支撐電網(wǎng)新興業(yè)務(wù)的多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃

程 瑜，王 婕，朱 瑾

（1. 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京市 102206；2. 國網(wǎng)重慶市電力公司市區(qū)供電分公司，重慶市 400015）

0 引言

低碳能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型背景下，分布式可再生能源系統(tǒng)高滲透接入電網(wǎng)，充分挖掘配電網(wǎng)中靈活性資源潛力并對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃成為新型電力系統(tǒng)建設(shè)的焦點(diǎn)［1］?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”硬件技術(shù)的發(fā)展以及傳統(tǒng)利潤空間壓縮的市場環(huán)境為電網(wǎng)增值服務(wù)的開展提供了技術(shù)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力［2］。變、儲(chǔ)、充多功能綜合變電站通過協(xié)同整合變電、充電、儲(chǔ)能設(shè)備，可實(shí)現(xiàn)能量流與業(yè)務(wù)流的高效匯集，已成為新基建下變革傳統(tǒng)配電網(wǎng)和適應(yīng)多元、分布式、可移動(dòng)等新興資源規(guī)?；尤氲闹匾茉春蜆I(yè)務(wù)樞紐。

配電網(wǎng)不斷接入新興資源主體，傳統(tǒng)變電站規(guī)劃模型難以高精度滿足多功能綜合站的優(yōu)化規(guī)劃需要。變電站規(guī)劃模型通常計(jì)及變電站、饋線投資成本以及網(wǎng)損成本等［3-4］，采用Voronoi 圖理論反映負(fù)荷距最小的優(yōu)化規(guī)劃原則［5-6］。近年來，內(nèi)嵌考慮充電站規(guī)劃［7-8］、儲(chǔ)能系統(tǒng)［9］與電動(dòng)汽車有序充電［10］影響的配電網(wǎng)規(guī)劃研究已有一定積累。在配電網(wǎng)中優(yōu)化布局分布式儲(chǔ)能成為經(jīng)濟(jì)提升可再生能源消納能力的一種有效手段［11］，文獻(xiàn)［12］同時(shí)面向儲(chǔ)能、配電網(wǎng)線路及分布式電源建立源網(wǎng)儲(chǔ)選址定容的優(yōu)化規(guī)劃模型。上述規(guī)劃研究中沒有考慮多站融合一體化運(yùn)行的新形勢，目前關(guān)于多站融合的一體化研究大多集中在運(yùn)行模式層面［13-14］，有關(guān)規(guī)劃模型的研究尚處于起步階段。文獻(xiàn)［15-16］針對(duì)單個(gè)多功能綜合站建立站內(nèi)儲(chǔ)能配置與運(yùn)行優(yōu)化決策模型，文獻(xiàn)［17］建立多個(gè)多功能綜合站的配置和運(yùn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，但文獻(xiàn)［15-17］均未在多功能綜合站規(guī)劃模型中考慮與新興電力市場交易模式的融合。

分布式可再生能源的發(fā)展驅(qū)使一部分傳統(tǒng)電力用戶轉(zhuǎn)變成電力產(chǎn)消者［18］，即一種配電網(wǎng)的新型服務(wù)對(duì)象。文獻(xiàn)［19-20］研究在電力產(chǎn)消者間構(gòu)建可交易能源系統(tǒng)，有利于促進(jìn)系統(tǒng)供需平衡、更大規(guī)模接入分布式可再生電源；區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展為可交易能源機(jī)制的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)支撐［21-22］；文獻(xiàn)［23］基于交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers，ADMM）建立分布式去中心化交易仿真模型。可見，隨著分布式發(fā)電技術(shù)在用戶側(cè)逐漸滲透以及電力市場化改革，新興產(chǎn)消型用戶具有參與分布式交易獲得收益的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)，多功能綜合站規(guī)劃面臨高效支撐分布式交易的新挑戰(zhàn)。

綜上，本文在變、儲(chǔ)、充多功能綜合站規(guī)劃決策的經(jīng)濟(jì)分析中計(jì)及支撐新興分布式交易的投資成本和收益影響?？紤]多功能綜合站多業(yè)務(wù)融合的樞紐特征，在基于Voronoi 圖的綜合站選址及服務(wù)范圍劃分優(yōu)化決策中迭代嵌入基于排隊(duì)論量化的充電服務(wù)成本及收益分析，以及基于ADMM 仿真的綜合站供電服務(wù)區(qū)域內(nèi)分布式交易潛力分析，建立支撐電網(wǎng)新興業(yè)務(wù)的多功能綜合站選址定容優(yōu)化模型。算例分析探討了多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃方案的經(jīng)濟(jì)性以及對(duì)新能源消納的提升效果。

