田 浩,王可慶,俞 斌,田文輝,宋長(zhǎng)坡,吳肇赟
(1.南京信息工程大學(xué)濱江學(xué)院,無錫 214105;2.電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(清華大學(xué)電機(jī)系),北京 100084)
由于一次能源的短缺及越來越嚴(yán)重的環(huán)境問題,清潔無污染的新能源開始越來越受到重視,并且隨著技術(shù)的發(fā)展越來越多的分布式電源開始接入到配電網(wǎng)中[1-2]。但是,由于高滲透的分布式電源具有強(qiáng)不確定性的特點(diǎn),容易使電網(wǎng)產(chǎn)生電壓波動(dòng)、網(wǎng)損加劇等問題,給電網(wǎng)運(yùn)行和規(guī)劃帶來了極大的挑戰(zhàn)[3]。同時(shí),這些問題也會(huì)導(dǎo)致商業(yè)負(fù)荷、住宅負(fù)荷、工業(yè)負(fù)荷等不同類型的負(fù)荷受到影響,即產(chǎn)生了不同程度的負(fù)荷波動(dòng),從而對(duì)配電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行造成極大的影響。因此,在進(jìn)行分布式電源規(guī)劃時(shí)充分考慮到不同類型負(fù)荷的靜態(tài)電壓特性具有十分重要的意義。
針對(duì)含有分布式電源的配電網(wǎng)規(guī)劃,國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者已經(jīng)從不同角度進(jìn)行了大量研究。文獻(xiàn)[4-6]對(duì)含有分布式電源的配電網(wǎng)規(guī)劃模型及優(yōu)化方法進(jìn)行了研究,為后續(xù)研究提供了思路與方向。文獻(xiàn)[7]建立了一種基于風(fēng)電極限場(chǎng)景的兩階段魯棒規(guī)劃方法,不僅可以使投資與運(yùn)行成本最小,還能最大程度降低風(fēng)電波動(dòng)對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行的影響。文獻(xiàn)[8]則提出了一種雙層模糊隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型對(duì)風(fēng)電接入配電網(wǎng)進(jìn)行規(guī)劃,規(guī)劃過程中將風(fēng)速處理為一個(gè)隨機(jī)模糊變量,降低了風(fēng)電預(yù)測(cè)的誤差。文獻(xiàn)[9]利用機(jī)會(huì)約束方法考慮各方面成本建立了光伏并網(wǎng)規(guī)劃的多目標(biāo)模型,并利用混合智能算法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[10]利用多參數(shù)算法改進(jìn)了傳統(tǒng)的多場(chǎng)景優(yōu)化方法,對(duì)光伏接入電網(wǎng)的容量進(jìn)行評(píng)估,極大地提高了計(jì)算效率。但是上述方法在規(guī)劃過程中只是考慮了單一分布式電源的配電網(wǎng)接入,與實(shí)際中多種分布式電源共同接入配電網(wǎng)存在偏差。
考慮到風(fēng)電及光伏的優(yōu)缺點(diǎn),未來風(fēng)光互補(bǔ)的配電網(wǎng)規(guī)劃將會(huì)是重點(diǎn)發(fā)展方向。文獻(xiàn)[11]提出了一種基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的智能軟開關(guān)SOP(soft open point)優(yōu)化配置方法,利用SOP與分布式能源之間的強(qiáng)耦合性規(guī)劃運(yùn)行更靈活可靠的配電網(wǎng)。文獻(xiàn)[12]首先對(duì)影響分布式能源的因素進(jìn)行了變量相關(guān)性特征聚類處理,然后建立了收益最大化的多目標(biāo)規(guī)劃模型,并利用帶有精英保留策略的快速非支配多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行了模型的求解。文獻(xiàn)[13-15]通過構(gòu)建多場(chǎng)景集方法來降低分布式電源的不確定性,并通過雙層規(guī)劃模型獲得最優(yōu)規(guī)劃方案。文獻(xiàn)[16-18]在進(jìn)行分布式電源規(guī)劃時(shí),考慮負(fù)荷不確定性的影響,利用需求響應(yīng)特性對(duì)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),提高了配電網(wǎng)的穩(wěn)定性,使得規(guī)劃結(jié)果更貼合實(shí)際應(yīng)用。
