基于多参数规划的主配网协同优化运行方法.pdf
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1、第 17 卷 第 9 期2023 年 9 月南方电网技术SOUTHERN POWER SYSTEM TECHNOLOGYVol.17,No.9Sep.2023基于多参数规划的主配网协同优化运行方法姜拓,方必武,陈亦平,张勇,杨林,王科,何剑军(中国南方电网电力调度控制中心,广州 510663)摘要:主配网间协同优化运行有助于实现多级电网内发电资源的优化配置,是促进高比例新能源分布式接入的有效途径。然而,针对主配网协同优化模型,传统的基于迭代的求解方法不论从计算性能还是机制体制上均存在着较大的应用局限性。为此提出了一种基于多参数规划的主配网协同优化运行方法,该方法能够完整地刻画配网的相关运行信息
2、,有助于提升数值计算稳定性,且更有利于在现行的调度体制下应用。通过算例仿真分析了该方法的有效性并讨论了主要因素对计算结果的影响,仿真结果表明:该方法能够实现主配网内发电资源的协同优化配置,计算结果满足最优性。同时,配网内风电渗透率和装机容量水平提升均有助于促进系统总运行成本下降。关键词:主配网协同;多参数规划;分布式算法;主动配电网Coordinative Optimal Operation Method of Transmission and Distribution Networks Based on Multi-Parametric ProgrammingJIANG Tuo,FANG B
3、iwu,CHEN Yiping,ZHANG Yong,YANG Lin,WANG Ke,HE Jianjun(Power Dispatching and Control Center,CSG,Guangzhou 510663,China)Abstract:The coordinated optimal operation of transmission and distribution networks is a promising solution for optimally allocating the generating resources in multi-level power g
4、rids and accommodating large-scale distributed renewable energy.However,for the coordinative operation models of transmission and distribution networks,the traditional iteration-based solving approaches have great limitations in computational performance and institutional mechanisms.Thus,a coordinat
5、ive optimal operation method of transmission and distribution networks based on multi-parametric programming is proposed,in which the operational information of distribution networks is completely characterized.The proposed method has great numerical calculation stability and it is compatible with t
6、he current dispatching management mechanism.Case studies are presented to verify the effectiveness of the proposed method and discuss the influence of various factors.The results indicate that the synergistic effect of transmission and distribution networks is realized,and the optimalized dispatch r
