陳倩,王維慶,王海云

(新疆大學(xué) 可再生能源發(fā)電與并網(wǎng)技術(shù)教育部工程研究中心,烏魯木齊830047)

0 引 言

當(dāng)今環(huán)保節(jié)能問題引起了廣泛關(guān)注,在此情況下,可再生能源因其清潔、低碳、可再生的特點(diǎn)受到越來越多的重視,特別是光伏和風(fēng)電的發(fā)展,截止到2020年上半年風(fēng)電、光伏裝機(jī)總?cè)萘窟_(dá)到4.33億千瓦,位居世界首位,但同時也面臨嚴(yán)峻的新能源棄電問題。而可再生能源作為分布式能源的主要形式,使得近年來分布式能源大量接入配電網(wǎng),對配電網(wǎng)的規(guī)劃、可靠性、繼電保護(hù)和電能質(zhì)量產(chǎn)生了較大的影響[1]。

配電網(wǎng)具有電壓等級多,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點(diǎn),而且配電網(wǎng)直接面向用戶,這就對配網(wǎng)的安全可靠運(yùn)行提出更高要求。近年來,隨著分布式電源、儲能、電動汽車以及直流負(fù)荷越來越廣泛地接入,配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)、可靠運(yùn)行面臨新的挑戰(zhàn)。而配電網(wǎng)重構(gòu)(DNRC)作為一種有效改善配電網(wǎng)性能的技術(shù)得到了廣泛的發(fā)展,DNRC是指在滿足網(wǎng)絡(luò)約束條件下,通過改變開關(guān)的狀態(tài)來改變配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),從而提高配電網(wǎng)的性能,其已被視為實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和安全性的重要解決方案。與此同時,分布式能源的合理規(guī)劃也能在一定程度上改善有功功率網(wǎng)損提高其經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性,另一方面,配電網(wǎng)為用戶提供高質(zhì)量的電能是其職責(zé)所在,所供電能需要減少諧波,保證電能質(zhì)量,所以濾波器的接入就不可避免,而對濾波器的位置及容量優(yōu)化也能在較大程度上改善電壓質(zhì)量。

文中對分布式能源接入配電網(wǎng)的影響做了陳述并對配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行技術(shù)和方法研究進(jìn)行了分析總結(jié),同時對現(xiàn)有研究中所建立的優(yōu)化模型和求解算法進(jìn)行了分析歸納,最后對配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行做總結(jié)與展望,文中框架如圖1所示。

圖1 配電網(wǎng)優(yōu)化框圖

1 DG并網(wǎng)特性及影響

可再生能源替代傳統(tǒng)能源是必然的發(fā)展趨勢,風(fēng)電和光伏作為主要的可再生能源越來越廣泛的并入配電網(wǎng),大大提高了可再生能源的滲透率但是也增加了配電網(wǎng)運(yùn)行的復(fù)雜性。風(fēng)電和光伏的不確定性在很大程度上影響了配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)損耗、電壓水平以及電網(wǎng)諧波。

1.1 新能源并網(wǎng)

可再生能源發(fā)電是實(shí)現(xiàn)替代化石能源的根本途徑。隨著技術(shù)突破和成本降低,以及全面深化電力體制改革的成功,2020—2040年風(fēng)電和太陽能發(fā)電迅猛發(fā)展,平均年度新增裝機(jī)容量接近1億千瓦,到2050年將實(shí)現(xiàn)24億千瓦風(fēng)電和27億千瓦太陽能發(fā)電,年發(fā)電量合計9.66萬億千瓦時,占全部發(fā)電量的64%,成為未來綠色電力系統(tǒng)的主要電力供應(yīng)來源[2]。

近年來,充分利用風(fēng)力發(fā)電機(jī)組(WT)和光伏發(fā)電機(jī)組(PV)等可再生能源發(fā)電機(jī)組已成為必然趨勢[3]。全球電力結(jié)構(gòu)正在逐步變化,可再生能源的重要性不斷提高。據(jù)測算,2040年,以風(fēng)電、光伏為主的可再生能源發(fā)電將占全球發(fā)電量的30%左右,全球可再生能源特別是風(fēng)力發(fā)電和太陽能發(fā)電的比重將繼續(xù)上升,這些能源為分布式能源的主要能源。

分布式發(fā)電(distributed generation,DG)靠近負(fù)荷,直接向用戶供電,通常直接接入低壓配電網(wǎng),裝機(jī)容量小(通?？傃b機(jī)容量不超過10 MW),清潔高效。分布式能源主要是在降低損耗保證經(jīng)濟(jì)性的條件下滿足用戶用電需求。隨著配電網(wǎng)日益復(fù)雜,保證其可靠安全供電以及提高分布式能源滲透率就顯得十分重要,同時,電力市場改革勢在必行,分布式能源能夠參與電力市場競爭,帶來的經(jīng)濟(jì)利益使得分布式能源有了更強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭。傳統(tǒng)配電網(wǎng)大多采用單點(diǎn)對多點(diǎn)的輻射狀單方向能量傳遞結(jié)構(gòu),以上級變電站為電源,且通常為傳統(tǒng)負(fù)荷。未來配電網(wǎng)將大量接入分布式電源、靈活負(fù)荷以適應(yīng)可定制化供電需求。

