謝 鋒，劉麗軍，林儒顯，陳俊生，鄭文迪

一種考慮風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度與阻塞抵抗性的配電網(wǎng)阻塞管理方法

謝 鋒，劉麗軍，林儒顯，陳俊生，鄭文迪

(福州大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，福建 福州 350108)

為評(píng)估大規(guī)模分布式可再生能源發(fā)電和靈活性負(fù)荷的不確定性對(duì)配電網(wǎng)線路阻塞的影響，基于效用理論和靈活性能力提出了一種計(jì)及不同程度越限風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度和置信區(qū)間外潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)抵御能力的配電網(wǎng)阻塞調(diào)度管理方法。綜合配電線路阻塞概率、阻塞嚴(yán)重程度和風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度三方面要素構(gòu)建阻塞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。以阻塞線路功率傳輸方向定義線路阻塞類型，分區(qū)域考慮線路阻塞造成的實(shí)際影響，在置信區(qū)間外以燃?xì)廨啓C(jī)、儲(chǔ)能系統(tǒng)和可中斷負(fù)荷的靈活性供給能力對(duì)潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)程度反映系統(tǒng)的阻塞抵抗性水平。以配電系統(tǒng)網(wǎng)損體現(xiàn)配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益，以虛擬電廠收益呈現(xiàn)分布式發(fā)電的規(guī)模化效益。由此構(gòu)建配電系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化模型。最后，基于IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對(duì)所提模型進(jìn)行分析與驗(yàn)證。結(jié)果表明基于該方法生成的日前調(diào)度計(jì)劃在兼顧經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，可有效降低系統(tǒng)阻塞風(fēng)險(xiǎn)并增強(qiáng)對(duì)潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力。

分布式發(fā)電；風(fēng)險(xiǎn)厭惡；線路阻塞；阻塞抵抗性；日前調(diào)度

0 引言

大量分布式發(fā)電(distributed generation, DG)和靈活性負(fù)荷從負(fù)荷側(cè)接入導(dǎo)致了配電網(wǎng)源荷界限模糊、潮流突變及雙向化等特征的形成[1]，風(fēng)光等分布式可再生能源發(fā)電(renewable distributed generation, RDG)出力的不確定性和用戶無(wú)序的電能消費(fèi)計(jì)劃易導(dǎo)致配網(wǎng)潮流在時(shí)空分布上過(guò)于集中，配電網(wǎng)線路出現(xiàn)阻塞[2]，給配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行造成巨大的沖擊[3]。

目前，配電網(wǎng)線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和管理得到越來(lái)越多的關(guān)注。文獻(xiàn)[4]定義切負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)為故障概率與所造成停電損失的乘積，將運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)度；文獻(xiàn)[5]采用機(jī)會(huì)約束方法對(duì)含大規(guī)模風(fēng)電的電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行處理，但機(jī)會(huì)約束方法存在求解工作量大和未對(duì)阻塞風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行具體的刻畫(huà)等不足。文獻(xiàn)[2]建立了基于智能軟開(kāi)關(guān)與市場(chǎng)機(jī)制的配電網(wǎng)阻塞管理模型，通過(guò)直接控制手段結(jié)合制定的阻塞費(fèi)用間接引導(dǎo)用戶用電計(jì)劃，解決了線路阻塞問(wèn)題；文獻(xiàn)[6]采用調(diào)整充放電服務(wù)費(fèi)和設(shè)置針對(duì)可控DG的補(bǔ)償獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，緩解了主動(dòng)配電網(wǎng)的線路阻塞問(wèn)題；文獻(xiàn)[7]以節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)為調(diào)節(jié)手段，通過(guò)調(diào)整直流配電系統(tǒng)內(nèi)儲(chǔ)能系統(tǒng)(energy storage system, ESS)和需求響應(yīng)(demand response, DR)等負(fù)荷的調(diào)度計(jì)劃，改變交-直流網(wǎng)絡(luò)間的互動(dòng)方案，從而解決系統(tǒng)的阻塞問(wèn)題。但上述文獻(xiàn)均是在RDG出力確定的前提下應(yīng)用市場(chǎng)調(diào)節(jié)機(jī)制改善線路阻塞問(wèn)題，未能在不確定性環(huán)境下對(duì)系統(tǒng)的阻塞風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效地度量。文獻(xiàn)[8]針對(duì)原有風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法存在的問(wèn)題，引入條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(conditional value at risk, CVaR)理論綜合考慮線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)的隨機(jī)性、概率分布和置信度等多方面因素，為構(gòu)建阻塞風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)提供了新思路。文獻(xiàn)[9]對(duì)比了熵風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值與CVaR在阻塞風(fēng)險(xiǎn)調(diào)度中的效果差異。但上述研究在描述風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)時(shí)不能很好地比較小概率、高越限程度風(fēng)險(xiǎn)和大概率、低越限程度風(fēng)險(xiǎn)間的差異[10]。

