張科杰,張國彥,徐寶昌,崔旭東,張小鵬,穆傳軍

(1.國網(wǎng)電力科學(xué)研究院武漢南瑞有限責(zé)任公司,武漢 430074;2.國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司通遼供電公司,內(nèi)蒙古 通遼 028100)

0 引言

隨著構(gòu)建新型電力系統(tǒng)不斷推進(jìn),新能源發(fā)展向配電網(wǎng)延伸,新能源在配電網(wǎng)占比快速提升,也給配電網(wǎng)的安全帶來了諸多風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。一方面,受限于場地、征地等限制,配電網(wǎng)新能源建設(shè)仍面臨選址點(diǎn)與負(fù)荷中心錯(cuò)配等問題,很多地區(qū)新能源消納形勢嚴(yán)峻。另一方面,國家要求分布式新能源努力做到應(yīng)接盡接的基調(diào)與地方配電網(wǎng)建設(shè)滯后的矛盾不斷惡化,新能源的不確定性、間歇性也給配電系統(tǒng)電網(wǎng)潮流和電壓分布帶來深遠(yuǎn)影響,系統(tǒng)峰谷越限、潮流反送、過電壓及線路功率越限問題加大,配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)加劇。

儲能技術(shù)是新型電力系統(tǒng)建設(shè)中重要支撐技術(shù),是解決上述問題的重要技術(shù)手段,大量學(xué)者已經(jīng)從改善配電網(wǎng)電能質(zhì)量、負(fù)荷短時(shí)重過載、新能源消納等不同角度場景研究儲能容量配置方法[1-3]。從優(yōu)化目標(biāo)上看,許多學(xué)者研究建立了多目標(biāo)的儲能容量優(yōu)化配置模型,常見的目標(biāo)包括有功網(wǎng)損、投資經(jīng)濟(jì)性、運(yùn)營經(jīng)濟(jì)性、電壓偏差等[4-6],文獻(xiàn)[7]基于網(wǎng)損靈敏度方差確定各節(jié)點(diǎn)儲能的優(yōu)先接入順序,以配電網(wǎng)網(wǎng)損和節(jié)點(diǎn)電壓波動(dòng)建立目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)儲能的最優(yōu)配置容量。文獻(xiàn)[8]建立了基于投資運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益、污染氣體排放和電壓偏差的多目標(biāo)優(yōu)化配置模型求解儲能功率容量和接入方式,文獻(xiàn)[9-12]則采用了基于雙層結(jié)構(gòu)的優(yōu)化配置模型,將經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)要求作為雙層結(jié)構(gòu)的內(nèi)外目標(biāo)。

針對有源配電網(wǎng)儲能優(yōu)化配置問題,多以新能源帶來的潮流變化、平抑新能源波動(dòng)等因素建立模型[13-17]。文獻(xiàn)[18-20]針對新能源消納問題,考慮光儲運(yùn)行策略和光伏棄光率等因素開展儲能配置研究。文獻(xiàn)[21]提出一種基于光伏發(fā)電不確定性的儲能容量配置方法,在不同置信水平下計(jì)算儲能單元的功率和容量。文獻(xiàn)[22]解決用戶用電量過低、光伏電力無法就地消納、儲能系統(tǒng)消納性缺陷等諸多問題,提出面向新能源消納的分布式光儲系統(tǒng)優(yōu)化配置方法。文獻(xiàn)[23]研究考慮儲能接入綜合能源系統(tǒng)的容量優(yōu)化配置方法。文獻(xiàn)[24-27]研究了基于用戶削峰填谷或系統(tǒng)調(diào)峰經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)的儲能容量配置;文獻(xiàn)[28-29]開展了復(fù)合儲能支撐配電網(wǎng)供電可靠性、新能源更好消納的配置研究。

本研究運(yùn)用效用理論構(gòu)建高比例新能源配電網(wǎng)電壓、線路功率關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),考慮高比例新能源配電網(wǎng)風(fēng)、光、荷時(shí)序特征,負(fù)荷水平和儲能經(jīng)濟(jì)性,制定儲能運(yùn)行控制策略,建立考慮降低系統(tǒng)電壓越限風(fēng)險(xiǎn)和線路越限風(fēng)險(xiǎn),并兼顧儲能接入經(jīng)濟(jì)性的儲能容量配置優(yōu)化模型,為高比例新能源配電網(wǎng)中儲能系統(tǒng)運(yùn)行控制和選址定容提供參考。

