高 輝, 徐 晴， 歐陽曾愷，宋 樂

( 1. 南京郵電大學(xué)自動化學(xué)院、人工智能學(xué)院，江蘇 南京 210023;2. 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學(xué)研究院，江蘇 南京 211103)

0 引言

近年，我國能源生產(chǎn)量和消費量均已居世界前列，但在能源供給和利用方式上存在系列問題，如能源結(jié)構(gòu)不合理、能源利用效率不高、可再生能源開發(fā)利用比例低、能源安全利用水平有待進一步提高等。能源已經(jīng)成為制約國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的主要瓶頸，能源利用方式需從傳統(tǒng)粗放型向精細化、集約化、可持續(xù)轉(zhuǎn)變，加快能源生產(chǎn)和利用方式變革，強化節(jié)能優(yōu)先戰(zhàn)略，全面提高能源開發(fā)轉(zhuǎn)化和利用效率，合理控制能源消費總量，構(gòu)建安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟、清潔的現(xiàn)代能源產(chǎn)業(yè)體系[1]。

在面臨能源短缺困難及節(jié)能減排的壓力下，建設(shè)清潔、可靠、互動、高效的智能電網(wǎng)成為推動時代經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、發(fā)展低碳經(jīng)濟的重要手段。含分布式電源的智能配電網(wǎng)建設(shè)尤為關(guān)鍵，其并網(wǎng)標準、能效互動機制和協(xié)調(diào)控制等研究工作及工程建設(shè)得到了國內(nèi)外的廣泛關(guān)注。文獻[2—3]梳理了國內(nèi)外分布式電源和微電網(wǎng)并網(wǎng)標準現(xiàn)狀，并指明國內(nèi)外相關(guān)標準主要差異；文獻[4—5]對新能源并網(wǎng)電能質(zhì)量問題進行分析并指出解決電能質(zhì)量問題的潛在優(yōu)勢；文獻[6]研究了多時間尺度下基于主動配電網(wǎng)的分布式電源協(xié)調(diào)控制策略，提出了基于最優(yōu)潮流的主動配電網(wǎng)全局優(yōu)化算法和基于功率控制誤差的主動配電網(wǎng)區(qū)域自治控制算法，保證了其用于主動配電網(wǎng)實時調(diào)度的有效性；文獻[7]通過研究中國分布式電源發(fā)展對各相關(guān)主體的影響，提出了針對我國分布式電源產(chǎn)業(yè)的包含接網(wǎng)費用、輔助服務(wù)費用、設(shè)備補貼、發(fā)電量補貼等多維度的綜合補償體系，保障了分布式電源業(yè)主、電網(wǎng)公司、發(fā)電企業(yè)等相關(guān)主體的合理利益,并提出促進分布式電源產(chǎn)業(yè)健康有序、快速、可持續(xù)發(fā)展的政策建議；文獻[8]基于配電網(wǎng)源網(wǎng)荷不對稱現(xiàn)象，建立了配電網(wǎng)常規(guī)元件及分布式電源的穩(wěn)/暫態(tài)模型，開發(fā)了智能配電網(wǎng)運行仿真平臺，并驗證了所提方法及研制系統(tǒng)的合理性、有效性；文獻[9]針對分布式電源輸出功率的隨機性問題，提出基于點估計法的含分布式電源的配電網(wǎng)可靠性評估模型，可有效實現(xiàn)分布式電源輸出功率和配電網(wǎng)負荷水平不確定性的模擬；文獻[10]從分布式電源高密度接入、交直流混聯(lián)等特點分析入手，介紹了未來配電網(wǎng)故障分析亟待探索的關(guān)鍵問題；另外，文獻[11—14]從合作博弈論以及潮流特征方面研究了分布式電源對配電網(wǎng)運行的影響及對應(yīng)策略。

