主动配电网分布式鲁棒优化调度方法

主动配电网分布式鲁棒优化调度方法

邱泽坚,陈凤超,黄达区

（广东电网有限责任公司东莞供电局  广东 东莞 523000）

摘要：为了能克服风电负荷率的不确定性，根据鲁棒性提升的最坏-最好是基础理论，提出了积极配电网鲁棒性最佳经济发展调度实体模型。在该模式中，选用拉丁舞超立方米抽样法形成风电情景，以表明风电预测分析的不确定性。在建模过程中，引进了分布式系统储能技术的等效电路运行维护成本。与此同时，以微型燃气轮机、分布式系统储能技术和积极配电网的调度成本最少为目标函数，选用根据任意基因变异的粒子群优化计算方法模型拟合开展求得，能够获得极端化情景下运作成本最少的调度方案。模拟仿真结论验证了实体模型和求得优化算法的实效性，获得的调度方案在风电输出功率预测分析误差范围内可以达到系统软件的全部约束，得出了最好的经济发展调度方案。与可预测性经济发展调度方案对比，本篇文章明确提出的调度方案具备更强的可扩展性。

关键词：主动配电网；分布式优化调度；鲁棒优化；线性化潮流；交替方向乘子法

引言

    主动配电网是主网和配电网集中控制的配电网，以可靠和经济发展为保障措施，依据供电系统的具体运行状态响应式地调节其应等电源、负荷调控手段，具有分布式电源、储能技术、需求方回应等开关电源和负载调整方式。从行业角度来看，ADN由电网公司、发电量顾客、用电量顾客等利益相关方构成。每一个主体全是相对独立的，在自身的运营管束下，寻找利益最大化或成本费降到最低。因而，ADN的最佳调度必须充分考虑系统软件中各主体的利润和安全运行的管束。传统式的集中式提升调度方法必须监测和收集系统中全部主体的生产制造信息，由中央控制器融洽提升调度对策，并把调度管理决策结论发给全部主体。可是，生产制造信息是利益者的关键商业机密，具备隐秘性，无法获得。并且集中式提升必须搜集海量信息，通讯负担过重。一旦中央控制器无效，最佳调度系统软件便会崩溃。因而，集中式方式早已无法满足ADN发展趋势的要求，必须一种分布式系统方式来处理ADN提升调度难题。在分布式系统方式中，一般将优化问题溶解为好几个智能体的子难题，根据融洽求得子难题来获取系统软件的全局性优化策略。以便解决对中央控制器的依靠，每一个主体只必须与邻近主体互换界限信息，进而维护每一个主体生产制造信息的个人隐私。

一、主动配电网运行与控制

积极配电网的运作控制对策是确保其可以信赖供电系统的前提条件。与传统的的供电系统融洽控制方法对比，积极配电网必须考虑到分布式电源的种类、负载特点和运行方式。进而完成积极配电网中各种各样网络资源的融合。现阶段，世界各国对数字功放配电网运作控制的科学研究关键集中化在改进其电能质量分析、调整功率因素改进工作频率误差、调整无功负荷改进工作电压误差等融洽控制技术上。

就控制方法来讲，积极配电网的融洽控制可分成三类：集中化控制、单面分布式系统控制和双层分布式系统控制。在最初的科学研究中，集中化控制是使用最广泛的一种。其运用构思持续了传统式的配电网控制方式，优化了配电网的电力工程资源优化配置。常见的优化算法对策是根据最佳时尚潮流法的全局最佳控制对策。该对策搜集各种各样分布式发电资源信息，根据统一测算获得各控制模块的情况量。但是，伴随着越来越多分布式发电连接配电网，各种各样管理决策情况的总数大幅度提升，测算抗压强度太高，难以达到即时控制。分布式系统控制选用“go”控制方法，各控制模块可独立完成内部结构优化控制，实用性好。文中选用分布式系统多智能体实体模型对配电网里的可控性负载和分布式电源开展模型，并实现了控制总体目标系统软件。但是，单面控制并不是全局优化的，这将会促使优化结论仅是部分最佳的。文中选用一致性优化算法控制各智能体的初始条件，实现了彻底分布式系统控制架构下的全局优化。

