变电站站用电系统中的微电网应用

牛涛，查申森，钱康，窦晓波

(1.中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司，南京市 211102； 2.东南大学电气工程学院，南京市 210096)



变电站站用电系统中的微电网应用

牛涛1，查申森1，钱康1，窦晓波2

(1.中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司，南京市 211102； 2.东南大学电气工程学院，南京市 210096)

针对目前微电网容量配置存在的问题，提出一种新的微网容量配置多目标优化方法，对微电网规划中的分布式电源容量和储能系统容量进行联合求解，同时进行优化配置。以1 000 kV变电站站用电系统为例，运用微电网规划设计软件DGPO分别对以光储微网系统、风储微网系统、风光储微网系统等3种系统作为变电站站用电系统的补充电源方案进行设计，推荐采用一种并网/离网运行的光储微网系统作为变电站站用电系统的补充电源。

站用电系统；微电网；多目标优化； 储能系统

0 引 言

变电站站用电系统是保障变电站安全、可靠运行的一个重要环节。一旦站用电系统出现问题，将直接或间接地影响变电站安全、可靠运行，严重时会扩大事故范围，导致电网解列等恶性事故发生。特高压系统的电压等级高、容量大，为保证电力系统的安全、可靠运行，对站用电系统的可靠性要求将更加严格。开展这方面的研究工作对确保特高压系统的安全运行起着至关重要的作用[1]。

由新型能源组成的微电网，具有接纳分布式电源，提高供电可靠性与电能质量，辅助大电网安全运行等诸多优势，应用前景十分广泛。微网作为一种电源组织结构，由新能源发电系统、储能系统和负荷组成，能够有效利用新能源发电，且能实现灵活、智能地控制，在新能源发电利用方面体现出极大的潜能。目前已有部分文献[2-7]提出了在110～500 kV变电站站用电系统中采用光伏微网系统。文献[8]对某风光储电站利用储能系统作为应急电源进行了分析，其原理是将储能系统作为电站应急电源，若储能系统剩余电量不足，无法支撑足够时间，再投运光伏和风机作为变电站辅助电源，整个电站切入微网运行方式。文献[9]介绍了新能源作为换流站站用电源的应用前景，指出其具有提高可靠性、运行经济性、促进新能源发展、提高应急处置能力等优点，但同时存在增加运营人员管理负担、大幅增加投资、运行初期不稳定等缺点。文献[10]将光伏系统设计为全自动运行，正常情况下作为110 kV变电站站用电的补充电源。文献[11]以配电网380 V线路为例，分析了在负荷较小的线路末端，建筑光伏对电网电压造成影响的各种因素，解决了电压越限问题。文献[12]在阐述2种光伏并网发电系统的基础上，分析其对配电网潮流方向、调度运行、配网保护等造成的影响。文献[13]指出规模化光伏分散接入配电网，使得配网潮流更加难以控制，会影响配网电压质量，其程度与光伏接入规模、出力等有关。

现有微电网容量配置方法在进行分布式电源容量优化或储能系统容量优化时，是将储能系统容量配置或分布式电源容量作为已知条件，是相互独立的。此类方法对储能装置削峰填谷的经济性、储能装置充放电次数、新能源弃风弃光等进行简化，导致结果非最优解。现有方法优化的目标具有单一性，用其他参量作为约束条件，最优解只有一组。若需要计算不同结构的微网，则需修改算法，从而降低了实用性[14-18]。本文提出一种新的微电网容量配置多目标优化方法，并以1 000 kV变电站站用电系统为例进行应用研究。

1 微电网容量配置多目标优化方法研究

本文提出一种新的微电网容量配置多目标优化

方法，其流程如图1所示。

图1 微电网容量配置多目标优化方法流程图

1.1 设定微电网运行模式

微电网运行模式主要有2类：独立微电网和并网型微电网。

1.2 基础数据输入

基础数据输入与程序输出之间的关系如图2所示。

图2 输入的基础数据以及输入输出关系图

1.3 基础数据预处理

(1)系统约束条件。针对并网型微电网，考虑外部大电网接纳微电网分布式电源的能力，从以下4个方面提出约束：

1)联络线输送功率极限约束。

P-PLmin

(1)