7、esults is satisfied.Meanwhile,the increase in wind power penetration level and installed capacity in distribution networks can both help to reduce total operation cost.Key words:coordination of transmission and distribution networks;multi-parametric programming;distributed algorithm;active distribut
8、ion networks0引言为了解决日益凸显的能源安全、环境污染、气候变化等问题,我国目前正积极地推进电力系统低碳化、清洁化、可持续化转型,而建设高比例新能源渗透的新型电力系统是实现上述目标的有效途径1-2。针对新型电力系统建设,低电压等级下分布式新能源的大规模接入是典型场景之一,引起工业界和学术界广泛关注3-5。伴随着分布式新能源的接入,传统配电网在运行特性上发生了深刻变化,带来了诸多新的机遇和挑战。一方面,分布式发电资源的丰富使得供电灵活性与经济性得以有效提升,降低了对主网集中式电源的供电依赖性,配网运行模式逐步从被动参与向主动支撑进行转文章编号:1674-0629(2023)09-00
9、10-10 中图分类号:TM72文献标志码:ADOI:10.13648/ki.issn1674-0629.2023.09.002基金项目:国家重点研发计划项目(2022YFB2403500);中国南方电网有限责任公司重点科技项目(ZDKJXM20210052)。Foundation item:Supported by the National Key Research and Development Program of China(2022YFB2403500);the Key Science and Technology Project of China Southern Power Gr
10、id Co.,Ltd.(ZDKJXM20210052).第 9 期姜拓,等:基于多参数规划的主配网协同优化运行方法换6-7。然而另一方面,随着分布式新能源发电容量占比提升,新能源天然的随机特性导致了配网净负荷波动性增强,这给主配网之间边界功率的匹配带来了额外负担,此时若无法有效地协调主配网内的资源,将导致局部电网出现功率不平衡、电压越限等系统安全风险6。为了应对上述挑战,主配网之间从传统的互为边界的割裂运行方式向协同运行方式进行转换是一种合理的选择,已经成为近年来研究的热点8-10。文献 8 提出了一种主配网分层分布式多源协调优化调度体系,结果表明调度计划制定能兼顾主配网发电资源,有助于提高电
11、网运行经济性。文献 9考虑分布式风电、光伏出力分布的时间-空间不确定性,建立了面向主配网的鲁棒最优潮流模型。文献 10 建立了一种同时考虑主配网发电机组的安全约束机组组合模型,并采用分层优化算法进行了求解。除了关注于主配网之间的有功功率协同之外,一些研究也关注于主配网之间的无功电压优化问题或交流潮流计算问题11-13。文献 11 研究了一种考虑调度需求的主动配电网分散协调无功电压控制模型,实现了变电站控制和分布式电源控制之间的协调。文献 12 针对主配网一体化潮流计算问题,提出了一种改进的牛顿法来提高计算的收敛性能。文献 13 面向含电磁环网的主配网,采用了主从分裂算法来解决全局动态潮流的分布
12、式计算问题。考虑到我国现行的分级调度体制下主配网通常由不同的调度机构负责调控,这意味着系统层面的协同优化目标与相对独立的运行体制之间存在着天然的矛盾。为了调和上述矛盾,一些学者针对主配网 协 同 优 化 模 型 的 分 布 式 求 解 方 法 展 开 了 研究14-19。其中,常见的分布式求解方法包括 He-terogeneous 分解方法14-16、广义 Benders 分解方法17-18、交替方向乘子法19等。由于上述分布式求解方法通常仅能进行局部信息的交互,因而面临着收敛速度慢、数值稳定性差的问题20。为此,一些研究注重提升上述分布式求解方法的计算性能20。文献 20 基于投影理论,计算
