面向10 kV“煤改电”区域配电网供电质量提升的储能优化配置技术

吴冲，陆永灿，杨波，许浩，水恒华，桑丙玉

（1.国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司，江苏 徐州 221000；2.南京工程学院，南京 211167；3.中国电力科学研究院有限公司，南京 210003）

0 引言

“煤改电”工程以电代煤，对推进北方地区冬季清洁取暖，促进我国能源绿色消费具有重要意义[1]。同时，作为电能替代的重要方式之一，“煤改电”工程的实施也利于我国“碳达峰”、“碳中和”[2]目标的实现。然而，随着“煤改电”工程的深入实施，大量电采暖负荷的接入，使得区域内的负荷特性发生显著变化。电采暖负荷增长过快、季节性特征明显、峰谷差加大[3-5]，严重影响配电网的电能质量，如电压幅值偏移问题。通过新建或者增容配电装置可以解决该问题，但存在设备利用率低的缺点[5]。电池储能系统采用电力电子技术，设备利用高，可以快速调节有功和无功功率，有效改善“煤改电”区域节点电压偏移问题。但目前储能系统投资和维护成本较高，合理配置储能系统的容量成为“煤改电”区域配电网安全稳定运行的关键所在。

目前，国内外在储能优化配置技术方面已有不少研究。文献[6]基于滑动平均法和储能荷电状态等约束条件，提出一种针对风光储系统的混合储能容量优化配置方法，在平抑风光功率波动的同时减小了储能投资成本。文献[7]基于弱节点指标和发电机参与因子，提出了一种针对风电系统的储能系统配置方案，有效提高了静态电压稳定性。文献[8]为解决高渗透率分布式光伏配网的电压越限问题，建立了以改善节点电压水平为目标函数，系统功率平衡和储能电池的充放电功率为约束条件的配电网电压越限优化模型，有效改善了节点电压越限问题。文献[9]建立了计及储能全寿命周期成本与收益的双层优化模型，采用遗传与模拟退火相结合的算法进行模型求解，在改善微网电压质量的同时获得储能最优配置容量。文献[10]充分考虑影响储能寿命的因素，提出了储能容量规划的双层优化模型，即外层规划储能系统投资，内层优化储能运行成本及寿命，有效降低了储能投资成本。文献[11]提出了储能系统运行评估与运行优化模型，以全寿命周期净收益最大为目标对储能进行优化配置，以层次分析法构建评判矩阵对储能配置方案进行评估，但存在主观因素的影响，准确性不足。从已有文献来看，储能配置技术的研究主要集中在风光等新能源接入对电网影响及储能系统经济性等方面。对“煤改电”应用场景下储能系统的容量选配及优化研究还不多，亟需开展深入研究。

本文首先分析了“煤改电”区域负荷新特性及其对配网的影响。针对电采暖负荷接入后引起的配网电能质量问题，以配网电压偏移量最低和储能经济性为目标，并考虑系统功率平衡和储能系统自身有关限制为约束条件，建立了提升“煤改电”地区配电供电质量的储能系统容量优化配置模型。同时，引入模糊综合评价方法进一步确定目标函数权重系数，并采用基于基因遗传交叉因子的改进粒子群优化算法完成储能优化配置求解。最后，构建IEEE33 节点典型模型，开展了仿真验证研究，结果表明依据本文所提方法配置的储能系统能够有效改善“煤改电”区域配网的电压偏移问题。

1 “煤改电”负荷特性及其对配网的影响

1.1 “煤改电”后负荷的“双峰”特征

“煤改电”实施后特征，配网负荷特性发生显著变化，主要体现在年负荷曲线由单峰转为双峰特征，日最大负荷曲线峰值由日间转为夜间[12]。图1为某地区“煤改电”前后年负荷曲线对比。

图1 某地区“煤改电”前/后年负荷曲线Fig.1 Annual load curve before and after coal-to-electricity modification in a region

由图1 所示，“煤改电”实施前，该地区年度最大负荷出现在7 月份。“煤改电”实施后，年负荷峰值出现在1 月份。此时，年负荷曲线呈现双峰特征，引起该地区年负荷曲线变化的主要原因，在于该地区新增了大量电采暖负荷。

图2 为某地区“煤改电”前后冬季日最大负荷曲线。

图2 某地区煤改电前/后冬季最大日负荷曲线Fig.2 Maximum daily load curve before and after coal-to-electricity modification in a region

由图2 可以看出，“煤改电”实施前，冬季典型日负荷峰值一般出现在上午的9 时至11 时和下午17 时至19 时，峰谷差为30 万kW 左右；“煤改电”实施后，冬季典型日负荷峰值一般出现在晚上22时至次日7 时，峰谷差超过了160 万kW[13]。

1.2 “煤改电”负荷对区域配电网电压影响分析

为分析“煤改电”区域新增电采暖负荷波动对配网节点电压产生的不利影响，建立了“煤改电”区域配网等效模型，见图3。

图3 “煤改电”区域配电网等效模型Fig.3 Equivalent model of distribution network of coal-to-electricity area

