考慮5G基站和數(shù)據(jù)中心接入的變電站多目標優(yōu)化方法

張輝, 程嘯,凌孺, 張思璐,劉念,韓建沛

(1.國網(wǎng)安徽省電力有限公司經(jīng)濟技術(shù)研究院, 合肥市 230000;2.華北電力大學電氣與電子工程學院,北京市 102206)

0 引 言

隨著5G技術(shù)、數(shù)據(jù)中心的發(fā)展,5G基站的建設(shè)數(shù)量和建設(shè)密度逐漸增加,基站能耗相應增大[1],未來新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施大量接入,將給電力系統(tǒng)帶來巨大挑戰(zhàn)與機遇[2]。一方面,由于新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施負荷功率高,分布密集,其大規(guī)模接入會增加電網(wǎng)運行尖峰負荷[3],因此需要協(xié)調(diào)新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與光伏、儲能、充電樁等電網(wǎng)資源,減小尖峰負荷給電網(wǎng)運行帶來的影響。另一方面,新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施接入可以豐富和增加電網(wǎng)可調(diào)手段[4]。通過新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與光伏儲能充電樁等電網(wǎng)資源的協(xié)調(diào)互動,可以為電網(wǎng)運行提供更多可調(diào)資源和手段,利用新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施用電靈活性及配備資源,平滑電網(wǎng)負荷波動,參與配用電側(cè)的需求側(cè)響應和管理[5]。

在新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的研究中,5G技術(shù)的快速發(fā)展和應用引發(fā)了國內(nèi)外專家學者對無線通信網(wǎng)絡(luò)能耗的關(guān)注。5G技術(shù)提供高速率、大容量、低延時通信服務的同時,其耗電量也相應增加[6]。5G基站配置大規(guī)模天線技術(shù)[7],提升收發(fā)通道數(shù)和帶寬,其額定滿載功耗約為4 kW,相當于4G基站的3倍[8];對于集成多個頻段的高頻5G基站,單基站功耗仍可能達到10 kW,甚至更高[9-10]。此外,5G基站屬于高頻基站,信號平均覆蓋范圍遠小于4G基站,為了保證5G信號的正常覆蓋,5G基站的建設(shè)數(shù)量和密度隨之上升[11]。在未來5G基站大規(guī)模部署的情況下用電成本將是網(wǎng)絡(luò)運營商亟需面對的現(xiàn)實問題。為了保證供電可靠性和通信服務質(zhì)量,5G基站在建設(shè)時均配備了儲能設(shè)備,閑置儲能資源可以作為靈活性資源參與電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度。配電網(wǎng)運營商根據(jù)負荷需求調(diào)整基站電價或發(fā)放需求響應補貼,引導儲能資源進行需求響應,從而有效降低5G基站用電成本。目前已有研究在考慮電網(wǎng)支撐作用的基站能量優(yōu)化、基站儲能可調(diào)度容量評估、通信網(wǎng)參與電網(wǎng)調(diào)峰、調(diào)頻等輔助服務等方面進行了嘗試,文獻[12]考慮基站間的能量共享,提出了最小化購電成本的基站能量優(yōu)化方法;文獻[13]評估了5G基站備用儲能系統(tǒng)在配電網(wǎng)中的可調(diào)度容量,并分析了其在配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度中的應用;文獻[14]考慮了通信網(wǎng)向配電網(wǎng)提供輔助服務的應用場景,提出了基站的啟停及能量管理策略。

