程 瑜，王 婕，朱 瑾

（1. 華北電力大學電氣與電子工程學院，北京市 102206；2. 國網(wǎng)重慶市電力公司市區(qū)供電分公司，重慶市 400015）

0 引言

低碳能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型背景下，分布式可再生能源系統(tǒng)高滲透接入電網(wǎng)，充分挖掘配電網(wǎng)中靈活性資源潛力并對其進行統(tǒng)籌規(guī)劃成為新型電力系統(tǒng)建設的焦點［1］?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”硬件技術(shù)的發(fā)展以及傳統(tǒng)利潤空間壓縮的市場環(huán)境為電網(wǎng)增值服務的開展提供了技術(shù)經(jīng)濟驅(qū)動力［2］。變、儲、充多功能綜合變電站通過協(xié)同整合變電、充電、儲能設備，可實現(xiàn)能量流與業(yè)務流的高效匯集，已成為新基建下變革傳統(tǒng)配電網(wǎng)和適應多元、分布式、可移動等新興資源規(guī)?；尤氲闹匾茉春蜆I(yè)務樞紐。

配電網(wǎng)不斷接入新興資源主體，傳統(tǒng)變電站規(guī)劃模型難以高精度滿足多功能綜合站的優(yōu)化規(guī)劃需要。變電站規(guī)劃模型通常計及變電站、饋線投資成本以及網(wǎng)損成本等［3-4］，采用Voronoi 圖理論反映負荷距最小的優(yōu)化規(guī)劃原則［5-6］。近年來，內(nèi)嵌考慮充電站規(guī)劃［7-8］、儲能系統(tǒng)［9］與電動汽車有序充電［10］影響的配電網(wǎng)規(guī)劃研究已有一定積累。在配電網(wǎng)中優(yōu)化布局分布式儲能成為經(jīng)濟提升可再生能源消納能力的一種有效手段［11］，文獻［12］同時面向儲能、配電網(wǎng)線路及分布式電源建立源網(wǎng)儲選址定容的優(yōu)化規(guī)劃模型。上述規(guī)劃研究中沒有考慮多站融合一體化運行的新形勢，目前關(guān)于多站融合的一體化研究大多集中在運行模式層面［13-14］，有關(guān)規(guī)劃模型的研究尚處于起步階段。文獻［15-16］針對單個多功能綜合站建立站內(nèi)儲能配置與運行優(yōu)化決策模型，文獻［17］建立多個多功能綜合站的配置和運行協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，但文獻［15-17］均未在多功能綜合站規(guī)劃模型中考慮與新興電力市場交易模式的融合。

分布式可再生能源的發(fā)展驅(qū)使一部分傳統(tǒng)電力用戶轉(zhuǎn)變成電力產(chǎn)消者［18］，即一種配電網(wǎng)的新型服務對象。文獻［19-20］研究在電力產(chǎn)消者間構(gòu)建可交易能源系統(tǒng)，有利于促進系統(tǒng)供需平衡、更大規(guī)模接入分布式可再生電源；區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展為可交易能源機制的實現(xiàn)提供了技術(shù)支撐［21-22］；文獻［23］基于交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers，ADMM）建立分布式去中心化交易仿真模型?？梢姡S著分布式發(fā)電技術(shù)在用戶側(cè)逐漸滲透以及電力市場化改革，新興產(chǎn)消型用戶具有參與分布式交易獲得收益的經(jīng)濟驅(qū)動，多功能綜合站規(guī)劃面臨高效支撐分布式交易的新挑戰(zhàn)。

綜上，本文在變、儲、充多功能綜合站規(guī)劃決策的經(jīng)濟分析中計及支撐新興分布式交易的投資成本和收益影響?？紤]多功能綜合站多業(yè)務融合的樞紐特征，在基于Voronoi 圖的綜合站選址及服務范圍劃分優(yōu)化決策中迭代嵌入基于排隊論量化的充電服務成本及收益分析，以及基于ADMM 仿真的綜合站供電服務區(qū)域內(nèi)分布式交易潛力分析，建立支撐電網(wǎng)新興業(yè)務的多功能綜合站選址定容優(yōu)化模型。算例分析探討了多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃方案的經(jīng)濟性以及對新能源消納的提升效果。