式中：P为分布式电源有功功率之和，kW；PLmin为负荷最小功率，kW；Plinemax为联络线极限输送功率，kW，由导线型号决定。

2)公共连接点(point of conmen coupling， PCC)短路电流与微电网联络线最大电流比约束。

(2)

式中：Ik为系统PCC点短路电流，kA；Ie为分布式电源额定电流之和，kA。

3)输电线路电压损耗约束。

(3)

式中：U为并网电压，kV；ΔU%输电线路电压损耗；R为联络线电阻，Ω；X为联络线电抗，Ω；φ为光伏电站输出电压和电流相位差，rad；功率因数取0.98；L为联络线长度，km。

4)电压波动约束。

(4)

式中：Udmax%为微网在PCC点引起的电压波动；Q为分布式电源的无功功率之和，kvar；Udlim%为PCC点的电压波动限值。

(2)投产年光伏、风机出力曲线。光伏、风机的出力曲线可按风、光资源分布情况，运用光伏、风机稳态模型，进行功率转换，此类参考文献较多，本文不再赘述。

(3)蓄电池预处理。

1)如果输入的负荷参数中包含敏感负荷功率以及电网平均短时故障时间，从保障敏感负荷供电可靠性角度考虑，需对蓄电池容量进行约束。

V=PM·TS

(5)

式中：V为保障敏感负荷的蓄电池容量，kW·h；PM为敏感负荷功率，kW；TS为电网平均短时故障时间，h。

2)如果输入的电价参数中存在峰谷电价，则蓄电池削峰填谷的经济效益可用式(6)计算。

(6)

式中：E为单位储能容量削峰填谷经济效益，元/a；VS为单位储能容量，kW·h；CF为峰电价，元/(kW·h)；CG为谷电价，元/(kW·h)；Л为综合系数，考虑蓄电池充放电效率、一次充放电容量占总容量百分比等。

1.4 分布式电源及储能系统优化

对分布式电源及储能系统容量配置建立优化模型，并采用合适的算法求解。优化模型由目标函数和约束条件组成，模型约束条件由蓄电池约束、系统约束、可靠性约束、可再生能源利用率约束等构成。

(1)目标函数。将“微电网投资总成本最小”作为目标函数，如式(7)所示：

minf=min(Cc+COM-Cgs+Cgp)

(7)

式中：f为目标函数；Cc为微电网初始投资成本，万元；COM为系统运维和置换总成本现值，万元；Cgs为微电网向外部大电网售电的总收益现值，万元；Cgp为购电总成本现值，万元。Cgs和Cgp的计算应根据式6，考虑削峰填谷的经济效益。

(2)蓄电池约束。蓄电池运行的安全性与稳定性是微电网正常工作的关键之一，为了确保其使用寿命，需对蓄电池充放电过程做必要的限制。约束条件如表1所示。

表1 蓄电池约束条件

Table 1 Constraint condition of storage battery

注：SOC为荷电状态，SOCmax和SOCmin分别为蓄电池荷电状态的上限和下限；rch、rdch分别为蓄电池充电率、放电率；rchmax、rdchmax分别为蓄电池充电率限制、放电率限制；Ich、Idch分别为蓄电池充电电流、放电电流、Ichmax、Idchmax分别为蓄电池充电电流限制、放电电流限制；Pch、Pdch分别为蓄电池充电功率、放电功率、Pchmax、Pdchmax分别为蓄电池充电功率上限、放电功率上限；NC、NCmax分别为蓄电池的充放电循环次数和蓄电池的充放电循环次数上限。

(3)系统约束。式(1)～(4)构成系统约束。

(4)可靠性约束。可靠性约束指标采用微电网失负荷概率。对于独立微电网，在一定条件下允许切除部分非敏感负荷，以保障在供电能力不足时微电网仍能安全稳定运行。

fLPSP≤λmax

(8)

(9)

式中：fLPSP为微电网失负荷概率，fLPSP越小，微电网的供电可靠性越高；λmax为最大失负荷概率；PLPSP(ti) 为ti时刻失负荷功率，kW；PL(ti) 为ti时刻全部负荷功率，kW。