為評(píng)估RDG接入對(duì)系統(tǒng)線路安全造成的不利影響，文獻(xiàn)[11-12]在描述線路安全時(shí)將風(fēng)電、光伏機(jī)組出力以確定性的形式進(jìn)行考慮，但確定性的RDG出力難以對(duì)線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)的真實(shí)狀態(tài)進(jìn)行全面、準(zhǔn)確的刻畫(huà)。采用概率形式描述新能源發(fā)電的不確定性能較為準(zhǔn)確地反映風(fēng)光波動(dòng)對(duì)系統(tǒng)安全及阻塞管理的影響，但機(jī)會(huì)約束方法[5,13]和CVaR方法[8-9,14]在處理其不確定性時(shí)，僅考慮置信區(qū)間下的安全約束，無(wú)法對(duì)置信區(qū)間外部的系統(tǒng)潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的評(píng)估與管理。

本文基于風(fēng)光等分布式可再生能源出力和電動(dòng)汽車(chē)(electric vehicle, EV)充電負(fù)荷的不確定性對(duì)線路阻塞的具體影響，將可控DG和柔性負(fù)荷(flexible load, FL)作為調(diào)度對(duì)象，聚合配電系統(tǒng)內(nèi)各類型DG組成虛擬電廠(virtual power plant, VPP)，以配電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗最小、系統(tǒng)阻塞風(fēng)險(xiǎn)最低、VPP收益最大和系統(tǒng)阻塞抵抗性最強(qiáng)為目標(biāo)函數(shù)建立安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中計(jì)及調(diào)度過(guò)程中決策者對(duì)不同程度越限風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度，以風(fēng)險(xiǎn)厭惡型效用函數(shù)描述阻塞線路功率越限程度厭惡值的方式對(duì)CVaR風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法進(jìn)行改進(jìn)；同時(shí)，以線路潮流越限方向定義線路阻塞類型，根據(jù)線路阻塞情況進(jìn)行分區(qū)，分析各阻塞區(qū)域靈活性資源的供給能力與靈活性需求間的關(guān)系，以此評(píng)估調(diào)度方案對(duì)潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)應(yīng)對(duì)能力。最后，采用多目標(biāo)遺傳算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II)對(duì)IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行求解分析，驗(yàn)證了所述模型的有效性。

1 不確定性建模

本文在以風(fēng)速、光照強(qiáng)度和EV充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移率預(yù)測(cè)值作為確定性變量的基礎(chǔ)上，以相應(yīng)的預(yù)測(cè)誤差作為隨機(jī)變量，考慮風(fēng)電、光伏出力和EV充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移的不確定性，如式(1)所示。

1.1 風(fēng)光不確定性模型

分布式風(fēng)電、光伏發(fā)電機(jī)組出力受風(fēng)速和光照強(qiáng)度的影響，具有較強(qiáng)的不確定性。在進(jìn)行風(fēng)電、光伏出力預(yù)測(cè)時(shí)，常采用正態(tài)分布描述其預(yù)測(cè)誤差[15-16]，故本文以均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差服從當(dāng)前時(shí)段預(yù)測(cè)值的正態(tài)分布描述風(fēng)速和光照強(qiáng)度的預(yù)測(cè)偏差，如式(2)所示。

1.2 需求響應(yīng)不確定性模型

EV、可中斷負(fù)荷(Interruptible Load, IL)等柔性負(fù)荷具有較強(qiáng)的可調(diào)度潛力，為配電系統(tǒng)負(fù)荷側(cè)的重要靈活性資源，可作為需求響應(yīng)參與配電系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度。DR對(duì)于改善系統(tǒng)峰谷差[17]、降低系統(tǒng)阻塞風(fēng)險(xiǎn)[18]、減小系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗成本[19]、提高系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要作用，其實(shí)施方式包括引導(dǎo)和簽訂合同等形式，實(shí)際優(yōu)化調(diào)度過(guò)程中其響應(yīng)水平受用戶層面的不確定性影響較大。

1.2.1價(jià)格型需求響應(yīng)

價(jià)格型需求響應(yīng)(price based demand response, PBDR)以價(jià)格為引導(dǎo)信號(hào)和管理機(jī)制，促進(jìn)用戶用電方式和用電結(jié)構(gòu)的改善，常以分時(shí)電價(jià)機(jī)制實(shí)現(xiàn)。不同電價(jià)下的用戶響應(yīng)率或負(fù)荷轉(zhuǎn)移率是衡量其響應(yīng)程度的常用指標(biāo)，由于PBDR機(jī)制基于宏觀引導(dǎo)和用戶自愿原則，其響應(yīng)易受諸多非經(jīng)濟(jì)因素的影響而出現(xiàn)波動(dòng)[20]，故實(shí)際實(shí)現(xiàn)過(guò)程中需要考慮其不確定性。文獻(xiàn)[21-22]分析指出，激勵(lì)水平一定時(shí)負(fù)荷響應(yīng)率在一定誤差范圍內(nèi)上下波動(dòng)，且隨著激勵(lì)水平的提高，誤差范圍呈現(xiàn)出“先增大后減小”的特點(diǎn)，本文采用圖1所示的轉(zhuǎn)移率曲線描述EV充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移特性的不確定性。