1 多功能綜合站選址定容問題描述及優(yōu)化規(guī)劃思路

多功能綜合站除了提供傳統(tǒng)配變電服務(wù)外，還可提供充電、分布式能源交易支撐等新興服務(wù)。多功能綜合站多業(yè)務(wù)支撐結(jié)構(gòu)示意圖如圖1 所示。

圖1 多功能綜合站多業(yè)務(wù)支撐結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic diagram of multi-service support structure of multi-functional integrated station

綜合站在獲得一定的增值服務(wù)收益的同時(shí)，也面臨更多的成本投入需求。綜合站選址及服務(wù)區(qū)域劃分是影響成本投入和服務(wù)收益的重要因素。如何布點(diǎn)并配置綜合站變、儲(chǔ)、充設(shè)備容量，用盡可能小的投資實(shí)現(xiàn)最大程度的傳統(tǒng)配變電業(yè)務(wù)和新興業(yè)務(wù)支撐收益，是綜合站選址定容優(yōu)化規(guī)劃關(guān)注的核心問題。本文建立多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃整體思路框架如下:

步驟1:明確規(guī)劃邊界條件，確定規(guī)劃區(qū)域內(nèi)綜合站及其子服務(wù)區(qū)數(shù)量，考慮建設(shè)多功能綜合站相比于傳統(tǒng)變電站在交通、消防安全等方面對(duì)選址條件的差異化要求，篩選待選站址集合。

步驟2:多功能綜合站多業(yè)務(wù)服務(wù)需求分析。采用Voronoi 圖理論，決策初始站址布局。根據(jù)站址布局，劃分服務(wù)區(qū)塊，統(tǒng)計(jì)各區(qū)塊內(nèi)常規(guī)負(fù)荷、充電負(fù)荷、分布式交易用戶規(guī)劃水平年的預(yù)測負(fù)荷。

步驟3:多功能綜合站選址以及變、儲(chǔ)、充設(shè)備容量統(tǒng)一優(yōu)化。計(jì)及綜合站支撐多業(yè)務(wù)的成本投入和增值服務(wù)收益，建立多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃模型。模型以抵扣了新興業(yè)務(wù)增值服務(wù)收益后的凈成本最小為目標(biāo)，考慮各項(xiàng)業(yè)務(wù)服務(wù)能力約束，包括常規(guī)負(fù)荷供電服務(wù)半徑約束、充電負(fù)荷拒絕服務(wù)概率約束以及分布式交易支撐規(guī)模約束，優(yōu)化決策變電站的選址定容方案以及配套的儲(chǔ)能配置容量。

步驟4:判斷考慮多業(yè)務(wù)支撐的綜合站站址布局是否與初始站址布局存在不同，如果有，更新站址信息并返回步驟2，基于更新后的站址信息，更新Voronoi 圖，執(zhí)行上述步驟2 和3 的循環(huán)迭代，直到前后兩次迭代中站址布局變化距離小于一定閾值，輸出最終選址定容方案。

2 協(xié)同支撐多業(yè)務(wù)的多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃模型

2.1 優(yōu)化規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)

本文基于電網(wǎng)為統(tǒng)一投資主體的角度建立多功能綜合站優(yōu)化模型，以綜合站支撐多業(yè)務(wù)的總凈成本Ctotal最小為優(yōu)化目標(biāo)f(x)，決策多功能綜合站的選址以及站內(nèi)變、儲(chǔ)、充設(shè)備的容量:

式中:i為整個(gè)規(guī)劃區(qū)域內(nèi)子服務(wù)區(qū)序號(hào)，即劃分站點(diǎn)序號(hào)，i=1，2，…，N，其中N為規(guī)劃站點(diǎn)的數(shù)量；Ctotal，i為 站 點(diǎn)i支 撐 多 業(yè) 務(wù) 的 總 凈 成 本；Cdis，i、Ccharge，i、Ctran，i分別為站點(diǎn)i支撐傳統(tǒng)配電業(yè)務(wù)、新興充電業(yè)務(wù)及分布式交易業(yè)務(wù)的投資凈成本。

式中:L為規(guī)劃區(qū)內(nèi)所有負(fù)荷點(diǎn)的集合；Si為站點(diǎn)i配置的變電容量；pl為負(fù)荷點(diǎn)l的負(fù)荷值；ω為滿足N-1 條件下的變壓器容載比；e（Si）為變電站負(fù)載率；cos?為 功 率 因 數(shù)；Pnorm，i為 站 點(diǎn)i服 務(wù) 范 圍 內(nèi) 的常規(guī)負(fù)荷量。