1 多功能綜合站選址定容問題描述及優(yōu)化規(guī)劃思路

多功能綜合站除了提供傳統(tǒng)配變電服務外，還可提供充電、分布式能源交易支撐等新興服務。多功能綜合站多業(yè)務支撐結(jié)構(gòu)示意圖如圖1 所示。

圖1 多功能綜合站多業(yè)務支撐結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic diagram of multi-service support structure of multi-functional integrated station

綜合站在獲得一定的增值服務收益的同時，也面臨更多的成本投入需求。綜合站選址及服務區(qū)域劃分是影響成本投入和服務收益的重要因素。如何布點并配置綜合站變、儲、充設備容量，用盡可能小的投資實現(xiàn)最大程度的傳統(tǒng)配變電業(yè)務和新興業(yè)務支撐收益，是綜合站選址定容優(yōu)化規(guī)劃關(guān)注的核心問題。本文建立多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃整體思路框架如下:

步驟1:明確規(guī)劃邊界條件，確定規(guī)劃區(qū)域內(nèi)綜合站及其子服務區(qū)數(shù)量，考慮建設多功能綜合站相比于傳統(tǒng)變電站在交通、消防安全等方面對選址條件的差異化要求，篩選待選站址集合。

步驟2:多功能綜合站多業(yè)務服務需求分析。采用Voronoi 圖理論，決策初始站址布局。根據(jù)站址布局，劃分服務區(qū)塊，統(tǒng)計各區(qū)塊內(nèi)常規(guī)負荷、充電負荷、分布式交易用戶規(guī)劃水平年的預測負荷。

步驟3:多功能綜合站選址以及變、儲、充設備容量統(tǒng)一優(yōu)化。計及綜合站支撐多業(yè)務的成本投入和增值服務收益，建立多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃模型。模型以抵扣了新興業(yè)務增值服務收益后的凈成本最小為目標，考慮各項業(yè)務服務能力約束，包括常規(guī)負荷供電服務半徑約束、充電負荷拒絕服務概率約束以及分布式交易支撐規(guī)模約束，優(yōu)化決策變電站的選址定容方案以及配套的儲能配置容量。

步驟4:判斷考慮多業(yè)務支撐的綜合站站址布局是否與初始站址布局存在不同，如果有，更新站址信息并返回步驟2，基于更新后的站址信息，更新Voronoi 圖，執(zhí)行上述步驟2 和3 的循環(huán)迭代，直到前后兩次迭代中站址布局變化距離小于一定閾值，輸出最終選址定容方案。

2 協(xié)同支撐多業(yè)務的多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃模型

2.1 優(yōu)化規(guī)劃目標函數(shù)

本文基于電網(wǎng)為統(tǒng)一投資主體的角度建立多功能綜合站優(yōu)化模型，以綜合站支撐多業(yè)務的總凈成本Ctotal最小為優(yōu)化目標f(x)，決策多功能綜合站的選址以及站內(nèi)變、儲、充設備的容量:

式中:i為整個規(guī)劃區(qū)域內(nèi)子服務區(qū)序號，即劃分站點序號，i=1，2，…，N，其中N為規(guī)劃站點的數(shù)量；Ctotal，i為 站 點i支 撐 多 業(yè) 務 的 總 凈 成 本；Cdis，i、Ccharge，i、Ctran，i分別為站點i支撐傳統(tǒng)配電業(yè)務、新興充電業(yè)務及分布式交易業(yè)務的投資凈成本。