圖1 EV充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移率的不確定性

線性區(qū)內(nèi)用戶負(fù)荷轉(zhuǎn)移率與價(jià)格差值成線性關(guān)系，死區(qū)和飽和區(qū)則分別表征了價(jià)格差較小時(shí)響應(yīng)不明顯和價(jià)格差較大時(shí)響應(yīng)趨于飽和的特征；死區(qū)和線性區(qū)內(nèi)電價(jià)激勵(lì)水平還不足以使用戶完全忽視非經(jīng)濟(jì)因素的影響，因此其不確定性隨響應(yīng)率的增大而增大；飽和區(qū)內(nèi)，用戶受經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)動(dòng)，響應(yīng)的積極性不斷提升，負(fù)荷轉(zhuǎn)移率的不確定性主要受經(jīng)濟(jì)因素影響，逐漸趨于穩(wěn)定。用戶負(fù)荷轉(zhuǎn)移率與電價(jià)激勵(lì)水平表達(dá)式為

1.2.2激勵(lì)型需求響應(yīng)

激勵(lì)型需求響應(yīng)按照合同方式實(shí)施，受非經(jīng)濟(jì)因素的影響較小，故負(fù)荷響應(yīng)率的波動(dòng)范圍較小，實(shí)際實(shí)現(xiàn)過(guò)程可以忽略其不確定性[23]。本文利用可中斷負(fù)荷作為激勵(lì)型需求響應(yīng)，通過(guò)電力公司與用戶簽署相應(yīng)的補(bǔ)償合同，在系統(tǒng)負(fù)荷尖峰或易產(chǎn)生線路阻塞現(xiàn)象的時(shí)段適當(dāng)按計(jì)劃削減部分負(fù)荷，電力公司按削減負(fù)荷量給予一定的補(bǔ)償。故本文在系統(tǒng)調(diào)度過(guò)程中將IL作為負(fù)荷與備用電源，不考慮其不確定性的影響。

2 阻塞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

2.1 VaR和CVaR的數(shù)學(xué)描述

VaR存在無(wú)法計(jì)及尾部風(fēng)險(xiǎn)、計(jì)算不便等不足[8]，基于此，文獻(xiàn)[25]提出了CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量方法：在VaR的基礎(chǔ)上，以超額風(fēng)險(xiǎn)損失的期望值對(duì)風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行刻畫(huà)。根據(jù)其定義可將CVaR描述為

其數(shù)學(xué)上的積分表達(dá)式為

CVaR綜合考慮了風(fēng)險(xiǎn)的概率分布、置信度等多方面因素，將不確定因素造成的影響由概率型指標(biāo)轉(zhuǎn)化為置信度水平下的數(shù)值型指標(biāo)[26]，更為直觀地體現(xiàn)了不確定性造成的影響, 在描述風(fēng)險(xiǎn)時(shí)具有良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)。但文獻(xiàn)[27]指出其在特定情況下具有一定局限性，如表1所示，置信度為0.95時(shí)，事件A和事件B的CVaR值是相同的，即CVaR方法無(wú)法對(duì)高概率、低越限事件和低概率、高越限事件進(jìn)行有效區(qū)分。

表1 事件A和事件B的線路負(fù)載率

2.2 基于效用函數(shù)改進(jìn)CVaR方法的阻塞風(fēng)險(xiǎn)刻畫(huà)

2.2.1線路阻塞程度

RDG出力及負(fù)荷的不確定性導(dǎo)致負(fù)荷尖峰過(guò)高、線路潮流分布不均勻等現(xiàn)象的發(fā)生，配電網(wǎng)線路傳輸容量成為配電系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度的一種資源，當(dāng)線路潮流實(shí)際需求值高于其極限傳輸容量時(shí)，即出現(xiàn)線路阻塞現(xiàn)象，導(dǎo)致系統(tǒng)供電量缺額或棄風(fēng)棄光等現(xiàn)象的發(fā)生?？捎镁€路過(guò)載程度對(duì)線路阻塞程度進(jìn)行描述，即

2.2.2線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)