國外研究主要集中在分布式電源并網(wǎng)協(xié)調(diào)控制方面，文獻[13]研究了不同微點電網(wǎng)場景下分布式電源接入的分布式控制策略，可提高電網(wǎng)電壓和頻率調(diào)節(jié)性能；文獻[14]提出一種基于電壓控制器和快速電流控制器組合的分散控制策略，能夠?qū)崿F(xiàn)電網(wǎng)快速跟蹤、穩(wěn)健性和快速瞬態(tài)恢復(fù)功能。上述研究成果對推動分布式電源接入配電網(wǎng)具有很好的理論及工程意義，但是對于規(guī)模化分布式電源分層分區(qū)接入配電網(wǎng)相關(guān)研究較少。

針對規(guī)模化高密度分布式電源分層分區(qū)接入配電網(wǎng)發(fā)展趨勢，為了提高源網(wǎng)多元利用效率，文中介紹了含分布式電源的多級能源互動場景，并制定了符合多級互動場景的多時空尺度互動機制，空間尺度從下到上包括臺區(qū)、饋線、配網(wǎng)及主網(wǎng)等層次，時間尺度以天為優(yōu)化單位包括準實時、超短期及短期等尺度，以多時空尺度為基準建立了含大型風(fēng)電廠、燃氣輪機和集中式大容量儲能等分布式電源的源網(wǎng)多元互動協(xié)調(diào)優(yōu)化控制模型，所研究策略為規(guī)模化高密度分布式電源接入電網(wǎng)提供優(yōu)化控制依據(jù)。

1 多級能源互動場景及互動機制

1.1 互動控制場景

含分布式電源的源網(wǎng)多級能源互動控制場景如圖1所示，將區(qū)電網(wǎng)分為臺區(qū)級、饋線級、配網(wǎng)級及主網(wǎng)級。

圖1 多級能源互動控制場景Fig.1 Multi-level energy interaction control scenario

臺區(qū)級協(xié)調(diào)對象包括微網(wǎng)系統(tǒng)、分布式儲能系統(tǒng)和自動需求響應(yīng)系統(tǒng)提供的關(guān)口數(shù)據(jù)等；饋線級協(xié)調(diào)對象包括臺區(qū)級的綜合負荷和可調(diào)度容量信息以及中壓側(cè)的分布式電源、分布式儲能數(shù)據(jù)；配網(wǎng)級協(xié)調(diào)控制對象包括饋線級的綜合負荷和可調(diào)度容量信息以及高壓側(cè)的分布式電源、分布式儲能數(shù)據(jù)；主網(wǎng)級包含所有配網(wǎng)能量流、信息流、業(yè)務(wù)流。四級之間的協(xié)調(diào)控制策略為：上級向下級下發(fā)控制指令和目標曲線，下級向上級提交可調(diào)度容量、負荷信息以及反饋信號。

1.2 互動機制分析

從空間及時間尺度上進行互動機制分析，其中空間分層互動協(xié)調(diào)控制如圖2所示。

容量分析，自下而上進行容量上報：(1) 臺區(qū)級，小型分布式電源優(yōu)先考慮區(qū)間內(nèi)負荷供電，即就地消納，在滿足臺區(qū)內(nèi)就地平衡基礎(chǔ)上響應(yīng)目標曲線，多余容量逐級上傳；(2) 饋線和配網(wǎng)級，高密度分布式電源優(yōu)先考慮配網(wǎng)內(nèi)負荷轉(zhuǎn)供并就地消納，在滿足配網(wǎng)內(nèi)就地平衡基礎(chǔ)上響應(yīng)目標曲線，多余容量上傳至主網(wǎng)，統(tǒng)一分配；(3) 主網(wǎng)級，考慮規(guī)?；植际诫娫吹膮f(xié)調(diào)優(yōu)化控制，滿足主網(wǎng)區(qū)域間互供及整體消納目標。

