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        面向新型配電系統(tǒng)靈活性提升的智能軟開關與儲能系統(tǒng)協(xié)調規(guī)劃

        2023-09-25 07:24:40楊曉東吳紅斌仇茹嘉
        電力系統(tǒng)自動化 2023年18期
        關鍵詞:配電網規(guī)劃成本

        何 葉,楊曉東,吳紅斌,仇茹嘉,,徐 斌,丁 明

        (1.安徽省新能源利用與節(jié)能省級實驗室(合肥工業(yè)大學),安徽省 合肥市 230009;2.國網安徽省電力有限公司電力科學研究院,安徽省 合肥市 230601)

        0 引言

        分布式電源(distributed generator,DG)滲透率的逐漸提高加劇了配電網凈負荷的波動性,使配電網面臨著源荷時序不匹配、靈活性緊張等問題[1]。儲能系統(tǒng)(energy storage system,ESS)、智能軟開關(soft open point,SOP)等柔性設備是解決上述問題的有效手段[2-4]。ESS 與SOP 的聯(lián)合引入,不僅可以提供空間尺度的潮流分布能力,而且可以從時間尺度進一步解決能量供需的不平衡問題。因此,如何合理設計ESS 和SOP 協(xié)調規(guī)劃方案,實現(xiàn)多資源互補優(yōu)勢,兼顧配電網的經濟性和靈活性,是解決高滲透率DG 大規(guī)模并網的關鍵。

        現(xiàn)階段,針對配電網中高滲透率DG 接入帶來的不確定性問題,一些學者從系統(tǒng)靈活性角度開展了研究[5-7]。文獻[5-6]給出了電力系統(tǒng)靈活性的定義,介紹了靈活性資源類型和靈活性平衡原理。文獻[7]計及可中斷負荷和ESS 的靈活性,初步提出了靈活性評價指標體系。上述文獻多從配電網系統(tǒng)靈活性資源運行優(yōu)化層面開展,但這類工作開展的前提是靈活性資源的合理部署。因此,隨著分布式智能電網建設進程的持續(xù)推進,從源頭優(yōu)化布局靈活性資源顯得尤為重要。

        ESS 以節(jié)點為單位向外部系統(tǒng)提供靈活性支撐與供應,能夠實現(xiàn)對分布式發(fā)電隨機波動性的互補。文獻[8]基于條件風險價值理論,構建了考慮靈活性資源協(xié)調調度的ESS 選址定容優(yōu)化配置模型。文獻[9]建立了以經濟性和靈活性為多目標的ESS優(yōu)化配置模型,文獻[10]則提出了兼顧經濟性和靈活性的ESS 輔助調峰優(yōu)化配置方法。

        SOP 一般安裝于系統(tǒng)的網架側,通過提供靈活性的定量、定向轉移來實現(xiàn)配電網運行優(yōu)化是其核心功能之一。文獻[11]考慮了SOP 在配電網層面的應用,建立了以運行成本和靈活性為優(yōu)化目標的優(yōu)化調度模型。文獻[12]基于配電網靈活性的多維特征提出柔性評估模型,用于量化SOP 接入配電網的效益。文獻[13-14]提出了基于ESS 和SOP 聯(lián)合接入的配電網運行優(yōu)化方法。

        目前,SOP 與ESS 協(xié)調運行優(yōu)化已有大量研究,但從優(yōu)化配置角度展開的研究相對較少[15-16]。然而,上述研究在對ESS 和SOP 進行規(guī)劃時,并未將SOP 和ESS 協(xié)同作用擴展到一般性的配電網系統(tǒng)靈活性優(yōu)化策略研究中。