然而,為了降低網(wǎng)絡(luò)損耗、平衡需求過載、提高節(jié)點(diǎn)電壓水平、吸收可再生能源[4],配電網(wǎng)實(shí)施分布式發(fā)電增加了配電網(wǎng)的復(fù)雜性,具有隨機(jī)性和不確定性負(fù)荷的分布式電源的廣泛滲透,也大大增加了配電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的風(fēng)險。另一方面,隨著可再生能源的大規(guī)?；ヂ?lián)和居民、商業(yè)、工業(yè)負(fù)荷的結(jié)合,配電網(wǎng)變得越來越復(fù)雜。其隨機(jī)性和波動性將給傳統(tǒng)配電網(wǎng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性帶來挑戰(zhàn)[5]。

1.2 DG模型和特性

分布式風(fēng)力發(fā)電通?？拷?fù)荷中心,就地消納,是未來發(fā)電開發(fā)的新模式。風(fēng)力發(fā)電通過風(fēng)力帶動風(fēng)輪旋轉(zhuǎn),再通過增速機(jī)將旋轉(zhuǎn)速度進(jìn)行提升,進(jìn)而使發(fā)電機(jī)發(fā)電。由于大自然的風(fēng)能是時刻變化的,具有波動性和間歇性,而風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行與風(fēng)速大小聯(lián)系緊密。在實(shí)際運(yùn)行中,只有當(dāng)風(fēng)速大于切入風(fēng)速時(通常3～4 m/s),風(fēng)輪才開始旋轉(zhuǎn)并牽引發(fā)電機(jī)開始發(fā)電,在風(fēng)速小于切入風(fēng)速時,風(fēng)輪保持不動。當(dāng)風(fēng)速越大時,輸出功率越大。當(dāng)風(fēng)速達(dá)到額定風(fēng)速時,風(fēng)電機(jī)組會輸出其額定功率,之后輸出功率會保持額定功率不變。當(dāng)風(fēng)速達(dá)到切出風(fēng)速時,風(fēng)電機(jī)組會剎車,不再輸出功率保護(hù)風(fēng)機(jī)。分布式光伏發(fā)電遵循因地制宜、清潔高效、分散布局、就近利用的原則,充分利用當(dāng)?shù)氐奶柲苜Y源,替代和減少化石能源消費(fèi)。分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)有功出力受光照強(qiáng)度影響較大,發(fā)電功率與光照強(qiáng)度呈正相關(guān)性。天氣對光伏出力的波動水平有顯著的影響,晴天時光伏出力平穩(wěn),有云天時,受云層遮擋影響,光伏出力波動較大,這將會造成電網(wǎng)電壓波動,對電網(wǎng)規(guī)劃運(yùn)行造成不良影響。

風(fēng)電、光伏等不確定因素接入電網(wǎng),大大增加了電網(wǎng)的不確定性[6-7]。風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電分別隨風(fēng)速和太陽輻射而變化,可以建立具有分布式發(fā)電量變化的模型[8-9],分別用Weibull分布[10]和Beta分布[11]模擬風(fēng)速和太陽輻射。

1.3 DG對配電網(wǎng)的影響

DG在配電網(wǎng)接入容量越來越大,對配電網(wǎng)影響越來越深。對配電網(wǎng)規(guī)劃而言,最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)布置方案更加困難、線路負(fù)載能力發(fā)生變化、影響系統(tǒng)的潮流分布、負(fù)荷增長的預(yù)測難度增加;對配電網(wǎng)可靠性而言,DG并網(wǎng)運(yùn)行,可降低系統(tǒng)的供電可靠性,DG作為備用電源接入,提高電網(wǎng)的輸電裕度。對配電網(wǎng)繼電保護(hù)而言,改變了配電網(wǎng)的故障特征,可能引起原有繼電保護(hù)裝置靈敏度降低,拒動或誤動;在配電網(wǎng)電能質(zhì)量方面,DG與當(dāng)?shù)氐呢?fù)荷協(xié)調(diào)運(yùn)行與否,將抑制或引起系統(tǒng)電壓的波動,DG接入配電網(wǎng)系統(tǒng)后產(chǎn)生諧波問題。

DG對配電網(wǎng)線路損耗的影響。一般情況下,配電網(wǎng)運(yùn)行時呈現(xiàn)弱環(huán)、開環(huán)或者輻射狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),整體電壓較低。DGs的并入使得配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)生很大變化,由原有的單電源輻射結(jié)構(gòu)變成多電源弱環(huán)狀結(jié)構(gòu)。由此,DGs并網(wǎng)后使得電網(wǎng)支路潮流方向發(fā)生改變,影響到電網(wǎng)的線路損耗(簡稱線損)。線損變化不僅與負(fù)荷有關(guān),還與DGs的位置和容量有關(guān)。當(dāng)配電網(wǎng)總體上是吸收網(wǎng)絡(luò)時,少量分布式電源的接入使得配電網(wǎng)線損減小,當(dāng)分布式電源容量較大且沒有合理配置時,配電網(wǎng)線路損耗有可能増大。國內(nèi)外有不少研究者就分布式電源對配電網(wǎng)線損的影響進(jìn)行了研宄。有學(xué)者基于DGs的位置及容量優(yōu)化來降損穩(wěn)壓,采用啟發(fā)式算法通過對分布式電源的安裝位置進(jìn)行優(yōu)化,使有功功率損耗、無功損耗、無功發(fā)電和電壓偏差構(gòu)成等多個目標(biāo)最優(yōu)。

