魏志文

摘 要：為促成并網(wǎng)型分布式電源容量的精準(zhǔn)配置，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)高效能、安全的運(yùn)轉(zhuǎn)工作。文章系統(tǒng)介紹了優(yōu)化配置研究，并結(jié)合并網(wǎng)型微電網(wǎng)容量的配置問題，基于分布式光伏運(yùn)營模式要求，詳細(xì)闡釋了統(tǒng)購統(tǒng)銷和自發(fā)自用、余量上網(wǎng)等2類并網(wǎng)型微電網(wǎng)運(yùn)營模式;為提高配電網(wǎng)資源的使用效率和微電網(wǎng)孤島能力，建立目標(biāo)函數(shù)及配電網(wǎng)容量配置雙模型，引入遺傳算法求解雙模型最優(yōu)解，并以某島的風(fēng)光資源數(shù)據(jù)為研究實(shí)力，仿真分析了上述配置模式的應(yīng)用效能，達(dá)到了預(yù)期要求。

關(guān)鍵詞：風(fēng)光智能電網(wǎng);分布式電源;電源容量;配置優(yōu)化

中圖分類號：TM61 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-5922（2021）08-0102-04

Optimization of Distributed Power Generation Grid-connected Capacity Configuration in Smart Grid

Wei Zhiwen

（Dongguan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co.， Ltd.， Dongguan 523000， China）

Abstract：In order to promote the accurate configuration of the capacity of grid connected distributed generation and realize the high-efficiency and safe operation of the power grid. This paper systematically introduces the optimization configuration research， combined with the configuration of the grid-connected micro-grid capacity， based on the requirements of the distributed photovoltaic operation mode， explained in detail the two types of grid-connected micro-grid operation modes， including unified purchase and sales， spontaneous self-use， and remaining online; in order to improve the utilization efficiency of distribution network resources and the islanding capacity of microgrid， a dual model of objective function and distribution network capacity allocation is established. Genetic algorithm is introduced to solve the optimal solution of the dual model. Taking the wind and solar resource data of an island as the research strength， the application efficiency of the above allocation mode is simulated and analyzed， and the expected requirements are achieved.

Key words：wind and solar smart grid; distributed power; power capacity; configuration optimization

0 引言

在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)支持下，將分布式電能系統(tǒng)將引入微型電網(wǎng)之中成為可能，其是人類應(yīng)對能源危機(jī)和全球變暖的重要手段之一。該電力系統(tǒng)發(fā)電的自維持特點(diǎn)和特有的配送電手段，可以提高供電連續(xù)性和可靠性，加大削峰填谷力度，提高電網(wǎng)運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)性[1]。然而，美中不足的是風(fēng)速和光照強(qiáng)度有其隨機(jī)性和不穩(wěn)定性，這就使得風(fēng)光電源的輸出不穩(wěn)定，在一定程度上降低了電網(wǎng)對風(fēng)光發(fā)電的容納能力。因此，對于微電網(wǎng)而言，儲能系統(tǒng)的精準(zhǔn)配置是促成其高效能、可靠運(yùn)行的基礎(chǔ)。目前，微電網(wǎng)在解決分布式清潔能源大規(guī)模應(yīng)用方面已有一定成效，但也存在既定困難，尤其是如何基于自然資源的護(hù)理配置，來促成微電網(wǎng)容量及儲能配置的雙向優(yōu)化，以契合負(fù)荷要求，是其未來設(shè)計(jì)規(guī)劃中的重點(diǎn)問題。

在此基礎(chǔ)上，文章為了基于微電網(wǎng)資源高效利益，處于運(yùn)營模式的考量，提出了一種分布式電源并網(wǎng)容量優(yōu)化配置的新方法。綜合考慮微電網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)收益、運(yùn)營安全穩(wěn)定性、清潔能源的利用率等因素，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)及計(jì)算方法;基于儲能配置的約束條件，建構(gòu)相關(guān)模型;其次，基于微電網(wǎng)運(yùn)營效能的目標(biāo)函數(shù)及約束條件，建構(gòu)風(fēng)光儲容量配置的優(yōu)化模型，并以改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行模型解算;最后，采用某島嶼的風(fēng)光資源作為仿真實(shí)例，驗(yàn)證該配置方法可行性和有效性。