式中:L為規(guī)劃區(qū)內(nèi)所有負荷點的集合；Si為站點i配置的變電容量；pl為負荷點l的負荷值；ω為滿足N-1 條件下的變壓器容載比；e（Si）為變電站負載率；cos?為 功 率 因 數(shù)；Pnorm，i為 站 點i服 務 范 圍 內(nèi) 的常規(guī)負荷量。

目標函數(shù)式（1）中Ctotal，i的計算如下:

1）支撐常規(guī)配變電服務的投資凈成本Cdis，i包括變電及線路成本。

式中:CBD，i為站點i內(nèi)實現(xiàn)常規(guī)配變電業(yè)務所需的變電容量年投資成本、運維成本及站間聯(lián)絡成本；CXL，norm，i、CXL，CD，i、CXL，MG，i分 別 為 多 功 能 綜 合 站 服 務范圍內(nèi)的常規(guī)負荷、充電站、新興分布式交易主體連接到站點i的線路投資成本；CHV，i為站點i連接到所有上級電源點所需的高壓線路投資成本。

式中:cfixs，i為變電站i征地、土建等固定支出；cbd為變電單位容量投資成本；r(1+r)z/[(1+r)z-1]為年值化算子；r為貼現(xiàn)率；z3為變電設備的使用年限；μbd為變電站運行維護成本比例系數(shù)；γfixs，i為綜合站i相對于傳統(tǒng)變電站的占地面積修正系數(shù)，根據(jù)站點i決策配置的車位和儲能設施占地需求估算；c6為聯(lián)絡線單位長度單位容量建設投資費用；z6為聯(lián)絡線的使用年限；aij為0-1 變量，表示站點i和j是否聯(lián)絡，aij=1 表 示 站 點i和j聯(lián) 絡，aij=0 表 示 站 點i和j不聯(lián)絡；nij為站點i和j間的聯(lián)絡線容量，根據(jù)站點i和j間饋線轉(zhuǎn)移負荷比例確定；kij為站點i和j間線路曲折系數(shù)；lij為站點i和j的距離。

式中:Lnorm，i、LEV，i、LT，i分別為 站點i服務范圍內(nèi)常規(guī)負荷集、電動汽車充電負荷集、可開展分布式交易的用戶集；(ui，vi)為多功能綜合站i的站址坐標；(xa，ya)為常規(guī)負荷點a的坐標；（xw，yw）為充電站w的坐標；（xe，ye）為新興分布式交易主體負荷點e的坐標；cXL為單位容量單位長度負荷連接到站點線路投 資 成 本；z1為 負 荷 連 接 線 路 使 用 年 限；KXL，norm，i、KXL，CD，i、KXL，MG，i分 別 為 變 電 站i連 接 到 其 供 電 范 圍內(nèi)常規(guī)負荷、充電負荷及分布式交易負荷的饋線成本修正系數(shù)，可考慮負荷密度、供電范圍、線路彎曲分支程度以及鄰近饋線間聯(lián)絡需求的影響估算。

式中:cHV為單位長度站點到上級電源高壓進線投資成本；z2為高壓進線使用年限；NHV為高壓電源點總數(shù)；di，q為站點i內(nèi)變電站到上級變電站q的距離，其中（xq，yq）為上級變電站所在位置的空間坐標。

2）支撐充電服務的投資凈成本Ccharge，i:

式中:CCD，i為站點i內(nèi)充電設備容量年投資、運維成本及因該業(yè)務而導致的變壓器容量成本的增加；Croad，i為站點i服務范圍內(nèi)電動汽車的年行駛時間成本；Cinline，i為站點i服務范圍內(nèi)年充電等待時間成本；Bserve1，i為站點i服務范圍內(nèi)充電服務年收益。

式中:cfixc為充電設備土建、消防等固定支出；ccd為充電設備單位容量投資成本；SEV，i為支撐滿足站點i服務范圍內(nèi)電動汽車充電負荷需求所需配置的充電設備容量，如式（13）所示；z4為充電設備的使用年限；μcd為充電站運行維護成本比例系數(shù)。

