考虑紧急需求侧响应的多光伏电源微电网规划研究

摘 要：由于光伏电源具有随机性、不确定性等特点，导致光伏接入下微电网稳定性较差，因此本研究考虑紧急需求侧响应的多光伏电源微电网规划方法，并以经济性最优为目标，构建一个考虑紧急需求侧响应的多光伏电源微电网规划模型，采用优化算法求解模型，得到最佳多光伏电源微电网规划策略。试验结果表明，设计方法优化后多光伏电源微电网负荷节点的年平均停电时间仅9.11h/年，具有较高的供电可靠性。

关键词：需求侧响应；紧急响应；多光伏电源；微电网规划；规划模型

中图分类号：TM 71" 文献标志码：A

微电网作为分布式能源系统的重要组成部分，能够对光伏电源进行集成和优化管理，从而对能源进行可持续利用，因此光伏电源微电网逐渐成为我国主要能源结构。然而，光伏电源的输出功率受光照强度、温度等自然条件的影响较大，具有明显的不确定性，难以保证微电网在各种天气条件下都能稳定运行，满足用户负荷需求。在此背景下，含光伏电源配电网的规划成为我国研究学者的焦点课题，文献[1]中以电网线路年综合投资成本最小为目标，构建包括高比例光伏和规模化电动汽车的电网规划模型，可以对电力系统进行削峰填谷，由于电动汽车的充电需求和光伏电源的出力特性都是不确定因素，因此该方法在实际应用中难以实现二者的协同优化，从而影响电网规划结果。文献[2]中建立一个以投资建设成本最小为上层目标、光伏渗透率最大为下层目标的分布式光伏出力电网规划模型，可以提高配电网的运行稳定性，但是多目标优化问题本身具有复杂性，因此该方法在一些复杂场景中的实际应用效果受到限制。针对上述研究不足，本文研究考虑紧急需求侧响应的多光伏电源微电网规划，期望可以为微电网的优化配置和高效运行提供理论支持和实践指导。

1 考虑紧急需求侧响应构建多光伏电源微电网规划模型

在多光伏电源微电网运行过程中，光伏电源具有随机性等特点，因此整个电网的运行稳定性不断受到威胁，一旦电网运行状况发生恶化，将会造成大面积停电等电力事故，因此紧急需求侧响应机制应运而生，该机制可以在多光伏电源微电网运行过程中为电网提供需要的供需平衡服务。在多光伏微电网中，紧急需求侧响应机制可以根据电网负荷需求进行负荷调节，根据负荷调节时段，紧急需求侧响应机制可以提供一种全时段控制策略，也就是将微电网可控负荷允许的最大控制时间，作为响应机制切除可控负荷的持续时间，当切断可控负荷与微电网之间的联系后，电网停止供电，再将切除负荷还原到原始水平，形成反弹负荷，具体负荷模型如公式（1）所示。

（1）

式中：Q（t）为采取紧急需求侧响应控制负荷后，多光伏电源微电网的负荷需求，其中t为时间段数；Q0（t）为未采用紧急需求侧响应控制负荷时，多光伏电源微电网的负荷需求；Wh为多光伏电源微电网中第h组受控负荷的功率；h（t+1-i）表示受控负荷系数；c（t-z+1-i）表示补偿负荷系数，其中z为负荷中断时段；k（i）为多光伏电源微电网中受紧急需求响应机制控制的负荷组数。那么，本文考虑上述紧急需求侧响应机制构建多光伏电源微电网规划模型时，主要以经济性最优为规划目标[3]，目标函数的表达式如公式（2）、公式（3）所示。

minF=f1+f2+f3+f4-f5 " （2）

f3=T×Q（t）×B " （3）

式中：minF为考虑紧急需求侧响应下，多光伏电源微电网规划模型的成本最小目标函数；f1为多光伏电源微电网中光伏电源投资费用；f2为多光伏电源微电网运行时损耗费用；f3为多光伏电源微电网的需求侧紧急响应费用；f4为多光伏电源微电网的可靠性成本；f5为多光伏电源微电网节约购电成本；T为实施紧急需求侧响应调节多光伏电源微电网负荷的天数；B为多光伏电源微电网实施紧急需求侧响应调节负荷时的单位补偿成本。

本文综合考虑光伏电源的投资成本、微电网运行的成本以及紧急需求侧响应的使用成本等，构建了以经济性最优为目标的多光伏微电网规划模型。与此同时，为了保证紧急情况下多光伏电源微电网能满足用户负荷需求，本文在规划模型中还设置了约束条件[4]。如公式（4）所示。