        綜上所述,本文綜合考慮ESS 和SOP 的時空調節(jié)特性,從靈活性供需匹配和傳輸通道兩個方面提出靈活性評估指標。采用雙向優(yōu)化方法生成典型運行場景處理DG 的不確定性,建立SOP 和ESS 協(xié)調規(guī)劃的三層模型,求解在滿足既定的靈活性指標要求下系統(tǒng)最優(yōu)的靈活性資源規(guī)劃方案。其中,上層以ESS 綜合投資成本最小化為目標進行ESS 選址定容,中層以配電網年綜合運行成本最小化為目標進行SOP 選址定容,下層以日平均靈活性水平最高為目標進行運行優(yōu)化。最后,采用混合算法求解三層模型。

        1 問題描述

        1.1 系統(tǒng)特征

        ESS 作為節(jié)點型靈活性資源,可以靈活調節(jié)功率大小和方向,在時間上實現(xiàn)配電網運行的靈活性。在此基礎上,通過SOP 裝置完成多種連通模式的靈活切換,向配電網提供靈活性定量、定向的轉移,從而在空間上提升配電網的靈活性。ESS 與SOP 聯(lián)合引入,可以有效解決配電網靈活性供需平衡問題,從而保證可再生能源消納、潮流運行優(yōu)化等目標的實現(xiàn)。配電網的靈活性供需關系如圖1所示。

        1.2 多層模型框架

        考慮到ESS 和SOP 的資源特性并不相同,各自的靈活調節(jié)能力也不相同,其決策問題需要進行分層處理。由于本文同時考慮了靈活性資源的優(yōu)化配置和配電網靈活性提升的優(yōu)化運行,基于分解協(xié)調的思想,需要將靈活性資源優(yōu)化配置和配電網優(yōu)化運行進行解耦處理[17]。此外,考慮到本文的規(guī)劃模型屬于大規(guī)?;旌险麛?shù)非線性規(guī)劃,對ESS 和SOP的選址定容進行分層求解可以降低計算規(guī)模。綜上所述,本文協(xié)調ESS 節(jié)點型靈活性資源和SOP 網絡型靈活性資源,提出一種面向新型配電系統(tǒng)靈活性提升的ESS 和SOP 三層協(xié)調規(guī)劃模型,如圖2所示。

        在規(guī)劃過程中,節(jié)點靈活性和支路靈活性之間配合的方式就是通過優(yōu)化配置把最優(yōu)容量的ESS和SOP 放在最佳位置,以此最大化地發(fā)揮系統(tǒng)靈活性,保證配電網中既有充足的靈活性資源,又有充裕的靈活性通道。考慮到ESS 作為配電網靈活性的基本源單位,將上層模型設置為ESS 規(guī)劃主問題,以ESS 綜合投資成本最小化為目標,旨在對ESS 進行選址定容來滿足本地不確定性的靈活性需求,并將ESS 的位置和容量傳遞至中層和下層。中層和下層模型是面向配電網靈活性提升的優(yōu)化運行子問題,用于獲得SOP 的位置和容量,以及配電網在場景下的最優(yōu)運行策略。其中,中層模型基于上層所提供的ESS 配置方案,以每個場景下配電網年綜合運行成本最小化為目標進行SOP 優(yōu)化配置,向外部系統(tǒng)提供靈活性支撐與供應,并將配電網的網絡拓撲傳遞至下層;下層模型以日平均靈活性水平最高為目標,求解在給定網絡結構下每個場景的最優(yōu)運行方式,將配電網網損功率、上級電網注入功率和SOP 傳輸功率傳遞給中層,并將優(yōu)化結果反饋至上層;最終,實現(xiàn)上、中、下三層模型相互迭代優(yōu)化,求解出同時滿足運行和配置的最優(yōu)方案。

        2 靈活性資源及靈活性評價指標

        2.1 靈活性資源

        配電網的靈活性資源主要分為兩類:節(jié)點型靈活性資源和網絡型靈活性資源。節(jié)點型靈活性資源主要包括安裝在節(jié)點處的ESS 和與上級主網連接的節(jié)點;網絡型靈活性資源主要是指以多端SOP 為代表的電力電子裝置,通過柔性互聯(lián)實現(xiàn)配電網靈活性的定量、定向轉移。