式中:m為充電樁個數(shù)；δ為站點的服務強度，即平均日充電車輛數(shù)；pˉl為站點i服務范圍內(nèi)單個電動汽車充電負荷平均充電量。

綜合站的選址將影響電動汽車負荷到達站點的行駛距離，根據(jù)平均行駛速度可以得出電動汽車充電所需的行駛時間，通過時間價值系數(shù)將其量化為電動汽車的行駛時間成本Croad，i:

式中:Ktime為電動汽車負荷單位容量單位距離的時間價值系數(shù)；vroad為規(guī)劃區(qū)域考慮路況后的電動汽車用戶平均行駛速度；（xg，yg）為有電動汽車充電需求的負荷點g的坐標。

式（11）中站點i服務范圍內(nèi)充電等待時間成本Cinline，i的計算如下:

式 中:WGq為 單 位 車 輛 的 平 均 等 待 時 間；NEV，i，t為 站點i服務范圍內(nèi)t時段的充電需求車輛數(shù)；NT，i為站點i日開放充電服務的時段數(shù)；TEV，i，t為各時段的時間間隔；Nday為一年中的天數(shù)。

采用M/M/n 排隊論模型［24］計算車輛平均等待時間WGq，設電動汽車到達的規(guī)律服從參數(shù)為λ的泊松過程，λ根據(jù)每小時前往充電站接受服務的充電需求數(shù)確定，充電服務時間服從參數(shù)為μ的負指數(shù)分布，μ根據(jù)充電樁的充電功率和車載電池容量確定，WGq的計算如下:

式中:Pf為綜合站內(nèi)接受充電的車輛數(shù)為f的概率；P0為充電站中充電樁全部空閑概率；M為綜合站的充電服務容量上限，即各站點充電樁數(shù)與等候車位數(shù)之和。

當?shù)却齾^(qū)也停滿車輛后，會出現(xiàn)有充電需求的車輛被拒絕服務，根據(jù)排隊論模型計算綜合站發(fā)生拒絕提供充電服務的概率ηref:

充電服務支撐度根據(jù)充電站發(fā)生拒絕提供充電服務的概率水平測算，站點i服務范圍內(nèi)的充電服務支撐度ξsup，i計算如下:

式 中:ηref，i，t為 站 點i在t時 段 發(fā) 生 拒 絕 提 供 充 電 服 務的概率；NallEV，i為站點i服務范圍內(nèi)全天的總充電需求。

綜合站為電動汽車提供充電服務，可獲得一定的充電服務收益Bserve1，i:

式中:cserve1為提供單位電量充電服務獲得的收益。

3）支撐分布式交易服務的投資凈成本Ctran，i包括儲能設備投資運行相關(guān)成本，并扣減分布式交易支撐服務收益。

式中:CCN，i為站點i內(nèi)儲能投資運行相關(guān)成本，包括儲能設備投資運維成本、容量損耗成本及安全風險成本；Bserve2，i為綜合站點i支撐分布式交易獲得的服務收益。

式中:ccn為儲能系統(tǒng)的單位容量投資成本；Eess，i為站點i內(nèi)配置的儲能容量；z5為儲能設備使用年限；μcn為儲能系統(tǒng)的單位容量的年運維成本；Pessd，H，i，t為站點i服務范圍內(nèi)t時段儲能與交易主體H之間進行放電的電量；T為1 d 分成的時段數(shù)；Δt為單位時間間隔；Zb為儲能系統(tǒng)的容量損耗系數(shù)；μsa為儲能安全成本比例系數(shù)。

式中:cserve2為綜合站提供單位分布式交易電量支撐服務獲得的收益；Ptrade，i，t為站點i服務范圍內(nèi)分布式交易主體在t時段通過多功能綜合站支撐服務實現(xiàn)的交易電量。

