簡(jiǎn)吟雪,郭詩(shī)書,李國(guó)平
(1.三峽大學(xué)湖北省微電網(wǎng)工程技術(shù)研究中心,湖北 宜昌 443002;2.國(guó)網(wǎng)湖北省電力公司咸寧市供電公司,湖北 咸寧 437000;3.湖北能源鄂州發(fā)電有限公司,湖北 鄂州 436000)
由分布式電源、儲(chǔ)能裝置、逆變器等裝置組成的微電網(wǎng)可并網(wǎng)運(yùn)行,可孤島運(yùn)行。當(dāng)其并網(wǎng)運(yùn)行時(shí),通過公共連接點(diǎn)(Point of Common Coupling,PCC)節(jié)點(diǎn)來保證微網(wǎng)系統(tǒng)功率平衡;當(dāng)微網(wǎng)系統(tǒng)故障,其處于孤島運(yùn)行時(shí),斷開PCC 節(jié)點(diǎn)利用孤網(wǎng)內(nèi)部的可控微源保證功率平衡,此時(shí)需進(jìn)行微網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化,重構(gòu)后的微網(wǎng)系統(tǒng)具有網(wǎng)損低、系統(tǒng)穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)。
目前微電網(wǎng)重構(gòu)時(shí),需要考慮系統(tǒng)的重構(gòu)組網(wǎng)規(guī)則。文獻(xiàn)[1]提出了一種同時(shí)包含重構(gòu)與孤島劃分的故障恢復(fù)方法。文獻(xiàn)[2]提出了一種綜合考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)與孤島劃分的故障恢復(fù)運(yùn)行策略。文獻(xiàn)[3-4]闡述了孤島運(yùn)行時(shí)可以由可控微源來支撐系統(tǒng)的頻率和電壓。
現(xiàn)有研究認(rèn)為當(dāng)微網(wǎng)系統(tǒng)故障時(shí),為讓系統(tǒng)能夠快速達(dá)到新的穩(wěn)定,應(yīng)充分考慮故障微網(wǎng)重構(gòu)約束條件,建立相應(yīng)模型并優(yōu)化,獲取最優(yōu)重構(gòu)方案。一般情況下,故障微網(wǎng)重構(gòu)時(shí)建立的綜合適應(yīng)度函數(shù),多采用算法進(jìn)行尋優(yōu)。文獻(xiàn)[5-6]利用多代理技術(shù)對(duì)故障微電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化重構(gòu),該技術(shù)算法不需迭代計(jì)算且實(shí)用性好,但結(jié)果不是最優(yōu)。文獻(xiàn)[7]引入粒子群算法來解決故障微電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化的問題,但粒子群算法效率低且參數(shù)設(shè)置不當(dāng)會(huì)影響其穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[8-10]對(duì)故障微電網(wǎng)進(jìn)行重構(gòu)時(shí),若系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置、目標(biāo)函數(shù)都比較理想,遺傳算法優(yōu)化可取得較好的尋優(yōu)結(jié)果,但由于其需要進(jìn)行潮流計(jì)算,因此尋優(yōu)效率低下。
對(duì)故障微網(wǎng)進(jìn)行重構(gòu)優(yōu)化時(shí),部分智能算法需進(jìn)行潮流計(jì)算,導(dǎo)致其尋優(yōu)效率低且結(jié)果不精確。本文采用分級(jí)優(yōu)化法對(duì)故障微網(wǎng)進(jìn)行重構(gòu)優(yōu)化,獲取精確的優(yōu)化結(jié)果。分級(jí)優(yōu)化法是對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分級(jí)優(yōu)化求解,可讓問題變得更簡(jiǎn)單,求解速度更快且結(jié)果更精確。文獻(xiàn)[11]在蟻群智能算法中引入分級(jí)優(yōu)化思想,對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行拆分分級(jí)優(yōu)化處理,并獲取最優(yōu)結(jié)果;文獻(xiàn)[12]為解決系統(tǒng)風(fēng)電波動(dòng)問題,在系統(tǒng)控制策略中采用分級(jí)優(yōu)化法進(jìn)行優(yōu)化控制,來解決系統(tǒng)風(fēng)電隨機(jī)性、波動(dòng)性問題,提高可再生能源利用率。
