余彬, 翁利國，練德強(qiáng)，王思斌，黃媛，姚昊天

(1. 國網(wǎng)浙江杭州市蕭山區(qū)供電有限公司, 杭州市 311200；2. 浙江中新電力工程建設(shè)有限公司，杭州市 310000；3. 四川大學(xué)電氣工程學(xué)院, 成都市 610065)

0 引 言

近年來，多類型綜合園區(qū)在配電網(wǎng)中的不斷出現(xiàn)，加速了配電網(wǎng)從集中式網(wǎng)絡(luò)向分散式網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)變[1]。園區(qū)內(nèi)部含有儲(chǔ)能 (energy storage, ES)、靈活負(fù)載 (flexible load, FL)、分布式電源 (distributed generator, DG) 和智能電表等，可以主動(dòng)管理其靈活性資源以進(jìn)行需求側(cè)響應(yīng) (demand response, DR)[2]。園區(qū)內(nèi)部多類分布式資源的需求側(cè)響應(yīng)使綜合園區(qū)能夠靈活地實(shí)現(xiàn)供需平衡并緩解局部網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行問題，例如負(fù)載尖峰問題[3]。如今，中國出現(xiàn)了多種類型的綜合園區(qū)，包括零碳校園、商業(yè)建筑和工業(yè)園區(qū)[4]等。在美國，加利福尼亞州的自發(fā)電激勵(lì)計(jì)劃提供激勵(lì)措施以支持用戶側(cè)分布式資源的安裝，該計(jì)劃已資助了 8 890 多個(gè)項(xiàng)目，分布式資源裝機(jī)容量超過400 MW[5]。此外，紐約州已經(jīng)實(shí)施了改革能源愿景戰(zhàn)略，以加速微電網(wǎng)的滲透和分布式資源在終端用戶中的安裝[6]。

目前，已有學(xué)者針對多類型園區(qū)參與的配電網(wǎng)協(xié)調(diào)運(yùn)行問題進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[7]針對多微網(wǎng)的能量管理系統(tǒng)提出了一種電力市場優(yōu)化調(diào)度策略，以經(jīng)濟(jì)性、可靠性及用戶滿意度作為目標(biāo)。文獻(xiàn)[8]提出了一種家庭能量管理系統(tǒng)，用于優(yōu)化調(diào)度內(nèi)部存在的多種分布式光伏、分布式儲(chǔ)能和多種電器。文獻(xiàn)[9] 考慮可再生能源配額制，構(gòu)建了多園區(qū)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型，實(shí)現(xiàn)了可再生能源的最大化消納。文獻(xiàn)[10]針對分屬于不同利益主體的配電網(wǎng)和微電網(wǎng)，構(gòu)建雙層分布式優(yōu)化模型，結(jié)合分時(shí)電價(jià)機(jī)制，協(xié)調(diào)配電網(wǎng)與微電網(wǎng)的能量管理問題。文獻(xiàn)[11]提出了適用于多微網(wǎng)能量管理的多目標(biāo)魯棒優(yōu)化方法，以集體利益最大化為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化求解。上述文獻(xiàn)針對配電網(wǎng)中存在的多類型園區(qū)或微電網(wǎng)提出了多種協(xié)調(diào)運(yùn)行策略，但是上述研究均是由配電網(wǎng)運(yùn)營商負(fù)責(zé)對多園區(qū)的需求響應(yīng)和優(yōu)化調(diào)度過程進(jìn)行全局優(yōu)化，忽略了第三方主體的自治優(yōu)化及隱私保護(hù)需求。