（4）

式中：p1j、p2j分别为多光伏电源微电网中节点j的注入有功功率和有功功率；q1j、q2j分别为多光伏电源微电网中节点j的注入无功功率和无功功率；uj、ul分别为多光伏电源微电网中节点j和节点l的电压；Djl为多光伏电源微电网中节点j和节点l之间的电导；φjl为多光伏电源微电网中节点j和节点l之间的相位差；Njl为多光伏电源微电网中节点j和节点l之间的电纳；m为节点数量。

总之，本文根据公式（2）所示的目标函数与公式（4）所示的约束条件，构建了考虑紧急需求侧响应的多光伏电源微电网规划模型，通过优化求解，即可搜寻到多光伏电源微电网规划策略的最优解。

2 优化算法求解多光伏电源微电网规划模型

考虑紧急需求侧响应构建的多光伏电源微电网规划模型求解，属于全局寻优问题，因此本文引入遗产算法进行模型求解，这是一种常见的优化算法，具有鲁棒性好、可以全局优化等优势，完全可以满足本文构建的多光伏电源微电网规划模型的求解需求[5]。遗传算法是一种模拟生物进化过程中，自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，可以用于搜索最优解。其寻优要素主要包括多光伏电源微电网模型解个体的编码、初始种群规模、适应度函数等初始状态的设定、遗传算子确定、种群数量、终止条件等参数设定，因此遗传算法可以用公式（5）来描述。

S=（A，Y，E，M，α，β，ϕ，ρ） " （5）

式中：S为遗传算法；A为模型解个体的编码方式；Y为模型解个体适应度的评价函数；E为模型求解产生的解个体初始种群；M为模型解数量；α、β、ϕ分别为选择、交叉、变异算子；ρ为遗传算法终止条件。

本文利用公式（5）所示的遗传算法求解多光伏电源微电网规划模型的具体流程如下[6]：首先，根据多光伏电源微电网规划模型的实际求解情况，设置好相关运算参数，并通过A将原始模型解编成二进制码，以此产生M个解；其次，根据Y对M个解个体的适应度进行评价，从中选择适应度较大的个体作为父代；分别利用α、β、ϕ这些算子对父代个体进行相应操作，得到新个体，再对新个体进行适应度评价，以此更新种群，经过不断更新上述步骤，即可不断逼近多光伏电源微电网模型的最优解[7]；最后，直到遗传算法达到终止条件ρ，则输出当前最优解作为多光伏电源微电网规划策略。通过以上流程，遗传算法能够在多光伏电源微电网规划问题中找到满足约束条件的经济性最优解，以此对考虑紧急需求侧响应的多光伏电源微电网进行规划。

3 试验分析

3.1 试验设置

随着我国北方地区对可再生能源利用的不断深化，多光伏电源微电网作为一种分布式能源系统，在提高能源利用效率、保障电力供应安全等方面发挥重要作用。然而，在实际运行中，微电网常常面临着需求侧响应不足、光伏电源配置不合理等问题，导致供电可靠性下降、运行成本增加。因此，本研究旨在通过考虑紧急需求侧响应的多光伏电源微电网规划，优化光伏电源的配置和运行策略，提高微电网的供电可靠性和经济性。

本文以我国北方某地区实际微电网为对象，对多光伏电源微电网进行试验。在MATLAB仿真平台中搭建一个18节点多光伏电源微电网模型，如图1所示。

由图1可知，该多光伏电源微电网为18节点拓扑结构，为满足电网用户的用电负荷需求，接入了5个光伏电源，各节点处负荷数据见表1。

根据上述多光伏电源微电网的实际运行情况，分别采用本文设计的考虑紧急需求侧响应的多光伏电源微电网规划方法、文献[1]提出的考虑电动汽车虚拟电厂灵活性和高比例光伏接入的配电网规划方法、文献[2]提出的含高比例分布式光伏的配电网多目标概率规划方法，对该微电网进行规划，并对比分析各规划结果。

