主动配电网的多源协同优化调度研究

主动配电网的多源协同优化调度研究

花明

（国网滨州供电公司，山东省滨州市， 256600）

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摘 要：主动配电网的多“源”化发展催生了储能技术的迅速提高和智能化家居的发展，与此同时电动汽车也逐渐在社会经济中崭露头角。这一系列的负荷侧发展使得柔性负荷主动的参与电网调度的可能性逐步提高。随着大量可再生能源和分布式电源接入主动配电网,储能和柔性负荷参与调度可以为配电网的经济稳定运行和负荷曲线的削峰填谷作出更大贡献，这在“源-网-荷”协调调度中十分重要。多源协同优化调度策略可以明显降低调度日的运行费用，且在调度日内明显提高新能源的消纳率。

关键词：主动配电网，柔性负荷，可再生能源，分布式电源，多元协同

1 引言

主动配电网调度系统是围绕“源-荷”两侧的协调为中心进行控制的，该调度系统以综合统筹全局资源、最大化提高网内资源利用率、提高配电网智能化为目标。相比于传统意义上的配电网系统，在主动配电网内的单元模型将更加的自由化，也就增加了模型选取的复杂程度，由于接入的主动配电网以“主动”为核心，将更多的引导出不同的控制变量、约束条件及对应的目标函数。

2 主动配电网“源”特性分析

2.1 风力发电系统

风力发电机组大致可以分为：定速型、转差控制型、同步直驱型、双馈型。风电出力受该时刻风速大小、风力机叶片角及该角度下受风面积等多种因素共同影响。某时刻下风力发电机产生的机械功率为:P== 0.5pAV³C_p。

在理想情况下的风力机正常工况运行，其输出功率可分为线性段和水平段两种状况:在线性段下，认为当前时刻的启动风速达到额定风速范围内，风速与输出功率呈正比关系；而水平段则是认为当前时刻的风速若落在额定风速与切出风速之间,该状态下输出功率与风速无关，为一常数。由此可知，风力机的控制单元可以通过一系列合理手段使在合理风速范围内达到输出恒功率运行。

2.2 光伏发电系统

与常规发电相比，尽管光伏发电存在着如投资成本较高、运行方面的随机性等问题。但光伏发电与一众新能源一样具有环境友好性和安全可靠性，同时又与其他新能源不同，光伏电池不受地理环境限制、规模可大可小且运维相对简单等一系列优点。所以，光伏发电系统的应用前景十分可观。

PV的输出功率受环境及设备因素的影响，不能调度，而系统频率f和电压U对其的影响微乎其微: P_g= F(f,U)。并网光伏发电系统中，通常要在光伏电池与配电网之间接入一个直流交流逆变器(DC-AC逆变器)。通过逆变器将光伏电池中的直流量转化为与大电网同步的交流量再进行上网。在对光伏电池阵列进行建模时，需要明确的是光伏的输出功率仅与太阳辐照度和温度有关，与电压无关。

2.3 微型燃气轮机单元

冷热电联供系统是一种可以将燃气能源的利用率发挥到最大化的先进技术。该系统的发电装置通过能量转化将日常生产中的动能转化为电能向该地区用电用户供电，在产生电能的同时会产生部分高温烟气，这部分热能在系统中可以用来在给当地供热或制冷。以这样的生产模式将燃气能源的利用率最大化，同时还减少了环境的污染。由于DG的大量接入，原本的辐射状配电网逐渐转变为多源的、与用户互通的主动配电网络。微型燃气轮机发电由于与集中发电模式十分相似,所以其发电模型可写为:Pm-Pe= 。

3 主动配电网“荷”特性分析

3.1 电动汽车站

由于电动汽车的充电时间和地点的随机性和不确定性。首先对EV的充电模式进行分类讨论，大致可分为:快速充电模式、恒流恒压充电、换电池模式、无线充电模式。EV接入配电网采用的是EV集群的方式，对EV充电站进行监测参与配电网优化调度。结合用户对EV的使用习惯及对功率的需求量，本文将EV集群模型等效为可转移负荷模型。