目標(biāo)函數(shù)式（1）中Ctotal，i的計(jì)算如下:

1）支撐常規(guī)配變電服務(wù)的投資凈成本Cdis，i包括變電及線路成本。

式中:CBD，i為站點(diǎn)i內(nèi)實(shí)現(xiàn)常規(guī)配變電業(yè)務(wù)所需的變電容量年投資成本、運(yùn)維成本及站間聯(lián)絡(luò)成本；CXL，norm，i、CXL，CD，i、CXL，MG，i分 別 為 多 功 能 綜 合 站 服 務(wù)范圍內(nèi)的常規(guī)負(fù)荷、充電站、新興分布式交易主體連接到站點(diǎn)i的線路投資成本；CHV，i為站點(diǎn)i連接到所有上級(jí)電源點(diǎn)所需的高壓線路投資成本。

式中:cfixs，i為變電站i征地、土建等固定支出；cbd為變電單位容量投資成本；r(1+r)z/[(1+r)z-1]為年值化算子；r為貼現(xiàn)率；z3為變電設(shè)備的使用年限；μbd為變電站運(yùn)行維護(hù)成本比例系數(shù)；γfixs，i為綜合站i相對(duì)于傳統(tǒng)變電站的占地面積修正系數(shù)，根據(jù)站點(diǎn)i決策配置的車位和儲(chǔ)能設(shè)施占地需求估算；c6為聯(lián)絡(luò)線單位長度單位容量建設(shè)投資費(fèi)用；z6為聯(lián)絡(luò)線的使用年限；aij為0-1 變量，表示站點(diǎn)i和j是否聯(lián)絡(luò)，aij=1 表 示 站 點(diǎn)i和j聯(lián) 絡(luò)，aij=0 表 示 站 點(diǎn)i和j不聯(lián)絡(luò)；nij為站點(diǎn)i和j間的聯(lián)絡(luò)線容量，根據(jù)站點(diǎn)i和j間饋線轉(zhuǎn)移負(fù)荷比例確定；kij為站點(diǎn)i和j間線路曲折系數(shù)；lij為站點(diǎn)i和j的距離。

式中:Lnorm，i、LEV，i、LT，i分別為 站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)常規(guī)負(fù)荷集、電動(dòng)汽車充電負(fù)荷集、可開展分布式交易的用戶集；(ui，vi)為多功能綜合站i的站址坐標(biāo)；(xa，ya)為常規(guī)負(fù)荷點(diǎn)a的坐標(biāo)；（xw，yw）為充電站w的坐標(biāo)；（xe，ye）為新興分布式交易主體負(fù)荷點(diǎn)e的坐標(biāo)；cXL為單位容量單位長度負(fù)荷連接到站點(diǎn)線路投 資 成 本；z1為 負(fù) 荷 連 接 線 路 使 用 年 限；KXL，norm，i、KXL，CD，i、KXL，MG，i分 別 為 變 電 站i連 接 到 其 供 電 范 圍內(nèi)常規(guī)負(fù)荷、充電負(fù)荷及分布式交易負(fù)荷的饋線成本修正系數(shù)，可考慮負(fù)荷密度、供電范圍、線路彎曲分支程度以及鄰近饋線間聯(lián)絡(luò)需求的影響估算。

式中:cHV為單位長度站點(diǎn)到上級(jí)電源高壓進(jìn)線投資成本；z2為高壓進(jìn)線使用年限；NHV為高壓電源點(diǎn)總數(shù)；di，q為站點(diǎn)i內(nèi)變電站到上級(jí)變電站q的距離，其中（xq，yq）為上級(jí)變電站所在位置的空間坐標(biāo)。

2）支撐充電服務(wù)的投資凈成本Ccharge，i:

式中:CCD，i為站點(diǎn)i內(nèi)充電設(shè)備容量年投資、運(yùn)維成本及因該業(yè)務(wù)而導(dǎo)致的變壓器容量成本的增加；Croad，i為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)電動(dòng)汽車的年行駛時(shí)間成本；Cinline，i為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)年充電等待時(shí)間成本；Bserve1，i為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)充電服務(wù)年收益。

式中:cfixc為充電設(shè)備土建、消防等固定支出；ccd為充電設(shè)備單位容量投資成本；SEV，i為支撐滿足站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷需求所需配置的充電設(shè)備容量，如式（13）所示；z4為充電設(shè)備的使用年限；μcd為充電站運(yùn)行維護(hù)成本比例系數(shù)。

