考虑时序特性的分布式电源接入配电网规划

林永君，景 琛，曹 翠，白 康

(华北电力大学，河北 保定 071000)

1 引言

分布式发电作为能源领域的新技术，近年来受到国际社会越来越多的关注。大量分布式电源并入配电网给系统的投资建设、电能质量、稳定性等方面带来了巨大压力。在建设过程中，配电站规划要综合考虑建设经济性、运行稳定性等目标的优化问题。因此，合理进行包含分布式电源的配电网规划有着重要意义。

目前，已有学者对于分布式电源接入配电网规划进行了不同角度的研究。建立经济性、可靠性和稳定性的多目标优化模型，采用粒子群算法优化求解[1]。对实行峰谷分时电价和用电量的历史数据进行分析，构建用户反应曲线并建立需求侧峰谷分时电价优化模型[11]本文重点研究含多种分布式电源接入配电网的规划方案，考虑分布式电源的不同出力场景、负荷的时序特性及峰谷分时电价，综合配电网系统的经济性和安全性，根据功率平衡、电能质量约束条件建立分布式电源多场景接入配电网的多目标规划模型，并采用非支配排序遗传算法获得帕累托最优解集。利用实际算例对结果进行分析，同时检验解集与约束条件的可靠性。

2 风-光-储模型及时序特性

2.1 风电模型

(1)

(2)

风电机组的风速-功率特性[1-4]表达式为

(3)

(4)

式中：Pr为风电的额定功率；vci，vco为切入、切出风速；vr和vwind为额定风速和实际风速。

2.2 光伏发电模型

光照强度具有明显的日周期性，同一时段上可以利用Beta概率密度分布函数[5]来描述

fb(s)

(5)

式中：s为光照强度；fb(s)为光强s的Beta概率密度分布函数；α和β为概率密度函数参数。

给定太阳能电池方阵的输出功率为

PPV=ISPVη

(6)

式中：SPV为太阳能电池方阵总面积；η为方阵光电转换效率；I为实际光照强度。

风力发电受风速影响较大，不同季节的风速变化趋势不同，典型日内傍晚风速较大且在冬季表现尤为突出，即风力发电具有时序特性。光伏发电与温度和光照强度密切相关，白天太阳能充裕夜晚光伏不发电，夏季光照强度最大，即光伏发电同样具有时序特性。风电与光伏出力时序特性如图1、2所示。

图1 风电出力曲线图

图2 光伏出力曲线图

3 负荷时序特性及实时电价

本文选取工业负荷作为研究对象，以某地典型日负荷变化情况为例，其负荷在不同季节每个时刻用电量比例曲线如图3所示。

图3 负荷变化曲线图

实时电价是指按系统运行状况，将一天划分为24个时段，每个时段按系统运行的平均边际成本收取电费。本文考虑配电网的交易机制为三个方面：向主网购电、向主网售电、向用户售电，针对具体环节的实时电价如图4所示。

图4 各环节实时电价

4 多目标优化

4.1 目标函数

目标函数由两部分组成，主要解决配电网运行优化问题：①经济性最佳；②电网稳定性最佳。针对目标函数进行优化的决策变量为分布式电源、储能单元接入配电网容量。

4.1.1 综合费用

1)网损费用

在设定节点处加入一定容量的电源时，会导致潮流分布情况不同，进而导致损耗不同。网损费用的函数模型如下所示

(7)

式中：CSH为加入电源后的网损费用，Ui、Ui+1为加入电源后节点i、i+1的电压，Ri为节点i与i+1之间的阻抗，m为场景数量，n为节点个数，cSH为损耗单位量对应的电价。

2)风电投入运行维护成本

(8)

3)光伏投入运行维护成本

(9)

4)储能单元投入运行维护成本

(10)

5)向电网购/售电成本

本文在考虑功率平衡问题的情况下，在配电网系统中选取首节点接入外部电网，用此点的购/售电使系统输入及输出功率达到平衡。

(11)

我国的各种自然资源基本都属于全民或者集体所有，这种自然资源的单一制的运行形式与经济活动严重脱离，导致自然、生态资源在公有制的条件下与民众的私权意识貌合神离，由此造成民众的环保意识普遍淡薄。各种破坏自然环境、自然资源的行为屡见不鲜，致使生态环境严重恶化［3］。由于制度的不完善，很多生产企业对生产过程中造成的环境污染问题也不重视，环境污染和生态破坏成为一种必然结果。

6)供电收益

规划过程中考虑配电网为负荷供电的收益情况。具体售电收益模型如下所示

(12)

