劉文霞，王 舒，張?chǎng)┏蹋趿栾w，樸哲勇，胡 平，韓璟琳，韓旭杉

(1.新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué))，北京 102206；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)，北京 100083；3.國(guó)家電網(wǎng)吉林省電力有限公司，吉林長(zhǎng)春 130000；4. 國(guó)網(wǎng)河北省電力公司，河北石家莊 050000；5.國(guó)家電網(wǎng)甘肅省電力有限公司，甘肅蘭州 730000)

0 引 言

用戶側(cè)分布式光伏電源并網(wǎng)需求的擴(kuò)大以及電力體制改革的深層次推進(jìn)使得配電網(wǎng)公司面臨更大的提質(zhì)增效壓力。儲(chǔ)能和需求側(cè)響應(yīng)等廣義需求側(cè)資源作為配電網(wǎng)可利用的重要資源，可使得電網(wǎng)側(cè)與需求側(cè)的互動(dòng)關(guān)系更為靈活[1]，從而實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)性能優(yōu)化。鑒于此，在規(guī)劃階段，如何充分利用廣義需求側(cè)資源提高配電網(wǎng)投資與運(yùn)行效益，提高設(shè)備資產(chǎn)利用率，對(duì)新電改形勢(shì)下電網(wǎng)公司的良性發(fā)展具有重要意義。

目前，在配電網(wǎng)公司主動(dòng)配置儲(chǔ)能的情景下，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)于儲(chǔ)能容量的規(guī)劃方法已取得大量研究成果。文獻(xiàn)[2]以單電源輻射型線路為對(duì)象，分析了電網(wǎng)正常狀態(tài)下儲(chǔ)能運(yùn)行策略對(duì)于配電網(wǎng)的支撐作用，并研究了以提高削峰填谷能力、改善電壓質(zhì)量等為目標(biāo)的儲(chǔ)能容量多目標(biāo)優(yōu)化配置方法；文獻(xiàn)[3]將上述對(duì)配電網(wǎng)的支撐作用轉(zhuǎn)化為配電網(wǎng)公司的經(jīng)濟(jì)效益，采用經(jīng)濟(jì)特性優(yōu)化法，提出了以配電網(wǎng)公司儲(chǔ)能配置綜合效益最優(yōu)為目標(biāo)的儲(chǔ)能容量配置方法；在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[4]分析了儲(chǔ)能在故障狀態(tài)下對(duì)配電網(wǎng)可靠性的貢獻(xiàn)，考慮正常與故障兩狀態(tài)下儲(chǔ)能運(yùn)行策略對(duì)其容量配置結(jié)果的影響，提出了儲(chǔ)能運(yùn)行參數(shù)與配置容量的聯(lián)合優(yōu)化方法。

需求側(cè)響應(yīng)作為改變用戶固有電力消費(fèi)模式的供需互動(dòng)形式，能夠有效緩解供需不平衡，提高電力系統(tǒng)綜合運(yùn)營(yíng)效率，優(yōu)化資源配置[5-6]，是提高配電網(wǎng)運(yùn)行與投資效益的重要資源。需求側(cè)響應(yīng)可處理為一種主動(dòng)參與配電網(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行的電源(即負(fù)荷減少的等效作用)。文獻(xiàn)[6]指出在規(guī)劃中合理考慮需求側(cè)響應(yīng)的影響有助于提高最終方案的總體效益；文獻(xiàn)[7]指出空調(diào)負(fù)荷是進(jìn)行負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)的重要資源，尤其是針對(duì)商業(yè)用戶等生產(chǎn)成本中電力成本所占比例較大的用戶；文獻(xiàn)[8]采用直接控制的方法，構(gòu)建了空調(diào)負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)與光儲(chǔ)協(xié)調(diào)運(yùn)行下的儲(chǔ)能容量的配置模型，說明了利用空調(diào)進(jìn)行激勵(lì)型需求側(cè)響應(yīng)可提高電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益。然而，現(xiàn)階段空調(diào)負(fù)荷需求側(cè)建?；静捎眉?lì)型響應(yīng)[5]，而正常狀態(tài)下不需要配電網(wǎng)公司支付經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)膬r(jià)格型響應(yīng)在配電網(wǎng)儲(chǔ)能配置中的應(yīng)用潛力尚有待挖掘。

