王 杰，王維慶，王海云，王帥飛，杜金金

考慮越限風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)配電網(wǎng)中DG、SOP與ESS的兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃

王 杰1，王維慶1，王海云1，王帥飛2，杜金金3

(1.可再生能源發(fā)電與并網(wǎng)控制教育部工程研究中心(新疆大學(xué))，新疆 烏魯木齊 830047；2.廣東電網(wǎng)惠州供電局，廣東 惠州 516001；3.國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司烏魯木齊供電公司，新疆 烏魯木齊 830011)

雙碳和新型配電系統(tǒng)構(gòu)建目標(biāo)下優(yōu)化多種靈活型資源位置與容量是實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的重要技術(shù)路線(xiàn)。為此，兼顧規(guī)劃運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性，提出一種考慮越限風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)配電網(wǎng)中可再生分布式電源(distributed genevation, DG)、智能軟開(kāi)關(guān)(soft open point, SOP)、儲(chǔ)能(energy storage, ESS)的兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃方法。階段1以綜合成本與越限風(fēng)險(xiǎn)最小為目標(biāo)優(yōu)化DG、SOP與ESS的位置和容量。階段2屬于聯(lián)合SOP、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、有載調(diào)壓變壓器、電容器組、需求響應(yīng)和儲(chǔ)能多種調(diào)節(jié)手段的多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化。同時(shí)，以基于灰靶決策技術(shù)的LDBAS算法和二階錐優(yōu)化的混合方法為規(guī)劃優(yōu)化的求解工具。在IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)上仿真，測(cè)試結(jié)果證明了所提兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃模型能夠有效地提高系統(tǒng)運(yùn)行效率、增強(qiáng)靈活性、降低運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)及經(jīng)濟(jì)成本。

主動(dòng)配電網(wǎng)；越限風(fēng)險(xiǎn)；智能軟開(kāi)關(guān)；協(xié)調(diào)規(guī)劃；分布式能源；運(yùn)行優(yōu)化