考虑光伏、风电使用年限为20年、储能单元使用年限为10年，将以上函数统一整合为20年总值进行加权计算得到总成本(利润)函数模型，如下所示

C=CWPP+CPV+2*CEN+20*(CSH+CDW-Cload)

(13)

4.1.2 配电网节点电压偏差

规划目标中节点电压偏差采用规划周期内各时段平均值，每个时段的电压偏差为该时段中所有场景下平均节点电压偏差的期望值。计算过程如下

(14)

式中：Ui为规划过程中各节点电压真实值，Ub为节点标准电压值，n为节点个数。

4.2 约束条件

4.2.1 潮流等式约束

(15)

4.2.2 电源安装容量约束

新增配电网加入电源需满足以下条件：

EDGmin≤EiDG≤EDGmax

(16)

式中：EiDG为节点i安装的分布式电源容量，EDGmin和EDGmax为分布式电源安装容量的下、上限。

4.2.3 储能设备容量约束

假定在一个周期内，电储装置的充放电功率恒定，充电容量随储能时间的耗散忽略不计，其容量约束表述为

EPmin≤EP≤EPmax

(17)

式中：EP为电储装置的充电容量；EPmin和EPmax分别为电储装置充电容量下限和上限。

5 算例分析

5.1 规划场景

考虑风-光-储同时规划，本文选取IEEE33节点配电系统开展案例分析，具体规划节点布置如图6所示。每个安装节点上风电安装容量上限为5MW，储能装置安装容量上限为500kW，考虑充放能效率为90%，光伏安装容量上限为4MW。本算例对三个规划情境进行分析：(1)不考虑电价变化、电源及负荷的时序特性；(2)考虑四个时段分布式电源及负荷实际出力特性、分时电价；(3)考虑实时电价、分布式电源及负荷的时序特性。

图6 规划节点布置图

算例采用本文所提出的多目标优化规划模型对分布式电源、储能单元进行容量配置，规划过程中涉及的参数如表1、2所示，除接入电源节点外的其它节点负荷值均为给定值。

表1 情境(2)中出力特性及电价

表2 规划过程中参数值

5.2 规划结果

不同类型的负荷和分布式电源出力在不同季节不同时段表现出明显差异。本论文针对三个规划情境进行规划分析，规划算法采用NSGA-Ⅱ遗传算法，双目标对比趋势如图7、8所示，结果数据如表3所示。

图7 情境(1)、(2)双目标趋势图

图8 情境(3)双目标趋势图

表3 规划结果

综合对比上述表格数据，可知在利润值与偏差值两个目标函数上情境(3)规划结果均为最优，说明考虑时序特性后配电网的经济性得到有效提高。故对情境(3)进行详尽分析，迭代数据结果如表4所示。

表4 情境(3)规划数据

针对春、夏、秋、冬四季典型日的同一时刻(中午十二时)计算配电网系统中的潮流分布情况，对比结果如图9、图10所示，可以发现，多目标规划问题中侧重点不同会导致潮流分布的差别，侧重偏差值时节点电压变化趋势平缓，侧重利润值时节点电压变化明显。

图9 最低偏差对应潮流分布图

图10 最高利润对应潮流分布图

针对规划结果进行回溯，计算一年四季中各典型日对应损耗值如图11、图12所示。由以上各图表对比可知：季节不同、时段不同配电网网损也不相同，整体上夏季功率损耗较高，每个季节的16：00-21：00功率损耗最多。考虑时序特性直接影响着对分布式电源及储能设备的规划结果。不考虑分布式电源的时序特性及分时电价，无法真实地体现两种电源实时出力值随风速和光照的实际变化。考虑时序特性，分布式电源实时出力值、负荷实时变化值因外界环境的变化而变化，因此对分布式电源的规划应考虑电源、负荷、电价的时序特性，使规划结果更符合实际。

图11 最低偏差对应各季节损耗值

图12 最高利润对应各季节损耗值

6 总结

本文对分布式电源、负荷进行时序特性分析，并且考虑实时电价、节点功率平衡问题，在此基础上以线路损耗和综合费用为目标函数，采用非支配排序遗传算法进行优化求解，通过算例分析结果可得出以下结论：负荷和分布式电源出力在不同季节不同时段具有明显的差异，若不考虑时序特性，对分布式电源容量规划会产生一定偏差。负荷和分布式电源出力的时序特性对分布式电源定容影响显著，考虑时序特性更符合实际，规划结果更优；配电网功率损耗随负荷和分布式电源的时序特性而呈现出季节性、时段性，考虑时序特性使配电网经济性更高；实时电价可有效缓解供/用电不平衡情况，具有一定实际意义。