針對數(shù)據(jù)中心,考慮數(shù)據(jù)中心與電網(wǎng)資源的協(xié)同優(yōu)化,降低數(shù)據(jù)中心的運營成本與配電網(wǎng)運行成本已成為國內(nèi)外研究的熱點。文獻[15]提出在空間范圍內(nèi),將數(shù)據(jù)中心負荷分散遷移至光伏、太陽能等可再生能源附近,在提高可再生能源利用率的同時,也降低了數(shù)據(jù)中心的用電成本。除了通過空間位置的負荷遷移提升數(shù)據(jù)中心的運行經(jīng)濟性,在時間尺度上可以以數(shù)據(jù)中心部分負荷可轉(zhuǎn)移的特點,利用數(shù)據(jù)中心儲能設(shè)備和其可遷移負荷等靈活性資源,提高數(shù)據(jù)中心的能源利用效率[16]。文獻[17]研究了數(shù)據(jù)中心在期望的能源成本與運營風險之間的最優(yōu)權(quán)衡問題,構(gòu)建了數(shù)據(jù)中心參與遠期市場與現(xiàn)貨市場的兩階段隨機規(guī)劃模型。分布式能源出力隨機性與不確定性會對數(shù)據(jù)中心的安全可靠運行造成一定的影響,因此實際運行中需要配置相關(guān)儲能元件。文獻[18]利用數(shù)據(jù)中心電池存儲和熱能存儲系統(tǒng)參與需求響應,提出了降低數(shù)據(jù)中心用電成本的儲能配置框架。文獻[19]基于對數(shù)據(jù)中心用電需求的分析,提出一種利用電價引導的數(shù)據(jù)中心光伏和儲能設(shè)備協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型。文獻[20]基于延遲容忍型工作負荷的可調(diào)度特性,提出數(shù)據(jù)中心面向用戶側(cè)的可再生能源補貼機制,建立數(shù)據(jù)中心日前最優(yōu)的運行調(diào)度模型,提升數(shù)據(jù)中心對可再生能源發(fā)電的消納能力。

總體上來說,目前針對配電網(wǎng)資源與新基建的協(xié)同優(yōu)化的研究正處于起步階段,考慮配電網(wǎng)資源與5G基站、數(shù)據(jù)中心等新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的多主體互動能量優(yōu)化方面的研究較少,配電網(wǎng)資源與新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的互動機理、協(xié)同優(yōu)化模式尚不清晰,亟需深入研究。在應用場景方面,現(xiàn)有研究較少考慮5G基站、數(shù)據(jù)中心等新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與光伏、儲能系統(tǒng)、電動汽車充電樁等電網(wǎng)資源間的協(xié)同互動,本文提出了在多站融合場景下5G基站、數(shù)據(jù)中心與光儲充等電力系統(tǒng)資源協(xié)同的調(diào)度運行策略;在研究思路方面,現(xiàn)有的5G基站、數(shù)據(jù)中心等新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施資源優(yōu)化調(diào)度較少兼顧多個決策目標,本文構(gòu)建了考慮電網(wǎng)運行經(jīng)濟性和電網(wǎng)運行穩(wěn)定性的多目標優(yōu)化模型,并采用基于ε-約束的優(yōu)化求解方法對模型求解,并使用模糊隸屬度法評估滿意度,得到最優(yōu)折中解。最后,通過算例仿真,驗證了所提多目標優(yōu)化方法的有效性。

1 多主體協(xié)同優(yōu)化框架

多主體協(xié)同優(yōu)化運行框架利用變電站閑置電力配置、閑余空間資源和通信資源,配套建設(shè)5G基站、數(shù)據(jù)中心站等新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,優(yōu)化資源配置,提高資源利用率,進行負荷就地消納,實現(xiàn)多站一體化協(xié)同運營。5G基站一般配備儲能系統(tǒng)作為后備電源來滿足5G基站的不間斷供電需求,其在配電網(wǎng)正常運行時處于閑置狀態(tài),因此,考慮利用5G基站閑置儲能資源參與電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度,在保證5G基站供電可靠性的前提下,備用儲能作為靈活性資源參與電力調(diào)度,根據(jù)分時電價實施充放電策略,對配電網(wǎng)負荷削峰填谷,同時可以降低5G基站運行電費。

對于多站融合場景,由于各類資源配置相對集中,且集中式優(yōu)化具有更高的信息安全性,一般采用集中式協(xié)同優(yōu)化調(diào)度框架來輔助變電站進行資源調(diào)度決策,多主體協(xié)同優(yōu)化運行框架如圖1所示。

圖1 多主體協(xié)同優(yōu)化運行框架

在多主體協(xié)同優(yōu)化框架中,變電站主要為用戶穩(wěn)定提供電能;5G基站能耗與其接入通信負載有關(guān),同時其自帶的備用儲能可以作為靈活性資源,參與電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度;電動汽車充電站兼有負荷消耗和儲能特性;數(shù)據(jù)中心能耗與到達數(shù)據(jù)任務量有關(guān),其中部分數(shù)據(jù)具有可延時特性,可以利用可遷移負載參與電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度;光伏作為新能源接入電網(wǎng),可以減少變電站與上級電網(wǎng)交換功率;儲能電站作為備用電源,在電網(wǎng)供電異?；蜇摵刹▌虞^大時,為用戶提供電能,同時,配電網(wǎng)運營商可以利用分時電價引導儲能設(shè)備進行需求響應,參與電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度,減小電力系統(tǒng)負荷峰值,提升電力系統(tǒng)運行經(jīng)濟性和安全性。

