鄧正臣

（上海電力大學 電子與信息工程學院，上海 201306）

近年來，我國的電網(wǎng)規(guī)?？焖贁U大，分布式電源（distributed generation，DG）、柔性設備大量并網(wǎng)，傳統(tǒng)配電網(wǎng)正逐步向主動配電網(wǎng)方向過渡，配電網(wǎng)的規(guī)劃方向出現(xiàn)了巨大變化，相關理論被不斷提出，推動著我國電力事業(yè)的快速發(fā)展。

配電網(wǎng)分為輻射型配電網(wǎng)和非輻射性配電網(wǎng)兩種，其作為電網(wǎng)的最后一環(huán)，體現(xiàn)著電力系統(tǒng)的配電作用。配電網(wǎng)規(guī)劃是一個多元、非線性、多目標的求解問題，它涉及到線路規(guī)劃、變電站規(guī)劃、DG 的選址定容等問題。在傳統(tǒng)的配電網(wǎng)中，電源與負荷較為集中、密集，電源多為大型火電站、大型水電站等發(fā)電機組，通過遠距離輸電系統(tǒng)將電能輸送到負荷，完成電能的生產(chǎn)、輸送、分配。隨著網(wǎng)絡規(guī)模的繼續(xù)擴大，傳統(tǒng)的配電網(wǎng)弊端也逐漸顯露，比如，傳統(tǒng)的配電網(wǎng)具有較強的耦合性，局部區(qū)域發(fā)生的事故極易擴散到其他區(qū)域，同時，隨著需求側電能質(zhì)量要求的逐步提高，傳統(tǒng)配電網(wǎng)已經(jīng)難以滿足需求，并且其運行方式較為固定單一，無法滿足靈活性的運行需求，對電網(wǎng)內(nèi)的資產(chǎn)使用率不高。還考慮到新能源汽車普及率的逐漸提高，配電網(wǎng)中的柔性負荷逐漸增加，DG 的滲透率在某些特殊條件下甚至可以達到70%以上，這些改變都嚴重影響著配電網(wǎng)的運行穩(wěn)定性。配電網(wǎng)的規(guī)劃設計方案將直接影響未來配電網(wǎng)的運行能力、對負荷的承載能力，也深刻影響著配電網(wǎng)運行的經(jīng)濟性、穩(wěn)定性[1-2]。

圖1 傳統(tǒng)的輻射型配電網(wǎng)

為了解決以上各種問題對配電網(wǎng)的運行影響，并促進可再生能源的高效利用，主動配電網(wǎng)的概念被正式提出。ADN 具有主動控制和自我管理的特點，可以加大配電網(wǎng)對可再生能源的接納能力、提高用戶的用電質(zhì)量、加強供電可靠性、節(jié)約未來電網(wǎng)投資。ADN 為解決配電網(wǎng)問題提供了一個全新的解決思路，相比于傳統(tǒng)配電網(wǎng)，它能夠以更主動的方式合理調(diào)配配電網(wǎng)中的各個設備，以達到配電網(wǎng)運行效率的最大化，且能合理地平衡安全性、經(jīng)濟性和可靠性。主動配電網(wǎng)技術可以較好地解決各種分布式能源的接入問題，因此，如何確定主動配電網(wǎng)的規(guī)劃方案并分析該方案對配電網(wǎng)的具體影響，有極大的研究價值。

因此，本文從主動配電網(wǎng)的模型建立、優(yōu)化目標、相關求解算法等方面展開論述，并在最后介紹了ADN 規(guī)劃的未來重點研究方向。

1 ADN 規(guī)劃模型

一個完整的ADN 網(wǎng)絡包含多種電源、負荷和輸配電設備，如不同類別的DG、變電站（變壓器）、柔性負荷、新能源汽車、儲能設備（energy storage system，ESS）等。合理的設定相關模型，是解決ADN 規(guī)劃問題的首要條件。

圖2 典型的主動配電網(wǎng)

儲能裝置通常由蓄電池組組成，如大規(guī)模鋰電池組，也可以依靠飛輪儲能等裝置通過物理動能的方法儲存能量，在需要釋放能量時，再將其中所保存的動能轉換為電能，完成電能的儲存與轉化。儲能裝置的引入提高了配電網(wǎng)的經(jīng)濟性，同時可以平抑電網(wǎng)中的能量波動[3]，但是大型儲能裝置因其較高的建設成本、環(huán)境影響、使用損耗等問題，在當前還并未得到廣泛使用，其相關理論需要進一步的發(fā)展。

