关于配电自动化环境下主动配电网调度优化的研究

徐 毅 甘开兵

（国网休宁县供电公司）

0 引言

近年来，分布式电源、柔性负荷、储能装置，大规模接入配电网，导致配电网结构复杂化，调度运行难度加大［1－2］，因此十分有必要实现配电网的自主化调度功能，进一步加深配电网的智能化程度，实现配电网的高效、经济运行。主动配电网是指对配电网内的分布式设备进行智能化控制，通过智能化的配电网络重构策略改变配电网的潮流分布，实现调度优化［3］。与传统的配电网不同，主动配电网可以对配电网接入的分布式电源、柔性负荷、储能装置等进行灵活调度和智能控制［4－6］。主动配电网的调度不仅局限在对分段开关的操作，还需要充分考虑分布式设备接入后的多源优化调度，由传统型的负荷调配向多源协同调度优化转变［7－8］。

1 主动配电网调度架构及调度控制原则

传统型配电网无法对接入的分布式设备进行有效管理，而主动配电网具备智能性、灵活性，在系统安全、稳定运行的前提下，能够智能地对各个分布式设备进行调度优化，实现主动配电网的经济运行以及分布式能源的本地消纳［9］。

1.1 主动配电网调度架构

典型的主动配电网调度架构如图1所示。主要包括6个部分：

图1 主动配电网调度架构

1）分布式电源：包括风力发电单元、光伏发电单元等，风机、光伏单元的预测功率曲线会上传到主动配电网调度中心进行多源协同调度优化［10］。

2）储能装置：储能装置的实时状态上传到主动配电网调度中心，由调度中心完成储能装置的调度控制。

3）受控负荷：受控负荷的运行状态会上传到主动配电网调度中心。

4）主动配电网调度中心：根据各个单元上传的实时状态进行负荷预测，运行成本预测，完成调度优化任务。

5）上层电网：当主动配电网内部无法实现功率平衡时，由主动配电网调度中心向上层电网申请能量补充。

6）普通负荷：普通用电用户。

1.2 主动配电网调度控制原则

为了更好保证主动配电网的运行经济性和对本地分布式能源的消纳能力，本文提出一种主动配电网的调度优化策略，具体的实现原则如下。

1）将分布式电源、储能设备和受控负荷作为调节对象，其在配电网中接入位置是可调节的，对主动配电网进行潮流分布运算，找到电压降落较大和能量损耗较大位置，作为它们的预接入位置［11－12］。

2）当在配电网中，分布式电源、受控负荷和储能设备位于不同的接入位置时，对目标函数进行求解，对比运算结果就能够得到最佳的接入位置［13］。

2 主动配电网调度优化模型

以主动配电网运行成本最低为目标函数，构建调度优化模型。

2.1 调度优化模型目标函数

根据所提出的主动配电网调度控制原则，构建运行成本最低的调度优化模型，其目标函数为：

式中，t为调度周期；I、J、K分别为分布式电源、储能装置、受控负荷的个数；CDG（t）、CDES（t）、CCT（t）分别为第t个调度时段分布式电源、储能装置、受控负荷的调度成本。

式（1）中，分布式电源、储能装置、受控负荷的数学模型如下：

（1）分布式电源调度成本

式中，MPV和MWT为光伏发电和风力发电的电价；PPV（t）和PWT（t）为在第t个调度时段的有功功率。

（2）储能装置调度成本

式中，ρDES为储能装置的调度成本参数；PDES（t）为储能装置在第t个调度时段的有功功率。

（3）受控负荷调度成本

受控负荷可以分为可平移负荷和可中断负荷两种：

可平移负荷是指在电网灵活调度运行时的负荷，必须保证连续性和恒定性：

式中，NTR为可平移复合的单位功率调度成本参数；PTR（t）为第t个调度时段的有功功率。

可中断负荷是指当电网运行异常时，可以被消减或切断的负荷，具有可变性和间断性：

式中，NCU为可平移复合的单位功率调度成本参数；PCU（t）为第t个调度时段的有功功率。

2.2 调度优化模型约束函数

约束函数主要包括分布式电源的有功功率，电网中各个支路的功率，各个节点的电压，储能装置的有功功率，受控负荷的约束条件等，具体如式（7）所示：

式中，PDG.u.max为电网中节点u允许接入分布式电源功率的上限；Pv.max为支路v的功率允许上限；Uu.min和Uu，max为节点u的电压下限和上限；为t时刻节点u处储能装置的放电功率下线和上限；为t时刻节点u处储能装置的放电功率下线和上限；θTR（t）和θCU（t）为第t个调度时段的受控负载运行状态，运行用 “1”表示，不运行用“0”表示；PC和TC为可平移负荷的运行功率和运行时间；YTR为可平移负荷的总调度次数；YCU.max为可中断负荷的中断次数的上限；TCU.min和TCU.max为可中断负荷中断允许时间的下限和上限；PCU.max为可中断负荷允许运行功率的上限。