DG對配電網(wǎng)電壓的影響。集中供電的配電網(wǎng)一般呈輻射狀。穩(wěn)態(tài)運(yùn)行狀態(tài)下,電壓沿饋線潮流方向逐漸降低。接入DG后,由于饋線上的傳輸功率減少,使沿饋線各負(fù)荷節(jié)點(diǎn)處的電壓被抬高?？赡軐?dǎo)致一些負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的電壓偏移超標(biāo)。其電壓被抬高多少與接人DG的位置及總?cè)萘看笮∶芮邢嚓P(guān)。通常情況下,可通過在中低壓配電網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置有載調(diào)壓變壓器和電壓調(diào)節(jié)器等調(diào)壓設(shè)備,將負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的電壓偏移控制在符合規(guī)定的范圍內(nèi)。對于配電網(wǎng)的電壓調(diào)整,合理設(shè)置DG電源的運(yùn)行方式很重要。針對光伏風(fēng)電來說,中午陽光充足,光伏出力較大,但是午間負(fù)荷一般較小,這時光伏接入點(diǎn)的電壓將出現(xiàn)明顯被抬高的趨勢,如果光伏接入點(diǎn)在饋線末端,接入點(diǎn)的電壓很可能會越過上限,這時必須合理設(shè)置光伏電源的運(yùn)行方式。風(fēng)電接入對配電網(wǎng)的電壓也產(chǎn)生了很大的影響,會使電壓被抬高,而電壓抬高的多少與接入風(fēng)電的位置及容量的大小有關(guān)。DG對電壓的影響還體現(xiàn)在可能造成電壓的波動和閃變。由于光伏電源的出力隨入射的太陽輻照度而變,風(fēng)電出力隨風(fēng)速變化而變化,可能會造成局部配電線路的電壓波動和閃變,若跟負(fù)荷改變疊加在一起。將會引起更大的電壓波動和閃變,所以當(dāng)大量DG接入時,對其接入位置和容量進(jìn)行合理的規(guī)劃十分重要。

DG對配電網(wǎng)諧波的影響。DG通過電力電子設(shè)備并網(wǎng),這就不可避免的給網(wǎng)絡(luò)帶來諧波問題。DG輸出電能質(zhì)量與電力電子換流技術(shù)密切相關(guān),其輸出電流會出現(xiàn)多次特征諧波,諧波電流的幅值隨著諧波次數(shù)的增大而減小,且高次諧波電流在配電網(wǎng)中傳輸時隨電氣距離的增大而衰減。近年來,電力電子技術(shù)的快速發(fā)展極大地促進(jìn)了DG并網(wǎng)的開發(fā)利用,然而,DG具有強(qiáng)烈的隨機(jī)性、間歇性,其采用非線性電力電子裝置作為并網(wǎng)接口,將給配電網(wǎng)帶來復(fù)雜的諧波問題。

DG對配電網(wǎng)的影響如圖2所示。

隨著可再生能源的關(guān)注度持續(xù)上升,DG已成為一種重要的電力能源。隨著可再生分布式電源的大規(guī)模并網(wǎng),傳統(tǒng)配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)已經(jīng)發(fā)生了變化,網(wǎng)絡(luò)由原來單一輻射式逐漸變成如今多支路分散模式,這也使得系統(tǒng)潮流分布發(fā)生了改變。因?yàn)轱L(fēng)機(jī)和光伏都與天氣因素關(guān)系密切,當(dāng)天氣變化劇烈的時候,風(fēng)力和光伏發(fā)電輸出功率會出現(xiàn)較大的波動,使得配電網(wǎng)潮流分布也出現(xiàn)隨機(jī)性,同時也會影響電壓波動。整體看來,DG以合適容量在合適位置并網(wǎng)能夠在一定程度上提高配電網(wǎng)電壓質(zhì)量,如若DG并網(wǎng)容量過大或是位置不適可能造成功率反向流動,在并網(wǎng)點(diǎn)出現(xiàn)局部電壓峰化,可能超過配電網(wǎng)電壓上限。并且DG并入配電網(wǎng),影響了配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)損耗,給配電網(wǎng)帶來了諧波問題,降低電壓質(zhì)量。

2 配電網(wǎng)優(yōu)化技術(shù)研究

為了降低網(wǎng)絡(luò)損耗、平衡需求過載、提高節(jié)點(diǎn)電壓水平、吸收可再生能源,配電網(wǎng)重構(gòu)(DNRC)已被視為實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和安全性的重要解決方案,另一方面,分布式電源對電壓分布主要是受分布式電源的安裝位置、容量和功率等因素的影響。對于諧波治理,在配電網(wǎng)中,合理接入濾波器是最重要的手段,對配電網(wǎng)中濾波器的位置和參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,能更好的達(dá)到治理諧波的目的。

