張 潮,陳 靜,顧衛(wèi)祥
(1.南京工程學(xué)院,江蘇省南京市 211167;2.新疆阜康抽水蓄能有限公司,新疆維吾爾自治區(qū)阜康市 830011)
集中式發(fā)電和分布式發(fā)電相互補(bǔ)充是未來電網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)[1],對(duì)現(xiàn)有的配電網(wǎng)進(jìn)行改造和接入分布式電源(Distributed Generation,DG)是改善能源結(jié)構(gòu)、提高能源利用率的有效途徑。DG的配置問題對(duì)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)可靠運(yùn)行具有重大影響,合理的位置接入合適容量的DG可以有效改善系統(tǒng)電壓水平、降低系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗、提高系統(tǒng)可靠性[2~5],因此對(duì)DG選址定容問題的研究具有迫切性和必要性。
目前,針對(duì)DG的選址定容問題已經(jīng)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注,文獻(xiàn)[6~9]利用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法包括梯度法、二次規(guī)劃法、牛頓法和內(nèi)點(diǎn)法對(duì)DG選址定容模型進(jìn)行求解,這類方法有著嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義,對(duì)求解復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型并不適用。近年來隨著配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜化、精細(xì)化,DG的規(guī)劃中也需要建立復(fù)雜數(shù)學(xué)模型,各種智能啟發(fā)式算法以其優(yōu)越的非線性尋優(yōu)能力被廣泛應(yīng)用在求解DG優(yōu)化配置問題。文獻(xiàn)[10~14]從不同優(yōu)化目標(biāo)出發(fā),分別利用遺傳算法、螢火算法、粒子群算法、蟻群算法、貓群算法對(duì)分布式電源接入配電網(wǎng)的配置進(jìn)行優(yōu)化,通過仿真算例證明在不改變電網(wǎng)架構(gòu)的情況下,通過合理配置分布式電源可以有效改善配電網(wǎng)運(yùn)行情況。
上述針對(duì)DG選址定容問題的研究提供了很多開創(chuàng)性思路,但同時(shí)也存在著一些問題。
(1)在實(shí)際工程中,DG接入配電網(wǎng)往往需要與儲(chǔ)能系統(tǒng)配合布置,以提高配電網(wǎng)對(duì)可再生能源的消納能力,這一方面已經(jīng)成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn),已有文獻(xiàn)對(duì)此研究仍顯不足。
(2)隨著大量出力呈現(xiàn)隨機(jī)概率分布的DG接入配電網(wǎng),配電網(wǎng)需要更多的無功補(bǔ)償設(shè)備以維持系統(tǒng)電壓穩(wěn)定,所以在DG的規(guī)劃過程中考慮無功補(bǔ)償設(shè)備的配置顯得尤為重要。
基于以上分析,本文在DG配置過程中,考慮無功補(bǔ)償設(shè)備的配置,提出DG與儲(chǔ)能協(xié)調(diào)配合下的DG配置優(yōu)化模型,從經(jīng)濟(jì)成本和技術(shù)性指標(biāo)考慮,建立了DG、儲(chǔ)能系統(tǒng)、無功補(bǔ)償設(shè)備建設(shè)成本最小,系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗最小,系統(tǒng)電壓穩(wěn)定指標(biāo)最優(yōu)的多目標(biāo)優(yōu)化模型,并提出一種基于概率分布策略的改進(jìn)遺傳算法,將該算法應(yīng)用于求解DG的優(yōu)化配置模型。
系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗和系統(tǒng)電壓穩(wěn)定指標(biāo)VSI同屬于技術(shù)指標(biāo),采用加權(quán)組合優(yōu)化,目標(biāo)函數(shù)為F2。
分布式電源優(yōu)化配置目標(biāo)函數(shù)如下:
式中:F1經(jīng)濟(jì)成本函數(shù),F(xiàn)2為技術(shù)指標(biāo)函數(shù)。
式中:F1為項(xiàng)目投資期內(nèi)的總經(jīng)濟(jì)成本;f1為分布式電源建設(shè)成本;f2為儲(chǔ)能系統(tǒng)建設(shè)成本;f3為無功補(bǔ)償設(shè)備建設(shè)成本。
(1)分布式電源建設(shè)成本。