式中:m為充電樁個(gè)數(shù)；δ為站點(diǎn)的服務(wù)強(qiáng)度，即平均日充電車輛數(shù)；pˉl為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)單個(gè)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷平均充電量。

綜合站的選址將影響電動(dòng)汽車負(fù)荷到達(dá)站點(diǎn)的行駛距離，根據(jù)平均行駛速度可以得出電動(dòng)汽車充電所需的行駛時(shí)間，通過時(shí)間價(jià)值系數(shù)將其量化為電動(dòng)汽車的行駛時(shí)間成本Croad，i:

式中:Ktime為電動(dòng)汽車負(fù)荷單位容量單位距離的時(shí)間價(jià)值系數(shù)；vroad為規(guī)劃區(qū)域考慮路況后的電動(dòng)汽車用戶平均行駛速度；（xg，yg）為有電動(dòng)汽車充電需求的負(fù)荷點(diǎn)g的坐標(biāo)。

式（11）中站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)充電等待時(shí)間成本Cinline，i的計(jì)算如下:

式 中:WGq為 單 位 車 輛 的 平 均 等 待 時(shí) 間；NEV，i，t為 站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)t時(shí)段的充電需求車輛數(shù)；NT，i為站點(diǎn)i日開放充電服務(wù)的時(shí)段數(shù)；TEV，i，t為各時(shí)段的時(shí)間間隔；Nday為一年中的天數(shù)。

采用M/M/n 排隊(duì)論模型［24］計(jì)算車輛平均等待時(shí)間WGq，設(shè)電動(dòng)汽車到達(dá)的規(guī)律服從參數(shù)為λ的泊松過程，λ根據(jù)每小時(shí)前往充電站接受服務(wù)的充電需求數(shù)確定，充電服務(wù)時(shí)間服從參數(shù)為μ的負(fù)指數(shù)分布，μ根據(jù)充電樁的充電功率和車載電池容量確定，WGq的計(jì)算如下:

式中:Pf為綜合站內(nèi)接受充電的車輛數(shù)為f的概率；P0為充電站中充電樁全部空閑概率；M為綜合站的充電服務(wù)容量上限，即各站點(diǎn)充電樁數(shù)與等候車位數(shù)之和。

當(dāng)?shù)却齾^(qū)也停滿車輛后，會(huì)出現(xiàn)有充電需求的車輛被拒絕服務(wù)，根據(jù)排隊(duì)論模型計(jì)算綜合站發(fā)生拒絕提供充電服務(wù)的概率ηref:

充電服務(wù)支撐度根據(jù)充電站發(fā)生拒絕提供充電服務(wù)的概率水平測算，站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)的充電服務(wù)支撐度ξsup，i計(jì)算如下:

式 中:ηref，i，t為 站 點(diǎn)i在t時(shí) 段 發(fā) 生 拒 絕 提 供 充 電 服 務(wù)的概率；NallEV，i為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)全天的總充電需求。

綜合站為電動(dòng)汽車提供充電服務(wù)，可獲得一定的充電服務(wù)收益Bserve1，i:

式中:cserve1為提供單位電量充電服務(wù)獲得的收益。

3）支撐分布式交易服務(wù)的投資凈成本Ctran，i包括儲(chǔ)能設(shè)備投資運(yùn)行相關(guān)成本，并扣減分布式交易支撐服務(wù)收益。

式中:CCN，i為站點(diǎn)i內(nèi)儲(chǔ)能投資運(yùn)行相關(guān)成本，包括儲(chǔ)能設(shè)備投資運(yùn)維成本、容量損耗成本及安全風(fēng)險(xiǎn)成本；Bserve2，i為綜合站點(diǎn)i支撐分布式交易獲得的服務(wù)收益。

式中:ccn為儲(chǔ)能系統(tǒng)的單位容量投資成本；Eess，i為站點(diǎn)i內(nèi)配置的儲(chǔ)能容量；z5為儲(chǔ)能設(shè)備使用年限；μcn為儲(chǔ)能系統(tǒng)的單位容量的年運(yùn)維成本；Pessd，H，i，t為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)t時(shí)段儲(chǔ)能與交易主體H之間進(jìn)行放電的電量；T為1 d 分成的時(shí)段數(shù)；Δt為單位時(shí)間間隔；Zb為儲(chǔ)能系統(tǒng)的容量損耗系數(shù)；μsa為儲(chǔ)能安全成本比例系數(shù)。