文獻(xiàn)[28]指出，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的嚴(yán)重度函數(shù)應(yīng)能反映元件越限的程度和不同問(wèn)題間的相對(duì)嚴(yán)重程度，線路阻塞程度指標(biāo)能夠直觀地體現(xiàn)配電網(wǎng)線路的有功功率越限程度。但線路過(guò)載程度為線性函數(shù)，傳統(tǒng)的CVaR方法直接將其作為嚴(yán)重度函數(shù)，對(duì)不同阻塞情形下的相對(duì)嚴(yán)重程度的區(qū)分能力不足；效用函數(shù)體現(xiàn)決策者對(duì)故障事件導(dǎo)致的后果的感受或傾向[23]。本文結(jié)合效用理論，基于調(diào)度人員對(duì)線路阻塞不滿意程度的效用，采用風(fēng)險(xiǎn)厭惡型效用函數(shù)作為線路過(guò)載程度的權(quán)函數(shù)，對(duì)CVaR方法進(jìn)行改進(jìn)，以此描述決策者對(duì)不同線路過(guò)載程度的厭惡程度。

式中，、、均為常數(shù)，且、為正數(shù)，此時(shí)權(quán)函數(shù)關(guān)于線路過(guò)載程度的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)均為正數(shù)，表明當(dāng)線路阻塞程度增加時(shí)，調(diào)度人員對(duì)于線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)的重視程度以及重視程度的變化率均在上升，評(píng)價(jià)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)厭惡特征更符合電力系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行狀況。

3 阻塞抵抗性

高比例RDG接入配電網(wǎng)導(dǎo)致了潮流突變與雙向化等特征的形成，潮流分布在時(shí)空維度上大規(guī)模堆積，可能導(dǎo)致配電網(wǎng)部分線路傳輸功率雙向越限。線路阻塞可能導(dǎo)致配電網(wǎng)相應(yīng)阻塞區(qū)域出現(xiàn)缺電或棄電現(xiàn)象，不僅違背了新能源發(fā)展的初衷，還影響了負(fù)荷側(cè)的正常用電需求，這就要求日前制定的調(diào)度方案具備更強(qiáng)的不確定性應(yīng)對(duì)能力，以應(yīng)對(duì)線路阻塞帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

3.1 靈活性能力

燃?xì)廨啓C(jī)(micro turbine, MT)、儲(chǔ)能系統(tǒng)和IL可作為靈活性資源參與調(diào)度[29]，并用于應(yīng)對(duì)配電系統(tǒng)的潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)[30]指出電力系統(tǒng)靈活性具有方向性，本文基于靈活性上調(diào)與下調(diào)的特性，結(jié)合線路阻塞方向考慮靈活性資源調(diào)節(jié)能力的具體作用：當(dāng)阻塞線路的實(shí)際功率傳輸方向?yàn)樯嫌喂?jié)點(diǎn)指向下游節(jié)點(diǎn)時(shí)，定義其阻塞類型為正向阻塞，此時(shí)說(shuō)明該線路需要向下游區(qū)域傳輸更多的有功功率，但線路傳輸容量的限制導(dǎo)致下游區(qū)域供電量不足，產(chǎn)生負(fù)荷缺口，本文所提模型考慮調(diào)用系統(tǒng)靈活性資源的上調(diào)靈活性供給能力進(jìn)行應(yīng)對(duì)；當(dāng)阻塞線路實(shí)際傳輸功率方向?yàn)橄掠喂?jié)點(diǎn)指向上游節(jié)點(diǎn)時(shí)，定義其阻塞類型為反向阻塞，該現(xiàn)象表明阻塞線路傳輸容量限制了下游區(qū)域新能源發(fā)電的消納，產(chǎn)生棄電現(xiàn)象，此時(shí)，系統(tǒng)可通過(guò)調(diào)用靈活性資源的下調(diào)靈活性供給能力促進(jìn)風(fēng)光等新能源發(fā)電的進(jìn)一步消納。但實(shí)際補(bǔ)償或消納過(guò)程中，靈活性供給能力的傳輸會(huì)受到線路傳輸容量的限制。以圖2為例，IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)內(nèi)靈活性資源ESS1、ESS2、MT1和MT2均具備上調(diào)靈活性供給能力，當(dāng)線路12-13發(fā)生正向阻塞時(shí)，上游未阻塞區(qū)域內(nèi)靈活性資源ESS1、ESS2和MT2的上調(diào)靈活性能力需要經(jīng)過(guò)阻塞線路才能傳輸至阻塞區(qū)域，實(shí)際調(diào)度過(guò)程中并不可用，阻塞區(qū)域僅可利用區(qū)域內(nèi)部的MT1對(duì)缺電風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行電量補(bǔ)償。

圖2 靈活性能力傳輸限制

故本文在分析阻塞抵抗性時(shí)，先根據(jù)線路阻塞情況對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分區(qū)，再根據(jù)式(11)分析各阻塞區(qū)域內(nèi)的靈活性供給能力。