二、算例分析

1、算例描述

如下图1所示，改善的IEEE 33节点系统软件包含节点16处的光伏发电站、节点31处的风力发电场节点4 的一台燃气轮机，节点17和29处的2个电池储能机器设备及其节点25和32处的DR负荷 ，功率因数都取为 0.95。购电单价 Ktn 。间歇性能源的出力预测曲线如图 2。一个间歇性周期时间具体动能导出的波动范围为估计值的30%。各节点负荷功率因素按图3所示24点归一化日负荷曲线图转变，在其中周期时间12的有功功率值相匹配IEEE 33节点系统软件各节点的有功功率值，各周期时间负荷功率因数保持一致。节点1为均衡节点，工作电压12.66 kV，相位角0°；标准值为1mva的工作电压安全性上下限设定为1.05 pu和0.95 pu，线电流安全性上下限设定为4 pu和-4 pu。收敛条件中 设置为 10-4 。ADMM 罚参数 ρ 设置为 1.5。运用GAMS手机软件的求解器CPLEX来摆脱困境。

图1 IEEE 33节点配电网系统

图2间歇性可再生能源预测出力

图3归一化日负荷变化曲线

2、线性化潮流方程正确性分析

原IEEE 33连接点系统软件用以静态数据潮流测算，根据较为线性化潮流方程(7)和原离散系统潮流方程获得潮流结论，如下图4所显示。看得出，线性化潮流方程与原离散系统潮流方程获得的工作电压实部(幅值)和虚部(相角)偏差不大，各结点工作电压幅值较大偏差为0.0064 pu，工作电压相角较大偏差为0.0012 rad，验证了文中线性化潮流方程的精确性，线性化潮流方程能够合理地靠近原离散系统潮流方程。

图4潮流对比结果

3、鲁棒性分析

较为鲁棒性最佳调度计划方案和确定性最佳调度计划方案下的配网侧成本和可控性网络资源侧成本。二种调度计划方案下取得的可控性网络资源导出计划方案如下图5和图6所显示。看得出，鲁棒优化调度对策获得的配网总运作成本高过确定性提升调度，提升的成本关键来源于储能的运作成本，而网络损耗费用、燃气轮机发电费用和需求响应调

度费用则与确定性优化调度相近，鲁棒优化调度计划方案略大。融合二种调度计划方案下可控性网络资源的功率因素导出整体规划曲线图剖析得知，鲁棒优化调度获得的燃汽轮机组的出力和DR负载整体规划曲线图与确定性提升调度获得的主要类似。而鲁棒优化调度获得的2个储能设备的出力曲线图与确定性提升获得的显著不一样。在确定性提升调度中，连接点17和29的储能机器设备参加调度的积极性不高，蓄电池充放电输出功率相对性较低；但鲁棒优化调度时，连接点17和29的储能设备在晚间00336000-0636000的低用电量时间段持续电池充电，在大白天10336000-18336000的用电量高峰期向电力网充放电，蓄电池充放电输出功率相对性比较高，因而积极开展调度。积极开展调度是为了避免电力负荷高峰期可再生资源出力降低造成周边连接点工作电压超出低限，保证系统在可再生资源出力最少的极端化情景下安全运行。

图5燃气轮机出力对比

图6储能装置出力对比

结束语

1)明确提出的鲁棒优化调度模型考虑了连接点工作电压和路线电流量的安全性管束，可以确保ADN在间断性动能导出的不确定性波动范围内安全运行，有着优良的可扩展性。

2)利用层递优化理论将鲁棒优化调度模型转换为线形管束的凸二次规划模型。用ADMM优化算法对凸二次规划模型开展分布式系统求得，能迅速收敛性到原现象的全局性最优解，并能确保配网与可控性网络资源不一样行为主体中间的信息隐秘性。

参考文献：

［1］李建林，马会萌，袁晓冬，等．规模化分布式储能的关键应用技术研究综述［J］．电网技术，2020（10）：289－299．

［2］赵军超，陈洁，马小晶，等．计及调度计划与经济性的风／氢系统储能容量优化［J］．电测与仪表，2020，55（24）：94－99．

［3］汪超群，韦化，吴思缘．计及风电不确定性的随机安全约束机组组合［J］．电网技术，2020，41（5）：1419－1427．