文獻[3]考慮了ADN 中的儲能配合問題，為了處理分布式電源出力的不確定性，由序列運算理論建立對風力發(fā)電和光伏發(fā)電的出力建模。并且，將儲能設備作為旋轉備用，采用蒙特卡洛法得出儲能設備的出力。該模型以DG 投資經(jīng)濟效益最大、有功網(wǎng)損最小和電壓穩(wěn)定因子最大為優(yōu)化目標。大容量蓄電池技術可以給ADN 的規(guī)劃管理帶來諸多益處，將是未來ADN 中不可或缺的組成部分，可以延緩配電網(wǎng)的升級投資、改善電能質(zhì)量，提高配電網(wǎng)允許的最高DG 滲透率、削峰填谷等[4]。引入儲能裝置的同時，還需要綜合考量儲能裝置的建設成本、綜合使用成本等，同時根據(jù)儲能裝置的硬件要求進行必要的參數(shù)限制，以滿足實際運行所需。

文獻[5]建立大容量送電變壓器負載分接頭模型，充分考慮配電網(wǎng)絡與輸電網(wǎng)絡的相互作用，通過聯(lián)合調(diào)整變壓器負載分接頭和DG 出力，研究其對電壓的控制效果影響。

文獻[6]介紹了ADN 中的負荷預測與發(fā)電預測模型及相關方法。負荷預測主要根據(jù)負荷歷史數(shù)據(jù)和當前運行狀態(tài)，并考慮負荷的工作環(huán)境、社會環(huán)境等條件，來預測未來某時刻的負荷功率特性。負荷預測主要包括宏觀預測與微觀預測兩方面，宏觀預測用以預測系統(tǒng)的最大負荷或最大用電量，微觀預測主要針對局部地區(qū)。負荷預測的方法主要有回歸分析法、負荷密度法、彈性分析法、比例系數(shù)法等。發(fā)電預測從分布式發(fā)電概率入手，考慮電源裝機總容量等，對于有大量光伏出力的ADN，還必須考慮光照因素的影響。近年來，負荷預測與發(fā)電預測的方向逐步轉向大數(shù)據(jù)處理法，依靠神經(jīng)網(wǎng)絡對大量歷史數(shù)據(jù)進行學習，依靠智能算法對未來的負荷功率和發(fā)電功率進行預測，但訓練神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量的歷史數(shù)據(jù)，歷史數(shù)據(jù)的質(zhì)量極大影響著神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法的效果。

隨著化石燃料資源的逐漸短缺和環(huán)保要求的逐漸提高，以電動汽車為代表的新能源汽車快速普及，使之也成為配電網(wǎng)中重要的負荷組成，電動汽車內(nèi)含有能量電池，在配電網(wǎng)充電時可將其視作負荷，也可以將其設計成可供電的電池，在配電網(wǎng)中為其他負荷供電，這樣就起到了能量雙向流動的作用。文獻[7]考慮了一種優(yōu)化控制電動汽車充電負荷的方法，并研究了電動汽車充電負荷預測模型，建立兩層規(guī)劃模型，規(guī)劃層以單位用電量的年綜合經(jīng)濟代價最小為目標，運行層以負荷曲線方差最小為目標，最后利用進化算法解決模型的求解問題。

2 優(yōu)化目標

ADN 對配電網(wǎng)具有較好的主動控制作用，可以優(yōu)化配電網(wǎng)中的多項參數(shù)。

文獻[8]提出了廣義電源的概念，將可中斷負荷與光伏電源作為廣義電源代表，建立ADN 雙層規(guī)劃模型，上層規(guī)劃以廣義電源的建設、發(fā)電和污染治理的總成本最低為目標，優(yōu)化各類電源裝機容量；下層規(guī)劃以網(wǎng)損最小為目標。充分考慮了ADN 建設、運營過程對環(huán)境的影響和社會效益因素，與傳統(tǒng)的配電網(wǎng)規(guī)劃相比，能夠達到更好的節(jié)能減排作用。

文獻[9]構建了一套完善的ADN 模型，包含分組投切電容器、有載調(diào)壓變壓器、ESS、靜止無功補償?shù)龋詶夛L、棄光、失負荷最少為優(yōu)化目標，采用多目標優(yōu)化方式，并建立分層魯棒規(guī)劃模型。