綜上，儲(chǔ)能與負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)作為廣義需求側(cè)資源，為間歇性能源并網(wǎng)后配電網(wǎng)的規(guī)劃和運(yùn)行技術(shù)的發(fā)展提供了新思路。本文以存在互聯(lián)的饋線組為研究對(duì)象，考慮保障用戶舒適度與提升用戶用電經(jīng)濟(jì)性的雙重需求，提出了空調(diào)負(fù)荷價(jià)格型響應(yīng)模型；在故障狀態(tài)下，建立了存在互聯(lián)的饋線組內(nèi)廣義需求側(cè)資源協(xié)同調(diào)度的共享機(jī)制；基于以上運(yùn)行策略，改進(jìn)了配電網(wǎng)主動(dòng)運(yùn)行收益模型，并以配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)收益最大化為目標(biāo)，開展了配電網(wǎng)需求側(cè)電價(jià)、儲(chǔ)能運(yùn)行策略與儲(chǔ)能配置的聯(lián)合優(yōu)化，達(dá)到以主動(dòng)運(yùn)行提高資產(chǎn)利用率的最終目標(biāo)。

1 電網(wǎng)正常與故障狀態(tài)下廣義需求側(cè)資源出力模型

本文以存在互聯(lián)的饋線組中部分用戶配置分散式、小容量光伏并利用分體式變頻空調(diào)參與負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)，以提高用電經(jīng)濟(jì)性；配電網(wǎng)公司在饋線末端投資建設(shè)儲(chǔ)能，并結(jié)合電網(wǎng)中友好負(fù)荷作為廣義需求側(cè)資源[9]開展主動(dòng)運(yùn)行，以提升電網(wǎng)運(yùn)行效益和設(shè)備利用水平為研究場(chǎng)景。提高設(shè)備的利用水平，減少配電網(wǎng)的冗余配置，必須充分發(fā)掘故障狀態(tài)下廣義需求側(cè)資源的應(yīng)用價(jià)值，由此，本文中廣義需求側(cè)資源的模型分類如圖1所示。

圖1 廣義需求側(cè)資源分類Fig.1 Generalized demand side resource classification

1.1 基于Auto-DR的空調(diào)負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)模型

1.1.1 空調(diào)負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)實(shí)現(xiàn)模式

為充分挖掘用戶側(cè)負(fù)荷響應(yīng)潛力與響應(yīng)能力，克服頻繁響應(yīng)而產(chǎn)生的“響應(yīng)疲勞”問題，國(guó)際上提出了Auto-DR的概念[10-11]。本文基于Auto-DR，提出了用戶需求側(cè)響應(yīng)終端(users side response terminal，USRT)的功能模型，即實(shí)時(shí)接收配電網(wǎng)需求側(cè)電價(jià)、用戶溫度需求以及溫度變化信息，并根據(jù)配電網(wǎng)正常與故障狀態(tài)下不同的決策方式對(duì)空調(diào)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)控，其工作流程如圖2所示。

圖2 USRT工作流程Fig.2 USRT workflow

1.1.2 正常狀態(tài)下價(jià)格型空調(diào)響應(yīng)模型

配電網(wǎng)正常狀態(tài)下，USRT在保障用戶舒適度的基礎(chǔ)上，以提升用電經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)，根據(jù)電價(jià)以及溫度波動(dòng)情況調(diào)節(jié)空調(diào)出力。本文考慮USRT計(jì)算資源的限制，基于啟發(fā)式滑動(dòng)數(shù)據(jù)窗滾動(dòng)技術(shù)[1]，提出空調(diào)負(fù)荷價(jià)格型響應(yīng)模型，其主要思想為：在多個(gè)響應(yīng)時(shí)段組成的數(shù)據(jù)窗內(nèi)，首先以能夠滿足整個(gè)數(shù)據(jù)窗內(nèi)時(shí)段溫度需求為標(biāo)準(zhǔn)確定數(shù)據(jù)窗內(nèi)第一個(gè)響應(yīng)時(shí)段的空調(diào)備選出力，然后選擇備選出力中經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的出力作為第一個(gè)時(shí)段空調(diào)出力的響應(yīng)結(jié)果。而后數(shù)據(jù)窗依次滑動(dòng)，完成全部時(shí)段的空調(diào)響應(yīng)。

本文以0.5h作為一個(gè)響應(yīng)時(shí)段。由于室內(nèi)溫度具有一定的熱儲(chǔ)特性，所以當(dāng)前時(shí)段空調(diào)出力對(duì)本時(shí)段與下一時(shí)段室內(nèi)溫度均有影響。因此，本文中兩個(gè)相鄰的響應(yīng)時(shí)段組成一個(gè)數(shù)據(jù)窗。具體響應(yīng)流程如下：