2.3 分布式能源消纳率

本文提出一个参数叫消纳率，以该参数作为衡量分布式能源和储能装置能源消纳能力的指标，消纳率定义为分布式能源和储能装置能源实际有功功率和最大有功功率的比值：

3 群搜索调度优化算法

本文所提出的主动配电网调度优化是一个基于多约束条件的非线性问题，无法通过常规的方法实现最优解的寻取［14］。本文采用群搜索调度优化算法来进行最优解的寻取，该算法利用巡游者策略来避免在迭代运算的时候陷入局部最优解，同时引入感知者对外部条件的变化进行快速动态响应，加快收敛速度［15］。

3.1 基本概念

假设存在一个多维度空间，空间维度为m，样本中的第k个个体在群体中的位置设定为寻优过程的搜索角度为寻优过程的搜索方向为则得到方向运算公式为：

式中，w为迭代次数。

在可视范围内随机选择三个目标进行运动，搜索最优解，这三个目标称为搜索者，这三个目标的运动搜索区域定义为：

式中，参数λ1符合标准正态分布；参数λ2符合［0，1］的均匀分布。

当搜索者发现更优的解时，则当前发现更优解为搜索者的最新位置，或者变换搜索角度和搜索方向重新进行搜索：

如果β次搜索后仍旧没有搜索到更优的解后，则保持当前最优解位置不更新：

跟随搜索者进行搜索，并参与搜索的个体称为跟随者：

式中，参数λ3∈Qm符合［0，1］的均匀分布。

由式（10）更新搜索距离，由式（12）更新搜索角度的个体称为巡游者，通过式（13）更新其位置：

3.2 基于感知角色的动态群搜索调度优化算法

本文所提出的群搜索调度优化算法中，由于分布式电源、储能装置、受控负荷的接入位置是实时变化的，即外部环境在发生实时变化，二群搜索调度优化算法并不具备感知外部环境实时变化的能力，所以引入感知者的角色对原有算法进行升级。将分布式电源、储能装置、受控负荷接入初始位置时，主动配电网的运行成本设定为感知阈值，接入位置的不同导致感知者会感知到不同的外部环境变化，如果此时的当前值不超过设定的阈值，则认定外部环境发生变化，将搜索者和跟随者重新进行初始化。

4 仿真实例

基于主动配电网的运行特点，以IEEE33节点系统为基础，搭建主动配电网架构，以原有的负荷作为配电网的基本负荷，再接入分布式电源和储能装置，得到主动配电网的架构如图2所示。

图2 主动配电网模型架构

主动配电网模型的基准电压设定为10kV，基准容量设定为100MVA，首先对主动配电网进行潮流分布计算，发现节点2～节点5、节点15～节点18、节点32～节点33的线路压降和线路损耗较大，在节点3、节点5、节点6、节点17、节点18、节点32、节点33位置接入分布式电源和储能装置，具体的接入配置如表1所示。节点4作为储能装置和受控负荷的组合初始接入位置。光伏发电和风力发电的电价分别为0.1元／kWh和0.025元／kWh，储能装置的调度成本参数为0.06元／kWh，平移负荷和可中断负荷的调度成本参数为0.3元／kWh和0.6元／kWh，可平移负荷的持续运行功率为250kW，最小运行时间为5h，至多允许平移两次，可中断负荷最大允许中断功率为150kW，至多允许中断两次，且持续时间不超过1h。

表1 主动配电网分布式电源配置参数

仿真环境中，设定样本个体数量为100，其中包含15个感知者，进行100次迭代运算，初始搜索角度为0°，调度周期为24h，每隔1h进行一次调度。经过运算分析，储能装置和受控负荷的组合接入位置不同，主动配电网的运行成本和消纳率都不同，具体结果如表2所示。

表2 主动配电网调度仿真运算结果

如果单独考虑经济效益，储能装置和受控负荷的组合接入节点16时，主动配电网的运行成本最低，但消纳率要低于接入节点15时；如果以提高分布式电源的消纳能力为目标，储能装置和受控负荷的组合接入节点15时，消纳率最高，但此时主动配电网的运行成本较高。

通过仿真分析可知，采用基于感知角色的动态群搜索调度优化算法，灵活配置储能装置和受控负荷的组合接入位置，能够实现分布式能源的最佳消纳，实现主动配电网运行成本最低。

5 结束语

本文针对配电自动化环境下，主动配电网的调度优化问题进行深入研究，提出以主动配电网运行成本最低为目标的主动配电网调度优化策略，搭建含有风力发电、光伏发电、储能装置、受控负荷的配电网调度模型。基于IEEE33节点系统，在Matlab仿真环境下搭建仿真模型，进行算例分析，分析结果表明，该策略能够对主动配电网进行有效调度，通过调节储能装置和受控负荷的组合接入位置，实现主动配电网以较低的成本运行。