3.2 阻塞抵抗性

為量化阻塞調(diào)度方案對(duì)系統(tǒng)潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)能力，本文從靈活性供給能力與阻塞風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)需求的角度出發(fā)，在日前調(diào)度計(jì)劃的基礎(chǔ)上提出阻塞抵抗性的概念：正向阻塞區(qū)域內(nèi)，阻塞抵抗性表現(xiàn)為上調(diào)靈活性供給能力對(duì)區(qū)域內(nèi)負(fù)荷缺口的補(bǔ)償程度；反向阻塞區(qū)域內(nèi)，阻塞抵抗性以下調(diào)靈活性供給能力對(duì)區(qū)域內(nèi)盈余電量的消納程度進(jìn)行衡量。具體表述過(guò)程如式(12)。

4 多目標(biāo)優(yōu)化模型

本文以配電網(wǎng)為研究對(duì)象，綜合考慮高比例RDG入網(wǎng)背景下配電系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性與安全性。由于RDG的出力間斷性和隨機(jī)性、DG存在容量小且安裝位置相對(duì)分散的特點(diǎn)，需要將不同類型的DG聚合成一個(gè)集合體以輔助配電網(wǎng)進(jìn)行安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度。虛擬電廠可在不改變配網(wǎng)結(jié)構(gòu)及DG并網(wǎng)方式的基礎(chǔ)上，通過(guò)先進(jìn)的控制、計(jì)量和通信等技術(shù)將不同類型、不同區(qū)域的DG聚合成整體以實(shí)施協(xié)調(diào)管理，可有效地呈現(xiàn)出DG對(duì)大電網(wǎng)的規(guī)?；б妗１疚哪Ｐ偷南到y(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

4.1 目標(biāo)函數(shù)

現(xiàn)有配電網(wǎng)線路阻塞管理研究主要針對(duì)首端線路有功潮流進(jìn)行限制，但DG和IL可在配電網(wǎng)負(fù)荷側(cè)靈活分布，對(duì)配電網(wǎng)中多條線路均可能造成較大程度的沖擊。因此，配電網(wǎng)線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需要結(jié)合DG和IL的實(shí)際容量和安裝位置，對(duì)受不確定性影響較大的多條線路同時(shí)進(jìn)行分析。當(dāng)考慮配電系統(tǒng)中多條線路的阻塞情況時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)的阻塞風(fēng)險(xiǎn)可表示為

4.2 約束條件

1) 配電網(wǎng)約束

(1) 潮流約束

(2) 節(jié)點(diǎn)電壓約束

2) 分布式發(fā)電約束

(1) 燃?xì)廨啓C(jī)約束

(2) 儲(chǔ)能約束

(3) 風(fēng)光運(yùn)行約束

3) 需求響應(yīng)約束

(1) 電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷約束

(2) 可中斷負(fù)荷約束

5 算例分析

本文以圖4的IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對(duì)所提模型進(jìn)行分析與驗(yàn)證。設(shè)各EV充電負(fù)荷為價(jià)格型需求響應(yīng)，各EV充電站電動(dòng)汽車(chē)數(shù)量為360臺(tái)、270臺(tái)和270臺(tái)。接入系統(tǒng)的風(fēng)電機(jī)組、光伏機(jī)組的最大功率分別為1500 kW和500 kW，IL1和IL2的有功負(fù)荷大小分別為500 kW和300 kW，最大可切除比例為40%和30%。系統(tǒng)內(nèi)MT最小發(fā)電功率為200 kW，最大發(fā)電功率為800 kW，最大向上和向下爬坡速率為200 kW/h；ESS的電池容量變化范圍為200～500 kW·h，最大充放電速率為100 kW/h。因研究需要，設(shè)置線路1-2、2-3、3-4和5-6的功率傳輸上限為4000 kW，線路6-7、10-11、12-13、2-19、3-23和6-26的功率傳輸上限為1300 kW。為便于描述EV充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移率曲線的參數(shù)，本文根據(jù)文獻(xiàn)[31]，在表2中將線性區(qū)EV充電負(fù)荷的轉(zhuǎn)移率以其上下邊界參數(shù)的形式對(duì)其進(jìn)行表征。

圖4 IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)

表2 EV充電負(fù)荷轉(zhuǎn)移率曲線的參數(shù)

5.1 目標(biāo)函數(shù)的相關(guān)性與矛盾性分析

圖5 F1、F2、F3分布情況擬合曲面

5.2 系統(tǒng)阻塞風(fēng)險(xiǎn)分析

為驗(yàn)證本文所提模型對(duì)于系統(tǒng)阻塞風(fēng)險(xiǎn)控制的有效性，基于不同優(yōu)化策略進(jìn)行阻塞調(diào)度安排，并對(duì)比各優(yōu)化策略對(duì)系統(tǒng)阻塞風(fēng)險(xiǎn)的影響，各優(yōu)化策略對(duì)應(yīng)模型如下。

