考虑价格需求响应的主动配电网动态经济调度

2017-08-12张刘冬袁晓冬曾袁宇波

电力工程技术 2017年4期

关键词：三相时段约束

张刘冬，丁昊, 袁晓冬曾飞，李强，袁宇波

(1. 国网江苏省电力公司电力科学研究院，江苏南京 211103;2. 国网江苏省电力公司检修分公司,江苏南京 211106)

考虑价格需求响应的主动配电网动态经济调度

张刘冬1，丁昊2, 袁晓冬1曾飞1，李强1，袁宇波1

(1. 国网江苏省电力公司电力科学研究院，江苏南京 211103;2. 国网江苏省电力公司检修分公司,江苏南京 211106)

随着分布式发电的渗透率提高，配电网会出现馈线过载、电压越限等问题，从而限制了分布式电源的接入。需求响应利用负荷侧可调控资源参与主动配电网调度可以促进大规模分布式电源消纳。本文将价格型需求响应引入现有主动配电网的多时段优化运行调度模型，构建了三相主动配电网有功-无功协调动态经济调度模型，并提出了基于混合整数二阶锥规划的模型求解方法。该模型可通过需求响应负荷调节，并协调与分布式电源、储能装置、无功补偿装置的动态优化运行，达到节能降损、保证馈线负载、电压不越限的目的，实现主动配电网全局能量管理优化。对扩展的IEEE 33节点测试系统进行仿真分析，验证了所提出模型及算法的有效性和优越性。

主动配电网；分布式电源；价格需求响应；经济调度；混合整数二阶锥规划

0 引言

随着配电网中分布式电源(distributed generation，DG)、储能系统(energy storage system，ESS)、无功补偿装置等设备的渗透率日益提高，传统配电网正在逐步向具有众多可调可控资源的主动配电网(active distribution networks，ADN)转变[1,2]。大规模DG并网会引起电压波动甚至过电压越限，并导致馈线潮流双向流动及过载，严重限制了AND对DG的消纳[3]。从日前日内多时段优化运行的前瞻视角确定ADN各可调设备的运行操作策略，是解决该类问题的一种有效工具[4-8]。

针对ADN多时段优化策略的制定，文献[5-7]通过调度ADN中的ESS和DG等可调资源，研究了ADN多时段优化问题。文献[8]建立了一个混合整数非凸非线性规划模型，将变压器的有载调压分接头和静止无功补偿器的优化调度考虑在内，并提出了一种离散变量连续化处理再规整的两阶段求解方法。另外，建立配电网优化调度的三相模型已逐渐成为研究的主流[9-13]，并且如何在三相有功无功耦合的模型基础上解决ADN的双向潮流、线路损耗、弃风(光) 、过电压、馈线过载等问题是配电网运行管理中面临的挑战[3]。

现有研究并未考虑将需求侧资源参与配电网互动，构建从日前、日内到实时的多时间尺度滚动协调的需求响应(demand response，DR)优化调度模式，以有效提升DG消纳水平，实现ADN全局能量管理优化。针对该问题，本文将价格型需求响应引入现有三相ADN的多时段优化运行调度模型[14]，建立了考虑DG、ESS、无功补偿装置以及需求响应负荷的连续、离散控制变量的三相ADN有功无功协调动态经济调度模型，以达到调节电压水平、提高能源资源利用率、节能降损的目的，保证配电网整体的安全高效运行。此外将该模型转化为混合整数二阶锥规划问题，并采用CPLEX优化软件对该问题进行求解，采用扩展的IEEE 33节点三相测试系统进行算例分析，验证了本文方法的有效性和优越性。

1 价格型需求响应模型

价格型DR是通过价格信号(如分时电价、实时电价)引导用户合理调节和改善用电结构和用电方式[15]。实时电价更新周期较分时电价更短，可以为1 h或更短，能够有效传达电价信号，引导用户改变用电行为，响应系统运行状态变化。因此，针对ADN，本文通过实时电价引导用户调节负荷响应DG出力变化，有效提升DG消纳水平，实现ADN全局能量管理优化。