图中，U2为负荷接入点电网电压，PL、QL为普通负荷从电网吸收的有功功率和无功功率；PCTEL、QCTEL为“煤改电”负荷从电网吸收的有功功率为和无功功率。

根据线路电压降落计算公式，可以得到“煤改电”前后负荷节点电压U2、的表达式为

“煤改电”前后区域配电网负荷节点电压偏移变化量通过式（3）可以计算。

由式（3）可知，“煤改电”区域配网节点电压偏移量与节点新增电采暖负荷有功功率和无功功率有关。

2 提升“煤改电”地区配网供电质量的储能配置模型

2.1 储能改善“煤改电”地区节点电压的影响因素分析

可以通过配置储能，利用储能系统的功率控制来维持节点有功功率的平衡[14-15]，从而提高“煤改电”区域配网末端电压质量。图4 描述了储能接入“煤改电”区域配网的典型等效模型。

图4 储能接入“煤改电”区域配电网等效模型Fig.4 Equivalent model of distribution network with access of storage energy to coal-to-electricity area

假设在节点k 上接入储能系统，Pbat、Qbat分别为储能系统输出的有功和无功，节点a、b 为线路上两个节点，线路总的有功负荷为PCTEL，无功负荷为QCTEL。假设线路负荷均匀分布，线路长为l，线路单位阻抗值为Z。

节点b 为节点k 后的一个节点，当储能系统接入配电网节点k 后，配电网节点0 到节点b 之间有功、无功负荷为

节点b 之后配电网的有功、无功负荷为

根据式（6）可算得接入储能系统后节点b 的电压Ub公式为

不难发现，储能改善“煤改电”地区电压水平，主要有两个因素需要关注：一为储能接入的位置，二为储能的容量大小。

2.2 “煤改电”区域储能系统容量配置模型

用日均电压偏差[16-17]表征“煤改电”地区节点电压偏差水平，如式（7）所示。

式中：NL为配网节点数；Ui*为节点i处的标称电压；Ui为节点i处的实测电压值；ΔUimax为节点i处的电压差限值。

储能系统经济性成本[18-20]主要包括储能的单位功率成本、单位容量成本和安装建设成本，用式（8）表示。

式中：μ为资金回收函数；τ为贴现率；y为电池寿命；k1和k2分别为储能功率、能量成本系数。

以配网节点电压偏移最小，储能系统经济性指标最优为目标，则“煤改电”区域储能系统容量配置模型总的目标函数为

其中，α与β为权重系数，分别反映目标函数对配网电压偏移指标与经济性成本的敏感程度。

下文式（10）-（17）表征“煤改电”区域储能容量配置需要满足的储能系统容量与功率、荷电状态，系统功率平衡以及配网节点电压等约束。

1）储能系统容量约束。

储能系统的额定容量应满足安装容量上下限。

式中：EBS_min为储能系统额定容量的下限值；EBS_max为储能系统额定容量的上限值。

2）储能系统功率约束

为保证储能系统的安全稳定运行，储能系统功率应保持在额定功率上下限内。

式中：PBS_max为储能系统额定功率的上限值；PBS_min为储能系统额定功率的下限值。

3）储能系统充放电状态。

充电时，储能的工作状态可以表示为

放电时，储能的工作状态可以表示为

式中：EBS(t-1)和EBS(t)分别为储能系统t-1 时刻和t时刻的容量；ηC和ηD分别为储能系统充电和放电效率。

4）储能系统荷电状态约束。

为保证储能系统的使用寿命，其荷电状态应保持在约束范围以内。

式中，SOCmin和SOCmax分别为储能的SOC 下限值和上限值。

储能系统配置时要时刻保证配电网的功率平衡。

式中：Pzm、Qzm分别为注入节点m的有功和无功；Pm、Qm分别为m节点的有功负荷和无功负荷；Rm-1、Xm-1分别为节点m-1 与m之间的电阻和电抗；Um-1为节点m-1 处的电压；λm为储能系统接入状态。

6）节点电压偏移约束。

配电网节点电压偏差应满足国家电能质量规定的电压偏差指标。

式中，Umax、Umin为节点电压偏移上下限。

3 基于改进粒子群算法的“煤改电”区域储能容量配置

传统粒子群算法容易陷入局部最优[21-29]，本文引入了遗传交叉因子[30]对传统粒子群算法进行改进。在每次迭代过程中，筛选出适应度较高的一半粒子，而另一半粒子两两随机组合，进行基因重组。通过这种基因交叉机制丰富了粒子的种类，加快了粒子群算法的收敛速度。

经交叉重组后得到新粒子的位置和寻优速度可表示为

式中：x为D维的位置相量；v为寻优速度；Gnew(x)和Gold(x)分别为新粒子和基因重组前粒子的位置；Gnew(v)和Gold(v)分别为新粒子和基因重组前粒子的寻优速度；p为D维均匀分布的随机数相量，每个分量均在[0，1]内取值。

