUi≤ΔUmax

        (11)

        式中:ΔUmin表示允許電壓偏差下限;ΔUmax表示允許電壓偏差上限;ΔUi表示第i個(gè)接入點(diǎn)的電壓偏差。

        4)需求響應(yīng)約束。

        通過對(duì)用戶負(fù)荷數(shù)據(jù)挖掘,得到空調(diào)可控負(fù)荷相應(yīng)潛力,約束條件包括可中斷負(fù)荷約束:

        Pcon.m=λmPL.m

        (12)

        式中:PL.m表示第m個(gè)負(fù)荷;λm表示可中斷負(fù)荷系數(shù),滿足式(13):

        λmmin≤λm≤λmmax

        (13)

        式中:λmmin表示第m個(gè)可中斷負(fù)荷系數(shù)下限值,通常設(shè)置為所有用戶都不參與響應(yīng),取λmmin=0;λmmax表示第m個(gè)可中斷負(fù)荷系數(shù)上限值,可通過式(14)確定:

        (14)

        3 模型求解方法

        3.1 假設(shè)條件

        配電網(wǎng)規(guī)劃通常采用預(yù)測(cè)最大負(fù)荷作為規(guī)劃邊界條件,考慮冬季運(yùn)行方式下,不需要空調(diào)制冷,因而用戶負(fù)荷數(shù)據(jù)無法識(shí)別空調(diào)響應(yīng)潛力,本文算例假設(shè)最大負(fù)荷出現(xiàn)在最熱月份,且最熱月空調(diào)開啟最多,數(shù)據(jù)分析價(jià)值更明顯??紤]規(guī)劃問題所考慮的尖峰負(fù)荷持續(xù)時(shí)間較短,并且建筑物存在一定熱慣性,用戶能獲得一定的補(bǔ)償,部分用戶有意愿參與需求側(cè)響應(yīng)。針對(duì)本場(chǎng)景在模型求解過程中做如下假設(shè):

        1)選取夏季最熱月最大負(fù)荷日各個(gè)時(shí)刻及春秋典型日所對(duì)應(yīng)負(fù)荷及環(huán)境溫度作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù);

        2)忽略由難以預(yù)測(cè)的非空調(diào)負(fù)荷使用變化所帶來的隨機(jī)誤差量ε(tmax);

        3)假設(shè)負(fù)荷最大所對(duì)應(yīng)時(shí)刻為tmax。

        3.2 求解步驟

        1)用戶群需求響應(yīng)潛力評(píng)估。

        假定配電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)i所帶用戶群數(shù)量為Ni,各用戶需求響應(yīng)潛力評(píng)估步驟如下所示:

        步驟3:重復(fù)步驟2得到Ni個(gè)用戶的空調(diào)負(fù)荷溫度響應(yīng)斜率及設(shè)定溫度,在負(fù)荷最大時(shí)刻的溫度設(shè)定目標(biāo)為T(tmax),計(jì)算用戶群Ni的需求響應(yīng)潛力比例可得到可控負(fù)荷上限值,如式(15)所示:

        (15)

        2)擴(kuò)展規(guī)劃模型求解。

        步驟1:待接入系統(tǒng)負(fù)荷數(shù)為M,待接入負(fù)荷節(jié)點(diǎn)j所對(duì)應(yīng)的規(guī)劃方案數(shù)為Wj,則系統(tǒng)總擴(kuò)展規(guī)劃場(chǎng)景數(shù)B如式(16)所示:

        (16)

        步驟2:在此邊界條件下,針對(duì)各個(gè)規(guī)劃場(chǎng)景集,以系統(tǒng)總成本最小為目標(biāo)函數(shù),考慮式(9)—(13)約束條件,應(yīng)用粒子群算法,對(duì)每個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行求解,得到總成本最小的規(guī)劃方案。粒子群算法不再贅述。

        4 算例分析

        4.1 算例簡介

        為了驗(yàn)證本文模型和方法的正確性和有效性,以IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)為例進(jìn)行驗(yàn)證,如圖4所示。設(shè)定10 kV配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃場(chǎng)景,其最大負(fù)荷出現(xiàn)在夏季,已有負(fù)荷節(jié)點(diǎn)負(fù)荷增長已基本飽和,對(duì)其節(jié)點(diǎn)功率做適當(dāng)調(diào)整,采用前推回代法進(jìn)行潮流計(jì)算。

        圖4 IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)算例Fig.4 IEEE 33-node distribution network example

