提升源网荷储多元协同的虚拟化网格划分方法

高 松,赵静波

(1.国网江苏省电力有限公司,江苏 南京 210024;2.国网江苏省电力有限公司 电力科学研究院,江苏 南京 210000)

实现新能源代替传统化石燃料发电应对能源危机、环境污染已成为电力行业主旨。最近,分布式可再生能源发电发展迅速,风光等清洁能源分布式电源在配电网渗透率越来越高已成为必然趋势,分布式电源的随机性、波动性,以及配电网日渐复杂的多灵活性可控资源使得主动配电网运行控制变得极其复杂,为了降低主动配电网运行控制的控制维度和控制难度,将含大量分布式电源、柔性负荷、储能等灵活性可控资源的配电网进行虚拟网格划分,形成网格内本地控制,网格间协调交互控制的控制格局,从而把一个复杂度和维度较高的配电网运行控制问题转变为多个相对简单且维度较低的网格分区小系统运行控制问题,同时可以促进风光等可再生能源就地消纳,提高风光利用率,而且配电网发生故障时,网格离网运行且能保证必要的供电质量这种网格内自治-网格间协调的配电网控制策略已成为当下重要议题。

目前已有学者针对配电网分布式电源的虚拟网格分区划分方法展开了研究,其中最传统分区划分只考虑了地理位置变量[1,2],而对于分区的电气变量指标考虑较少。对于主动配电网中风电集群的分区划分的国内外研究也居多。文献[7,8]提出了高比例风机渗透率下的配电网的聚类下分算法,基于快速增量算法加快了风机集群划分的计算效率;文献[9-11]将环境因素对风力发电的影响作为风电集群分区指标,基于改进的模糊均值集群划分算法对风电集群配电网系统进行分区,其划分方法只针对含风电集群的配电网系统,并未扩展至多类型分布式电源,对现在的多灵活性资源配电网系统分析带来局限性;文献[12]提出了一种“集群自律-群间协调-输配协同”的主动配电网能量管理与运行调控的体系结构,给出了一种主动配电网与DG集群之间的协调控制架构。文献[13-16]则考虑了含储能、分布式电源等多灵活性资源的配电网经济规划、优化资源配置方案,以及计及负荷需求侧响应等多类型可控柔性资源的配电网优化分区策略。文献[17]提出一种基于复杂网络理论的聚类集群划分方法,对大范围分布式光伏集群进行了分区划分,但该方法只针对了太阳能光伏一种分布式能源,未对多种分布式能源同时接入的分布式发电集群情况进行分析。上述文献研究的对象较为单一,均未能综合考虑风机、光伏电站、微型燃气轮、燃料电池等各种类型的分布式电源、储能以及负荷需求响应同时接入的电网的情况,因此当下研究相应的含分布式电源、储能、柔性负荷的多灵活性资源配电网虚拟网格分区划分理论和方法相对较少。

综上所述,本文综合考虑配电网中分布式电源节点、储能节点、负荷需求响应节点,计及虚拟网格综合划分成本,兼顾虚拟网格供电率、虚拟网格间功率交互以及虚拟网格节点控制维度,建立虚拟网格分区划分目标函数模型,提出虚拟网格划分策略。虚拟化网格划分方法可以降低控制维度和复杂度,有助于促进源网荷储协同规划及运行。提升源网荷储整体控制效率,同时提高虚拟网格化运行的协同性及自治性,挖掘分布式能源就地消纳潜能,提高新能源消纳率。

1 虚拟网格内多元灵活性资源

1.1 负荷需求响应模型

在新能源大力发展的新电力系统中,为了节约负荷端用电量、配合平抑风光等新能源发电出力间歇性、波动性提高可再生能源利用率,通过政策、激励性措施以及负荷聚合式集中管理对负荷侧进行调节和治理成为主动配电网管理的一种重要手段。需求响应是需求侧管理的重要组成部分,其主要内容为：电力部门通过制定动态电价措施以及电价激励机制引导改变用户电力消费习惯,达到负荷移峰填谷的目的,以减缓峰谷期源荷不匹配带来配电网压力以及弃风弃光现象。负荷需求侧响应主要调节政策如图1所示。负荷侧需求响应节点内部资源主要为电动汽车、温控负荷、可调节高载能负荷等,其控制架构如图2所示。

图1 负荷需求响应类型

图2 负荷需求响应控制架构

负荷需求响应模型采用电量-电价弹性系数进行构建。根据经济学原理,电价变化量与负荷变化量之间的关系由弹性系数εij表示为

(1)

实施价格型需求响应后的负荷节点变化量为

(2)

最终的价格型需求响应数学模型可以表示为

(3)

