基于能源互联网技术的电网分布式电源布置分析

朱 慧 周 艳 吴文龙 戚思源

（国网江苏省电力有限公司盐城市大丰区供电分公司）

0 引言

全球范围内对环境问题的关注带动了新能源发电与分布式电源的广泛应用，相较于传统集中式电源，分布式电源可为可再生能源和不可再生能源获取提供便利，直接接入配电网为电网输送能量。然而，分布式电源运行期间也面临着使用频率过高与电力用量过多的问题，一定程度上增加了配电网负荷，导致难以完全满足分布式能源电网接入需求。针对这一情况，有必要对电网分布式电源布置展开深入研究，保证配电网的有效运营。

1 能源互联网技术对分布式电源的促进作用

我国经济技术水平的发展带动了电力能源技术创新，能源互联网技术就是其中的典型代表。根据能源互联网与分布式电源互动规范 （GB／T41236-2022），能源互联网以电能为核心，实现能源系统与信息通信系统的深度融合，将集中式及分布式可再生能源作为主要能量单元，对多能源生产、传输、分配、存储、转换等环节进行协调，逐渐构建起多元化、多形态的新型能源利用体系［1］。在可再生能源技术、通信技术以及自动控制技术的应用下，能源互联网技术可以进一步实现广义上的 “源—网—荷—储”协调互动，达成生产供给协调优化与资源优化配置的目的［2］。能源互联网技术的关键在于通过互联网理念、方法和技术推动能源基础设施架构的变革，其具体表现在三个方面，一是通过光伏、风能等关键技术发展新能源发电，确保电力开发利用与发电技术需求相适应；二是大力发展大容量输电技术和电网安全控制技术，保证电网运行的安全性与稳定性；三是将电网与信息通信技术有机结合，实现对电网数据的智能化处理。由此可见，能源互联网技术的应用有效实现了能源行业、通信行业、互联网行业领域的融合，为分布式可再生能源大规模利用、共享提供途径，在保证电网运行安全稳定的同时进一步提高对分布式可再生电源的利用消纳能力［3］。

2 分布式电源运行现状及约束条件

2.1 分布式电源运行现状

分布式电源指的是由用户自行配置的容量较小的发电项目，主要包括分布式光伏、风能等。调查数据显示，截止到2021年，我国主要分布式能源累计装机容量达19989.94万kW，同比增长19.99%，且分布式能源市场将持续保持高速增长的趋势。

对于分布式光伏来说，根据国家能源局发布数据，2022 年上半年，全国光伏发电新增装机30.88GW，同比增长137%，其中分布式光伏新增装机19.65GW，占比达63%；2023年上半年，全国户用光伏新增装机容量8.914GW，同比增长52%。随着“十四五”能源规划的提出，分布式光伏项目开发建设将进一步朝向规范化、规模化、产业化方向发展［4］。

针对分布式风电国家能源局连续出台了相关政策措施，发挥风电产业监测的引领作用，有序开展风电基地建设，推动风电产业稳定发展。调查数据显示，截止到2021年，中国分布式风电累计装机996.3万kW，随着分布式发电与供能技术发展，2023年中国分布式风电新增装机量可同比增长66.6%。分布式风电作为可再生能源的重要组成部分，具有广泛的发展前景。

2.2 分布式电源运行约束条件

基于能源互联网技术可得到分布式电源布置过程中的约束条件。

（1）反向潮流约束

电网分布式电源反向潮流约束表达式为：

（2）系统功率平衡约束

系统功率平衡约束可实现对分布式电源优化计算中的等效计算，表达式为：

其中，ZLD表示的是接入节点LD负荷；ZDR表示的是接入节点DR负荷；ZDG表示的是接入节点DG负荷；s、t、i分别表示的是电网场景、时间与电流；分别表示接入节点LD有功功率负荷与无功功率负荷；分别表示接入节点DR、G、DG的有功功率；分别表示接入节点DR、G、DG的无功功率。

（3）电源出力约束

分布式电源DG出力约束表达式为：

3 分布式电源出力特性及优化路径

3.1 分布式电源出力特性

（1）分布式光伏

分布式光伏出力主要受到太阳辐射强度大小影响，而一定时间段内的太阳光照强度可通过Beta分布随机变量表示，进而分布式光伏出力也与Beta分布规律相符，其表达式为：

其中，α表示的是Beta分布函数形状参数；β表示的是Beta分布函数尺寸参数；Rm表示的是光伏最大出力值；M表示的是光伏电池板数量；η表示的是光电转换效率；rmax表示的是最大光照强度。

（2）分布式风电

分布式风电出力特征主要受到风机出力特性与风速的影响，风电有功出力与风速之间的关系式为：

其中，k1、k2表示的是形状系数；Pe表示的是发电机额定功率；vci表示的是风速切入值；vco表示的是风速切出值；vr表示的是风速额定值［5］。

3.2 分布式电源布置优化路径

（1）安装位置

结合分布式光伏、风电出力特性，在进行电源安装时，应考虑其位置不同所受到的影响，若安装位置具有充足的光伏和风电资源，那么一定周期内的馈线损耗表达式为：

其中，Pi表示的是第i条馈线损耗功率；t0表示的是原始时刻；n表示的是馈线数量；Ri表示的是馈线电阻；分别表示馈线有功功率与无功功率；Ui，t表示的是支路电压。

（2）发电成本

分布式电源发电成本计算公式为：

其中，fw表示的是风力发电成本；fPV表示的是光伏发电成本；x表示的是发电机数量；ax、by分别是发电机及光伏发电价格；Pwx、PPV为发电机与光伏发电功率容量；r表示的是贴现率；L（Pwx）、L（PPV）表示的是发电机及光伏发电折旧费用。

4 对比试验分析

IEEE37节点配电网构架如图所示。

配电网系统电压为35kV，基准容量为15MV，采用最大渗透率为0.4的分布式电源，接入1000个用电设备，共计35个接入节点。电网投资成本、运行成本、购电成本以及补偿成本分别为1200元／kW、1800元／kW、0.5元／（kW·h）、200元／kW，现提出发电成本最小的电源安装方案1与各指标较为均衡的方案2，两种方案的数据对比情况如表所示。

图 IEEE37节点配电网构架示意图

表 分布式电源布置参数对比

根据表可知，方案2可以在减少电费损失和发电成本的基础上进一步增加经济收益，是最优的分布式电源布置方案。在此技术上，基于能源互联网技术对两种方案进行对比。将电网分别引入低负荷与高负荷线路，低负荷环境下方案1的线损最低，而高负荷环境下，两种方案的线路损耗都有所提升，但相较之下方案1受到的影响较小，这主要是因为在进行分布式电源布置前，先获取其约束条件导致电网线路损耗减少，保证了电网的稳定运行。

5 结束语

综上所述，为解决分布式电源运行期间配电网负荷过大的问题，可以对分布式电源布置展开优化研究，在能源互联网技术的支持下，可以获取电源布置的约束条件，进而根据分布式电源的出力特性提出优化函数，为电网分布式电源布置优化提供数据支持。