分布式发电接入对配电网电压质量的影响及容量极限研究

张旭航，张梦瑶，黄阮明，赵铃光，赵晶晶

(1.国网上海市电力公司经济技术研究院，上海 浦东新区 200120；2.上海电力学院电气工程学院，上海 杨浦 200090)

TK 01；TM 71

A

2096-2185(2017)05-0019-05

10.16513/j.cnki.10-1427/tk.2017.05.003

分布式发电接入对配电网电压质量的影响及容量极限研究

张旭航1，张梦瑶1，黄阮明1，赵铃光2，赵晶晶2

(1.国网上海市电力公司经济技术研究院，上海 浦东新区 200120；2.上海电力学院电气工程学院，上海 杨浦 200090)

分布式发电(distributed generation，DG)的接入改变了传统配网的供电模式，对配网电压质量、继电保护、短路容量、潮流流向都会产生较大影响。为研究DG的接入对配网影响及在各运行条件约束下配网所能接纳最大DG容量，以典型10 kV配网为例，分析其对配网电压质量影响的前提下，以DG极限接入容量为优化目标，综合考虑电压偏差、电压波动、短路电流、线路载流量、潮流方程约束及分布式出力约束，采用粒子群优化算法求解得到配网在多节点同时接入DG情况下的最大接入容量，仿真及优化结果表明了所提模型与算法的有效性。

分布式发电(DG)；极限接入容量；电压质量；粒子群算法

0 引言

伴随着全球经济的飞速发展，能源消费需求大幅飙升，能源短缺和环境破坏问题日渐严重。为了在用电需求、能源紧张、环境污染之间取得一定妥协，世界各国着手大力发展以可再生能源为代表的分布式发电(distributed generation, DG)技术。DG与传统发电方式相比具有投资小、清洁环保、供电可靠性高、发电方式灵活、可持续利用等优点[1]。截至2015年底，我国光伏发电累计装机容量达4 318万 kW，成为全球光伏发电装机容量最大的国家，2016上半年，我国光伏新增并网装机量更超过2 000万 kW，2015年全世界平均每天安装约50万块太阳能电池板。风电方面，我国早在2010年底累计装机便达到4 182.7万 kW，首次超过美国跃居世界第一，2015年风电新增装机容量3 297万 kW，新增装机容量再创历史新高，累计并网装机容量达到1.29亿 kW[2-4]。

上海作为国际化大都市,用电需求量巨大且还在不断攀升，市内的外高桥、石洞口、漕泾3大发电基地电力供应量已经远远不能满足其自身用电需求。“十二五”规划末，上海接受市外来电最高达1 500万 kW，比“十一五”时期增涨了50%以上，为此上海修订出台了《上海市风电开发建设管理暂行办法》、《上海市光伏发电项目管理办法》、《上海市可再生能源和新能源发展专项资金扶持办法》等政策来刺激新能源利用，实现新一轮快速增长以弥补用电缺口。上海市能源发展“十三五”规划指出，到2020年，上海全社会用电量达1 560亿 kW·h，其中本地可再生能源装机比重由2015年的4.7%提升到10%[5]。

由于现有配网在规划时大多并未考虑DG大量接入，加上随着DG在配网中渗透率不断跃升，DG自身的波动性、间歇性、不可预测性等特点势必会给传统配网带来一系列问题，因此研究DG接入对配网影响及最大准入容量具有实际意义。文献[6-8]分析了在满足三段式电流保护可靠动作的前提下配电网允许接入的DG的最大容量，并提出通过改动电网继电保护来提高DG接入容量；文献[9]从理论上分析了单台DG的谐波发射机制，给出以谐波发射限值为约束的接入容量极限，并基于矢量求和理论，对多台DG接入连接点处的准入容量进行修正；文献[10]以配电网输电线路、断路器及电流保护等主要设备的安全运行作为约束条件计算DG极限准入容量，并得到限制DG并网容量的配电设备及相关参数，以此为依据定位配电网设备适应能力薄弱点，并提出相应的改造措施；文献[11]在考虑节点电压约束的前提下，建立了含负荷不确定性的DG接入配电网最大准入容量的双层规划数学模型，并采用可信赖域序列二次规划算法来求解；文献[12]提出了DG接入配电网的极限容量优化模型和求解算法，以DG接入容量最大为目标函数，采用原对偶内点法对DG的最优接入方式进行求解；文献[13]从电力系统静态安全约束的角度出发，建立了计算DG准入容量的数学模型；文献[14]提出一种通过限制DG接入容量，保证传统故障区段定位方案可用的方法。以上文献考虑的约束条件都比较单一，最终获得的DG准入容量可能只能满足相对应的单一约束条件，实际运行中就极有可能引起其他约束越限。