1 分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化配置研究綜述

基于范圍界定，分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化配置歸屬配電網(wǎng)規(guī)劃。而配電網(wǎng)規(guī)劃則以非線性、離散多目標(biāo)的綜合優(yōu)化為引領(lǐng)，旨在滿足不同負(fù)荷需求的前提下實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)高效能、安全運(yùn)行，并利用科學(xué)的方法求解擬優(yōu)化問題的最優(yōu)解，以最大限度的確保配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)收益及運(yùn)行安全性。實(shí)踐中，配電網(wǎng)規(guī)劃時應(yīng)充分考量長期、短期的雙向運(yùn)行可靠性需求，為此，需分時段進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì)。在確保配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)及負(fù)荷既定的條件下，需根據(jù)擬接入的分布式電源數(shù)量及大小的時變性，優(yōu)化其中的分布式電源并網(wǎng)，并以其接入容量及位置為配置優(yōu)化的重點(diǎn)。但是，因?yàn)榉植际桨l(fā)電能源在實(shí)際出力時，易于遭受地理、天氣、電力系統(tǒng)等多種環(huán)境因素的干擾，無法準(zhǔn)確預(yù)測負(fù)荷、調(diào)度運(yùn)行，加之分布式電源的類型呈現(xiàn)多元化，這些問題的存在均一定程度上增加了配電網(wǎng)優(yōu)化配置建模的難度。此外，因?yàn)榉植际诫娫床⒕W(wǎng)時，接入的電網(wǎng)配套設(shè)施眾多、類型多樣，且并網(wǎng)的容量和位置各異，均不同程度影響配電網(wǎng)高效及可靠運(yùn)行。同時，分布式電源并網(wǎng)配置優(yōu)化時，除了上述因素外，還應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注電力行業(yè)政策、用戶需求、區(qū)域電力發(fā)展規(guī)劃等內(nèi)容，如此，也增加了配電網(wǎng)配置優(yōu)化的難度。而一直以來，諸多學(xué)者也對分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化配置進(jìn)行了多方研究，并給出了具體的研究方法及結(jié)論，劉波等在深入探究分布式電源接入配網(wǎng)后引致的網(wǎng)損問題前提下，針對粒子群算法的不足，引入混合模擬退火算法對其進(jìn)行改進(jìn)，以此精準(zhǔn)確定分布式電源的接入位置及容量，控制配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)損耗，學(xué)者們以網(wǎng)絡(luò)損耗減控為著力點(diǎn)，通過優(yōu)化配置數(shù)學(xué)建模，以仿真實(shí)驗(yàn)方法驗(yàn)證了配置算法對分布式電源電容和接入位置的全局尋優(yōu)、解算能力;唐勇俊等對針對多負(fù)荷水平價(jià)考量節(jié)能調(diào)度的分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化配置問題，通過2層規(guī)劃數(shù)模建模，來精準(zhǔn)測分布式電源及儲能電池的位置、容量及分布式的運(yùn)行處理，并利用蟻群算法求解2層模型，最后通過實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了該數(shù)學(xué)建模方法可實(shí)現(xiàn)分布式電源接入容量的增加;邱曉燕等系統(tǒng)研究了智能電網(wǎng)建設(shè)過程中分布式電源的規(guī)劃問題，在預(yù)設(shè)明確的分布式電源位置、容量、數(shù)量等條件下，通過多目標(biāo)優(yōu)化模型的建構(gòu)，引入自適應(yīng)遺傳算法來優(yōu)化配置分布式電源位置及容量，明確給出接入的最佳方案，并通過實(shí)例予以驗(yàn)證，配置模型計(jì)算法的應(yīng)用可行性。