能量調(diào)度，自上而下計劃下發(fā)：(1) 主網(wǎng)級，調(diào)配中心通過主網(wǎng)調(diào)度容量分析，制定多級需求響應(yīng)目標并逐級下發(fā)最優(yōu)功率目標曲線；(2) 饋線和配網(wǎng)級，通過分析配網(wǎng)及其饋線內(nèi)可調(diào)容量，并參考主網(wǎng)最優(yōu)功率目標曲線，制定配網(wǎng)及饋線層優(yōu)化目標并修正最優(yōu)功率曲線；(3) 臺區(qū)級，通過臺區(qū)內(nèi)可調(diào)容量分析，并參考配網(wǎng)及饋線層面最優(yōu)功率目標曲線，制定臺區(qū)優(yōu)化目標并修正最優(yōu)功率曲線。最終，實現(xiàn)區(qū)域主網(wǎng)可調(diào)度容量優(yōu)化分配。

圖2 多空間尺度上互動分析架構(gòu)Fig.2 Multi-spatial scale interactive analysis architecture

在時間尺度上，建立準實時、超短期和短期三種時間尺度的協(xié)調(diào)優(yōu)化控制機制，實現(xiàn)配電網(wǎng)整體高效運行，如圖3所示。

圖3 多時間尺度上互動分析架構(gòu)Fig.3 Multi-time scale interactive analysis architecture

(1) 短期(1 d)。短期協(xié)調(diào)優(yōu)化控制時間周期為1 d，首先根據(jù)歷史負荷預(yù)測主網(wǎng)當天功率曲線，作為主網(wǎng)規(guī)模化分布式電源參與短期(1 d)互動的一個優(yōu)化目標，該優(yōu)化目標作為超短期優(yōu)化控制的參考約束曲線，并在超短期優(yōu)化過程中作為一個優(yōu)化目標進行修正。

(2) 超短期(4 h)。超短期協(xié)調(diào)優(yōu)化控制時間周期為4 h，參考主網(wǎng)功率曲線，修正該曲線，并根據(jù)小型分布式電源和高密度分布式電源不同特點，提出滿足超短期要求的其他相關(guān)優(yōu)化目標和約束條件，保證高密度和小型分布式電源規(guī)?；瘏⑴c互動情況下主網(wǎng)功率曲線最優(yōu)。

(3) 準實時(15 min)。準實時協(xié)調(diào)優(yōu)化控制時間周期為15 min，參考每個超短期內(nèi)優(yōu)化功率曲線，并修正該曲線，并根據(jù)小型分布式電源和高密度分布式電源不同特點，提出滿足準實時要求的其他相關(guān)優(yōu)化目標和約束條件，目的同樣是保證高密度和小型分布式電源規(guī)?；瘏⑴c互動情況下主網(wǎng)功率曲線最優(yōu)。

2 含分布式電源的多元互動協(xié)調(diào)優(yōu)化控制模型

2.1 目標函數(shù)

(1) 有功功率波動最小。

(1)

式中：PGn為接入的集中式大容量分布式電源的發(fā)電輸出有功功率；PDm為接入規(guī)?；稍偕茉吹陌l(fā)電輸出有功功率；Ploss是系統(tǒng)總網(wǎng)損。

(2) 系統(tǒng)網(wǎng)損最小。

(2)

式中：K是節(jié)點數(shù)；Gij是連接母線i和j的線路的電導(dǎo)；Ui和Uj是母線i和母線j的電壓；θij是母線i和母線j電壓的相角差。

(3) 經(jīng)濟效益最大。

maxJ=Jr+Jf-Joc-Jof-Jp

(3)

式中：Jr為燃氣輪機售電收入；Jf為風(fēng)電場售電收入；Joc為燃氣輪機運行費用；Jof為風(fēng)電場運行費用；Jp為聯(lián)絡(luò)線交換功率偏差懲罰費用，計算如下[6，8]：

