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        考慮分布式電源和電動汽車集群調度的配電網絡重構

        作者:中國儲能網新聞中心 來源:中國電力 發布時間:2023-02-01 瀏覽:

        考慮分布式電源和電動汽車集群調度的配電網絡重構

        謝學淵1, 劉瀟瀟1, 李超1, 胡資鵬1, 劉鎧1, 陳濤2

        (1. 國網湖南省電力有限公司節能管理分公司,湖南 長沙 410000; 2. 東南大學 電氣工程學院,江蘇 南京 210096)

        摘要:隨著分布式電源和電動汽車等靈活性電力資源大量接入配電網,對系統安全可靠性提出了更高要求。提出一種考慮分布式電源和電動汽車集群調度的配電網絡重構方法,以提高系統可靠性和經濟性。在考慮電壓偏差的基礎上,以故障停電損失成本作為衡量電網可靠性的經濟性指標,對網絡拓撲結構進行重新構建。首先以線路的開關狀態、電動汽車充、放電狀態及功率為決策變量,建立以綜合成本最小為目標的配電網絡重構模型;然后針對配電網絡重構模型,采用共生生物搜索算法進行模型求解;最后,通過仿真算例驗證了所提方法的有效性。

        引文信息

        謝學淵, 劉瀟瀟, 李超, 等. 考慮分布式電源和電動汽車集群調度的配電網絡重構[J]. 中國電力, 2023, 56(1): 119-125.

        XIE Xueyuan, LIU Xiaoxiao, LI Chao, et al. Distribution network reconfiguration considering distributed generation and electric vehicle cluster scheduling[J]. Electric Power, 2023, 56(1): 119-125.

        引言

        分布式電源(distributed generation,DG)和電動汽車(electric vehicle,EV)大量接入給配電網絡帶來一定影響[1-2]。DG接入導致電網運行產生波動、增大網絡損耗、節點電壓越限等問題。EV能夠較好存儲DG發電電量,降低其出力波動性,但是大量的EV接入電網也降低了電網的可靠性。為了進一步提高DG和EV接入電網可靠性,可采取控制網絡中聯絡開關和分段開關的手段,對配電網進行重構[3-4]。

        配電網絡重構是一種能夠提高配電網可靠性的有效手段[5-8]。文獻[5-6]在網絡拓撲結構的基礎上,以網損最小為目標建立了配電網重構數學模型來研究配電網絡重構問題。文獻[8]以網損最小、饋線負載平衡度最優和開關操作次數最少為目標建立了多目標的配電網絡重構模型?,F有配電網絡重構的研究大都是在不同的模型和約束條件基礎之上保證配電網的安全可靠性,但其主要都側重于網絡拓撲重構的算法求解,較多關注算法的求解效率和精度。隨著大量DG接入配電網,網絡的潮流分布、電壓分布、網損以及電網運行的安全可靠性都會發生較為明顯的變化。配電網絡重構作為一種有效提高電網可靠性的手段,能夠通過開斷聯絡開關和分段開關有效提高電網的可靠性。因此,有必要考慮如何通過配電網絡重構,構建合理的配電網絡拓撲結構,從而解決由DG帶來系統的可靠性問題。

        國內外已有學者思考研究如何在DG基礎上對配電網絡進行重構[9-12]。文獻[9]在考慮DG接入情況下提出了一種配電網效益最優重構方法。文獻[10]在追求負荷均衡基礎上,通過分析DG的特性以及對電網的影響來重新構建網絡拓撲結構。文獻[11]將DG和配電網絡重構相結合,研究了DG的安裝位置和配置容量對配電網絡重構的影響。EV作為一種特殊的移動儲能裝置,能夠改善DG接入導致配電網的低可靠性。EV能夠通過車到網(vehicle to grid,V2G)技術接入電網實現功率的雙向流動,這種技術改變了電網現有的運行約束條件,進一步加劇了DG帶來的電網可靠性問題。因此,要在DG和EV同時接入電網的環境下,通過改變現有網絡結構來改變電網運行條件,協調利用DG和EV來提高電網運行的可靠性。文獻[13-14]基于電壓偏差同時考慮了DG和EV接入的配電網絡重構,但忽略了在重構過程中可能出現的線路故障帶來的可靠性問題。

        綜上,本文將DG和EV集群調度相結合,在考慮電壓偏差基礎上,以故障停電損失成本作為衡量電網可靠性的經濟性指標,對網絡拓撲結構進行重新構建,所提方法能夠在經濟性基礎上提高配電網的可靠性,從而為實際場景應用提供參考。

        1  考慮DG和EV的配電網絡重構模型

        本文考慮DG和EV接入的情況下通過改變線路狀態,構建新的配電網拓撲結構,從而最小化總成本。在DG和EV集群接入基礎上,對配電網絡進行重構,使其能夠滿足網絡的運行安全約束條件,以實現EV最優調度。在配電網絡重構模型中,決策變量為線路的開關狀態、EV充、放電狀態及功率。目標函數為綜合成本最小,包括網損成本、故障成本、EV調度成本,放電補貼成本和上游電網購電成本,其中故障成本用停電損失成本來表示??傮w目標函數 Ctotal 為

        約束條件包括考慮DG的配電網潮流方程、節點電壓、節點偏差、線路傳輸功率、網絡拓撲結構、EV充、放電功率、EV電池狀態等約束。

        2  共生生物搜索算法

        共生生物搜索算法通過模擬生物在生態系統中共生的相互作用,來提高生物適應生態環境的能力[17]。共生生物搜索算法本身具有易操作、控制參數少,穩定性好、收斂速度快等特點[18]。