1 高比例新能源配電網(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)及關(guān)鍵指標(biāo)分析

風(fēng)、光新能源發(fā)電出力受天氣和環(huán)境的影響較大,其輸出功率的隨機(jī)性和波動(dòng)性對電網(wǎng)電壓分布、線路功率有最直接的影響,故本章選取節(jié)點(diǎn)電壓越限、線路功率越限作為安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行分析。

1.1 節(jié)點(diǎn)電壓越限

電壓越限是電網(wǎng)常見的故障之一,當(dāng)節(jié)點(diǎn)電壓超出或低于某一限值就有可能給電網(wǎng)帶來風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)新能源電力倒送至電網(wǎng)時(shí),接入點(diǎn)的電壓會明顯升高,從而使得接入點(diǎn)線路的絕緣水平降低;而當(dāng)電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓過低會使得電網(wǎng)中產(chǎn)生大量的損耗,極大的浪費(fèi)系統(tǒng)中的能源,還會影響系統(tǒng)穩(wěn)定性甚至有可能導(dǎo)致停電事故。

配電系統(tǒng)的過電壓風(fēng)險(xiǎn)等于系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)電壓越限風(fēng)險(xiǎn)之和,可以表示如下:

(1)

式中,Risk_V表示系統(tǒng)電壓越限風(fēng)險(xiǎn)值;Pr(Vi)表示節(jié)點(diǎn)i電壓越限的概率;Se(wi)表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)越限的嚴(yán)重度。

電壓波動(dòng)越大,電壓風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重度也就越大。根據(jù)效用理論,電壓越限嚴(yán)重度采用風(fēng)險(xiǎn)偏好型效用函數(shù)來表示[30]:

(2)

式中,Vi表示節(jié)點(diǎn)i的電壓標(biāo)幺值;wVi表示節(jié)點(diǎn)i的電壓越限損失值。本研究規(guī)定電壓的標(biāo)幺值在0.95～1.05之間時(shí),就可以認(rèn)為電壓沒有越限。

1.2 線路功率越限

線路功率過大會引起電力系統(tǒng)故障,導(dǎo)致系統(tǒng)失負(fù)荷引發(fā)停電,因而線路功率越限是不可忽視的安全風(fēng)險(xiǎn)因素。對于高比例新能源配電網(wǎng),當(dāng)風(fēng)、光新能源大發(fā)與系統(tǒng)輕載處于同一時(shí)段,電源并網(wǎng)點(diǎn)將發(fā)生功率逆向流動(dòng),但不同線路功率限額不同,一旦線路功率過大超過限值,將引起繼電保護(hù)動(dòng)作或線路斷開,增加停電概率帶來經(jīng)濟(jì)損失。

配電網(wǎng)線路功率越限等于系統(tǒng)中各線路功率越限風(fēng)險(xiǎn)之和,可以表示如下:

(3)

式中,Risk_L表示系統(tǒng)線路功率越限風(fēng)險(xiǎn)值;Pr(Li)表示節(jié)點(diǎn)線路功率越限的概率;Se(wLi)表示線路i功率越限的嚴(yán)重度。

本研究中利用線路負(fù)載率指標(biāo)來表示線路過負(fù)荷的風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度,當(dāng)系統(tǒng)線路負(fù)載率超越限值越多,風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度越高,系統(tǒng)線路負(fù)載率低于限值時(shí),系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)取0,具體公式如下:

(4)

(5)

式中,wLi表示線路i功率越限損失值;Li表示線路i的實(shí)際傳送功率與其限額之比。

2 高滲透率配電網(wǎng)不確定性建模

風(fēng)、光、負(fù)荷的實(shí)際功率均具有不確定性,本文基于概率密度模型,對配電網(wǎng)進(jìn)行不確定性建模。

2.1 光伏發(fā)電概率模型

光伏電站發(fā)電能力的影響因素主要包括光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度以及天氣,研究表明光照、溫度的變化對光伏發(fā)電的影響量級不同,光照強(qiáng)度的影響占主導(dǎo),并且太陽光輻射強(qiáng)度在時(shí)序上符合Beta分布,因而本文用Beta分布表示光伏發(fā)電概率密度函數(shù),公式如下:

(6)