        2.1.1 節(jié)點型靈活性資源

        ESS 作為典型的節(jié)點型靈活性資源,通過充放電策略可以實現(xiàn)靈活性的快速雙向轉化,不僅可以提供向上的靈活性調節(jié),還可以提供向下的靈活性調節(jié),是配電網靈活性的基本源單位。此外,上級主網也可以通過配電網聯(lián)絡線實現(xiàn)能量交互,從而起到調節(jié)配電網靈活性的作用。

        2.1.2 網絡型靈活性資源

        SOP 通過電力電子裝置在饋線之間進行靈活的功率傳輸,并具備實時動態(tài)響應、精準潮流控制等優(yōu)點。SOP 可以作為靈活性的傳輸橋梁,通過統(tǒng)籌調配多種類型的靈活性資源,完成多種連通模式的靈活切換,實現(xiàn)節(jié)點靈活性資源的不同拓撲組合[18]。本文采用附錄A 圖A1 所示的基于背靠背SOP 的柔性互聯(lián)模型,其運行應滿足以下約束條件:

        2.2 靈活性評價指標

        節(jié)點型靈活性資源與網絡型靈活性資源相互協(xié)同配合,利用網架結構提供的傳輸通道完成節(jié)點靈活性資源的不同拓撲組合,最終實現(xiàn)配電網的靈活性供需平衡[9]。一方面,節(jié)點靈活性資源的調節(jié)能力越強,越能適應靈活性需求的不確定變化;另一方面,節(jié)點靈活性資源之間的協(xié)調調度需要暢通的網絡架構作為前提。因此,本文從靈活性資源的調節(jié)能力和傳輸能力兩個方面建立配電網靈活性評價指標。

        2.2.1 靈活性供需平衡指標

        配電網的靈活性來源主要為ESS、SOP 等物理層靈活性資源,而靈活性需求則主要體現(xiàn)為凈負荷的隨機波動。本文定義凈負荷適應率作為配電網靈活性供需平衡指標IFSD來衡量靈活性供應是否可以滿足靈活性需求的能力。IFSD值越大表明靈活性資源越能滿足靈活性需求,配電網整體的靈活性越好。

        式中:IUFSD、IDFSD分別對應一個調度周期內凈負荷增加或減少時靈活性資源可調度裕量與凈負荷變化量比值的總和;分別為t時刻配電網總的向上、向下靈活性調節(jié)能力;T為調度周期內的時段總數(shù),本文的調度周期為24 h,調度時段間隔為1 h;wt為凈負荷在t時刻功率變化的狀態(tài)變量;分別為t、t+1 時刻凈負荷功率大?。沪窫SS為ESS 安裝節(jié)點集合。

        2.2.2 支路靈活充裕度指標

        為達到配電網靈活性供需平衡的目標,除需有充足的節(jié)點靈活性資源提供靈活性供應以外,對網絡靈活性也有一定的要求。為應對凈負荷的隨機波動,靈活性資源必須通過支路進行傳輸,故支路需設定充足的負荷裕度[7]。本文定義支路負荷裕度為配電網支路靈活充裕度指標IBF來反映網絡支路的平均負荷率。IBF值越小表明各支路的負荷裕度越大,配電網支路應對靈活性需求的不確定性變化能力越強。

        式中:ΩB為配電網的支路集合;NB為配電網的支路數(shù)量;Lij,t為支路ij在t時刻的負荷率;Iij,t為支路ij在t時刻流過的電流;為支路ij允許流過電流的最大值。

        3 ESS 與SOP 的三層協(xié)調規(guī)劃

        3.1 三層協(xié)調規(guī)劃模型

        3.1.1 上層模型

        上層模型以ESS 綜合投資成本最小為目標,目標函數(shù)Fup主要包括配電網待規(guī)劃ESS 裝置的等年值投資成本和年維護成本,如下所示。

        式中:CEI為ESS 的等年值投資成本;COME為ESS 的運行維護成本;λ為貼現(xiàn)率;yESS為ESS 的使用年限;ce、cp分別為ESS 單位容量、單位功率的投資成本;S為場景數(shù);分別為待規(guī)劃ESS 額定功率的下限和上限;為待規(guī)劃ESS 額定容量的上限;ηESS為ESS 的年運行維護賈用;為t時段第s個場景下節(jié)點i處ESS 的充放電功率。

