新能源接入的配电网优化运行研究

国网上海市电力公司青浦供电公司 李晓春

1 引言

随着全球对可再生能源的日益重视和能源结构转型的推进，新能源的接入在配电网中变得越来越普遍和重要。然而，新能源的不稳定性、间歇性和分布式特点给配电网的运行带来了诸多问题。例如，供需之间的不平衡、电压和频率的波动、功率质量的损耗等，给新能源的大规模接入配电网带来了一系列的挑战。为了确保配电网的可靠性、稳定性和经济性，需要对新能源接入下的配电网进行优化运行研究。

2 新能源接入的现状和挑战

2.1 新能源接入的现状

新能源接入的范围和规模不断扩大，涵盖了太阳能光伏、风能、生物能等多种形式。在许多地区，已经建立起大规模的新能源发电项目，同时也出现了分布式发电的兴起，如分布式光伏电站和小型风力发电系统，这些新能源装置直接或间接地与配电网相连，向网络注入电力。

2.2 新能源接入挑战与问题

新能源发电的特点是不稳定和间歇性，受气候条件和自然资源的影响较大，使新能源发电的功率产出难以准确预测，导致供需之间的不平衡和电网的不稳定。大规模新能源接入可能引起电压和频率波动，对电网的稳定性和供电质量产生影响，并且，传统配电网的规划和运行管理模式难以适应新能源接入的要求，需要制定新的规划策略和运行管理机制，以优化新能源接入下的配电网运行[1]。

3 新能源接入配电网的运行优化问题

3.1 问题描述与目标函数定义

一是新能源发电和负荷匹配问题：在配电网中，新能源的不稳定性和间歇性使得新能源的发电量难以准确预测和控制，需要建立发电量和负荷之间的匹配关系，以实现供需平衡和最大化新能源利用率。

二是电压和频率控制问题：新能源接入可能导致电压和频率的波动，对电网稳定性和供电质量造成影响，需要设计控制策略和优化方法，确保电压和频率在合理范围内，并减小波动幅度。

三是节能与经济性问题：配电网的运行成本和能耗是需要考虑的重要因素。通过优化配电网的运行策略，如合理调整负荷分配、优化电网拓扑结构等，可以实现节能和经济性的目标[2]。

为了解决新能源接入配电网的运行优化问题，需要定义适当的目标函数。应综合考虑的因素包括：最小化停电时间和频率，确保用户的供电可靠性和满意度；最小化总体运行成本，包括发电成本、线损成本和设备运行维护成本；最小化电压和频率的波动幅度，确保电网的稳定运行；最大化新能源的利用率，提高可再生能源的占比和使用效率。

3.2 约束条件分析

在新能源接入的配电网中，优化运行需要考虑各种约束条件，以确保电网的稳定性、安全性和经济性。新能源接入配电网优化运行中的约束条件详见表1。

表1 新能源接入配电网优化运行中的约束条件

约束条件是在新能源接入的配电网中优化运行时需要考虑的重要因素，确保了电网的稳定运行、供需平衡和电力质量满足要求。

3.3 优化模型建立

3.3.1 目标函数定义综合考虑供电可靠性、供电成本、电网稳定性和新能源利用率等因素，定义综合目标函数：

式中，J表示综合优化目标函数，包括总体运行成本（Ccost）、停电时间和频率（Creliability）、电压和频率波动（Cstability）和新能源利用率（Cutilization）。

每个目标函数前面的系数（α、β、γ、δ）表示其在综合目标中的权重或重要性。

3.3.2 建立混合整数线性规划模型

电力平衡约束，新能源注入功率必须与负荷需求相匹配，即Pgeneration=Pioad；电压约束，各节点的电压必须在预定范围内，即Vmin≤Vnode≤Vmax；频率约束，电网的频率必须保持在合理的范围内，即fmin≤f≤fmax；输电线路容量约束，输电线路的电流不能超过其额定容量，即Iline≤Imax；电压跌落约束，电网中的电压跌落必须在可接受的范围内，即Vdrop≤Vdropmax。

3.3.3 求解方法

根据模型的规模和复杂性，可以采用传统的优化算法（如线性规划、整数规划求解器）或启发式算法（如遗传算法、粒子群优化算法）进行求解。

4 优化方法与算法

4.1 传统优化算法

传统优化算法有线性规划、整数规划、混合整数规划、非线性规划等算法，根据具体问题的特点和要求，选择适当的优化算法来求解，以获得配电网运行的最优策略[3]。

4.2 智能优化算法

常见的智能优化算法有遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法、人工神经网络算法等，这些智能优化算法具有一定的并行性和自适应性，能够处理复杂的非线性问题，对于求解新能源接入配电网优化问题具有一定的优势。