隨著配電網(wǎng)對社會(huì)資本的放開，增量資本開始不斷涌入，當(dāng)前存在的各類型綜合園區(qū)大多屬于第三方獨(dú)立主體，各園區(qū)以自身經(jīng)濟(jì)效益最大化為目標(biāo)進(jìn)行自治調(diào)度。同時(shí)，考慮到第三方園區(qū)之間，以及園區(qū)與配電網(wǎng)企業(yè)之間的市場競爭關(guān)系，各園區(qū)的隱私難以實(shí)現(xiàn)信息共享。因此，在多主體參與的配電網(wǎng)協(xié)調(diào)運(yùn)行過程中，配電網(wǎng)企業(yè)的職能開始被重新定位，無法再直接控制園區(qū)內(nèi)部的分布式資源進(jìn)行需求側(cè)響應(yīng)，傳統(tǒng)配電網(wǎng)運(yùn)營商直接控制的方式將不再適用。因此應(yīng)考慮為園區(qū)提供價(jià)格激勵(lì)機(jī)制，以經(jīng)濟(jì)利益激勵(lì)園區(qū)積極參與配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行過程[12]。文獻(xiàn)[13]提出了考慮需求響應(yīng)過程的多微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度策略，同時(shí)優(yōu)化了多微網(wǎng)系統(tǒng)的定價(jià)策略。文獻(xiàn)[14]考慮到網(wǎng)絡(luò)阻塞的問題，提出配電網(wǎng)運(yùn)營商利用配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)，對基于價(jià)格響應(yīng)的產(chǎn)消者分布式資源進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。文獻(xiàn)[15]提出了考慮需求響應(yīng)的配電網(wǎng)-微電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度，由微電網(wǎng)與配電網(wǎng)協(xié)商確定需求響應(yīng)電價(jià)與功率。文獻(xiàn)[16]建立了基于電價(jià)激勵(lì)的需求響應(yīng)模型，提出了考慮供需平衡和設(shè)備約束的綜合能源系統(tǒng)調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷的削峰填谷。上述文獻(xiàn)探討了價(jià)格對多主體參與協(xié)調(diào)運(yùn)行及需求響應(yīng)的激勵(lì)引導(dǎo)作用[17]。在新背景下，配電網(wǎng)需要兼顧不同市場主體對于自身利益的追求，因此亟需設(shè)計(jì)面向多類型綜合園區(qū)的價(jià)格引導(dǎo)機(jī)制[18]，通過市場化方式來引導(dǎo)不同資源間的優(yōu)化調(diào)度關(guān)系，以此來實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行。

基于上述問題，本文提出一種計(jì)及價(jià)格引導(dǎo)機(jī)制的含分布式資源園區(qū)協(xié)調(diào)運(yùn)行策略，能夠解決傳統(tǒng)園區(qū)分布式資源集中式調(diào)度方法所帶來的隱私侵犯及利益分配不均問題；以及配電網(wǎng)中多個(gè)獨(dú)立園區(qū)難以實(shí)現(xiàn)區(qū)域自治及協(xié)調(diào)運(yùn)行的問題。本文構(gòu)建配電網(wǎng)公司-園區(qū)-分布式資源代理的3層協(xié)調(diào)運(yùn)行框架。首先，配電網(wǎng)公司基于配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)，以市場手段動(dòng)態(tài)激勵(lì)配電網(wǎng)中的多個(gè)獨(dú)立園區(qū)協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行。進(jìn)一步，針對園區(qū)內(nèi)部存在的多類分布式資源，采用多代理理論進(jìn)行建模，基于上層配電網(wǎng)公司傳導(dǎo)的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化的激勵(lì)電價(jià)，采用交互利益優(yōu)先級理論，實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)部多類分布式資源的協(xié)調(diào)運(yùn)行。

1 基于價(jià)格引導(dǎo)機(jī)制的多園區(qū)協(xié)調(diào)運(yùn)行策略

本文提出基于價(jià)格機(jī)制引導(dǎo)的多個(gè)獨(dú)立園區(qū)協(xié)調(diào)優(yōu)化構(gòu)架，它以交流最優(yōu)潮流模型計(jì)算的節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)表征配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，并將它作為市場手段動(dòng)態(tài)激勵(lì)配電網(wǎng)中的多個(gè)獨(dú)立園區(qū)協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行，其運(yùn)行框架如圖1所示。

圖1 基于激勵(lì)機(jī)制的多園區(qū)協(xié)調(diào)運(yùn)行構(gòu)架Fig.1 Coordinated operation framework of multiple parks considering incentive mechanism

1.1 含多園區(qū)的配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

本研究采用配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)來激勵(lì)促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的園區(qū)需求響應(yīng)行為，并懲罰對電網(wǎng)運(yùn)行不利的需求響應(yīng)行為。配電網(wǎng)運(yùn)營商優(yōu)化調(diào)度模型是基于二階錐松弛的交流最優(yōu)潮流模型推導(dǎo)出來的，該模型適用于大型配電網(wǎng)絡(luò)，并且能夠推導(dǎo)出節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)[19]。從配電網(wǎng)運(yùn)營商的角度來看，配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型可以建模為：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(Vi,t)2-(Vj,t)2=2(rijPij,t+xijQij,t)-
(Iij,t)2[(rij)2+(xij)2]