袁建黨等在基于清潔能源發(fā)電的經(jīng)濟(jì)成本及效益的雙重優(yōu)化考量，設(shè)計(jì)了一種基于電力市場環(huán)境約束的融合大型、多類型機(jī)組的風(fēng)電并網(wǎng)的配電網(wǎng)優(yōu)化模式，并以遺傳算法解算模型，而后，以某區(qū)域的電源規(guī)劃為實(shí)例，進(jìn)行仿真運(yùn)算，對比其與傳統(tǒng)電源規(guī)劃方式的差異，最終，驗(yàn)證了所建模型可促成清潔能源發(fā)電機(jī)組投入增加、所建國民經(jīng)濟(jì)投入，有效實(shí)現(xiàn)清潔能源發(fā)電環(huán)境優(yōu)勢的運(yùn)用，為新型電網(wǎng)發(fā)展下分店大規(guī)模并網(wǎng)的優(yōu)化配置提供了理論與實(shí)踐指引。婁寧娜就分布式電源的位置、容量選定對配電網(wǎng)系統(tǒng)影響性進(jìn)行了深入探究，引入基于適應(yīng)度排序的選擇策略，以系統(tǒng)網(wǎng)損為目標(biāo)函數(shù)建構(gòu)分布式電網(wǎng)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型，并改進(jìn)的人工蜂群算法求解模型，而后，為驗(yàn)證模型有效性，以某城市的配電網(wǎng)為仿真實(shí)例，測評了其與其他算法的差異，結(jié)果證明該模型及求解算法，可更合理的規(guī)劃分布式電源，極大的提升其運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益。綜上所述，國內(nèi)研究已經(jīng)關(guān)注分布式電源的并網(wǎng)配置優(yōu)化問題，雖然研究內(nèi)容、方法各異，但均獲得了良好的研究成果和經(jīng)驗(yàn)。而文章即結(jié)合此，著眼于微電網(wǎng)運(yùn)營模式及配電網(wǎng)資源優(yōu)化利用視角，基于目標(biāo)函數(shù)及容量約束條件建構(gòu)微電網(wǎng)分布式電源并網(wǎng)容量優(yōu)化配置的數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行針對性求解，以獲取最優(yōu)的配置方案。

2 建立目標(biāo)函數(shù)模型和配電網(wǎng)容量配置數(shù)據(jù)模型

2.1 微電網(wǎng)的商業(yè)運(yùn)營模式

運(yùn)營商的收益與微電網(wǎng)項(xiàng)目結(jié)算方式息息相關(guān)，因此，需要先確定微電網(wǎng)的運(yùn)營模式，再進(jìn)行容量優(yōu)化配置。文章中微電網(wǎng)可采用以下兩種運(yùn)營模式。

（1）統(tǒng)購統(tǒng)銷。該模式主要先由電力企業(yè)對微電網(wǎng)電能進(jìn)行統(tǒng)一收購，而后，再分銷給不同的 用戶。其優(yōu)點(diǎn)是對能量調(diào)度策略依賴性小，但在成本上容易增加電力公司管理費(fèi)用。

（2）自發(fā)自用、余量上網(wǎng)模式。該模式是微電網(wǎng)在用電需求方面自給自足，如果發(fā)電量少時，則從配電網(wǎng)購電;若有富余，則統(tǒng)一按照協(xié)議電價(jià)上網(wǎng)。其優(yōu)點(diǎn)是有利于電力公司的管理，但該方式下的微電源容量配置對于能量調(diào)度策略具有較大的依賴性。

2.2 綜合能量調(diào)度策略

文章從成本角度發(fā)出，提出一種微電網(wǎng)綜合能量調(diào)度策略。將全年分為間隔為Δt的若干個時段，則t時刻微電網(wǎng)功率的不平衡量ΔP（t）如式（1）：

其中，Pw（t）表示t時刻風(fēng)機(jī)輸出功率;Ppv（t）表示t時刻光伏輸出功率;PL（t）為負(fù)荷功率;Pbat（t）為蓄電池功率;Pg（t）為聯(lián)絡(luò)線功率。

2.3 目標(biāo)函數(shù)建模及計(jì)算

1）微電網(wǎng)總投資收益。包括各微電源全壽命周期成本和微電網(wǎng)運(yùn)營收入兩部分。其等年值Ccomp如式（2）：

其中，Ccomp、Cins、Crep、Co&m分別表示為：微電源總成本、初始投資費(fèi)用、設(shè)備的替換費(fèi)用和設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用;對于微電網(wǎng)運(yùn)營收入等年值，在統(tǒng)購統(tǒng)銷模式下，微電網(wǎng)的運(yùn)營收入I如式（3）：

其中，ppv、pw分別代表光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電的標(biāo)桿電價(jià); 在自發(fā)自用、余量上網(wǎng)模式下，其收入Igrid如式（4）：

