劉科研,盛萬興,詹惠瑜,佟博,張璐,唐巍

(1.中國電力科學(xué)研究院有限公司配電技術(shù)中心,北京市 100192;2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,北京市 100091)

0 引 言

高比例分布式電源(distributed generation,DG)和新型用電設(shè)備接入配電網(wǎng),給傳統(tǒng)配電網(wǎng)的安全運(yùn)行帶來更多挑戰(zhàn)。光伏、電動(dòng)汽車等設(shè)備在促進(jìn)能源清潔化的同時(shí),也會(huì)帶來電壓越限、功率波動(dòng)等問題[1]。隨著電力電子技術(shù)的發(fā)展,交直流混合配電網(wǎng)將成為新型電力系統(tǒng)的重要組成部分[2]。與傳統(tǒng)交流配電系統(tǒng)相比,交直流混合配電系統(tǒng)打破了配電網(wǎng)輻射狀運(yùn)行的壁壘,其功率控制更為靈活[3-4],在高比例分布式電源和不確定性負(fù)荷接入的場景下具有更大的優(yōu)勢[5]。隨著源荷設(shè)備的增加,中低壓交互、多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的交直流混合配電網(wǎng)得到多越來越多的關(guān)注,如何實(shí)現(xiàn)臺(tái)區(qū)內(nèi)的功率自治和臺(tái)區(qū)間的協(xié)同功率優(yōu)化,成為亟需解決的問題。

目前,對于交直流混合配電網(wǎng)的功率優(yōu)化問題,已經(jīng)有了較為成熟的研究。文獻(xiàn)[6]考慮配電網(wǎng)電壓變化,及其在安全約束下與儲(chǔ)能經(jīng)濟(jì)運(yùn)行策略間影響關(guān)系,提出了一種配合降壓變壓器及電壓源型換流器(voltage source converter,VSC)調(diào)壓的含儲(chǔ)能交直流配電網(wǎng)日級別經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化方法。文獻(xiàn)[7]通過二階錐松弛將交直流配電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)潮流約束轉(zhuǎn)化為二階錐形式,進(jìn)而提出了基于二階錐規(guī)劃的多時(shí)段日前優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[8]建立了考慮風(fēng)電不確定性的交直流配電網(wǎng)分布式優(yōu)化運(yùn)行模型,并搭建典型的交直流混合配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和分布式優(yōu)化框架。文獻(xiàn)[9]以交直流配電網(wǎng)向上級電網(wǎng)購電成本和系統(tǒng)運(yùn)行成本最小為目標(biāo),建立了交直流配電網(wǎng)儲(chǔ)能與換流站協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。文獻(xiàn)[10]以配電網(wǎng)主體盈利最大為目標(biāo)函數(shù),考慮DG接入、電容器組投切、儲(chǔ)能充放電調(diào)節(jié)、電價(jià)型需求響應(yīng)、VSC運(yùn)行以及網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)等多種約束,建立了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的交直流配電網(wǎng)分布魯棒優(yōu)化調(diào)度模型。為有效適應(yīng)交直流配電網(wǎng)分布式光伏和負(fù)荷不確定性波動(dòng)帶來的電壓安全問題,文獻(xiàn)[11]提出了一種計(jì)及交直流配電網(wǎng)電壓風(fēng)險(xiǎn)感知的優(yōu)化調(diào)度方案。

然而,現(xiàn)有研究中大多針對單一交流和直流線路互聯(lián)的情況進(jìn)行功率優(yōu)化,對于多臺(tái)區(qū)、多電壓等級的交直流配電網(wǎng)功率交互研究尚不充分。文獻(xiàn)[12]計(jì)及分布式電源和負(fù)荷的不確定性建立源荷概率分布模型進(jìn)行隨機(jī)潮流計(jì)算,并提出一種免疫混沌雜交粒子群優(yōu)化算法用于求解交直流配電網(wǎng)電壓優(yōu)化模型。但其只考慮了單一電壓等級下一交一直互聯(lián)的情況,并未分析多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的場景。文獻(xiàn)[13]將含柔性變電站的交直流配電網(wǎng)系統(tǒng)解耦為中壓交流子系統(tǒng)、中壓直流子系統(tǒng)、低壓交流子系統(tǒng)、低壓直流子系統(tǒng)和柔性變電站子系統(tǒng)等可獨(dú)立優(yōu)化調(diào)度的子系統(tǒng),并建立各子系統(tǒng)的二階錐優(yōu)化調(diào)度模型,但錐轉(zhuǎn)化要求目標(biāo)函數(shù)必須為支路電流的增函數(shù),因此目標(biāo)函數(shù)僅考慮了運(yùn)行成本,并未考慮源荷不確定性造成的電壓波動(dòng)問題。文獻(xiàn)[14]計(jì)及風(fēng)電和光伏出力在空間上的相關(guān)性,提出基于場景分析法的優(yōu)化調(diào)度模型,并提出基于二階錐松弛技術(shù)和線性逼近法的逐次凸逼近規(guī)劃模型進(jìn)行求解,然而其并未考慮電動(dòng)汽車等靈活性負(fù)荷的特點(diǎn),且未計(jì)及儲(chǔ)能在交直流配電網(wǎng)中發(fā)揮的重要作用。綜上所述,對于多電壓等級、多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的交直儲(chǔ)混合配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度,仍是需要進(jìn)一步研究的問題。