① 數(shù)據(jù)初始化: 讀入數(shù)據(jù)窗內(nèi)負(fù)荷陣列L、配電網(wǎng)需求側(cè)電價(jià)陣列C、光伏電源出力Pv、該用戶對(duì)于室內(nèi)溫度的需求Tmin.in，Tmax.in、室外溫度變化陣列Tout。

② 確定滿足溫度需求的空調(diào)備選檔位：設(shè)當(dāng)前響應(yīng)時(shí)段為第k個(gè)時(shí)段，采用表征空調(diào)熱交換過程的等效熱參數(shù)模型(equivalent thermal parameters model, ETP model)[12]計(jì)算k時(shí)段滿足用戶溫度需求的備選空調(diào)功率檔位，組成陣列Qk，并針對(duì)Qk中每一個(gè)元素Qk(j)，計(jì)算當(dāng)k時(shí)段空調(diào)功率檔位設(shè)定為Qk(j)時(shí)，k+1時(shí)段滿足用戶溫度需求的可選功率檔位，組成陣列Qj,k+1。ETP 模型的計(jì)算公式為

(1)

式中:Tin，t+1表示室內(nèi)溫度，℃；Tout，t+1表示室外溫度，℃；t表示仿真的時(shí)刻，Δt表示仿真的時(shí)間間隔；R表示熱阻參量，℃/W；Ceq表示等效熱容參數(shù)，J/℃；P表示空調(diào)額定的制冷/熱功率，kW；η表示空調(diào)優(yōu)劣性能參數(shù)；q表示變頻空調(diào)的功率狀態(tài)，本文中功率狀態(tài)有停止運(yùn)行、25%啟動(dòng)、50%啟動(dòng)、75%啟動(dòng)以及100%啟動(dòng)5種狀態(tài)，分別對(duì)應(yīng)q的取值為0、0.25、0.5、0.75、1，即為備選空調(diào)的功率檔位。

③ 計(jì)算k時(shí)段備選功率檔位Qk(j)下的平均電價(jià)：根據(jù)k時(shí)段和k+1時(shí)段的電價(jià)與用戶光伏電源出力水平，計(jì)算得到備選檔位Qk(j)下平均電價(jià)，記為Ca,k(j)：

Ca,k(j)=

(2)

式中:C(k)、C(k+1)表示k時(shí)段與k+1時(shí)段的需求側(cè)電價(jià)水平；PV(k)、PV(k+1)表示k時(shí)段與k+1時(shí)段的用戶自配光伏出力；n表示陣列Qj,k+1中的元素個(gè)數(shù)。

④備選檔位中尋優(yōu)確定最佳檔位：選擇備選檔位中平均電價(jià)最低的檔位作為k時(shí)段檔位優(yōu)化結(jié)果。

以上決策方式保證了每一時(shí)段響應(yīng)結(jié)果均滿足用戶對(duì)溫度舒適度的需求，并最大限度地提升了用戶參與負(fù)荷響應(yīng)的經(jīng)濟(jì)效益，符合USRT設(shè)計(jì)定位。

1.1.3 故障狀態(tài)下激勵(lì)型空調(diào)響應(yīng)模型

為充分挖掘故障狀態(tài)下負(fù)荷需求側(cè)資源的貢獻(xiàn)，實(shí)現(xiàn)故障狀態(tài)下饋線組負(fù)荷需求側(cè)資源共享，本文中激勵(lì)型負(fù)荷調(diào)控策略為：當(dāng)饋線組中存在負(fù)荷轉(zhuǎn)供時(shí)，中斷饋線組內(nèi)事前參與項(xiàng)目的用戶空調(diào)負(fù)荷。該策略下，中斷空調(diào)負(fù)荷的責(zé)任在于配電網(wǎng)公司，因此公司需根據(jù)空調(diào)負(fù)荷的斷開時(shí)間對(duì)用戶進(jìn)行經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)木唧w計(jì)算方法為

(3)

式中:Ck,comp表示第k個(gè)用戶獲得的經(jīng)濟(jì)賠償金額；Ntransfer表示故障時(shí)第k個(gè)用戶所在饋線發(fā)生負(fù)荷轉(zhuǎn)供或接納對(duì)端線路的轉(zhuǎn)供負(fù)荷的元件數(shù)目；Pk表示第k個(gè)用戶空調(diào)的額定功率；rj表示第j個(gè)元件的故障持續(xù)時(shí)間；Rdsm表示用戶所在饋線為故障線路或者接納轉(zhuǎn)供負(fù)荷線路的缺供電量評(píng)價(jià)率；λj表示第j個(gè)元件的故障率。