式中:Nbus為配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù);PDGi為第i節(jié)點(diǎn)接入DG的有功功率;CGD為DG單位有功功率投資成本;Cma為DG單位有功功率維護(hù)成本;Csb為DG單位有功功率回收殘值;γ為貼現(xiàn)率;ny為項(xiàng)目運(yùn)行周期,為等年值求現(xiàn)比率;為將來值求現(xiàn)比率。
(2)儲(chǔ)能系統(tǒng)建設(shè)成本。
本文考慮儲(chǔ)能系統(tǒng)與DG協(xié)調(diào)運(yùn)行,只在DG接入點(diǎn)配置儲(chǔ)能系統(tǒng),其配置既考慮DG的有功出力的轉(zhuǎn)換成本,也考慮故障情況下短時(shí)間內(nèi)維持接入點(diǎn)重要負(fù)荷繼續(xù)運(yùn)行的要求。
式中:fcn_inv為儲(chǔ)能系統(tǒng)初始投資成本;fcn_ma為儲(chǔ)能系統(tǒng)維護(hù)成本;fcn_rc為儲(chǔ)能系統(tǒng)置換成本;fcn_cp為儲(chǔ)能系統(tǒng)報(bào)廢處理成本。
其中:
式中:Ccn為儲(chǔ)能系統(tǒng)單位有功功率轉(zhuǎn)換成本;Cess為儲(chǔ)能系統(tǒng)單位容量投資成本;Eessi為第i節(jié)點(diǎn)接入儲(chǔ)能系統(tǒng)的容量。
由于儲(chǔ)能系統(tǒng)中儲(chǔ)能單元運(yùn)行周期小于分布式電源項(xiàng)目運(yùn)行周期,需要在儲(chǔ)能系統(tǒng)中考慮儲(chǔ)能單元的置換成本fcn_rc。
式中:n為置換次數(shù);T為運(yùn)行周期。
為簡(jiǎn)化模型,儲(chǔ)能系統(tǒng)維護(hù)成本fcn_ma、儲(chǔ)能系統(tǒng)報(bào)廢處理成本fcn_cp均按初始投資成本的一定比例進(jìn)行計(jì)算。
式中:K為維護(hù)成本占初始投資的比例;L為報(bào)廢處理成本占初始投資的比例。
(3)無功補(bǔ)償設(shè)備建設(shè)成本。
本文在配置并聯(lián)電容器組等靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置的基礎(chǔ)上通過配置SVG以實(shí)現(xiàn)DG出力波動(dòng)或故障情況下對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行有效調(diào)壓。并聯(lián)電容器組與DG同時(shí)進(jìn)行選址定容,SVG根據(jù)有功損耗對(duì)節(jié)點(diǎn)補(bǔ)償無功的靈敏度選取位置[15]。
式中:fwg_c為并聯(lián)電容器組建設(shè)成本;fwg_svg為SVG組建設(shè)成本。
式中:Qci為第i節(jié)點(diǎn)接入并聯(lián)電容器組的容量;Cc為并聯(lián)電容器組單位容量投資成本;Ccma為并聯(lián)電容器組單位容量維護(hù)成本;Ccsb為并聯(lián)電容器組單位容量回收殘值。
式中:Qsi為第i節(jié)點(diǎn)接入SVG的容量;Cc為SVG單位容量投資成本;Ccma為SVG單位容量維護(hù)成本;Ccsb為SVG單位容量回收殘值。
(1)網(wǎng)絡(luò)損耗。
式中:Ploss為配電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗;l為系統(tǒng)支路數(shù);rk為系統(tǒng)k支路電阻;Ik為系統(tǒng)k支路通過的電流。
(2)電壓穩(wěn)定指標(biāo)。
DG接入配電網(wǎng)后也會(huì)改變相應(yīng)節(jié)點(diǎn)的電壓水平,若DG接入方式不當(dāng),極易造成系統(tǒng)電壓失穩(wěn)[16],文獻(xiàn)[16]提供了計(jì)及分布式電源接入的配電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性評(píng)估指標(biāo)VSI,定義節(jié)點(diǎn)j的VSI為:
式中:fVSI_j為節(jié)點(diǎn)j的VSI;Qj為節(jié)點(diǎn)j送出的無功功率;Rij+Xij為線路ij的阻抗。
本文定義配電網(wǎng)的VSI為所有節(jié)點(diǎn)VSI的最大值,即fVSI。
故兩者加權(quán)組合優(yōu)化函數(shù)為:
式中:α1為網(wǎng)損權(quán)值;α2為配電網(wǎng)的VSI的權(quán)值;α1+α2=1。
(1)功率平衡約束。
式中:Pi、Qi為節(jié)點(diǎn)i向系統(tǒng)注入的有功功率、無功功率;n為系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)數(shù);Ui、Uj為節(jié)點(diǎn)i、j電壓向量的幅值;Gij為節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣元素Yij的實(shí)部;Bij為節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣元素Yij的虛部;δij=δi-δj,為i、j兩節(jié)點(diǎn)電壓的相角差。