光伏輸出功率PPV的概率密度函數(shù)可以表示為

fpv(PPV)=

(7)

2.2 風(fēng)力發(fā)電概率模型

風(fēng)力發(fā)電的輸出功率與風(fēng)速密切相關(guān),經(jīng)過大量的研究,用于擬合風(fēng)速分布函數(shù)有很多,威布爾分布模型最適合模擬實(shí)際風(fēng)速,本文采用雙參數(shù)威布爾分布表達(dá)風(fēng)速概率分布,公式如下:

(8)

其中,v表示風(fēng)速;c和k表示威布爾分布的尺度參數(shù)和形狀參數(shù),可以由平均風(fēng)速和標(biāo)準(zhǔn)差獲取。

進(jìn)而風(fēng)力發(fā)電與風(fēng)速的函數(shù)關(guān)系式為

(9)

式中,vr表示額定風(fēng)速,vci表示切入風(fēng)速,vco表示切出風(fēng)速,Pr表示額定功率。

則風(fēng)力發(fā)電功率的概率密度函數(shù)為

(10)

其中:

2.3 負(fù)荷分布概率模型

大量研究表明,電力負(fù)荷特性近似服從正態(tài)分布,本文負(fù)荷的概率密度表示如下:

(11)

式中,μp—確定時(shí)間區(qū)間內(nèi)負(fù)荷均值國σp—確定時(shí)間區(qū)間內(nèi)負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)差。

2.4 儲能運(yùn)行控制策略

隨著電氣化水平的提高,負(fù)荷雙峰特征更加明顯。光伏發(fā)電能緩解日間高峰時(shí)段電力需求壓力,但無法支撐晚間電力高峰需求,且日間部分時(shí)段存在消納壓力;風(fēng)力發(fā)電日間出力較小,發(fā)電能力最大在夜間負(fù)荷低谷時(shí)段,進(jìn)一步增大了系統(tǒng)調(diào)峰壓力。同時(shí),合理控制儲能系統(tǒng)充放電功率也能有效緩解高比例新能源接入引起的配電網(wǎng)電壓越限風(fēng)險(xiǎn)。基于這一現(xiàn)實(shí)需求,儲能接入后以促進(jìn)風(fēng)、光能源消納,緩解系統(tǒng)頂峰填谷壓力為目標(biāo),制定運(yùn)行控制策略如下:

統(tǒng)計(jì)各節(jié)點(diǎn)i典型日內(nèi)各時(shí)間點(diǎn)負(fù)荷數(shù)據(jù),篩選各節(jié)點(diǎn)負(fù)荷功率最大值,記Pmax_Li;取系統(tǒng)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)接入風(fēng)、光發(fā)電額定功率Pe_wi,Pe_pvi;記儲能接入的額定功率為PEi。

則在t時(shí)刻,儲能充電條件為:負(fù)荷在低載水平或者新能源大發(fā)且發(fā)電功率大于負(fù)荷功率,用公式表示如下:

1)負(fù)荷在低載水平,用公式表示如下:

P_Li

(12)

此時(shí),充電功率為:

Pei=MIN(PEi,k1×Pmax_Li-P_Li)

(13)

2)或者新能源大發(fā)且發(fā)電功率大于負(fù)荷功率,用公式表示如下:

P_Lik2×(Pe_wi+Pe_pvi)

(14)

此時(shí),充電功率為

Pei=

MIN(PEi,(P_wi+P_pvi)-k2×(Pe_wi+Pe_pvi))

(15)

儲能放電條件為:負(fù)荷在重載水平或者新能源小發(fā)且負(fù)荷功率適中; ,用公式表示如下:

負(fù)荷在重載水平

P_Li>k3×Pmax_Li

(16)

此時(shí),放電功率為

Pei=min(PEi,P_Li-k3×Pmax_Li)

(17)

新能源小發(fā)且負(fù)荷功率適中

k1×Pmax_Li

P_wi+P_pvi

(18)

此時(shí),放電功率為

Pei=min(PEi,k3×Pmax_Li-P_Li)

(19)

式中,k1-k4分別代表負(fù)荷低載系數(shù),新能源大發(fā)系數(shù),負(fù)荷重載系數(shù),新能源小發(fā)系數(shù)。其余條件下,儲能處于待機(jī)狀態(tài)。

3 基于遺傳算法的儲能選址定容優(yōu)化模型

3.1 目標(biāo)函數(shù)