式中：Pi为实施需求响应后的i时刻的负荷。

电网面对需求响应负荷的互动成本与功率的关系为

(4)

1.2 储能装置

储能电池对新能源分布式电源及负荷具有双向响应特性,对于功率平衡调节响应迅速,对新能源DG出力波动平抑效果好,但其本身造价高昂且寿命不佳的缺点使其不能大规模应用。储能电池的功率平衡约束只需考虑充放电功率是否越限

-Pdis,i,max≤Pbat,i,t≤Pch,i,max

(5)

式中：Pch,i,max,Pdis,i,max,分别为节点i储能电池的最大充放电功率,Pbat,i,t为t时刻的充放电功率。

储能电池的荷电状态约束为

(6)

SOCi,t=Ei,t/Emax,i

(7)

SOCmin,i≤SOCt≤SOCmax,i

(8)

式中：Ei,t、E0、Emax分别为储能电池的实时电量、初始电量、最大电量,ηch,i、ηdis,i分别为充放电效率,SOCi,t、SOCmax、SOCmin分别为实时荷电状态、荷电状态最大、最小值。

1.3 虚拟网格架构调整

分布式电源、可控负荷、储能节点增多以及网络拓扑规模巨大,这导致配电网能量管理以及电压控制决策变量增多,控制难度大大增加。因此,集中式配电网系统在当下源网荷储多元协调模式下会产生系统可靠性问题。为解决这个问题,需要对配电网依托各节点特性进行分区划分,以虚拟网格架构形式实行区内自治-区间协调的一种配电网控制策略。此外,随着智能电网快速发展,运行控制也越来越依赖于通信系统。合理的通信系统设计有利于解决分布式发电集群的运行效率控制难题。

综上所述,本文充分依托负荷需求响应节点、分布式电源节点以及储能节点建立了一种配电网虚拟化网格分区划分架构如图3所示。对虚拟网格分区划分的指标主要体现为：(1)网格分区自治度,即网格供电率。这是实现网格自治,提升风光消纳率和系统稳定性的关键所在;(2)网格分区划分的成本,要保证虚拟网格划分之后带来的通信成本、负荷需求响应成本、储能成本较低;(3)网格间的功率互动,网格间交互的有功功率和无功功率超过标准值会影响网格的源荷匹配度与电压波动;(4)控制维度,网格划分可以将原来的高维度配电网控制转化为多个低维度控制,减小控制难度。

图3 虚拟化网格划分架构

虚拟网格架构与虚拟网格的联络线有关。在电网中可以采取关联矩阵描述电网中支路与各节点关系,为了体现虚拟网格联络线对虚拟网格划分的影响,将虚拟网格联络线设为决策变量,不断调整关联矩阵获取最终的虚拟网格。(1)首先根据网络支路节点信息,记录网络连接情况,对于节点i,Aij=1,Aik=0,{∀i∈E|j∈M,k∈N},其中E为网络全部节点集合,M、N分别为与节点i的相邻节点集合、不相邻节点集合;(2)网络虚拟网格划分支路l分割,i、j为支路l的头尾节点,则Aij=0,记录∀l∈Q,Q为网格分区分割支路总集合;(3)对于不同网格划分场景,形成特定的网格关联矩阵。虚拟网格关联矩阵行向量随某一网格划分方式而变更示例,如图4所示。

图4 关联矩阵行向量变更示例

配电网虚拟化网格划分架构算法流程如图5所示。(1)根据二阶锥最优潮流规划获得配电网潮流分布,初始化网格分区A0,获取网格间联络线集合l={lpq|p,q∈H},H为网格分区集合;(2)由广度优先搜索算法,遍历网格节点信息,获取网格划分参数{Pi,Qi,PDGi,QDGi,Vi,nodeq,mpq,Plpq,Qlpq,PBESSi,PDRi}等,其中nodeq,mpq分别为网格q通信决策节点编号以及网格p、q间通信距离;(3)基于配电网潮流信息、通信交互、网络拓扑的网格划分优化模型构建;(4)由YALMIP工具箱调用CPLEX对网格划分优化目标函数求解;(5)更新网格划分场景At,如果At∈A,A为网格划分场景集合,则跳转至步骤2,否则输出网格优化分区结果。

图5 虚拟化网格划分程序流程图

2 虚拟网格划分模型

2.1 虚拟网格划分目标函数

2.1.1 虚拟网格划分成本

虚拟网格划分的经济成本主要考虑网格间节点通信成本和需求响应互动成本。其中通信成本包括虚拟网格数据信息传输线和配电网虚拟网格控制单元。

(9)