在分級(jí)優(yōu)化研究的思想下,考慮在系統(tǒng)負(fù)荷率最大及系統(tǒng)網(wǎng)損最小目標(biāo)下,對(duì)故障微網(wǎng)進(jìn)行重構(gòu)優(yōu)化的問題。首先,考慮故障微網(wǎng)重構(gòu)的約束條件及系統(tǒng)的組網(wǎng)規(guī)則;其次,建立故障微網(wǎng)重構(gòu)的數(shù)學(xué)模型;最后,運(yùn)用分級(jí)優(yōu)化的算法對(duì)故障微網(wǎng)重構(gòu)的問題進(jìn)行分級(jí)優(yōu)化處理,以最少計(jì)算時(shí)間、最快計(jì)算速度,得到最優(yōu)的重構(gòu)結(jié)果,并驗(yàn)證模型的合理性與正確性。
若微網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)生故障,微網(wǎng)會(huì)自動(dòng)切換至孤網(wǎng)狀態(tài),此時(shí)微網(wǎng)重構(gòu)需系統(tǒng)內(nèi)可控微源保證其穩(wěn)定運(yùn)行。微網(wǎng)系統(tǒng)故障時(shí),系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定重構(gòu)需要考慮以下因素:獨(dú)立微網(wǎng)系統(tǒng)的電壓、頻率穩(wěn)定因素,獨(dú)立微網(wǎng)系統(tǒng)的功率平衡因素,獨(dú)立微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)各種負(fù)荷的功率需求因素,以及微源配置因素等。因此,在考慮微電網(wǎng)系統(tǒng)重構(gòu)約束的基礎(chǔ)上,提出系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化重構(gòu)方案,對(duì)故障微網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化重構(gòu)。
(1) 微網(wǎng)系統(tǒng)重構(gòu)時(shí)的微源配置。
系統(tǒng)微源分為可控及不可控兩類,微網(wǎng)重構(gòu)主要考慮由可控微源配置來支撐孤網(wǎng)電壓、頻率。目前光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電的間歇性、隨機(jī)性較大,且輸出功率受環(huán)境制約,造成其不能為系統(tǒng)輸出穩(wěn)定功率,不具備承擔(dān)微網(wǎng)重構(gòu)所需的電源特性。因此,需要使用具有調(diào)節(jié)性,可保證系統(tǒng)電壓、頻率穩(wěn)定的電源對(duì)微網(wǎng)重構(gòu)進(jìn)行組網(wǎng)。目前,微網(wǎng)重構(gòu)選擇可控微源燃?xì)廨啓C(jī)作為組網(wǎng)的分布式電源(Distributed Generation,DG),而不可控微源作為并網(wǎng)DG,并為負(fù)荷提供功率支撐。
(2) 微網(wǎng)系統(tǒng)重構(gòu)時(shí)的微源、負(fù)荷間配置。
系統(tǒng)中的負(fù)荷可以分為重要負(fù)荷和不重要負(fù)荷,重要負(fù)荷要保證其不間斷供電,不重要負(fù)荷在保證微網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的前提下進(jìn)行切換。微網(wǎng)進(jìn)行重構(gòu)后,組網(wǎng)DG 提供系統(tǒng)中重要負(fù)荷功率,根據(jù)微網(wǎng)功率分配盡可能保證不重要負(fù)荷的功率需求。
對(duì)微電網(wǎng)重構(gòu)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化時(shí),需考慮相關(guān)約束條件、目標(biāo)函數(shù)等因素,如系統(tǒng)重構(gòu)時(shí)的優(yōu)化速率,系統(tǒng)重構(gòu)時(shí)網(wǎng)損最小并滿足最大的負(fù)荷需求等。在本文提出的分級(jí)優(yōu)化法中,第一級(jí)優(yōu)化是無(wú)潮流計(jì)算尋優(yōu),第二級(jí)優(yōu)化是有潮流計(jì)算尋優(yōu)。先進(jìn)行無(wú)潮流計(jì)算的第一級(jí)尋優(yōu),相關(guān)指標(biāo)滿足后方可進(jìn)入有潮流計(jì)算的第二級(jí)尋優(yōu),可在最短時(shí)間得到最優(yōu)重構(gòu)方案,不僅優(yōu)化速率快,且得到的故障微網(wǎng)的重構(gòu)方案更精確。