文獻[10]在考慮DG 與負荷不確定性的基礎上，以配電網(wǎng)經(jīng)濟性、可靠性、電壓穩(wěn)定性為優(yōu)化目標，提高DG的使用率。

文獻[11]以投入運行的電網(wǎng)網(wǎng)架和DG 出力大小為目標優(yōu)化函數(shù)，并且將以碳排放為代表的環(huán)境成本作為評價標準，綜合評估ADN 低碳規(guī)劃方案，更好地適應低碳經(jīng)濟發(fā)展對電網(wǎng)建設的要求。

3 相關求解算法

由于ADN 規(guī)劃模型的建立需要考慮負荷、電源、電網(wǎng)運行狀態(tài)、故障等不確定性因素，也要考慮優(yōu)化過程的多目標性，而在傳統(tǒng)的配電網(wǎng)規(guī)劃中，無論是配電網(wǎng)模型還是目標函數(shù)的設定都更為簡單，這導致ADN 規(guī)劃算法較于傳統(tǒng)的配電網(wǎng)算法具有更高的復雜性，需要更高效的算法處理問題。為了能得到更準確的ADN 規(guī)劃方案，當前急切需要研究新算法，以改進常規(guī)算法效能不足的問題。當前，ADN 規(guī)劃算法一般采用以粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）、遺傳算法（genetic algorithm，GA）為代表的進化算法與多層規(guī)劃算法相結合，對模型進行求解。

文獻[12]采用多目標雙層規(guī)劃模型，上層以年綜合成本最小為目標，采用粒子群算法與遺傳算法的自適應改進粒子群算法求解；下層模型以網(wǎng)絡損耗最小為目標，采用跟蹤中心軌跡內(nèi)點法求解。最后以IEEE-33 節(jié)點標準測試系統(tǒng)為算例，驗證了所提算法的有效性。

文獻[13]考慮了主動配電網(wǎng)下的最優(yōu)潮流計算，建立以ADN 有功網(wǎng)損最小為目標的最優(yōu)潮流模型，根據(jù)二階錐約束理論，建立了混合整數(shù)二階錐規(guī)劃模型，并與粒子群算法進行對比，結果表明文中提及的混合整數(shù)二階錐規(guī)劃模型相比于粒子群算法具有更好的適應性。

文獻[14]以配電網(wǎng)選址定容綜合成本為優(yōu)化目標函數(shù)，并將其以概率形式表示，采用改進人工魚群算法與反饋策略、全局最優(yōu)記錄、自適應視野、改進步長等改進方法。仿真結果驗證了改進算法的有效性。

4 結束語

本文基于ADN 的多種特性，從ADN 的概念、規(guī)劃模型、優(yōu)化目標、相關求解算法幾個部分，綜合論述了ADN規(guī)劃研究的現(xiàn)狀，分析了ADN 對未來配電網(wǎng)發(fā)展的重要作用和其中存在的一些問題。

結論如下：

（1）ADN 的主動調(diào)控能力給配電網(wǎng)的運行效率、安全性、穩(wěn)定性等帶來了極大改善，但在如何處理多種主動調(diào)控方案上仍然缺乏深入的研究。ADN 的管理策略仍然是較為單一的，多種管理策略沒有很好協(xié)調(diào)融合。

（2）在對ADN 規(guī)劃模型求解的過程中，需要計算各種約束條件和狀態(tài)不確定性，這使得ADN 求解的計算量極大增加，當前急需尋找一種效率更高的新計算算法，或者改進配電網(wǎng)中各設備的建模方法，提高模型仿真求解的運行效率和仿真結果的有效性。

（3）近年來，隨著電力市場的進一步發(fā)展、開放，ADN的建設過程和運營過程會引入數(shù)量繁多的投資主體，如何在規(guī)劃ADN 的過程中平衡、協(xié)調(diào)各投資主體的利益，將是未來ADN 規(guī)劃研究重點之一。

（4）我國社會逐漸向可持續(xù)發(fā)展、綠色發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展的方向進步，電力作為清潔能源，是替代石油資源的最佳選擇。在可見的未來，我國的能源組成結構仍會繼續(xù)優(yōu)化，低碳、節(jié)能將成為ADN 規(guī)劃的必備要求，電動汽車滲透率將進一步提高，以各種新能源組建的DG 會以更大的規(guī)模并網(wǎng)，并且更多的家庭用戶會更積極地參與到ADN 的運行，這些改變都將使主動配電網(wǎng)的運行復雜化，形成一個多源互動、相互協(xié)同的整體，極大地豐富了主動配電網(wǎng)的理論架構和基礎。研究以上因素對配電網(wǎng)的運行影響也是ADN 規(guī)劃的未來發(fā)展方向之一。