(2)電壓約束。
式中:Umin和Umax為節(jié)點(diǎn)電壓允許的上下限,一般電壓正、負(fù)偏差的絕對(duì)值之和不超過額定值10%。
遺傳算法(GA)具有魯棒性好,計(jì)算復(fù)雜度低,需要目標(biāo)
函數(shù)的參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn)[17~19]。應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化主要包括5個(gè)步驟:初始化種群、構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)、選擇操作、交叉操作、變異操作。
(1)初始化種群。
依據(jù)算法設(shè)定的參數(shù),對(duì)種群進(jìn)行初始化,內(nèi)容包括DG的位置和容量、無功補(bǔ)償設(shè)備的位置和容量四部分。
(2)構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)。
根據(jù)種群內(nèi)個(gè)體信息構(gòu)建分布式電源配置模型,以技術(shù)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)種群內(nèi)個(gè)體優(yōu)劣的指標(biāo),即個(gè)體的適應(yīng)度F。
(3)選擇操作。
本文采用輪盤賭策略選擇種群中的個(gè)體,即基于種群中個(gè)體的適應(yīng)度大小決定個(gè)體選擇概率,計(jì)算公式如式(18)、式(19)所示。
式中:Fi為種群中第i個(gè)個(gè)體適應(yīng)度;k為系數(shù);由于適應(yīng)度值越小越好,所以以fi取代Fi,pi為個(gè)體被選中的概率。
(4)交叉操作。
本文交叉策略采用實(shí)數(shù)交叉法,假設(shè)第m個(gè)個(gè)體am和第n個(gè)個(gè)體an在第j個(gè)位置進(jìn)行交叉,其操作過程如式(20)所示。
式中:b為0,1之間的均勻分布的隨機(jī)數(shù)。
(5)變異操作。
假設(shè)第i個(gè)個(gè)體的第j個(gè)部分aij發(fā)生變異,其操作過程如式(21)所示。
式中:amax、amin為aij的上下界;r為0,1之間的均勻分布的隨機(jī)數(shù)。
其中,算法變異操作采用下式:
式中:r2為[0,1]之間的隨機(jī)數(shù);g和Gmax分別為當(dāng)前迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù)。
通過式(20)和式(21)可以看出,基本的遺傳算法交叉、變異操作針對(duì)所有個(gè)體執(zhí)行,在算法后期,極有可能因個(gè)體交叉,變異不當(dāng),導(dǎo)致算法收斂速度變慢,存在精度不高的問題。在本文算法中,將保留每一代種群中適應(yīng)度最高的個(gè)體不參加交叉、變異,其余個(gè)體按照概率μ進(jìn)行交叉、變異操作,概率公式按式(23)計(jì)算。
式中:μi,F(xiàn)i為個(gè)體i進(jìn)行操作的概率及適應(yīng)度值;Fmax,F(xiàn)min個(gè)體適應(yīng)度得最值。
當(dāng)滿足μi>rand時(shí),個(gè)體進(jìn)行交叉、變異操作,rand為[0,1]之間隨機(jī)產(chǎn)生的數(shù)。算法流程如圖1所示。
圖1 算法流程圖Figure 1 Flow chart of algorithm
本文選取IEEE-33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)為研究對(duì)象。未接入分布式電源時(shí)系統(tǒng)初始網(wǎng)絡(luò)損耗和電壓穩(wěn)定指標(biāo)分別為202kW和0.1363,為避免網(wǎng)絡(luò)損耗和電壓穩(wěn)定指標(biāo)因數(shù)量級(jí)差別導(dǎo)致誤差,分別以與各初始值的比值作為優(yōu)化指標(biāo)進(jìn)行加權(quán),分布式電源均視為PQ節(jié)點(diǎn),其功率因數(shù)為0.9。
分布式電源在規(guī)劃時(shí),分布式電源投資成本為12500元/kW,維護(hù)成本為2000元/kW,回收殘值為650元/kW,項(xiàng)目周期為20年,貼現(xiàn)率為6.7%[3][11];儲(chǔ)能功率轉(zhuǎn)換成本為2142元/kW,儲(chǔ)能容量設(shè)置為保證接入點(diǎn)負(fù)荷2小時(shí)供電[20],容量投資成本2210元/kWh,維護(hù)比例K為10%,報(bào)廢處理比例L為5%,設(shè)備使用年限為8年[20][21];電容器組投資成本為60元/kvar,維護(hù)成本為10元/kvar,回收殘值為10元/kvar,SVG容量投資成本為250元/kvar,維護(hù)成本為20元/kvar,回收殘值為20元/kvar,設(shè)備使用年限為 25 年[22],。
