考虑需求侧管理和网络重构的配电网新能源承载能力评估.pdf

考虑需求侧管理和网络重构的配电网新能源承载能力评估刘国伟1，马楠1，邓浩1，程卓1，曹毅2，刘志文2(1.深圳供电局有限公司，广东深圳518010；2.南方电网能源发展研究院有限责任公司，广东广州510663)摘要：提出了考虑需求侧管理和网络重构的配电网新能源承载能力评估方法。首先，构建适用于配电网新能源承载能力评估的需求侧管理和网络重构模型；然后，以分布式新能源准入容量最大为目标，建立考虑需求侧管理和网络重构的配电网新能源承载能力评估模型；其次，利用二阶锥松弛技术对模型进行转凸求解；最后，采用改进IEEE33节点配电网为仿真算例，对不同情景下系统分布新能源承载能力进行评估。结果表明，考虑需求侧管理和网络重构可以有效提升配电网分布式新能源承载能力。关键词：分布式新能源；需求侧管理；网络重构；承载能力DOI：10.11930/j.issn.1004-9649.2022090960 引言配电网分布式新能源承载能力是指配电网在安全稳定运行情况下允许接入的最大分布式新能源容量1-2。近年来，中国出台多项措施鼓励分布式新能源快速发展，但由于分布式新能源出力具有间歇性和波动性，其大规模接入给配电网带来巨大冲击。因此，亟须进行配电网新能源承载能力评估，以指导新能源的优化布局以及有序接入3-4。为了提升配电网的新能源承载能力，已有相关文献对分布式新能源规模化接入配电网承载能力做了相关研究。文献 5 建立了开关切换次数最少和分布式新能源消纳最大的多目标重构模型。文献 6 分别建立各种情景下充电站的负荷概率模型，采用综合评价法对系统承载能力进行评估。文献 7 采用网络重构，提出适用于分布式新能源消纳的多目标优化模型与求解策略。文献 8 提出了一种考虑储能优化配置的分布式新能源消纳分析方法，可有效提升分布式新能源的承载能力。目前用于配电网承载能力模型的求解方法主要有智能优化算法9-10和数学优化算法11-12。文献 13 建立配电网多目标无功协同优化模型，采用 PESA-进化算法对模型进行求解。文献 14根据典型日曲线，提出了考虑分区分段的配电网开关优化配置方法，并采用遗传算法求解。文献 15 采用混沌思想和改进粒子群算法对配电网分布式新能源消纳量最大模型进行求解。文献 16提出一种复合型线性化策略对新能源优化消纳模型进行求解。文献 17 通过采用二阶锥松弛对满足配电网运行约束的分布式新能源最大承载能力模型进行求解。综上，现有研究没有在配电网承载能力中综合考虑需求侧管理和网络重构的影响。基于此，本文提出了计及需求侧管理和网络重构的配电网承载能力评估模型，利用需求侧管理和网络重构提高配电网分布式新能源的消纳能力，并利用二阶锥松弛技术转凸模型对其进行求解。通过改进IEEE33 节点算例验证考虑需求侧管理和网络重构方法的有效性。1 需求侧管理和网络重构1.1 需求侧管理区别于全面参与电力市场的电力需求侧响应，电力需求侧管理则是政府通过颁布措施引导收稿日期收稿日期：20220926；修回日期修回日期：20230707。基金项目基金项目：南方电网有限公司科技项目（SZKJXM20210136）。第第 56 56 卷卷 第第 8 8 期期中国电力中国电力Vol.56,No.8Vol.56,No.82023 2023 年年 8 8 月月ELECTRIC POWERAug.2023Aug.2023186电力用户减少高峰时段用电，增加低谷时段用电，优化用户用电时段，减少电力峰谷差，可以有效减少供电压力，减少供电和用电双方成本18-19。i,t=Pi,ti,t=Pcuri,tPi,tcuri,ti,t（1）curi,t=peak,t Tpeakvalley,t Tvalley（2）Ni=1Tt=1Pcuri,t=Ni=1Tt=1Pi,t（3）cur,mini,tcuri,tcur,mini,t（4）i,tPi,ti,titi,tcuri,titPi,tPcuri,titcur,maxi,tcur,mini,titpeakvalleyTpeakTvalley式中：、分别为节点 在 时刻的电价弹性系数、需求侧管理前后的用电需求变化值、需求侧管理前后的电量变化值；、分别为节点 在 时刻需求侧管理前、后的电价；、分别为节点 在 时刻需求侧管理前、后的负荷值；、分别为节点 在 时刻需求侧管理前后电价的上、下限；、分别为负荷的峰、谷电价；、分别为峰、谷电价所属时间区间；T 为划分的总时段数；N 为总节点数。