考虑经济性最优的农村配电网储能调压策略

詹 琪，李鹏丽，孟晓丽，王金丽，李 蕊

（中国电力科学研究院，北京 海淀 100192）

我国经济飞速发展，用电负荷不断增加，传统化石资源越来越匮乏并带来了一系列环境问题[11]，使得分布式可再生能源的开发和利用、分布式电源接入配电网的研究就成了一条必由之路。现在主要的分布式能源大多为光伏发电。一方面，光伏发电技术发展较早、配套设施相对完善、齐全，普及的过程中几乎没有地域限制，在有阳光的地方均可发展光伏发电，并且不会产生任何污染。但另一方面，随着经济的发展和社会的进步，以集中式供电的大电网在近年来我国逐年增长的电力需求中，逐渐显现出自己的一些劣势和弊端。因此，分布式发电越来越成为了传统电网发展的重点方向[1]。自2019 年起，国家电网公司通过改造升级农村电网、提高农村供电服务水平、推广电能替代技术、推动特色用能项目建设、推介新型用电产品等各种方式，提升农业生产、乡村产业、农村生活电气化水平，在积极推进微电网和分布式能源系统建设的同时，也日益重视分布式电源发电技术、电能替代技术和农村地区的就地消纳技术[2]。分布式光伏出力具有随机性、波动性、间歇性的特点，在不配置储能设备情况，难以满足电力系统供须瞬时平衡的调节要求，随着分布式光伏渗透率增加，会导致配电网运行特征发生变化，加剧原有配电网电压闪变、电压波动、谐波污染为主的电能质量问题，也带来配电网规划困难、网络损耗不确定性增加等新问题[3]。本文旨在整县光伏政策背景下，研究分布式光伏接入配电网带来的电压越限[2]等电能质量问题；分布式储能响应速度快，能快速提供功率支撑[3]，因此本文利用分布式储能解决电压越限问题，并获得经济收益。

国内外学者在电压控制方面提出了许多方法。文献[13]针对线路阻抗阻性为主的配电网，在电压补偿环节中增加“虚拟电抗”，在实现 DG 出力按容量分配的同时确保节点电压不出现大幅度波动。文献[14]提出一种阻性虚拟阻抗加补偿虚拟阻抗的改进下垂控制策略，通过阻性虚拟阻抗实现直流微电网稳态时的功率分配，补偿虚拟阻抗提升母线电压动态性能。文献[15]针对等效线路阻抗不匹配的情况，提出了一种基于线路参数辨识的改进下垂控制来消除无功功率分配的偏差。文献[16]针对分布式电源渗透率较高的配电网，给出了其多目标分布式优化控制的系统框架，设计了以容量利用比为一致性变量，综合调节分布式电源出力来控制节点电压的分布式优化算法。以上方法均从传统电压控制方法出发，未考虑配电网中的新要素储能在配电网电压控制方面的优势。

本文根据储能在网络中的分布和各节点间的电气距离划分区域，以分布式资源经济效益最大为目标函数，以电压不越限为约束，存在电压越限节点的区域里的储能按照低电价充电，高电价放电的原则运行；并在IEEE 33 节点系统进行仿真，验证本文所提方法的有效性。

1 控制方法

1.1 目标函数

以区域内储能收益最优为目标函数，考虑光伏发电上网的收益、储能充放电收益，具体公式如下：

式中：Pdis、Pch分别表示储能放电、充电功率；p为分时电价。

1.2 约束条件

为防止出现电压越限，保证系统安全稳定运行，考虑系统潮流约束、节点电压约束、线路功率约束、分布式光伏运行约束、储能装置运行约束。

1.2.1 潮流约束

式中：Pi,t、Qi,t为t时刻节点i注入的有功功率和无功功率；PDG,i,t、PESS,i,t、PL,i,t分别为t时刻节点i的分布式光伏的有功功率、储能装置的有功功率、负荷消耗的有功功率；QDG,i,t、QL,i,t分别为t时刻节点i的分布式光伏的无功功率、负荷消耗的无功功率；Vi,t、Vj,t分别为t时刻节点i、节点j的电压幅值；Gij、Bij分别表示节点i、j间的电导和电纳；θij表示节点i、j间的相角差[10]。