算法設(shè)置中,種群大小為100,存儲(chǔ)檔案大小為70,最大迭代次數(shù)為100,從2~33節(jié)點(diǎn)中選取5個(gè)位置安裝分布式電源,1個(gè)位置按照電容器組,根據(jù)有功損耗對(duì)節(jié)點(diǎn)補(bǔ)償無功的靈敏度選取SVG安裝位置。
根據(jù)本文提出多目標(biāo)優(yōu)化模型,按照改進(jìn)MALO算法進(jìn)行求解并與原始MALO求解結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖2所示。
圖2 非劣解分布情況Figure 2 The distribution of the pareto solutions
采用文獻(xiàn)[22]中的模糊貼近度對(duì)非劣解集進(jìn)行篩選,得到的最優(yōu)配置方案如表1~表3所示。
表1 DG配置方案Table 1 Allocation scheme of DG
表2 儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案Table 2 Allocation scheme of energy storage system
表3 無功補(bǔ)償設(shè)備配置方案Table 3 Allocation scheme of reactive power compensation equipment
表2中,儲(chǔ)能系統(tǒng)的容量按照在DG退出運(yùn)行后,保證接入點(diǎn)負(fù)荷2小時(shí)供電進(jìn)行規(guī)劃[20]。
表3中,電容器組每組容量為15kvar,在有功損耗對(duì)節(jié)點(diǎn)補(bǔ)償無功的靈敏度較大的6號(hào)節(jié)點(diǎn)接SVG,參考文獻(xiàn)[15]實(shí)例分析,選擇接入容量為500kvar較為合適。
按照上述配置結(jié)果,將DG、儲(chǔ)能系統(tǒng)和無功補(bǔ)償設(shè)備接入IEEE-33配電系統(tǒng),結(jié)果如圖3和表4所示。
圖3 電壓分布Figure 3 Voltage distribution
表4 技術(shù)指標(biāo)Table 4 Technical indicators
為了驗(yàn)證本文提出的無功設(shè)備配置的有效性,采用上述規(guī)劃結(jié)果,針對(duì)最極端情況進(jìn)行分析:DG因故障退出運(yùn)行。
假設(shè)3、13號(hào)節(jié)點(diǎn)DG退出運(yùn)行,采用無功設(shè)備優(yōu)化電壓分布,結(jié)果如表5和圖4所示。
表5 無功設(shè)備參數(shù)Table 5 Parameters of reactive power compensation equipment
圖4 優(yōu)化前后電壓變化Figure 4 Voltage change before and after optimization
由圖4可以看出,部分DG退出運(yùn)行后,系統(tǒng)局部電壓水平發(fā)生惡化,本文通過設(shè)置無功補(bǔ)償設(shè)備可以有效改善局部電壓水平。
本文考慮儲(chǔ)能與DG配合布置,無功設(shè)備參與選址定容,建立了DG、儲(chǔ)能系統(tǒng)、無功補(bǔ)償設(shè)備建設(shè)成本最小,系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗最小,系統(tǒng)電壓穩(wěn)定指標(biāo)最優(yōu)的多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型,并應(yīng)用改進(jìn)遺傳算法求解該模型,分析表明。
(1)改進(jìn)多的遺傳與原算法相比,有效地避免了算法在中后期陷入局部最優(yōu),具有更高的精度。
(2)DG配置過程中,考慮儲(chǔ)能系統(tǒng)與DG協(xié)調(diào)配合的優(yōu)化模型,更符合當(dāng)前工程實(shí)際,其接入配電網(wǎng),可以改善配電網(wǎng)運(yùn)行狀況,提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。
(3)DG配置過程中,考慮無功補(bǔ)償設(shè)備的接入可以在配電網(wǎng)原有無功不足情況下,應(yīng)對(duì)DG出現(xiàn)出力波動(dòng)或故障時(shí)電壓惡化的狀況,在保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的情況下,提高DG利用率,實(shí)現(xiàn)DG就地消納。