本研究重點(diǎn)考慮降低系統(tǒng)電壓越限風(fēng)險(xiǎn)和線路越限風(fēng)險(xiǎn),并兼顧儲能接入經(jīng)濟(jì)性,構(gòu)建多目標(biāo)函數(shù)如下:

F=min(Risk_V,Risk_L,C)

(20)

式中:Risk_V—節(jié)點(diǎn)電壓越限風(fēng)險(xiǎn)函數(shù);Risk_L—線路功率越限風(fēng)險(xiǎn)函數(shù);C—配儲經(jīng)濟(jì)性函數(shù)。

由于子目標(biāo)函數(shù)量綱不同,進(jìn)行歸一化處理后以個(gè)體適應(yīng)度最小作為目標(biāo)函數(shù),公式如下:

minf=

(21)

式中i表示適應(yīng)度最小時(shí)所對應(yīng)的決策變量,x1,x2,x3為權(quán)重系數(shù),目標(biāo)函數(shù)歸一化適應(yīng)度求解范圍在0～1區(qū)間內(nèi)。

3.2 配儲經(jīng)濟(jì)性模型

配電網(wǎng)儲能經(jīng)濟(jì)性主要依賴于儲能系統(tǒng)的投資成本、降低系統(tǒng)線損收益和提升新能源消納收益,可以表示為

C=C1+C2+C3

(22)

1)儲能系統(tǒng)投資成本

儲能系統(tǒng)投資成本由額定功率和額定容量決定,可表示為

Cin=CE×EB+CP×PB

(23)

式中:CE—儲能系統(tǒng)容量單價(jià);CP—儲能系統(tǒng)功率單價(jià);EB—儲能系統(tǒng)額定容量;PB—儲能系統(tǒng)額定功率。

(24)

式中,r為折現(xiàn)因子,N為儲能預(yù)期運(yùn)行年限,Cy為放電收益,Q為運(yùn)行放電量。

2)降低系統(tǒng)線損收益

降低系統(tǒng)線損收益表現(xiàn)為系統(tǒng)配置儲能前后線路損耗差與配電網(wǎng)度電成本的乘積,可表示為

C2=(S-S0)×Cd

(25)

式中:S0—系統(tǒng)配置儲能前損耗功率;S—系統(tǒng)配置儲能后損耗功率;Cd—配電網(wǎng)度電成本。

3)儲能充放電收益

儲能充放電收益需要考慮充電成本和放電收益。根據(jù)本研究控制策略,儲能僅在新能源大發(fā)階段或者頂峰階段充放電,因此儲能充電電量可視作棄風(fēng)棄光電量,成本忽略,放電電量視作促進(jìn)新能源消納電量,因此充放電收益可按儲能放電量與新能源上網(wǎng)電價(jià)的乘積表示。

C3=∑Ed×f×Cb

(26)

式中,∑Ed為安裝儲能總放電電量,f為平均放電效率,Cb為儲能放電電價(jià)。

3.3 儲能額定容量計(jì)算

充分考慮運(yùn)行周期內(nèi)儲能系統(tǒng)的充放電效率,根據(jù)儲能運(yùn)行控制策略獲取出力曲線,求得各接入點(diǎn)儲能系統(tǒng)的額定容量,計(jì)算方式如下:

Em(1)=Pm(1)×Δt,t=1

Em(t)=Em(t-1)+Pm(t)×Δt,1

Eme=max(max(Em(t)),abs(min(Em(t))))/SOCh

(27)

式中,Pm(t)表示節(jié)點(diǎn)m接入儲能在各個(gè)時(shí)刻的出力,Δt表示單位時(shí)間間隔,Em(t)表示前t個(gè)時(shí)刻節(jié)點(diǎn)m充放電量和,Eme為節(jié)點(diǎn)m的額定容量取值。SOCh為儲能系統(tǒng)充放電深度限制。

3.4 限定約束條件

1)電網(wǎng)功率約束

任意節(jié)點(diǎn)任意時(shí)刻,配電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行需在功率平衡的約束下進(jìn)行。

(28)

2)儲能約束條件

(1)額定功率約束。

任意時(shí)刻下,不同點(diǎn)接入儲能運(yùn)行功率不能超過其額定功率值,即

|Pe,i(t)|≤Pi_rate

(29)