式中:cserve2為綜合站提供單位分布式交易電量支撐服務(wù)獲得的收益；Ptrade，i，t為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)分布式交易主體在t時(shí)段通過多功能綜合站支撐服務(wù)實(shí)現(xiàn)的交易電量。

2.2 分布式交易潛力分析模型

式（25）中的Ptrade，i，t由分布式交易潛力分析模型計(jì)算生成，如式（26）至式（43）所示。本文針對(duì)站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)的分布式交易潛力，借鑒文獻(xiàn)［23］提出的ADMM 中各個(gè)交易對(duì)的交易量和交易價(jià)格迭代尋優(yōu)的思路，嵌入儲(chǔ)能配置支撐分布式交易的影響，在分布式交易量優(yōu)化決策的同時(shí)，耦合儲(chǔ)能規(guī)劃與運(yùn)行決策求解。

依據(jù)ADMM，站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)開展分布式交易并實(shí)現(xiàn)交易成本最小的原問題可分解為每個(gè)交易主體H的交易成本最小的子問題，如式（26）至式（30）所示。每個(gè)交易主體H的交易成本包括H從主網(wǎng)購電量PBM，H，i、向主網(wǎng)售電量PSM，H，i對(duì)應(yīng)的交易成本，以及H與其他分布式交易主體的交易電量BH，i對(duì)應(yīng)的交易成本。

式 中:bHJ，i，t為 站 點(diǎn)i服 務(wù) 范 圍 內(nèi)t時(shí) 段 新 興 交 易 用 戶H與J之間的交易電量，當(dāng)新興交易用戶H出售電能 給J時(shí)bHJ，i，t為 正，當(dāng) 新 興 交 易 用 戶H從J處 購 買電 能 時(shí)bHJ，i，t為 負(fù)；λHJ，i，t為 站 點(diǎn)i內(nèi) 交 易 點(diǎn)H與 交 易點(diǎn)J進(jìn) 行 交 易 的 交 易 電 價(jià)；CM，H，i，t為 站 點(diǎn)i服 務(wù) 范 圍內(nèi)t時(shí)段新興交易用戶H與主網(wǎng)的交互成本；PBM，H，i，t為 站 點(diǎn)i服 務(wù) 范 圍 內(nèi)t時(shí) 段 新 興 交 易 用 戶H從主網(wǎng)購買的電量；PSM，H，i，t為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)t時(shí)段 新興交易用戶H向主網(wǎng)售出的電量；cBM，H，i，t為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)t時(shí)段用戶H向主網(wǎng)購電的單位電量 成 本 系 數(shù)；cSM，H，i，t為 站 點(diǎn)i服 務(wù) 范 圍 內(nèi)t時(shí) 段 用 戶H向主網(wǎng)售電的單位電量成本系數(shù)；CU，H，i，t為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)t時(shí)段新興交易用戶H的用戶間交易成本；Cpen，H，i，t為 站 點(diǎn)i服 務(wù) 范 圍 內(nèi)t時(shí) 段 與 交 易 主 體H所有成交的交易對(duì)的供需均衡約束對(duì)應(yīng)的懲罰成本；k為迭代次數(shù)；ρ(1 ＞ρ＞0)為對(duì)應(yīng)的懲罰因子。

若式（30）懲罰成本過大將不利于個(gè)體尋優(yōu)，為減小目標(biāo)函數(shù)中由于交易雙方預(yù)交易量不匹配而帶來的懲罰成本，交易雙方通過修正交易價(jià)格不斷調(diào)整各自的預(yù)交易量至雙方達(dá)到供需平衡。因此，引入式（31）供需均衡的引導(dǎo)約束，基于經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中價(jià)格與供需的變化關(guān)系，引導(dǎo)交易對(duì)成交。

在 迭 代 過 程 中，當(dāng)bHJ，i，t+bJH，i，t＞0，即 在 交 易中 供 大 于 求 時(shí)，交 易 電 價(jià) 會(huì) 減 ?。划?dāng)bHJ，i，t+bJH，i，t＜0，即在交易中供不應(yīng)求時(shí)，交易電價(jià)會(huì)增大，符合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中價(jià)格與供需的變化關(guān)系。

對(duì)于站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)的分布式交易對(duì)，以主殘差和對(duì)偶?xì)埐钚∮谝欢ㄩ撝底鳛榈蠼獾耐Ｖ箿?zhǔn)則，獲得每個(gè)交易對(duì)的交易量及交易價(jià)格，迭代停止條件如式（32）至式（35）所示。式 中:PG，H，i，t為 站 點(diǎn)i服 務(wù) 范 圍 內(nèi)t時(shí) 段 新 興 交 易 用戶H的 發(fā) 電 量；PY，H，i，t為 站 點(diǎn)i服 務(wù) 范 圍 內(nèi)t時(shí) 段 新興 交 易 用 戶H的 用 電 量；Pessc，H，i，t和Pessd，H，i，t分 別 為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)t時(shí)段儲(chǔ)能與交易主體H之間進(jìn)行充、放的電量。