針對上述不足,本文提出考慮多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的中低壓交直流混合配電網(wǎng)功率雙層協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法。將交直流配電網(wǎng)功率優(yōu)化問題分為中壓上層優(yōu)化和低壓下層優(yōu)化問題。其中,下層低壓臺(tái)區(qū)內(nèi)功率優(yōu)化調(diào)度模型以運(yùn)行成本最小為目標(biāo),得到各個(gè)區(qū)域內(nèi)儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車充放電策略;上層中壓優(yōu)化調(diào)度模型以系統(tǒng)綜合電壓偏差最小、綜合運(yùn)行成本最小為目標(biāo),得到互聯(lián)換流器的功率交換方案。上、下層之間以功率和電壓作為耦合變量進(jìn)行交互,并以此進(jìn)行迭代優(yōu)化直至中壓系統(tǒng)和各個(gè)低壓子系統(tǒng)全部收斂。上、下層分別采用多目標(biāo)遺傳算法和二階錐優(yōu)化方法進(jìn)行求解。最后,通過算例驗(yàn)證所提方法在多臺(tái)區(qū)互聯(lián)交直流系統(tǒng)功率優(yōu)化中的有效性。

1 多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的中低壓交直流混合配電網(wǎng)

“雙碳”目標(biāo)下,為提高可再生能源消納率和系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益,含高比例新型源荷設(shè)備的交直流混合配電網(wǎng)將成為配電系統(tǒng)的新發(fā)展趨勢,中低壓協(xié)調(diào)、多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的新型配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)得到越來越多的關(guān)注。交直流配電網(wǎng)功率調(diào)控手段靈活,特別是在接入光伏、儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車等設(shè)備后,源網(wǎng)荷儲(chǔ)間的功率協(xié)調(diào)成為亟需研究的問題。因此,本文對多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的中低壓交直流混合配電網(wǎng)進(jìn)行雙層協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度,以提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和可再生能源消納能力。

1.1 多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的交直流混合配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的中低壓交直流配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,其中A、B、C為3個(gè)低壓臺(tái)區(qū),A、C為直流臺(tái)區(qū),B為交流臺(tái)區(qū),共同接在中壓交流10 kV線路上。3個(gè)臺(tái)區(qū)接有光伏、電動(dòng)汽車、5G基站、儲(chǔ)能等不同特性的源荷設(shè)備,臺(tái)區(qū)之間通過交直流換流器互聯(lián),可實(shí)現(xiàn)功率的轉(zhuǎn)供。

上述交直流混合配電網(wǎng)中,低壓臺(tái)區(qū)內(nèi)包含分布式光伏(photovoltaic,PV)、電動(dòng)汽車(electric vehicle,EV)、儲(chǔ)能(energy storage system,ESS)、5G基站(5G base station,BS)等設(shè)備,其中獨(dú)立儲(chǔ)能系統(tǒng)和基站備用儲(chǔ)能系統(tǒng)均可作為可調(diào)度電源,電動(dòng)汽車可通過V2G(vehicle to grid)技術(shù)參與電網(wǎng)調(diào)度。光伏發(fā)電電能一方面可直接用作負(fù)荷供電,另一方面可通過儲(chǔ)能進(jìn)行存儲(chǔ)。系統(tǒng)的調(diào)度框架如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)調(diào)度框架Fig.2 System scheduling framework