        4.2 參數(shù)設(shè)定

        在該規(guī)劃場(chǎng)景下,新增待接入負(fù)荷節(jié)點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)33、34、35、36,新增負(fù)荷容量按照未來飽和負(fù)荷預(yù)測(cè)值進(jìn)行考慮,每個(gè)新增負(fù)荷有3種接入方案,假設(shè)均采用架空線路方式接入,導(dǎo)線型號(hào)相同,線路單位長度投資統(tǒng)一采用25萬元/km[22]。各負(fù)荷接入方案對(duì)應(yīng)的線路長度及參數(shù)如表1所示。

        表1 新增負(fù)荷擴(kuò)展規(guī)劃方案Table 1 Planning scheme of new load expansion

        可參與需求側(cè)響應(yīng)的節(jié)點(diǎn)分別為節(jié)點(diǎn)6、13、23、24、31,其節(jié)點(diǎn)所帶用戶群可通過負(fù)荷數(shù)據(jù)挖掘分離出空調(diào)可控負(fù)荷來參與需求側(cè)響應(yīng)。其中,以節(jié)點(diǎn)6為例,其所帶用戶數(shù)量為50,已取得最大負(fù)荷數(shù)據(jù),假設(shè)為可中斷負(fù)荷,年參與需求側(cè)響應(yīng)時(shí)間為200 h,用戶可以獲得可中斷負(fù)荷補(bǔ)貼為0.4元/(kW·h)[14]。

        4.3 分析場(chǎng)景

        以節(jié)點(diǎn)6所帶某用戶負(fù)荷數(shù)據(jù)為例,選取其8月23日與4月5日負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,最大負(fù)荷時(shí)刻點(diǎn)氣溫為35 ℃,利用上述方法分析其空調(diào)負(fù)荷溫度響應(yīng)斜率。根據(jù)概率分布情況,節(jié)點(diǎn)6某用戶空調(diào)負(fù)荷溫度響應(yīng)斜率為0.13 kW/℃,對(duì)該節(jié)點(diǎn)所有用戶進(jìn)行分析,得到其響應(yīng)斜率概率分布,如圖5所示。

        圖5 響應(yīng)斜率概率分布Fig.5 Probability distribution of response slope

        場(chǎng)景1:以所有用戶斜率均值進(jìn)行分析,最大負(fù)荷時(shí)刻點(diǎn)溫度為35 ℃,空調(diào)設(shè)定溫度為26 ℃,假設(shè)有一半用戶參與響應(yīng),則估計(jì)該節(jié)點(diǎn)空調(diào)負(fù)荷為23.94 kW,該節(jié)點(diǎn)響應(yīng)比例為19.97%,且假設(shè)節(jié)點(diǎn)6、13、23、24、31分別參與需求側(cè)響應(yīng)的可中斷負(fù)荷比例上限均為19.97%。

        場(chǎng)景2:基于全量數(shù)據(jù)開展挖掘,針對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)分別計(jì)算每個(gè)用戶的負(fù)荷溫度響應(yīng)斜率及各個(gè)用戶的設(shè)定溫度,最大負(fù)荷時(shí)刻點(diǎn)溫度為35 ℃,空調(diào)目標(biāo)設(shè)定溫度取26 ℃,通過式(14)計(jì)算得到節(jié)點(diǎn)6、13、23、24、31分別參與需求側(cè)響應(yīng)的可中斷負(fù)荷比例上限分別為18.52%、21.63%、19.56%、23.12%、18.97%。

        場(chǎng)景3:不考慮用戶空調(diào)負(fù)荷參與需求側(cè)響應(yīng),忽略可控負(fù)荷需求響應(yīng)的補(bǔ)償費(fèi)用成本,僅以配電系統(tǒng)擴(kuò)展規(guī)劃初始投資成本作為目標(biāo)函數(shù),進(jìn)行規(guī)劃方案選擇和制定。

        4.4 結(jié)果分析

        按照上述場(chǎng)景,在上述輸入邊界條件下,應(yīng)用粒子群算法,求解得到各個(gè)方案總成本最小規(guī)劃方案,其中,場(chǎng)景2折算到年的總成本最小(4.629 1萬元),為最優(yōu)規(guī)劃方案,網(wǎng)架規(guī)劃結(jié)果如圖6所示。

        圖6 最佳規(guī)劃方案(場(chǎng)景2)Fig.6 The best planning scheme (case2)

        場(chǎng)景1最佳規(guī)劃方案年總成本為5.246 8萬元,場(chǎng)景3最佳規(guī)劃方案年總成本為6.321 6萬元,可見,通過計(jì)算全量數(shù)據(jù)挖掘需求響應(yīng)潛力的場(chǎng)景2規(guī)劃方案的系統(tǒng)總成本最小,對(duì)比結(jié)果如表2所示。