(2)儲能安裝數(shù)量約束

儲能系統(tǒng)安裝數(shù)量越大,單個(gè)儲能成本越高,故對儲能安裝數(shù)量約束如下:

n≤nmax

式中,n為儲能安裝個(gè)數(shù),nmax為儲能最多安裝個(gè)數(shù)。

4 算例分析

4.1 算例系統(tǒng)簡介

利用IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行算例分析,將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)問題并利用遺傳算法進(jìn)行求解,獲取儲能安裝位置和安裝容量。

圖1中深色阿拉伯?dāng)?shù)字代表節(jié)點(diǎn)編號,淺色阿拉伯?dāng)?shù)字代表線路編號。

圖1 IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)示意圖

根據(jù)蒙東某地風(fēng)、光、負(fù)荷近一年歷史數(shù)據(jù),代入風(fēng)、光、負(fù)荷發(fā)電概率模型,得到系統(tǒng)風(fēng)光荷典型日出力曲線圖見圖2。

圖2 典型日風(fēng)、光、荷時(shí)序出力曲線

4.2 高比例新能源配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析

風(fēng)、光電站在配電網(wǎng)中的位置和容量會對系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)電壓和線路功率產(chǎn)生影響,因此,在分析儲能系統(tǒng)接入對電網(wǎng)的影響之前,本節(jié)先開展高比例新能源配網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析。

其中,分布式光伏在節(jié)點(diǎn)11,17處接入,額定功率為600 kW和1 400 kW;分布式風(fēng)電在節(jié)點(diǎn)29接入,額定功率大小為800 kW。計(jì)算結(jié)果分析如下。

1)節(jié)點(diǎn)電壓

根據(jù)圖3結(jié)果可知,部分時(shí)段同一節(jié)點(diǎn)既出現(xiàn)了電壓越上限,也出現(xiàn)了電壓越下限的情況,表明新能源發(fā)電出力間歇性給配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓極大變化。此外,最大節(jié)點(diǎn)電壓值出現(xiàn)在17節(jié)點(diǎn)8點(diǎn)時(shí)刻,節(jié)點(diǎn)電壓標(biāo)幺值大小為1.04;最小節(jié)點(diǎn)電壓值出現(xiàn)在18節(jié)點(diǎn)21點(diǎn)時(shí)刻,節(jié)點(diǎn)電壓標(biāo)幺值大小為0.89。

圖3 不同時(shí)刻節(jié)點(diǎn)電壓分布

根據(jù)圖4可知,距離電源越遠(yuǎn),節(jié)點(diǎn)電壓越限風(fēng)險(xiǎn)越大;節(jié)點(diǎn)電壓風(fēng)險(xiǎn)主要集中在夜間負(fù)荷高峰,與光伏發(fā)電出力時(shí)間錯(cuò)開,風(fēng)險(xiǎn)總值為0.93。

圖4 節(jié)點(diǎn)電壓時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)圖

2)線路功率分析

根據(jù)圖5結(jié)果可知,部分線路隨著時(shí)間的變化,潮流會出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象,既在某時(shí)刻潮流為正而在另一時(shí)刻潮流為負(fù)。尤其在早上6點(diǎn),潮流逆轉(zhuǎn)線路達(dá)到14條;潮流無逆轉(zhuǎn)時(shí)間僅發(fā)生在18點(diǎn)-23點(diǎn)。而發(fā)生潮流倒送的位置,均在新能源接入點(diǎn)附近。

圖5 不同時(shí)刻線路功率分布圖

根據(jù)圖6可知,線路功率越限風(fēng)險(xiǎn)分布時(shí)間與新能源大發(fā)出力時(shí)間重疊度高,線路越限風(fēng)險(xiǎn)值為9.51。

圖6 線路功率時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)圖

3)系統(tǒng)損耗

圖7表示33節(jié)點(diǎn)24 h網(wǎng)損平均值,結(jié)果顯示線路潮流越大的地方,損耗也越大,總損耗大小為154.1 kW。

圖7 節(jié)點(diǎn)網(wǎng)損分布圖

4.3 儲能接入高比例新能源配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析

儲能系統(tǒng)可接入節(jié)點(diǎn)范圍為2-33節(jié)點(diǎn),接入個(gè)數(shù)不超過4處,單個(gè)最大功率不超過200 kW,充電、放電效率均取95%。