3.2 柔性负荷

按照主动配电网内的用户用电需求和响应特性，对电力柔性负荷进行分类，主要分为:可转移型、可平移型、可削减型。可转移负荷主要代表负荷为EV充电站和部分工商业用电；多指用电量可以不固定在一个时间段，可分散在其他时间段内进行调整但在该周期内总电量不变的负荷。可平移负荷大多指工业大用户负荷，通常的工业用户有稳定而规范的运行流程，在不打破原本流程的基础上，可平移负荷要参与配电网调度只能对其用电曲线进行平移。可削减负荷指商业和公共照明及大厦空调等，该负荷可通过对照明亮度和空调温度的调节来配合大电网削减用电量。

4 主动配电网“荷”特性分析

本文提出多时间尺度的调度模式对主动配电网进行能量调度和优化管理,分别制定不同尺度的调度计划使其相互配合如右图所示，以此来实现主动配电网负荷方面的削峰填谷和网内各单元的优化运行。

4.1 日前调度优化

日前优化调度计划首先在日前基于调度日的天气预报及新能源出力相关历史数据和负荷的历史数据，对调度日的新能源(风电、光伏)出力和负荷量进行预测，以此历史数据来进行调度日的计划制定。在日前调度计划中，明确调度日内各个时段CDG机组的启停状态、ESS的充放电状态、负荷侧的柔性负荷响应情况分配。

首先，分布式电源控制器，储能系统控制器以及负荷控制器分别向模块聚类控制器上报次日24个时段的新能源出力预测曲线，可控分布式电源的运行参数，储能设备的运行参数，以及可转移负荷、可平移负荷和可中断负荷的相关参数和主动配电网内刚性负荷的预测数据。模块聚类控制器根据.上述信息，以相似日历史数据为基准，挖掘可调度容量大小，并且将信息上报给主动配电网能量管理中心。ADN管理中心以配电网经济优化运行为目标，结合计划日主动配电网和主网的交换情况，确定交换功率大小，以1h为一个调度时段，生成24个调度时段的日前调度计划，并且将调度计划下发给模块聚类控制器，由其下发至分布式电源控制器，储能系统控制器及负荷控制器等单元。

4. 日内调度优化

日内调度采取滚动优化的模式，滚动优化即就是每段调度时刻的优化时域为从该调度时刻开始到未来某-有限时间段内的这一区域,该区域随着调度时刻的推进也不断向前推进，最终完成在调度日内的在线优化。由于滚动优化是在线优化，所以在任一调度时刻必然有对应于这一时刻的滚动结果。在第k个调度时刻，根据网内己知数据和历史时刻数据,预测出[k,k+n]时域内的状态，根据日内的相关优化目标计算输出[k,k+m]时域内的日内优化结果,并将其对应于第k时刻的优化结果的第一个值u(k)应用在该调度时刻的系统中;调度时刻推进到k+1时刻，得到[k+1k+n+1]时域内的预测值，计算出[k+1 ,k+m+1]时域的日内优化结果，选取对应于k+1时刻的优化结果的第一个值u(k+1)应用在该调度时刻的系统中。以此类推，直至对整个调度日的每一调度时刻都进行滚动优化计算。.

5 小结

随着新能源发电技术日趋成熟，风力发电和光伏发电在配电网中的渗透率也逐步提高。调度种类和范围的逐渐扩大，配电网的调度难度也在随之上升，可再生资源也需要在网内资源的配合下使其利用率最大化。如何在保证资源利用率的前提下尽可能使配网经济稳定运行，成为了当今主动配电网的主要研究方向之一。

参考文献:

[1] 刘广一.主动配电网规划与运行[M]北京:中国电力出版社,2017

[2] 刘东主动配电网的国内技术进展[J]供用电,2014(01):28-29.

[3] 尤毅刘东,钟清,等主动配电网优化调度策略研究[J].电力系统自动化,2014,38（9)177-183

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