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

式中：ΔT為時間間隔，分為準實時、超短期和短期3類；t為控制時域內(nèi)的時間序列；T為1 d，即24 h；λr為燃氣輪機售電價格；λf為風(fēng)電廠售電價格；λA和λB分別為燃氣輪機固定運行費用和單位發(fā)電燃料費用；λC和λD分別為風(fēng)機固定運行費用和單位發(fā)電成本；λp是出力偏差懲罰電價；Pg為燃氣輪機機組出力；Pf為風(fēng)電廠出力；Pl為下發(fā)負荷原始風(fēng)功率；Pd為電動汽車充電功率。

2.2 約束條件分析

(1) 節(jié)點潮流約束[12]。

(9)

式中：QGn為接入的集中式大容量分布式電源的發(fā)電輸出無功功率；QDm為接入規(guī)模化可再生能源的發(fā)電輸出無功功率，零值則表示該支路未接入分布式電源。

(2) 燃機輪機出力約束。

Pg_min≤Pg(t)≤Pg_max

(10)

式中：Pg_min，Pg_max分別為燃氣輪機機組出力下限和上限。

(3) 風(fēng)電廠出力約束。

Pf_min≤Pf(t)≤Pf_max

(11)

式中：Pf_min，Pf_max分別為風(fēng)機出力下限和上限。

(4) 燃機出力爬坡率約束。

Rg_min≤Pg(t+1)-Pg(t)≤Rg_max

(12)

式中：Rg_min，Rg_max分別為燃機機組出力爬坡率下限和上限。

(5) 風(fēng)機出力爬坡率約束。

Rf_min≤Pf(t+1)-Pf(t)≤Rf_max

(13)

式中：Rf_min，Rf_max分別為風(fēng)機出力爬坡率下限和上限。

(6) 負荷功率約束。

Pload_down≤Pl(t)+Pd(t)≤Pload_up

(14)

式中：Pload_down，Pload_up分別為可調(diào)負荷功率下限，可調(diào)負荷功率上限。

2.3 協(xié)調(diào)優(yōu)化流程

互動協(xié)調(diào)優(yōu)化過程如圖2、3所示，從空間尺度和時間尺度上針對輸電層開展協(xié)調(diào)優(yōu)化控制?？臻g尺度上，以全網(wǎng)有功功率輸出平衡為目標曲線，通過多空間尺度下發(fā)至配網(wǎng)、饋線和臺區(qū)，在滿足就地新能源消納基礎(chǔ)上，實現(xiàn)臺區(qū)、饋線和配網(wǎng)多級多余能量的上送；時間尺度上，以日預(yù)測功率曲線為優(yōu)化目標，通過4 h(超短期)和15 min(準實時)的優(yōu)化控制，實現(xiàn)1 d(短期)協(xié)調(diào)優(yōu)化目標。

3 算例分析

3.1 應(yīng)用場景設(shè)計

應(yīng)用場景如圖4所示。其中，DS為大型儲能設(shè)備；WT為大型風(fēng)電場；MT為大型燃氣輪機，均接入配電網(wǎng)節(jié)點；DE為大型電動汽車充換電站，波峰階段作為儲能設(shè)備向電網(wǎng)饋電，波谷階段從電網(wǎng)充電，接入饋線級節(jié)點?？芍袛嘭摵杉皢蝹€電動汽車充電屬于臺區(qū)級控制。

圖4 分布式電源接入主網(wǎng)簡圖Fig.4 The distributed power supply is connected to the main network schematic

(1) 負荷需求?？傌摵勺畲笾?8 MW，其中10 kV及以下負荷最大值為84 MW，高壓負荷為14 MW。

(2) 峰谷時段劃分。峰時段(6：00—22：00)為：0.617元/(kW·h)，谷時段(22：00—次日6：00)為：0.307元/(kW·h)。

(3) 輸電網(wǎng)層面各電源發(fā)電上網(wǎng)電價。風(fēng)電：0.56元/(kW·h)，燃機：0.35元/(kW·h)。

(4) 微電網(wǎng)層面的各單元成本。(1) 6×100 kW燃料電池。采用6塊燃料電池，燃料蓄電池儲能系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)如下：容量為1500 kW·h，充放電功率為100 kW，放電成本為0.5元/(kW·h)。(2) 500×3.3 kW電動汽車。假定該微網(wǎng)內(nèi)有500輛電動汽車，采用鋰電池放電成本為0.915元/(kW·h)，EV電池容量為30 kW·h，充放電功率為3.3 kW。谷時段，電動汽車充電。(3) 可中斷負荷補償成本，為0.6元/(kW·h)。