2 模型構(gòu)建

2.1 5G基站模型

2.1.1 5G基站能耗模型

5G基站的基礎(chǔ)設(shè)施主要包括供電設(shè)施(備用儲能)和通信設(shè)施[21]。其中,通信設(shè)備能耗分為靜態(tài)能耗和動態(tài)能耗:靜態(tài)能耗主要為基帶單元提供能量,其大小不隨接入移動負載的數(shù)量而改變;動態(tài)能耗是可調(diào)的,其大小與5G基站接入的移動用戶的通信流量有關(guān),數(shù)值上呈線性關(guān)系[22]。因此,5G基站能耗表達式如下:

Pbs=Ps,t+βPd,t

(1)

式中:Pbs為5G基站能耗;Ps,t和Pd,t分別表示基站在t時刻的靜態(tài)功耗和動態(tài)功耗;β表示基站的能量效率系數(shù)。

2.1.2 5G基站備用儲能模型

5G基站通常會配置儲能作為備用電源來保證基站運行的可靠性,該備用儲能可作為可調(diào)度資源參與電力系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化,其儲能模型如下:

5G基站儲能荷電狀態(tài)(state of charge, SOC)在充放電時滿足以下等式約束:

(2)

根據(jù)5G基站儲能電池特性,5G基站儲能的充放電行為不會同時發(fā)生,滿足約束:

(3)

式(3)保證5G基站儲能的充放電行為不會同時發(fā)生。

為保證安全性和儲能電池壽命,應盡量避免過充過放行為,因此,5G基站儲能充放電功率滿足約束:

(4)

(5)

同時,5G基站儲能荷電狀態(tài)滿足約束:

Sbs,min≤Sbs,t≤Sbs,max

(6)

Sbs,t=1=Sbs,t=N

(7)

式中:Sbs,max和Sbs,min分別為5G基站儲能SOC上下限;N為一個優(yōu)化周期內(nèi)的時段數(shù)。

2.2 數(shù)據(jù)中心模型

2.2.1 數(shù)據(jù)中心能耗模型

IT設(shè)備能耗是數(shù)據(jù)中心能耗的主要組成部分,數(shù)據(jù)中心總能耗與IT設(shè)備能耗的比值,即電能使用效率(power usage effectiveness , PUE),直接反映了數(shù)據(jù)中心的能耗效率,PUE數(shù)值越接近1,表示數(shù)據(jù)中心能耗效率越高[23],目前國內(nèi)數(shù)據(jù)中心電能使用效率大約為1.4～2.0[24]。通過計算IT設(shè)備能耗和PUE值可以得到數(shù)據(jù)中心總能耗,數(shù)據(jù)中心能耗表達式如下:

Pdc=ηPUE×PIT

(8)

式中:Pdc為數(shù)據(jù)中心總能耗;PIT為IT設(shè)備能耗;ηPUE表示數(shù)據(jù)中心電能使用效率。

IT設(shè)備能耗與數(shù)據(jù)中心需要處理的數(shù)據(jù)任務量有關(guān)[25]。在t時刻,到達數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)任務越多,需要運行的IT設(shè)備越多,IT設(shè)備能耗越大。IT設(shè)備能耗模型表達式如下:

Pser,t=Pwnt+Ph(M-nt)

(9)

式中:Pser,t為t時刻IT設(shè)備總能耗;Pw為處于運行工作狀態(tài)時的IT設(shè)備能耗;Ph為處于休眠狀態(tài)的IT設(shè)備能耗;M為IT設(shè)備總數(shù);nt為t時刻處于工作狀態(tài)的IT設(shè)備數(shù)量。

2.2.2 數(shù)據(jù)中心負載遷移模型

數(shù)據(jù)中心負載可以分為需要實時處理和允許延時處理兩類,其中,可延時處理負載具有在時間維度上的遷移能力。數(shù)據(jù)中心利用可遷移負載參與電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度,實現(xiàn)需求響應,其負載遷移模型如下:

數(shù)據(jù)中心的可遷移負載應滿足在全時刻的遷移功率總量平衡,約束如下:

(10)