13、出子问题投影函数在给定边界变量处的二阶展开式,相比于Benders分解方法中采用的一阶展开式,该方法显著提升了迭代的收敛速度。尽管如此,现有的分布式求解方法依然采用基于迭代的计算框架,这意味着在市场出清或者计划编制时,主配网的不同调度机构均需进行多轮计算来为彼此提供计算边界,并且二者之间需要频繁交互信息才能够进行完整求解,这无疑为信息通信以及计算可靠性带来了巨大挑战,同时也面临着计算收敛性方面的风险,且在当前的调度体系下是不易实现的。为此,本文提出了一种基于多参数规划的主配网协同优化运行方法。该方法能够完整地刻画配网的相关运行信息,使得协同优化过程中不同调度机构之间仅进行单次的信息交互,能够有
14、效地避免不同调度机构之间的迭代求解过程,简化信息通信并保障计算收敛性,有利于实际工程应用。1主配网协同优化运行模型本节将构建主配网协同优化运行模型,该模型基于如下基本假设:1)考虑的机组类型包括火电机组、水电机组以及风电机组,其他类型的机组(例如,燃气机组、光伏发电组件等)亦可以采用类似的方法进行处理;2)本文关注主配网之间的有功功率平衡,采用直流潮流构建电力系统潮流方程14;3)该模型考虑两种配网类型,分别是包含分布式电源的主动配电网以及传统配电网,且传统配电网的有功负荷作为已知参数并可通过预测手段获得。1.1目标函数主配网协同优化运行模型的目标函数是最小化所有调度时段内的总运行成本,其表达
15、式为:min t Ti GCi()PGit+t Tk ADGi GkCi()PGit (1)式中:T为调度时段的集合;ADG为主动配电网的集合;G和Gk分别为主网和配网k中发电机组的集合;PGit为发电机组 i 在时段 t 内的有功出力;Ci()为发电机组i的发电成本函数,其中火电机组的发电成本与发电出力之间满足二次函数关系,水电机组的发电成本与发电出力之间满足线性关系,风电机组的发电成本为0。1.2主网系统运行约束主配网协同优化运行模型考虑的主网系统运行约束包括以下几个方面。1.2.1功率平衡方程i GPGit=k TDGPTDGkt+k ADGPADGkt,t T(2)式中:TDG为传统配
16、电网的集合;PTDGkt和PADGkt分别为传统配电网k和主动配电网k在时段t内与主网间11南方电网技术第 17 卷传输的有功功率。1.2.2线路传输容量约束|b BSbl()i GbPGit-k TDGbPTDGkt-k ADGbPADGkt PL,maxll L,t T(3)式中:B和L分别为主网内母线和线路的集合;Gb、TDGb和ADGb分别为连接至母线b的发电机组、传统配电网和主动配电网的集合;Sbl为传输线路l 的有功潮流与母线b的注入有功功率之间的转移分布因子;PL,maxl为线路l 的传输容量。1.2.3机组出力上、下限约束PG,mini PGit PG,maxi,i G,t T
17、(4)式中PG,maxi和PG,mini分别为发电机组i的最大和最小有功功率出力限值。1.2.4机组爬坡速率约束-RGUit PGit-PGi()t-1 RGDiti G,t T(5)式中:RGUi和RGDi分别为火电机组i的最大上、下爬坡速率;t为调度时段的长度。1.3配网系统运行约束主配网协同优化运行模型考虑的配电系统运行约束包括以下几个方面。1.3.1功率平衡方程i GkPGit+PADGkt=d DkPDdt,k ADG,t T(6)式中:Gk和Dk分别为主动配电网k内发电机组和供电负荷的集合;PDdt为供电负荷d在时段t内的负荷值。这里本文采用如文献 14 所给出的无损潮流方程对配网
18、进行建模,此时若进一步考虑配网线路损耗的影响,亦有较为成熟的方法19,21可以进行处理,且不改变线性特性。1.3.2线路传输容量约束|b BkSbl()i GbPGit-d DbPDdt|PL,maxll Lk,k ADG,t T(7)式中:Bk和Lk分别为主动配电网k内的节点和线路集合;Db为连接至节点b的供电负荷集合。1.3.3机组出力的上、下限约束PG,mini PGit PG,maxii Gk,k ADG,t T(8)1.3.4主配网功率交互的上、下限约束PADG,mink PADGkt PADG,maxk,k ADG,t T(9)式中PADG,maxk和PADG,mink分别为主动配
19、电网k允许与主网间传输的最大和最小功率限值,可以通过变压器的传输容量进行确定。1.4主配网协同优化运行模型的抽象数学表示式(1)(9)共同组成了主配网协同优化运行模型的数学表达,其所有约束条件均为线性约束,同时考虑到配网中多有功接入分布式水电,其运行成本项具有线性结构。式(10)(12)分别给出了主配网协同优化运行模型的目标函数、主网系统运行约束、配网系统运行约束的抽象数学表达形式。minC(PG)+k ADGckTPGk(10)s.t.APG+k ADGBkPADGk b(11)CkPGk+DkPADGk dk,k ADG(12)式中:PG和PGk分别为主网与配网k内机组出力构成的向量;PA