式中：O1为虚拟网格划分经济成本目标函数;Pl为数据传输线的平均单价,单位为元/公里;ncl为配电网虚拟网格的总数量;dy为配电网虚拟网格y的数据传输线路长度;Pc为配电网虚拟网格控制单元的平均单价,单位为元/台,CDR为需求响应负荷互动成本。

2.1.2 虚拟网格供电率

配电网虚拟网格的供电率体现了网格内有功电源网格节点负荷支撑作用,是提高DG就地消纳率的指标之一。当配电网发生故障时虚拟网格孤岛运行,可以保证配电网及虚拟网格安全稳定运行,在配电网稳态运行时,网格内DG对节点负荷的支撑作用可以促进风光就地消纳,减少弃风弃光,保证网格的供电质量。因此在虚拟网格划分时需要充分考虑网格的供电率。

建立配电网虚拟网格供电率函数g

(10)

网格供电率过低会导致供电质量下降,供电率过高会导致资源分布不均,弃风弃光资源浪费等现象出现。因此只有最接近参考设计值时电源分布最优,所以用绝对值约束,设置虚拟网格自制度指标目标函数O2

(11)

式中：pg为配电网虚拟网格供电率参数,将供电率指标按网格划分成本做标准化处理;ncl为配电网虚拟网格的总数量;gy为配电网虚拟网格q的供电率;gref为配电网虚拟网格的供电率设计参考值。

2.1.3 配电网虚拟网格间功率交互

传统配电网分区中一般只考虑到了有功功率,根据有功灵敏度构造电气距离作为分区划分依据。无功功率对配电网虚拟网格内节点电压波动有着重大影响,网格内DG作为无功电源对负荷节点起电压支撑作用,以无功交互对负荷节点电压支撑强度大小作为网格划分优化指标,同时根据网格划分结果制定配电网虚拟网格控制方案,不仅能提高DG就地消纳能力增大资源利用率,而且可以稳定网格负荷节点电压波动率。潮流规划以及计算,采用的模型为支路潮流方程模型,即对于整个系统网络拓扑规定节点编号、支路编号、支路正方向以及支路头节点尾节点,支路潮流可能为负值,影响优化效果,所以用绝对值处理。基于此构建配电网虚拟网格间功率交互目标函数O3

(12)

式中：PQ、PP分别为无功功率、有功功率互动系数,它们将有功、无功功率互动指标按照网格划分成本做标准化处理;H为配电网虚拟网格联络线集合;Plpq为配电网虚拟网格间支路lpq的有功潮流;Qlpq为配电网虚拟网格间支路lpq的无功潮流。

2.1.4 配电网虚拟网格控制维度

为了实现配电网虚拟网格的本地控制,将多节点、多控制变量的配电网分割成多个虚拟网格小系统,实现网格本地自治,基于此构建配电网虚拟网格控制维度目标函数O4

O4=pw*max(ny)y=1,2,…,Ny

(13)

式中：Pw为配电网虚拟网格控制维度系数,将配电网虚拟网格控制维度指标按照网格划分成本做标准化处理;ny为网格y的控制节点总数。

基于上述虚拟网格划分成本、网格供电率、网格间功率交互以及控制维度目标函数的建立,最终的配电网虚拟网格分区划分目标函数O为O1、O2、O3和O4的加权和为

minO=K1O1+K2O2+K3O3+K4O4

(14)

式中：K1为虚拟网格划分成本指标加权系数;K2为虚拟网格供电率指标加权系数;K3为虚拟网格间功率交互指标加权系数;K4为控制维度指标加权系数。

式(13)为虚拟网格控制节点维数的最大值,其作为目标函数处理过程如下。(1)首先获取系统参数(节点支路编号、支路阻抗等),形成系统初始关联矩阵A;(2)遍历网格划分结果,同时进行网格支路切割Branch(1,：),以获取网格划分决策变量;(3)跟据网格划分情况进行关联矩阵变换;(4)网格划分节点搜索,获取网格节点信息等ren[1,：],n=1,2,…,n为网格编号;(5)网格n控制维度决策变量保存hedn(1,：),n=1,2,3,4;(6)由YALMIP工具包创建目标函数max(hed2(1,：));对于式(11)、(12)中的决策变量绝对值问题则可通过YALMIP方便的调用abs()函数构造目标函数,并由CPLEX求解器求解。

2.2 配电网虚拟网格分区划分约束

配电网虚拟网格分区划分优化规划约束包括虚拟网格供电可靠性约束、电网潮流约束以及配电网虚拟网格运行安全稳定约束。

2.2.1 配电网虚拟网格供电可靠性约束

当配电网发生故障时,配电网继电保护装置动作,配电网虚拟网格孤岛运行。为了保证虚拟网格关键负荷节点电能供应质量,需要构建配电网虚拟网格供电率下限约束

gy≥gmin

(15)