2.2 分布式交易潛力分析模型

式（25）中的Ptrade，i，t由分布式交易潛力分析模型計算生成，如式（26）至式（43）所示。本文針對站點i服務范圍內(nèi)的分布式交易潛力，借鑒文獻［23］提出的ADMM 中各個交易對的交易量和交易價格迭代尋優(yōu)的思路，嵌入儲能配置支撐分布式交易的影響，在分布式交易量優(yōu)化決策的同時，耦合儲能規(guī)劃與運行決策求解。

依據(jù)ADMM，站點i服務范圍內(nèi)開展分布式交易并實現(xiàn)交易成本最小的原問題可分解為每個交易主體H的交易成本最小的子問題，如式（26）至式（30）所示。每個交易主體H的交易成本包括H從主網(wǎng)購電量PBM，H，i、向主網(wǎng)售電量PSM，H，i對應的交易成本，以及H與其他分布式交易主體的交易電量BH，i對應的交易成本。

式 中:bHJ，i，t為 站 點i服 務 范 圍 內(nèi)t時 段 新 興 交 易 用 戶H與J之間的交易電量，當新興交易用戶H出售電能 給J時bHJ，i，t為 正，當 新 興 交 易 用 戶H從J處 購 買電 能 時bHJ，i，t為 負；λHJ，i，t為 站 點i內(nèi) 交 易 點H與 交 易點J進 行 交 易 的 交 易 電 價；CM，H，i，t為 站 點i服 務 范 圍內(nèi)t時段新興交易用戶H與主網(wǎng)的交互成本；PBM，H，i，t為 站 點i服 務 范 圍 內(nèi)t時 段 新 興 交 易 用 戶H從主網(wǎng)購買的電量；PSM，H，i，t為站點i服務范圍內(nèi)t時段 新興交易用戶H向主網(wǎng)售出的電量；cBM，H，i，t為站點i服務范圍內(nèi)t時段用戶H向主網(wǎng)購電的單位電量 成 本 系 數(shù)；cSM，H，i，t為 站 點i服 務 范 圍 內(nèi)t時 段 用 戶H向主網(wǎng)售電的單位電量成本系數(shù)；CU，H，i，t為站點i服務范圍內(nèi)t時段新興交易用戶H的用戶間交易成本；Cpen，H，i，t為 站 點i服 務 范 圍 內(nèi)t時 段 與 交 易 主 體H所有成交的交易對的供需均衡約束對應的懲罰成本；k為迭代次數(shù)；ρ(1 ＞ρ＞0)為對應的懲罰因子。

若式（30）懲罰成本過大將不利于個體尋優(yōu)，為減小目標函數(shù)中由于交易雙方預交易量不匹配而帶來的懲罰成本，交易雙方通過修正交易價格不斷調(diào)整各自的預交易量至雙方達到供需平衡。因此，引入式（31）供需均衡的引導約束，基于經(jīng)濟學理論中價格與供需的變化關(guān)系，引導交易對成交。

在 迭 代 過 程 中，當bHJ，i，t+bJH，i，t＞0，即 在 交 易中 供 大 于 求 時，交 易 電 價 會 減 ??；當bHJ，i，t+bJH，i，t＜0，即在交易中供不應求時，交易電價會增大，符合經(jīng)濟學理論中價格與供需的變化關(guān)系。

對于站點i服務范圍內(nèi)的分布式交易對，以主殘差和對偶殘差小于一定閾值作為迭代求解的停止準則，獲得每個交易對的交易量及交易價格，迭代停止條件如式（32）至式（35）所示。式 中:PG，H，i，t為 站 點i服 務 范 圍 內(nèi)t時 段 新 興 交 易 用戶H的 發(fā) 電 量；PY，H，i，t為 站 點i服 務 范 圍 內(nèi)t時 段 新興 交 易 用 戶H的 用 電 量；Pessc，H，i，t和Pessd，H，i，t分 別 為站點i服務范圍內(nèi)t時段儲能與交易主體H之間進行充、放的電量。