20、DGk为主动配电网k与主网间传输功率构成的向量;A、Bk和b为输电系统线性运行约束的系数矩阵(向量);Ck、Dk和dk为配网k线性运行约束的系数矩阵(向量);ck为配网运行成本表达式的系数向量。可以看到,配网与主网间传输的有功功率同时出现在二者的运行约束式(11)(12)中,这表明传输功率同时对主、配网的有功平衡和运行边界产生了影响,也体现出主、配网之间边界功率匹配的必要性。2基于多参数规划的主配网协同优化运行模型求解2.1主配网协同优化运行模型的重构由式(10)(12)可知,配网与主网之间传输的有功功率是二者运行约束耦合的关键所在,因此可以基于这部分耦合变量直观地将该模型等价地表述成如下的两
21、步优化形式:minC(PG)+kCk()PADGks.t.APG+kBkPADGk b(13)式中目标函数中与配电网k相关的成本函数Ck()可由式(14)定义。Ck(P)=minPGkckTPGk:CkPGk dk-DkPk ADG(14)12第 9 期姜拓,等:基于多参数规划的主配网协同优化运行方法式中P为主网与配电网k之间传输功率(所有时段)空间内的自变量。式(13)(14)所示的等价变换提供了主配网协同优化运行模型分布式求解的基础。其中,式(14)表示在给定主配网间传输功率的基础上优化配网运行方式所能够得到的最小配网运行成本,二者间的映射关系记为Ck(P),且这一映射关系及其定义域的求解
22、即为配网子问题。在此基础上,式(13)进一步基于上述映射关系构建主网优化运行问题,即为主网主问题。通过依次求解配网子问题和主网主问题,可以实现原问题的等效求解。事实上,配网子问题的求解是上述分布式方法应用实现的难点,传统原始问题分解算法往往通过迭代计算结构实现。例如,Benders分解法22-23通过逐步逼近的方式来实现求解。该方法通过不断求解固定耦合变量所对应的子问题,生成一系列最优割对映射关系进行下逼近,生成一系列可行割对映射关系的定义域进行外逼近。从实际工程实践角度,上述主问题和子问题迭代求解的计算结构意味着主网和配网的调控中心要反复交互计算边界,这无疑为信息通信以及计算可靠性带来了巨大
23、挑战,同时也面临着计算收敛性方面的风险,因此如何更加可靠地求解配网子问题值得进一步探究。2.2基于多参数规划的配网子问题求解上述配网子问题在数学形式上是一个多参数线性规划问题24-26。根据多参数规划理论,所求映射关系Ck(P)的定义域可以表示成一系列互不相交的临界域(critical region,CR)的并集,每一个临界域可以表示成一个凸多面体,且在同一个临界域内式(14)最优解处的起作用约束集和不起作用约束集是恒定的,同时映射关系是线性的。由此,当给定主配网间某一传输功率P时,式(14)的最优解记为PG,*k,相应的起作用约束集和不起作用约束集由式(15)给出。进一步,联立式(15)并消
24、去PG,*k后,可得其所在的临界域和相应映射关系的数学表达,分别由式(16)和(17)给出。CE,kPG,k=dE,k-DE,kPCI,kPG,k 0;步骤2:根据配电系统运行约束式(6)(9)确定该时段对应的系数矩阵(向量)Ckt、Dkt、ckt和dkt;步骤3:构建并求解式(19)所示的线性规划问题,得到该时段配网在考虑运行安全的前提下允许与主网间传输的最大和最小功率PADG,maxkt、PADG,minkt;PADG,maxkt/PADG,minkt=max/minP:CktPGkt+DktP dkt(19)步骤4:初始化临界域编号n=1,临界域下限PCRkt0=PADG,minkt;步
25、骤5:给定P=PCRkt()n-1+,求解式(18)所示的线性规划问题,确定最优解处的起作用约束集、13南方电网技术第 17 卷不起作用约束集以及相应的系数矩阵(向量)CE,kt、DE,kt、dE,kt、CI,kt、DI,kt和dI,kt;步骤6:根据式(20)计算线性映射关系的系数aktn和bktn,根据式(21)计算临界域上限PCRktn;aktn=-cktTC-1E,ktDE,kt bktn=cktTC-1E,ktdE,kt(20)PCRktn=argmaxPP:()DI,kt-CI,ktC-1E,ktDE,ktP dI,kt-CI,ktC-1E,ktdE,kt(21)步骤 7:若PCR
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