含风储主动配电网与输电网协同的机组组合

2021-05-08李本新张衷望

东北电力大学学报 2021年1期

李本新，张衷望

(东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室，吉林吉林 132012)

近年来，随着国家能源清洁化政策的实施，越来越多的分布式可再生能源发电逐渐接入配电网，其在发挥绿色减排效益的同时，也使电力系统运行面临愈发严重的不确定性问题.为缓解或消除这一不确定性，储能等各类互补设备不断接入配电网，由此使传统配电网向主动配电网方向转变[1].机组组合的任务是在日前或周前制定满足发电、负荷及备用要求的机组启停计划[2].在传统输配割裂调度模式下，机组组合往往针对输电网，由于其往往将经联络线注入配电网功率的期望值及其偏差值视为常数，从而难以有效协调输电网与主动配电网的灵活性资源，出现弃风光的误判.在此背景下，如何协调输电网与主动配电网运行计划提升风光等可再生能源发电的消纳，成为机组组合决策面临的新挑战.

按常规，决策机组组合问题，若考虑网络制约指的就是输电网，此时配电网相当于等值的负荷，这一问题的研究比较成熟[3-8].随着风光等分布式电源大量接入配电网，以及为消纳这些新能源而在配网侧配置储能设施的行为，出现了诸多基于主动配电网运行优化与控制的研究[9-14]，也促进了风光等可再生能源的消纳.然而，从电力系统整体角度出发，输电网与配电网两个运行优化问题分离决策，难免会出现决策保守或冒进的情况，因此有联合协同决策的必要性.尽管联合决策有其难度，但也有学者对此进行了研究.文献[15]基于集中式储能对电能的时空平移特性实现与输电网的协同，建立了含风储系统的随机机组组合决策模型，不仅提高了系统运行的经济性，而且缓解了风电不确定性的影响；在此基础上，文献[16]进一步发掘储能系统平抑风电不确定性的能力，构建了含风储鲁棒机组组合决策模型，其中的储能系统既参与期望场景下的功率平衡，又与火电机组共同分担负荷与风力发电两类预期外的功率波动，使输电网与含风储主动配电网间的协同趋于实际.然而，上述方法需要集成输电网与各配电网的私密信息，不仅信息传输负担重，而且模型会随着主动配电网数量的扩大而更加复杂.同时，市场环境下含储能主动配电网与输电网具有不同的利益诉求，信息难以实现完全开放，因此输电网与主动配电网集中式协同调度方法将越来越难以适应凑效.

分布式方法通过解耦边界耦合信息对输电网和各主动配电网分别予以建模，并利用乘子修正策略协调输电网与主动配电网运行决策以交替迭代方式趋向可行和最优，具有信息交互少、便于精细化建模，可实施并行计算的优势，是目前发展的趋势[17-18].文献[19]提出了基于异构分解的输电网与多主动配电网协同经济调度分布式优化方法.文[20]提出一种基于目标级联法的输配协同经济调度分布式优化方法；文[21]针对给定负荷场景提出了输电网与多主动配电协同的机组组合模型和方法，虽然未考虑风电的不确定性问题，但为新形势下含储能主动配电网与输电网协同的机组组合建模及求解提供了良好的思路.

为了更好地应对或消除风电的不确定性，本文在前人工作基础上，计及电力系统一次调频特性和二次频率调整手段，建立了含风储主动配电网与输电网协同的机组组合模型，并给出基于拉格朗日松弛技术的分布式优化方法.其核心在于以主动配电网与输电网间联络线为分解协调点，基于增广拉格朗日松弛技术将协同优化模型分解为输电网机组组合优化决策模型和多个含风储主动配电网运行优化决策模型，并利用拉格朗日乘子修正策略，引导含风储主动配电网与输电网机组组合决策以交替迭代的方式获得最优协同策略.

1 数学模型

1.1 目标函数

在研究周期内，忽略风力发电运行成本，以输电网机组组合成本与含储能主动配电网运行成本之和最小作为优化目标，如公式(1)所示.