1.2 网络重构配电网重构是通过调整支路开关的开断状态，改变网络拓扑结构的一种方法20-23，即j(i)Fij,tk(i)Fki,t=1,i (2,3,N)（5）j(1)F1j,t=v（6）Mij,tFij,tMij,t,ij b（7）ijbij,t=N1（8）Fij,tt(i)(i)iij,tb式中：为 时刻从节点 i 流向节点 j 的虚拟功率；、分别为节点 的父节点集合与子节点集合；M 为极大值；v 为任意实数；为 t 时刻支路 ij 状态变量，1 表示连通，0 表示断开；为配电网支路集合。2 配电网新能源承载能力评估模型配电网新能源承载能力评估模型中包含的决策变量为储能的实时出力、分布式新能源的实时有功/无功出力、配电网线路的重构、需求侧管理措施。2.1 目标函数本文以分布式新能源准入容量最大为目标，目标函数表达式为maxC=maxNPVi=1SPVi+NWTi=1SWTi（9）NPVNWTSPViSWTi式中：C 为分布式新能源的最大准入容量；为新增光伏的节点数；为新增风电的节点数；为第 i 个节点新增的光伏容量；为第i 个节点新增的风电容量。2.2 约束条件1）配电网潮流方程约束。配电网的潮流应满足 DistFlow 方程约束，即Pinji,t=PPVi,t+PWTi,t+Pdisi,tPchi,tPLi,t（10）Qinji,t=QPVi,t+QWTi,tQLi,t（11）k(i)(Pki,trkiI2ki,t)+Pinji,tj(i)Pij,t=0（12）k(i)(Qki,txkiI2ki,t)+Qinji,tj(i)Qij,t=0（13）(U2i,tU2j,t)2(rijPij,t+xijQij,t)+(r2ij+x2ij)I2ij,t=0（14）I2ij,tU2i,tP2ij,tQ2ij,t=0（15）Pinji,tQinji,tPLi,tQLi,tPPVi,tPWTi,tPchi,tPdisi,tQPVi,tQWTi,tPij,tQij,tIij,ttijrijxijijUi,tti式中：、分别为节点 i 在 t 时刻注入的有功、无功功率；、分别为节点的有功、无功负荷需求；、分别为节点的光伏和风机的有功出力；、分别为节点的储能充、放电功率；、分别为节点的光伏和风机的无功出力；、和分别为 时刻从节点 流向节点 的有功功率、无功功率和电流；和分别为支路的电阻和电抗；为 时刻节点 处电压。2）支路电流约束。在配电网运行过程中，支路电流不应高于上限，且当支路断开时，其上流过的电流为 0。支路电流约束为?Iij,t?ij,tIij,max（16）Iij,maxij式中：为流经支路的电流上限。3）电压偏差约束为(1low)UNUi,t(1+up)UN（17）第第 8 8 期期刘国伟等：考虑需求侧管理和网络重构的配电网新能源承载能力评估187lowupUN式中：、分别为节点电压偏差的下限和上限；为标称电压。4）储能运行约束。接入配电网节点 i 的储能的运行需要满足以下约束，即0Pdisi,ti,tnBESiPBESi（18）0Pchi,t(1i,t)nBESiPBESi（19）EBESi,t+t=EBESi,t+chiPchi,tPdisi,tdisit（20）Si,minnBESiEBESiEBESi,tSi,maxnBESiEBESi（21）EBESi,0=EBESi,T（22）i,tPBESinBESiEBESiEBESi,tchidisitSi,maxSi,minEBESi,0EBESi,T式中：0-1 变量表征储能充放电状态，1 为放电，0 为充电；为单个储能模块的额定功率；为储能安装数量；表示单个储能模块的额定容量；为储能电量；和分别为储能充、放电效率；为相邻调度时刻之间的时长；、分别为储能存储能量上、下限；和分别为调度初始时刻与末尾时刻的电量。5）分布式新能源运行约束为0PPVi,tPPV,maxi,t（23）0PWTi,tPWT,maxi,t（24）QPVi,t=PPVi,ttanPV（25）QWTi,t=PWTi,ttanWT（26）PPV,maxi,tPWT,maxi,tPVWT式中：、分别为光伏和风机的有功出力上限；、分别为光伏和风机的功率因数。同时还需要考虑需求侧管理约束式（1）（4）和网络重构约束式（5）（8）。