式中：gy为配电网虚拟网格y的供电率;gmin为配电网虚拟网格供电率下限。

2.2.2 配电网虚拟网格电网潮流约束

配电网虚拟网格的潮流约束规划由支路潮流方程描述

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

2.2.3 配电网虚拟网格系统安全稳定约束

vi,min≤vi≤vi,max∀i∈N

(22)

Iij≤Iij,max∀i,j∈R

(23)

式中：vi、vi,min、vi,max分别为配电网节点i电压、电压最小值、最大值,Iij,max为支路ij电流最大值。

3 算例分析

3.1 算例设置

如图6所示修改的IEEE33节点配电网络作为算例分析,对所提配电网虚拟网格分区划分方法进行验证,配电网虚拟网格资源安装节点及其信息如表1～表4所示。

图6 IEEE 33节点系统

表1 DG基本参数

表2 储能基本参数

表3 价格型需求响应负荷价格弹性系数

表4 分时电价

采用广度优先搜索算法遍历虚拟网格节点信息,获取虚拟网格划分所需节点支路决策变量。依据虚拟网格的网络拓扑结构,建立网络节点信息关联矩阵,设置虚拟网格分区划分目标函数参数如表5所示。

表5 目标函数参数

3.2 结果分析

按照上述算例设置利用上述虚拟网格划分方法对修改的IEEE33节点配电系统进行虚拟网格划分,各网格联络线支路编号为5、11、19、25。

各虚拟网格多元灵活资源整合情况如图6所示。从图6可看出,依据本文提出的虚拟网格划分方法将修改的IEEE33节点配电网络划分为5个虚拟网格。从网格整合结果看出,5个虚拟网格都很好的把分布式电源、负荷需求侧响应、储能进行合理的整合划分在一起,体现出虚拟网格更好的源荷匹配性,为配电网网格内自治、网格间协调控制创造了更好的环境前提。

如图7所示,虚拟网格控制节点数量表示虚拟网格的控制维度,在网格划分前,配电网络的控制节点数为33,如图6所示经过虚拟网格分区划分后,5个虚拟网格的控制节点维度分别为9、3、6、7、8。经过虚拟网格划分,依据划分结果实现虚拟网格本地控制,而不再是配电网33节点集中控制,如此5个低维度本地控制器对配电网数据处理阶数大大降低,计算速度大大提升,同时5个虚拟网格本地控制器协同交互,在减小控制难度的前提下实现配电网实时全面协同控制,有利于促进配电网分布式电源风光消纳率,也有利于配电网潮流分布控制、电能质量控制。

图7 虚拟网格划分结果

网格间的有功互动如图8(a)所示,可见各网格之间的功率交互较配电网总用电需求来说占比较小,满足网格内电源对网格负荷的有功支撑作用。各网格间的无功互动对各网格内节点电压稳定有着较大的影响,图8(b)为网格划分后,网格间的无功交互以及典型中枢点电压波动情况,划分后各网格内部节点电压稳定分布在额定电压左右。满足网格无功功率交互指标要求以及网格无功电源对网格内节点的电压支撑作用。

图8 网格间的互动

各虚拟网格供电率以及控制维度,如图9(a)所示,各个虚拟网格供电率分别为100%、94.86%、80.64%、81.29%、91.75%,图9(b)为不含负荷需求响应节点的虚拟网格供电率,各网格供电率分别为100%、91.45%、79.48%、76.16%、74.46%,网格供电率明显低于含负荷需求响应节点的配电网网格,说明通过在虚拟网格中需求响应负荷的调节作用以及储能的支撑作用,使得虚拟网格的功率随时都可保持平衡,减少了分布式资源的浪费,提高了分布式电源的消纳,同时也使虚拟网格具有一定的抗干扰能力。

图9 虚拟网格供电率

4 结论

首先基于需求侧响应构建了负荷节点功率-电价模型、储能节点模型,在多灵活性资源配电网背景下提出了一种配电网虚拟网格架构调整方法。提出全面兼顾分布式电源消纳、负荷需求响应、储能支撑及网络拓扑多元协同的配电网虚拟化网格划分方法。并充分考虑配电网虚拟化网格划分综合成本、网格供电率、网格间功率交互以及控制维度,建立配电网虚拟化网格划分数学模型。最后,以IEEE33节点系统为算例进行验证。结果表明,该方法,将配电网的控制维度由33转换为5个低维度虚拟网格,降低了控制难度。同时,各个网格内部供电率均能很好的满足预期目标,可以较好地实现分布式电源“就地自治”,实现分布式能源与电网友好协调及高效消纳,并兼顾了虚拟化网格划分的经济性目标。