(6)

(Vi,t)2(Iij,t)2=(Pij,t)2+(Qij,t)2

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

1.2 含多園區(qū)的配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

(12)

(13)

2 基于交互利益優(yōu)先級理論的園區(qū)優(yōu)化調(diào)度策略

為有效管理園區(qū)內(nèi)的多種分布式資源，采用多代理理論對其進(jìn)行建模，并用交互利益優(yōu)先級理論，基于配電網(wǎng)運(yùn)營商傳導(dǎo)給各園區(qū)的時(shí)空差異激勵(lì)電價(jià)，動(dòng)態(tài)確定各個(gè)分布式資源代理的交互利益。園區(qū)按各個(gè)分布式資源代理的交互利益優(yōu)先級順序依次響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)部多類分布式資源的協(xié)調(diào)響應(yīng)。

2.1 園區(qū)協(xié)調(diào)運(yùn)行模型

首先，構(gòu)建園區(qū)優(yōu)化調(diào)度模型。每個(gè)園區(qū)內(nèi)部含有不同類型的分布式資源，包括分布式資源、可調(diào)負(fù)荷、儲(chǔ)能和常規(guī)負(fù)載。園區(qū)可以在其控制區(qū)域內(nèi)調(diào)整分布式資源的最佳運(yùn)行點(diǎn)。使用多代理理論將園區(qū)內(nèi)含有的分布式資源建模為多個(gè)分布式資源代理。分布式資源代理由園區(qū)內(nèi)同類型的多個(gè)小容量分布式資源組成。通過分布式資源代理的聚合和統(tǒng)一控制，小容量分布式資源可以參與園區(qū)內(nèi)部的需求響應(yīng)過程。園區(qū)協(xié)調(diào)分布式資源代理的需求側(cè)響應(yīng)收益，以實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)盈余最大化。園區(qū)n的優(yōu)化調(diào)度問題表示為：

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

園區(qū)實(shí)時(shí)運(yùn)行約束如式(15)—(19)所示。如約束(15)所示，在每個(gè)運(yùn)行時(shí)刻，園區(qū)內(nèi)部分布式電源的實(shí)時(shí)輸出不應(yīng)超過分布式電源輸出功率的日前預(yù)測值。式(16)定義了可控負(fù)荷的需求響應(yīng)范圍。儲(chǔ)能的充電/放電功率限制在式(17)—(18)中給出。儲(chǔ)能的最大能量存儲(chǔ)水平受式(19)限制。在每個(gè)周期內(nèi)儲(chǔ)能不能同時(shí)進(jìn)行充放電行為，這意味著在每個(gè)時(shí)刻中，充放電功率至少有一個(gè)等于0。

2.2 基于交互利益優(yōu)先級的園區(qū)優(yōu)化調(diào)度策略

(20)

(21)

(22)

每當(dāng)園區(qū)內(nèi)部出現(xiàn)不平衡功率時(shí)，園區(qū)會(huì)將不平衡功率和指導(dǎo)價(jià)格(配電網(wǎng)運(yùn)營商給出的節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià))信息廣播給每個(gè)分布式資源代理[BroadcastInf()]。然后，每個(gè)分布式資源代理考慮自身的技術(shù)約束和相應(yīng)的交互收益，生成可行的交互響應(yīng)策略。接著，各分布式資源代理將實(shí)際響應(yīng)能量和交互收益發(fā)送回園區(qū) [ResponseInf()]。最后，園區(qū)歸納各分布式資源代理的交互收益，并對其進(jìn)行優(yōu)先級排序。

(23)

(24)