2.1 配電網(wǎng)重構(gòu)技術(shù)研究

目前,隨著可再生能源的大規(guī)?；ヂ?lián)和居民、商業(yè)、工業(yè)負(fù)荷的結(jié)合,配電網(wǎng)變得越來越復(fù)雜。其隨機(jī)性和波動性將給傳統(tǒng)配電網(wǎng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性帶來挑戰(zhàn),此時,DNRC已被視為實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和安全性的重要解決方案。DNRC是指在滿足網(wǎng)絡(luò)約束條件下,通過改變開關(guān)的狀態(tài)來改變配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),我們針對不同的目標(biāo),在給定的網(wǎng)狀配電系統(tǒng)上確定最優(yōu)的徑向配置,即每個支路的閉合/斷開狀態(tài),從而提高配電網(wǎng)的效率和穩(wěn)定性。因此配電網(wǎng)重構(gòu)是配電網(wǎng)規(guī)劃和運(yùn)行的有力工具[12-16]。

在網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)過程中,許多學(xué)者針對不同的目標(biāo)和算法對網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)進(jìn)行了研究。有學(xué)者把經(jīng)濟(jì)性放在首位,力求網(wǎng)損最小化,因此單一目標(biāo)是配電網(wǎng)有功損耗最小[17-18]。其他研究者則專注于降低網(wǎng)絡(luò)損耗和電壓偏差的雙重目標(biāo),既追求經(jīng)濟(jì)性,又重視電網(wǎng)的安全性,將降低網(wǎng)損和電壓偏差作為雙重目標(biāo)[19]。另外,為了保證電網(wǎng)中的負(fù)荷不超載,Jakus以有功損耗最小和負(fù)荷平衡最小為優(yōu)化目標(biāo),建立了DNRC的數(shù)學(xué)模型[20]。然而,隨著越來越多的DG和復(fù)雜負(fù)荷接入電網(wǎng),配電網(wǎng)對于配電網(wǎng)的運(yùn)行控制變得越來越復(fù)雜[21]。這些模型沒有考慮可再生能源和負(fù)荷的動態(tài)變化。事實(shí)上,風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電分別隨風(fēng)速和光照強(qiáng)度而變化,風(fēng)速和光照強(qiáng)度可以用Weibull分布[22]和Beta分布[23-24]來模擬。文獻(xiàn)[25-26]建立了考慮這些不確定性的配電網(wǎng)重構(gòu)模型,但沒有考慮負(fù)荷隨時間的變化。文獻(xiàn)[27]考慮了單目標(biāo)模型不確定的DG輸出和負(fù)載。

在建立配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化模型時,有學(xué)者引入博弈論,構(gòu)建了多目標(biāo)博弈模型[28-29],以解決無主觀性的多目標(biāo)問題。同時,配電網(wǎng)重構(gòu)問題中,重構(gòu)時段劃分也是一個重要方面?；贒G和負(fù)荷的時變特性,動態(tài)重構(gòu)的主要方法是根據(jù)DG和負(fù)荷在一天內(nèi)的變化對時間進(jìn)行分段,通過劃分重構(gòu)周期可以大大減少開關(guān)操作的次數(shù)。文獻(xiàn)[30]提出了基于時間間隔信息熵的動態(tài)重構(gòu)方法。文獻(xiàn)[31]提出了功率矩指標(biāo),并將功率矩不平衡與預(yù)定的功率矩閾值進(jìn)行了比較,將滿足條件的區(qū)間合并到最后一個時段,完成時段劃分。另外,文獻(xiàn)[32]將負(fù)荷曲線單調(diào)區(qū)間的積分中值點(diǎn)作為分段點(diǎn),將負(fù)荷下降最小的相鄰區(qū)間合并,直至達(dá)到預(yù)設(shè)的分區(qū)數(shù)。文獻(xiàn)[33]采用改進(jìn)的模糊平均聚類算法對時間間隔進(jìn)行劃分,并利用組合損失函數(shù)的值來確定最優(yōu)的劃分?jǐn)?shù)目和方案。

對此,在配電網(wǎng)重構(gòu)中,需要充分考慮配電網(wǎng)中DG和負(fù)荷的不確定性,并建立配電網(wǎng)多目標(biāo)重構(gòu)模型。對于重構(gòu)周期劃分,為避免計算量大的問題,可以采用多種聚類法對配電網(wǎng)的凈負(fù)荷進(jìn)行分析,劃分DNRC的時段,避免人為主觀性。

2.2 DG位置及配置優(yōu)化研究

配電網(wǎng)中DG位置及容量對配電網(wǎng)的性能有很大的影響,其電壓質(zhì)量和網(wǎng)損等都和DG安置位置數(shù)量及尺寸有關(guān),合理安排DG位置及容量可以改善DG帶給配電網(wǎng)的負(fù)面影響,如功率損失、電壓偏移和氣體排放等,提高能源效率和電能質(zhì)量,改善系統(tǒng)內(nèi)可靠性和安全性。另一方面,合理安裝DG具有一定的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境效益,包括改善設(shè)施,降低運(yùn)營成本,優(yōu)化生產(chǎn),降低節(jié)能成本等。