1.2.2 节点电压约束

Umin≤Ui,t≤Umax。

式中：Ui,t为t时刻节点的电压大小；Umin为节点电压允许最小值，取 0.95UN；Umax为节点电压允许最大值，取 1.05UN[18]。

1.2.3 线路功率约束

Iij,t≤Iij,max。

式中：Iij,t为t时刻支路ij电流幅值；Iij,max为支路ij电流幅值上限[9]。

1.2.4 分布式光伏逆变器控制约束

式中：PDG,i,t、QDG,i,t、SDG,i,t分别为t时刻节点i的光伏逆变器的有功输出功率、无功输出功率和额定容量；为t时刻节点i的光伏逆变器的最大有功输出功率；cosθ 为光伏逆变器的最小功率因数[8]。

1.2.5 储能装置运行约束

运行状态约束。

式中：S为t时刻荷电状态；Kc,t、Kd,t分别为储能的充放电系数；PESS,c、PESS,d分别为储能的充放电功率；为储能装置的最大充、放电功率；Dc,i,t、Dd,i,t为0、1 变量，保证充放电不同时进行[4]。

荷电状态约束。

防止过度充放电，储能荷电状态应不超过上下限；储能日内充放电量相同

式中：Smin为荷电状态下限；Smax为荷电状态上限；S(t)为t时刻荷电状态；S0为周期初始荷电状态；ST为周期末尾时刻的荷电状态。

功率约束。

-PESS,N≤PESS,i,t≤PESS,N。

式中：PESS,N为储能额定功率。

1.3 电压控制效果指标

为反映本文所提方法对电压控制的有效性，保证电压调整后的电压在满意的水平上，引入电压总偏差量[7]，如下式所示，其可定义为优化周期内系统所有节点电压偏差平方和时序平均值，用以衡量电压的波动情况，电压偏差值越小代表电压波动越小，是系统安全性和电能质量的重要指标。并在调整后对全系统的电压情况进行校验。

将120 mg上一步得到的核壳结构SiO2/Fe3O4-C颗粒分散于60 mL超纯水中，再加入0.3 mL 25%的氨水，室温下搅拌30 min。得到的混合液转移至密闭的高压反应釜中，于150 ℃下水热反应6 h。反应结束后，待产物冷却至室温，用磁铁将其分离出来，超纯水清洗3次后，即可得到最终的Fe3O4-C磁性空心微球[8]。

式中：Ui为节点i的电压幅值；为节点i的指定电压幅值，通常取1；Uimax-Uimin为节点i允许的最大电压偏差。

1.4 控制策略设计

首先，根据储能的分布情况以及节点的电气距离将整个系统划分成不同区域，各区域单独进行控制；选取存在电压越限节点的区域为调节对象；利用调节区域内的储能充放电进行电压调节，循环检测并调节内部节点电压，直至电压恢复至合理范围内；接着输出储能的时序出力；最后计算总的储能收益。具体步骤如下：

步骤1，输入典型日负荷曲线、光伏出力曲线、储能参数等，对网络进行区域划分；

步骤2，进行全局潮流计算，找到存在电压越限的边，存在电压越限的区域开始进行控制；

步骤3，统计区域内部各节点电压越限幅度和越限时刻，选取越限最严重的节点I作为调节对象，计算节点的电压灵敏度[5]Sp=∂Ui/∂Pi；

步骤4，当节点I电压大于电压上限时，储能充电以降低节点电压，充电功率Pdis=(Ui-Umax)/Sp；当节点I电压小于电压下限时，储能放电以提升电压，放电功率为Pch=(Umin-Ui)/Sp；

步骤5，为保持储能荷电状态平衡，当Pb=Pdis-Pch>0 时，储能在凌晨低电价时刻以充电，充电功率为Pb；当Pb=Pdis-Pch<0，储能在晚间电价高峰时刻放电，放电功率为 -Pb；

步骤6，输出储能和时序出力，计算区域内电压偏差水平以及储能收益；

具体流程图如图1 所示。

图1 控制策略流程图

1.5 储能容量配置

由目标函数可知，储能充放电功率越大，收益越高，但是由于控制策略为在夜间低电价时储能充电，会导致电压下降，使得夜间电压有可能越下限，所以必须对储能最大充放电功率进行分析计算。