仿真中優(yōu)化協(xié)調(diào)控制周期根據(jù)多時空機制劃分為短期(1 d)、超短期(4 h)和準實時(15 min)3個方式，即1 d分為96個時段，每段時長為15 min，與準實時時間尺度吻合，采用MATLAB軟件編程實現(xiàn)。含高密度大功率分布式電源的配電網(wǎng)日功率預(yù)測曲線如圖5所示。

圖5 接入分布式電源的輸電網(wǎng)日功率預(yù)測Fig.5 Power transmission grid daily power forecast for distributed power supply

該日基礎(chǔ)負荷曲線中包含一個用電低谷和兩個用電高峰，可知該曲線服從三段式正態(tài)分布，經(jīng)過擬合運算得出其概率密度函數(shù)為：

(15)

式中各變量具體取值如下：

(16)

該日功率預(yù)測曲線概率密度函數(shù)可為后續(xù)分布式電源參與電網(wǎng)互動的協(xié)調(diào)優(yōu)化控制策略的執(zhí)行提供參考。各分布式電源的相關(guān)參數(shù)見表1。

表1 分布式電源的相關(guān)參數(shù)Tab.1 Related parameters of distributed power supply

3.2 仿真結(jié)果分析

輸電層分布式電源參與互動的協(xié)調(diào)優(yōu)化功率曲線對比如圖6所示。

圖6 DG參與互動協(xié)調(diào)優(yōu)化功率曲線對比Fig.6 DG participates in the interaction and coordination optimization power curve comparison

由圖可知，若僅執(zhí)行短期(1 d)優(yōu)化，相對于日預(yù)測功率曲線優(yōu)化后的波峰功率有所減小、波谷功率有所增大，顯示了削峰填谷效果；但是超短期和準實時協(xié)調(diào)優(yōu)化削峰填谷效果更為顯著，協(xié)調(diào)控制周期越短，削峰填谷效果越明顯。且協(xié)調(diào)優(yōu)化后，大型風(fēng)燃出力相對于圖5顯著下降，減少污染排放。

分布式電源參與電網(wǎng)互動后，系統(tǒng)網(wǎng)損與未接入分布式電源時的系統(tǒng)網(wǎng)損對比如圖7所示。

圖7 DG參與互動前后系統(tǒng)網(wǎng)損對比Fig.7 DG participated in the system network loss comparison before and after the interaction

由圖7可知，分布式電源接入主網(wǎng)后的每個節(jié)點網(wǎng)損比分布式電源未接入前的每個節(jié)點網(wǎng)損小，說明規(guī)?；植际诫娫唇尤牒缶W(wǎng)損降低。

通過公式(3)計算優(yōu)化后的最大經(jīng)濟效益為49.96萬元，相比優(yōu)化前12.34萬元(崇明供電公司提供的分布式電源參與供電的經(jīng)濟效益)，增加了37.62萬元收益。

4 結(jié)語

文中主要研究了含分布式電源接入的電網(wǎng)源網(wǎng)多元智能協(xié)調(diào)優(yōu)化控制策略，建立了以多時空尺度為基準的源網(wǎng)多元互動協(xié)調(diào)優(yōu)化控制模型，以上海崇明島為例分析了不同分布式電源接入后整個輸電網(wǎng)層面優(yōu)化功率曲線、風(fēng)燃出力曲線以及最大經(jīng)濟效益等目標，驗證了所提優(yōu)化控制策略的有效性，可為規(guī)模化高密度分布式電源接入電網(wǎng)提供優(yōu)化控制依據(jù)。