4.3.1 計(jì)算結(jié)果概況

利用本文前述選址定容優(yōu)化模型和儲能運(yùn)行控制策略,確定儲能安裝位置和功率,計(jì)算見表1。

表1 儲能容量配置結(jié)果

分布式儲能接入前后,關(guān)鍵指標(biāo)計(jì)算結(jié)果對比見表2。

表2 儲能接入前后結(jié)果對比

從表1、表2、圖8結(jié)果顯示:

圖8 風(fēng)、光、荷儲出力曲線

1)接入位置來看,儲能接入個(gè)數(shù)為設(shè)置上限,表明針對多點(diǎn)接入的高滲透率新能源配電網(wǎng)系統(tǒng),儲能同樣采用分散式多點(diǎn)接入效果更好。

2)接入功率來看,單個(gè)儲能功率未接近設(shè)置的儲能功率上限,表明在兼顧配電網(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)因素和儲能經(jīng)濟(jì)性上,儲能接入功率容量具有最優(yōu)值。

3)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)值來看,儲能接入后能系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓分布和線路功率分布得到改善,相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)值下降,系統(tǒng)損耗降低。

4)從儲能運(yùn)行結(jié)果來看,接入儲能總體呈現(xiàn)在負(fù)荷高峰時(shí)放電,在負(fù)荷低谷、負(fù)荷與新能源出力差最小時(shí)充電,具有改善負(fù)荷峰谷和促進(jìn)新能源消納的作用。

4.3.2 節(jié)點(diǎn)電壓

對比圖4和圖9可知,儲能接入后,在節(jié)點(diǎn)17、33附近的電壓越限風(fēng)險(xiǎn)峰值變小,整體風(fēng)險(xiǎn)降低。

圖9 儲能接入后節(jié)點(diǎn)電壓時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)圖

對比圖3和圖10可知,儲能接入后,最大節(jié)點(diǎn)電壓值出現(xiàn)在17節(jié)點(diǎn)13點(diǎn)時(shí)刻,節(jié)點(diǎn)電壓標(biāo)幺值大小為1.026;最小節(jié)點(diǎn)電壓值出現(xiàn)在18節(jié)點(diǎn)21點(diǎn)時(shí)刻,節(jié)點(diǎn)電壓標(biāo)幺值大小為0.91,均得到改善。

圖10 儲能接入后節(jié)點(diǎn)電壓分時(shí)曲線

4.3.3 線路功率

圖5-6和圖11-12對比可知,儲能接入后,在線路8-16段線路越限風(fēng)險(xiǎn)“多峰”形態(tài)轉(zhuǎn)為單峰,峰值下降,線路潮流倒送和越限概率減小。

圖11 儲能接入后線路功率時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)圖

圖12 儲能接入后線路功率分布圖

4.3.4 系統(tǒng)損耗

由圖13、表2可知,儲能接入后,高比例新能源配電網(wǎng)網(wǎng)損降低19.5 kW,系統(tǒng)效率得到提高。

圖13 儲能接入前后線路損耗分布圖

5 結(jié)論

針對高比例新能源配電網(wǎng)引起潮流倒送、電壓越限帶來的風(fēng)險(xiǎn)加劇問題,本研究通過提出的儲能優(yōu)化配置方法,通過算例分析確定了儲能安裝位置和容量及運(yùn)行方式,得到以下幾點(diǎn)結(jié)論:

1)高比例新能源配電網(wǎng)系統(tǒng)潮流和節(jié)點(diǎn)電壓與新能源出力息息相關(guān),部分節(jié)點(diǎn)部分時(shí)段會因新能源出力的隨機(jī)性,同時(shí)面臨電壓越上限和越下限風(fēng)險(xiǎn),系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)面臨不可控。

2)從系統(tǒng)全局最優(yōu)看,儲能分散多點(diǎn)接入更能起到降低系統(tǒng)電壓風(fēng)險(xiǎn)和線路越限風(fēng)險(xiǎn)的作用,接入位置并非全位于新能源電源點(diǎn),而存在全局最優(yōu)位置。

3)儲能運(yùn)行出力曲線可以看出,本研究提出的儲能運(yùn)行控制策略不僅有利于調(diào)節(jié)負(fù)荷峰谷,也能有效促進(jìn)新能源消納,降低系統(tǒng)網(wǎng)損,驗(yàn)證了策略制定的合理性。