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考慮需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估

作者:劉國(guó)偉 馬楠 鄧浩 程卓 曹毅 劉志文 來源:中國(guó)電力 發(fā)布時(shí)間:2024-04-02 瀏覽:

       摘要

  提出了考慮需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估方法。首先,構(gòu)建適用于配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估的需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)模型;然后,以分布式新能源準(zhǔn)入容量最大為目標(biāo),建立考慮需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估模型;其次,利用二階錐松弛技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行轉(zhuǎn)凸求解;最后,采用改進(jìn)IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)為仿真算例,對(duì)不同情景下系統(tǒng)分布新能源承載能力進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果表明,考慮需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)可以有效提升配電網(wǎng)分布式新能源承載能力。

  1 需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

  1.1 需求側(cè)管理

  區(qū)別于全面參與電力市場(chǎng)的電力需求側(cè)響應(yīng),電力需求側(cè)管理則是政府通過頒布措施引導(dǎo)電力用戶減少高峰時(shí)段用電,增加低谷時(shí)段用電,優(yōu)化用戶用電時(shí)段,減少電力峰谷差,可以有效減少供電壓力,減少供電和用電雙方成本。

  式中: ξi,t 、 ΔPi,t 、 Δρi,t 分別為節(jié)點(diǎn) i 在 t 時(shí)刻的電價(jià)彈性系數(shù)、需求側(cè)管理前后的用電需求變化值、需求側(cè)管理前后的電量變化值; ρi,t 、圖片分別為節(jié)點(diǎn) i 在 t 時(shí)刻需求側(cè)管理前、后的電價(jià); Pi,t 、圖片 分別為節(jié)點(diǎn) i 在 t 時(shí)刻需求側(cè)管理前、后的負(fù)荷值; 圖片分別為節(jié)點(diǎn) i 在 t 時(shí)刻需求側(cè)管理前后電價(jià)的上、下限; ρpeak 、 ρvalley 分別為負(fù)荷的峰、谷電價(jià); Tpeak 、 Tvalley 分別為峰、谷電價(jià)所屬時(shí)間區(qū)間;T為劃分的總時(shí)段數(shù);N為總節(jié)點(diǎn)數(shù)。

  1.2 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

  配電網(wǎng)重構(gòu)是通過調(diào)整支路開關(guān)的開斷狀態(tài),改變網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的一種方法,即

  式中: Fij,t 為 t 時(shí)刻從節(jié)點(diǎn)i流向節(jié)點(diǎn)j的虛擬功率; ρ(i) 、 κ(i) 分別為節(jié)點(diǎn) i 的父節(jié)點(diǎn)集合與子節(jié)點(diǎn)集合;M為極大值;v為任意實(shí)數(shù); αij,t 為t時(shí)刻支路ij狀態(tài)變量,1表示連通,0表示斷開; Ωb 為配電網(wǎng)支路集合。

  2 配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估模型

  配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估模型中包含的決策變量為儲(chǔ)能的實(shí)時(shí)出力、分布式新能源的實(shí)時(shí)有功/無功出力、配電網(wǎng)線路的重構(gòu)、需求側(cè)管理措施。

 2.1 目標(biāo)函數(shù)

  本文以分布式新能源準(zhǔn)入容量最大為目標(biāo),目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為

  式中:C為分布式新能源的最大準(zhǔn)入容量; NPV 為新增光伏的節(jié)點(diǎn)數(shù);NWT 為新增風(fēng)電的節(jié)點(diǎn)數(shù);圖片 為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)新增的光伏容量;圖片 為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)新增的風(fēng)電容量。

 2.2 約束條件

  1)配電網(wǎng)潮流方程約束。

  配電網(wǎng)的潮流應(yīng)滿足DistFlow方程約束,即

  2)支路電流約束。

  在配電網(wǎng)運(yùn)行過程中,支路電流不應(yīng)高于上限,且當(dāng)支路斷開時(shí),其上流過的電流為0。支路電流約束為

  式中: Iij,max 為流經(jīng)支路 ij 的電流上限。

  3)電壓偏差約束為

  式中: εlow 、 εup 分別為節(jié)點(diǎn)電壓偏差的下限和上限; UN 為標(biāo)稱電壓。

  4)儲(chǔ)能運(yùn)行約束。

  接入配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i的儲(chǔ)能的運(yùn)行需要滿足以下約束,即