分布式交易用戶與主網(wǎng)購售電功率受到其與主網(wǎng)間聯(lián)絡功率約束如下:

式中:?(H，J，G)∈LT，i，J≠G≠H。

多功能綜合站選址定容優(yōu)化規(guī)劃模型求解流程如圖2 所示，利用圖2 中左側(cè)分布式交易潛力分析模型得到新興交易用戶間的交易量來計算Ptrade，i，t，并將Ptrade，i，t的計算結(jié)果傳遞到右側(cè)多功能綜合站站點的選址定容優(yōu)化中。

根據(jù)圖2 中左側(cè)示意的ADMM 流程，迭代求解式（26）至式（42），再根據(jù)式（43）計算Ptrade，i，t:

圖2 模型求解流程及算法Fig.2 Model solving process and algorithm

2.3 優(yōu)化規(guī)劃約束條件

1）常規(guī)負荷配變電服務的供電服務半徑約束。

式中:Ri為站點i內(nèi)變電站的供電半徑；di，l為負荷l（l∈Li）到站點i內(nèi)變電站的連線距離，其中Li為站點i內(nèi)的所有負荷集合。

2）充電服務發(fā)生拒絕服務的概率ηref小于一定閾值ηˉref。

3）新興分布式交易用戶間余缺互濟，分布式交易規(guī)模達到一定閾值。

式中:Ptrade，i為站點i服務范圍內(nèi)分布式交易主體通過多功能綜合站交易的電量；-Ptrade，i為站點i服務范圍內(nèi)交易電量的閾值。

4）儲能設備向新興分布式交易用戶提供充放電服務，對應儲能的充放電運行約束如下:

3 算例分析

待規(guī)劃的算例區(qū)域自駕游產(chǎn)業(yè)帶來了一定規(guī)模電動汽車充電需求，同時區(qū)域內(nèi)分布式電源裝機滲透率加大，具有一定規(guī)?？砷_展分布式交易的新興用戶?？紤]在該區(qū)域通過合理規(guī)劃建設支撐配電、充電、交易業(yè)務的多功能綜合站，以滿足區(qū)域內(nèi)各類負荷的多種需求。規(guī)劃區(qū)域輻射狀網(wǎng)絡供電布局示意圖見附錄A 圖A1，造價基礎(chǔ)參數(shù)見附錄A 表A1和表A2，各類負荷的預測數(shù)據(jù)見附錄A 表A3 至表A5。

選取規(guī)劃水平年的夏季峰荷場景下的預測水平作為規(guī)劃條件邊界，以提升規(guī)劃方案的魯棒性。算例地區(qū)夏季溫控及農(nóng)灌負荷大；夏季自駕旅游旺期，電動汽車充電需求量大；參與分布式交易負荷多配置分布式光伏，光伏夏季出力大，夏季主體間的互濟潛力較好。由于交通充電負荷、分布式交易負荷涉及多時段耦合的運行約束，分別考慮夏季典型日的時序分布特征，計及規(guī)劃水平年電動汽車保有量和分布式資源發(fā)展規(guī)劃生成充電負荷的典型日負荷曲線預測數(shù)據(jù)和可交易負荷的典型日凈負荷曲線預測數(shù)據(jù)。

3.1 算例規(guī)劃結(jié)果

算例分析對比傳統(tǒng)規(guī)劃方案與基于本文模型支撐多業(yè)務協(xié)同的多功能綜合站規(guī)劃方案。傳統(tǒng)規(guī)劃方案中電網(wǎng)公司不考慮多功能綜合站的投建，變電站與充電站規(guī)劃分立開展，規(guī)劃的變電站是常規(guī)變電站，采用最小負荷距原則優(yōu)化決策常規(guī)變電站的規(guī)劃方案；充電站規(guī)劃決策中不約束充電站和變電站集成一體化建設，充電站的選址定容以滿足充電需求的充電設施投資成本最小為目標；傳統(tǒng)規(guī)劃中沒有儲能設備配置決策，只考慮負荷和主網(wǎng)間的交易業(yè)務，不考慮負荷間分布式交易。兩種方案的規(guī)劃結(jié)果如圖3、表1 和表2 所示。圖3 中常規(guī)負荷顏色的深淺表示其大小。