0 引言

高滲透率可再生分布式能源對(duì)配電系統(tǒng)的運(yùn)行方式產(chǎn)生顯著的影響，比如：節(jié)點(diǎn)電壓越限、支路功率過(guò)載、能量損耗增加、潮流波動(dòng)加劇等[1-4]。智能軟開(kāi)關(guān)、儲(chǔ)能等柔性設(shè)備是緩解這一問(wèn)題的最有效手段[5-8]。然而，如何將可再生分布式能源與智能軟開(kāi)關(guān)、儲(chǔ)能設(shè)備融合，設(shè)計(jì)合理的協(xié)調(diào)規(guī)劃方案，實(shí)現(xiàn)多資源互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，是應(yīng)對(duì)以上配電網(wǎng)問(wèn)題的關(guān)鍵。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)中的規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行了相關(guān)的研究[9-12]。不同資源之間的相互協(xié)調(diào)及規(guī)劃-運(yùn)行的聯(lián)合優(yōu)化已經(jīng)成為主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃問(wèn)題的重要特征[13-15]。文獻(xiàn)[16]考慮線(xiàn)路改造和新建、分布式電源與儲(chǔ)能建立了主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃-運(yùn)行聯(lián)合優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[17]協(xié)調(diào)“源”、“網(wǎng)”、“荷”三方的利益，建立了主動(dòng)配電網(wǎng)三層規(guī)劃協(xié)調(diào)模型，并利用結(jié)合支持向量機(jī)回歸擬合潮流計(jì)算的并行遺傳算法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[18]考慮實(shí)際儲(chǔ)能、負(fù)荷的響應(yīng)特性，提出了廣義儲(chǔ)能和分布式電源的雙層聯(lián)合規(guī)劃模型，采用多目標(biāo)粒子群算法和分支定界法進(jìn)行求解，發(fā)揮了儲(chǔ)能參與運(yùn)行調(diào)控的優(yōu)勢(shì)。然而，文獻(xiàn)[16-18]沒(méi)有充分體現(xiàn)系統(tǒng)的運(yùn)行方式。為此，文獻(xiàn)[19]基于主動(dòng)管理策略建立了計(jì)及時(shí)序性與相關(guān)性的分布式電源的雙層規(guī)劃模型，采用概率潮流法與嵌套的模擬退火粒子群算法相結(jié)合的混合方法進(jìn)行求解。但是傳統(tǒng)的主動(dòng)管理措施調(diào)節(jié)能力并不能實(shí)現(xiàn)高比例可再生分布式能源的友好并網(wǎng)。智能軟開(kāi)關(guān)具有實(shí)時(shí)、快速、靈活的控制潮流的優(yōu)勢(shì)，為解決這一問(wèn)題提供了契機(jī)。文獻(xiàn)[20-21]研究了智能軟開(kāi)關(guān)應(yīng)對(duì)配電網(wǎng)中電壓、功率的控制調(diào)節(jié)問(wèn)題。文獻(xiàn)[22]兼顧多主體利益，考慮系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化相結(jié)合，建立了有源配電網(wǎng)分布式電源與智能軟開(kāi)關(guān)的三層協(xié)調(diào)規(guī)劃模型，并采用遺傳算法和錐優(yōu)化的混合方法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[23]為了提高分布式電源的滲透率，提出了一種有源配電網(wǎng)中分布式電源、電容器組與智能軟開(kāi)關(guān)的雙層規(guī)劃模型。文獻(xiàn)[24]考慮需求響應(yīng)和節(jié)能降壓技術(shù)，研究了光伏高滲透率的配電網(wǎng)中智能軟開(kāi)關(guān)和儲(chǔ)能的規(guī)劃問(wèn)題，建立兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃模型以增強(qiáng)系統(tǒng)運(yùn)行可靠性、降低碳排放量。以上文獻(xiàn)表明，智能軟開(kāi)關(guān)能夠適應(yīng)可再生分布式能源的不可控性，具有提高配電網(wǎng)運(yùn)行效率的潛力，有助于提高可再生分布式能源的滲透率。但是上述協(xié)調(diào)規(guī)劃模型中主要以經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)規(guī)劃方案的安全性關(guān)注尚不足，比如風(fēng)電、光伏、負(fù)荷的不確定性造成的運(yùn)行越限風(fēng)險(xiǎn)考慮欠佳；另一方面在建立規(guī)劃與運(yùn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化模型中有必要充分考慮多樣化的調(diào)節(jié)手段。

基于以上研究發(fā)現(xiàn)：(1) 主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃不僅涉及到多種資源之間的協(xié)調(diào)規(guī)劃，還需要兼顧規(guī)劃與運(yùn)行的聯(lián)合優(yōu)化；(2) 主動(dòng)配電網(wǎng)中的協(xié)調(diào)規(guī)劃問(wèn)題屬于混合整數(shù)非線(xiàn)性問(wèn)題，結(jié)合智能算法與數(shù)學(xué)優(yōu)化的混合算法表現(xiàn)了良好的求解效率[19-21]；(3) 智能軟開(kāi)關(guān)和儲(chǔ)能的合理規(guī)劃對(duì)高比例可再生分布式能源的并網(wǎng)及系統(tǒng)的靈活、高效運(yùn)行具有重要意義，但是也受到可再生分布式電源的波動(dòng)性影響，有必要研究可再生分布式能源、智能軟開(kāi)關(guān)與儲(chǔ)能的協(xié)調(diào)規(guī)劃問(wèn)題。因此，本文計(jì)及風(fēng)光荷的不確定性，利用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(conditional value-at-risk, CVaR)定義越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，建立了考慮越限風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)配電網(wǎng)中可再生分布式能源、智能軟開(kāi)關(guān)與儲(chǔ)能的兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃模型。階段1以綜合成本與越限風(fēng)險(xiǎn)最小為目標(biāo)優(yōu)化分布式電源(distributed genevation, DG)、智能軟開(kāi)關(guān)(soft open point, SOP)與儲(chǔ)能(energy storage, ESS)的位置和容量；階段2以最小化運(yùn)行成本、可再生分布式能源消納最優(yōu)為目標(biāo)，聯(lián)合SOP、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、有載調(diào)壓變壓器、電容器組、需求響應(yīng)和儲(chǔ)能多種調(diào)節(jié)手段協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行狀態(tài)。采用基于灰靶決策技術(shù)的天牛須搜索算法(lévy flight and chaos disturbed beetle antennae search, LDBAS)和二階錐優(yōu)化混合方法對(duì)模型進(jìn)行求解，并在IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)系統(tǒng)中進(jìn)行仿真，驗(yàn)證了提出的兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃模型的合理性和有效性。