對此,學(xué)者對DG位置容量優(yōu)化配置做了大量研究。文獻(xiàn)[34]解決了大規(guī)模可再生能源混合分布式發(fā)電和電容器組集成到配電系統(tǒng)中的分配規(guī)劃問題。文獻(xiàn)[35]以降低成本為目標(biāo),提出了一種新的改進(jìn)的電壓穩(wěn)定評估指標(biāo)(VSAI_B)為中心的規(guī)劃方法,同時實(shí)現(xiàn)電壓穩(wěn)定、損耗最小化和相關(guān)目標(biāo)。也有文獻(xiàn)在配電網(wǎng)中加入電動汽車,建立雙層優(yōu)化模型,除了同時優(yōu)化電動汽車充電外,還保證了多臺風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的優(yōu)化集成。文獻(xiàn)[36]考慮電網(wǎng)質(zhì)量,將電網(wǎng)總諧波畸變率(THD)和電壓暫降等電能質(zhì)量指標(biāo)的降損和改善作為目標(biāo)建模,運(yùn)用博弈論方法確定了配電網(wǎng)中配電網(wǎng)的整合位置。與此同時,網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)能夠在不進(jìn)行施工的情況下改變網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),有效的優(yōu)化配電網(wǎng)的性能,將重構(gòu)技術(shù)和DG優(yōu)化問題結(jié)合起來,可以為電力系統(tǒng)提供更多的技術(shù)、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)效益。分布式發(fā)電的優(yōu)化集成和輻射狀網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)對整個電力系統(tǒng)有著積極的影響。文獻(xiàn)[37]以最小化線損和THD為目標(biāo),并通過分布式發(fā)電的優(yōu)化配置和規(guī)模調(diào)整以及網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化重構(gòu)來改善系統(tǒng)的電壓分布,分析了THD對功率因數(shù)的影響。文獻(xiàn)[38]介紹了一種在正常和嚴(yán)重事故情況下考慮需求響應(yīng)計劃和小時配電網(wǎng)重構(gòu)的風(fēng)電場、儲能系統(tǒng)和電動汽車停車場的優(yōu)化協(xié)調(diào)分配方法,其目標(biāo)函數(shù)是最小化從上游電網(wǎng)和WFs購買電力的總成本,以及商業(yè)/工業(yè)負(fù)荷靈活性和住宅負(fù)荷削減的成本。文獻(xiàn)[39]從降低網(wǎng)損和改善電能質(zhì)量的角度出發(fā),提出了一種新的DNRC和DG分配模型。一個分支交換技術(shù)和一個優(yōu)化的方法被用來確定最佳的網(wǎng)絡(luò)安排。文獻(xiàn)[40]提出了基于最優(yōu)配置PV-DG的動態(tài)時變和靜態(tài)季節(jié)性重構(gòu)。此外,還實(shí)現(xiàn)了靜態(tài)年度重構(gòu),然后對分布式資源進(jìn)行優(yōu)化分配。考慮的重構(gòu)目標(biāo)包括損耗最小化、電壓最小化和負(fù)載能力改善同時考慮了負(fù)荷和DG發(fā)電量的小時和季節(jié)變化。

針對以上問題,可以同時采用DG位置容量優(yōu)化和配電網(wǎng)重構(gòu)技術(shù),通過考慮DG輸出和系統(tǒng)負(fù)荷的變化,使配電網(wǎng)重構(gòu)和分布式發(fā)電集成的效益最大化。在同時滿足所有的運(yùn)行和拓?fù)浼s束的條件下建立優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)。求解出的最佳解決方案能夠顯著提高配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性、技術(shù)性和環(huán)保性。

2.3 濾波器位置及容量優(yōu)化研究

電能質(zhì)量問題是用戶和配電系統(tǒng)運(yùn)營商都十分關(guān)注的問題。在用戶和工廠中敏感設(shè)備日益增多,這使得用戶對電能質(zhì)量有了更高的要求。DG接入配電網(wǎng)能夠降低網(wǎng)絡(luò)的有功損耗,同時改善電壓分布提高可靠性,但配電網(wǎng)中DG并網(wǎng)會給配電網(wǎng)帶來大量的諧波同時配電系統(tǒng)中非線性負(fù)載也會產(chǎn)生諧波,因此采用無源諧波濾波器進(jìn)行諧波抑制是不可避免的。

在諧波抑制所采用的設(shè)備主要分為兩種:有源濾波器和無源濾波器,有源濾波器濾波效果好但是其投入成本高,并且建設(shè)調(diào)試需要一定技術(shù)性,需要專人操作,相比較而言,無源濾波器因其價格便宜,操作簡單而廣泛應(yīng)用在配電網(wǎng)諧波抑制中。特別是單調(diào)諧無源諧波濾波器可吸收單一次數(shù)諧波。利用有限數(shù)量的諧波濾波器進(jìn)行全網(wǎng)諧波優(yōu)化可以歸結(jié)為一個優(yōu)化問題。近年來,許多研究者采用各種方法對無源諧波濾波器規(guī)劃問題進(jìn)行建模。文獻(xiàn)[41]對存在嚴(yán)重非線性負(fù)載的配電系統(tǒng)中的無源濾波器(PPFs)和DGs的進(jìn)行優(yōu)化規(guī)劃,以同時降低功率損耗、THD以及PPFs和DGs的投資成本為目標(biāo)。