式中:Pdc,disp,t表示t時刻的數(shù)據(jù)中心遷移負載功率量,當Pdc,disp,t>0時,數(shù)據(jù)中心處理從其他時刻遷移至t時刻的負載;當Pdc,disp,t<0時,數(shù)據(jù)中心在t時刻的負載遷移至其他時刻。

可延時處理的負載功率應滿足約束:

Pdc,disp,t,min≤Pdc,disp,t

(11)

式中:Pdc,disp,t,min表示t時刻可以延時處理的負載功率下限。

考慮數(shù)據(jù)中心設(shè)備數(shù)量限制,應滿足約束:

Pdc,t+Pdc,disp,t≤Pdc,max

(12)

式中:Pdc,t表示數(shù)據(jù)中心在t時刻的負載功率;Pdc,max表示數(shù)據(jù)中心的負載功率上限。

2.3 儲能系統(tǒng)、EV充電站模型

EV充電站具有儲能容量,其模型與電網(wǎng)儲能系統(tǒng)相似,儲能充放電模型如下:

(13)

儲能系統(tǒng)、EV充電站的電池部分容量可以參與電力系統(tǒng)調(diào)峰,考慮電池壽命和充放電安全,儲能電池充放電上下限約束如下:

(14)

(15)

SESS,min≤St≤SESS,max

(16)

SESS,t=1=SESS,t=N

(17)

(18)

3 多目標優(yōu)化

3.1 優(yōu)化目標

隨著電力系統(tǒng)的快速發(fā)展,電力系統(tǒng)對電網(wǎng)的安全性與經(jīng)濟性的要求進一步提高,在此背景下,需求側(cè)響應作為一種資源有效利用方法得到廣泛使用。配電網(wǎng)運營商結(jié)合自身負荷特性,利用分時電價引導其他運營主體利用其自身配備的可調(diào)度資源積極參與需求響應,降低配電網(wǎng)負荷波動。其他運營商在參與電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的過程中,提高靈活性資源利用率,降低用電成本,推動新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。為實現(xiàn)達到新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與電網(wǎng)友好協(xié)同互動,本文構(gòu)建多目標優(yōu)化模型:

1)目標函數(shù)1,電網(wǎng)運行成本F1最小化:

(19)

2)目標函數(shù)2,負荷峰谷差F2最小化:

F2=ε(Pnet,max-Pnet,min)

(20)

式中:ε為負荷峰谷差懲罰系數(shù);Pnet,max為凈負荷最大值;Pnet,min為凈負荷最小值。

負荷峰谷差是評估配電網(wǎng)波動性和穩(wěn)定性的重要指標,同時,為了降低負荷波動,配電網(wǎng)運營商利用分時電價引導其他運營商參與協(xié)同優(yōu)化調(diào)度,可以提高其他運營商運行經(jīng)濟性。因此,在構(gòu)建多目標優(yōu)化模型時,將電網(wǎng)運行成本和負荷峰谷差設(shè)置為目標函數(shù),其中,電網(wǎng)運行成本對應電網(wǎng)運行經(jīng)濟性,負荷峰谷差對應電網(wǎng)運行穩(wěn)定性。

3.2 約束條件

1)功率平衡約束:

變電站電能來源為上級電網(wǎng)購電、光伏發(fā)電及儲能儲存的能量,負荷包括常規(guī)用電負荷、5G基站、數(shù)據(jù)中心、EV充電站負荷與儲能的充電,功率平衡等式約束如下:

(21)

式中:PPV,t為t時刻光伏出力。

2)配電網(wǎng)交換功率約束。

變電站與上級電網(wǎng)最大交換功率應考慮與上級電網(wǎng)連接處變壓器、線路容量限制,約束如下:

Pnet,t≤Pnet,lim

(22)

式中:Pnet,lim為與上級電網(wǎng)最大交換功率。

3)5G基站儲能、EV充電站儲能、電網(wǎng)儲能約束。

為了保證儲能充放電的可靠性,需滿足式(2)—(7)、(13)—(18)約束。

4)數(shù)據(jù)中心負載遷移約束。

數(shù)據(jù)中心可遷移負荷需滿足式(10)—(12)約束。

5)光伏出力約束。

光伏電站發(fā)電量要滿足光伏最大發(fā)電功率約束:

0≤PPV,t≤PPV,max

(23)

式中:PPV,max為光伏電站最大發(fā)電功率。

3.3 求解方法

考慮電網(wǎng)運行成本最小化和負荷峰谷差最小化兩個目標,構(gòu)建多目標優(yōu)化模型:

(24)

在本算例中,i=2,具體表達式如下:

(25)

對于多目標優(yōu)化問題,其常見求解方法包含加權(quán)求和法、ε-約束法等。由于加權(quán)求和法的權(quán)重選取存在較強的主觀性,本文采用ε-約束法對所提多目標優(yōu)化模型進行求解,得到Pareto解集,并使用模糊隸屬度評估滿意度,得到最優(yōu)折中解[26]。

在Pareto最優(yōu)解集中,需要找到最符合實際的最優(yōu)解,本文通過考慮每個目標的滿意度,確定符合每個目標預期的最優(yōu)折衷解。首先,采用定義模糊隸屬度函數(shù),分別計算每個Pareto解中各個目標函數(shù)的滿意度;然后計算每個Pareto解的標準化滿意度,通過比較最終確定最優(yōu)折中解。定義模糊隸屬度函數(shù)為:

(26)

式中:μi代表每個Pareto解中目標函數(shù)i的滿意度;當μi越大,則表示該目標函數(shù)結(jié)果越滿意;Fimax、Fimin分別為目標函數(shù)i的上限和下限。

根據(jù)式(26)求解Pareto最優(yōu)解集中的每個解的標準化滿意度值,其中滿意度值最大的解即為最優(yōu)折衷解:

(27)

式中:μ為標準化后的滿意度值;m為目標函數(shù)個數(shù)。

4 算例分析

4.1 算例設(shè)置

為了驗證多資源協(xié)同優(yōu)化的有效性,采用某融合型變電站負荷曲線作為算例數(shù)據(jù),典型日負荷曲線如圖2所示,分時電價曲線如圖3所示。常規(guī)峰值負荷為1.7 MW;EV儲能容量為200 kW·h,充放電功率限制為40 kW,5G基站備用儲能容量為300 kW·h,充放電功率限制為100 kW,初始時刻SOC為0.4,充放電效率均為0.95;數(shù)據(jù)中心可用服務器數(shù)量為500臺。算例分析時間間隔為1 h,任意時刻到達5G基站的實時通信流量和到達數(shù)據(jù)中心的任務量已知,利用上文中構(gòu)建的5G基站和數(shù)據(jù)中心能耗模型計算出5G基站和數(shù)據(jù)中心負荷,運用分時電價對5G基站備用儲能功率、數(shù)據(jù)中心可遷移負載和EV充放電功率進行優(yōu)化調(diào)度。

圖2 某融合型變電站日負荷曲線

圖3 分時電價曲線

4.2 優(yōu)化結(jié)果

運用ε-約束法對多目標函數(shù)進行求解,得到Pareto前沿解集如圖4所示。

圖4 Pareto最優(yōu)解集分布

對于圖4所示的Pareto解集,通過計算標準化滿意度μ=1/2(μ1+μ2)來表征決策者對該解的滿意程度。遍歷整個Pareto解集,標準化滿意度最大的解即為最優(yōu)折衷解。其標準化滿意度計算結(jié)果如圖5所示。

圖5 滿意度分布

Np為Pareto最優(yōu)解集數(shù)?？梢钥闯?當Np=4時滿意度值最大,此時對應的各主體的優(yōu)化調(diào)度策略如圖6所示。

圖6 優(yōu)化調(diào)度策略

5G基站備用儲能和EV儲能的荷電狀態(tài)變化如圖7所示,圖中虛線分別表示儲能SOC上下限。

圖7 儲能荷電狀態(tài)

由圖6和圖7可知,5G基站、EV充電樁儲能系統(tǒng)充放電策略如下:在運行負荷低或光伏資源充足時向電網(wǎng)購電,此時分時電價較低,在運行負荷高的時候儲能系統(tǒng)放電,減少5G基站、EV充電樁向電網(wǎng)購電功率,降低運行成本;數(shù)據(jù)中心降遷移的數(shù)據(jù)由電價較高的時刻遷移至電價較低的時刻處理,可以降低數(shù)據(jù)中心運行成本。值得注意的是,在時段12至時段13,5G基站備用儲能在電價較高的時段向電網(wǎng)充電,這表明調(diào)度策略兼顧了電網(wǎng)經(jīng)濟性與穩(wěn)定性兩方面指標。最優(yōu)的調(diào)度運行方案在保證電網(wǎng)運行收益較高的同時減小負荷峰谷差,并引導變電站內(nèi)的可調(diào)度資源改變用電曲線從而降低自身用電成本,其結(jié)果并不是某一方收益的絕對最大值,而是綜合考慮各方利益的最優(yōu)折衷解,因此有可能出現(xiàn)當電價較高而區(qū)域凈負荷較小時儲能進行充電的情況。