如公式(23)所示，園區(qū)確認(rèn)具有最高交互收益的分布式資源代理d獲得該投標(biāo)段進(jìn)行響應(yīng)的資格 [ConfirmInf()]。園區(qū)根據(jù)每個(gè)投標(biāo)段中的交互收益向各個(gè)分布式資源代理分配響應(yīng)配額，每個(gè)投標(biāo)段的資格允許中標(biāo)者響應(yīng)PΔ數(shù)量的功率，如公式(24)所示。園區(qū)和分布式資源代理重復(fù)上述過程直到園區(qū)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)功率平衡，或者所有可用的分布式資源功率全部響應(yīng)完成。

3 算例分析

本文以改進(jìn)的IEEE 33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)作為測試系統(tǒng)進(jìn)行算例分析。在算例中，考慮DG類型為風(fēng)力及光伏發(fā)電。在33個(gè)節(jié)點(diǎn)中，10個(gè)節(jié)點(diǎn)為園區(qū)，每個(gè)園區(qū)配備有分布式電源、分布式儲(chǔ)能及可控負(fù)荷，其他23個(gè)節(jié)點(diǎn)為傳統(tǒng)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)，系統(tǒng)拓?fù)淙鐖D2所示，該系統(tǒng)基準(zhǔn)電壓為12.66 kV。程序基于MATLAB 2016a開發(fā)，采用商業(yè)求解器MOSEK求解配電網(wǎng)運(yùn)營商優(yōu)化問題并獲得節(jié)點(diǎn)邊標(biāo)價(jià)格。優(yōu)化求解時(shí)間為24 h，顆粒度設(shè)置為1 h，從當(dāng)天01：00開始，到當(dāng)天24:00為止。負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)、分時(shí)電價(jià)、光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、分布式儲(chǔ)能的典型運(yùn)行場景如附錄B所示。如圖2所示，園區(qū)接入節(jié)點(diǎn)編號為[5，8，10，13，17，19，21，23，26，33]。

圖2 仿真系統(tǒng)接線Fig.2 Wiring diagram of simulation system

為驗(yàn)證本文提出的基于交互利益優(yōu)先級的園區(qū)優(yōu)化調(diào)度策略，本文考慮園區(qū)及內(nèi)部分布式代理采用的三種不同的優(yōu)化調(diào)度策略，如下所示。

策略1：傳統(tǒng)由園區(qū)代理統(tǒng)一優(yōu)化調(diào)度內(nèi)部的多類分布式資源代理，響應(yīng)上層配電網(wǎng)價(jià)格激勵(lì)；

策略2：基于各分布式代理上報(bào)的交互利益，確定本時(shí)間段的固定響應(yīng)順序，各代理依次響應(yīng)全部可用功率，不進(jìn)行迭代更新；

策略3：基于交互利益優(yōu)先級理論，每次優(yōu)先級最高的代理響應(yīng)PΔ數(shù)量的功率，各代理交互利益進(jìn)行迭代更新，直到不平衡功率完全消除。

首先，配電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)各時(shí)刻的節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)如圖3所示。如圖3所示，配電網(wǎng)變電站1號節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)最低，該節(jié)點(diǎn)價(jià)格與從主網(wǎng)購電價(jià)格保持一致，隨后節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)沿潮流流動(dòng)方向逐次升高，代表了網(wǎng)絡(luò)損耗、電壓水平等對節(jié)點(diǎn)電價(jià)的影響。以節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)作為園區(qū)參與需求響應(yīng)的指導(dǎo)電價(jià)，可以更好地體現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)需求響應(yīng)的價(jià)值，即各節(jié)點(diǎn)所需求功率輸出/注入的價(jià)值。

圖3 節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)結(jié)果Fig.3 Results of node marginal price distribution

系統(tǒng)響應(yīng)前及響應(yīng)后各時(shí)刻的凈功率如圖4所示。從圖4中可以看出，經(jīng)過需求響應(yīng)后各時(shí)刻的峰值和低谷負(fù)荷均得到了有效平衡。如從1時(shí)到6時(shí)的負(fù)荷低谷時(shí)段中，考慮到此時(shí)刻的節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)相對較低，此時(shí)各園區(qū)增加發(fā)電可以獲得更高的收益，基于對各自所在節(jié)點(diǎn)電價(jià)的響應(yīng)，在負(fù)荷及電價(jià)低谷時(shí)期增加了用電負(fù)荷，提高了自身收益。另一方面，如從16時(shí)到21時(shí)的負(fù)荷高峰時(shí)段中，考慮到此時(shí)刻的節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)相對較高，此時(shí)各園區(qū)減少發(fā)電可以獲得更高的電網(wǎng)補(bǔ)貼，基于對各自所在節(jié)點(diǎn)電價(jià)的響應(yīng)，在負(fù)荷及電價(jià)高峰時(shí)期減少用電負(fù)荷，提高了自身收益。