1 問(wèn)題描述

1.1 含ESS的SOP數(shù)學(xué)模型

一般地，SOP的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是基于全控性電力電子的背靠背電壓源變流器(B2B)[25-26]。SOP用于代替?zhèn)鹘y(tǒng)配電網(wǎng)的聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)，連接兩條或多條饋線(xiàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)饋線(xiàn)兩端有功功率的連續(xù)、精確控制，并提供無(wú)功功率支持。與傳統(tǒng)的聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)相比，SOP在饋線(xiàn)之間能夠?qū)崿F(xiàn)柔性互連，但是投資和運(yùn)行成本較高。

ESS具有一定的時(shí)間尺度調(diào)節(jié)能力，低負(fù)荷時(shí)段充電，高峰時(shí)段放電，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)中源、荷更好的匹配，改善潮流[227-28]。事實(shí)上，SOP兩交流之間的直流環(huán)節(jié)為儲(chǔ)能的接入提供了方便，通過(guò)直流環(huán)節(jié)可以與蓄電池等直流儲(chǔ)能元件深度融合，接入到配電網(wǎng)中，如圖1所示。利用SOP兩端的電力電子變換器控制儲(chǔ)能元件的充放電模式，在SOP具有傳輸功率功能的基礎(chǔ)上增加了能量存儲(chǔ)功能，成為高度集成的綜合能源變換裝置。

含ESS的SOP滿(mǎn)足的約束如下。

1) SOP有功約束

圖1 SOP的結(jié)構(gòu)圖

2) SOP容量約束

3) ESS的運(yùn)行約束

1.2 基于CVaR的越限風(fēng)險(xiǎn)量度

可再生分布式能源出力和負(fù)荷的時(shí)序波動(dòng)是造成主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行不確定性的主要因素。日前高比例可再生分布式能源的并網(wǎng)使得配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓越限、支路過(guò)載程度急劇增加，這對(duì)配電網(wǎng)的規(guī)劃帶來(lái)了挑戰(zhàn)。配電系統(tǒng)中的風(fēng)險(xiǎn)往往從系統(tǒng)中失效事件發(fā)生的可能性及其發(fā)生后對(duì)系統(tǒng)造成危害的嚴(yán)重程度來(lái)進(jìn)行綜合度量，能夠通過(guò)其來(lái)衡量系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的安全水平。針對(duì)這一問(wèn)題，引入CVaR定義越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

為了便于求解，式(15)可以簡(jiǎn)化為

本文考慮的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)是指由風(fēng)電、光伏和負(fù)荷的不確定性(預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確)引起的潛在的電壓和功率越限風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是為了定量評(píng)價(jià)某種運(yùn)行方式的安全性，避免由風(fēng)電、光伏和負(fù)荷的不確定性引起不安全高風(fēng)險(xiǎn)。下面以電壓越限為例說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的計(jì)算過(guò)程。

1) 通過(guò)最大越限電壓和平均越限電壓計(jì)算電壓越限指標(biāo)。

電壓越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為

結(jié)合電壓越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和支路潮流越限風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，系統(tǒng)整體越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為

2 主動(dòng)配電網(wǎng)協(xié)調(diào)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型