1.2 正常與故障狀態(tài)下的儲(chǔ)能運(yùn)行模型

互聯(lián)的饋線在故障情況下，聯(lián)合調(diào)度各條饋線上的儲(chǔ)能設(shè)備和需求側(cè)資源，可有效縮減每條饋線備用需求，從而提高配電線路利用率。計(jì)及此效用，本文提出儲(chǔ)能在電網(wǎng)故障與正常狀態(tài)下運(yùn)行策略如下：

電網(wǎng)故障狀態(tài)下，當(dāng)故障元件位于計(jì)劃孤島范圍內(nèi)時(shí)，儲(chǔ)能可通過釋放電能對(duì)計(jì)劃孤島范圍內(nèi)負(fù)荷進(jìn)行供電，減少停電負(fù)荷；當(dāng)故障元件位于計(jì)劃孤島范圍外，位于故障饋線的儲(chǔ)能與饋線組內(nèi)其他儲(chǔ)能可通過釋放電能承擔(dān)轉(zhuǎn)供負(fù)荷，提高線路的安全負(fù)載率，降低電網(wǎng)冗余程度。

電網(wǎng)正常狀態(tài)下，合理的儲(chǔ)能充放電策略是降低負(fù)荷曲線峰谷差、提高配電網(wǎng)運(yùn)行效益的關(guān)鍵。本文考慮其優(yōu)化負(fù)荷曲線峰谷特性與低儲(chǔ)高發(fā)獲利的綜合效果，提出一種以追蹤用戶負(fù)荷波動(dòng)與負(fù)荷上下限關(guān)系為主，以追蹤輸電網(wǎng)電價(jià)波動(dòng)與電價(jià)上下限關(guān)系為輔的充放電策略，擴(kuò)大儲(chǔ)能的利用深度。

具體來說，該充放電策略為給定負(fù)荷追蹤上限Pmax、下限Pmin，電價(jià)追蹤上限Cmax、下限Cmin。當(dāng)監(jiān)測(cè)到負(fù)荷波動(dòng)小于Pmin時(shí)，儲(chǔ)能存儲(chǔ)電能；當(dāng)監(jiān)測(cè)到負(fù)荷波動(dòng)大于Pmax時(shí)，儲(chǔ)能釋放電能；當(dāng)負(fù)荷波動(dòng)大于Pmin且小于Pmax時(shí)，儲(chǔ)能追蹤輸電網(wǎng)電價(jià)：即輸電網(wǎng)電價(jià)低于Cmin時(shí)，儲(chǔ)能存儲(chǔ)電能；輸電網(wǎng)電價(jià)高于Cmax時(shí)，儲(chǔ)能釋放電能；其余情況儲(chǔ)能處于浮充狀態(tài)。負(fù)荷追蹤與電價(jià)追蹤限值的具體計(jì)算公式為

(4)

式中:X分別表示用戶負(fù)荷或輸電網(wǎng)電價(jià)，當(dāng)X表示用戶負(fù)荷量時(shí)，Xmax以及Xmin分別表示負(fù)荷追蹤上下限，當(dāng)X表示輸電網(wǎng)電價(jià)時(shí)，Xmax以及Xmin分別表示電價(jià)追蹤上下限；n表示選取的統(tǒng)計(jì)點(diǎn)位總數(shù)；Xmax與Xmin分別表示負(fù)荷需求量以及輸電網(wǎng)電價(jià)的上限與下限；xn,max與xn,min表示統(tǒng)計(jì)期間X的最大值與最小值；hmax與hmin表示閾值上下限設(shè)置的比例參數(shù), 包括輸電網(wǎng)電價(jià)上限參數(shù)hc,max、輸電網(wǎng)電價(jià)下限參數(shù)hc,min、用戶負(fù)荷上限參數(shù)hl,max、用戶負(fù)荷下限參數(shù)hl,min。

值得注意的是，為保證系統(tǒng)故障時(shí)，儲(chǔ)能存儲(chǔ)有足夠的電能為孤島內(nèi)負(fù)荷以及轉(zhuǎn)供負(fù)荷供電，需設(shè)定儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)(state of charge，SOC)的下限SOCmin；同時(shí)受儲(chǔ)能電池物理特性影響，SOC需設(shè)定上限SOCmax。儲(chǔ)能必須在SOC滿足以上限制的基礎(chǔ)上進(jìn)行充放電。綜上，儲(chǔ)能在電網(wǎng)正常狀態(tài)下充放電策略的具體流程如圖3所示。

圖3 電網(wǎng)正常狀態(tài)下儲(chǔ)能充放電策略Fig.3 The charge and discharge strategy under normal conditions

