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计及主动配电网转供能力的可再生电源双层优化

文章来源:稳压电源公司,时间:2017-09-01 15:57    点击量:

    上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室、国网浙江省电力公司经济技术研究院的研究人员刘佳、徐谦、程浩忠、兰洲、田园,在2017年第9期《电工技术学报》上撰文,在主动管理(AM)模式下,提出了一种考虑主动配电网转供能力的可再生电源(RES)优化配置模型.

计及主动配电网转供能力的可再生电源双层优化
    以年综合费最小为上层目标,每个场景的配电网运行费最小为下层目标,该模型计及了系统故障负荷的转供和包括RES出力切除、RES功率因数调整、有载调压变压器分接头调节和需求侧管理在内的4种AM措施.考虑RES出力随机性及负荷波动性,利用准蒙特卡罗模拟和奇异值分解生成风、光荷相关性样本矩阵并采用模糊C-means聚类对场景进行缩减.

    应用动态小生境差分进化与原对偶内点算法相联合的策略对模型加以求解.通过算例对比是否考虑AM措施和转供能力下的三种情境仿真结果验证了模型和方法的有效.

    近年来,作为发、输电系统和终端用户间的重要环节,配电网层面正大量接入以风电和光伏为代表的可再生电源(Renewable Energy Sources,RES),经历了从无源电网到有源电网的转变.由于双向潮流的出现,大大增加了配电网的不确定性和复杂性,给系统优化规划及运行带来了巨大的挑战[1].

    为了充分发挥RES在降低网损、改善线路潮流等方面的积极作用,需对其进行优化规划.在传统的被动管理模式下,RES 接入配电网后遵循"安装即忘记"的原则,这样不仅无法充分发挥RES的优势,而且在一定程度上限制了RES的接入.

    随着配电自动化和配电管理技术在中压配电网中的广泛应用,馈线所带负荷信息可通过馈线终端装置快速获得[2],远程开关控制也将变得更加迅速[3],使得配电网具有了可随外部环境的变化实现负荷转供和故障恢复的能力[4,5]及主动性特征[6].

    主动配电网(ActiveDistribution Network,ADN)成为了配电网发展的一种新模式.一方面可对接入配电网的RES 和其他设备进行主动管理(ActiveManagement,AM); 另一方面可提高系统应对N-1故障能力和实现负荷有效转移.ADN的出现对RES规划问题提出了新的要求.

    为提高ADN中的RES 渗透容量,充分发挥ADN的资产效率,文献[611]对AM模式下的RES规划进行了相关研究.文献[6]构造了一种计及可靠性成本、网络损耗、购电费、网架投资成本在内的总费用最小的RES和ADN协调优化规划模型.

    文献[7]提出了一种通过识别ADN中薄弱节点的RES优先优化配置模型.文献[8]考虑时变负荷和能源单价浮动,建立了计及RES接入后优化运行问题的长期RES动态规划模型.

    文献[9]以RES 渗透容量最大为目标建立优化模型,并利用多时段的最优潮流算法对其加以求解.文献[10]提出了一种AM模式下的分布式风电源双层选址定容规划模型,并将所得RES优化规划方案与传统机会约束规划模型所得RES配置方法进行对比.

    文献[11]建立了一种间歇式分布式电源在ADN当中的机会约束优化规划模型,并给出了结合蒙特卡罗模拟、遗传算法和前推回代法的求解方法.

    上述文献是从不同角度出发,建立了N安全下的RES选址定容规划模型并采用优化算法加以求解.但由于配电网中某个元件(如主变压器、馈线等)故障也属于不确定性范畴,而现有模型仅包含了负荷波动、间歇性RES出力等正常工况下的不确定因素,不确定性的内涵亟待完善.

    现有模型均未能充分计及ADN具有比传统配电网更灵活的N-1后转供能力,所得RES规划方案也未必满足相关要求.

    上述研究也未能对RES接入后的系统N-1转供安全性给出定量评估.因此,有必要在RES优化配置阶段就考虑ADN故障后转供能力.为弥补现有RES规划方法的不足,本文建立了计及AM措施和ADN转供能力的RES双层优化配置模型.

    利用模糊C-means聚类法对采用准蒙特卡罗模拟 (Quasi Monte Carlo Simulation,QMCS)和奇异值分解 ( Singular Value Decomposition,SVD)生成的风、光荷相关性样本矩阵进行场景约简.

    采用动态小生境差分进化算法 (DynamicNiche Differential Evolution Algorithm,DNDEA)联合原对偶内点算法(Primal-Dual Interior Point Method,PDIPM)的混合方法求解规划模型.最后,算例仿真结果表明文中模型所得RES优化配置方案提高了系统应对N-1故障的能力.

    DNDEA联合PDIPM求解优化模型流程图1 DNDEA联合PDIPM求解优化模型流程结论本文考虑风、光荷间的相关性,分别以年综合费最小和每个场景的配电网运行费最小作为上、下层优化目标,建立了计及AM措施和ADN转供能力的RES双层规划模型.

    首先,利用模糊C-means聚类法对样本数据进行约简,然后运用DNDEA联合 PDIPM的混合方法求解双层规划模型,算例仿真结果表明:

    1)通过RES规划,有助于提升系统应对N-1故障的能力和实现故障负荷的有效转供,使得ADN具有了更强的自愈性特征.

    2)相对于仅考虑ADN转供能力或仅考虑AM措施的RES规划模型,从综合提高配电网经济性和安全性角度出发,本文规划模型改善效果更明显.

    3)AM措施有助于提高ADN中RES的渗透容量,提高配电网的资产利用率,从而减少传统电源的发电量,达到碳减排的目标.

    4)RES的合理优化配置对于改善工作点在配电网安全域当中的位置和转供安全裕度的大小具有积极的作用.

    5)利用模糊C-means聚类法对样本矩阵进行约简,能够在提高计算效率的同时,保证样本数据的准确性.

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