上述研究目標(biāo)大多集中在降低分布式電源出力的不確定性從而實(shí)現(xiàn)其在配電網(wǎng)中最優(yōu)規(guī)劃,但是少有文獻(xiàn)在進(jìn)行配電網(wǎng)規(guī)劃時(shí)考慮多種分布式電源情況下不同類型負(fù)荷的靜態(tài)電壓特性。因此,本文在上述研究的基礎(chǔ)上,考慮分布式電源對(duì)負(fù)荷的影響,提出了一種考慮多類型負(fù)荷分類和風(fēng)光強(qiáng)不確定性的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃設(shè)計(jì)方法。首先,針對(duì)風(fēng)光出力的強(qiáng)不確定性,在分布式電源出力預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上,通過仿射數(shù)原理進(jìn)一步降低出力的不確定性;其次,考慮到高滲透分布式電源引起的電壓波動(dòng)會(huì)對(duì)各類負(fù)荷造成不同程度的影響,建立了各類負(fù)荷相應(yīng)的冪函數(shù)模型;然后,以網(wǎng)損和電壓波動(dòng)最小為目標(biāo)建立了歸一化的數(shù)學(xué)模型,并利用自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行求解;最后,通過算例仿真驗(yàn)證了本文方法的有效性與可行性。
合理準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)分布式電源的出力是解決其接入配電網(wǎng)規(guī)劃問題的基礎(chǔ)。同時(shí),在規(guī)劃時(shí)還需要考慮分布式電源接入對(duì)不同類型負(fù)荷的影響。因此,在進(jìn)行配電網(wǎng)規(guī)劃時(shí),需要對(duì)各類分布式電源、負(fù)荷等重要組成部分進(jìn)行建模[19]。
作為最為常見分布式電源,光伏出力主要受到建設(shè)所在地的太陽輻射強(qiáng)度影響。研究發(fā)現(xiàn),太陽光照強(qiáng)度變化符合Beta分布,可表示為
式中:E為太陽輻射強(qiáng)度;Emax為最大太陽輻射強(qiáng)度,可由歷史數(shù)據(jù)獲得;Γ為Gamma函數(shù);α和 β分別為Beta分布的形狀參數(shù)和尺寸參數(shù)。
光伏出力與當(dāng)?shù)氐墓庹蛰椛鋸?qiáng)度成正比[20],因此光伏出力可以表示為
式中:PPV為光伏預(yù)測(cè)出力;S為太陽能電池板面積;τ為太陽能光電轉(zhuǎn)換效率。
通過對(duì)光伏出力的多次預(yù)測(cè)可以獲得各個(gè)時(shí)段內(nèi)預(yù)測(cè)均值和方差,進(jìn)而t時(shí)段光伏出力區(qū)間的上限、下限可表示為
區(qū)間數(shù)轉(zhuǎn)換為仿射數(shù)需要增加噪聲元標(biāo)記信息ω[21],假設(shè)1個(gè)區(qū)間數(shù)為[x]=[xl,xu],則對(duì)應(yīng)的仿射數(shù)為
式中,xu、xl分別為所求變量的上限、下限。
因此,利用仿射數(shù)進(jìn)一步降低光伏預(yù)測(cè)出力的不確定性[22],可表示為
式中,ωPV,t為影響光伏出力不確定性的參數(shù),ωPV,t∈[-1,1]。
風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電類似,都是分布式電源中最常見的類型之一。在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中,風(fēng)機(jī)出力主要受風(fēng)速的影響[23]。根據(jù)概率學(xué)研究發(fā)現(xiàn),風(fēng)速變化符合Weibull分布,可表示為
式中:c和k分別為Weibull分布的尺度參數(shù)和形狀參數(shù)(二者均大于0);σ和 μ分別為其標(biāo)準(zhǔn)差和期望;v為風(fēng)速。
由于風(fēng)速具有極強(qiáng)的隨機(jī)性,使得風(fēng)機(jī)輸出功率在0至額定功率之間波動(dòng)。此時(shí),結(jié)合風(fēng)速模型可以將風(fēng)機(jī)出力的數(shù)學(xué)模型[23]表示為
式中:PWT和PWT,n分別為風(fēng)機(jī)出力的有功出力及額定出力;vin、vout和vn分別為風(fēng)機(jī)的切入、切出及額定風(fēng)速。