本文把系統(tǒng)功率損耗及系統(tǒng)網(wǎng)損成本最低設(shè)為目標(biāo)函數(shù),考慮相應(yīng)約束條件并建立優(yōu)化模型。
(1) 系統(tǒng)功率損耗。
式中,P為系統(tǒng)功率損耗,m為系統(tǒng)第m條支路,lm為系統(tǒng)第m條支路的重構(gòu)狀態(tài),N為系統(tǒng)重構(gòu)支路數(shù),Pm、Qm和Rm分別為支路m的有功功率、無(wú)功功率和電阻,Um為系統(tǒng)支路m的末端電壓。
(2) 系統(tǒng)網(wǎng)損成本。
式中,C為系統(tǒng)網(wǎng)損總成本;d為系統(tǒng)實(shí)時(shí)電價(jià),一般是0.58 元/(kW ?h)。
(1) 系統(tǒng)重構(gòu)的節(jié)點(diǎn)電壓約束。
式中,Ua_max、Ua_min為節(jié)點(diǎn)a處的電壓上、下限。
(2) 系統(tǒng)重構(gòu)的支路功率約束。
式中,PSl_max為支路l的功率上限。
(3) 系統(tǒng)重構(gòu)的微源容量約束。
式中,PSG為系統(tǒng)負(fù)荷功率,PSG_max、PSG_min分別為系統(tǒng)微源的功率上、下限。
由于一般智能算法滿足不了本文微網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化要求,因此本文提出分級(jí)優(yōu)化算法獲取最優(yōu)解,主要步驟是:首先,減少潮流計(jì)算次數(shù),提高故障微網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化速率;然后,對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化并求出最優(yōu)重構(gòu)結(jié)果。故障微網(wǎng)系統(tǒng)重構(gòu)的分級(jí)優(yōu)化思想如下:
(1)第一級(jí)優(yōu)化,不考慮潮流計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化。若系統(tǒng)處于離網(wǎng)工況,根據(jù)系統(tǒng)功率需求動(dòng)態(tài)切換系統(tǒng)負(fù)荷,選取負(fù)荷連接開關(guān)并編號(hào),利用遺傳算法得到滿足微網(wǎng)發(fā)電量范圍的開關(guān)集合DL、對(duì)應(yīng)負(fù)荷功率解集PSG,利用第二級(jí)優(yōu)化得出最終結(jié)果。
(2)第二級(jí)優(yōu)化,在考慮系統(tǒng)功率損耗、負(fù)荷功率等需求進(jìn)行潮流優(yōu)化計(jì)算。對(duì)優(yōu)化解集D開關(guān)進(jìn)行排列,并得到多個(gè)解集Dm;對(duì)負(fù)荷集合中DL開關(guān)集合進(jìn)行優(yōu)化,得到集合Dn并求其網(wǎng)損最小組合,不需再優(yōu)化重構(gòu)。若負(fù)荷集合沒有在DL求出合適解,則繼續(xù)進(jìn)行優(yōu)化求解,直到得出最優(yōu)重構(gòu)結(jié)果,將無(wú)效解并入Dz集合中。若負(fù)荷集合中沒有得出最優(yōu)重構(gòu)結(jié)果,則重新重構(gòu)直到獲取最優(yōu)結(jié)果為止。
算法流程如圖1 所示,優(yōu)化算法步驟如下:
圖1 算法流程圖Fig.1 Flow chart of algorithm
(1)數(shù)據(jù)輸入。
(2)通過系統(tǒng)負(fù)荷開關(guān)進(jìn)行拓?fù)渌阉?,得到系統(tǒng)負(fù)荷總功率PS,得到滿足要求的開關(guān)組合DL及負(fù)荷功率集合PSG。
(3)在DL中求出最優(yōu)開關(guān)集合D。
(4)將PSG中負(fù)荷功率進(jìn)行排序,得x。
(5)對(duì)PSG中負(fù)荷功率進(jìn)行循環(huán),m∈[1,x]。
(6)在D集合中找到PSG(m)對(duì)應(yīng)所有開關(guān)組合Dm。
(7)對(duì)Dm進(jìn)行潮流優(yōu)化,求出相應(yīng)數(shù)據(jù)。
(8)在Dm中求出最優(yōu)開關(guān)集合Dn,及不符合優(yōu)化條件的開關(guān)集合Dz。