3 模型转化与求解lij,t=I2ij,tvi,t=U2i,t在上述模型中，潮流方程包含二次项、三角函数项，引入辅助变量和后，原模型中的电流平方项与电压平方项可以消除，结合 Big-M 法和凸松驰技术，DistFlow 方程约束可转化为以下二阶锥形式，即k(i)(Pki,trkilki,t)+Pinji,tj(i)Pij,t=0（27）k(i)(Qki,txkilki,t)+Qinji,tj(i)Qij,t=0（28）vi,t vj,t2(rijPij,t+xijQij,t)+(r2ij+x2ij)lij,t+M(1ij,t)0（29）vi,t vj,t2(rijPij,t+xijQij,t)+(r2ij+x2ij)lij,tM(1ij,t)0（30）?2Pij,t2Qij,tlij,tvi,tT?2lij,t+vi,t（31）相应地，电流幅值约束和电压偏差约束可分别等效为0lij,t2ij,tI2ij,max（32）(1low)2U2Nvi,t(1+up)2U2N（33）通过二阶锥松弛技术转凸得到配电网新能源承载能力评估的线性化模型为maxCs.t.（10）（11）,（18）（33）（34）该模型可以基于 Matlab 平台中的 Yalmip 工具箱，采用 Cplex 算法包求解。4 算例分析4.1 算例设置为验证本文所提模型的有效性，仿真算例采用改进 IEEE33 节点配电网24-25，如图 1 所示，配电网节点电压上、下限设置为 1.1p.u.和 0.9p.u.，系统的基准容量设置为 10MVA，图 1 中虚线为联络线，红线为可重构线路。光伏 PV1、PV2安装在节点 6、26，风机 WT1、WT2安装在节点 16、31。01345 678 910 11 12 131415161718 19 20 2122 23 2425 2627 28 29 30 31 32SL2L1L5L4L3PVPVWGWG2ESSESS图 1 IEEE 33 节点配电网拓扑结构Fig.1 IEEE 33-bus distribution network通过 K-means 聚类得到的广东某地区分布式新能源与负荷典型场景数据如图 2 所示，储能位置及参数信息如表 1 所示。中国电力中国电力第第 56 56 卷卷188为研究需求侧管理和网络重构对配电网新能源承载能力的影响，本文在考虑储能接入配电网的情况下，设置如下 4 种情景进行对比分析：1）不考虑任何措施的配电网新能源承载能力评估；2）仅考虑网络重构的配电网新能源承载能力评估；3）仅考虑需求侧管理的配电网新能源承载能力评估；4）考虑需求侧管理和网络重构的配电网新能源承载能力评估。4.2 承载能力评估经过模拟运行得到情景 14 的风电、光伏最大准入容量，如表 2 所示。表 2 风电、光伏最大准入容量Table 2 Maximum access capacity of wind powerand photovoltaickW设备情景1情景2情景3情景4PV1182232191271PV2228263263464WT1181211300323WT2209273378395由表 2 可知，对于间歇性较强的风电，需求侧管理可以有效提高承载能力。网络重构可以直接改变配电网的拓扑结构，影响功率的流动，从而可以较大程度地提高新能源的承载能力。考虑需求侧管理和网络重构可以极大提升配电网的新能源承载能力。为深入分析需求侧管理与网络重构对配电网新能源承载能力的影响，分别统计不同情景下的分布式新能源承渗透率、平均电压偏差、最大电压偏差、平均弃风弃光率，经过 min-max 标准化得到如图 3 所示的雷达图。其中，分布式新能源承载能力为正向指标，平均电压偏差、最大电压偏差、平均弃风弃光率为逆向指标。由图 3 可知，仅考虑网络重构的情景 2 相比于情景 1 新能源渗透率从 21.56%提升至 26.34%，平均弃风弃光率 从 2.96%降 低 至 1.97%，最 大 电 压 偏 差 从4.39%降低至 3.96%，平均电压偏差从 3.53%降至2.94%；仅考虑需求侧管理的情景 3 相比于情景1 新能源渗透率从 21.56%提升至 30.46%，平均弃风弃光率从 2.96%降低至 1.31%，最大电压偏差从 4.39%降低至 3.75%，平均电压偏差从 3.53%降至 2.71%；考虑需求侧管理和网络重构的情景 4 相比于情景 1 新能源渗透率从 21.56%提升至 39.12%，平均弃风弃光率从 2.96%降低至 1.31%，最大电压偏差从 4.39%降低至 3.75%，平均电压偏差从3.53%降至 1.47%。该结果表明考虑需求侧管理和网络重构不仅可以提升配电网新能源承载能力，同时也可以减少配电网弃风弃光率，改善电能质量。为进一步分析需求侧管理与网络重构对配电表 1 储能位置及参数信息Table 1 Energy storage installation locationand parameters储能编号节点Pmaxe/kW额定容量/(kWh)最小荷电状态SOCmin/%充/放电效率ESS1262001000100.95/0.95ESS2312001000100.95/0.9501.0光伏出力；风机出力；负荷需求时刻时刻时刻时刻d)场景 4c)场景 3a)场景 1b)场景 20.500:0012:0024:0000:0012:0024:0000:0012:0024:0000:0012:0024:00功率(p.u.)01.00.5功率(p.u.)01.00.5功率(p.u.)01.00.5功率(p.u.)