储能在电价低谷时刻充电，根据全局潮流计算得到电价低谷时段内电压最小值和对应节点J，计算节点J的电压灵敏度[17]Sp=((B+Q)×(B-Q)/(G-P)+(G+P))-1；最小可调整电压为 ΔU′=0.95-，储能最大充放电功率为PESSmax=ΔU′/Sp。由此可得到每个区域内的储能最优配置容量。

2 算例分析

2.1 算例设置

本文选取改造的IEEE33 节点配电系统进行算例分析，验证本文所提方法的有效性。系统基准容量为10 MV·A，电压等级为12.66 kV，系统结构[6]如图2 所示。分时电价如表1 所示。在11、15、20节点分别接入分布式光伏，其功率变化趋势如图3所示；在17、25、30 节点接入储能；各节点的有功功率和无功功率均按照图3、图4 所示的典型日负荷曲线变化。根据第一节提出的控制方式进行调度。

表1 分时电价

图2 系统结构图

图3 光伏出力曲线

图4 负荷曲线

2.2 场景构建

系统负荷较重且DG 接入比例较低时，配电网节点出现电压越下限。各分布式资源接入位置不变，储能最大充放电功率为480 kW，增大线路末端的负荷功率。本节以区域4 在17:00-22:00 时刻发生电压越下限为例，利用内部储能进行调度，以获得最优经济收益。

2.2.1 边缘收益分析

区域4 内的储能时序充放电情况如图5 所示。

图5 区域4 内的储能时序充放电情况

表2 储能调度参数

经过计算分析可得，当电压越限最严重节点33的调节电压Uad为0.975（标幺值）时，调节区域内的储能利用率最大为100%，收益最大为2304 元。

图6 不同储能利用率对应收益

表3 不同调节电压对应储能利用率和收益

2.2.2 电压分析

电压局部分析。

选取电压越限最严重的节点33 进行局部分析，33 节点各时刻电压对比如图7 所示。

图7 节点33 电压对比图

从曲线变化趋势来看，在负荷较重的17:00-22:00 时刻，节点出现电压越下限情况，此时，通过储能放电抬升电压。图7 显示，在低电压情况最为严重的20:00 时刻，经过本地控制后，33 节点电压标幺值提升了4.24%，储能参与控制的效果显著，控制后33 节点在全周期内不存在电压越下限时刻。

电压全局分析。

控制前后电压偏差计算结果如表4 所示。

表4 33 个节点的电压总偏差

由表4 可以看出，储能参与优化控制后，电压优化效果明显，电压总偏差值分别由1.7611 下降至1.3682，电压波动性降低。

全系统校验分析。

为验证边缘控制方法对其他区域的影响，在优化控制以后对全系统的电压越限情况进行校验，如图8 所示。

图8 区域控制前后电压对比

根据控制策略，在储能充电时刻，节点电压降低；在储能放电时刻，节点电压升高，电压波动变小。全系统电压最低为01:00 时刻节点33，电压标幺值为0.95，未越电压下限；全系统电压最低为10:00 时刻节点17，电压标幺值为1.03，未越电压上限。

3 结论

本文利用据储能在网络中的分布和各节点间的电气距离划分区域，以分布式资源经济效益最大为目标函数，以电压不越限为约束，存在电压越限节点的区域里的储能按照低电价充电，高电价放电的原则运行。构建了单个区域电压越下限的场景对本文所提方法进行仿真分析，得到了储能利用率最大时的储能运行状态，并从经济收益和电压调节效果两方面进行了综合评估，着重分析了不同储能利用率下的收益和电压波动性，以及单个区域储能动作后对其他区域电压的影响。分布式储能接入配电网，由于响应速度快，能快速提供功率支撑，且储能在不同电价时刻充放电可过得经济收益。因此本文利用分布式储能解决电压越限问题，并获得经济收益。可有效解决电压越限问题，对储能充放电时间和功率进行控制后，可获得可观的经济收益，对促进农村电网建设和发展，加强农村电网可靠性，增加农民经济收益具有积极意义。