限制配网DG准入容量的约束主要是电压偏差及电压波动[15]，因此本文针对典型10 kV配网为算例，先分析了DG接入对配网电压质量影响；并以DG极限接入容量为优化目标，综合考虑了限制配网DG接入容量的多个主要约束，采用粒子群智能算法求解得到了该配网在多节点同时接入DG情况下最大的接入容量。

1 DG对配网电压质量的影响分析

1.1电压波动

电压波动是由一系列电压方均根值变化引起的，其值为电网电压方根均值波动曲线上两相邻电压极值之差与电网额定电压的百分比[16]，可表示为

(1)

式中UN为电网额定电压。

电压波动值无法直接用公式精确计算得到，随着对电力系统理论的深入研究，文献[13]给出了近似的计算方法：

(2)

式中：d(k)%为节点k电压波动值；ri、xi为线路阻抗；PDG,j、QDG,j为节点j处所接DG有功和无功出力。

1.2电压偏差

DG直接接入负荷节点，具有一定的抵消负荷作用，DG接入后电压偏差为

(3)

式中：ΔU为电压降；PL、QL为负荷有功、无功功率；PDG、QDG为DG有功、无功功率；r、x为线路电阻与电抗。

2 极限接入容量优化模型

2.1目标函数及约束条件

假设DG装机容量能够全额上网，即将配网中分布式装机总量看作是配网能够接纳的分布式极限接入容量。以配网中最大接入容量为优化目标，综合考虑电压偏差、电压波动、短路电流、线路载流量、潮流方程约束及分布式出力约束，模型如下：

(4)

式中：PDG,i为第i个DG装机容量；n为DG装机总数。

(5)

式中依次分别为电压偏差约束、电压波动约束、短路电流约束、线路载流量约束、潮流方程约束及DG有功出力约束。根据GB/T 12325—2008《电能质量-供电电压偏差》、GB/T 12326—2008《电能质量-电压波动与闪变》及Q/GD W 370—2009《城市配电网技术导则》可知:允许电压偏差率为±7%,电压波动上下限为3%,10 kV配网最大三相短路电流为20 kA。

2.2算法步骤

本文采用MATPOWER计算潮流、用粒子群优化算法求解优化模型。粒子群智能算法是一种基于群体智能的进化计算方法，用随机解初始化一群随机粒子，然后通过迭代找到最优解。每一次迭代中，粒子通过跟踪“个体极值”和“全局极值”来更新自己。求解优化模型具体算法步骤如下：

1) 随机初始化种群中每个粒子的位置Xi和速度Vi。

2) 计算每个粒子的适应度值Fit[i]，并进行潮流计算，判断每个粒子是否满足式(5)约束条件，如果满足，适应度值不变，否则舍弃。

3) 得到初始化的粒子及初始化粒子在考虑约束之后的适应度值Fit[i]。

4) 寻找个体最优(个体极值)，并将当前各粒子的位置和目标值存储于各粒子的p(i)中;同时寻找种群最优(第1次全局极值),对于每个粒子，用其适应度值Fit[i]和第1次全局极值gbest比较，如果Fit[i]>gbest，则用Fit[i]代替gbest，即将所有p(i)中最优的个体的位置和目标值存储于gbest中。

5) 更新各个粒子的速度和位置。

6) 重新计算每个粒子的适应值，并进行潮流计算，判断每个粒子是否满足式(5)约束条件，如果满足，适应值不变，否则舍弃。

7) 重新得到在考虑约束之后的新粒子与新适应值。

8) 如果fitness(x,i)>个体极值p(i)，就用fitness(x,i)代替p(i)，并保存其目标值和位置。

9) 对每个粒子，用它的适应度值Fit[i]和全局极值gbest比较，如果Fit[i]>gbest，则用Fit[i]替换gbest,即gbest=y(i,:)。

10) 若满足优化次数200次，则输出gbest及其目标值并停止算法，否则转向步骤5)。

3 算例分析

本文在DIgSILENT中搭建了典型的单电源辐射状的10 kV配网(我国大多配网虽为闭环设计，但都是开环运行，所以正常运行的配电网都可等效为单电源辐射状网络)，线路采用XLPE交联聚乙烯绝缘铜芯3×240 mm2电缆，最大载流量为285A,配网结构如图1所示。

图1 配网结构图Fig.1 Structure of distribution network

3.1仿真结果分析

3.1.1 电压波动

在A馈线的节点1、6、10、14处同时接入DG，研究DG接入容量对配网电压波动的影响，节点A14电压波动计算结果如表1所示。

表1 DG接入容量对配网电压波动的影响Table 1 Influence of access capacity of DG on voltage fluctuation of distribution network

计算结果表明，随着DG接入容量的逐渐增加，配网电压波动幅值也不断增加；接入容量较高后，电压波动幅值增加较为明显，且在分布式容量超过一定极限后，配网的电压波动就会超过国标规定的3%而越限。