        表2 規(guī)劃方案對(duì)比Table 2 Planning scheme comparison

        最優(yōu)方案下,在需求側(cè)響應(yīng)比例上限約束下,優(yōu)化得到場(chǎng)景2最優(yōu)規(guī)劃方案的各節(jié)點(diǎn)參與需求側(cè)響應(yīng)的實(shí)際負(fù)荷占比,如表3所示。

        表3 各節(jié)點(diǎn)參與需求側(cè)響應(yīng)的負(fù)荷占比Table 3 Interruptible load factor of air-conditioning at each node

        根據(jù)仿真結(jié)果可見,通過全量用戶數(shù)據(jù)挖掘,考慮其需求側(cè)響應(yīng)潛力,使得原有配電網(wǎng)供電能力顯著增加,用戶通過參與需求側(cè)響應(yīng)可顯著降低配電網(wǎng)投資成本。以新增負(fù)荷節(jié)點(diǎn)33為例,在不考慮需求側(cè)響應(yīng)情況下,其接入節(jié)點(diǎn)23、24時(shí),線路較短投資較小,但根據(jù)潮流計(jì)算結(jié)果,在此條件下節(jié)點(diǎn)23、24電壓分別降為0.856 6 pu、0.902 3 pu,遠(yuǎn)低于國家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的-7%下限,因此,只能接入較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)22。當(dāng)考慮節(jié)點(diǎn)23用戶群參與需求側(cè)響應(yīng)后,負(fù)荷接入后其電壓偏差滿足要求,此時(shí)線路長度大大縮短,考慮需求側(cè)響應(yīng)補(bǔ)償后總成本仍然較低。

        在場(chǎng)景2最優(yōu)規(guī)劃方案下,分別設(shè)置不同上限需求側(cè)響應(yīng)比例,求解各條件下的最佳適應(yīng)度值,即系統(tǒng)總成本,如圖7所示??梢?,隨著需求側(cè)響應(yīng)上限參數(shù)增加,最佳適應(yīng)度值也在增加,但隨著上限增加到一定程度,其對(duì)于系統(tǒng)總成本下降的邊際效益逐步遞減,主要是由于上限越高,需要付出的需求側(cè)響應(yīng)補(bǔ)償費(fèi)用越大。由此可見,通過用戶數(shù)據(jù)挖掘獲得合理的需求側(cè)響應(yīng)限值對(duì)于配電網(wǎng)規(guī)劃具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        圖7 總成本與需求側(cè)響應(yīng)上限關(guān)系Fig.7 Relationship between total cost and demand response upper-limit

        5 結(jié) 論

        本文針對(duì)配電網(wǎng)規(guī)劃領(lǐng)域負(fù)荷數(shù)據(jù)挖掘問題開展深入研究。首先,基于實(shí)際數(shù)據(jù)分析,考慮用戶空調(diào)、冰箱、洗衣機(jī)等眾多家庭用電設(shè)備中,空調(diào)負(fù)荷與室外溫度呈近似分段線性關(guān)系的特征,應(yīng)用隱馬爾科夫模型算法,建立空調(diào)負(fù)荷挖掘模型,將空調(diào)負(fù)荷從用戶用電數(shù)據(jù)中分離。通過聚合用戶群,考慮用戶使用空調(diào)的概率分布,研究需求側(cè)響應(yīng)評(píng)估方法,考慮建筑物熱慣性,利用電價(jià)補(bǔ)償機(jī)制增強(qiáng)用戶控制空調(diào)啟停意愿,平衡用戶經(jīng)濟(jì)成本與舒適度,實(shí)現(xiàn)對(duì)需求側(cè)響應(yīng)限值的準(zhǔn)確計(jì)算。其次,以配電系統(tǒng)折算到年的總成本最小為目標(biāo)函數(shù),考慮潮流、電壓、需求側(cè)響應(yīng)等約束條件,提出配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃模型并進(jìn)行求解。最后,采用IEEE 33節(jié)點(diǎn)算例對(duì)模型有效性進(jìn)行驗(yàn)證,考慮需求側(cè)響應(yīng)后,最優(yōu)規(guī)劃方案年總成本為4.629 1萬元,低于不考慮需求側(cè)響應(yīng)的總成本(6.321 6萬元)。

        本文的數(shù)據(jù)挖掘方法能夠有效評(píng)估用戶需求側(cè)響應(yīng)潛力,有利于優(yōu)化配電網(wǎng)規(guī)劃方案,降低系統(tǒng)總成本,延緩配電網(wǎng)擴(kuò)展投資,提高配電系統(tǒng)整體經(jīng)濟(jì)性。本文提出思路和方法對(duì)于實(shí)際配電網(wǎng)規(guī)劃工作具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和作用。

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