如圖2所示,調(diào)度中心收集中壓系統(tǒng)和低壓系統(tǒng)的負(fù)荷分布情況及系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù),首先針對各個(gè)臺(tái)區(qū)的源荷特性,優(yōu)化低壓臺(tái)區(qū)的儲(chǔ)能充放電策略和電動(dòng)汽車V2G策略,實(shí)現(xiàn)低壓層的各個(gè)子區(qū)域功率優(yōu)化。其次,收集中壓臺(tái)區(qū)的負(fù)荷情況和運(yùn)行參數(shù),并將各個(gè)低壓臺(tái)區(qū)的優(yōu)化參數(shù)作為已知量,共同參與中壓層各個(gè)換流器的功率優(yōu)化。完成第一輪優(yōu)化計(jì)算后,中壓優(yōu)化結(jié)果中的節(jié)點(diǎn)電壓和注入功率值,將傳遞給各個(gè)低壓臺(tái)區(qū),進(jìn)行子區(qū)域的第二輪優(yōu)化,以此進(jìn)行迭代直至收斂或達(dá)到最大迭代次數(shù)。

1.2 多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的中低壓交直流配電網(wǎng)分析與建模

1.2.1 低壓臺(tái)區(qū)分析及建模

1)分布式光伏。

光伏通過光伏陣列將太陽能轉(zhuǎn)化成電能,其輸出功率和光照強(qiáng)度近似滿足線性關(guān)系,假設(shè)太陽能光伏陣列有M個(gè)電池組件,每個(gè)組件的面積和光電轉(zhuǎn)換效率為Am和ηm(m=1,2,…,M),則太陽能光伏陣列總輸出功率PPV表達(dá)式為[15]:

PPV=rAη

(1)

式中:A、η分別為光伏陣列總面積和光伏電池板的光電轉(zhuǎn)換效率;r為光照強(qiáng)度。

若光伏直接接在直流線路上,則無需逆變設(shè)備,若接在交流線路,則需滿足逆變器容量約束:

(2)

式中:Pinv、Qinv分別為逆變器輸出的有功功率和無功功率;Sinv為逆變器容量。

2)儲(chǔ)能。

圖1所示結(jié)構(gòu)中,共有3處位置裝有儲(chǔ)能設(shè)備。光伏臺(tái)區(qū)的儲(chǔ)能用作儲(chǔ)存光伏電能,5G基站所在臺(tái)區(qū)的儲(chǔ)能用作基站的備用電源,同時(shí)可參與電網(wǎng)調(diào)度,電動(dòng)汽車充電樁所在臺(tái)區(qū)的儲(chǔ)能可供給電動(dòng)汽車負(fù)荷充電。儲(chǔ)能設(shè)備應(yīng)滿足充放電容量約束:

(3)

此外,還應(yīng)滿足充放電功率限值約束:

(4)

3)5G基站。

5G基站作為新基建背景下的新型負(fù)荷,其用電功率與區(qū)域的通信負(fù)載密切相關(guān),根據(jù)愛立信公司測試結(jié)果,5G基站用電負(fù)荷與通信負(fù)載近似呈一次線性關(guān)系[16]:

Pb=ab+βbTb

(5)

式中:Pb為基站用電負(fù)荷;Tb為基站通信負(fù)載;ab、βb為常系數(shù)。

基站供電量應(yīng)滿足通信需求約束:

(6)

4)電動(dòng)汽車。

由于電動(dòng)汽車的充放電具有隨機(jī)性,因此電動(dòng)汽車參與V2G調(diào)度,需要對其負(fù)荷分布進(jìn)行刻畫。用戶行為特性是影響電動(dòng)汽車功率需求的關(guān)鍵因素,包括日行駛里程、出行開始和結(jié)束時(shí)刻。日行駛里程能反映出車輛行駛一天所消耗的電能,一般認(rèn)為出行結(jié)束時(shí)刻即為車輛的開始充電時(shí)刻。

日行駛里程滿足對數(shù)正態(tài)分布,其概率密度函數(shù)fLD為:

(7)

式中:μD為日行駛里程的期望值;σD為日行駛里程的標(biāo)準(zhǔn)差;x為日行駛里程。

以用戶在最后一次出行結(jié)束后的時(shí)刻作為開始充電時(shí)刻,出行開始時(shí)刻的概率密度為:

(8)

式中:μe為充電開始時(shí)刻的期望值;σe為充電開始時(shí)刻的標(biāo)準(zhǔn)差;xe為充電開始時(shí)刻。充電持續(xù)時(shí)間與日行駛距離和百公里耗電量有關(guān),計(jì)算表達(dá)式為:

(9)

式中:T為充電時(shí)長;W為車輛百公里耗能;Pc為充電功率。

臺(tái)區(qū)內(nèi)任一時(shí)刻的充電負(fù)荷,即為該時(shí)刻在樁充電的電動(dòng)汽車數(shù)量乘以充電功率。根據(jù)建模結(jié)果,即可得到電動(dòng)汽車負(fù)荷的概率分布情況,從而為V2G調(diào)度提供參考。

1.2.2 中壓配電網(wǎng)分析及建模

中壓配電網(wǎng)主要對各個(gè)互聯(lián)換流器的傳輸功率進(jìn)行優(yōu)化,本文采用電壓源型換流器,換流器可實(shí)現(xiàn)交直流變換,其單相結(jié)構(gòu)如圖3所示。為便于表述,本文規(guī)定從交流側(cè)流向直流側(cè)為功率正方向。

圖3 電壓源型換流器結(jié)構(gòu)Fig.3 Topology of VSC

圖3中:Us∠θs為交流網(wǎng)絡(luò)側(cè)母線S處電壓;Uc∠θc為換流器交流側(cè)母線C處電壓;Yt為換流器復(fù)合導(dǎo)納,表征變壓器等效導(dǎo)納和換流器等值導(dǎo)納。交流網(wǎng)絡(luò)母線S處的注入功率Ps和Qs為:

(10)

式中:Gt為換流器復(fù)合電導(dǎo);Bt為換流器復(fù)合電納;Δθsc=θs-θc。

換流器交流側(cè)C處的注入功率Pc、Qc為:

(11)

在VSC直流側(cè),VSC注入直流網(wǎng)絡(luò)的有功功率Pc,dc為:

Pc,dc=Pc-Pc,loss

(12)

式中:Pc,loss為換流器的損耗功率。采用廣義換流器損耗計(jì)算模型:

(13)

(14)

式中:Ic為VSC交流側(cè)電流,由交流側(cè)流向VSC為正方向;SN為VSC的額定容量;Ud為直流側(cè)電壓;Uc為VSC交流側(cè)電壓。

2 多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的中低壓交直流配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

為提高中低壓交直流混合配電網(wǎng)的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性并降低系統(tǒng)的電壓波動(dòng),實(shí)現(xiàn)中低壓交直流配電網(wǎng)的協(xié)同優(yōu)化,本文建立雙層優(yōu)化模型,以節(jié)點(diǎn)電壓和功率作為交互變量,通過上層中壓模型和下層低壓模型迭代求解,直至中低壓系統(tǒng)均達(dá)到收斂,實(shí)現(xiàn)中壓系統(tǒng)和各個(gè)低壓子系統(tǒng)的全局優(yōu)化。

2.1 低壓臺(tái)區(qū)功率優(yōu)化調(diào)度模型

低壓臺(tái)區(qū)功率優(yōu)化以系統(tǒng)綜合成本最小為目標(biāo),成本主要包括購電成本、棄光成本、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行損耗成本和儲(chǔ)能調(diào)度成本。目標(biāo)函數(shù)可表示為:

minClow=Cpur+CPV+Closs+CESS+CEV

(15)

式中:Clow為低壓臺(tái)區(qū)總成本;Cpur為向上級電網(wǎng)購電成本;CPV為光伏棄光成本;Closs為交直流系統(tǒng)運(yùn)行損耗成本;CESS為儲(chǔ)能充放電成本;CEV為調(diào)度電動(dòng)汽車放電成本[17]。各個(gè)成本計(jì)算公式為:

Cpur=ωtEt

(16)

CPV=ωPVEPV

(17)

Closs=ωtPloss,t

(18)

(19)

CEV=ηEV1PEV+ηEV2NEV

(20)

式中:ωt為t時(shí)刻的電價(jià);Et為t時(shí)刻向上級電網(wǎng)的購電量;ωPV為光伏補(bǔ)貼電價(jià);EPV為棄光電量;Ploss,t為t時(shí)刻網(wǎng)損;nESS為調(diào)度周期內(nèi)儲(chǔ)能充放電次數(shù);NESS為儲(chǔ)能壽命內(nèi)允許的總充放電次數(shù);Cinv為壽命內(nèi)的儲(chǔ)能投資成本;ηEV1為調(diào)度電動(dòng)汽車單位功率的電量補(bǔ)償成本;PEV為參與調(diào)度的總功率;ηEV2為改變用戶充電行為的補(bǔ)償成本[18];NEV為參與調(diào)度的電動(dòng)汽車總數(shù)。系統(tǒng)運(yùn)行損耗成本又包括交流系統(tǒng)損耗成本、直流系統(tǒng)損耗成本。