        3.1.2 中層模型

        上層模型將ESS 的位置和容量傳輸至中層模型,中層模型以配電網年綜合運行成本最小為目標,對SOP 進行選址定容。中層目標函數(shù)Fmedium主要包括兩部分:SOP 等年值投資成本以及配電網年運維成本。其中,SOP 等年值投資成本包括配電網待規(guī)劃SOP 的等年值投資成本和維護成本,配電網運維成本包括向上級電網購電成本和網損成本,如下所示。

        式中:CSI為SOP 的等年值投資成本;COMS為SOP 年運行維護成本;CPC為向上級主網購電成本;CNLC為網損成本;ΩSOP為SOP 安裝節(jié)點集合;ySOP為SOP 的使用年限;cs為SOP 的單位容量投資成本;為節(jié)點ij之間待安裝的SOP 容量;ηSOP為SOP 的年運行維護賈用;cg為向上級電網購電單價;closs為單位功率網損成本;為t時刻第s個場景下上級主網向配電網注入的有功功率;為t時刻第s個場景下支路ij的網損功率。

        3.1.3 下層模型

        根據(jù)1.2 節(jié)介紹的兩類配電網靈活性評價指標,前者評價節(jié)點靈活性資源的調節(jié)能力,其值越大,表明靈活性資源的調節(jié)能力越強,越能適應靈活性需求的不確定性變化,配電網的整體靈活性越好;后者評價網絡靈活性資源的傳輸能力,其值越小,表明各支路的負荷裕度越大,應對靈活性需求的不確定性變化能力越強。由于在規(guī)劃的過程中是將節(jié)點靈活性和支路靈活性相配合來最大化地發(fā)揮系統(tǒng)靈活性,故系統(tǒng)靈活性的好壞由兩個指標共同決定。兩個指標是相互耦合、相互影響、相互作用的關系。此外,本文的靈活性指標是針對單一系統(tǒng)進行評價的,因此,將下層模型的目標函數(shù)Fdown設置為配電系統(tǒng)在各運行場景下的日平均靈活性最優(yōu)之和。

        式中:IFSD,s和IBF,s分別表示第s個場景下靈活性供需平衡指標和支路靈活充裕度指標的值;ps為第s個場景的概率。

        此外,下層模型除需滿足SOP 的運行約束外,還需滿足潮流約束、功率平衡約束、運行安全約束、ESS 相關約束和靈活性約束,具體表達式見附錄B。

        3.2 考慮風力發(fā)電不確定性的多場景建模

        考慮到風電出力具有強隨機性和波動性,本文以風機為研究對象,提出一種多變量、多時段的風電場景雙向消減框架。先縱向生成單時段漸近場景,再橫向消減優(yōu)化,自動生成反映原始場景統(tǒng)計規(guī)律的風電功率序列場景。

        3.2.1 風電功率單時段場景生成方法

        單一時刻風速不確定性通常采用Weibull 分布描述[19]。本文利用Wasserstein 距離指標推導求解風電出力的S個最優(yōu)分位點的方程:

        式中:c1=vin/c,其中vin為切入風速,c為該風電場的平均風速;c2=(vin/c)(h/ωn),其中h=vn/vin-1,vn為額定風速,ωn為風電機組的額定功率;c3=(kc2)r/(1+r)(1+r)q,其中k為風速波動形狀參數(shù)(一般取k=2),r為Wasserstein 距離指數(shù);q=(k+r)/[(1+r)k];Γ(·)為下不完全伽馬函數(shù)。

        對應分位點zs的概率按下式計算:

        式中:zs表示第s個最優(yōu)分位點;z0表示第0 個最優(yōu)分位點,且z0=-∞;zS+1表示第S+1 個最優(yōu)分位點,且zS+1=+∞;fW(ω)為風電功率的概率密度函數(shù)。

        3.2.2 風電功率多時段場景消減方法

        假設每個時段生成St個分位點作為代表場景,則T個時刻的場景集Ω總規(guī)模N=。顯然,總規(guī)模隨著T的增加呈指數(shù)級增加,會造成維數(shù)災難。因此,本節(jié)將研究如何利用場景生成和消減的方法,將有限個數(shù)的場景組成代表原始場景特征的序列場景。

        為兼顧場景數(shù)據(jù)的相關性及相似度,采用相關損失衡量相關性的偏離程度,并用消減前后概率相似度之差來衡量相似度的變化情況[20]。從空間屬性和隨機特征雙向出發(fā),將場景消減目標函數(shù)設為:

        式中:corrloss(Ω,)為場景集Ω和的相關損失指標;ΔSim(Ω,Ω~ )為概率相似度指標;Dis()為距離指標。

        采用改進的禁忌搜索算法進行場景消減,生成多時段風電功率序列場景。具體步驟見附錄A 圖A2。在每一次消減過程中,需遵循以下原則:

        1)消減前后場景集中不同變量間的相關性損失最小化;

        2)原始場景集與消減場景集之間概率相似度最大化;

        3)在滿足上述原則的同時,將距離指標作為懲罰項,以保證場景集內部場景特征的多樣性。

        3.3 求解方法

        本文所提的SOP 和ESS 三層聯(lián)合規(guī)劃模型屬于大規(guī)?;旌险麛?shù)非線性規(guī)劃問題,無法直接采用求解器進行求解。因此,為將上層、中層模型中的整數(shù)變量與下層模型中的連續(xù)變量解耦,本文采用模擬退火和二階錐規(guī)劃(simulated annealing-secondorder cone programming,SA-SOCP)混合優(yōu)化算法進行求解。其中,模擬退火算法用于獲取上層和中層ESS 和SOP 的選址定容方案,在模擬退火算法的每次迭代過程中,采用錐規(guī)劃求解配電系統(tǒng)在場景下的運行優(yōu)化問題。在下層模型中,由于原始方程是非線性的,需要采用變量替換和凸松弛方法將其轉換成滿足二階錐的形式[21]。SA-SOCP 混合優(yōu)化算法詳細求解過程如附錄A 圖A3 所示。

        4 算例分析

        本文基于改進的IEEE 33 節(jié)點配電系統(tǒng)進行算例分析。本文提出的混合優(yōu)化方法在MATLAB R2014a 調用CPLEX 算法包實現(xiàn)。改進的IEEE 33節(jié)點配電系統(tǒng)具體結構如附錄C 圖C1 所示,其他詳細參數(shù)見文獻[22]。4 臺額定功率為500 kW 的風電機組分別接在節(jié)點10、16、17、30 上。設定該配電網所在區(qū)域風速年變化曲線如附錄C 圖C2 所示。為了預選出ESS 和SOP 較為合適的安裝區(qū)域,根據(jù)配電網集群劃分方法[23]將該配電網劃分為4 個集群,保證單個SOP 安裝在集群之間,待選安裝位置為5 個聯(lián)絡開關,每個集群內部配置1 臺ESS 裝置。向上級電網購電均實行分時電價,其中,峰時段為10:00—12:00、17:00—20:00;平時段為06:00—09:00、13:00—16:00、21:00—24:00;谷時段為01:00—05:00。算例相關參數(shù)如附錄C 表C1所示。

        4.1 不確定運行場景集合

        依據(jù)附錄C 圖C2 風速的年變化曲線,Wasserstein 距離指數(shù)為固定常數(shù),取值為1[24],綜合考慮場景精度和計算效率,設定場景數(shù)S=6[25]。通過求解式(32)得到24 個時刻所對應的代表場景分布情況,如附錄C 圖C3 所示。圖中,每一行對應單個時刻分位點取值情況,每個矩形條的高度代表該分位點對應的概率取值。