基于ESS和SOP融合的數(shù)學(xué)模型，建立DG、SOP與ESS協(xié)調(diào)規(guī)劃模型，這不僅確定了DG、SOP與ESS的位置和容量，而且通過(guò)ESS、SOP、有載調(diào)壓變壓器、電容器組投切以及網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)多調(diào)節(jié)方式優(yōu)化運(yùn)行實(shí)現(xiàn)了主動(dòng)管理。具體來(lái)說(shuō)：所提出的協(xié)調(diào)規(guī)劃模型是由規(guī)劃模型和運(yùn)行模型兩個(gè)階段決策，每個(gè)階段分別存在相應(yīng)的決策變量。階段1兼顧經(jīng)濟(jì)性和安全風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化DG、SOP與ESS的位置和容量。為了實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)規(guī)劃，將所有的規(guī)劃方案?jìng)鬟f到集中運(yùn)行優(yōu)化模型中(即階段2)。階段2考慮分布式電源的不確定性，聯(lián)合智能軟開(kāi)關(guān)、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、儲(chǔ)能、有載調(diào)壓變壓器、電容器組、需求響應(yīng)多種調(diào)節(jié)方式進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行。運(yùn)行優(yōu)化結(jié)束后，將優(yōu)化結(jié)果反饋到階段1的規(guī)劃模型中。

2.1 目標(biāo)函數(shù)

以綜合經(jīng)濟(jì)成本最小為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，如式(25)所示。

階段2是可變成本最小化的運(yùn)行優(yōu)化過(guò)程，具體表達(dá)式為

2.2 約束條件

1) 每個(gè)場(chǎng)景的潮流方程

2) 每個(gè)場(chǎng)景的節(jié)點(diǎn)電壓約束

3) 每個(gè)場(chǎng)景的支路容量約束

4) 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)約束

配電系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中滿(mǎn)足輻射形結(jié)構(gòu)。

5) 有載調(diào)壓變壓器運(yùn)行約束

6) 電容器組的運(yùn)行約束

7) 需求響應(yīng)約束

為了保證用戶(hù)的正常用電行為，系統(tǒng)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)在每個(gè)時(shí)刻的負(fù)荷轉(zhuǎn)移不能超過(guò)一定的限值，具體約束表達(dá)式為

3 模型求解

協(xié)調(diào)規(guī)劃問(wèn)題是一個(gè)大型非凸混合整數(shù)非線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題(integer nonlinear programming, MINLP)，傳統(tǒng)的優(yōu)化技術(shù)難以解決。為了克服這一問(wèn)題，建立了兩個(gè)階段的規(guī)劃模型，即規(guī)劃模型和運(yùn)行模型。兩個(gè)階段分別由決策變量集D1和D2控制，集合D1由DG、SOP與ESS安裝位置和容量的候選解組成，如圖2所示；同理，集合D2由ESS、SOP、需求響應(yīng)、有載調(diào)壓開(kāi)關(guān)、電容器組、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)多種調(diào)節(jié)手段協(xié)調(diào)優(yōu)化，如圖3所示。利用智能算法和二階錐優(yōu)化的混合求解方法對(duì)第1階段和第2階段進(jìn)行求解。

圖2 規(guī)劃階段1決策變量

圖3規(guī)劃階段2決策變量

在階段1中，采用LDBAS算法生成候選解。將階段1中獲得的每個(gè)候選解傳遞到階段2。階段2屬于一個(gè)多場(chǎng)景聯(lián)合SOP、ESS、需求響應(yīng)、有載調(diào)壓開(kāi)關(guān)、電容器組、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)多種調(diào)節(jié)手段的運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題，對(duì)于每個(gè)候選方案，調(diào)用YALMIP中的CPLEX求解器解決階段2的MINLP問(wèn)題。在滿(mǎn)足式(35)—式(49)的約束條件下，求出每個(gè)場(chǎng)景運(yùn)行優(yōu)化的決策變量，并反饋到階段1。重復(fù)上述過(guò)程，直到LDBAS求解算法收斂。圖4給出了考慮越限風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)配電網(wǎng)中DG、SOP與ESS的兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃模型。

