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        基于SAPSO的新能源配電網(wǎng)線損與電壓協(xié)同管理研究

        2022-10-31 06:28:30國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司李威武劉正英國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司電力科學(xué)研究院馬喜平董曉陽(yáng)楊軍亭
        電力設(shè)備管理 2022年17期
        關(guān)鍵詞:電車分布式配電網(wǎng)

        國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司 李威武 劉正英 國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司電力科學(xué)研究院 梁 琛 馬喜平 董曉陽(yáng) 楊軍亭

        能源和環(huán)境危機(jī)的日益嚴(yán)重使新能源大規(guī)模接入電網(wǎng),其發(fā)電技術(shù)迅速發(fā)展,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)能源發(fā)電的不足。但由于風(fēng)光等可再生能源的間歇性、電動(dòng)汽車充電的隨機(jī)性,以及自身負(fù)荷的不確定性增加了輸出功率的波動(dòng)性、改變了配網(wǎng)潮流分布,提高了新能源配電網(wǎng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),給線損和電壓管理帶來了極大的挑戰(zhàn)。因此,亟需解決“源-荷-車-儲(chǔ)”并存的新能源配電網(wǎng)線損和電壓協(xié)同管理問題。

        新能源接入配網(wǎng)后,傳統(tǒng)基于調(diào)控?zé)o功補(bǔ)償投入點(diǎn)、配置容量、變壓器分接頭等的配電網(wǎng)降損和防止電壓偏移方法已經(jīng)不再適用。綜合分析大量現(xiàn)有文獻(xiàn),新能源配電網(wǎng)優(yōu)化管理研究主要集中在最優(yōu)選址和定容分布式電源、配電網(wǎng)重構(gòu)[1]和電車充電[2]等方面,其關(guān)鍵是將新能源配電網(wǎng)不確定因素運(yùn)用數(shù)學(xué)變量進(jìn)行描述,建立最優(yōu)協(xié)調(diào)模型。

        文獻(xiàn)[3]針對(duì)風(fēng)光分布式電源出力的不確定性建立了基于輸出功率協(xié)調(diào)線損和電壓的隨機(jī)概率優(yōu)化模型;文獻(xiàn)[4]構(gòu)建了基于風(fēng)力和負(fù)荷間歇性的分布式電源配網(wǎng)系統(tǒng)多目標(biāo)無功優(yōu)化模型;文獻(xiàn)[5]考慮隨機(jī)因素,提出了最小化負(fù)荷方差優(yōu)化目標(biāo)的充電策略,分析了不同插電式混合電動(dòng)汽車對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷曲線、網(wǎng)絡(luò)線損及節(jié)點(diǎn)電壓偏移的影響。文獻(xiàn)[3-5]均是假設(shè)負(fù)荷確定且概率分布函數(shù)已知的條件下建立的線損和電壓協(xié)調(diào)優(yōu)化模型。分布式電源通過較少線路阻抗及電流值降低了線損,但若其安裝位置及功率輸出的不合理也會(huì)增加系統(tǒng)線損。同時(shí)電車充電負(fù)荷的不確定性將加劇負(fù)荷峰谷,影響配網(wǎng)穩(wěn)定性。且均是以分布式電源和電車單接入為對(duì)象進(jìn)行了配電網(wǎng)影響及優(yōu)化研究,沒有考慮到同時(shí)接入的影響性。

        1 新能源配電網(wǎng)線損與電壓協(xié)同管理原理

        新能源配電網(wǎng)分布式能源和電動(dòng)汽車不同接入點(diǎn)的兩點(diǎn)式輻射狀結(jié)構(gòu)如圖1。圖中和分別為節(jié)點(diǎn)i 和j 的電壓幅值;和分別為由節(jié)點(diǎn)i 流向節(jié)點(diǎn)j 的電流幅值和功率;Zij為節(jié)點(diǎn)i和j 間的支路阻抗;為支路阻抗產(chǎn)生的功率損耗;SDi和SDj分別為節(jié)點(diǎn)i 和j 的負(fù)荷功率;SDGi和SDGj分別為注入到節(jié)點(diǎn)i 和j 的功率;SEVi和SEVj分別為節(jié)點(diǎn)i 和j 給電車的充電功率。則傳輸線路上的有功和無功功率、電流、電壓以及有功損耗表示為:

        圖1 新能源配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖

        式中Φi為該節(jié)點(diǎn)后所有節(jié)點(diǎn)集合。

        由上式可知:新能源配電網(wǎng)線路有功損耗受節(jié)點(diǎn)負(fù)荷和電壓以及分布式電源節(jié)點(diǎn)注入功率和電動(dòng)汽車節(jié)點(diǎn)取用功率等多方面因素的影響。分布式電源注入功率形成逆向潮流時(shí)會(huì)使節(jié)點(diǎn)電壓升高越出上限,此時(shí)雖然減少了線損,但將威脅配電網(wǎng)的安全運(yùn)行。電車充電功率過大且分布式電源無法及時(shí)補(bǔ)充,將會(huì)降低電壓越至下限增大配電網(wǎng)線損且影響配網(wǎng)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行。因此十分必要合理控制新能源配電中分布式電源和電電車的發(fā)充電功率,以實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)降損穩(wěn)壓和經(jīng)濟(jì)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

        2 新能源配電網(wǎng)線損與電壓協(xié)同優(yōu)化模型

        2.1 模型構(gòu)建

        本文考慮分布式電源和電動(dòng)汽車同時(shí)接入對(duì)配電網(wǎng)線損的影響及造成的電壓偏移,建立協(xié)調(diào)線損和電壓偏移的優(yōu)化模型。其目標(biāo)函數(shù)為:

        式中:PTLoss和分別為傳統(tǒng)能源和新能源總有功線損;kLLI為線損指數(shù),越小表明分布式能源和電車接入后降損效果越好;kVDI為電壓偏移指數(shù);VN為配電網(wǎng)額定電壓;γ1和γ2為權(quán)重因子。

        約束條件包括等式約束和不等式約束,其中不等式約束為節(jié)點(diǎn)電壓、支路電流、分布式電源功率、電車充電功率四方面約束,表達(dá)式為式(4)。

        式中:PS和QS分別為主網(wǎng)向配網(wǎng)提供的有功功率和無功功率;QS和Vmax分別為i 節(jié)點(diǎn)的上下限電壓;為線路最大電流;為分布式電流有功功率上限;和分別為分布式電源無功功率上限和下限;和分別為電車取用配電網(wǎng)的最大有功功率和無功功率。

        2.2 模型求解

        粒子群算法是通過初始化隨機(jī)粒子群后多次迭代獲取最優(yōu)解的過程,具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、收斂快和易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn),近年來被廣泛應(yīng)用于優(yōu)化問題中。但由于常數(shù)化的學(xué)習(xí)因子和慣性權(quán)因子使其易陷入局部最優(yōu)解,模擬退火算法通過概率突跳特性彌補(bǔ)了上述不足。因此本文結(jié)合模擬退火和粒子群算法,進(jìn)行新能源配電網(wǎng)線損與電壓協(xié)同優(yōu)化模型求解,步驟如圖2。

        圖2 基于SAPSO 的求解配電網(wǎng)線損與電壓協(xié)同優(yōu)化模型流程

        3 算例分析

        為驗(yàn)證本文所提模型的合理性和有效性,以額定電壓VN=1.0、主變電站為第一節(jié)點(diǎn)(電壓為1.02,約束范圍為0.9VN≤Vi≤1.1VN)的IEEE-33配電系統(tǒng)為例進(jìn)行算例分析。節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的有功功率、無功功率和電阻為10MVA,電壓為12.66kV,最大發(fā)電功率為1.2MW、發(fā)電功率因數(shù)為0.85的風(fēng)電機(jī)組分布式電源接入在14、18和32節(jié)點(diǎn),能量轉(zhuǎn)換效率為0.85的電動(dòng)汽車接入在9、26和32節(jié)點(diǎn),且每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多只能接入5輛。且PSO 算法和SAPSO算法的種群規(guī)模、迭代次數(shù)慣性權(quán)重因子均相同,i=100、t=100、ω=0.9,而學(xué)習(xí)因子不同,分別為c1=2和c2=2.5、c1=2和c1=2。

        線損分析。由圖3可知,在協(xié)調(diào)優(yōu)化前,配電網(wǎng)系統(tǒng)最大線損超過了80kW,支路線損較大;經(jīng)過本文所提出的模型進(jìn)行優(yōu)化協(xié)調(diào)分布式電源發(fā)電功率和電動(dòng)汽車充電功率后,尤其是SAPSO 模型,最大線損降到了20kW。表明本文提出的協(xié)調(diào)優(yōu)化能夠有效降低新能源并網(wǎng)配電網(wǎng)系統(tǒng)線損,提高了資源利用率,延長(zhǎng)了設(shè)備使用壽命。

        圖3 IEEE-33配電系統(tǒng)線損變化曲線

        電壓偏移分析。分布式電源和電動(dòng)汽車接入配電網(wǎng)前節(jié)點(diǎn)電壓偏移整體較大,最小節(jié)點(diǎn)電壓僅為0.84,采用SAPSO 算法協(xié)調(diào)優(yōu)化后,各節(jié)點(diǎn)電壓在0.99-1.02范圍內(nèi),偏移較小。

        綜合分析。比較SAPSO 和PSO 兩種算法對(duì)分布式電源發(fā)電功率優(yōu)化效果,如表1所示。得出:SAPSO 比PSO 優(yōu)化協(xié)調(diào)的分布式電源發(fā)電功率小,且大幅度降低了線損KLLI和電壓偏移KVDI指數(shù),分別為5.8%和9.7%。

        表1 算法優(yōu)化效果

        4 結(jié)語(yǔ)

        本文針對(duì)分布式電源和電動(dòng)汽車同時(shí)接入配電網(wǎng)系統(tǒng)后、對(duì)線路損耗和電壓偏移產(chǎn)生的影響進(jìn)行了協(xié)同管理,構(gòu)建了以線損和電壓偏移最小為目標(biāo)、以等式約束和節(jié)點(diǎn)電壓、支路電流、分布式電源功率、電車充電功率約束的多目標(biāo)優(yōu)化模型。

        圖4 EEE-33配電系統(tǒng)電壓變化曲線

        首先基于分布式電源和電動(dòng)汽機(jī)接入配網(wǎng)系統(tǒng)的線損和電壓原理進(jìn)行了簡(jiǎn)介,梳理了影響線損增加和電壓偏移的因素。其次建立節(jié)點(diǎn)電壓、支路電流、分布式電源功率和電車充電功率的約束的協(xié)調(diào)線損和電壓偏移的優(yōu)化模型,并通過SAPSO 模型進(jìn)行優(yōu)化模型求解。最后通過IEEE-33配電系統(tǒng)進(jìn)行仿真驗(yàn)證,表明本文所提模型合理有效,能夠?qū)崿F(xiàn)配電網(wǎng)降損穩(wěn)壓和經(jīng)濟(jì)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

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