一般情況下,配電網(wǎng)重構(gòu)以網(wǎng)損最小為目標(biāo),可以有效減少配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)損耗,但是現(xiàn)在為了減少諧波畸變率,配電網(wǎng)重構(gòu)技術(shù)也以諧波畸變率最小為優(yōu)化目標(biāo),用以有效減少諧波畸變率[42]。忽略系統(tǒng)不同配置的諧波濾波器規(guī)劃研究無法獲得最優(yōu)解。換言之,當(dāng)針對單一電網(wǎng)拓?fù)溥M(jìn)行濾波器規(guī)劃研究時,基于實(shí)際降損的重構(gòu)應(yīng)用于系統(tǒng)時,不能保證滿足電能質(zhì)量約束。文獻(xiàn)[43]為了在規(guī)劃研究中結(jié)合不同的電網(wǎng)配置,提出了一種適用于一次配電網(wǎng)的無源諧波濾波器規(guī)劃與降損重構(gòu)的聚合模型。為了更進(jìn)一步的優(yōu)化配電網(wǎng)性能,文獻(xiàn)[44]提出了一個用于平衡和非平衡狀態(tài)下無源濾波器和逆變器再生DGs以及DNRC的集成模型。雖然配電網(wǎng)重構(gòu)通常是為了降低網(wǎng)損而實(shí)施的,但它也會影響到電網(wǎng)的其他指標(biāo),如電壓分布和電能質(zhì)量指標(biāo),諧波濾波器的規(guī)劃忽略系統(tǒng)不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的研究不能得到最優(yōu)解。

對此,可以對改變電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的濾波器規(guī)劃問題進(jìn)行研究,將基于降損的重構(gòu)方法引入到無源諧波濾波器規(guī)劃問題中,通過這種方式結(jié)合更多有關(guān)實(shí)際電網(wǎng)規(guī)范的細(xì)節(jié),可以保證整個規(guī)劃期內(nèi)的低THD水平。

3 配電網(wǎng)優(yōu)化建模研究

基于上述分析,配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的建模目標(biāo)和約束條件根據(jù)不同的關(guān)注點(diǎn)而變化。在配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行中有多個決策變量,通常是安裝新設(shè)備的地點(diǎn)、規(guī)模和投資計劃以及開關(guān)的數(shù)量、狀態(tài)(開/關(guān))和位置。通用配電網(wǎng)優(yōu)化問題本質(zhì)上是具有連續(xù)和離散(二進(jìn)制)變量的復(fù)雜混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題[45]。

3.1 配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行目標(biāo)

配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行中能考慮的目標(biāo)很多,按成本劃分主要有投資成本和運(yùn)行成本。投資成本主要指配電網(wǎng)規(guī)劃過程中新接入分布式能源,無功功率補(bǔ)償器、濾波器等設(shè)備所需的費(fèi)用,運(yùn)行成本主要包括網(wǎng)損成本、削減負(fù)荷成本和DGs發(fā)電成本等[46]。如今,隨著人們的環(huán)保意識日益增加,研究熱點(diǎn)不僅僅是配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性,同時對環(huán)境效益也有了更高的追求,在保證經(jīng)濟(jì)的同時要加可再生新能源的滲透減少溫室氣體的排放[47]。另一方面,因?yàn)榕渚W(wǎng)靠近用戶,對電能質(zhì)量要求高,有些研究者將關(guān)注點(diǎn)放到了電壓偏移度和諧波畸變率上[48],配電網(wǎng)優(yōu)化目標(biāo)歸納如圖3所示。

圖3 配電網(wǎng)優(yōu)化目標(biāo)

通常下配電網(wǎng)重構(gòu)的主要優(yōu)化目標(biāo)有配電網(wǎng)有功功率網(wǎng)損、電壓偏移度、負(fù)荷均衡度最小,DG位置及容量規(guī)劃常以DG投資運(yùn)行成本最小同時環(huán)境效益最大為目標(biāo),濾波器位置及容量規(guī)劃則主要對諧波畸變率進(jìn)行優(yōu)化,其目標(biāo)函數(shù)建模如圖4所示。

圖4 配電網(wǎng)主要目標(biāo)

3.2 配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行約束條件

配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行還必須在多個約束下進(jìn)行,其主要是具有多個約束變量的優(yōu)化問題。包括:功率平衡約束,確保有功和無功發(fā)電量和消耗量均等;電壓約束,電壓偏差必須保持在允許的范圍內(nèi)以確保穩(wěn)定性;支路容量約束,配電饋線的潮流必須在分支的允許容量之內(nèi);DG功率約束,DG設(shè)備的有功和無功輸出功率必須為DG單元的有功和無功發(fā)電設(shè)置閾值之內(nèi),另一方面DG的無功功率會影響電壓曲線和功率損耗,在配電網(wǎng)中對DG做優(yōu)化時也?？紤]其無功調(diào)節(jié)能力;DG的滲透極限約束:DG的發(fā)電功率也必須在設(shè)定的極限內(nèi),通常DG裝置的滲透率約為主要變電站額定值的30%～40%;變電站容量約束,變電站的負(fù)載也必須在允許的區(qū)間內(nèi);網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼s束,配電網(wǎng)通常需保證輻射狀運(yùn)行,避免環(huán)流和孤島運(yùn)行;投資費(fèi)用約束,通常在網(wǎng)絡(luò)中加裝設(shè)備都需要考慮有限的財務(wù)資源;功率因數(shù)調(diào)節(jié)約束,配網(wǎng)中功率因數(shù)必須滿足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn);功率損耗約束,如果未考慮損耗最小為最優(yōu)目標(biāo),通常也需將網(wǎng)絡(luò)的功率損耗穩(wěn)定在一定值以下,包括饋線以及變壓器的損耗;諧波畸變率約束,配網(wǎng)中諧波含量不能太大,因維持在一定范圍內(nèi);可靠性約束,配網(wǎng)需保證其可靠供電。除了常規(guī)約束,在含儲能和電動汽車的配網(wǎng)中還有其他約束,如儲能單元的容量和減載約束[49],電動汽車充電站約束[50]和DG排放限制[51],約束條件如圖5所示。

