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面向源网荷储充的农网台区运行优化策略研究

2022-12-23冷张圆赵剑飞章志翔卢文博

机电信息 2022年24期
关键词:农网台区储能

冷张圆 赵剑飞 龚 超 章志翔 卢文博

(1.浙江省电力有限公司安吉县供电公司,浙江 湖州 313300;2.上海电力大学,上海 200090)

0 引言

近年来,我国农村地区的分布式能源及电动汽车负荷占比日渐提高,导致其配电网台区内负荷类型出现了新特点。因此,研究面向源网荷储充的新型农网台区配电网优化运行具有十分重要的意义。

目前已有许多文献研究了配电网优化运行问题。

文献[1]针对风电高频波动问题和接入风电后系统的调峰问题,设计了采用抽水储能和电池储能共同组成的复合型储能在含高渗透率风电的配电网中的协调优化运行策略。电池储能具有响应较为灵活、存储容量不高的特点,这使其可以弥补风电高频波动的缺点,缓解上网风电的波动性问题;抽水储能具有存储容量庞大的特点,这使之能够参与电力系统的调峰运行,用以弥补在接入风能之后系统调峰运行的不足。

文献[2-3]构建了风电-抽水蓄能-蓄电池储能装置联合优化运行模型,使得风电场与抽水蓄能电站的联合出力在储能装置配合下能够灵活地应对负荷波动。

文献[4]研究了关于蓄电池储能装置的动态最优调度策略,该策略的研究对象为蓄电池储能装置,并将最佳经济效益、最佳安全性、最小可再生能源系统波动、最适合的可再生能源发电方案等作为对微电网优化调度的主要目标,设计了一个基于动态规划的多目标优化策略,并通过模糊理论与二元对比定量法将其转换为单目标的问题,从而实现了该策略。

文献[5]研究了一种关于微电网环保经济运行的优化数学模型,该模型不但研究了储能对负荷削峰填谷的影响,还同时探讨了发电单位的发电成本、运行管理成本以及环境保护成本等问题。微电网运行的网络结构使用的是标准IEEE-14节点配电网络,并构建了包括电网潮流方程的制约条件,而微网的环保经济运行的研究方法则使用的是改进微分进化算法。

文献[6]考虑了可控分布式电源、实时电价、储能装置和联络开关对运行费用的影响。

文献[7]基于配电网与主电网之间的协调机制,以最小配电网运行成本为优化目标,建立了一种基于实时电价的配电网协调优化模型。

文献[8]考虑了配电网重构,构建多源协同优化运行模型,能够显著增强新能源消纳能力,同时增加了配电网运行的经济收益,提升了可靠性。

文献[9]考虑了向主网的购电成本、清洁电源和电池储能设备的运行费用和网络损耗费用以及需求侧响应费用。

文献[10]建立了考虑可控分布式电源、储能装置和需求侧响应的优化运行策略,该策略可以有效促进间歇性可再生能源的消纳,减少运行费用和网络损耗,并提高用户的用电满意度。

文献[11]全面探讨了配电网的可调度资源如新能源、储能装置、可投切电容器组、调压器以及需求响应。

文献[12]在概率潮流的基础上,考虑了配电网供应侧和需求侧的互动,建立了供需群体协同优化运行策略,该策略能够在保证系统运行安全性的前提下减小负荷波动。

文献[13]针对应急供电和配电网日常运行两种场景,构建考虑需求侧响应的配电网移动储能系统优化配置与调度模型,以减少停电损失,并保障配电网中移动储能的经济运行。

1 农网台区运行优化模型

本文提出了一种考虑储能装置、需求响应和电动汽车充电桩的农网优化运行模型,该模型以最大化农网日运行综合效益为目标函数。

1.1 台区运行优化目标

本文所提农网优化运行模型的目标函数为最大化农网日运行综合效益,表达式如下:

式中:F为农网的日运行综合效益;Bse、CsESS和CsDR分别为农网日售电收益、储能装置日综合运行成本和需求响应日支付成本;T和Δt分别为调度时刻总数和相邻调度时刻时间间隔;Ps,te、Ps,tESS,d、Ps,tESS,c和ρs,t分别为时段农网日售电功率、电池储能设备放电功率、充电功率和分时电价;CESS和CDR分别为电池储能设备综合运行费用(将损耗、折旧等成本进行折算)和需求响应补偿费用;Ps,tDR为t时刻需求响应的切负荷功率。

1.2 配电网网侧约束条件

(1)功率平衡约束:

式中:Ps,tpv和Ps,tL分别为t时段光伏贡献和负荷值;Ps,tEV为t时刻电动汽车充电桩的充电功率。

(2)农网台区变压器供电功率约束:

式中:Pemax为农网台区变压器额定功率。

1.3 负荷侧约束条件

(1)储能装置充/放电功率约束:

式中:PESSmax和PESSmin分别为电池储能设备充/放电有功功率的界限值。

(2)储能装置SOC约束:

式中:SESSmax和SESSmin分别为电池储能设备SOC界限值;Ss,tESS为t时刻电池储能设备SOC;SESS0和SESST分别为调度周期起点和调度周期终点时刻的电池储能设备SOC值。

(3)储能装置充放电次数约束:

式中:NESS为一个调度周期内储能装置实际充放电次数;NESSmax为一个调度周期内储能装置充放电次数上限。

(4)需求响应约束:

式中:PDRmax为需求响应的切负荷功率上限;NDR和NDRmax分别为一个调度周期内需求响应实际次数和需求响应次数最大值。

(5)电动汽车充电桩约束:

式中:PEVmax为电动汽车充电桩充电功率上限。

为了保证台区变压器不重载,本模型规定当变压器供给功率超过额定功率70%时,充电桩停止充电。

2 算例分析

本文所提农网优化运行模型以某台区炒茶点为算例研究对象。

2.1 某台区炒茶点典型情况

某台区3月、4月炒茶季的典型日负荷曲线存在明显的特点:夜间负荷显著高于白天负荷,这是因为某台区炒茶工作大多在夜间进行,使得该台区炒茶点的台区负荷与大多数台区负荷不同。以4月份炒茶典型日为例,该台区炒茶点4月炒茶季的最高负荷可达330 kW,而该台区炒茶点变压器容量仅为315 kW,若不使用储能装置、需求响应等措施,该台区的变压器会过载运行,容易受到损坏。该台区4月份用电负荷情况以及光伏曲线如图1所示。

图1 某台区4月份典型日负荷和光伏曲线

该台区炒茶点的参数设置如表1所示,分时电价如表2所示,数据来源为浙江省电网销售电价表(2020-02-01)。

表1 该台区算例参数设置

表2 分时电价

2.2 台区运行优化结果

本文以该典型负荷情况为例,建立该台区运行优化模型。下面以该台区4月炒茶季的典型日为研究对象,利用GAMS软件平台对所建模型进行求解,求得的该台区4月份炒茶季典型日优化调度策略如图2所示。

由图2可知,18:30—20:15时段以及21:45—23:00时段的负荷均已超过252 kW(即为额定容量315 kW的80%),并且夜间无光照,光伏没有发电功率。本文所提优化运行模型给出的最优调度策略可以避免台区变压器过载,下面分别对储能装置、需求响应的调度策略进行分析。

图2 该台区4月份炒茶典型日运行优化策略

储能装置运行优化策略:由图2可知,在负荷超过252 kW的负荷峰值时段,电池储能设备处于放电状态,把台区变压器供给功率限制在252 kW,减轻了台区变压器的供电压力,顺利解决了变压器重载的问题。除此之外,因为要保持电池储能设备的SOC在一个调度周期内不变,所以电池储能设备在06:45、22:00、22:30等低电价时段调为充电状态。以上电池储能设备调度方案还可以实现低充高放,使得该台区通过电池储能设备的调度来获利。

需求响应策略:由图2可知,由于电池储能设备受制于SOC、放电功率界限值等因素,仅仅依赖电池储能设备并不可以确保台区变压器供电功率处在额定功率的80%以下。故本文提出的优化运行模型所求解的最优调度方案应用了需求响应,将19:00、19:45的负荷分别中断了43.66 kW、21.01 kW,极大地减轻了台区变压器的供电压力,同时防止了电池储能设备过度放电造成的SOC减小过大、电池储能设备运行寿命缩短等问题。

3 结语

本文针对农村配电网系统分布式能源和电动汽车负荷增加问题,构建了考虑储能装置、需求响应和电动汽车充电桩的农网协调优化运行模型。该优化运行模型以台区变压器供电功率上限、功率供需平衡、储能装置充放电功率上下限及次数限制等为约束条件,旨在最大化农村配电网的日综合效益。最后,以某台区炒茶点为算例进行分析,验证了本文所提农网优化运行模型在提高农网运行经济性和供电可靠性方面具有较好的有效性。

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