        基于每個時段產生的6 個漸進最優(yōu)場景,采用3.2 節(jié)提出的風電場多時段消減方法進行場景消減,生成10 個風電功率序列代表場景,組合成不確定運行場景集合,如附錄C 圖C4 所示。

        4.2 不同規(guī)劃方案的經濟性對比

        為驗證ESS 和SOP 聯(lián)合規(guī)劃的經濟性,本文設置了以下4 種規(guī)劃方案:

        方案1:不安裝SOP 和ESS。

        方案2:安裝SOP,不安裝ESS。

        方案3:安裝ESS,不安裝SOP。

        方案4:同時安裝SOP 和ESS。

        ESS 和SOP 規(guī)劃結果如表1 所示。表中:等年值投資成本包括ESS 和SOP 投資成本和運維成本;配電網運維成本包括向上級主網購電成本和網損成本。不同規(guī)劃方案的經濟性對比如表2 所示。

        表1 SOP 和 ESS 規(guī)劃結果Table 1 Planning results of SOP and ESS

        表2 不同規(guī)劃方案的經濟性對比Table 2 Economy comparison of different planning schemes

        通過方案1 與其他3 種方案對比,說明在配電網中組合安裝ESS 和SOP 可以有效提高配電網經濟效益,從而驗證了ESS 和SOP 協(xié)調規(guī)劃的優(yōu)勢。通過表2 可知,方案4 所提升的經濟效益最多,安裝ESS 和SOP 雖然會產生一定的投資成本,但也大大減少了配電網的運維成本,從而也相應提升了配電網收益。

        4.3 靈活性提升分析

        4.3.1 系統(tǒng)靈活性指標對比

        表3 所示為不同規(guī)劃方案的靈活性指標對比。圖3 所示為方案1、3、4 的靈活性供需平衡指標對比圖。

        表3 不同規(guī)劃方案的指標對比Table 3 Comparison of indices of different planning schemes

        圖3 三種方案下靈活性供需平衡指標對比Fig.3 Comparison of flexibility supply-demand balance indices under three schemes

        由表3 可知,方案3 和4 的靈活性供需平衡指標IFSD的值均大于方案1 和2。這是由于方案3 和4 均配置了節(jié)點型靈活性資源ESS,ESS 通過充放電策略從時間上轉移有功功率,減少負荷峰谷差,滿足凈負荷的靈活性需求,顯著提升了系統(tǒng)的供需平衡能力。結合圖3 可知,方案4 各時刻靈活性供需平衡指標IFSD最優(yōu)。這是因為與方案3 相比,方案4 還配置了SOP,尤其是在中午和晚間兩個負荷需求旺盛時期,配置多種靈活性資源的方案4 的供需平衡能力指標顯著提升。

        方案2 和4 的支路靈活充裕度指標IBF均小于方案1 和3,這是由于方案2 和4 配置了網絡型靈活性資源SOP。SOP 可以通過轉移功率優(yōu)化調整配電網的潮流分布,提高系統(tǒng)應對靈活性需求不確定性的能力,從而達到降低系統(tǒng)網損、減少向上級電網購電成本的目的。

        結合表1 可知,與方案2 和3 相比,方案4 的經濟效益分別提高了12.88 萬元和40.26 萬元。綜合而言,本文所提的SOP 和ESS 協(xié)調規(guī)劃方案更具優(yōu)勢。

        4.3.2 ESS 對配電網靈活性的影響

        圖4 顯示了方案1、3、4 在24 h 周期內的凈負荷變化曲線以及分時定價情況。

        圖4 不同方案下的儲能負荷轉移Fig.4 Load shifting by ESS under three schemes

        結合附錄C 圖C4 可以看出,由于白天風機出力較低,而在10:00—15:00 和17:00—19:00 兩個時段負荷需求旺盛,在分時電價的驅動下,ESS 通過充放電策略將高峰時段的凈負荷轉移到非高峰時段,提高了配電網的靈活性。