天牛須搜索算法(BAS)是在2017年首次提出的一種基于天牛覓食原理的新智能算法，屬于單體搜索算法，具有原理簡(jiǎn)單、計(jì)算速度快的優(yōu)勢(shì)。為了避免過(guò)早收斂，標(biāo)準(zhǔn)BAS算法中引入了Lévy飛行策略；為了增加局部搜索能力，引入了混沌擾動(dòng)機(jī)制；為了解決模型中多目標(biāo)問(wèn)題，引入了灰靶決策技術(shù)。基于混沌擾動(dòng)機(jī)制和Lévy飛行策略的天牛須搜索算法具有較強(qiáng)的計(jì)算效率和準(zhǔn)確度?；诨野袥Q策技術(shù)的LDBAS算法詳細(xì)理論內(nèi)容和二階錐轉(zhuǎn)換方式分別參考文獻(xiàn)[31-32]和文獻(xiàn)[33]，不再贅述。

4 仿真驗(yàn)證與分析

4.1 算例基礎(chǔ)參數(shù)設(shè)置

為驗(yàn)證上述提出的兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃模型的可行性和有效性，在IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)上進(jìn)行仿真驗(yàn)證。圖5給出了IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)簡(jiǎn)化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，電壓等級(jí)為12.66 kV，斷開(kāi)的聯(lián)絡(luò)支路包括8-21、12-22、9-15、18-33、25-29。

圖5 IEEE 33節(jié)點(diǎn)簡(jiǎn)化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

4.2 仿真結(jié)果

為了驗(yàn)證可再生分布式能源、智能軟開(kāi)關(guān)與儲(chǔ)能的兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃模型的有效性，設(shè)定了6種案例進(jìn)行仿真。

案例1：僅對(duì)DG進(jìn)行規(guī)劃，SOP不參與規(guī)劃。

表1 DG與ESS相關(guān)參數(shù)

表2 SOP相關(guān)參數(shù)

表3 電價(jià)參數(shù)

備注：峰時(shí)段為10：00—12：00和07:00—20:00；平時(shí)段為06：00—09：00和13：00—16：00；谷時(shí)段為01：00—05：00。

表4 風(fēng)光場(chǎng)景功率-概率分布

案例2：DG與SOP同時(shí)規(guī)劃，階段2模型中除SOP參與運(yùn)行調(diào)節(jié)之外，不考慮其他調(diào)節(jié)手段。

案例3：DG與SOP同時(shí)規(guī)劃，階段2模型中不考慮網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)之外，其他主動(dòng)調(diào)節(jié)手段參與運(yùn)行優(yōu)化。

案例4：DG與SOP同時(shí)規(guī)劃，考慮多種主動(dòng)調(diào)節(jié)手段和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)。

案例5：DG、SOP與ESS同時(shí)規(guī)劃，考慮多種主動(dòng)調(diào)節(jié)手段、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)。

以上案例均考慮了越限風(fēng)險(xiǎn)。案例5分兩種情況，情況1：SOP與ESS聯(lián)合一體配置；情況2：SOP與ESS分開(kāi)配置。

案例6：DG、SOP與ESS同時(shí)規(guī)劃，考慮多種主動(dòng)調(diào)節(jié)手段和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)，未考慮越限風(fēng)險(xiǎn)。

表5和表6分別給出了7種規(guī)劃方案的接入容量和規(guī)劃成本。從表6可以看出，相對(duì)案例1僅規(guī)劃了可再生分布式電源，案例2的綜合成本減少了80.5024萬(wàn)元。這是因?yàn)镾OP具有實(shí)時(shí)的傳輸功率功能，降低了網(wǎng)絡(luò)損耗，同時(shí)SOP促進(jìn)DG消納，降低了向上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電成本。相對(duì)案例1，案例3的綜合規(guī)劃成本減少了113.8475萬(wàn)元，在案例2的基礎(chǔ)上進(jìn)一步降低了規(guī)劃成本，這是因?yàn)橐?guī)劃模型中的運(yùn)行階段引入了有載調(diào)壓變壓器、電容器組和需求響應(yīng)主動(dòng)調(diào)節(jié)手段。相對(duì)案例1，案例4—6規(guī)劃的綜合經(jīng)濟(jì)成本分別減少了133.1313、138.2778、146.1760和149.9602萬(wàn)元，其中，案例5和案例6的規(guī)劃經(jīng)濟(jì)成本分別降低了11.13%、11.76%和12.07%。因此，DG、SOP和ESS同時(shí)規(guī)劃更經(jīng)濟(jì)。案例1—6的運(yùn)行成本分別為776.0592、847.5352、942.924、739.1876、647.2345、594.7966和622.1556萬(wàn)元。