3.2 试验运行过程

基于真实的电网拓扑结构和负荷数据，在MATLAB 仿真平台中，搭建 18 节点多光伏电源微电网模型。该模型包括电源、负荷、线路和开关等组件，并考虑了紧急需求侧响应机制。试验开始前，根据表1数据，在模型中设置各节点的有功负荷和无功负荷。这些负荷数据代表了电网用户的实际用电需求，是微电网规划的重要依据。分别采用本文设计方法、文献[1]方法和文献[2]方法进行微电网规划。这些方法在模型中主要通过优化算法来验证，旨在确定光伏电源的最佳配置、运行策略以及网络结构，以满足负荷需求并优化系统性能。

在规划过程中，模型会模拟微电网的实际运行情况，考虑光伏电源的输出特性、负荷的变化以及网络约束等因素。通过不断调整和优化，模型最终会得出各规划方法下的最优解。完成规划后，利用仿真平台对规划结果进行验证和评估。通过模拟不同场景下的微电网运行情况，收集各负荷节点的停电时间数据。根据收集的数据，计算各规划方法下微电网负荷节点的年平均停电时间，并进行对比分析。通过对比不同方法的规划结果，可以评估本文设计方法的优势和效果。在整个试验运行过程中，要注重数据的准确性和可靠性，保证仿真结果能够真实反映微电网的运行情况。同时，对试验过程进行详细记录，以便后续进行结果分析和讨论。

3.3 结果分析

采用本文设计方法、文献 [1] 方法、文献 [2] 法完成多光伏电源微电网规划后，为客观且直观地评价微电网规划结果，本文引入电网平均停电时间指标，其计算过程如公式（6）所示。

（6）

式中：τ为多光伏电源微电网用户在给定时间内的平均停电持续小时数，其值越小，微电网供电可靠性越大，也就是多光伏微电网规划效果越好；ti为微电网中第i个负荷点的平均每年停电时间；ni为微电网中第i个负荷点的用户数。那么根据本文设计方法、文献[1]方法、文献[2]方法下的多光伏电源微电网规划结果提供的实际运行数据，分别计算各方法规划后微电网部分具有代表性负荷节点的年平均停电时间数据，如图2所示。

从图2数据可以看出，使用本文设计方法、文献[1]方法、文献[2]方法分别对多光伏微电网进行规划后，各微电网负荷节点的年平均停电时间各不相同，且与文献[1]方法、文献[2]方法相比，使用本文设计的方法，微电网负荷节点的供电可靠性更高。具体来说，微电网负荷节点的年平均停电时间平均值仅9.11h/年，比照组方法分别降低了1.23h/年、1.35h/年。因此，本文设计的考虑紧急需求侧响应的多光伏电源微电网规划方法是可行且可靠的，采用本文设计方法可以得到较好的规划效果，该方法显著提高了微电网负荷节点的供电可靠性，从而保障多光伏微电网安全运行。

4 结语

本研究针对多光伏电源微电网规划问题，深入探讨了一种考虑紧急需求侧响应的规划方法。文中构建一个考虑紧急需求侧响应的规划模型，再通过优化算法求解模型，获得最优多光伏电源微电网规划方案，应用这个方法可以有效提高微电网的供电可靠性。然而，本研究仍存在一些不足。未来，可进一步引入更先进的预测和建模方法，为多光伏电源微电网规划提供新的视角和思路，从而为我国未来的智能电网建设提供参考。

参考文献

[1]严欢，胡俊杰，黄旦莉，等.考虑电动汽车虚拟电厂灵活性和高比例光伏接入的配电网规划[J].电力建设，2022，43（11）：14-23.

[2]惠慧，李蕊，朱逸镝，等.含高比例分布式光伏的配电网多目标概率规划方法[J].电测与仪表，2023，60（11）：2-10.

[3]陈坤，孙开元，林琳，等.计及光伏和电动汽车的多阶段配电网拓展规划[J].电气传动，2023，53（9）：63-71.

[4]张锐，饶欢，徐睿烽，等.多运行目标下的分布式光伏接入配电网极限容量多模型评估方法[J].电力科学与技术学报，2023，38（4）：143-150.

[5]叶琳浩，徐敏，郭祚刚，等.计及演化驱动因素的配网分布式光伏多阶段协调规划优化方法[J].电力系统及其自动化学报，2023，35（8）：44-51，61.

[6]陈众，徐翼，吴辅朝，等.基于光伏消纳能力模拟评估的配电网最优消纳方案规划选择[J].电网技术，2023，47（3）：1179-1188.

[7]招景明，苏洁莹，潘峰，等.考虑光伏波动的有源配电网分布式储能双目标优化规划[J].可再生能源，2022，40（11）：1546-1553.