表1 傳統(tǒng)規(guī)劃方案結(jié)果Table 1 Results of traditional planning scheme

圖3 規(guī)劃結(jié)果對比Fig.3 Comparison of planning results

由圖3 可以看出:1）西北區(qū)域、東北區(qū)域內(nèi)站點主要服務常規(guī)負荷，兩種規(guī)劃方案均決策在區(qū)域內(nèi)建設常規(guī)變電站；2）南部區(qū)域為草原風情旅游區(qū)，內(nèi)含大量有充電需求的電動汽車充電負荷，同時作為光輻照強度理想、風力充沛區(qū)域，內(nèi)含一定規(guī)模因風光發(fā)電、用電量不匹配而有潛在交易意向的新興分布式交易負荷，本文模型協(xié)同規(guī)劃方案決策在南部區(qū)域內(nèi)建設能同時支撐配電、充電、交易服務的多功能綜合站，且多功能綜合站的站點選擇更靠近新興交易負荷點。

3.2 協(xié)同規(guī)劃方案各項業(yè)務支撐情況分析

1）傳統(tǒng)配電業(yè)務。由表1 和表2 對比可知，兩種方案規(guī)劃的變電站容量結(jié)果均可滿足各區(qū)域內(nèi)部常規(guī)配電需求。協(xié)同規(guī)劃方案下綜合站的儲能設備提供分布式交易支撐服務改善區(qū)域內(nèi)部負荷發(fā)電、用電量不匹配情況，還可緩解部分配電需求，減少該區(qū)域變電容量。

表2 協(xié)同規(guī)劃方案結(jié)果Table 2 Results of collaborative planning scheme

2）新興充電、交易業(yè)務。新興業(yè)務對用戶的影響如表3 所示。南部區(qū)域有一定規(guī)模的電動汽車充電服務需求，傳統(tǒng)規(guī)劃方案下充電樁根據(jù)充電需求分布情況分散布局，多功能綜合站協(xié)同規(guī)劃方案下充電樁與變電站共址，電動汽車用戶充電行駛時間成本增加，但區(qū)域內(nèi)充電服務支撐度達到99.93%。

表3 兩種方案下新興用戶年投入產(chǎn)出對比Table 3 Annual input and output comparison of emerging users with two schemes

此外，在南部區(qū)域內(nèi)規(guī)劃含儲能設備的綜合站可以為區(qū)域內(nèi)分布式交易提供支撐服務，通過在多功能綜合站中建設儲能設備，可實現(xiàn)交易服務覆蓋率達100%，既提高風、光消納率，新興分布式交易主體也可以從中獲得交易收益，帶來更好的經(jīng)濟性。南部區(qū)域具體交易情況如圖4 所示。

圖4 南部區(qū)域具體交易情況Fig.4 Specific transaction situation in southern region

3.3 協(xié)同規(guī)劃方案經(jīng)濟性分析

表4 和表5 分別針對支撐多業(yè)務的多功能綜合站協(xié)同規(guī)劃方案與傳統(tǒng)規(guī)劃方案下電網(wǎng)企業(yè)的成本投入和產(chǎn)出效益進行了對比分析。

表4 兩種方案下電網(wǎng)公司年投入對比Table 4 Annual input comparison of power grid company with two schemes