图 2 分布式新能源与负荷典型日数据Fig.2 Typical daily data of distributed newenergy and load最大电压偏差新能源渗透率平均弃风弃光率平均电压偏差情景 1；情景 2；情景 3；情景 44.39%3.75%3.96%2.65%3.53%2.71%2.94%1.47%1.31%0.87%1.97%21.56%26.34%30.46%39.12%2.96%图 3 各方案指标对比Fig.3 Comparison radar chart of each scheme index第第 8 8 期期刘国伟等：考虑需求侧管理和网络重构的配电网新能源承载能力评估189网的影响，典型场景 4 考虑需求侧管理前后的负荷曲线如图 4 所示，情景 4 的典型场景 4 用电低谷、高峰时段网络重构结果如图 5、图 6 所示。由图 4 可知，需求侧管理之前负荷峰谷差为 0.80p.u.，需求侧管理之后负荷峰谷差为 0.69p.u.，负荷高峰期（12:0016:00，18:0023:00）的部分负荷平移到负荷低谷期（00:0011:00，17:00，24:00）。该结果表明考虑需求侧管理对负荷最大峰谷差具有一定改善作用。由图 5、图 6 可知，情景 4 的典型场景 4 在用电低谷时段线路 118、222 的支路开关断开，联络线 L1、L5 的联络开关闭合，这是因为在负荷低谷时段需要通过联络线 L1、L2 向节点1824 供电以最大程度消纳分布式新能源的出力，提升配电网新能源承载能力；在用电高峰时段线路 525、89 的支路开关断开，联络线L3、L4 的联络开关闭合，这是因为在负荷高峰时段线路负载较重，通过联络线 L3 连接，能够提升线路末端节点的电压，保障配电网的安全稳定运行。5 结语本文以分布式新能源承载能力最大为目标，建立考虑需求侧管理和网络重构的配电网新能源承载能力评估模型，利用二阶锥松弛技术对模型进行转凸求解，仿真算例采用改进 IEEE33 节点配电网。实验结果表明，考虑需求侧管理和网络重构能够提高分布式新能源的承载能力。参考文献：OCHOAL,DENTC,HARRISONG.Distributionnetworkcapacityassessment:variableDGandactivenetworksC/IEEEPESGeneralMeeting.Minneapolis,MN,USA.IEEE,2010:1.1CHEN C S,TSAI C T,LIN C H,et al.Loading balance ofdistribution feeders with loop power controllers consideringphotovoltaic generationJ.IEEE Transactions on Power Systems,2011,26(3):17621768.2王利利,王皓,任洲洋,等.计及灵活资源调节潜力的高压配电网新能源接纳能力评估 J.中国电力,2022,55(10):124131.WANG Lili,WANG Hao,REN Zhouyang,et al.Evaluation ofrenewable energy accommodation capacity of high voltagedistribution networks considering regulation potential of flexibleresourcesJ.ElectricPower,2022,55(10):124131.3陈岩,靳伟,王文宾,等.兼顾区域自律和消纳品质的配电网新能源消纳能力分析方法 J.中国电力,2021,54(9):143155.CHENYan,JINWei,WANGWenbinet al.Analyzingmethodoftheabsorption capability of new energy in distribution network withconsideration of regional self-discipline and absorption qualityJ.ElectricPower,2021,54(9):143155.406:0012:0018:0024:0000.20.40.60.81.0考虑需求侧管理；未考虑需求侧管理时刻功率(p.u.)