2 電價(jià)、儲(chǔ)能運(yùn)行策略與儲(chǔ)能配置的聯(lián)合優(yōu)化

本文將廣義需求側(cè)在故障狀態(tài)下對(duì)供電可靠性和線路安全負(fù)載率的貢獻(xiàn)折算為經(jīng)濟(jì)效益，通過儲(chǔ)能的優(yōu)化配置以及廣義需求側(cè)資源的協(xié)調(diào)運(yùn)行實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)公司經(jīng)濟(jì)效益最大化。配電網(wǎng)電價(jià)影響空調(diào)負(fù)荷的響應(yīng)結(jié)果即負(fù)荷曲線的形狀，儲(chǔ)能在正常狀態(tài)下的運(yùn)行參數(shù)決定儲(chǔ)能的效用，儲(chǔ)能效用與負(fù)荷曲線的形狀綜合影響儲(chǔ)能的配置結(jié)果。因此，本文以配電網(wǎng)需求側(cè)電價(jià)、儲(chǔ)能在電網(wǎng)正常狀態(tài)下運(yùn)行參數(shù)hc，max、hc，min、hl，max、hl,min、SOCmin以及儲(chǔ)能配置參數(shù)為優(yōu)化變量，進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。

2.1 目標(biāo)函數(shù)

電網(wǎng)公司經(jīng)濟(jì)效益最大化可表示為由配電網(wǎng)公司配置廣義需求側(cè)資源引起的增量收益與增量成本差值最大化。增量成本來源于包含儲(chǔ)能配置投資和后期運(yùn)維的全壽命周期成本以及配電網(wǎng)中斷空調(diào)供電時(shí)補(bǔ)償用戶的成本。增量收益來源于正常與故障兩狀態(tài)，其具體分類如圖4所示。

圖4 配電網(wǎng)公司增量收益分類Fig.4 Distribution network company incremental revenue classification

因此，目標(biāo)函數(shù)可表示為

maxF=Bdir+Bdel+Benv+Brel-Ctol-Cdsm

(5)

式中:F表示配電網(wǎng)所獲凈收益；Bdir表示配電網(wǎng)的直接收益；Bdel表示延緩電網(wǎng)升級(jí)改造盈利；Benv表示環(huán)境效益；Brel表示減小停電損失獲利；Ctol表示儲(chǔ)能全壽命周期成本;Cdsm表示配電網(wǎng)中斷空調(diào)負(fù)荷供電時(shí)補(bǔ)償用戶的經(jīng)濟(jì)成本，見式(3)。

文獻(xiàn)[4]以單饋線為研究對(duì)象，給出了配電網(wǎng)公司增量收益模型的計(jì)算方法。以饋線組為研究對(duì)象，考慮負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)、廣義需求側(cè)共享機(jī)制以及孤島范圍內(nèi)線路的連接方式后，文獻(xiàn)中配電網(wǎng)的直接收益、環(huán)境效益以及儲(chǔ)能全壽命周期成本的計(jì)算方法不發(fā)生變化，但延緩電網(wǎng)升級(jí)改造收益以及減少停電損失的計(jì)算方法則不再適用。由此，本文沿用文獻(xiàn)中直接收益、環(huán)境效益以及儲(chǔ)能全壽命周期成本的計(jì)算方法，并提出延緩電網(wǎng)升級(jí)改造收益以及減少停電損失的計(jì)算方法如下。

2.1.1 延緩電網(wǎng)升級(jí)改造

正常狀態(tài)下，饋線組中廣義需求側(cè)資源的協(xié)調(diào)調(diào)度降低了負(fù)荷曲線峰谷差。故障狀態(tài)下，以手拉手饋線組為例，為保證電網(wǎng)的N-1安全準(zhǔn)則，即故障時(shí)兩側(cè)線路上負(fù)荷都能夠完全轉(zhuǎn)供，線路的安全負(fù)載率需設(shè)為50%。而如圖5所示，饋線組配置廣義需求側(cè)資源后，A1發(fā)生如圖5所示故障時(shí)，儲(chǔ)能可通過釋放電能承擔(dān)轉(zhuǎn)供負(fù)荷，負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)可通過削減負(fù)荷減少負(fù)荷轉(zhuǎn)供量，此時(shí)A2所需承擔(dān)的轉(zhuǎn)供負(fù)荷量減少，這使得正常狀態(tài)下A2的線路負(fù)載率可超過50%，線路的安全負(fù)載率提高。