與預(yù)測(cè)光伏出力類似,對(duì)風(fēng)機(jī)出力進(jìn)行多次預(yù)測(cè)獲得各個(gè)時(shí)段的預(yù)測(cè)均值與誤差,則t時(shí)段的風(fēng)機(jī)出力的上限、下限可以表示為
同理,根據(jù)式(4)可將風(fēng)機(jī)出力變化區(qū)間轉(zhuǎn)換為仿射形式,即
式中,ωWT,t為影響風(fēng)機(jī)出力不確定性的參數(shù),ωWT,t∈[-1,1]。
在配電網(wǎng)中,分布式電源的接入會(huì)引起電壓波動(dòng),而各類負(fù)荷的運(yùn)行工況都是依賴電壓而變化的,并且特性各不相同[24]。因此在進(jìn)行分布式電源規(guī)劃時(shí),考慮負(fù)荷靜態(tài)電壓特性是很有必要的。
根據(jù)行業(yè)負(fù)荷分類方式,將負(fù)荷分為商業(yè)負(fù)荷、工業(yè)負(fù)荷、住宅負(fù)荷3大類[25]。未接入分布式電源前,系統(tǒng)中整體負(fù)荷可表示為
式中:Po為分布式電源接入前配電網(wǎng)整體負(fù)荷功率;Pso,i、Pgo,j、Pzo,k分別為整合前節(jié)點(diǎn)i的商業(yè)負(fù)荷功率、節(jié)點(diǎn) j的工業(yè)負(fù)荷功率、節(jié)點(diǎn)k的住宅負(fù)荷功率;ΩI、ΩJ、ΩK分別表示各類負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的集合。
負(fù)荷功率與其接入母線的電壓和頻率有著一定的函數(shù)關(guān)系,一般表示為
式中:P為負(fù)荷的有功功率;V、f分別為接入負(fù)荷母線的電壓和頻率。
對(duì)于負(fù)荷靜態(tài)電壓特性一般可表示為二次型、冪函數(shù)兩種形式[26]??紤]到在進(jìn)行分布式電源規(guī)劃時(shí),已經(jīng)盡可能減少對(duì)配電網(wǎng)電壓的影響,在這種情況下冪函數(shù)模型相較于二次型模型有著更高的精度。因此,本文選取冪函數(shù)模型來表示負(fù)荷靜態(tài)電壓特性,即
式中:Psc,i、Pgc,j、Pzc,k分別為加入分布式電源后的商業(yè)負(fù)荷功率、工業(yè)負(fù)荷功率及住宅負(fù)荷功率;Vo,i、Vo,j、Vo,k分別為分布式電源接入前節(jié)點(diǎn)i、j、k的原始電壓;Vc,i、Vc,j、Vc,k分別為分布式電源接入后節(jié)點(diǎn)i、j、k的電壓;a、b、c分別為各類負(fù)荷電壓指數(shù)。
同時(shí),文獻(xiàn)[25]給出了不同季節(jié)下負(fù)荷電壓指數(shù)的參考值,如表1所示。
表1 不同季節(jié)負(fù)荷電壓指數(shù)參考值Tab.1 Reference values of load voltage index in different seasons
考慮分布式電源接入后的配電網(wǎng)負(fù)荷可表示為
式中:Pc為分布式電源接入后的配電網(wǎng)負(fù)荷;λs、λg、λz為其他影響因素造成不同負(fù)荷波動(dòng)的影響系數(shù)。
分布式電源由于其不確定性,在接入配電網(wǎng)后,會(huì)引起電壓波動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)損耗的變化。在分布式電源接入配電網(wǎng)規(guī)劃時(shí),為了配電網(wǎng)運(yùn)行有著更好穩(wěn)定性,本文以網(wǎng)絡(luò)損耗和電壓波動(dòng)最小為目標(biāo)函數(shù)建立數(shù)學(xué)模型,可表示為
式中:F為加權(quán)處理后的目標(biāo)函數(shù);F1、F2分別為網(wǎng)絡(luò)損耗和電壓波動(dòng);ρ1、ρ2分別為可將F1、F2轉(zhuǎn)換為同一單位的權(quán)重系數(shù),二者均大于0,且ρ1+ρ2=1。
本文采用了負(fù)荷分類方法,對(duì)不同類型的負(fù)荷給予不同的權(quán)重系數(shù),因而網(wǎng)損可表示為
各節(jié)點(diǎn)電壓的平均波動(dòng)率可表示為
式中:Vm和Vnm分別為節(jié)點(diǎn)m的當(dāng)前電壓幅值和額定電壓幅值;ΩM為在配電網(wǎng)中所有節(jié)點(diǎn)的集合;M為節(jié)點(diǎn)總數(shù)。
(1)電壓和電流約束為
(2)功率潮流約束為
式中:Pm、Qm分別為節(jié)點(diǎn)m流過的有功和無功功率;Vn為與節(jié)點(diǎn)m直接相連的節(jié)點(diǎn)n的電壓;θm,n為節(jié)點(diǎn)m與節(jié)點(diǎn)n之間的功角;Gm,n、Bm,n分別為節(jié)點(diǎn)m與節(jié)點(diǎn)n的電導(dǎo)和電納。