(9)比較Dz系統(tǒng)損耗,選出最優(yōu)解。若Dz不符合要求,返回步驟(5)重新優(yōu)化;若Dz滿足條件,則求出最優(yōu)解,結(jié)束算法流程。
(10)如果步驟(5)至循環(huán)結(jié)束,仍然找不到最優(yōu)解,表明故障微網(wǎng)不能重構(gòu)。則在Dz開關(guān)集合中計(jì)算其Y值,取其最小值為系統(tǒng)重構(gòu)解,并輸出結(jié)果。其中Y的表達(dá)式如下:
式中,Y為越限綜合度,Y1、Y2為節(jié)點(diǎn)電壓及支路功率越限綜合度,w1、w2為加權(quán)系數(shù)。
本文以CERTS 微電網(wǎng)為基礎(chǔ)模型,考慮微網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化重構(gòu)并對(duì)其進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),該系統(tǒng)的電壓等級(jí)是380 V,系統(tǒng)中有LD1、LD2、LD3、LD4、LD5、LD6 等6 個(gè)負(fù)荷,其功率為55 kW、25 kW、65 kW、25 kW、35 kW、65 kW,且系統(tǒng)功率因數(shù)為0.95。系統(tǒng)中可控微源燃?xì)廨啓C(jī)輸出功率70 kW,系統(tǒng)中不可控微源光伏電池、風(fēng)機(jī)的輸出功率是15 kW、25 kW,儲(chǔ)能裝置功率100 kW;線路電阻為0.17 Ω/km,電抗為0.08 Ω/km。其中可控微源作為系統(tǒng)平衡節(jié)點(diǎn),負(fù)荷作為系統(tǒng)PQ節(jié)點(diǎn),不可控微源作為系統(tǒng)PV節(jié)點(diǎn),且系統(tǒng)重要負(fù)荷功率需求由可控微源保證,圖2 是系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)圖。
圖2 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)圖Fig.2 System network nodes chart
系統(tǒng)可控微源燃?xì)廨啓C(jī)有功功率為70 kW,無(wú)功為45 kVar;系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓約束為0.95~1.05;系統(tǒng)支路的有功功率及無(wú)功功率上限分別為160 kW、80 kVar。系統(tǒng)輸出功率在160 kW~200 kW 范圍內(nèi),不可控微源的無(wú)功輸出小于2 倍的有功輸出。若微網(wǎng)系統(tǒng)故障,PCC 節(jié)點(diǎn)斷開時(shí),微電網(wǎng)系統(tǒng)為離網(wǎng)模式運(yùn)行,分別采取遺傳算法及分級(jí)優(yōu)化算法進(jìn)行故障微網(wǎng)系統(tǒng)重構(gòu),并對(duì)兩種算法的仿真結(jié)果做對(duì)比分析。本文采取的遺傳算法染色體長(zhǎng)度為16,種群規(guī)模為20,遺傳代數(shù)是60 代,變異概率為0.1,交叉概率0.5;分級(jí)優(yōu)化算法的步驟如3.2 節(jié)所示。
表1 和表2 是用遺傳算法對(duì)故障微網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu)得到的仿真結(jié)果。雖然表1 和表2 微網(wǎng)系統(tǒng)的負(fù)荷最優(yōu)解相同,但表1 的系統(tǒng)損耗更低,表明表1 的重構(gòu)結(jié)果更好。
表1 系統(tǒng)重構(gòu)結(jié)果1Tab.1 Reconstruction system results 1
表2 系統(tǒng)重構(gòu)結(jié)果2Tab.2 Reconstruction system results 2
采用分級(jí)優(yōu)化算法對(duì)微網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行算例仿真分析,表3 表示微網(wǎng)系統(tǒng)重構(gòu)的第一級(jí)優(yōu)化結(jié)果,表4 表示微網(wǎng)系統(tǒng)重構(gòu)的第二級(jí)優(yōu)化結(jié)果,且用分級(jí)優(yōu)化多次重構(gòu)后得到的測(cè)算結(jié)果相同。
表3 系統(tǒng)重構(gòu)的第一級(jí)優(yōu)化Tab.3 First level optimization of system reconfiguration