        由表2 可知,ESS 通過低儲高發(fā)套利,不僅可以減少配電網向上級電網的購電成本,而且可以減少對外部傳統(tǒng)電源供電的依賴程度。相比單獨配置ESS 的方案3,方案4 考慮了ESS 和SOP 的協(xié)調規(guī)劃,既減少了配置方案的經濟成本,又可以使更多的靈活性資源投入,從而達到優(yōu)化系統(tǒng)運行狀態(tài)的目的。

        4.3.3 SOP 對配電網靈活性的影響

        選取4 種方案在相同場景下的電壓水平進行比較,結果如圖5 所示。

        圖5 4 種方案下的電壓水平對比Fig.5 Comparison of voltage levels under four schemes

        如圖5 所示,方案1 和3 的部分節(jié)點會出現(xiàn)電壓越限的惡劣情況,而方案2 和4 的節(jié)點電壓則不越限。這是由于相比于方案1 和3,方案2 和4 配置了SOP。SOP 既可以轉移有功功率,又可以補償無功功率,且具有電壓調節(jié)能力,以最大限度地發(fā)揮自身的傳輸能力在饋線之間進行功率傳輸,從而提升配電網面對不確定性的承受能力。而ESS 只能從時間上轉移有功功率,無法改善配電網的電壓水平。因此,在配置階段考慮SOP 可以顯著提高配置方案的運行靈活性。

        4.4 算法驗證

        采用SA-SOCP 的混合優(yōu)化算法進行求解,模型的收斂情況如附錄C 圖C5 所示。當模型迭代次數(shù)達到15 次左右時,模型實現(xiàn)收斂。為進一步驗證本文所提的SA-SOCP 混合優(yōu)化算法對于求解SOP和ESS 協(xié)調規(guī)劃問題的有效性,本文直接采用CPLEX 相互調用求解上述問題與本文的混合優(yōu)化算法進行對比,結果如表4 所示。

        表4 不同算法的求解時間對比Table 4 Comparison of solving time of different algorithms

        對于方案1,本文所提的SA-SCOP 混合優(yōu)化算法具有更快的計算速度,求解時間相比于直接采用CPLEX 減少了1 176.7 s。而使用CPLEX 僅能求解方案1,不能求解方案4。由此驗證了本文混合優(yōu)化算法的收斂性和快速性。

        5 結語

        本文綜合考慮ESS 和SOP 作為節(jié)點型和網絡型靈活性資源的特性,提出一種面向新型配電系統(tǒng)靈活性提升的SOP-ESS 三層協(xié)調規(guī)劃模型,并通過改進的IEEE 33 節(jié)點系統(tǒng)進行仿真驗證。所得結論如下:

        1)同時考慮SOP 和ESS 的協(xié)調規(guī)劃,不僅可以優(yōu)化配電網潮流,改善配電網電壓水平,還可以減少網損,在空間和時間上進一步解決能量供需的不平衡問題。

        2)從供需匹配和傳輸通道兩個角度出發(fā),所提靈活性供需平衡指標和支路靈活充裕度指標能夠綜合評估配電網的靈活性,作為優(yōu)化目標能夠制定更合理的SOP 與ESS 配置方案。所提的雙向優(yōu)化方法實現(xiàn)了用少量的場景描述風電的不確定性,所提的SA-SOCP 混合優(yōu)化算法能夠有效提高三層模型求解效率。

        3)本文計及配電網靈活性對SOP 和ESS 協(xié)調規(guī)劃進行研究。下一步的研究工作將考慮源荷不確定性以及多種需求響應模式,進一步研究更多靈活性資源的優(yōu)化調度對提升系統(tǒng)靈活性的影響,并開展源網荷儲一體化規(guī)劃工作。

        本文研究得到中央高?;究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(PA2022GDSK0071)支持,特此感謝!

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

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