優(yōu)化策略1：本文所提模型即考慮分時(shí)電價(jià)機(jī)制的風(fēng)險(xiǎn)厭惡CVaR優(yōu)化模型。

優(yōu)化策略2：基于分時(shí)電價(jià)機(jī)制的CVaR優(yōu)化模型。

優(yōu)化策略3：未考慮分時(shí)電價(jià)機(jī)制的風(fēng)險(xiǎn)厭惡CVaR優(yōu)化模型。

5.2.1系統(tǒng)阻塞概率對(duì)比

圖6 線路12-13各時(shí)段最大傳輸功率

圖7 系統(tǒng)各線路傳輸功率標(biāo)幺值的累積概率

從圖6可以看出，優(yōu)化策略2、優(yōu)化策略3在一定程度上緩解了線路傳輸功率越限問(wèn)題，但線路12-13在負(fù)荷高峰時(shí)仍存在阻塞風(fēng)險(xiǎn)，而優(yōu)化策略1的調(diào)度方案有效解決了線路傳輸功率超額的問(wèn)題。

圖7中線路傳輸功率標(biāo)幺值的符號(hào)代表線路中有功功率傳輸?shù)膶?shí)際方向，當(dāng)線路10-11的傳輸功率標(biāo)幺值為-0.5時(shí)，表明此時(shí)線路10-11的負(fù)載率為50%，且有功功率由節(jié)點(diǎn)11向節(jié)點(diǎn)10流動(dòng)。線路潮流正向流動(dòng)的場(chǎng)景中，未優(yōu)化方案、優(yōu)化策略3對(duì)應(yīng)方案、優(yōu)化策略2對(duì)應(yīng)方案和優(yōu)化策略1對(duì)應(yīng)方案的線路傳輸功率標(biāo)幺值的累積概率在線路正向傳輸功率上限處依次上升，說(shuō)明3個(gè)優(yōu)化方案均存在正向阻塞風(fēng)險(xiǎn)且阻塞風(fēng)險(xiǎn)依次降低，同時(shí)，3個(gè)方案的線路傳輸功率的標(biāo)幺值在累積概率為1處依次下降，表明各優(yōu)化方案的阻塞嚴(yán)重程度依次降低；在線路潮流反向流動(dòng)的場(chǎng)景中，優(yōu)化策略2和優(yōu)化策略3對(duì)反向潮流越限具有較為明顯的抑制作用，但仍存在一定概率出現(xiàn)反向阻塞現(xiàn)象，而在優(yōu)化策略1對(duì)應(yīng)的調(diào)度計(jì)劃下，系統(tǒng)中線路的反向阻塞現(xiàn)象被完全消除。綜上，本文所提的基于分時(shí)電價(jià)機(jī)制的風(fēng)險(xiǎn)厭惡CVaR優(yōu)化方案能夠更為有效地對(duì)阻塞風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制。

5.2.2共同越限風(fēng)險(xiǎn)分析

本文所提模型同時(shí)考慮系統(tǒng)中10條線路的傳輸功率情況，存在多條線路同時(shí)發(fā)生阻塞的情形。多條線路同時(shí)阻塞增加了系統(tǒng)阻塞風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜度與調(diào)度管理的難度，故合理分析并降低系統(tǒng)共同越限風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)促進(jìn)配電系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要的意義。

1) 系統(tǒng)共同越限風(fēng)險(xiǎn)

圖8 系統(tǒng)共同越限風(fēng)險(xiǎn)

由圖8可知，若系統(tǒng)內(nèi)有線路阻塞則認(rèn)為此時(shí)系統(tǒng)阻塞，故圖8中各優(yōu)化策略對(duì)應(yīng)方案的系統(tǒng)阻塞風(fēng)險(xiǎn)高于圖7中的線路總體阻塞風(fēng)險(xiǎn)。未優(yōu)化方案的系統(tǒng)阻塞概率為34%，系統(tǒng)多條線路同時(shí)阻塞的風(fēng)險(xiǎn)較高，且存在4條線路同時(shí)阻塞的情形。經(jīng)過(guò)優(yōu)化后，系統(tǒng)阻塞概率和多條線路同時(shí)阻塞的風(fēng)險(xiǎn)得到了不同程度的改善，其中優(yōu)化策略1對(duì)應(yīng)的優(yōu)化方案效果最好，該優(yōu)化模式下系統(tǒng)阻塞概率降低至3%且多條線路同時(shí)阻塞的風(fēng)險(xiǎn)被消除。

