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統(tǒng)籌充裕性和暫態(tài)電壓穩(wěn)定性的雙層源網(wǎng)規(guī)劃方法

2024-12-31 00:00:00周星月楊志鵬
今日自動化 2024年8期

[關鍵詞]充裕性;暫態(tài)電壓穩(wěn)定性;雙層源網(wǎng)規(guī)劃方法

近年來,風光等可再生能源發(fā)電大規(guī)模并入電網(wǎng)。然而,新能源出力具有強隨機性、波動性,可能導致調(diào)節(jié)能力不足[1]。為提高系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力,滿足在電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的情況下大規(guī)模接入新能源的需求,可通過引入靈活儲能裝置、調(diào)整新能源出力等方式優(yōu)化系統(tǒng)資源配置。為此,文章提出了一種基于雙層源網(wǎng)模型的規(guī)劃方法,其能夠在保證電網(wǎng)充裕性的前提下,優(yōu)化電網(wǎng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定性。

1 源網(wǎng)規(guī)劃方案優(yōu)化策略

源網(wǎng)規(guī)劃模型包含電力系統(tǒng)網(wǎng)架規(guī)劃層、電源及儲能規(guī)劃層,同時嵌套了優(yōu)化運行子問題。模型上層以優(yōu)化投資建設成本為目標,求解得到備選網(wǎng)架優(yōu)化方案。根據(jù)上層輸出結果,下層規(guī)劃方案求解得到網(wǎng)架及電源、儲能規(guī)劃建設的備選優(yōu)化方案。系統(tǒng)優(yōu)化運行策略以最小化單日運行成本為優(yōu)化目標,求解單日運行成本并將系統(tǒng)最優(yōu)運行策略返回規(guī)劃問題。

2 網(wǎng)架規(guī)劃層模型

2.1 目標函數(shù)

網(wǎng)架規(guī)劃階段,綜合考慮輸電線路投資建設成本及系統(tǒng)可靠性目標,構建模型目標函數(shù),可表示為:

2.2 約束條件

(1)網(wǎng)絡連通性與開環(huán)運行約束公式如下:

3 電源及儲能規(guī)劃層模型

3.1 目標函數(shù)

電源及儲能容量規(guī)劃層建立綜合目標函數(shù),公式如下:

式中,Cdinv為各類能源投資建設成本,Coper為規(guī)劃時段內(nèi)的系統(tǒng)運行成本,λ為小增益矩陣譜半徑,ρ為暫態(tài)穩(wěn)定性指標的權重系數(shù)。據(jù)此進行目標優(yōu)化。

3.2 約束條件

(1)發(fā)電機組約束公式如下:

式中,,分別為考慮網(wǎng)架規(guī)劃方案下允許投建的發(fā)電機g最大和最小容量。

(2)新能源機組容量約束。包含風電場和光伏電站在內(nèi)的新能源機組需要滿足容量約束,容量要求如下:

(3)儲能配置約束。在電源及儲能規(guī)劃層,儲能配置需要滿足容量要求,公式如下:

4 優(yōu)化運行策略

4.1 最優(yōu)運行問題目標函數(shù)

目標函數(shù)為最小化系統(tǒng)綜合運行成本,公式如下:

式中,Cgen為常規(guī)機組運行成本,Gi為機組運行成本系數(shù),git為機組i在t時間段發(fā)電功率,Cess為儲能運行成本,pst為儲能設備s在t時段的輸入輸出功率,Κt為現(xiàn)值系數(shù),dut為t時間段時長。

4.2 約束條件

(1)時序功率平衡約束公式如下:

式中,git為機組i在t時間段發(fā)電功率,prdt為節(jié)點n上新能源機組r在t時段的棄風棄光功率,Pr為節(jié)點n上新能源機組r額定容量,pst為儲能設備s在t時段的功率,為新能源機組r在t時段發(fā)電功率的標幺值。

(2)常規(guī)機組運行約束。常規(guī)機組約束可表示為:

式中,、分別為發(fā)電機i在t時段的最大、最小發(fā)電功率,xgt∈{0,1}為發(fā)電機g的建設狀態(tài)。

(3)儲能運行約束。儲能充放電功率應不超過額定功率,約束公式如下:

式中,、、、分別為風電場和光伏電站有功出力的上、下限,pwt、ppt分別為風電機組w、光伏電站p在t時段的發(fā)電功率。

5 模型求解方法

在求解過程中,針對非凸優(yōu)化問題,對粒子群算法進行基于自適應慣性權重的改進,在PSO算法基礎上加入可行解保留策略,提出了雙層迭代算法進行最優(yōu)規(guī)劃方案求解。

5.1 網(wǎng)架規(guī)劃層編碼

具體步驟為:①初始化種群參數(shù),生成N個網(wǎng)架方案的種群X。②選擇粒子種群X的優(yōu)良個體進行交叉、變異,生成N個網(wǎng)架規(guī)劃方案。③將N個網(wǎng)架方案轉至下層編碼,作為電源、儲能規(guī)劃及運行問題求解的輸入條件。④計算粒子種群X的適應度,判斷是否達到迭代終止條件,若是則輸出最優(yōu)個體所對應的解并結束搜索,否則更新種群,返回步驟②。

5.2 源儲規(guī)劃層編碼

具體步驟為:①根據(jù)上層粒子種群X,生成發(fā)電機組接入位置編碼和投建容量的粒子種群Y。②采用蒙特卡洛法對風速和光照強度抽樣,得到典型場景。③基于典型出力場景進行優(yōu)化運行求解,由常規(guī)機組及風電、光伏出力情況計算系統(tǒng)運行成本。④計算粒子種群Y的適應度,判斷是否達到迭代終止條件。⑤將計算的總目標函數(shù)返回上層,更新目標函數(shù)最優(yōu)值,確定最優(yōu)規(guī)劃方案。

6 算例分析

通過IEEE–33節(jié)點系統(tǒng)仿真測試,設置兩種仿真場景進行對比。對網(wǎng)架、發(fā)電機組及儲能的布局和容量進行優(yōu)化,基于Matlab及BPA軟件采用基于改進粒子群優(yōu)化的雙層迭代算法迭代求解,得到符合決策要求的源網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃方案。

場景1:在規(guī)劃問題中不進行網(wǎng)架結構優(yōu)化,僅進行電源規(guī)劃。

場景2:采用文章所提的源網(wǎng)規(guī)劃方法進行優(yōu)化規(guī)劃。

電源及儲能運行參數(shù):儲能最大放電功率為250kW,最大充電功率為–200kW,火電機組最大、最小功率分別為250kW和100kW,燃氣輪機最大、最小功率分別為3000kW和100kW。

粒子群優(yōu)化算法的種群大小設為100,迭代次數(shù)取100。網(wǎng)架規(guī)劃結果如圖1所示。

圖1(b)中,虛線所示線路為場景2網(wǎng)架規(guī)劃方案所得的最優(yōu)待建設線路。此外,兩種不同場景下電源及儲能規(guī)劃接入節(jié)點位置見表1。

在場景2中,新能源機組出力優(yōu)化結果如圖2所示,淺色波形對應光伏電站出力,其在日間達到峰值;深色波形對應的風電機組出力在夜間增大到較高水平,可再生能源的輸出被有效利用。

在場景2中,儲能裝置出力優(yōu)化結果如圖3所示,根據(jù)運行參數(shù)可知其能量及功率曲線均滿足約束條件。

在場景2中,火力發(fā)電機組和燃氣輪機出力優(yōu)化結果如圖4、圖5所示,均通過合理的優(yōu)化調(diào)度滿足了最優(yōu)規(guī)劃方案中的電力供應要求。

7 結束語

文章提出的新能源與常規(guī)電源、儲能最優(yōu)配比結構及布局優(yōu)化方法,有效地解決了含高比例新能源電力系統(tǒng)的源網(wǎng)規(guī)劃問題,提高了系統(tǒng)運行的效率和可靠性,從而可指導未來電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行策略的設計和實施。

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