表4 系統(tǒng)重構(gòu)的第二級(jí)優(yōu)化Tab.4 Second level optimization of system reconfiguration
由表3 和表4 可知,經(jīng)第一級(jí)優(yōu)化后,系統(tǒng)負(fù)荷功率在165 kW~195 kW 之間時(shí)滿足要求,負(fù)荷量超過微電網(wǎng)系統(tǒng)輸出功率上限200 kW 的開關(guān)組合都被淘汰。由第二級(jí)優(yōu)化結(jié)果可知,有2 組開關(guān)組合的負(fù)荷功率分別為195 kW 和175 kW,其平衡節(jié)點(diǎn)有功功率為72.5 kW 和78.5 kW,均超過可靠微源燃?xì)廨啓C(jī)輸出功率上限70 kW,因此淘汰。但負(fù)荷功率為185 kW 的開關(guān)組合仍然滿足要求,可得最優(yōu)開關(guān)組合為[1001 1101 1110 1110 11]。
表5 為系統(tǒng)重構(gòu)最優(yōu)結(jié)果,系統(tǒng)最終得出的最優(yōu)重構(gòu)解的計(jì)算時(shí)長(zhǎng)為0.345 s,支路最大傳輸有功功率為94.5 kW、無(wú)功功率為44.5 kVar,節(jié)點(diǎn)電壓最大值為1.00 p.u.,最小值為0.98 p.u.,均滿足條件。
表5 系統(tǒng)重構(gòu)最優(yōu)結(jié)果Tab.5 Optimal results of system reconfiguration
根據(jù)以上仿真分析可知:
(1)在穩(wěn)定性上,分級(jí)優(yōu)化算法優(yōu)于遺傳算法,且分級(jí)優(yōu)化算法與遺傳算法的重構(gòu)結(jié)果相同;
(2)在計(jì)算效率上,分級(jí)優(yōu)化算法的計(jì)算時(shí)長(zhǎng)比遺傳算法的計(jì)算時(shí)長(zhǎng)更短。
若調(diào)整微網(wǎng)系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)電壓約束,讓其范圍在0.98~1.10 之間,將造成微網(wǎng)系統(tǒng)重構(gòu)失敗。表6 就是其重構(gòu)結(jié)果,并取w1=0.45、w2=0.55 來計(jì)算越限綜合度Y。
表6 系統(tǒng)越限信息Tab.6 System over limited results
由表6 的越限綜合度Y值可知,開關(guān)組合[1001 1101 1101 1110 11]為微網(wǎng)系統(tǒng)的最優(yōu)重構(gòu)解,此時(shí)的負(fù)荷功率為185 kW。綜上分析,分級(jí)優(yōu)化算法計(jì)算速度更快、網(wǎng)損成本更低,系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性更強(qiáng)。
當(dāng)微網(wǎng)處于故障工況時(shí),為讓微網(wǎng)系統(tǒng)在最短時(shí)間恢復(fù)穩(wěn)定可靠運(yùn)行,需對(duì)故障微網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu)。因此,本文對(duì)故障微網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu)時(shí),充分考慮了影響微網(wǎng)系統(tǒng)重構(gòu)的約束條件,并建立故障微網(wǎng)系統(tǒng)的重構(gòu)模型。充分考慮了微源容量配置,負(fù)荷功率需求,系統(tǒng)電壓、電流、頻率穩(wěn)定,以及網(wǎng)損等關(guān)鍵性指標(biāo),采取分級(jí)優(yōu)化思想對(duì)故障微網(wǎng)重構(gòu)模型進(jìn)行求解。最后,通過分析仿真結(jié)果驗(yàn)證故障微網(wǎng)重構(gòu)模型正確性及分級(jí)優(yōu)化算法的高效性。在仿真分析中,采用遺傳算法與所提分級(jí)優(yōu)化算法進(jìn)行對(duì)比,有仿真分析結(jié)果可知,分級(jí)優(yōu)化算法獲得的最優(yōu)解與遺傳算法一致,且計(jì)算時(shí)長(zhǎng)更短,僅為0.354 s。由仿真分析可知,分級(jí)優(yōu)化算法不僅優(yōu)化速度快,而且其求出的最優(yōu)微網(wǎng)系統(tǒng)重構(gòu)結(jié)果準(zhǔn)確,驗(yàn)證了所提方法的有效性。