其中，α為協(xié)商制定的用電價(jià)格，其需依據(jù)微電網(wǎng)與配電網(wǎng)交換功率流向而定。

2）全年失負(fù)荷率。文章采用系統(tǒng)全年失負(fù)荷概率來表征微電網(wǎng)的供電可靠性。用PLS（t）表示切除的負(fù)荷功率，則微電網(wǎng)系統(tǒng)全年失負(fù)荷概率表示如式（5）：

3）可再生能源利用率。當(dāng)微電網(wǎng)上送過大功率時，功率用Pwaste（t）表示，則微電網(wǎng)系統(tǒng)全年可再生能源利用率表示為式（6）：

微電網(wǎng)的總投資收益是文章研究的主要目標(biāo)，從用戶需求和資源等方面考慮，綜合能量調(diào)度策略的目標(biāo)函數(shù)計(jì)算流程如圖1所示。

2.4 建立配電網(wǎng)容量配置的數(shù)學(xué)模型

從微電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計(jì)過程中微電源的規(guī)劃面積、蓄電池充放電的安全和使用壽命、微電網(wǎng)友好接入3方面考慮，分別完成優(yōu)化變量約束、蓄電池運(yùn)行約束和微電網(wǎng)友好接入約束。在此基礎(chǔ)上，完成微電網(wǎng)容量配置的數(shù)學(xué)建模。而后，基于預(yù)設(shè)的目標(biāo)函數(shù)及約束條件，即可得并網(wǎng)型分布微電網(wǎng)容量優(yōu)化配置模型，公式為：

其中，λi表示權(quán)重系數(shù);fi為評價(jià)指標(biāo);w為懲罰項(xiàng)系數(shù)。

文章針對微電網(wǎng)的特點(diǎn)，通過改進(jìn)優(yōu)化變量編碼解碼形式、建立優(yōu)秀個體庫和增加隨機(jī)變量對遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)。

3 案例分析

3.1 工程概況

以江蘇某島嶼供電線路分布與電源分布為分析案例，供電支線為10kV。采用就近接入的方式，在所選供電所1臺630kV·A低壓側(cè)母線中接入1回線路，選定380V并網(wǎng)電壓等級，并在島上荒地選配適當(dāng)?shù)奈恢貌荚O(shè)2臺以上100kW風(fēng)力發(fā)電機(jī)組。求解島嶼的風(fēng)光資源月均值，并以此為據(jù)，以采集的風(fēng)光資源月均值為基礎(chǔ)，利用HOMER軟件實(shí)時仿真風(fēng)光資源及負(fù)荷的全年離散數(shù)值，實(shí)測儲能配置的容量需求。

3.2 仿真結(jié)果及分析

針對不同的運(yùn)營模式和能量調(diào)度策略，采用改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行求解，得到如表1所示的最優(yōu)配置結(jié)果。

通過表1的分析結(jié)果可知，在兩種運(yùn)營模式下進(jìn)行仿真計(jì)算，得到的容量優(yōu)化配置方案都不利于投資收益。但是，采用綜合能量調(diào)度策略后，明顯提高了經(jīng)濟(jì)效益和蓄電池壽命。而且比較2種策略下的失負(fù)荷率，均低于0.8%，保證了供電可靠性。另外，通過表中數(shù)據(jù)分析可知，運(yùn)營模式選用由供電企業(yè)統(tǒng)購?fù)ㄤN，可最大限度的提升微電源容量，縮減儲能容量，且經(jīng)實(shí)例驗(yàn)證了其實(shí)用性。而在自發(fā)自用、余量上網(wǎng)模式下，則趨向于選擇用戶自發(fā)電的自我滿足，此時，電力運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)效益隨用電價(jià)格增加而增加，兩者正向相關(guān)。

4 結(jié)論

上述研究基于智能電網(wǎng)下分布式電源并網(wǎng)容量配置優(yōu)化問題，分析了兩種并網(wǎng)型微電網(wǎng)的商業(yè)運(yùn)營模式，從而提出一種綜合能量調(diào)度策略，完成了目標(biāo)函數(shù)的建模與計(jì)算，最終建立了配電網(wǎng)容量配置的數(shù)據(jù)模型。最后以江蘇某島的風(fēng)光資源數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析，通過分析結(jié)果驗(yàn)證了上述風(fēng)光儲容量配置方法的可行性和有效性，可在實(shí)踐應(yīng)用中明顯提高社會效益。

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