圖4 響應(yīng)前后系統(tǒng)不平衡功率對比Fig.4 Comparisons of system imbalance power before and after the demand response

如第一節(jié)所構(gòu)建的園區(qū)優(yōu)化調(diào)度模型，本文采用交互利益優(yōu)先級原則取代傳統(tǒng)的運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化算法，對園區(qū)內(nèi)部的多類分布式資源功率進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化。如圖5所示，以園區(qū)6在1時(shí)和7時(shí)的協(xié)調(diào)響應(yīng)流程為例，對本文方法進(jìn)行分析。在日前調(diào)度計(jì)劃完成后，園區(qū)6在1時(shí)和7時(shí)的凈負(fù)荷分別為-201 kW和 -256 kW。如圖5(a)所示，在1時(shí)，園區(qū)將響應(yīng)功率劃分為n個(gè)PΔ大小的分段。園區(qū)6在0.305美元/(kW·h)的節(jié)點(diǎn)電價(jià)指導(dǎo)下，向內(nèi)部各分布式資源代理發(fā)布增加負(fù)荷功率的信息，各分布式代理基于式(20)—(22)計(jì)算自身交互利益，并上傳給園區(qū)代理。為了最大化園區(qū)自身利益，在每個(gè)響應(yīng)分段，園區(qū)選擇交互利益最高的代理進(jìn)行響應(yīng)。因此，在第一個(gè)響應(yīng)分段中，園區(qū)6將響應(yīng)資格分配給交互利益最高的分布式電源代理。隨后，分布式電源代理更新其響應(yīng)功率，重新計(jì)算第二個(gè)分段的交互利益。產(chǎn)消者和各分布式資源代理迭代執(zhí)行上述步驟，直到所有代理的交互利益均已達(dá)到節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)或所有可調(diào)功率均已響應(yīng)完。

圖5 園區(qū)6不同時(shí)刻協(xié)調(diào)響應(yīng)流程Fig.5 Coordinated operation strategy of Park 6 in different time of the sample day

在上午7時(shí)，園區(qū)6在0.405美元/(kW·h)的節(jié)點(diǎn)電價(jià)指導(dǎo)下，向內(nèi)部各分布式資源代理發(fā)布減少負(fù)荷功率的信息。為了最大化園區(qū)自身利益，在每個(gè)響應(yīng)分段，園區(qū)選擇交互利益最低的代理進(jìn)行響應(yīng)，優(yōu)先增加其有功輸出或減小其負(fù)荷功率。受到光照強(qiáng)度和風(fēng)速的限制，分布式電源代理在實(shí)時(shí)運(yùn)行階段不能增加輸出，在本階段被鎖定。因此，在第一個(gè)響應(yīng)分段中，園區(qū)6將響應(yīng)資格分配給交互利益最低的可控負(fù)荷代理。為了進(jìn)一步評估所提出的多園區(qū)協(xié)調(diào)相應(yīng)的性能，響應(yīng)前后園區(qū)6各時(shí)刻內(nèi)部各分布式資源代理功率及園區(qū)6凈收益如圖6所示。園區(qū)6各時(shí)刻參與響應(yīng)后的凈收益均比參與響應(yīng)前高。

圖6 響應(yīng)前后園區(qū)分布式資源功率對比Fig.6 Comparisons of DER power in Park 6 before and after the demand response