從階段2的可變成本角度分析，相對(duì)案例1，案例2和案例3的運(yùn)行成本增加了71.476和166.8648萬(wàn)元，這是因?yàn)镾OP安裝容量的增加使得DG的安裝容量減小，向上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電成本增加。相對(duì)于案例1，案例4、5、6的運(yùn)行成本分別減少了36.8716、128.8247、181.263和153.9036萬(wàn)元。案例4由于聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)與其他主動(dòng)調(diào)節(jié)手段的聯(lián)合使得DG和SOP安裝容量增加，減少向上級(jí)購(gòu)電成本的同時(shí)進(jìn)一步降低了網(wǎng)絡(luò)損耗。案例5中ESS的加入促進(jìn)了運(yùn)行成本的降低。因此，DG、SOP與ESS聯(lián)合規(guī)劃在未來(lái)具有實(shí)用前景。

表5 規(guī)劃位置和容量

表6 規(guī)劃方案與結(jié)果分析

在優(yōu)化配置的運(yùn)行階段模型中進(jìn)行24 h調(diào)度優(yōu)化。不同配置方案下節(jié)點(diǎn)電壓結(jié)果如圖6所示。在09：00、10：00、11：00時(shí)的負(fù)載較大，整個(gè)系統(tǒng)中方案1的最低節(jié)點(diǎn)電壓和最高節(jié)點(diǎn)電壓分別為1.0493 p.u和0.9501 p.u。由于SOP具有無(wú)功功率調(diào)節(jié)能力，方案2的配電系統(tǒng)運(yùn)行節(jié)點(diǎn)電壓偏差減小。方案3含多種主動(dòng)調(diào)節(jié)手段，規(guī)劃結(jié)果顯示電壓偏差量進(jìn)一步減小。方案4、方案5(1)和方案6的規(guī)劃結(jié)果均在允許的電壓范圍0.95～1.05 p.u.之內(nèi)。由于方案6未考慮越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，系統(tǒng)整體電壓分布偏低，最小節(jié)點(diǎn)電壓為0.9472 p.u.。

圖6 各案例的電壓分布

4.3 運(yùn)行階段各調(diào)節(jié)手段的影響

圖7—圖9分別給出了案例2、案例3、和案例4在運(yùn)行階段SOP的優(yōu)化結(jié)果。從圖7和圖8可以看出，在06：00—10：00和12：00—16：00時(shí)段，SOP將容量從節(jié)點(diǎn)25輸送到節(jié)點(diǎn)29，而SOP在節(jié)點(diǎn)18和節(jié)點(diǎn)33兩端的容量獨(dú)立使用或相互傳輸以滿(mǎn)足其各饋線(xiàn)負(fù)荷需求。從圖9中SOP的傳輸容量分布觀察得到，在06：00—10：00和12：00—16：00時(shí)段，節(jié)點(diǎn)21、節(jié)點(diǎn)22和節(jié)點(diǎn)18輸送到節(jié)點(diǎn)8、節(jié)點(diǎn)12和節(jié)點(diǎn)33。這是因?yàn)橄到y(tǒng)主饋線(xiàn)上的負(fù)荷占比較高，尤其在峰負(fù)荷時(shí)段更為顯著。同時(shí)，在此時(shí)段通過(guò)需求響應(yīng)轉(zhuǎn)移負(fù)荷，以滿(mǎn)足電力需求。