  式中:0-1變量 γi,t 表征儲(chǔ)能充放電狀態(tài),1為放電,0為充電; 圖片 為單個(gè)儲(chǔ)能模塊的額定功率; 圖片為儲(chǔ)能安裝數(shù)量; 圖片表示單個(gè)儲(chǔ)能模塊的額定容量; 圖片 為儲(chǔ)能電量; 圖片 和圖片 分別為儲(chǔ)能充、放電效率; Δt 為相鄰調(diào)度時(shí)刻之間的時(shí)長(zhǎng); Si,max 、 Si,min 分別為儲(chǔ)能存儲(chǔ)能量上、下限; 圖片和圖片 分別為調(diào)度初始時(shí)刻與末尾時(shí)刻的電量。

  5)分布式新能源運(yùn)行約束為

  同時(shí)還需要考慮需求側(cè)管理約束式(1)~(4)和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)約束式(5)~(8)。

  3 模型轉(zhuǎn)化與求解

  在上述模型中,潮流方程包含二次項(xiàng)、三角函數(shù)項(xiàng),引入輔助變量圖片 和 圖片 后,原模型中的電流平方項(xiàng)與電壓平方項(xiàng)可以消除,結(jié)合Big-M法和凸松馳技術(shù),DistFlow方程約束可轉(zhuǎn)化為以下二階錐形式,即

  相應(yīng)地,電流幅值約束和電壓偏差約束可分別等效為

  通過二階錐松弛技術(shù)轉(zhuǎn)凸得到配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估的線性化模型為

  該模型可以基于Matlab平臺(tái)中的Yalmip工具箱,采用Cplex算法包求解。

  4 算例分析

  4.1 算例設(shè)置

  為驗(yàn)證本文所提模型的有效性,仿真算例采用改進(jìn)IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng),如圖1所示,配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓上、下限設(shè)置為1.1 p.u.和0.9 p.u.,系統(tǒng)的基準(zhǔn)容量設(shè)置為10 MV·A,圖1中虛線為聯(lián)絡(luò)線,紅線為可重構(gòu)線路。光伏PV1、PV2安裝在節(jié)點(diǎn)6、26,風(fēng)機(jī)WT1、WT2安裝在節(jié)點(diǎn)16、31。

圖1 IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

Fig.1 IEEE 33-bus distribution network

  通過K-means聚類得到的廣東某地區(qū)分布式新能源與負(fù)荷典型場(chǎng)景數(shù)據(jù)如圖2所示,儲(chǔ)能位置及參數(shù)信息如表1所示。

圖2 分布式新能源與負(fù)荷典型日數(shù)據(jù)

Fig.2 Typical daily data of distributed new energy and load

表1 儲(chǔ)能位置及參數(shù)信息

Table 1 Energy storage installation location and parameters

  為研究需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)對(duì)配電網(wǎng)新能源承載能力的影響,本文在考慮儲(chǔ)能接入配電網(wǎng)的情況下,設(shè)置如下4種情景進(jìn)行對(duì)比分析:1)不考慮任何措施的配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估;2)僅考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估;3)僅考慮需求側(cè)管理的配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估;4)考慮需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估。

  4.2 承載能力評(píng)估

  經(jīng)過模擬運(yùn)行得到情景1~4的風(fēng)電、光伏最大準(zhǔn)入容量,如表2所示。

表2 風(fēng)電、光伏最大準(zhǔn)入容量

Table 2 Maximum access capacity of wind power and photovoltaic

  由表2可知,對(duì)于間歇性較強(qiáng)的風(fēng)電,需求側(cè)管理可以有效提高承載能力。網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)可以直接改變配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),影響功率的流動(dòng),從而可以較大程度地提高新能源的承載能力??紤]需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)可以極大提升配電網(wǎng)的新能源承載能力。