圖5 饋線組故障示意圖Fig.5 Feeder group fault diagram

饋線組中廣義需求側(cè)資源在降低了負(fù)荷曲線峰谷差的同時(shí)，提高了線路安全負(fù)載率，有效延緩了電網(wǎng)的升級(jí)改造。因此，配電網(wǎng)升級(jí)改造延緩的收益由資源配置后的負(fù)荷峰值降低情況以及線路安全負(fù)載率提升情況決定，其具體計(jì)算方法如下：

本文設(shè)ε為年負(fù)荷增長(zhǎng)率，ηp,max與ηn,max分別為廣義需求側(cè)資源配置前后線路安全負(fù)載率，Pp,max與Pn,max分別為配置前后配電網(wǎng)峰值負(fù)荷，Tp與Tn為廣義需求側(cè)資源配置前后當(dāng)前配電網(wǎng)距升級(jí)改造的年限，則可得等式關(guān)系如下：

Pn,max(1+ε)Tn=ηn,maxPT

(6)

Pp,max(1+ε)Tp=ηp,maxPT

(7)

式中:PT表示配電網(wǎng)線路額定輸送功率。

根據(jù)上式可推導(dǎo)得到，電網(wǎng)延緩升級(jí)的年數(shù)Tdel的計(jì)算公式如下式

(8)

式中ηn,max的具體計(jì)算方法為：將儲(chǔ)能等效處理為負(fù)值出力負(fù)荷后，以50%負(fù)載率為起始點(diǎn)，逐步增加線路負(fù)載率，并校驗(yàn)當(dāng)接受對(duì)側(cè)線路峰值負(fù)荷轉(zhuǎn)供時(shí)，線路是否滿足潮流以及電壓約束。當(dāng)負(fù)載率增長(zhǎng)至不再滿足約束時(shí)，臨界的負(fù)載率即為ηn,max。

因此，通過饋線組中廣義需求側(cè)資源的協(xié)調(diào)調(diào)度與共享，延緩電網(wǎng)升級(jí)改造的收益如下式：

(9)

式中:Idis表示電網(wǎng)升級(jí)所需投資;ir代表通貨膨脹率；dr代表貼現(xiàn)率。

2.1.2 減小停電損失獲利

儲(chǔ)能在故障狀態(tài)下，可對(duì)計(jì)劃孤島內(nèi)負(fù)荷進(jìn)行供電，減少配電網(wǎng)公司需支付的用戶停電賠償金額，這部分效益即為減小停電損失獲利。本文采用故障后果分析法計(jì)算該效益，具體公式為

(10)

式中:Nfault表示儲(chǔ)能安裝位置計(jì)劃孤島范圍內(nèi)元件數(shù)；Ej表示第j個(gè)元件故障時(shí)儲(chǔ)能形成孤島所減少的停電損失期望；Nfault,load表示儲(chǔ)能安裝位置計(jì)劃孤島內(nèi)負(fù)荷數(shù)；Pk表示保障用戶電力供應(yīng)所需功率；rj表示第j個(gè)元件的故障平均持續(xù)時(shí)間；ωj,k表示第j個(gè)元件故障時(shí)孤島內(nèi)儲(chǔ)能能否對(duì)第k個(gè)用戶進(jìn)行供電：當(dāng)供電路徑存在時(shí)，ωj,k為1，否則ωj,k為0；Sres表示儲(chǔ)能在電網(wǎng)故障時(shí)的期望剩余電量；λj、μj表示第j個(gè)元件的故障率與修復(fù)率；Rrea表示用戶缺供電量的評(píng)價(jià)率。

2.2 約束條件

① 系統(tǒng)有功功率平衡約束：

(11)

式中:pBES,k表示k時(shí)刻儲(chǔ)能的出力；pDG,k、ptran,k及ploadi,k分別表示k時(shí)刻分布式電源的出力，該級(jí)電網(wǎng)向上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電電量及負(fù)荷點(diǎn)i處的負(fù)荷功率；ploss,k表示系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗；N表示配電網(wǎng)中總的負(fù)荷節(jié)點(diǎn)數(shù)；NDG表示用戶自建光伏的節(jié)點(diǎn)數(shù)目。

② 節(jié)點(diǎn)電壓約束：

Umin≤Ui≤Umax

(12)

式中:Ui表示節(jié)點(diǎn)i處的電壓值;Umin及Umax分別表示電壓下限與電壓上限。

③ 上級(jí)電網(wǎng)輸入功率約束：

0≤ptran,i≤ptran,max

(13)

式中:ptran，max表示上級(jí)電網(wǎng)向配電網(wǎng)傳輸功率的上限。

④ 電價(jià)上下限約束：

Cmin≤C(i)≤Cmax

(14)

式中:Cmin與Cmax表示由配電網(wǎng)公司運(yùn)營(yíng)成本以及國(guó)家相關(guān)部門規(guī)定所決定的電價(jià)上下限。