進(jìn)一步，如表1所示，給出了三種策略下園區(qū)6凈收益、系統(tǒng)總凈收益及求解時(shí)間的對比結(jié)果。本文提出算法相比傳統(tǒng)優(yōu)化方法，求解時(shí)間顯著減小，這是因?yàn)楸疚牟捎玫亩啻韰f(xié)調(diào)響應(yīng)策略通過各代理迭代更新報(bào)價(jià)的方式取代了傳統(tǒng)耗時(shí)的基于運(yùn)籌學(xué)的優(yōu)化方法。本文算法與策略2相比，園區(qū)收益及系統(tǒng)凈收益均有較大提升。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)方法中各代理依次響應(yīng)，每個(gè)代理的可用功率全部響應(yīng)完后，下一個(gè)代理再進(jìn)行響應(yīng)，這種方法不能找到協(xié)調(diào)運(yùn)行的最優(yōu)值。而本文采用交互利益優(yōu)先級理論，通過交互利益的迭代更新，尋找到了節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)指導(dǎo)下各分布式資源代理的協(xié)調(diào)運(yùn)行最優(yōu)組合，更充分地利用了各類分布式資源的需求響應(yīng)資源，實(shí)現(xiàn)了園區(qū)凈收益的最大化。

表1 14:00不同策略下凈收益及求解時(shí)間對比Table 1 Comparison of net revenue and solving time between three strategies at 14:00

4 結(jié) 論

在多園區(qū)參與配電網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行與需求響應(yīng)的場景下，本文考慮市場價(jià)格機(jī)制對多園區(qū)的趨優(yōu)引導(dǎo)作用，利用節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)對各園區(qū)的需求響應(yīng)行為進(jìn)行時(shí)空差異動(dòng)態(tài)引導(dǎo)，可以更好地體現(xiàn)各園區(qū)所在節(jié)點(diǎn)參與需求響應(yīng)的邊際價(jià)值，更有效地量化了配電網(wǎng)有功平衡、節(jié)點(diǎn)電壓、網(wǎng)損等運(yùn)行狀態(tài)對園區(qū)需求響應(yīng)的作用關(guān)系?；诠?jié)點(diǎn)邊際電價(jià)，有效地實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)負(fù)荷的削峰填谷，減小了配電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)，同時(shí)提高了園區(qū)需求響應(yīng)收益。進(jìn)一步，在園區(qū)內(nèi)部，采用基于交互利益優(yōu)先級的協(xié)調(diào)響應(yīng)策略替代傳統(tǒng)基于運(yùn)籌學(xué)的方法，簡化了小體量園區(qū)的需求響應(yīng)過程，大幅加快了計(jì)算速度。與傳統(tǒng)需求響應(yīng)過程相比，本文提出的迭代方法可以更好地找到多分布式資源需求響應(yīng)的最優(yōu)組合，實(shí)現(xiàn)園區(qū)及配電網(wǎng)運(yùn)營商效益最大化。

在未來，將考慮到園區(qū)接入配電網(wǎng)對配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃的影響，圍繞多園區(qū)接入下的配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃問題展開研究，并探索配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃的成本分?jǐn)倖栴}。

附錄A

(A1)

(A2)

(A3)

(A4)

(A5)

式中：函數(shù)A1, ……,A5是基于交流最優(yōu)潮流計(jì)算得到，是支路l的有功功率Pl,t, 支路l的無功功率Ql,t, 支路l的電流Il,t的非線性函數(shù)；Rl、Xl分別為支路l的電阻和電抗。

附錄B

圖B1 各園區(qū)風(fēng)電功率典型出力場景Fig.B1 Typical scenario of WTG output in scheduling horizon

圖B2 各園區(qū)光伏功率典型出力場景Fig.B2 Typical scenario of PV output in scheduling horizon

圖B3 各園區(qū)可調(diào)負(fù)荷典型場景Fig.B3 Typical scenario of FL in scheduling horizon

圖B4 各園區(qū)儲(chǔ)能功率典型出力場景Fig.B4 Typical scenario of ESS output in scheduling horizon

算例中配電網(wǎng)運(yùn)營商向主網(wǎng)購電電價(jià)，配電網(wǎng)運(yùn)營商與投資主體向用戶售電電價(jià)均采用峰-平-谷分時(shí)電價(jià)。其中峰時(shí)段(10:00—12:00，18:00—21:00)；平時(shí)段(07:00—09:00，13:00—17:00，22:00—24:00)；谷時(shí)段(01:00—06:00)。具體電價(jià)如表B1所示。

表B1 電價(jià)相關(guān)參數(shù)Table B1 Electricity price-related parameters

表B2 儲(chǔ)能相關(guān)參數(shù)Table B1 Energy storage-related parameters

表B3 配電網(wǎng)相關(guān)參數(shù)Table B3 Distribution network-related parameters