Ploss=Ploss,AC+Ploss,DC+Ploss,VSC

(21)

(22)

式中:Ploss,AC為交流網(wǎng)絡(luò)功率損耗;Ploss,DC為直流網(wǎng)絡(luò)功率損耗;Ploss,VSC為VSC功率損耗;NAC為系統(tǒng)中交流網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù);NDC為系統(tǒng)中直流網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù);Ω(i)為節(jié)點(diǎn)i相鄰節(jié)點(diǎn)的集合;rij,AC為交流支路ij的電阻;rij,DC為直流支路ij的電阻;Iij,AC為流過交流支路ij的電流值的平方;Iij,DC為流過直流支路ij的電流值的平方。

約束條件主要包括1.2節(jié)中設(shè)備運(yùn)行約束,此外還應(yīng)包括電網(wǎng)安全運(yùn)行約束:

(23)

式中:Pac,i、Qac,i分別為交流系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)i注入的有功功率和無功功率;Gac,ij、Bij、θij分別為交流系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的電導(dǎo)、電納和電壓相位差;Uac,i、Uac,j分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值;Pdc,i為直流系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)i的注入有功功率;Udc,i、Udc,j分別為直流系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值;Gdc,ij為直流系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的電導(dǎo)。

且節(jié)點(diǎn)電壓、支路功率應(yīng)滿足限制約束:

Umin≤Ui≤Umax

(24)

Pmin≤Pij≤Pmax

(25)

2.2 中壓配電網(wǎng)功率優(yōu)化調(diào)度模型

中壓交直流配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度以系統(tǒng)綜合電壓偏差最小,綜合成本最小為目標(biāo),優(yōu)化變量為各個(gè)換流器的有功功率和無功功率。目標(biāo)函數(shù)可表示為:

(26)

(27)

約束條件有換流器運(yùn)行約束:

(28)

此外,還有式(23)—(25)所示的電網(wǎng)安全運(yùn)行約束。

3 求解方法

3.1 中壓配電網(wǎng)功率優(yōu)化調(diào)度模型

多目標(biāo)問題的數(shù)學(xué)模型可表示為:

(29)

式中:Ψ為決策變量的可行域;fm(x)為第m個(gè)目標(biāo)函數(shù)。對于任意2個(gè)決策變量x1和x2,若求解問題為最小化問題,那么當(dāng)且僅當(dāng)滿足式(30)時(shí),稱x1支配x2[19-20]。

fm(x1)

(30)

若對于決策變量xa∈Ψ,其不被解空間內(nèi)的任意解支配,則稱xa∈Ψ為該多目標(biāo)問題的非劣解或Pareto最優(yōu)解。所有Pareto最優(yōu)解對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)向量集合稱為Pareto前沿。因此,求解多目標(biāo)問題的本質(zhì)是找到Pareto前沿,并在其中選取最優(yōu)解[21-22]。

由于各目標(biāo)函數(shù)相互制約、相互競爭、沒有可比較性,所以需要在Pareto最優(yōu)解集中找到一組折中解作為最優(yōu)結(jié)果。本文采用對所有目標(biāo)函數(shù)均衡考慮的決策方法將各個(gè)Pareto最優(yōu)解對應(yīng)的多個(gè)目標(biāo)函數(shù)值轉(zhuǎn)化為單個(gè)進(jìn)行比較。一個(gè)Pareto最優(yōu)解每個(gè)目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算公式為[23-24]:

(31)

式中:fi,j為第i個(gè)Pareto最優(yōu)解的第j個(gè)目標(biāo)函數(shù)值;fmax,j和fmin,j分別為Pareto解集中第j個(gè)目標(biāo)函數(shù)的最大值和最小值。對于第i個(gè)Pareto最優(yōu)解,其標(biāo)準(zhǔn)化適應(yīng)度函數(shù)為[25-26]:

(32)