用户的响应行为描述是制定考虑DR调度策略的基础，本文选用基于需求弹性的用户响应模型。用户在不同电价下的响应公式及响应约束如下：

(1)

(2)

图1 价格型DR的负荷变化功率与电价关系Fig.1 Relationship between the DR load change and price

(3)

(4)

(5)

2 有功-无功协调的动态经济调度模型

2.1 目标函数

ADN的动态优化运行一般以调度周期内的网络损耗最小作为目标函数[14]。但本文引入价格型DR后，需要从社会福利[17]角度考虑修改该目标函数。社会福利可通过售电收入减去配变关口购电成本获得。因此，本文以最大化社会福利为目标函数，具体表示为:

(6)

2.2 约束条件

AND动态优化运行的约束条件一般包括三相潮流方程、系统运行安全约束、配变关口功率约束、储能装置运行约束以及无功补偿装置运行约束等，具体分析如下。

(1) DistFlow支路潮流形式的三相辐射状配电网潮流约束[14]。对于电网中的节点j，有：

(7)

(8)

(9)

(10)

对于电网中支路ij，有：

(11)

标准二阶锥形式：

(12)

(2) 系统运行安全约束。

(13)

(14)

(3) 配变关口功率约束。为了抑制ADN的功率波动对输电网造成的影响，需要将配电网根节点的关口交换功率控制在某一范围，即：

(15)

(16)

(4) 储能装置ESS 运行约束。本文提出的有功无功协调动态优化模型为提高DG的并网能力，充分利用配电网中的可再生能源，引入了储能装置ESS，其模型如下：

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(5) 离散无功补偿装置运行约束。受到生产制造技术和设备使用寿命的限制，在一个调度周期内CB的操作次数有严格限制，且每一次投切都是成组操作，即CB的运行应该满足如下约束特性：

(22)

(23)

(24)

(25)

(6) 连续无功补偿装置运行约束。

(26)

(7) DG出力约束。

(27)

(28)

(8) 负荷无功功率约束。

(29)

2.3 模型求解

3 算例仿真与分析

3.1 扩展的IEEE 33节点三相测试系统

本文采用的IEEE 33节点三相辐射状配电系统共有33个节点、37条支路、5个环，开环运行，根节点电压12.66 kV，并将DG、SVC、CB、ESS加入其中，如图2所示。基本配置参数为：节点18和31连接2个光伏PV，装机容量300 kW，DG和负荷的功率因数设为0.95，三相独立可调。设节点25连接SVC，无功补偿区间为-300～300 kvar，三相独立可调；节点5和22连接2个分组投切电容器组CB，每个调度周期内允许操作5次，每相有4组，每组的补偿功率为25 kvar，即每相的补偿功率为0～100 kvar共5种状态；节点16和33连接2个储能装置ESS，总充放电功率上限为240 kW，每相设为80 kW，总电量上限为1200 kW·h，充放电效率均为93.5%。

图2 扩展 IEEE 33节点测试系统Fig.2 Modified IEEE 33-bus test system

系统日内12时段的负荷曲线和光照强度曲线，利用美国国家可再生能源实验室NREL的Homer 软件，根据我国西北某市经纬度产生。考虑到配电系统涵盖区域面积不大，且为结果分析简便，所有的光伏PV均采用相同的光照曲线，负荷节点采用相同的负荷曲线。将文献[14]中给出的负荷设定为系统负荷曲线的峰值负荷，将光伏PV的装机容量对应为系统光照曲线的峰值光照点。

在MATLAB中调用CPLEX软件包编制相关程序对测试系统的线性优化模型进行求解。当对偶间隙取0.01%时，在主频2.4 GHz Intel CPU、8 GB内存的PC上计算所需时间约为3.6 s。

3.2 与传统三相ADN有功无功协调动态经济调度模型的比较分析

在传统三相AND有功无功协调动态经济调度模型中,考虑到 DG 出力的波动与负荷的变化不完全匹配，配电网中ESS、关口功率、节点电压、支路电流等受限的情况下，将会采取弃风、弃光、切负荷策略以满足硬性约束。