分布式交易用戶與主網(wǎng)購售電功率受到其與主網(wǎng)間聯(lián)絡(luò)功率約束如下:

式中:?(H，J，G)∈LT，i，J≠G≠H。

多功能綜合站選址定容優(yōu)化規(guī)劃模型求解流程如圖2 所示，利用圖2 中左側(cè)分布式交易潛力分析模型得到新興交易用戶間的交易量來計(jì)算Ptrade，i，t，并將Ptrade，i，t的計(jì)算結(jié)果傳遞到右側(cè)多功能綜合站站點(diǎn)的選址定容優(yōu)化中。

根據(jù)圖2 中左側(cè)示意的ADMM 流程，迭代求解式（26）至式（42），再根據(jù)式（43）計(jì)算Ptrade，i，t:

圖2 模型求解流程及算法Fig.2 Model solving process and algorithm

2.3 優(yōu)化規(guī)劃約束條件

1）常規(guī)負(fù)荷配變電服務(wù)的供電服務(wù)半徑約束。

式中:Ri為站點(diǎn)i內(nèi)變電站的供電半徑；di，l為負(fù)荷l（l∈Li）到站點(diǎn)i內(nèi)變電站的連線距離，其中Li為站點(diǎn)i內(nèi)的所有負(fù)荷集合。

2）充電服務(wù)發(fā)生拒絕服務(wù)的概率ηref小于一定閾值ηˉref。

3）新興分布式交易用戶間余缺互濟(jì)，分布式交易規(guī)模達(dá)到一定閾值。

式中:Ptrade，i為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)分布式交易主體通過多功能綜合站交易的電量；-Ptrade，i為站點(diǎn)i服務(wù)范圍內(nèi)交易電量的閾值。

4）儲(chǔ)能設(shè)備向新興分布式交易用戶提供充放電服務(wù)，對(duì)應(yīng)儲(chǔ)能的充放電運(yùn)行約束如下:

3 算例分析

待規(guī)劃的算例區(qū)域自駕游產(chǎn)業(yè)帶來了一定規(guī)模電動(dòng)汽車充電需求，同時(shí)區(qū)域內(nèi)分布式電源裝機(jī)滲透率加大，具有一定規(guī)?？砷_展分布式交易的新興用戶?？紤]在該區(qū)域通過合理規(guī)劃建設(shè)支撐配電、充電、交易業(yè)務(wù)的多功能綜合站，以滿足區(qū)域內(nèi)各類負(fù)荷的多種需求。規(guī)劃區(qū)域輻射狀網(wǎng)絡(luò)供電布局示意圖見附錄A 圖A1，造價(jià)基礎(chǔ)參數(shù)見附錄A 表A1和表A2，各類負(fù)荷的預(yù)測數(shù)據(jù)見附錄A 表A3 至表A5。

選取規(guī)劃水平年的夏季峰荷場景下的預(yù)測水平作為規(guī)劃條件邊界，以提升規(guī)劃方案的魯棒性。算例地區(qū)夏季溫控及農(nóng)灌負(fù)荷大；夏季自駕旅游旺期，電動(dòng)汽車充電需求量大；參與分布式交易負(fù)荷多配置分布式光伏，光伏夏季出力大，夏季主體間的互濟(jì)潛力較好。由于交通充電負(fù)荷、分布式交易負(fù)荷涉及多時(shí)段耦合的運(yùn)行約束，分別考慮夏季典型日的時(shí)序分布特征，計(jì)及規(guī)劃水平年電動(dòng)汽車保有量和分布式資源發(fā)展規(guī)劃生成充電負(fù)荷的典型日負(fù)荷曲線預(yù)測數(shù)據(jù)和可交易負(fù)荷的典型日凈負(fù)荷曲線預(yù)測數(shù)據(jù)。