圖7 案例2的SOP分布

圖8 案例3的SOP分布

圖9 案例4的SOP分布

圖10顯示了電容器組在滿(mǎn)足切換限值的約束下最優(yōu)切換次數(shù)。進(jìn)一步，圖11給出了案例5和案例6儲(chǔ)能優(yōu)化的結(jié)果，在高峰時(shí)段儲(chǔ)能裝置放電以滿(mǎn)足高負(fù)荷需求量。案例5(1)中在節(jié)點(diǎn)12和22之間的SOP上接入ESS規(guī)劃容量較大，低峰負(fù)荷時(shí)段使得SOP兩端容量同時(shí)傳輸?shù)紼SS中進(jìn)行充電如圖12所示?？傊?，通過(guò)運(yùn)行階段SOP、ESS、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、需求響應(yīng)、有載變壓器調(diào)節(jié)和電容器組多種調(diào)節(jié)手段能夠?qū)崿F(xiàn)配電網(wǎng)規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)性。

圖10 案例3、4的需求響應(yīng)和電容器組優(yōu)化結(jié)果

圖11 案例5(1)和案例6的ESS優(yōu)化結(jié)果

圖12 案例5(1)的SOP有功功率分布

4.4 越限風(fēng)險(xiǎn)對(duì)規(guī)劃的影響

圖13給出了各案例的規(guī)劃總成本與越限風(fēng)險(xiǎn)。案例5(1)和案例6的越限風(fēng)險(xiǎn)值分別為0.0293 p.u.和0.0352 p.u.。相對(duì)案例6，案例5(1)的風(fēng)險(xiǎn)值降低了20.14%，但是規(guī)劃總成本增加了1.06%，以犧牲1.06%的經(jīng)濟(jì)成本保證了規(guī)劃的安全性，因此，設(shè)計(jì)規(guī)劃方案時(shí)有必要引入安全指標(biāo)。

圖13 各案例的規(guī)劃總成本與越限風(fēng)險(xiǎn)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證基于CVaR的越限風(fēng)險(xiǎn)對(duì)提出規(guī)劃方案的影響，圖14給出了不同的置信水平下案例5(1)的規(guī)劃結(jié)果。系統(tǒng)越限風(fēng)險(xiǎn)值與置信度成負(fù)相關(guān)，隨著置信水平升高，越限風(fēng)險(xiǎn)值從0.0355p.u.降底到0.0260 p.u.，而規(guī)劃綜合成本從1062.6433萬(wàn)元增加到1136.9088萬(wàn)元。因此，規(guī)劃方案的系統(tǒng)運(yùn)行安全性隨著置信水平升高更加保守，但降低了相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)性。

圖14 不同置信水平下規(guī)劃總成本與越限風(fēng)險(xiǎn)

表7給出了置信水平為0.95時(shí)24 h的越限風(fēng)險(xiǎn)值?？梢钥闯?，對(duì)于可再生分布式能源高滲透率下引起的系統(tǒng)強(qiáng)不確定性，本文提出的考慮越限風(fēng)險(xiǎn)的協(xié)調(diào)規(guī)劃模型將具有較高的綜合價(jià)值。

表7 越限風(fēng)險(xiǎn)時(shí)序分布

4.5 混合算法的迭代性能

以方案5(1)為例對(duì)混合算法優(yōu)化的收斂性能進(jìn)行測(cè)試，并與LDBAS算法進(jìn)行比較。初始種群為50，最大迭代次數(shù)為200。圖15給出了兩種求解算法的收斂結(jié)果。

圖15 案例5不同算法的迭代過(guò)程

從圖15可以看出混合算法和LDBAS算法精度近乎相等。與LDBAS算法相比，混合算法的計(jì)算效率更優(yōu)，迭代52次達(dá)到最優(yōu)值，計(jì)算時(shí)間為647.7397 s。

