主动配电网源网荷储一体化协调优化模型研究

杨勇虎，魏 华，吴文辉

（1.东莞城市学院，广东 东莞；2.易事特集团股份有限公司，广东 东莞）

引言

在传统电力系统里“源”、“网”、“荷”和“储”是相互独立的，当某一环节出现异常其他部分能够快速调整，避免整个系统崩溃，从而提高电力系统的稳定性[1]。对分布式电源、储能以及负荷等方面进行灵活控制对于主动配电网的应用水平有重要影响。诸多专家学者对主动配电网的协调优化策略进行研究与实践，研究集中在配电网运行规划中综合考虑这些主动管理策略，但主动配电网调度领域仍然存在终端能源利用率较低等问题[2]。基于此提出一种主动配电网源网荷储一体化协调优化模型，实现更高效、更稳定的电力传输。

1 主动配电网源网荷储一体化协调优化模型设计

1.1 分析主动配电网节点参数

主动配电网的规模通常比较大，因此含多个节点，基于此本研究对主动配电网的节点参数分析。

基于传统的节点功率方程分析，该方程如下[3]。

式中，i 和j 分别为主动配电网中的两个节点，n 为主动配电网中的节点总数量，Pi为节点i 的有功需求，Qi为节点i 的无功需求，Vi和Vj分别为节点i 和节点j的电压幅值，Gij为两个节点的电导，Bij为两个节点的电纳，θij为两个节点间的电压相角差。

该方程中包含正弦函数和余弦函数，导致求解难度大[4]。对该方程调整，采用ZI 方程对其进行线性表达如下。

式中，P（Vi）为主动配电网节点i 的有功功率需求，Q（Vi）为主动配电网节点i 的无功功率需求，P0为主动配电网负荷初始有功需求，Q0为主动配电网负荷初始无功需求，CZ、C0以及CI均为常数，且三者之间呈现为求和为1 的关系，V0为节点初始假定电压。

对主动配电网的节点参数分析，采用幅值相角的方法对节点的电流参数计算如下。

式中，Ii为节点i 的电流相量，V'i为节点i 的实部电压。

式中，将节点的实部电压取值设定为1，节点的虚部电压为0，节点虚部电压忽略不计，不纳入计算。

由于在主动配电网的节点中，电流在节点中呈现流动的形态，对节点处的电流参数等效计算如下。

式中，Ii为节点i 的等效电流参数。

1.2 构建主动配电网协调优化模型

对主动配电网的协调网架拓扑结构分析，对主动配电网节点开关的切换次数计算如下。

式中，S 为主动配电网节点开关切换次数，μij为开关切换后的节点状态，μij0为开关切换前节点状态。

式中，μij0共包括两种取值，当其取值为0 时，为主动配电网节点在原有的馈线中处于断开的状态，当其取值为1 时为主动配电网节点在原有的馈线中处于闭合的状态。

公式（5）主动配电网节点开关的切换次数较多情况下，产生的损耗较高，对切换次数参数约束，公式如下。

式中，Smax为主动配电网节点开关一天最大切换次数。主动配电网协调优化模型的配网辐射约束如下。

式中，τij和τji为两个不同的目标约束变量，取值均有“0”和“1”两种。其中一个取值为“1”时，则为另一个节点的母节点，I^i为主动配电网协调优化模型目标约束，Iijmax为主动配电网支路最大电流。

2 实验

2.1 实验准备

建立主动配电网的仿真模型，采用IEEE-33 节点标准型主动配电网，该配电网包含33 个节点，节点分布见图1。

图1 IEEE-33 节点主动配电网

图1，IEEE-33 节点主动配电网中，黑色实线为初始状态为闭合的支路，黑色虚线表示部分节点间的联络线，于14 节点、18 节点及26 节点处分别含一个分布式电源。在仿真环境进行实验见表1 和表2。

表1 主动配电网实验环境仿真参数

表2 仿真实现环境

上对主动配电网的源网荷储数据进行模拟，并对涉及到的模型及方法实现。

2.2 实验结果及分析

为体现本文模型的实践应用可行性，采用基于Fisher 时段划分的主动配电网源网荷储协调优化方法1 及基于电力物联网状态感知下的主动配电网源网荷储协调优化方法2 为实验对比方法。本文优化模型的方法3。应用三种方法在仿真环境测试，得到不同方法下主动配电网源网荷储协调优化结果见图2。

图2 不同方法主动配电网源网荷储协调优化结果

图2，13～20 的时段2 阶段中，优化的主动配电网功率较高，其余时间的功率较低，与设置的主动配电网的配电需求参数的变化曲线高度一致，对电能利用率较高。其他两种方法中，均未呈现与配电需求保持一致的曲线波动变化，在三个时段均出现多次波动，得到的结果对电能的利用率不理想。

按照当前国家标准基准电价，根据图1 优化结果对三种协调优化方法协调成本对比见表3。

表3 不同协调优化方法成本对比结果

图2 和表3 可知，所提的主动配电网源网荷储一体化协调优化模型能有效对主动配电网中的各项能源进行优化调度，所需调度成本低，具备较高的实践应用价值。

结束语

主动配电网源网荷储一体化优化模型研究，可提高电力系统的稳定性，推动能源转型和电力行业的可持续发展。结合其他领域的先进技术，有望为电力行业带来更多的创新和发展。