可再生能源接入下配电网协同调度策略研究

宫 帅,方 圆,曹弯弯,张 敏,吴小华

(1.国网安徽省电力有限公司信息通信分公司,安徽 合肥 230061;2.安徽继远软件有限公司,安徽 合肥 230088)

0 引言

可再生能源在化石能源不断减少和全球性环境危机不断加剧的背景下得到了飞速发展[1]。光伏与风力发电是可再生能源中的典型代表。当光伏、风能进入配电网络时,会对电力系统的运行造成一定的影响。因此,在提高可再生能源利用效率的同时保证配电网运行的安全性和经济性,是目前亟需解决的问题[2]。

国内一些学者对此开展了研究。李彦吉等[3]提出考虑效率、效益与碳减排提升的含可再生能源的配电网投资优选模型,在用能需求、预期效益和投资额度等约束条件下构建协同调度模型,结合非支配排序遗传递推最小二乘法(non-dominated sorting genetic algorithm-II-recursive least square,NSGA-II-RLS)完成调度。该策略调度后配电网的网损值和弃风弃光率较高。任智君等[4]提出含高比例可再生能源的配电网灵活资源双层优化配置,将配电网运行成本最小作为调度目标,将弃风弃光量和网损作为约束条件,构建协同调度模型。该模型通过粒子群优化算法求解,从而完成调度。此方法存在灵活性不足率高和系统综合安全性差的问题。朱俊澎等[5]提出考虑移动氢储能和高密度可再生能源的主动配电网优化调度,根据软开关模型精确线性化建模策略,构建多座氢储能电站在配电网内的优化调度混合整数线性规划模型,以此实现对配电网的优化调度。该策略存在优化后的配电网功率网损较高的问题。查永星等[6]提出基于多目标多任务进化算法的含可再生能源混合发电系统优化调度,通过构建优化调度模型,结合多目标多任务进化算法,完成发电系统的优化调度。该策略调度后弃风弃光率较高。

为了解决上述策略中存在的问题,本文提出1种含可再生能源的配电网协同调度策略。该策略通过构建目标函数,并设置储能运行约束条件和双向潮流约束条件,采用交叉熵随机抽样算法获取目标函数的最优解,从而完成含可再生能源配电网的协同调度。试验结果表明,所提策略能够实现配电网的优化调度。

1 含可再生能源的配电网协同调度研究

1.1 目标函数

电力物联网下含可再生能源的配电网协同调度策略利用电力物联网获取电力数据,将网损水平最小、可再生能源利用率最高[7]和系统运行成本最低作为目标,构建目标函数。

①系统运行成本。

本文设T为调度周期,h;VD(t)为可再生能源在t时段的运行成本,元;VIL(t)为可中断负荷(interuptible load,IL)在t时段产生的费用,元。本文构建目标函数G1min,以降低配电网在运行过程中产生的成本:

(1)

式中:VH(t)为配电网在t时段的购电成本,元;VE(t)为储能设备在t时段的运行成本,元。

本文设μH(t)为t时段配电网的购电价格,元/kWh;AH(t)为t时段配电网对应的注入功率,W;Δt为单次调度时间间隔,h;T′为储能设备对应的节点集合。本文设置2个缺电成本系数为L1、L2和中断意愿因子为υk′。此时,VH(t)、VD(t)、VE(t)、VIL(t)可通过式(2)计算得到:

(2)

通过式(1)和式(2)的计算,能够得出系统的最低运行成本,从而有效降低配电网的运行费用。

②可再生能源利用。

(3)

根据式(3),可以计算出发电功率消减量的最小值,从而提升配电网可再生能源的利用率。

③配电网网损。

配电网的运行情况可通过网损反映[10]。本文设O为线路在配电网中的节点集合;AJ为线路J在配电网中的有功功率,W;UJ为线路J在配电网中对应的电压,V。

本文将网损最小作为目标,构建目标函数G3min。

(4)

式中:XJ为线路J在配电网中的阻抗值,Ω;WJ为线路J在配电网中的无功功率,Var。

通过式(4)构建的配电网网损目标函数,可以计算出最小网损值,以增加配电网的运行效率。

1.2 约束条件

根据构建的目标函数,设置储能运行约束条件和双向潮流约束条件。设置这2个条件是为了防止配电网中的储能单元出现过放和过充现象,以保证配电网的安全运行。

①储能运行约束。

本文设Ri,t为t时段储能单元i对应的电量,kWh;tc为储能单元对应的充电效率;Ri,0为起始时刻储能单元i对应的电量,kWh;SOC,i,t为t时段储能单元i的荷电状态[11]。

配电网的荷电状态和电量变化情况应满足:

(5)

②双向潮流约束。

储能单元在配电网中的潮流双向约束条件可以表示为:

(6)

2 函数求解

根据构建的可再生能源配电网协同调度目标函数,本文采用交叉熵随机抽样算法,求解含可再生能源的配电网协同调度目标函数的最优解,以实现对可再生能源配电网的协同调度。

本文用{f(x;v),v∈V}表示参数v在有限状态空间δ中的概率分布密度函数簇,则目标函数在此状态下的最大值ηmax为:

(7)

本文采用以下相关随机问题表示含可再生能源配电网协同调度优化问题:

m(η)=Au[f(X)≥η]=RuI{f(x)≥η}

(8)

式中:Ru为事件期望;Au为X对应的概率量度;I{f(x)≥η}为指示函数。

(9)

可再生能源配电网协同调度目标函数求解流程如图1所示。

图1 可再生能源配电网协同调度目标函数求解流程图Fig.1 Renewable energy distribution network cooperative scheduling objective function solution flowchart

3 试验与分析

为了验证含可再生能源的配电网协同调度策略的整体有效性,本文选取某含可再生能源的配电网作为测试对象,采用所提策略对其展开调度测试。配电网包括5个220 kV电源点、25个变电节点。光伏和储能电站安装在节点16和节点20上。其中:光伏电站额定功率为200 kW;储能电站额定容量为150 kW。配电网的相关参数设置如下:SO2治理费用为14.5元/kg;可再生能源电量补偿价格为0.13 元/kWh;CO2治理费用为0.25 元/kg;主网购电价为0.5 元/kWh;NOx治理费用为65 元/kg;网损电价为0.4元/kWh;SO2排放系数为1.7 g/kWh;弃风弃光惩罚电价为0.5 元/kWh;CO2排放系数为885 g/kWh。

试验采用电力物联网下含可再生能源的配电网协同调度策略调度前后的配电网网损值。配电网调度前后的网损值如图2所示。

图2 配电网调度前后的网损值Fig.2 Network loss values before and after distribution network scheduling

由图2可知,采用电力物联网下含可再生能源配电网协同调度策略调度优化后,配电网的网损值在680 MWh以内,明显低于调度前的网损值。所提策略在调度过程中将网损水平最小作为目标对配电网展开调度优化,可有效降低配电网的网损值。

弃风弃光率越低,表明配电网的调度效果越好。本文将其作为指标,对比调度前后配电网的弃风弃光率。配电网调度前后的弃风弃光率如图3所示。

图3 配电网调度前后的弃风弃光率Fig.3 Wind and light abandonment rates before and after distribution network scheduling

分析图3可知,采用所提策略调度后,配电网每月的弃风弃光率明显降低,保持在30%以内,使得能源利用率提高。这有效降低了配电网的弃风弃光率。

本文以灵活性不足率和系统综合安全性作为指标,测试电力物联网下可再生能源配电网协同调度策略的整体性能。

灵活性不足率越低,表明策略的适应性越强;相反,灵活性不足率越高,则表明策略的适应性越弱。系统综合安全性越高,表明调度后的配电网运行的安全性越好。

灵活性不足率和系统综合安全性测试结果如表1所示。由表1可知,采用电力物联网下含可再生能源配电网协同调度策略调度后,配电网的灵活性不足率均低于10%,系统综合安全性指数接近1。该结果表明本文策略具有良好的调度性能。

表1 灵活性不足率和系统综合安全性测试结果Tab.1 Insufficient flexibility rate and comprehensive system security test results

为了更进一步验证所提策略的有效性,本文采用文献[3]策略与文献[4]策略作对比,对配电网优化调度后的功率进行检测。不同策略下配电网优化调度后的功率如图4所示。

图4 不同策略下配电网优化调度后的功率Fig.4 Power after optimal dispatching of distribution network under different stratgegies

由图4可知,在优化调度前,配电网的功率波动幅度较大,采用所提策略对配电网优化调度后,其功率值在1.48 MW左右,波动幅度较小。而文献[3]策略与文献[4]策略功率值波动较大,且功率值低于1.2 MW。所提策略对配电网调度优化后,降低了功率波动,提高了配电网整体运行效率。

配电网在运行调控中会产生一定的损耗,进而影响设备使用寿命。为了保证配电网的安全、降低新能源发电的成本,本文对配电网功率损耗进行优化调度。不同策略优化后配电网功率损耗如图5所示。

图5 不同策略优化后配电网功率损耗Fig.5 Power loss in distribution network after optimization by different strategies

由图5可知,采用所提策略优化后配电网功率损耗与调度前相比明显降低,最大值低于200 kW,而文献[3]策略与文献[4]策略的功率损耗没有明显的降低。通过对比可知,所提策略优化后的配电网功率损耗最低,能够降低新能源发电的成本。

4 结论

可再生能源发电具有不确定性,将其接入配电网时会对配电网的运行安全产生影响。目前,配电网协同调度方法存在网损值高、弃风弃光率高、灵活性不足率高和系统综合安全性差的问题。本文提出电力物联网下含可再生能源的配电网协同调度策略。所提策略在调度约束条件的基础上建立含可再生能源配电网系统调度的目标函数,有效解决了目前策略中存在的问题。试验结果为:①所提策略的网损值、弃风弃光率得到了有效降低;②配电网的灵活性不足率在10%以内、增加了系统综合安全性指数;③所提策略对配电网调度优化后,配电网的功率波动以及功率损耗得到有效降低。

试验结果验证了所提策略的整体有效性。该策略为含可再生能源配电网的安全运行提供了保障。