式中:Q為目標(biāo)函數(shù)的維度。

3.2 中低壓交直流配電網(wǎng)優(yōu)化求解步驟

采用交替迭代的方法對上述雙層模型進(jìn)行求解,上、下層通過邊界變量P、Q、V進(jìn)行耦合。首先對低壓配電網(wǎng)優(yōu)化問題求解,得到下層問題的初始最優(yōu)解,將下層求得的低壓配電網(wǎng)狀態(tài)變量返回上層。中壓配電網(wǎng)以下層運(yùn)行狀態(tài)作為已知量,進(jìn)行上層優(yōu)化。上述模型的求解流程如圖4所示。

圖4 模型求解流程Fig.4 Flow chart of model solution

4 算例分析

4.1 算例背景

本文采用IEEE 33節(jié)點(diǎn)中壓算例系統(tǒng)和14節(jié)點(diǎn)低壓算例系統(tǒng)作為仿真背景,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖5所示。其中,中壓系統(tǒng)電壓等級為12.66 kV,低壓系統(tǒng)電壓等級為380 V。設(shè)定中壓系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)10、25、33分別為光伏、電動(dòng)汽車、5G基站接入的臺(tái)區(qū),節(jié)點(diǎn)10為直流臺(tái)區(qū)A,節(jié)點(diǎn)25、節(jié)點(diǎn)33為交流臺(tái)區(qū)B和C。交直流臺(tái)區(qū)之間通過換流器進(jìn)行互聯(lián),VSC額定容量均為100 kV·A。A臺(tái)區(qū)中,除普通負(fù)荷外,光伏分別接入在節(jié)點(diǎn)1—5、節(jié)點(diǎn)10—14,每個(gè)節(jié)點(diǎn)光伏額定功率為5 kW,具體出力可根據(jù)式(1)進(jìn)行計(jì)算;儲(chǔ)能集中配置在節(jié)點(diǎn)5,最大容量為100 kW·h,最大充放電功率為40 kW,充放電效率為0.9;臺(tái)區(qū)B中,電動(dòng)汽車充電樁接在節(jié)點(diǎn)7—10,單臺(tái)充電樁額定功率為7 kW,儲(chǔ)能安裝在節(jié)點(diǎn)7,參數(shù)設(shè)定同臺(tái)區(qū)A;臺(tái)區(qū)C中,5G基站安裝在節(jié)點(diǎn)1—4、節(jié)點(diǎn)9—11,功率按照與通信負(fù)載的關(guān)系計(jì)算,儲(chǔ)能安裝在節(jié)點(diǎn)10,參數(shù)設(shè)定同上。

圖5 算例拓?fù)銯ig.5 Topology of case study

采用數(shù)學(xué)優(yōu)化軟件Matlab R2016a作為平臺(tái)對本文所提方法進(jìn)行驗(yàn)證。硬件環(huán)境為英特爾四核i5-1155G7．4.5 GHz。遺傳算法采用二進(jìn)制編碼方式對換流器功率進(jìn)行編碼,設(shè)定種群最大迭代次數(shù)Tmax為100,種群總數(shù)Pop為100,交叉變異率為0.8,收斂精度ε為0.01。

中壓配電網(wǎng)總基礎(chǔ)負(fù)荷見附錄表A1,夏季典型日臺(tái)區(qū)A、B、C的光伏、電動(dòng)汽車、5G基站、居民負(fù)荷的出力曲線如圖6所示。低壓臺(tái)區(qū)電價(jià)如表1所示。

表1 臺(tái)區(qū)電價(jià)情況Table 1 Electricity price of courts

圖6 光伏和負(fù)荷曲線Fig.6 PV and load curve

為驗(yàn)證本文所提方法在降低系統(tǒng)運(yùn)行成本、平抑電壓波動(dòng)和提高可再生能源消納率方面的有效性,設(shè)置3種優(yōu)化方案進(jìn)行對比分析:

方案1：中低壓系統(tǒng)分別進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,且低壓臺(tái)區(qū)之間無互聯(lián);

方案2：中低壓系統(tǒng)分別進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,低壓子系統(tǒng)之間通過換流器連接,可進(jìn)行功率交互;

方案3：中低壓系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化調(diào)度,低壓子系統(tǒng)之間通過換流器連接,可進(jìn)行功率交互,且中壓系統(tǒng)可根據(jù)低壓系統(tǒng)進(jìn)行功率分配調(diào)整。