3.1 算例規(guī)劃結(jié)果

算例分析對(duì)比傳統(tǒng)規(guī)劃方案與基于本文模型支撐多業(yè)務(wù)協(xié)同的多功能綜合站規(guī)劃方案。傳統(tǒng)規(guī)劃方案中電網(wǎng)公司不考慮多功能綜合站的投建，變電站與充電站規(guī)劃分立開展，規(guī)劃的變電站是常規(guī)變電站，采用最小負(fù)荷距原則優(yōu)化決策常規(guī)變電站的規(guī)劃方案；充電站規(guī)劃決策中不約束充電站和變電站集成一體化建設(shè)，充電站的選址定容以滿足充電需求的充電設(shè)施投資成本最小為目標(biāo)；傳統(tǒng)規(guī)劃中沒有儲(chǔ)能設(shè)備配置決策，只考慮負(fù)荷和主網(wǎng)間的交易業(yè)務(wù)，不考慮負(fù)荷間分布式交易。兩種方案的規(guī)劃結(jié)果如圖3、表1 和表2 所示。圖3 中常規(guī)負(fù)荷顏色的深淺表示其大小。

表1 傳統(tǒng)規(guī)劃方案結(jié)果Table 1 Results of traditional planning scheme

圖3 規(guī)劃結(jié)果對(duì)比Fig.3 Comparison of planning results

由圖3 可以看出:1）西北區(qū)域、東北區(qū)域內(nèi)站點(diǎn)主要服務(wù)常規(guī)負(fù)荷，兩種規(guī)劃方案均決策在區(qū)域內(nèi)建設(shè)常規(guī)變電站；2）南部區(qū)域?yàn)椴菰L(fēng)情旅游區(qū)，內(nèi)含大量有充電需求的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷，同時(shí)作為光輻照強(qiáng)度理想、風(fēng)力充沛區(qū)域，內(nèi)含一定規(guī)模因風(fēng)光發(fā)電、用電量不匹配而有潛在交易意向的新興分布式交易負(fù)荷，本文模型協(xié)同規(guī)劃方案決策在南部區(qū)域內(nèi)建設(shè)能同時(shí)支撐配電、充電、交易服務(wù)的多功能綜合站，且多功能綜合站的站點(diǎn)選擇更靠近新興交易負(fù)荷點(diǎn)。

3.2 協(xié)同規(guī)劃方案各項(xiàng)業(yè)務(wù)支撐情況分析

1）傳統(tǒng)配電業(yè)務(wù)。由表1 和表2 對(duì)比可知，兩種方案規(guī)劃的變電站容量結(jié)果均可滿足各區(qū)域內(nèi)部常規(guī)配電需求。協(xié)同規(guī)劃方案下綜合站的儲(chǔ)能設(shè)備提供分布式交易支撐服務(wù)改善區(qū)域內(nèi)部負(fù)荷發(fā)電、用電量不匹配情況，還可緩解部分配電需求，減少該區(qū)域變電容量。

表2 協(xié)同規(guī)劃方案結(jié)果Table 2 Results of collaborative planning scheme

2）新興充電、交易業(yè)務(wù)。新興業(yè)務(wù)對(duì)用戶的影響如表3 所示。南部區(qū)域有一定規(guī)模的電動(dòng)汽車充電服務(wù)需求，傳統(tǒng)規(guī)劃方案下充電樁根據(jù)充電需求分布情況分散布局，多功能綜合站協(xié)同規(guī)劃方案下充電樁與變電站共址，電動(dòng)汽車用戶充電行駛時(shí)間成本增加，但區(qū)域內(nèi)充電服務(wù)支撐度達(dá)到99.93%。

表3 兩種方案下新興用戶年投入產(chǎn)出對(duì)比Table 3 Annual input and output comparison of emerging users with two schemes

此外，在南部區(qū)域內(nèi)規(guī)劃含儲(chǔ)能設(shè)備的綜合站可以為區(qū)域內(nèi)分布式交易提供支撐服務(wù)，通過在多功能綜合站中建設(shè)儲(chǔ)能設(shè)備，可實(shí)現(xiàn)交易服務(wù)覆蓋率達(dá)100%，既提高風(fēng)、光消納率，新興分布式交易主體也可以從中獲得交易收益，帶來更好的經(jīng)濟(jì)性。南部區(qū)域具體交易情況如圖4 所示。

圖4 南部區(qū)域具體交易情況Fig.4 Specific transaction situation in southern region

3.3 協(xié)同規(guī)劃方案經(jīng)濟(jì)性分析

表4 和表5 分別針對(duì)支撐多業(yè)務(wù)的多功能綜合站協(xié)同規(guī)劃方案與傳統(tǒng)規(guī)劃方案下電網(wǎng)企業(yè)的成本投入和產(chǎn)出效益進(jìn)行了對(duì)比分析。

表4 兩種方案下電網(wǎng)公司年投入對(duì)比Table 4 Annual input comparison of power grid company with two schemes