(5)可再生能源利用率约束。可再生能源利用率，即可再生能源发电量与负荷全部用电量之比，不计弃风弃光发电量。

η≥ηmin

(10)

(11)

式中：η为可再生能源利用率，η越大，微电网的可再生能源利用率越高；ηmin为可再生能源利用率限值；Pw(ti)为ti时刻弃风弃光功率，kW。

(6)优化算法。采用遗传算法作为优化算法。

1.5 优化结果

经遗传算法分析计算，得到最优解，包括装机容量、储能系统配置容量等。

1.6 方案综合比较

当优化结果不能完全符合工程需求时，可根据实际情况，对一个或多个基础数据进行修正，重新进行计算。分布式电源装机容量、最大失负荷概率、可再生能源利用率限值等均可进行重新定义。

2 变电站站用电补充电源

将新能源发电应用于变电站是一种有益尝试，既能体现新能源发电技术在变电站设计领域的先进技术和绿色环保理念，又具有一定的创新示范作用。变电站二次设备室、功能用房的屋顶以及建筑物立面均可安装光伏组件；变电站内空地也可根据条件建设小容量风电机组，在不需额外占用土地的情况下，利用风、光资源进行发电。本节以1 000 kV变电站站用电系统为例，分析新能源发电系统作为站用电系统补充电源的运行方式，并设计1套实用系统。

2.1 运行方式

图3、4分别提出了微网系统、新能源发电和储能系统用作补充电源的接线方案。图3中，由新能源发电、储能系统和重要负荷构成的微网，通过并网开关接入站用电系统低压母线。图4中，新能源发电和储能系统直接接入站用电系统低压母线，给380/220 V母线供电。

正常运行时，方案1、2均并网，向380/220 V母线供电。1、2号站用变各带一段母线运行；若1号站用变或2号站用变发生故障，0号站用变代替故障变压器运行；在全站失电的情况下，备用电源通过0号站用变为全站负荷供电。

图3 接线方案1

图4 接线方案2

当全站短时失电且备用电源出现故障或380/220 V工作I段母线出线故障(或检修)时，方案1中微网系统可实现即时独立运行，微网系统由并网状态切换至离网状态，能量管理系统的控制策略可以维持微网内电压和频率稳定，保证对重要负荷的不间断供电，当站用电源恢复正常后，微网系统由离网状态切换至并网状态，恢复正常运行。方案2中新能源发电和储能系统将无法独立运行，不能保证对重要负荷的不间断供电。

方案1的另一个优点，即通过并网开关的切换，正常运行时系统可以独立，这样可以保证：(1)根据实际需要，有选择地将重要负载接入微网系统，由微网独立供电；(2)可避开一些大功率感性负载，降低其对微网系统的影响。

综上，方案1微网系统结构清晰，控制策略简单，在故障或需微网独立运行时能保证重要负荷不间断供电，故障消除后能立即恢复正常供电，相比方案2投资增加不多(增加1台并网开关)，因此推荐采用方案1运行方式。

2.2 微网容量配置

采用基于本文理论设计的微电网规划设计软件DGPO[29]进行仿真分析，该软件以微电网的初始投资成本、系统的运行维护和置换成本、售电的总收益和购电总成本为目标函数，考虑系统约束、蓄电池约束、可靠性约束、可再生能源利用率约束，进行优化计算。

(1)重要负荷。根据实际需要选择重要负荷，保证重要负载的不间断供电，对于1 000 kV变电站，选定重要负荷最大值为5 kW。根据所选择重要负荷的负荷特性，输入逐月典型日的负荷曲线(见图5)。

(2)容量配置优化计算。分别对光储微网、风储微网和风光储微网等3种方式进行容量配置计算。

1)光储微网系统。运用DGPO软件在保证光储微网系统对重要负荷的不间断供电条件下进行计算。根据计算结果，光伏配置容量13.6 kW，铅酸电池配置容量81 kW·h。

光伏占地面积为130 m2，其中每m2可安装105 W，可安装在变电站内建筑物屋顶，无需额外征地。

光伏成本约为9.5元/W，光伏的初始投资成本为为12.92万元；铅酸电池成本约为0.10万元/(kW·h)，铅酸电池的初始投资成本为8.1万元。因此，光伏和铅酸电池初始投资成本合计约21.02万元。