(3)分布式電源接入功率約束為
式中:PDG_min、PDG_max分別為配電網(wǎng)允許接入的分布式電源有功功率的最小值和最大值;PWT_min、PWT_max分別為接入配電網(wǎng)的風(fēng)機(jī)出力的最小值和最大值;PPV_min、PPV_max分別為接入配電網(wǎng)的光伏出力的最小值和最大值;PWT,m、PPV,m分別為節(jié)點(diǎn)m接入的風(fēng)機(jī)、光伏的當(dāng)前出力。
遺傳算法具有全局尋優(yōu)能力強(qiáng)、收斂性好等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜的規(guī)劃領(lǐng)域[11]。但是,傳統(tǒng)的遺傳算法很大程度上受到交叉率與變異率等參數(shù)的影響,使得尋優(yōu)結(jié)果往往不理想。因此,本文采取了自適應(yīng)遺傳算法AGA(adaptive genetic algo?rithm)進(jìn)行模型求解。
根據(jù)個(gè)體適應(yīng)值調(diào)整交叉率和變異率,使得整體進(jìn)化方向趨近最優(yōu)解。
交叉率可表示為
式中:pc為交叉率;y1、y2、y3分別為選定的初始交叉率,且有0 變異率可表示為 式中:pm為變異率;z1、z2、z3分別為選定的初始變異率,且有0 同時(shí),為了保證種群每代的優(yōu)秀個(gè)體會(huì)持續(xù)保持,當(dāng)下一代產(chǎn)生的個(gè)體中有最佳適應(yīng)度值小于父代的適應(yīng)度值時(shí),采用精英保留策略,將父代種群中的最優(yōu)個(gè)體復(fù)制隨機(jī)替換掉子代種群中適應(yīng)度值交叉的個(gè)體。通過精英保留策略可以保證在迭代過程中所產(chǎn)生的優(yōu)秀個(gè)體不會(huì)因?yàn)榻徊?、變異所丟失。 基于AGA求解本文所提出的計(jì)及多類型負(fù)荷分類和風(fēng)光強(qiáng)不確定性的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃模型,具體求解流程如圖1所示。 圖1 優(yōu)化流程Fig.1 Flow chart of optimization 為了更好驗(yàn)證本文方法的有效性,在改進(jìn)的IEEE-33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)(主要表現(xiàn)為各節(jié)點(diǎn)負(fù)荷分類)上進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。所采用的IEEE-33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)如圖2所示,其他配電網(wǎng)線路的具體參數(shù)見文獻(xiàn)[27]。典型日風(fēng)機(jī)及光伏出力如圖3所示。配電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷分類如表2所示。本文所采用的AGA最大種群數(shù)設(shè)置為100,最大迭代次數(shù)設(shè)置為200次。出力預(yù)測(cè)模型考慮風(fēng)電及光伏出力的時(shí)變特性,得出分布式電源在各個(gè)時(shí)段內(nèi)預(yù)測(cè)均值和方差,之后再通過仿射模型進(jìn)行區(qū)間計(jì)算,最后獲得完整的結(jié)果區(qū)間。設(shè)定在00:00—05:00及20:00—24:00光伏出力區(qū)間的上限和下限均為0。 圖2 改進(jìn)的IEEE-33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)Fig.2 Improved IEEE 33-node system 圖3 典型日風(fēng)機(jī)及光伏預(yù)測(cè)出力Fig.3 Forecasted output from wind turbine and photovoltaic on typical day 表2 配電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)分類Tab.2 Classification of nodes in distribution network 為了更好驗(yàn)證本文方法的有效性,本文采取了兩種方案進(jìn)行對(duì)比分析:方案1不考慮負(fù)荷分類的分布式電源規(guī)劃;方案2考慮負(fù)荷分類的分布式電源規(guī)劃。兩種方案下分布式電源在配電網(wǎng)中的規(guī)劃情況如表3所示。