2) 風(fēng)光偏差對(duì)系統(tǒng)阻塞的影響分析

表3 各優(yōu)化策略F3最優(yōu)時(shí)的調(diào)度方案在時(shí)段11的系統(tǒng)阻塞情況

圖9 各優(yōu)化策略F3最優(yōu)時(shí)的調(diào)度方案在時(shí)段11的系統(tǒng)阻塞情況

由表3可知，相較于優(yōu)化策略2，優(yōu)化策略1側(cè)重優(yōu)化VPP收益時(shí)，對(duì)系統(tǒng)阻塞風(fēng)險(xiǎn)和共同越限風(fēng)險(xiǎn)的控制能力更強(qiáng)。從圖9可以看出，各優(yōu)化方案的阻塞場(chǎng)景均集中于風(fēng)速正向偏差的區(qū)域，表明該時(shí)刻造成系統(tǒng)線路阻塞的主要原因是風(fēng)速的正向波動(dòng)，若系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)VPP收益最大化且降低阻塞風(fēng)險(xiǎn)，需要提升風(fēng)電機(jī)組相關(guān)線路的傳輸容量或設(shè)置相應(yīng)的下調(diào)靈活性資源，以應(yīng)對(duì)該時(shí)刻風(fēng)速的正向偏差。

5.3 系統(tǒng)阻塞抵抗性分析

本文在概率形式的不確定性環(huán)境下，使用改進(jìn)的CVaR方法對(duì)線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行限制，但多目標(biāo)優(yōu)化模型及CVaR方法的調(diào)度策略使系統(tǒng)仍存在潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)，故本文基于系統(tǒng)阻塞抵抗性評(píng)估模型，在分析置信區(qū)間外不確定性因素對(duì)線路阻塞的影響的同時(shí)，度量調(diào)度方案對(duì)潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)能力。

故本節(jié)在優(yōu)化策略1模式下，選取下述優(yōu)化方案：在場(chǎng)景1條件下選取阻塞抵抗性最佳和VPP收益最佳的方案，在場(chǎng)景2條件下選取VPP收益最佳方案，分析置信區(qū)間外RDG出力不確定性所導(dǎo)致的潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)及系統(tǒng)應(yīng)對(duì)阻塞風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際能力。

VPP收益最佳出力方案在風(fēng)光出力場(chǎng)景1條件下，線路1-2、線路2-3和線路3-23發(fā)生正向阻塞；在風(fēng)光出力場(chǎng)景2條件下，線路12-13發(fā)生反向阻塞。兩個(gè)場(chǎng)景條件下VPP收益最佳調(diào)度方案的對(duì)應(yīng)阻塞分區(qū)情況如圖10、圖11所示，圖12為在場(chǎng)景1和場(chǎng)景2條件下各阻塞區(qū)域的阻塞抵抗性情況。

由圖12可知，在場(chǎng)景1條件下，阻塞抵抗性最佳方案在線路1-2處發(fā)生反向阻塞，此時(shí)系統(tǒng)可通過(guò)調(diào)用MT2、ESS1和ESS2上調(diào)靈活性供給能力，增加阻塞區(qū)域內(nèi)靈活性資源出力，解決因線路1-2阻塞產(chǎn)生的失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)；VPP收益最佳方案在場(chǎng)景1條件下有3條線路發(fā)生正向阻塞，各阻塞區(qū)域內(nèi)缺負(fù)荷量分別為53 kW、78 kW和487 kW，此時(shí)各阻塞區(qū)域內(nèi)靈活性資源可提供的額外出力值為0 kW、100 kW和80 kW，阻塞區(qū)域1和阻塞區(qū)域3應(yīng)對(duì)線路阻塞的靈活性能力不足，阻塞區(qū)域2的靈活性資源在應(yīng)對(duì)本區(qū)域缺負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)后仍有上調(diào)裕度，但由于阻塞線路的傳輸功率限制，剩余的上調(diào)靈活性僅可作用于阻塞區(qū)域1而無(wú)法傳輸至阻塞區(qū)域3，同時(shí)，阻塞區(qū)域2的剩余靈活性上調(diào)能力仍無(wú)法滿足阻塞區(qū)域1的負(fù)荷需求，因此系統(tǒng)在調(diào)用靈活性資源后，阻塞區(qū)域1和阻塞區(qū)域3阻塞抵抗性不足，存在用電負(fù)荷缺口。

圖10 場(chǎng)景1下F3最優(yōu)時(shí)的調(diào)度方案對(duì)應(yīng)分區(qū)情況

圖11 場(chǎng)景2下F3最優(yōu)時(shí)的調(diào)度方案對(duì)應(yīng)分區(qū)情況

圖12 部分場(chǎng)景系統(tǒng)阻塞抵抗性

場(chǎng)景2條件下，VPP收益最佳方案導(dǎo)致線路12-13出現(xiàn)反向潮流越限，此時(shí)未阻塞區(qū)域中的ESS1、ESS2、IL1、IL2和MT2等DG雖具有一定的下調(diào)靈活性供給能力，但由于線路12-13傳輸容量的限制，未阻塞區(qū)域內(nèi)的靈活性資源下調(diào)能力無(wú)法用于消納阻塞區(qū)域內(nèi)部的盈余電量，此時(shí)，阻塞區(qū)域僅依靠MT1提供額外的下調(diào)能力，但無(wú)法滿足風(fēng)電的消納需求，因此仍存在反向阻塞現(xiàn)象。