4.2 不同方案調(diào)度結(jié)果分析

4.2.1 系統(tǒng)調(diào)度結(jié)果分析

不同方案下,各個(gè)臺(tái)區(qū)儲(chǔ)能的充放電情況如圖7所示。

圖7 儲(chǔ)能充放電策略Fig.7 Energy storage charging and discharging strategy

7號(hào)充電樁電動(dòng)汽車的調(diào)度方案如圖8所示,其余充電樁充放電情況及數(shù)據(jù)見附錄圖A1。

圖8 7號(hào)充電樁電動(dòng)汽車調(diào)度方案Fig.8 EV charging and discharging strategy of No.7 charging station

不同方案下,各個(gè)換流器流過的功率情況如圖9所示。

圖9 VSC功率流動(dòng)情況Fig.9 Power flow of VSC

對比上述調(diào)度結(jié)果可以看出,方案1不考慮低壓臺(tái)區(qū)之間的功率轉(zhuǎn)供,無法實(shí)現(xiàn)臺(tái)區(qū)之間的源荷互補(bǔ)。

對于接入大量光伏的臺(tái)區(qū)A,正午時(shí)刻光伏大發(fā),然而由于缺少功率轉(zhuǎn)移途徑,盡管方案1的儲(chǔ)能在12:00的充電功率達(dá)到25.65 kW,仍然無法通過本地負(fù)荷和儲(chǔ)能完全消納光伏功率,導(dǎo)致?lián)Q流器1出現(xiàn)了功率返送。方案2通過換流器實(shí)現(xiàn)低壓臺(tái)區(qū)間的互聯(lián),在正午光伏無法消納的時(shí)段,可通過換流器2、3進(jìn)行功率轉(zhuǎn)供,既實(shí)現(xiàn)了臺(tái)區(qū)A的光伏消納,同時(shí)可以供給臺(tái)區(qū)B、C的負(fù)荷。然而方案2未考慮中低壓之間的交互,中壓配電網(wǎng)無法根據(jù)低壓臺(tái)區(qū)情況調(diào)整換流器功率,臺(tái)區(qū)互補(bǔ)的優(yōu)勢無法得到充分發(fā)揮。方案3通過中低壓協(xié)同進(jìn)行優(yōu)化,儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車的調(diào)度方案與換流器的交互功率得到了有效配合,充分實(shí)現(xiàn)了源荷互補(bǔ)。

4.2.2 系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)成本分析

不同方案下低壓臺(tái)區(qū)各項(xiàng)成本情況如表2所示。中壓配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)損耗及電壓偏差情況如表3所示。

表2 不同方案成本對比Table 2 Comparision of total cost under different cases

表3 中壓配電網(wǎng)損耗及電壓偏差對比Table 3 Power loss and voltage deviation of mid-voltage distribution network under different cases

由上述結(jié)果可知,方案1臺(tái)區(qū)間無功率轉(zhuǎn)供,會(huì)造成76 kW的光伏資源浪費(fèi),從而導(dǎo)致臺(tái)區(qū)總體向上級電網(wǎng)購電的成本增加,且由于光伏所在臺(tái)區(qū)的電壓升高,造成系統(tǒng)綜合電壓偏差較大;方案2考慮臺(tái)區(qū)互聯(lián),將光伏功率充分用于其他臺(tái)區(qū)的負(fù)荷供電,使低壓總調(diào)度成本降低了29.6%,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)損耗降低了22.1%;方案3在通過低壓臺(tái)區(qū)互聯(lián)提高光伏消納能力的同時(shí),中低壓調(diào)度策略之間可以實(shí)現(xiàn)靈活協(xié)調(diào),盡管電動(dòng)汽車調(diào)度成本略微增加,但低壓總調(diào)度成本降低了31.4%,中壓網(wǎng)絡(luò)損耗降低了26.3%,有效提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益。