3.1.2 电压偏差

1) DG接入容量对电压偏差的影响。

在A馈线的节点14处接入不同容量DG，各节点电压如图2所示。由图2可看出，DG接入配网负荷节点后对节点负荷具有抵消作用，使配网节点电压有所提高。不同节点的电压提高程度不一样，越靠近馈线末端的节点电压抬升越明显；相反，对越靠近配网母线或相邻馈线的影响也越来越小直至为0或直接无影响。随着接入容量的增加，分布式对节点电压支撑能力也越强，接入容量过大时，节点电压就会超过国标规定的7%而越限。

图2 DG接入容量对配网电压偏差的影响Fig.2 Influence of access capacity of DG on voltage deviation of distribution network

2) DG接入位置对电压偏差的影响。

将6 MW的DG依次接入节点A1、A6、A8、A10、A12、A14，各节点电压仿真结果如图3所示。从图中可看出：分布式的容量固定时，不同的接入位置对配网馈线节点电压影响很大；分布式接入位置越靠近配网母线，对馈线电压影响越小。这是因为配网的容量相对分布式接入容量来说很大，对母线电压维稳能力很强。因此分布式在配网中接入位置选取很重要，存在一个使得分布式极限接入容量可以适当提高的最佳接入位置。

图3 DG接入位置对配网电压偏差的影响Fig.3 Influence of access location of DG on distribution network voltage

3.2极限接入容量优化结果

鉴于越来越多的DG并网，配网中通常都是多个节点同时并入DG，因此研究单个节点并入DG极限接入容量意义不大。本文分别选取图1配网中的A1、A6、A10、A14、A18、A21、B7、B8、B18这9个节点作为DG并网点，在满足式(5)约束条件下，各节点DG极限接入容量优化结果如表2所示。

表2 优化结果Table 2 Optimization results

4 结论

DG的大量并网一定程度上缓解了能源紧张、环境污染及用电需求之间的矛盾，但也给传统配网带来了许多问题，分布式接入容量过大容易引起电压质量不符合国标要求等。因此深入研究DG接入对配网影响及配网所能接纳的极限容量具有实际意义。本文首先分析了DG接入对配网电压质量的影响，提出了DG极限接入容量优化模型，该模型在充分考虑配网电压偏差、电压波动、短路电流、线路载流量、潮流方程约束及分布式出力约束前提下采用粒子群优化算法求解出了配网极限接纳能力，并以典型配网为算例验证了所提模型的有效性。结果表明：DG最大接入容量受配网架构、线路参数、负荷分布等影响。本文研究成果不仅对于在现有实际运行配网中接入分布式具有参考意义，对于正在规划筹建的配网也具有重要现实意义。

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InfluenceofDistributedGenerationonVoltageQualityofDistributionNetworkandLimitAccessCapacity

ZHANG Xuhang1, ZHANG Mengyao1, HUANG Ruanming1, ZHAO Lingguang2, ZHAO Jingjing2

(1. Electric Power Economic Research Institute, State Grid SMEPC, Pudong New Area, Shanghai 200120, China;2. College of Electrical Engineering, Shanghai University of Electric Power, Yangpu District, Shanghai 200090, China)

The distributed generation (DG) access has changed the traditional power supply mode of the distribution network, and has a great impact on the voltage quality, relay protection, short-circuit capacity and power flow direction of the distribution network. In order to study the influence of DG access on distribution network and the maximum acceptable capacity of DG under the constraint of distribution network in various operating conditions, taking a typical 10 kV network as an example, this paper analyzes the effects of DG access on the voltage quality of distribution network; then, taking distributed limit access capacity as optimization objective, with considering the voltage deviation, voltage fluctuation, short-circuit current line, carrying capacity of line, power flow equations constraints and distributed output constraints, adopts particle swarm optimization algorithm to solve this optimization problem to obtain the maximum access capacity when the distribution network is connected to DG in multi node at the same time. The simulation and optimization results show that the proposed model and algorithm are effective.

distributed generation(DG); limit access capacity; voltage quality; particle swarm optimization algorithm

国家自然科学基金项目(51207087)

Project supported by National Natural Science Foundation of China(51207087)

张旭航

2017-05-05

张旭航(1962—)，男，学士，高级工程师，研究方向为电力系统分析和仿真计算;张梦瑶(1990—)，女，硕士，工程师，研究方向为新能源并网仿真研究;黄阮明(1980—)，男，硕士，高级工程师，研究方向为新能源并网仿真研究;赵铃光(1991—)，男，硕士研究生，研究方向为新能源发电技术，风机、光伏调频控制，微电网控制，18359771948@163.com；赵晶晶(1980—)，女，博士，副教授，研究方向为配电网无功优化、风电并网电压稳定与控制、微电网优化与控制。

(编辑 谷子)