6 結(jié)論

MT等可控DG的可調(diào)度性、EV和IL等柔性負(fù)荷的可約束性與可引導(dǎo)性為配電系統(tǒng)阻塞管理提供了解決途徑。本文基于RDG和FL大規(guī)模入網(wǎng)的背景，針對(duì)配電網(wǎng)線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)，提出了一種計(jì)及風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度和阻塞風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力的阻塞管理方法。通過(guò)算例仿真分析，可得出以下結(jié)論。

1) 線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是分析阻塞抵抗性的基礎(chǔ)，合理約束線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)可避免系統(tǒng)的甩負(fù)荷與棄電現(xiàn)象，提升系統(tǒng)的阻塞抵抗性。本文以風(fēng)險(xiǎn)厭惡型效用函數(shù)對(duì)線路阻塞的嚴(yán)重程度進(jìn)行細(xì)致刻畫(huà)，相較于傳統(tǒng)的CVaR方法，能有效降低系統(tǒng)線路阻塞概率，改善線路阻塞嚴(yán)重程度并規(guī)避多條線路共同阻塞的風(fēng)險(xiǎn)。

2) 需求響應(yīng)作為負(fù)荷側(cè)靈活性資源，對(duì)于系統(tǒng)阻塞風(fēng)險(xiǎn)的整體優(yōu)化具有較好的促進(jìn)作用。本文以分時(shí)電價(jià)機(jī)制對(duì)EV充電的無(wú)序性進(jìn)行控制，降低系統(tǒng)峰谷負(fù)荷差值，使優(yōu)化策略能夠更好地平抑風(fēng)光出力的波動(dòng)性，緩解系統(tǒng)阻塞問(wèn)題。

3) 傳統(tǒng)的阻塞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法忽視了對(duì)系統(tǒng)潛在風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與應(yīng)對(duì)，本文提出的阻塞抵抗性是對(duì)線路阻塞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的補(bǔ)充。本文計(jì)及線路容量限值對(duì)靈活性資源調(diào)用的約束，結(jié)合線路傳輸容量上限和線路阻塞類型，在以系統(tǒng)實(shí)時(shí)阻塞情況進(jìn)行分區(qū)的基礎(chǔ)上評(píng)估系統(tǒng)對(duì)潛在阻塞風(fēng)險(xiǎn)的耐受能力，進(jìn)一步提升了調(diào)度方案的安全性。

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A distribution network congestion management method considering risk aversion and congestion resistance

XIE Feng, LIU Lijun, LIN Ruxian, CHEN Junsheng, ZHENG Wendi

(College of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China)

To evaluate the impact of the uncertainty of large-scale renewable distributed generation and flexible load on distribution network line congestion, a scheduling management method considering the aversion of different degrees of out of limit risk and the resistance to potential congestion risk outside the confidence interval is proposed based on utility theory and flexibility. The congestion risk assessment model is constructed by integrating the three factors of distribution line congestion probability, congestion severity and risk aversion. The line blocking type is defined by the power transmission direction of the blocking line. The actual impact caused by line blocking is considered in different regions, and the blocking resistance level of the system is reflected in the response degree of the flexible supply capacity of the gas turbine, the energy storage system and the interruptible load to the potential blocking risk outside the confidence interval. The economic benefits of the distribution network are reflected by the network loss of the distribution system, and the scale benefits of distributed generation are presented by the benefits of virtual power plants. A multi-objective optimization model for safe and economic dispatching of the distribution system is constructed. Finally, based on the analysis and verification of the proposed model based on the IEEE33 node system. The results show that the day ahead scheduling scheme based on this method can effectively reduce system congestion risk and enhance the ability to resist potential congestion risk while taking account of economic benefits.

distributed generation; risk aversion; line blocking; blocking resistance;day-ahead scheduling

10.19783/j.cnki.pspc.211701

福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(2017J01480)

This work is supported by the Natural Science Foundation of Fujian Province (No. 2017J01480).

2021-12-14；

2022-02-26

謝 鋒(1997—)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)規(guī)劃、運(yùn)行及優(yōu)化；E-mail: fengx067@163.com

劉麗軍(1982—)，女，通信作者，博士，副教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)行、分布式發(fā)電技術(shù)、微電網(wǎng)的運(yùn)行與控制。E-mail: liulijun0120@fzu.edu.cn

(編輯 許 威)