圖16給出了內(nèi)嵌運(yùn)行規(guī)劃模型前5種案例的計(jì)算結(jié)果，設(shè)置誤差為10-4?？梢钥闯鲭S著決策變量的增多，規(guī)劃模型的計(jì)算時(shí)長(zhǎng)急增。其中，案例5(1)的規(guī)劃綜合成本和計(jì)算時(shí)間分別為1139.6191萬(wàn)元、3968.4605 s，相較混合算法其分別增加了37.0369萬(wàn)元、3320.7208 s。需要特別強(qiáng)調(diào)的是，案例5的計(jì)算結(jié)果誤差為10-1，這是因?yàn)樵`差情況下方案5中考慮的要素較多，從而計(jì)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)并未得到最優(yōu)解。因此，提出的二階段規(guī)劃模型采用混合算法進(jìn)行求解更適合。

圖16 案例5不同算法的迭代過(guò)程

5 結(jié)論

本文考慮越限風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建了主動(dòng)配電網(wǎng)DG、SOP與ESS兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃模型，并采智能算法和二階錐優(yōu)化的混合方法進(jìn)行求解。在修改的IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)上進(jìn)行仿真驗(yàn)證，比較不同方案的仿真結(jié)果并分析，可以得到如下結(jié)論。

1) 考慮越限風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)配電網(wǎng)DG、SOP與ESS兩階段協(xié)調(diào)規(guī)劃模型，有效地發(fā)揮靈活資源在配電網(wǎng)中的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，DG、SOP與ESS的有功和無(wú)功調(diào)節(jié)可以促進(jìn)DG的消納，降低規(guī)劃的綜合成本。同時(shí)在保證系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上提高了配電網(wǎng)的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。

2) 階段2運(yùn)行的優(yōu)化目標(biāo)考慮了電壓越限和支路功率越限安全指標(biāo)，將電壓控制在允許的范圍基礎(chǔ)上改善了電壓的平穩(wěn)性，提高配電網(wǎng)的安全性。

3) 需求響應(yīng)、SOP、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、有載調(diào)壓變壓器、電容器組主動(dòng)調(diào)節(jié)手段可以提高配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益，提升配電網(wǎng)的靈活性、環(huán)保性及運(yùn)行效率。

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Two-stage coordinated planning of DG, SOP and ESS in an active distribution network considering violation risk

WANG Jie1, WANG Weiqing1, WANG Haiyun1, WANG Shuaifei2, DU Jinjin3

(1. Engineering Research Center of Education Ministry for Renewable Energy Power Generation and Grid-connected Control, Xinjiang University, Urumqi 830047, China; 2. Huizhou Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Company, Huizhou 516001, China; 3. Urumqi Power Supply Company, State Grid Xinjiang Electric Power Co., Ltd., Urumqi 830011, China)

Optimizing the location and capacity of various flexible resources is an important technical route to achieving the goals in the construction of dual carbon and new power distribution system. Therefore, considering the economy and safety of planning operation, a two-stage coordinated planning method for renewable distributed power supply (DG), soft open point (SOP) and energy storage (ESS) of an active distribution network DG is proposed considering violation risk. In stage 1, the location and capacity of DG, SOP and ESS are optimized with the objective of minimizing comprehensive cost and violation risk. Stage 2 is multi-objective operation optimization combining SOP, network reconstruction, on-load tap changers, capacitor banks, demand response and energy storage. The hybrid method of the LDBAS algorithm based on grey target decision technology and second-order cone optimization is used to analyze the planning model. The proposed two-stage model is simulated in the IEEE-33 bus system, and the result proves that the coordinated planning model can effectively improve system operational efficiency, enhance flexibility and reduce operational safety risks and economic costs.

active distribution network (AND); violation risk; soft open point; coordinated planning; renewable distributed energy; operation optimization

10.19783/j.cnki.pspc.220340

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(52067020)；新疆自治區(qū)教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目資助(XJEDU2019I009)

This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 52067020).

2022-03-15；

2022-07-13

王 杰(1990—)，女，博士研究生，研究方向?yàn)榕潆娋W(wǎng)優(yōu)化、規(guī)劃；E-mail: bjewang@163.com

王維慶(1959—)，男，通信作者，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榭稍偕茉床⒕W(wǎng)、主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃、電力電子技術(shù)。E-mail: wangwq666@gmail.com

(編輯 周金梅)