(1)

1.2 约束条件

1.2.1 输电网机组组合约束

(1)期望场景下的有功平衡约束

(2)

(2)波动场景下的有功平衡约束

若计及配电网中负荷和风力发电的不确定性，公式(2)中虚拟负荷的实际功率往往会偏离预测值，在波动场景下，要实现系统有功平衡，必须满足：

(3)

(4)

(5)

(3)其它约束

为满足频率质量要求的系统有功平衡，输电网机组组合还必须满足如下约束：

(6)

-Δfmax≤Δfdn≤0≤Δfup≤Δfmax

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

Pi，t-Pi，t-1≤[1-Ii，t(1-Ii，t-1)]ri，u+Ii，t(1-Ii，t-1)Si，u

(14)

Pi，t-1-Pi，t≤[1-Ii，t-1(1-Ii，t)]ri，d+Ii，t-1(1-Ii，t)Si，d

(15)

1.2.2 含风储主动配电网运行相关约束

(1)期望场景下的有功平衡约束

(16)

(2)波动场景下的有功平衡约束

(17)

(18)

(3)储能系统充放电功率约束

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

(4)储能系统存储电量约束

(25)

(26)

(27)

(28)

(29)

1.2.3 输电网与主动配电网间的耦合约束

输电网与含风储主动配电网间联络线解耦后生成的虚拟电源发出功率等于对应虚拟负荷吸收的功率，由此构成输电网与主动配电网间的耦合约束，即

(30)

公式(1)～公式(30)即构成含风储主动配电网与输电网协同机组组合优化决策模型.

2 求解方法

2.1 基于增广拉格朗日技术的输电网与主动配电网解耦机制

本文所提的含风储主动配电网与输电网协同的机组组合优化决策模型可抽象为如下形式：

(31)

公式中：y0为输电网私有变量，β1，…，βSA为输配电网边界处归属输电网的耦合变量(虚拟负荷)；g0、h0为输电网机组组合相关约束；yk为主动配电网k的私有变量；αk为输配电网边界处归属主动配电网k的耦合变量(虚拟电源)；gk、hk为主动配电网k所属变量需满足的配电网运行相关约束；sk为输电网与主动配电网k的耦合约束.

可以发现，sk使输电网与主动配电网耦合在一起，难以直接对输电网和主动配电网分散求解.为了松弛耦合约束sk，在目标函数中引入增广拉格朗日罚函数π.

(32)

公式中：⊙为Hadamard积；λk、μk分别为增广拉格朗日罚函数一次项与二次项的乘子向量；增大μk可促使松弛后的耦合约束逐渐趋于可行；调整λk可避免模型在趋向最优解的过程中出现数值病态问题[22].

如图1所示，耦合约束松弛后，公式(31)变为输电网与各个主动配电网可分离优化的模型，如下所示：

(33)

minfk(yk，αk)+π(αk，βk)，

s.t：gk(yk，αk)≤0∀k∈SA，hk(yk，αk)=0∀k∈SA，

(34)

图1 输电网与含储能主动配电网解耦

2.2 输电网与主动配电网解耦的优化决策模型

(1)考虑输电网约束的机组组合模型

由输电网机组组合约束公式(2)～公式(15)以及补充的公式(35)即构成考虑输电网约束的机组组合模型.

(35)

(2)含风储主动配电网运行优化决策模型

由含风储主动配电网运行相关约束公式(16)～公式(29)及补充的目标函数公式(36)即构成含风储主动配电网k的运行优化决策模型.

(36)

2.3 输电网与多主动配电网协调策略

输电网与主动配电网间的协调可分为2步，一是在乘子给定下对含风储主动配电网与输电网分别求解；二是修正乘子，驱使二者以交替迭代的方式趋向可行到最优.计算流程如图2所示，步骤如下：

图2 含储能主动配电网与输电网分布协同优化流程图

(1)初始化参数.置ω=0，ν=0，并对罚函数乘子以及输电网等效的虚拟负荷赋初值.

(4)检查第ω次迭代结果是否满足公式(37)、公式(38)所示的内环收敛准则，如果满足，进入步骤(5)；否则，返回步骤(2).

(37)

(38)

(5)检查公式(39)、公式(40)所示的外环收敛条件是否满足，若都满足，输出优化结果，结束计算；否则，进入步骤(6).

(39)

(40)

(6)置v=v+ 1，ω=0，按公式(41)、公式(42)更新罚函数乘子，并返回步骤(2).

(41)

(42)

公式中：ρ为参数，为加速算法收敛，其取值一般为2<ρ<3.

3 算例分析

本文采用6节点系统对所提模型和方法的有效性进行验证.如图3所示，该测试系统由1个输电网及2个含风储主动配电网(ADG1、ADG2)组成.其中，负荷及风电参数如图4所示，火电机组参数如表1所示，储能系统参数如表2所示，系统额定频率为50 Hz，允许波动范围为±0.1 Hz；假设火电机组单位调节功率均为20，各节点负荷的频率调节效应系数均为2.89%.ε1、ε2、ε3分别设为0.01、0.01、0.01%.