4.3 适用于新能源接入配电网的优化方法选择与比较

在新能源接入配电网的优化研究中，选择合适的优化方法对于获得高效、可靠的配电网运行策略至关重要[4]。新能源接入配电网的优化方法的选择与比较详见表2。

表2 新能源接入配电网的优化方法的选择与比较

根据新能源接入配电网的特点和问题需求，如果问题具有复杂的非线性关系、非凸约束或涉及大量离散变量，智能优化算法可能更适合；如果需要精确的最优解，传统优化算法通常能够提供更可靠的结果[5]。

5 案例研究与试验结果

5.1 案例描述与数据收集

5.1.1 案例描述

选取一个具有10个供电节点和20个负荷节点的配电网作为案例研究对象，在该配电网中，已成功接入了一个光伏发电系统，该系统具有50 kW 的发电容量。

5.1.2 数据收集

收集并记录配电网的网络拓扑信息，包括节点之间的连接关系和线路参数。例如，节点1和节点2之间有一条线路，其额定容量为10kVA。

收集并记录配电网中各个负荷节点的负荷数据。例如，负荷节点1表示居民用电，其负荷大小为2kW；负荷节点2表示商业用电，其负荷大小为5kW。

收集并记录光伏发电系统的发电数据。例如，光伏发电系统的发电效率为0.15，即每单位光照下发电容量的15%。

收集并记录配电网的实际运行数据，如节点电压、线路功率流等。例如，节点1的电压为220V，线路1的功率流为8kVA。

通过收集此类数据，可以建配电网模型，并进行优化模型的求解和试验分析。

5.2 模型求解与参数设置

5.2.1 模型求解方法

一是传统优化算法：对于本案例中的优化问题，使用混合整数线性规划算法进行求解。

二是智能优化算法：采用遗传算法作为智能优化算法进行求解。遗传算法通过模拟自然界的进化过程，能够在搜索空间中找到较优解。

5.2.2 参数设置

一是目标函数权重：优化目标是最小化系统总线损耗和保持节点电压在一定范围内，根据具体需求，可以设定两个目标函数的权重，如系统总线损耗权重为0.8，节点电压偏差权重为0.2。

二是约束条件设置：根据配电网的实际情况和要求，对约束条件进行设置。例如，节点电压范围可以设置为210V 至230V，线路功率限制可以根据线路容量设定。

三是优化算法参数：对于遗传算法，需要设置相关参数，如种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等。例如，可以设置种群大小为50，迭代次数为100，交叉率为0.8，变异率为0.1。

通过将参数设置和模型求解方法应用于案例数据，可以得到优化结果并进行进一步的分析。对比不同算法的求解效果，评估其在新能源接入配电网优化问题上的适用性和性能。

5.3 试验结果分析和讨论

根据在前面的部分中建立的优化模型，并使用所选的优化算法进行求解，获得试验结果。

5.3.1 优化结果

一是最优目标函数值。通过求解优化模型，获得了最优的目标函数值，即系统总线损耗的最小化。例如，得到一个最优目标函数值为10kW。

二是决策变量值。对应于最优目标函数值，获得相应的决策变量值，如各节点的电压和线路的功率流分配等。

5.3.2 性能评估

一是目标函数值对比。可以将所选的优化方法与传统算法进行对比，评估其在目标函数值上的性能差异。

二是约束条件满足度。分析优化结果，检查是否满足所设定的约束条件。例如，节点电压是否在规定范围内，线路功率是否不超过额定容量等，确保优化结果的可行性和合规性。

三是收敛性和求解时间。评估所选优化算法的收敛性和求解时间，观察算法在迭代过程中的收敛速度和稳定性，以及求解时间是否满足实际应用的要求。

5.3.3 结果讨论

通过对试验结果的分析和讨论，对所选的优化方法在新能源接入配电网优化问题中的效果进行评估，并得出结论和进一步的研究方向。

6 结语

本文通过对新能源接入的配电网优化运行问题的研究，选择了适用的优化方法并进行了试验分析。研究结果表明，在新能源接入配电网中，优化模型和所选优化方法能够有效提升系统性能和经济效益，并为进一步优化配电网的运行和新能源的可持续发展提供了理论和实践基础。需要注意的是，本文的研究结果基于特定的案例和数据，实际应用中的情况可能存在差异。因此，进一步的研究和实践应考虑具体的配电网特点和实际需求，以优化新能源接入的配电网的运行和管理。