  為深入分析需求側(cè)管理與網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)對(duì)配電網(wǎng)新能源承載能力的影響,分別統(tǒng)計(jì)不同情景下的分布式新能源承滲透率、平均電壓偏差、最大電壓偏差、平均棄風(fēng)棄光率,經(jīng)過min-max標(biāo)準(zhǔn)化得到如圖3所示的雷達(dá)圖。其中,分布式新能源承載能力為正向指標(biāo),平均電壓偏差、最大電壓偏差、平均棄風(fēng)棄光率為逆向指標(biāo)。由圖3可知,僅考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的情景2相比于情景1新能源滲透率從21.56%提升至26.34%,平均棄風(fēng)棄光率從2.96%降低至1.97%,最大電壓偏差從4.39%降低至3.96%,平均電壓偏差從3.53%降至2.94%;僅考慮需求側(cè)管理的情景3相比于情景1新能源滲透率從21.56%提升至30.46%,平均棄風(fēng)棄光率從2.96%降低至1.31%,最大電壓偏差從4.39%降低至3.75%,平均電壓偏差從3.53%降至2.71%;考慮需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的情景4相比于情景1新能源滲透率從21.56%提升至39.12%,平均棄風(fēng)棄光率從2.96%降低至1.31%,最大電壓偏差從4.39%降低至3.75%,平均電壓偏差從3.53%降至1.47%。該結(jié)果表明考慮需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)不僅可以提升配電網(wǎng)新能源承載能力,同時(shí)也可以減少配電網(wǎng)棄風(fēng)棄光率,改善電能質(zhì)量。

圖3 各方案指標(biāo)對(duì)比

Fig.3 Comparison radar chart of each scheme index

  為進(jìn)一步分析需求側(cè)管理與網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)對(duì)配電網(wǎng)的影響,典型場(chǎng)景4考慮需求側(cè)管理前后的負(fù)荷曲線如圖4所示,情景4的典型場(chǎng)景4用電低谷、高峰時(shí)段網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)結(jié)果如圖5、圖6所示。由圖4可知,需求側(cè)管理之前負(fù)荷峰谷差為0.80 p.u.,需求側(cè)管理之后負(fù)荷峰谷差為0.69 p.u.,負(fù)荷高峰期(12:00—16:00,18:00—23:00)的部分負(fù)荷平移到負(fù)荷低谷期(00:00—11:00,17:00,24:00)。該結(jié)果表明考慮需求側(cè)管理對(duì)負(fù)荷最大峰谷差具有一定改善作用。

圖4 典型場(chǎng)景4考慮需求側(cè)管理前后負(fù)荷曲線

Fig.4 Load curve before and after considering demand side management for typical scenario 4

圖5 情景4的典型場(chǎng)景4用電低谷時(shí)段網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)結(jié)果

Fig.5 Network reconfiguration results during the valley period of electricity consumption for typical scenario 4 of situation 4

圖6 情景4的典型場(chǎng)景4負(fù)荷高峰時(shí)段網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)結(jié)果

Fig.6 Network reconfiguration results during the peak period of electricity consumption for typical scenario 4 of situation 4

  由圖5、圖6可知,情景4的典型場(chǎng)景4在用電低谷時(shí)段線路1—18、2—22的支路開關(guān)斷開,聯(lián)絡(luò)線L1、L5的聯(lián)絡(luò)開關(guān)閉合,這是因?yàn)樵谪?fù)荷低谷時(shí)段需要通過聯(lián)絡(luò)線L1、L2向節(jié)點(diǎn)18—24供電以最大程度消納分布式新能源的出力,提升配電網(wǎng)新能源承載能力;在用電高峰時(shí)段線路5—25、8—9的支路開關(guān)斷開,聯(lián)絡(luò)線L3、L4的聯(lián)絡(luò)開關(guān)閉合,這是因?yàn)樵谪?fù)荷高峰時(shí)段線路負(fù)載較重,通過聯(lián)絡(luò)線L3連接,能夠提升線路末端節(jié)點(diǎn)的電壓,保障配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

  5 結(jié)語

  本文以分布式新能源承載能力最大為目標(biāo),建立考慮需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的配電網(wǎng)新能源承載能力評(píng)估模型,利用二階錐松弛技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行轉(zhuǎn)凸求解,仿真算例采用改進(jìn)IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,考慮需求側(cè)管理和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)能夠提高分布式新能源的承載能力。

  注:本文內(nèi)容呈現(xiàn)略有調(diào)整,如需要請(qǐng)查看原文。


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