2.3 基于模擬運(yùn)行仿真的規(guī)劃模型求解

本文采用禁忌搜索-粒子群算法(TS-PSO)和基于典型日運(yùn)行調(diào)度仿真的方法進(jìn)行規(guī)劃模型的求解[13]。TS-PSO算法將“禁忌”與“特赦”思想引入到粒子群算法的搜索更新中，解決了PSO算法所存在的局部搜索能力較弱和早熟收斂問題，既加快了收斂速度又提高了收斂精度，模型求解的具體流程如圖6。

圖6 模型求解的具體流程Fig.6 The specific process of solving the model

3 算例分析

本文以兩條相同的改進(jìn)IEEE-33節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)組成的“手拉手”線路組為例進(jìn)行算例分析，并選擇10號(hào)、20號(hào)、24號(hào)以及28號(hào)節(jié)點(diǎn)作為商業(yè)大用戶配置USRT以及分布式光伏電源，18號(hào)節(jié)點(diǎn)作為儲(chǔ)能配置節(jié)點(diǎn)。饋線組中一條線路的結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 改進(jìn)的IEEE-33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)系統(tǒng)Fig.7 Improved IEEE-33 node power distribution system

3.1 初始參數(shù)值與計(jì)算結(jié)果

本文中年負(fù)荷增長(zhǎng)率取值為1.2%，歸算后基線負(fù)荷(除空調(diào)負(fù)荷外其他負(fù)荷總和)曲線如圖8所示；配電網(wǎng)向上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電電價(jià)采用單一電價(jià)，7:00～22:00實(shí)時(shí)售電價(jià)為優(yōu)化變量，其他時(shí)段電價(jià)為0.7元/kWh，通貨膨脹率為1.6%，貼現(xiàn)率為10%，缺供電量評(píng)價(jià)率統(tǒng)一取值為1 355元/kWh；商業(yè)用戶空調(diào)參數(shù)參照文獻(xiàn)[9]設(shè)置，用戶對(duì)溫度的需求統(tǒng)一設(shè)置為27℃～22℃，儲(chǔ)能參數(shù)參照文獻(xiàn)[4]進(jìn)行設(shè)置。算例中元件的可靠性數(shù)據(jù)參考文獻(xiàn)[14]。

本文將一年分為6個(gè)等長(zhǎng)時(shí)間段，從每個(gè)時(shí)間段中選取典型日溫度作為對(duì)象。典型日溫度如圖9所示。

圖8 用戶基線負(fù)荷曲線Fig.8 User baseline load curve

圖9 典型日溫度曲線Fig.9 Typical day temperature curve

仿真優(yōu)化相關(guān)算法參數(shù)設(shè)定如下：迭代的次數(shù)1 000次；種群大小個(gè)數(shù)50；粒子維數(shù)37；粒子跟蹤自己歷史最優(yōu)值的權(quán)重系數(shù)2；粒子跟蹤群體最優(yōu)值的權(quán)重系數(shù)2；約束因子0.729。

根據(jù)以上數(shù)據(jù)，仿真計(jì)算得到收斂的優(yōu)化結(jié)果：hc，max=0、hc，min=0、hl，max=0.682 6、hl，min=0.424 3、SOCmin=0.24、Sbess=7.021MWh、Pbess=559.077kW，實(shí)時(shí)電價(jià)優(yōu)化結(jié)果如圖10所示。

圖10 實(shí)時(shí)電價(jià)優(yōu)化結(jié)果Fig.10 Real-time electricity price optimization results

3.2 需求側(cè)響應(yīng)對(duì)用戶的影響分析

3.2.1 對(duì)用戶舒適度的影響

用戶USRT根據(jù)實(shí)時(shí)需求側(cè)電價(jià)進(jìn)行響應(yīng)時(shí)，用戶室內(nèi)溫度變化如圖11所示。

圖11 用戶溫度變化Fig.11 User temperature changes

從上圖可知，USRT響應(yīng)結(jié)果滿足用戶溫度需求。外界溫度變化與電價(jià)波動(dòng)的綜合影響使得不同用戶室內(nèi)溫度變化呈現(xiàn)相似的變化趨勢(shì)。

3.2.2 對(duì)用戶用電經(jīng)濟(jì)性的影響

為分析用戶參與響應(yīng)所獲經(jīng)濟(jì)效益，在相同電價(jià)水平下，將本文所提出的調(diào)控方式(方式一)以及根據(jù)該時(shí)段下溫度是否越限確定空調(diào)啟停的調(diào)控方式(方式二)下空調(diào)年電費(fèi)支出(單位：萬(wàn)元)進(jìn)行比較，具體費(fèi)用結(jié)果如圖12所示。