4.2.3 系統(tǒng)電壓分析

不同方案下,系統(tǒng)在典型日內(nèi)的峰谷差如表4所示。3種方案下,中壓配電網(wǎng)在調(diào)度日內(nèi)的電壓分布如圖10所示。

表4 不同方案峰谷差Table 4 Peak valley difference under different cases

圖10 節(jié)點(diǎn)電壓分布情況Fig.10 System node voltage

由表4可知,相較于調(diào)控前和方案1,方案3的峰谷差分別降低了25.42%和22.51%。由不同方案的電壓分布結(jié)果可知,方案1由于缺乏光伏消納手段,在正午光伏大發(fā)時(shí)刻,節(jié)點(diǎn)10的電壓標(biāo)幺值達(dá)到了1.076 pu,節(jié)點(diǎn)11的電壓標(biāo)幺值達(dá)到1.073 pu,均超過了電壓上限,且系統(tǒng)電壓波動(dòng)明顯。方案2通過換流器進(jìn)行功率轉(zhuǎn)供,使得正午時(shí)刻的光伏功率得以轉(zhuǎn)供給其他臺(tái)區(qū),節(jié)點(diǎn)10和節(jié)點(diǎn)11電壓分別降至1.025和1.021 pu,然而由于中低壓之間缺乏交互導(dǎo)致不同電壓等級的調(diào)控手段難以實(shí)現(xiàn)有效配合,系統(tǒng)電壓仍存在較大波動(dòng)。方案3通過中低壓協(xié)同優(yōu)化,有效降低了光伏臺(tái)區(qū)所在節(jié)點(diǎn)的電壓,系統(tǒng)最高電壓值相對方案1降低了5.85%,且系統(tǒng)電壓綜合偏差相較方案1降低了25.53%。

4.2.4 可再生能源消納能力分析

臺(tái)區(qū)A作為光伏接入臺(tái)區(qū),其光伏消納能力除了受到本臺(tái)區(qū)負(fù)荷水平限制,同時(shí)也受到網(wǎng)架結(jié)構(gòu)限制。以臺(tái)區(qū)A最高節(jié)點(diǎn)電壓不超過上限值作為約束,計(jì)算不同調(diào)度方案下臺(tái)區(qū)A可接入的光伏最高比例,結(jié)果如圖11所示。

圖11 分布式光伏接入情況Fig.11 PV access capacity

典型日內(nèi)分布式電源的消納總量如表5所示。

表5 分布式光伏消納總量Table 5 PV absorption of different cases

由表5可知,相較于方案1的各自單獨(dú)調(diào)控,方案3中低壓交直流協(xié)調(diào)優(yōu)化使得分布式光伏消納總量提高了18.47%。此外,對于可接入的分布式光伏總量而言,由圖11可知,方案1由于臺(tái)區(qū)之間無互聯(lián),缺乏功率轉(zhuǎn)供手段,當(dāng)光伏接入總量達(dá)到40 kW時(shí),低壓臺(tái)區(qū)A最高節(jié)點(diǎn)電壓即達(dá)到上限值1.05 pu。而方案2考慮低壓臺(tái)區(qū)互聯(lián),方案3進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)中低壓之間的交互協(xié)調(diào),光伏接入最大容量分別達(dá)到80 kW和85 kW。在方案3的調(diào)度策略下,相較于方案1,分布式電源最大接入量提高了112.5%?？梢姳疚乃嵴{(diào)度策略可有效提高光伏消納能力。

5 結(jié) 論

本文考慮分布式光伏、儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車等源荷設(shè)備接入中低壓交直流配電網(wǎng),提出了考慮多臺(tái)區(qū)互聯(lián)的中低壓交直流混合配電網(wǎng)雙層協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法,低壓臺(tái)區(qū)以綜合成本最小為目標(biāo)建立交直流配電網(wǎng)子區(qū)域內(nèi)功率優(yōu)化調(diào)度模型;中壓配電網(wǎng)以系統(tǒng)綜合電壓偏差最小、綜合運(yùn)行成本最小為目標(biāo),建立交直流配電網(wǎng)區(qū)域間優(yōu)化調(diào)度模型。最后通過改進(jìn)的IEEE 33節(jié)點(diǎn)算例系統(tǒng)對方法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明,中低壓配電網(wǎng)的協(xié)同優(yōu)化策略可充分發(fā)揮低壓臺(tái)區(qū)柔性互聯(lián)的優(yōu)勢,并通過影響中壓配電網(wǎng)的功率分配實(shí)現(xiàn)中低壓迭代優(yōu)化,從而減小系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗,降低電壓波動(dòng)。未來,隨著中低壓交直流配電網(wǎng)規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大,越來越多的可再生能源和新型負(fù)荷將接入配電網(wǎng),如何計(jì)及源荷功率的不確定性進(jìn)行復(fù)雜交直流系統(tǒng)的功率優(yōu)化,將是未來重要的研究方向。

附錄A

圖A1 不同方案電動(dòng)汽車充放電調(diào)度結(jié)果Fig.A1 The schedule results of electric vehicle charging and discharging under different cases

表A1 中壓配電網(wǎng)線路參數(shù)及基礎(chǔ)負(fù)荷Table A1 Line parameters and basic load of medium voltage distribution network