圖5 配電網(wǎng)優(yōu)化約束條件

常見主要約束條件如圖6所示。

配電網(wǎng)優(yōu)化問題通常具有多個目標(biāo),多個約束條件,可根據(jù)具體問題進(jìn)行具體建模。

4 配電網(wǎng)優(yōu)化方法研究

由于分布式能源和負(fù)荷的不確定性對配電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的影響較大,在做配電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化前,需對不確定性進(jìn)行處理。而且配電網(wǎng)優(yōu)化問題是非線性且多約束的組合優(yōu)化問題,求解復(fù)雜,需要采用改進(jìn)的算法進(jìn)行求解。另外,針對多目標(biāo)問題,需要采用多目標(biāo)求解算法并對其進(jìn)行改進(jìn),更加客觀地選擇最優(yōu)解。

4.1 不確定性處理方法研究

由于分布式能源的及負(fù)荷的波動性和間斷性,給配電網(wǎng)帶來了不確定性,在處理這些不確定性時,常采用的方法主要有場景數(shù)優(yōu)化法和魯棒優(yōu)化法。魯棒優(yōu)化方法是在最壞情況約束下,在不產(chǎn)生大量場景的情況下尋找最優(yōu)解。然而,最壞情況下的解可能過于保守,求解最小-最大問題需要多層次迭代,在意外情況下可能不滿足約束條件。為了解決這一問題,文獻(xiàn)[52]提出了可以靈活確定的最壞情況下的個別值,而不是假設(shè)盒子不確定性集中所有不確定因素的最壞情況值。此外,文獻(xiàn)[53]提出了一種新的基于風(fēng)險的不確定性集優(yōu)化方法,用于典型的混合式AC/DC微電網(wǎng)的能量管理,該方法對提高不確定度處理的精度做出了很大的貢獻(xiàn),但計算量大是不可避免的。對于場景數(shù)優(yōu)化方法,即隨機(jī)優(yōu)化。假設(shè)不確定變量遵循特定的概率分布,并相應(yīng)地生成離散場景[54]。因此,生成的情景只是不確定性真實(shí)分布的粗略近似值。該方法近似最優(yōu),需要大量場景,其精度與計算量存在矛盾。然而,這種方法簡單有效。因此,多場景技術(shù)已成為解決電力系統(tǒng)隨機(jī)優(yōu)化問題的主要方法。Wasserstein概率距離指數(shù)廣泛應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電情景的劃分,針對風(fēng)電隨機(jī)分布特征的差異,文獻(xiàn)[55-56]提出了分類概率綜合多情景分析方法。另外,大量場景的生成增加了計算量。為了減少計算負(fù)擔(dān),有必要對場景進(jìn)行簡化。場景簡化方法主要是啟發(fā)式算法,包括K-medoids聚類算法、K-means聚類算法、同步向后約簡(SBR)、快速前向選擇(FFS)[56-58]。

4.2 算法研究

算法大致分為數(shù)學(xué)規(guī)劃算法和啟發(fā)式算法,數(shù)學(xué)規(guī)劃算法理論上可以尋優(yōu)求解,但是配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行問題規(guī)模和計算復(fù)雜度都較大,數(shù)學(xué)規(guī)劃算法對此不太適合。所以對于配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的求解算法,大多采用啟發(fā)式算法,啟發(fā)式算法也簡單易于實(shí)現(xiàn),例如遺傳算法(GA)[59]、人工免疫系統(tǒng)(AIS)[60]、禁忌搜索(TS)、帝國主義競爭算法(ICA)、學(xué)習(xí)自動機(jī)(LA)、模擬退火(SA)、專家系統(tǒng)(ES)、引力搜索算法(GSA)、和聲搜索算法(HSA)等,其中還有群體智能算法粒子群優(yōu)化算法(PSO)[61]、蛾群算法(MSA)[62]、杜鵑搜索算法(CSA)[63-64]和改進(jìn)啟發(fā)式算法 (HA)[65]、蟻群(AC)、人工蜂群(ABC)等。這些算法在求解多目標(biāo)模型時容易陷入局部最優(yōu)解。對此,對算法進(jìn)行改進(jìn),文獻(xiàn)[66-67]在粒子群算法中融入混沌理論使其保持多樣性跳出局部最優(yōu)解,文獻(xiàn)[68-69]分別提出了一種貓群優(yōu)化(CSO)算法和改進(jìn)的灰狼優(yōu)化(MGWOW)算法來改進(jìn)GA和PSO算法。另外,通過混合算法也可大大提高算法的效率,將不同的算法結(jié)合起來以提高尋優(yōu)能力,減少計算成本。文獻(xiàn)[70]結(jié)合遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法兩者的優(yōu)點(diǎn),體現(xiàn)出較GA和PSO更好的尋優(yōu)性能,文獻(xiàn)[71]采用模擬退火-粒子群混合算法(SA-PSO)求解得到儲能容量的優(yōu)化方案,同時,文獻(xiàn)[72]利用布谷鳥搜索算法尋優(yōu),并針對其在后期收斂速度慢、收斂精度差的缺點(diǎn),引入模擬退火算法以提高算法的全局和局部搜索能力。這些混合算法也大大增加了算法尋優(yōu)的效率。