由表4 可知，對于電網(wǎng)企業(yè)來說，相較于傳統(tǒng)規(guī)劃方案，多功能綜合站協(xié)同規(guī)劃方案雖然增加一定的站點到負荷的線路投資成本及儲能設備投資運行成本，卻能減少變電容量投資運維成本、到上級電網(wǎng)線路的投資成本及可交易負荷到變電站的線路投資成本。由表5 可知，通過多功能綜合站支撐新興充電業(yè)務、分布式交易業(yè)務，帶來了額外增量服務收益?？傮w而言，傳統(tǒng)規(guī)劃及協(xié)同規(guī)劃下方案整體年凈成本分別為1 878.5 萬元和1 707.7 萬元，協(xié)同規(guī)劃方案整體凈成本更小，建設多功能綜合站具有經(jīng)濟驅(qū)動力。

表5 兩種方案下電網(wǎng)公司年產(chǎn)出對比Table 5 Annual output comparison of power grid company with two schemes

4 結(jié)語

伴隨低碳能源系統(tǒng)建設推進，分布式可再生能源、多元產(chǎn)消型用戶高滲透接入，多功能綜合站成為配電網(wǎng)中能量與業(yè)務融合的新形態(tài)，對其進行優(yōu)化規(guī)劃，有利于推動電網(wǎng)發(fā)展逐漸從單一業(yè)務模式向多業(yè)務模式轉(zhuǎn)型。本文內(nèi)嵌基于排隊論的充電服務時間成本與拒絕服務概率分析，以及基于ADMM仿真的分布式交易潛力分析，建立了支撐電網(wǎng)新興業(yè)務的多功能綜合站選址定容優(yōu)化模型。算例仿真結(jié)果表明:

1）由于支撐多業(yè)務的協(xié)同規(guī)劃方案針對了新興負荷特性，服務區(qū)劃分結(jié)果較傳統(tǒng)規(guī)劃方案有所調(diào)整，綜合站的站址更加靠近新興交易負荷，趨向?qū)⒂邢嗤灰自V求的新興交易負荷歸集到同一服務區(qū)。

2）多功能綜合站選址與變電設備、充電設備、儲能設備容量相互協(xié)調(diào)，滿足服務區(qū)內(nèi)新興用戶的充電、交易需求，實現(xiàn)區(qū)域優(yōu)化配置，達成多業(yè)務協(xié)同增效。較傳統(tǒng)規(guī)劃方案，協(xié)同規(guī)劃方案下電網(wǎng)以更小的凈成本投入支撐了多業(yè)務服務，創(chuàng)造了更大的社會福利。

綜上，多功能綜合站協(xié)同規(guī)劃有利于電網(wǎng)以更經(jīng)濟的方式滿足新興用戶的多元化需求，促進分布式源-荷-儲資源就地匹配，提升可再生能源利用率。本文主要計及電網(wǎng)協(xié)同開展充電服務和分布式交易服務兩類新興業(yè)務，研究多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃模型，新業(yè)務的商業(yè)模式相對簡單。隨著新型儲能技術(shù)及其商業(yè)模式的多元化發(fā)展，更多具備較大規(guī)模存儲能力的換電站、共享云儲能站、區(qū)域供冷/熱/氫站等新興分布式資源接入電網(wǎng)，傳統(tǒng)變電站與儲能站、充換電站、冷熱氫多類型集中供能站等多站融合可開展的新業(yè)務存在諸多可能，多功能綜合站的儲能系統(tǒng)將成為配電網(wǎng)應對高比例可再生能源接入、靈活調(diào)控供需平衡的主要支撐。后續(xù)有待結(jié)合多功能綜合站可開展的新業(yè)務發(fā)展趨勢，并聯(lián)合考慮配電網(wǎng)、電動交通網(wǎng)、冷熱氫多能供能網(wǎng)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化，將網(wǎng)絡負荷轉(zhuǎn)移能力與多功能綜合站的站內(nèi)服務能力結(jié)合起來統(tǒng)一開展優(yōu)化規(guī)劃研究。

附錄見本刊網(wǎng)絡版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），掃英文摘要后二維碼可以閱讀網(wǎng)絡全文。