圖8為多目標協(xié)同優(yōu)化前后負荷曲線,由圖8可知,在5G基站、數(shù)據(jù)中心和EV充電樁的可調(diào)度資源均不參與協(xié)同優(yōu)化調(diào)度,僅視作常規(guī)負荷的場景下,電網(wǎng)負荷波動較大。本文所采用的多目標優(yōu)化方法可以促進5G基站、數(shù)據(jù)中心和EV充電樁與電網(wǎng)的積極互動,電網(wǎng)負荷尖峰減小,可以有效對電網(wǎng)負荷進行削峰填谷,平滑電力負荷。

圖8 多目標協(xié)同優(yōu)化前后負荷曲線對比

為了充分說明本文所提方法的有效性,各種資源參與多目標協(xié)同優(yōu)化前后的電網(wǎng)凈負荷峰谷差效果對比的具體數(shù)值如表1所示。

表1 削峰填谷效果對比

基于優(yōu)化調(diào)度策略,計算不同運行商的運行成本,一天中5G基站、數(shù)據(jù)中心、EV充電樁運營商參與多目標協(xié)同優(yōu)化前后運行成本對比如表2所示。

表2 多目標協(xié)同優(yōu)化經(jīng)濟性對比

表2表明,新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施配備資源參與電力系統(tǒng)優(yōu)化,可以減少其購電成本,5G基站運行成本下降5.19%,數(shù)據(jù)中心運行成本下降4.37%,EV充電站運行成本下降3.40%,電網(wǎng)通過讓利鼓勵其他運營商參與協(xié)同優(yōu)化,減小尖峰負荷,提高電力系統(tǒng)運行穩(wěn)定性和安全性,實現(xiàn)多利益主體共贏。

4.3 敏感性分析

在本文中采用標準化滿意度最大值所對應的Pareto解為最優(yōu)解,兼顧配電系統(tǒng)經(jīng)濟性與穩(wěn)定性。經(jīng)濟性和穩(wěn)定性在優(yōu)化目標中的權(quán)重大小與相應優(yōu)化結(jié)果如表3所示,若以減小配電網(wǎng)運行成本,提高配電系統(tǒng)經(jīng)濟性為主要目標,即提高滿意度指標中μ1的權(quán)重,則應選擇Np=16時對應的調(diào)度策略,此時配電網(wǎng)運行成本最小,但負荷峰谷差增大;若以減小配電網(wǎng)峰谷差,提高配電系統(tǒng)穩(wěn)定性為主要目標,即提高滿意度指標中μ2的權(quán)重,則應選取N=1時的調(diào)度策略,此時負荷峰谷差最小,但電網(wǎng)運行成本增加。

因此,本文選取標準化滿意度最大值作為最優(yōu)折中解,在合理范圍內(nèi)兼顧配電系統(tǒng)經(jīng)濟性和穩(wěn)定性。

5 結(jié) 論

本文針對5G基站、數(shù)據(jù)中心的大規(guī)模接入,構(gòu)建考慮電網(wǎng)運行經(jīng)濟性和穩(wěn)定性的多目標優(yōu)化模型,并提出了基于ε-約束的多目標模型求解方法。主要結(jié)論如下:

1)5G基站、數(shù)據(jù)中心具有可觀的參與需求響應的潛力,其自身配置的可調(diào)度資源可以積極響應分時電價,參與電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度,降低新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施運行成本,在本算例中,5G基站運行成本降低5.19%,數(shù)據(jù)中心運行成本下降4.37%;

2)電網(wǎng)運營商通過適當讓利與新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施友好互動,有效削峰填谷,增加電力系統(tǒng)運行穩(wěn)定性,在本文算例中,電網(wǎng)負荷峰谷差由1 231.7 kW下降至1 017.3 kW。

通過上述模型和求解方法,可以有效降低新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的運行成本,同時,減小電力負荷波動,兼顧配電系統(tǒng)經(jīng)濟性和穩(wěn)定性,實現(xiàn)多利益主體共贏。