        互利共生指第w和v個體 Iw 和 Iv 共同生存,并且相互都可以獲得自身利益從而分別促進自身生長發育。通過隨機選擇一個個體與有機體相互作用來模擬互利共生關系,可表示為

        寄生是指隨機選取一個個體,進行進化和修改,從而生成變異載體。比較變異載體和原宿主個體對環境的適應度,如果變異載體的適應度高于原宿主個體,能夠取代原宿主個體;反之,原宿主個體能夠免疫變異體,從而阻止其寄生,原宿主個體將被保留,變異體會被淘汰。

        共生生物搜索算法通過不斷重復上述共生關系的3個階段,兩種相互共生的生物體通過這3種共生關系相互作用,逐漸提高對環境的適應能力,從而得到適應度最高的個體。

        本文采用共生生物搜索算法對配電網絡重構模型進行求解的流程如圖1所示。具體求解步驟如下。

        (1)初始化種群。以線路開關狀態、EV充、放電狀態及功率為決策變量,初始化整個種群,同時設置算法所需相關參數和終止條件。

        (2)種群通過互利關系作用進行個體更新進化。隨機選取種群中的任意兩個個體,通過式(8)進行計算,產生新個體。

        (3)種群通過共棲關系作用進行個體更新進化。在步驟(2)基礎上,利用式(9)對種群中任意兩個個體進行共棲關系作用。

        (4)種群通過寄生關系作用進行個體更新進化。在步驟(3)基礎上產生變異載體,從而進行寄生操作。

        (5)計算種群中所有個體適應度,并選取適應度最高的個體作為最優解。

        (6)判斷是否達到終止條件。如果是,則輸出最優解,否則返回(2)。

        3  算例分析

        3.1  參數設置

        本文采用IEEE 33節點系統來驗證本文所提的考慮DG和EV的配電網絡重構。配電網具體結構如圖2所示。在圖2中,實線表示線路上安裝有分段開關,虛線表示線路上安裝有聯絡開關,設置線路故障率為0.01[19]。

        假設DG為分布式光伏,相關數據如表1所示。在分時電價基礎上,將一天24 h負荷的變化劃分為負荷高峰、負荷平穩、負荷低谷時段,各時段的電價和相關參數如表2所示。在表2中,負荷高峰具體時段為10:00—12:00、20:00—22:00,負荷平穩具體時段位為08:00—09:00、13:00—19:00、23:00—00:00,負荷低谷具體時段為01:00—07:00。

        假設放電價格與充電價格一致,EV放電的單位電量補償價格為0.5元/(kW·h)[20-21]。假設算例中所有的EV都為同一型號,其具體參數參考文獻[22]。EV集群中電動汽車車主都是愿意主動參與電網調度的。EV集群的運行數據如表3所示。共生生物搜索算法中種群規模設置為25[23],最大迭代次數設置為100。

        3.2  配電網絡重構結果

        在DG和EV的基礎上,網絡拓撲結構的重構結果如表4所示。在表4中,s表示開關,同時除表中顯示的開關斷開外,其余線路上的開關都處于閉合狀態。EV調度結果如表5所示。由表5可知,EV在夜間負荷低谷期01:00—05:00時段內充電,在負荷高峰時期的10:00—12:00、20:00—22:00時段內放電,從而獲得更高的收益。

        為驗證考慮DG和EV集群調度的配電網絡重構的經濟性,設置3種場景分別計算其各項成本進行對比。場景1:既不考慮DG也不考慮EV集群調度的配電網絡重構;場景2:只考慮DG但不考慮EV集群調度的配電網絡重構;場景3:既考慮DG同時也考慮EV集群調度的配電網絡重構。3種場景下計算的各項成本如表6所示。

        由表6可知,相比于場景2,場景1在網損成本、可靠性成本和上游電網購電成本上分別增加了5.7萬元、2.3萬元和40.5萬元,總成本增加了46.2萬元。造成場景1成本增加的原因是場景1只考慮了電網中原本的電力用戶用電情況而進行配電網絡重構,而場景2中考慮了DG,DG的接入能夠降低網損,從而減少網損的支出費用。另外,用戶優先使用價格較低的DG減少了上一級電網購電電量,降低購電成本。相比于場景2,場景3在網損成本、可靠性成本和上游電網購電成本上分別減少了5.6萬元、6.4萬元和29.7萬元,在EV調度的費用支出和補貼上增加了6.7和3.9萬元,總成本減少了31.1萬元。這是因為場景3同時考慮了DG和EV,在這些靈活性電力資源接入電網的同時對配電網進行網絡重構,能夠有效提高系統可靠性,降低運行成本。與此同時,EV靈活調度進一步降低從上一級電網購電電量,從而降低總成本。

        為驗證共生生物搜索算法的可行性和優越性,將共生生物搜索算法和遺傳算法[24]、粒子群算法[25]進行對比,得到的相關數據如表7所示。由表7可知,相對于另外2種算法,采用共生生物搜索算法進行計算時,得到的平均電壓偏差以及故障情況下的電量不足都較小。此外,由最大迭代次數、最小迭代次數和平均迭代次數也可以看出,共生生物搜索算法相對另外2種算法在穩定性和收斂性方面具有優勢。

        4  結語

        本文針對DG和EV大量接入配電網帶來的可靠性問題,提出一種考慮DG和EV集群調度的配電網絡重構方法。在考慮電壓偏差的基礎上,以電網故障后缺失電量導致的故障停電損失成本作為衡量電網可靠性的經濟性指標,對網絡拓撲結構進行重新構建,并通過仿真算例進行了驗證。此外,本文所研究的配電網絡重構方法不但能夠降低網絡損耗,而且可以提高系統可靠性及經濟性,為實際工程場景應用提供參考。

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        關鍵字:分布式能源

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