2)风储微网系统。运用DGPO软件在保证风储微网系统对重要负荷的不间断供电条件下进行计算。根据计算结果，风机配置容量20 kW/台，铅酸电池配置容量59 kW·h。

与光储微网系统相比，单台风机容量较大，风机的年平均发电利用小时数高于光伏，因此所需铅酸电池配置容量有所降低。

风机成本约为20万元/台，风机的初始投资成本为20万元；铅酸电池成本约为0.10万元/(kW·h)，铅酸电池的初始投资成本为5.9万元。因此，风机和铅酸电池初始投资成本合计约25.9万元。

3)风光储微网系统。运用DGPO软件在保证风光储微网系统对重要负荷的不间断供电条件下进行计算。“最优结果”显示，风机配置容量0 kW，光伏配置容量13.6 kW，铅酸电池配置容量81 kW·h，这与光储微网系统配置相同。“最优结果”中未配置风机的原因在于，目前市场上小容量风电机组单位容量成本较高，而光伏组件单位容量成本较低。

图5 逐月典型日负荷曲线

为了研究风光储微网系统的具体配置，在计算中假定1 000 kV变电站内具有安装1台20 kW风电机组，13.6 kW光伏的场地条件，应用DGPO软件对蓄电池容量进行计算，计算结果如“自定义演算”部分。“自定义演算”结果为：风机配置容量20 kW，光伏配置容量13.6 kW，铅酸电池配置容量21 kW·h。

与光储微网系统相比，风光储微网系统多配置了1台20 kW风电机组，夜间光伏发电系统由于没有光照停止发电，而夜间风速往往高于白天，光伏发电系统和风机发电具有一定的互补性，因此所需铅酸电池配置容量大大降低。

光伏成本约为9.5元/W，光伏的初始投资成本为12.92万元；铅酸电池成本约为0.10万元/kW·h，铅酸电池的初始投资成本为2.1万元；风机成本约为20万元/台，风机的初始投资成本为20万元。因此，光伏、铅酸电池和风机初始投资成本合计约为35.02万元。

3 结 论

本文对光储微网系统、风储微网系统、风光储微网系统等3种系统设计方案进行了分析，光伏可安装在变电站内建筑物屋顶，无须额外征地，且投资较其他2种方案小，因此推荐采用光储微网系统作为变电站站用电系统补充电源。光储微网系统由光伏发电、蓄电池储能系统和重要负荷构成，可通过并网开关接入站用变低压母线，也可独立运行，系统接线如图3虚线框中所示。光伏配置容量为13.6 kW，铅酸电池配置容量为81 kW·h。

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钱康(1977)， 男，高级工程师，研究方向为电网规划、分布式发电技术与微电网；

窦晓波(1979)，男，博士，副教授，主要研究方向为变电站自动化、分布式发电技术与微电网。

(编辑：刘文莹)

Application of Micro-Grid System in Auxiliary Power System of Substation

NIU Tao1， ZHA Shensen1， QIAN Kang1， DOU Xiaobo2

(1.Jiangsu Power Design Institute Co., Ltd.of China Energy Engineering Group, Nanjing 211102, China; 2.School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China)

According to the existing problems in the capacity configuration of current micro-grid, a new multi-objective optimization method was proposed for the capacity configuration of micro-grid, by which the combined solution and configuration optimization of distributed generation capacity and energy storage capacity in micro-grid planning could be carried out at the same time.Taking a auxiliary power system in 1 000 kV substation as example, this paper applied micro-grid planning software DGPO to design three different supplementary power schemes for UHV auxiliary power system, including photovoltaic storage micro-grid system, wind storage micro-grid system and wind-photovoltaic storage micro-grid system.Finally, a grid-connected/off-grid photovoltaic storage micro-grid system was recommended as supplementary power for substation.

auxiliary power system; micro-grid system; multi-objective optimization; energy storage system

TM 71

A

1000-7229(2015)08-0108-06

10.3969/j.issn.1000-7229.2015.08.018

2015-03-20

2015-04-30

牛涛(1984)，男，工程师，研究方向为电网规划、分布式发电技术与微电网；

查申森(1980)，男，通信作者，高级工程师，研究方向为智能配电网与能效；