4.3 多目標(biāo)問題研究

在處理多目標(biāo)優(yōu)化問題時,優(yōu)化過程需要滿足不同或相互矛盾的目標(biāo)函數(shù),通常將多目標(biāo)加權(quán)后轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)進(jìn)行求解。這種加工過程比較粗糙,不能同時優(yōu)化多個目標(biāo)。因此,一些學(xué)者使用雙層模型來處理多目標(biāo)問題[73]。其他學(xué)者引入博弈論,構(gòu)建多目標(biāo)博弈模型[28]來解決多目標(biāo)問題。同時,帕累托最優(yōu)解在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題中得到了廣泛的應(yīng)用[74-76]。但是,Pareto最優(yōu)解只是問題的一個可接受的解集,一般存在多個Pareto最優(yōu)解。此時,人們需要自己做決定,這是不客觀的。對于這個問題,文獻(xiàn)[77]將得到的Pareto最優(yōu)解(POSs)分成不同的簇,然后通過使用灰色聚類分析(GRP)評估屬于同一簇的解的相對投影來確定最佳折衷解(BCs)。另外,我國學(xué)者鄧聚龍教授于1982年創(chuàng)立了灰色系統(tǒng)理論[78]。多目標(biāo)灰靶決策(GTDM)可以在不喪失客觀性的前提下,選擇出滿意的方案。文獻(xiàn)[79]提出了一種基于熵權(quán)方法的GTDM理論,用以確定最優(yōu)的權(quán)衡調(diào)度方案。文獻(xiàn)[80]將模糊c-均值算法(FCM)與GRP相結(jié)合的綜合決策,旨在從POSs中提取反映決策者偏好的最佳折衷方案。

含分布式能源的配電網(wǎng)優(yōu)化問題,需要考慮分布式能源及負(fù)荷的不確定性,現(xiàn)在有很多學(xué)者對不確定性的處理方法展開研究[81-83],不確定性處理越來越精確,但方法越來越復(fù)雜,如何平衡精確度和計算量是需要考慮的問題。配電網(wǎng)優(yōu)化通常是多目標(biāo)優(yōu)化問題,在建模之后,如何采取合適的方法進(jìn)行高效求解也是很重要的問題。在對多目標(biāo)多決策變量,高維的非線性組合優(yōu)化問題進(jìn)行求解時,大多采用啟發(fā)式算法,但一般啟發(fā)式算法不穩(wěn)定且尋優(yōu)速度慢,對此有多種改進(jìn)算法,為了提高尋優(yōu)效率,可以改變操作算子、增加社會學(xué)習(xí)行為和每次迭代后的排序來加快全局最優(yōu)解的搜索速度,此外,混沌理論可以解決早熟問題,避免求解算法陷入局部最優(yōu)解。同時結(jié)合不同算法的優(yōu)勢產(chǎn)生混合算法,混合算法在尋優(yōu)速度上具有明顯的改進(jìn)并幫助其跳出局部最優(yōu)解,求解精確度更高。對于多目標(biāo)優(yōu)化問題,通常采用Pareto算法進(jìn)行求解,并有多種方法幫助其從一組最優(yōu)解中找到最終最優(yōu)解。

5 結(jié)束語

文中回顧了含分布式配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行中的多方面問題,包括分布式能源對配電網(wǎng)的影響,以及優(yōu)化運(yùn)行技術(shù)及方法層面的問題,同時包括不同優(yōu)化問題的建模及約束條件,以及配電網(wǎng)中不確定性處理方法,最后對配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的求解算法做了詳細(xì)描述。研究配電網(wǎng)中DG和濾波器優(yōu)化配置及重構(gòu)模型,有利于降低分布式能源的年投資綜合費(fèi)用及系統(tǒng)環(huán)境成本,提高分布式能源綜合利用率、可再生能源的滲透率,減少大氣污染。

含分布式電源的配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行突出存在的關(guān)鍵問題是如何精確且簡單地處理配電網(wǎng)中的不確定性,以及如何對配電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行客觀高效的求解。對此,很多學(xué)者進(jìn)行了深入的研究,但都難以平衡精確度和計算量之間的關(guān)系,在未來,需要探究更多高效的不確定性處理方法及復(fù)雜優(yōu)化問題的求解算法。一方面,未來配電網(wǎng)將變得更加復(fù)雜,不僅有儲能裝置、充電樁的大量接入,同時用戶側(cè)負(fù)荷也變得日益復(fù)雜,考慮需求側(cè)響應(yīng)的主動配電網(wǎng)的研究就顯得十分重要,通過研究兼容需求側(cè)資源的配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性規(guī)劃,能夠做到多能互補(bǔ),充分發(fā)揮需求側(cè)可調(diào)控資源與儲能設(shè)備的綜合調(diào)節(jié)潛力,平仰DG間歇特性對局部電網(wǎng)的沖擊,提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性與安全性的同時,保證可再生能源的高滲透率。另一方面,提高配電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,計及熱電聯(lián)供系統(tǒng)和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的分布式電源規(guī)劃模型也是需要探究的重要方面。