圖12 用戶用電費(fèi)用比較Fig.12 The comparison of user electricity costs

由上圖可以看出，本文所提出的調(diào)控方式下用戶空調(diào)費(fèi)用較低，用戶用電經(jīng)濟(jì)性得到了提升。其中，10號(hào)用戶、20號(hào)用戶、24號(hào)用戶以及28號(hào)用戶電費(fèi)縮減比例分別為9.4%、9.2%、9.1%、10.4%，空調(diào)負(fù)荷額定功率最大的28號(hào)用戶電費(fèi)縮減比例最高。這說明用戶用電費(fèi)用縮減比例與用戶空調(diào)負(fù)荷功率呈現(xiàn)正相關(guān)。

3.3 需求側(cè)資源配置對(duì)儲(chǔ)能配置的影響

在其他參數(shù)不變的基礎(chǔ)上，逐步改變進(jìn)行需求側(cè)響應(yīng)的重要用戶比例，運(yùn)行與配置優(yōu)化結(jié)果如圖13所示。

圖13 不同用戶響應(yīng)比例下儲(chǔ)能配置結(jié)果Fig.13 The results of different user demand side response energy storage configuration

由上圖可知，隨著用戶參與需求側(cè)響應(yīng)比例增加，儲(chǔ)能配置結(jié)果(包括額定容量與額定功率)減少，配置成本降低，同時(shí)配電網(wǎng)公司直接效益減少。這是由于直接效益與儲(chǔ)能配置容量相關(guān)性較強(qiáng)，當(dāng)用戶參與需求側(cè)響應(yīng)后，負(fù)荷曲線峰谷特性得到了調(diào)整，儲(chǔ)能配置減少，直接效益隨之減少。但是，由于延緩電網(wǎng)升級(jí)改造效益、環(huán)境效益以及減少停電損失獲利隨用戶參與比例的增加而增加，配電網(wǎng)公司凈收益增加。

3.4 共享機(jī)制下廣義需求側(cè)資源對(duì)線路利用率的影響

為分析廣義需求側(cè)資源運(yùn)行策略對(duì)線路安全負(fù)載率的影響效果，計(jì)算得到廣義需求側(cè)資源不同配置情況下線路安全負(fù)載率水平如表1所示。

表1 廣義需求側(cè)資源對(duì)于線路利用率的影響

由表1可知，隨著儲(chǔ)能的配置以及用戶參與負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)比例的增加，線路安全負(fù)載率逐步增加。儲(chǔ)能配置后，可承擔(dān)的轉(zhuǎn)供負(fù)荷功率較大，因而對(duì)線路安全負(fù)載率的提升效果更為顯著。這說明線路安全負(fù)載率的提升效果與配電網(wǎng)可調(diào)度的廣義需求側(cè)資源規(guī)模呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文以配電網(wǎng)公司配置廣義需求側(cè)資源所獲得的經(jīng)濟(jì)效益最大化為目標(biāo)，研究了共享機(jī)制下配電網(wǎng)需求側(cè)電價(jià)、儲(chǔ)能運(yùn)行策略及容量的協(xié)調(diào)優(yōu)化。本文的優(yōu)化過程兼顧配置與運(yùn)行參數(shù)，考慮廣義需求側(cè)資源在系統(tǒng)正常運(yùn)行以及故障狀態(tài)下不同的運(yùn)行策略，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用場(chǎng)景、投資主體、建設(shè)目標(biāo)及運(yùn)行策略的統(tǒng)一，通過算例分析表明：①本文所建模型滿足了用戶的舒適度以及用電經(jīng)濟(jì)性的雙重需求；②儲(chǔ)能配置需求，隨用戶參與需求側(cè)響應(yīng)比例的增加而降低，用戶參與正常狀態(tài)下價(jià)格型、故障狀態(tài)下激勵(lì)型的需求側(cè)響應(yīng)可緩解配電網(wǎng)配置儲(chǔ)能壓力；③饋線組內(nèi)部廣義需求側(cè)資源的配置與共享提升了線路的安全負(fù)載率，其提升效果與配置規(guī)模呈現(xiàn)正相關(guān)。

本文的研究?jī)?nèi)容可為配電網(wǎng)需求側(cè)響應(yīng)資源的規(guī)劃利用、儲(chǔ)能裝置運(yùn)行策略優(yōu)化以及實(shí)時(shí)電價(jià)的制定提供參考，具有一定的實(shí)際參考價(jià)值。