由表4 可知，對(duì)于電網(wǎng)企業(yè)來說，相較于傳統(tǒng)規(guī)劃方案，多功能綜合站協(xié)同規(guī)劃方案雖然增加一定的站點(diǎn)到負(fù)荷的線路投資成本及儲(chǔ)能設(shè)備投資運(yùn)行成本，卻能減少變電容量投資運(yùn)維成本、到上級(jí)電網(wǎng)線路的投資成本及可交易負(fù)荷到變電站的線路投資成本。由表5 可知，通過多功能綜合站支撐新興充電業(yè)務(wù)、分布式交易業(yè)務(wù)，帶來了額外增量服務(wù)收益?？傮w而言，傳統(tǒng)規(guī)劃及協(xié)同規(guī)劃下方案整體年凈成本分別為1 878.5 萬元和1 707.7 萬元，協(xié)同規(guī)劃方案整體凈成本更小，建設(shè)多功能綜合站具有經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力。

表5 兩種方案下電網(wǎng)公司年產(chǎn)出對(duì)比Table 5 Annual output comparison of power grid company with two schemes

4 結(jié)語

伴隨低碳能源系統(tǒng)建設(shè)推進(jìn)，分布式可再生能源、多元產(chǎn)消型用戶高滲透接入，多功能綜合站成為配電網(wǎng)中能量與業(yè)務(wù)融合的新形態(tài)，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化規(guī)劃，有利于推動(dòng)電網(wǎng)發(fā)展逐漸從單一業(yè)務(wù)模式向多業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型。本文內(nèi)嵌基于排隊(duì)論的充電服務(wù)時(shí)間成本與拒絕服務(wù)概率分析，以及基于ADMM仿真的分布式交易潛力分析，建立了支撐電網(wǎng)新興業(yè)務(wù)的多功能綜合站選址定容優(yōu)化模型。算例仿真結(jié)果表明:

1）由于支撐多業(yè)務(wù)的協(xié)同規(guī)劃方案針對(duì)了新興負(fù)荷特性，服務(wù)區(qū)劃分結(jié)果較傳統(tǒng)規(guī)劃方案有所調(diào)整，綜合站的站址更加靠近新興交易負(fù)荷，趨向?qū)⒂邢嗤灰自V求的新興交易負(fù)荷歸集到同一服務(wù)區(qū)。

2）多功能綜合站選址與變電設(shè)備、充電設(shè)備、儲(chǔ)能設(shè)備容量相互協(xié)調(diào)，滿足服務(wù)區(qū)內(nèi)新興用戶的充電、交易需求，實(shí)現(xiàn)區(qū)域優(yōu)化配置，達(dá)成多業(yè)務(wù)協(xié)同增效。較傳統(tǒng)規(guī)劃方案，協(xié)同規(guī)劃方案下電網(wǎng)以更小的凈成本投入支撐了多業(yè)務(wù)服務(wù)，創(chuàng)造了更大的社會(huì)福利。

綜上，多功能綜合站協(xié)同規(guī)劃有利于電網(wǎng)以更經(jīng)濟(jì)的方式滿足新興用戶的多元化需求，促進(jìn)分布式源-荷-儲(chǔ)資源就地匹配，提升可再生能源利用率。本文主要計(jì)及電網(wǎng)協(xié)同開展充電服務(wù)和分布式交易服務(wù)兩類新興業(yè)務(wù)，研究多功能綜合站優(yōu)化規(guī)劃模型，新業(yè)務(wù)的商業(yè)模式相對(duì)簡單。隨著新型儲(chǔ)能技術(shù)及其商業(yè)模式的多元化發(fā)展，更多具備較大規(guī)模存儲(chǔ)能力的換電站、共享云儲(chǔ)能站、區(qū)域供冷/熱/氫站等新興分布式資源接入電網(wǎng)，傳統(tǒng)變電站與儲(chǔ)能站、充換電站、冷熱氫多類型集中供能站等多站融合可開展的新業(yè)務(wù)存在諸多可能，多功能綜合站的儲(chǔ)能系統(tǒng)將成為配電網(wǎng)應(yīng)對(duì)高比例可再生能源接入、靈活調(diào)控供需平衡的主要支撐。后續(xù)有待結(jié)合多功能綜合站可開展的新業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢，并聯(lián)合考慮配電網(wǎng)、電動(dòng)交通網(wǎng)、冷熱氫多能供能網(wǎng)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化，將網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷轉(zhuǎn)移能力與多功能綜合站的站內(nèi)服務(wù)能力結(jié)合起來統(tǒng)一開展優(yōu)化規(guī)劃研究。

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