1.学习掌握情况。此调查问卷是依照课程标准进行设计的，符合学生的理解规则。在此调查问卷中，学生对会计专业表示感兴趣所占的比例超过50%，认为会计操作比较困难的比例是33%；在学习方法方面，学生对自己动手实践、小组合作、融入趣味元素感兴趣的所占比例高达80%；对于教师的教学方法，学生更喜欢任务驱动教学法，如分组进行讨论分析和上台讲解问题，比例达到73%。很多学生认为教师的任务环节有助于督促学生学习，比例高达85%。由此可见，学生在学习中更喜欢该教学法。

基于改进粒子群算法的“煤改电”区域储能容量配置求解过程见图5。

图5 基于改进粒子群的“煤改电”区域储能多目标优化计算流程图Fig.5 Multi-objective optimization calculation flow chart of energy storage in coal-to-electricity region based on improved particle swarm

采用模糊综合评价法[31-32]处理目标函数的权重，其具体步骤如下：

1）建立储能系统评价因素集U。

式中，ui为影响储能系统调节能力评价的相关因素，包括储能系统投资成本、配网节点电压偏移等。

由于经济性成本与电压偏移指标量纲不同且数值相差较大，故先对两个目标函数进行归一化[33]处理，具体方法如式（23）-（24）所示。

式中，f1_max、f2_max为储能系统经济性成本与配网电压偏移指标的最大值。由此得到评价因素的权重集A。

2）建立评价因素评语集Q。

用“优”、“良”、“中”、“及格”、“差”来评价储能系统调节能力，则建立评语集为

3）建立单因素评价矩阵R。

判断储能评价因素集U中每个因素相对于评价等级的隶属程度，进而得到储能系统单因素评价矩阵R。

式中，m为储能系统评价指标个数；n为评价等级个数。

4）建立模糊关系矩阵B，即储能系统评价指标模糊评价矩阵为。

式中，“°”为模糊合成算子，本文采用M(·,⊕)，先相乘后求和，该算子权重提现明显，综合程度强，可以充分体现配置过程中配网电压偏移指标与储能系统经济性指标的重要程度。B=(b1,b2,…bn)为模糊评价结果向量。

图6 所示为基于模糊综合评价的“煤改电”区域储能容量配置多目标权重确定过程。

图6 基于模糊综合评价的储能系统多目标优化权重确定流程Fig.6 Multi-objective optimization weight determination process based on fuzzy comprehensive evaluation

4 算例分析

为验证所提储能配置方法的有效性，本文选用IEEE 33 节点模型进行仿真分析验证。

图7 为典型10 kV“煤改电”区域配电网结构示意图，总负荷为8+j3 MVA。假设分别在17、32 节点接入电采暖负荷，其运行特性曲线见图8。

图7 典型“煤改电”区域的IEEE 33节点模型Fig.7 IEEE 33 node model of typical coal-to-electricity area

图8 “煤改电”负荷运行曲线Fig.8 Typical coal-to-electricity load operation curve

假定本案例中选用全钒液流电池作为储能元件，相关参数见表1。

表1 储能系统及成本相关参数Table 1 Related parameters of energy storage system and cost

代入上述储能系统参数，采用改进粒子群优化算法进行“煤改电”区域储能容量配置，计算得到“煤改电”区域储能系统配置结果见表2。

表2 储能额定功率、额定容量Table 2 Rated power and rated capacity of energy storage

为验证本文容量配置及接入位置选择的正确性，本文设置了3 种工况进行对比分析。工况1：“煤改电”区域配电网中未配置储能系统；工况2：在节点18、33 配置储能系统；工况3：在节点16、31 配置与工况2 同等规模的储能系统。3 种工况下各节点电压偏移情况见图9。

图9 配置储能前后“煤改电”区域配网各节点电压偏移Fig.9 Voltage deviation of each node of distribution grid of coal-to-electricity area before and after storage energy provision

由图9 可以看出，工况1：配置储能前，“煤改电”区域配网电采暖负荷接入节点电压偏移较大。节点18 电压偏差最大，超过了8%。工况2，3：配置储能系统后，节点电压偏移问题明显改善，电能质量得到提升[33]。同时，通过工况2、3 的对比可以看出，与在节点16、31 配置储能系统相比，在节点18、33 配置储能系统时，“煤改电”区域配网节点电压偏移情况得到进一步改善，验证了本文所提储能配置方法的正确性与有效性。

5 结语

为提高“煤改电”地区的配网供电质量，本文分析了“煤改电”区域典型负荷特性及其对配电网电压偏移的影响，以“煤改电”区域配电网电压偏差、储能系统成本最小为目标建立了储能容量优化配置模型。采用模糊综合评价方法优化目标函数权重系数，并采用基于遗传交叉因子改进的粒子群算法完成储能配置。构建了IEEE33 节点配网系统进行算例分析。可以看出配置储能系统后“煤改电”地区配网电压偏移明显减小，表明经本文所提方法配置的储能系统有效改善了“煤改电”区域的电能质量，验证了本文所提储能配置方法的正确性。