与传统方法[14]相比，本文考虑价格型DR的方法可以通过价格型DR的调节作用，增大节点负荷功率，以提高系统消纳大规模光伏PV发电的水平并增大社会福利。图3为两种方法的光伏PV1和PV2出力比较，从图中可以看出：

(1) 在第1～2和11～12时段，配电系统的负荷水平较低，而光伏出力较大，由于配电网中ESS和配变关口不具备足够的向下调节容量，传统方法不得不通过弃光，以保证系统安全约束在允许光伏出力内得到满足。而本文方法通过价格型DR增大该调度时段内的系统负荷，减小了弃光功率，并增大了光伏允许出力大小。

(2) 在第7～9时段，配电系统具备足够的可调容量。但在该调度时段内，受限于系统网络安全约束，传统方法的光伏允许出力小于光伏预测出力。而本文方法基于DR的调节作用，通过增大节点18、31的负荷，以减小节点18和33、18和17、30和31、31和32之间的光伏送出馈线的负载，从而增大了光伏电站的光伏允许出力大小。

图3 本文方法与传统方法的光伏允许出力比较Fig.3 Comparison of allowable power output of PV between the proposed method and conventional method

可见，价格型DR可以作为ESS调节能力的有效补充，配合光伏出力变化，缓解光伏不确定性影响，提升系统消纳大规模DG的水平。

表1列出了两种方法得到的购电成本和社会福利。由表1可见，考虑价格型DR后，系统通过减少弃光功率减小了配变关口购电成本，并且系统负荷增大而增加了售电收入，最终提高了社会福利。

表1 本文方法与传统方法的社会福利比较Table 1 Comparison of social welfare between the proposed method and conventional method $

4 结论

为了提高AND的DG消纳水平，本文将价格型DR引入现有ADN的多时段优化运行调度模型，构建了三相ADN有功-无功协调动态经济调度模型，并提出了基于混合整数二阶锥规划的模型求解方法。对扩展的IEEE 33节点测试系统进行仿真分析，验证了所提出模型及算法的有效性和优越性。仿真分析表明该模型可通过DR负荷调节的日内多时段优化，达到配电网节能降损、保证馈线负载、电压不越限、提高DG消纳水平的目的，实现ADN全局能量管理优化。

本文建立的模型是集中式经济调度模型，该模型仍存在处理信息海量、模型维护困难、求解问题规模庞大、单点故障失效等不足，因此未来需要进一步研究考虑价格DR的ADN分布式经济调度，实现DG的即插即用。

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(编辑刘晓燕)

Active and Reactive Power Coordinated Economic Dispatch of Active DistributionNetworks with Consideration of Price-based Demand Response

ZHANG Liudong1, DING Hao2, YUAN Xiaodong1,ZENG Fei1, LI Qiang1, YUAN Yubo1

(1. Electric Power Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Company, Nanjing 211103, China;2. State Grid Jangsu Electric Power Company Maitenance Branch, Nanjing 211106, China)

With increasing penetration of distributed generation (DG), the overload of feeder lines and out of voltage limits will happen in distribution networks, which may limit the penetration of DG. Demand response can promote large-scale DG accommodation by utilizing demand side resources to participate in active distribution networks (ADN) scheduling. Therefore, a price-based demand response model is introduced to the existing multi-period optimization model for ADN, an active and reactive power coordinated economic dispatch model of three-phase ADN is developed and its solution method based on mixed integer second-order cone programming is proposed in this paper. The proposed model can reduce loss and ensure that the overload of feeder lines and out of voltage limits will not appear via optimizing the operation of DG, energy storage system and VAR compensation as well as demand response load. Simulation studies on the modified IEEE 33-bus system are presented to verify the effectiveness and advantage of the proposed model.

active distribution networks; distributed generation; price-based demand response; economic dispatch; mixed integer second-order cone programming

2017-03-04；

2017-04-10

国家电网公司科技项目(5210EF17001C);国网江苏省电力公司科技项目(J2016018, J2017038)

TM73

2096-3203(2017)04-0031-06