基于改进PSO算法的主动配电网优化调度

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(1.东北电力大学 电气工程学院，吉林 吉林 132012；2.国网福建省电力有限公司南平供电 公司，福建 南平 353000；3.大唐信阳(华豫)发电有限责任公司，河南 信阳 464000)

1 引言

储能单元作为一种绿色、安全、高效的分布式能源(distributed energy resources,DERs)，其引入不仅可以提高运行的可靠性，还能够降低电力系统的网络损耗。但是，由此造成潮流分布的改变以及对区域电压和故障电流水平的影响也给主动配电网(active distribution networks,ADN)安全运行带来了巨大的挑战[1-2]。基于上述背景，本文重点研究了主动配电网日前有功优化调度模型。结合算例仿真，讨论了DG与储能单元对于经济和环境两方面的作用。

2 主动配电网日前有功调度建模

2.1 目标函数

2.1.1 经济成本函数

主要包含了以下四个部分：输电网传输有功功率的发电成本、旋转备用容量成本、DG的运维成本、储能单元的运维成本和折旧成本。

(1)

2.1.2 环境成本函数

包括以下两部分：环境资源消耗成本与污染物排放成本。

(2)

式中：s代表发电单元个数；j代表污染气体类别；Q为气体排放量；Cen和Cf分别为能源消耗系数与惩罚系数；N和n分别为总的发电单元总数和污染气体类型总数。

2.1.3 总体目标函数

如上所述，通过经济成本函数与环境成本函数的相加求和便可得出总目标函数，如下式所示：

minF=fo+fe

(3)

2.2 约束条件

配电网约束条件主要包括功率潮流方程约束，母线电压约束，馈线潮流约束，分布式发电单元约束，备用容量约束和储能单元约束，具体如下：

(1)功率潮流方程约束

(4)

(2)母线电压约束

VL,t_min≤Vl,t≤Vl,t_max

(5)

(3)馈线潮流约束

SL,t_min≤SL,t≤SL,t_max

(6)

(4)备用容量约束

(7)

(5)分布式发电单元约束

PDGi,t_min≤PDGi,t≤PDGi,t_max

(8)

(6)储能单元约束

(9)

3 主动配电网调度模型求解

根据上节所提到的日前有功优化调度模型，采用改进粒子群算法进行求解。由于在迭代计算后期，粒子群算法易在全局最优解附近产生振荡现象，采用如下改进措施：通过判定适应度值的变化，调整粒子群搜索进度，从而使惯性因子随适应值自动修正。算法改进后，初始搜索的适应度函数值的变化较大，粒子群可以获得较大的移动速度，能够在较广的区域内搜索；后期搜索的适应函数值变化较小，粒子群移动速度也随之减小，满足了在局部范围内更加精细搜索的要求，进而得到所求数学模型的最优解。

4 算例分析

在本节中，利用改进的33节点配电网系统来验证所提模型的有效性和可行性，系统单线图如图1所示。

图1 33节点配电网测试系统单线图

在节点7和节点31分别设有风力发电机组和太阳能光伏板；在节点29设有微型燃气轮机机组；两个储能单元分别安装在节点7和节点20。

4.1 算例仿真与结果分析

输电网，储能单元和微型燃汽轮机机组有功出力的优化调度结果如图2所示。

由算例仿真可以发现，可再生能源发电机组和储能单元在优化调度中具有重要的作用。作为不可控的发电单元，光伏和风力发电的优点是：较低的运维成本和几乎可以忽略不计的环境成本。

图2 日前有功优化调度

5 结语

本文提出了一个包含DG和储能系统的ADN综合优化调度模型，其目的是使经济和环境成本的总和最小。通过改进的33节点配电网系统算例优化调度分析可以发现，包含DG单元和储能单元的优化调度运行在降低经济和环境成本中起到了明显的作用。与传统配电网相比，储能单元的接入对输电网具有削峰填谷的作用，提高了主动配电网对分布式能源管理和消纳的能力。