图 4 典型场景 4 考虑需求侧管理前后负荷曲线Fig.4 Load curve before and after considering demandside management for typical scenario 4012345678 910 11 12 13 1415161718 19 20 2122 23 24252627 28 29 30 31 32SPV1L1L5WT1WT2ESS1ESS1PV2图 5 情景 4 的典型场景 4 用电低谷时段网络重构结果Fig.5 Network reconfiguration results during the valleyperiod of electricity consumption for typical scenario 4 ofsituation 4012345678 910 11 12 13 14 15161718 19 20 2122 23 24252627 28 29 30 31 32SL3PV1ESS1PV2WT2ESS1WT1图 6 情景 4 的典型场景 4 负荷高峰时段网络重构结果Fig.6 Network reconfiguration results during the peakperiod of electricity consumption for typical scenario 4 ofsituation 4中国电力中国电力第第 56 56 卷卷190陈卫,杨波,张兆云,等.计及电动汽车充电站接入的配电网承载能力评估与优化 J.电工技术学报,2014,29(8):2735,45.CHEN Wei,YANG Bo,ZHANG Zhaoyun,et al.Distributionnetworks supportability evaluation and optimization consideringelectric vehicles charging stationsJ.Transactions of 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ReconfigurationLIUGuowei1,MANan1,DENGHao1,CHENGZhuo1,CAOYi2,LIUZhiwen2(1.ShenzhenPowerSupplyBureauCo.,Ltd.,Shenzhen518010,China;2.EnergyResearchInstituteofChinaSouthernPowerGrid,Guangzhou510663,China)Abstract:Anewenergysupportabilityassessmentmethodofdistributionnetworkconsideringdemand-sidemanagementandnetworkreconfigurationisproposed.Firstly,ademand-sidemanagementandnetworkreconfigurationmodelsuitablefornewenergycarryingcapacityassessmentofdistributionnetworkisconstructed.Secondly,withthegoalofmaximizingthesupportabilityofdistributednewenergy,anewenergysupportabilityassessmentmodelofdistributionnetworkconsideringdemand-sidemanagementandnetworkreconfigurationisestablished.Andthen,themodelissolvedusingsecond-orderconerelaxationmethod.Finally,animprovedIEEE33-busdistributionnetworkisusedforsimulation,andacomparativeanalysisofthenewenergysupportabilityofthesystemdistributionunderdifferentscenariosiscarriedout.Theresultsshowthatconsideringthedemand-sidemanagementandnetworkreconfigurationcaneffectivelyimpro