從表3可以看出,在進(jìn)行分布式電源規(guī)劃時(shí),考慮負(fù)荷分類的影響會(huì)改變各類分布式能源的出力比重。這是因?yàn)樵谶M(jìn)行負(fù)荷分類之后,晝夜之間的負(fù)荷變化差距會(huì)更加明顯,各類分布式電源出力相較于未進(jìn)行負(fù)荷分類時(shí)有著明顯變化,使得規(guī)劃更加符合實(shí)際情況。 表3 不同規(guī)劃方案對(duì)比Tab.3 Comparison among different planning schemes 從整體來看方案2分布式電源的總?cè)萘坑兴鶞p少,即在分布式電源規(guī)劃時(shí)考慮負(fù)荷分類的影響會(huì)減少規(guī)劃成本。方案1整體網(wǎng)絡(luò)損耗為2 591.5 kW,而方案2整體網(wǎng)絡(luò)損耗僅有1 042.7 kW,網(wǎng)絡(luò)損耗降低了59.76%,也進(jìn)一步說明了本文方法不僅能夠減少規(guī)劃的投資成本,還能夠減少配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)損耗,極大地提高了配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益。 兩種方案下各個(gè)支路的網(wǎng)絡(luò)損耗如圖4所示??梢钥闯觯瑑煞N方案都能夠很好地減少線路網(wǎng)絡(luò)損耗,但是方案2相比于方案1有著更好的優(yōu)化效果。這是因?yàn)樵谶M(jìn)行分布式電源規(guī)劃時(shí)考慮負(fù)荷分類,會(huì)根據(jù)不同類型的負(fù)荷制定更加詳細(xì)的規(guī)劃方案,使得規(guī)劃結(jié)果更加符合不同類型的負(fù)荷要求,進(jìn)而減少各線路損耗。 圖4 不同方案網(wǎng)絡(luò)損耗對(duì)比Fig.4 Comparison of network loss among different schemes 兩種方案下各節(jié)點(diǎn)電壓對(duì)比如圖5所示。從圖5可以看出,采用方案2后,各個(gè)節(jié)點(diǎn)電壓的穩(wěn)定性相比方案1有了更進(jìn)一步提升。這是因?yàn)檫M(jìn)行負(fù)荷分類后考慮到不同負(fù)荷的靜態(tài)特性,在進(jìn)行規(guī)劃時(shí)會(huì)接入更多無功功率,而這些無功功率會(huì)更好地進(jìn)行電壓調(diào)整,進(jìn)而保證電壓穩(wěn)定。同時(shí),更小的電壓波動(dòng)也會(huì)為各類負(fù)荷提供更加穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境,有利于其長(zhǎng)期安全運(yùn)行。 圖5 不同方案節(jié)點(diǎn)電壓對(duì)比Fig.5 Comparison of nodal voltage among different schemes 針對(duì)多種分布式電源強(qiáng)不確定性的特點(diǎn)及對(duì)配電網(wǎng)中不同負(fù)荷的影響,提出了一種考慮多類型負(fù)荷分類和風(fēng)光強(qiáng)不確定性的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃設(shè)計(jì)方法。針對(duì)分布式電源出力的不確定性利用仿射數(shù)方法減少不確定性,并在配電網(wǎng)規(guī)劃時(shí)考慮到不同負(fù)荷的靜態(tài)特性,建立了各類負(fù)荷的冪函數(shù)模型,以此減少分布式電源造成的電壓波動(dòng)對(duì)負(fù)荷的影響,最后利用AGA進(jìn)行求解。結(jié)論如下。 (1)在進(jìn)行分布式電源規(guī)劃時(shí)考慮負(fù)荷分類,相比傳統(tǒng)的規(guī)劃方法會(huì)改變各類負(fù)荷的出力占比,使得分布式電源出力更加符合實(shí)際。 (2)采用本文方法會(huì)增加分布式電源無功出力需求,從而使得配電網(wǎng)的電壓波動(dòng)更小,系統(tǒng)運(yùn)行更加穩(wěn)定。 (3)基于本文方法進(jìn)行配電網(wǎng)規(guī)劃,可以減少分布式電源的規(guī)劃成本和配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)損耗,保證系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。2.4 求解流程
3 仿真分析
3.1 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置
3.2 不同方案對(duì)比分析
4 結(jié)論