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摘要
為應(yīng)對電網(wǎng)形式的轉(zhuǎn)變，促進(jìn)分布式資源就近消納，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動提出了高比例新能源配電網(wǎng)3層規(guī)劃模型。決策層采用改進(jìn)的K-means算法確定負(fù)荷中心和分布式電源中心，基于源荷平衡關(guān)系劃分配電網(wǎng)網(wǎng)格。規(guī)劃層以綜合投資成本最低為目標(biāo)，對網(wǎng)格內(nèi)分布式電源和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的修建提出配置方案。運(yùn)行層模型以綜合運(yùn)行成本最低為目標(biāo)，促進(jìn)網(wǎng)格內(nèi)資源良好互動、網(wǎng)格間資源互濟(jì)。3層規(guī)劃模型結(jié)合配電網(wǎng)的規(guī)劃和運(yùn)行，充分挖掘電源、負(fù)荷等多源信息，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)資源上多元聯(lián)動、空間上網(wǎng)格互動，并通過改進(jìn)的粒子群算法驗(yàn)證了所提策略的有效性。
1 新型配電網(wǎng)分層規(guī)劃
為了促進(jìn)分布式電源的滲透和消納，采用供電網(wǎng)格區(qū)域自治的思想，將配電網(wǎng)分層規(guī)劃，網(wǎng)格劃分原則如圖1所示。
圖1 配電網(wǎng)格劃分層次
Fig.1 Distribution grid division level
1.1 供電網(wǎng)格分層控制體系
新型配電網(wǎng)從物理上劃分為區(qū)域、網(wǎng)格、臺區(qū)3層，形成“橫縱協(xié)同、分層分區(qū)”雙向協(xié)同調(diào)控，實(shí)現(xiàn)區(qū)域優(yōu)化、網(wǎng)格互濟(jì)、臺區(qū)自治的控制體系架構(gòu)如圖2所示，3層相互配合調(diào)度配電網(wǎng)全領(lǐng)域的電力管理。
圖2 配電網(wǎng)格分層控制體系
Fig.2 Distribution grid hierarchical control system
1）區(qū)域優(yōu)化。供電分區(qū)以有功/無功平衡、高可靠性為目標(biāo)，計(jì)算安全運(yùn)行裕度，調(diào)整網(wǎng)格運(yùn)行方式，調(diào)動網(wǎng)格層可調(diào)可控資源，緊急情況下指揮多網(wǎng)格內(nèi)有序用電，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)源荷儲之間的最優(yōu)匹配，保證可靠用電，實(shí)現(xiàn)供電分區(qū)全局平衡。
2）網(wǎng)格互濟(jì)。網(wǎng)格層以分布式資源就近消納為目標(biāo)，計(jì)算網(wǎng)格內(nèi)中壓線路潮流，響應(yīng)上級區(qū)域?qū)拥木€路運(yùn)行方式調(diào)整，調(diào)度單元層可調(diào)可控資源，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格內(nèi)分布式資源、儲能、負(fù)荷之間的最優(yōu)匹配，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格自平衡以及有功協(xié)調(diào)控制、分布式資源就近消納、無功電壓協(xié)同優(yōu)化和故障處理等功能。
3）單元自治。單元層以自平衡、自治管理為目標(biāo)，依托智能終端，實(shí)現(xiàn)配電臺區(qū)的數(shù)據(jù)采集、狀況監(jiān)測和設(shè)備監(jiān)管。支撐臺區(qū)內(nèi)分布式資源快速接入、有序運(yùn)行及配微協(xié)同，實(shí)現(xiàn)臺區(qū)源荷儲平衡控制和自治運(yùn)行。
1.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的供電網(wǎng)格劃分
進(jìn)行新型配電網(wǎng)規(guī)劃時，供電網(wǎng)格的劃分至關(guān)重要。供電網(wǎng)格可基于供電分區(qū)下發(fā)的分布式資源發(fā)電預(yù)測以及供電單元上傳的發(fā)電/負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，結(jié)合氣象信息，實(shí)現(xiàn)分布式資源、儲能、負(fù)荷之間的最優(yōu)匹配。
供電網(wǎng)格還可通過線路及臺區(qū)間的轉(zhuǎn)供、串供、站內(nèi)聯(lián)絡(luò)等負(fù)荷轉(zhuǎn)供手段，響應(yīng)區(qū)域?qū)泳€路運(yùn)行方式調(diào)整，實(shí)現(xiàn)不同電源點(diǎn)、不同線路之間的靈活調(diào)整和功率互濟(jì)，增強(qiáng)配電網(wǎng)故障后的自愈恢復(fù)能力。
本文通過數(shù)據(jù)驅(qū)動方法分析歷史用電數(shù)據(jù)、人口分布、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理信息等多維度數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)地識別用電需求特征和負(fù)荷分布規(guī)律，從而指導(dǎo)供電網(wǎng)格的合理劃分，確保網(wǎng)格內(nèi)的資源得到優(yōu)化配置。
2 新型配電網(wǎng)三層規(guī)劃模型
本文基于數(shù)據(jù)驅(qū)動建立決策-規(guī)劃-運(yùn)行三層優(yōu)化模型。決策層以分布式資源滲透率差值最低為目標(biāo)，以現(xiàn)有分布式資源分布和負(fù)荷分布為決策變量，劃分供電網(wǎng)格。規(guī)劃層以供電網(wǎng)格為單位，以規(guī)劃投資成本、供電可靠性為目標(biāo)，以分布式資源和網(wǎng)架線路的修建為決策變量，制定規(guī)劃方案。運(yùn)行層在規(guī)劃層的決策下，以經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本和環(huán)境污染成本最小為目標(biāo)，以分布式資源出力情況、污染物排放量、儲能容量作為決策變量，配置最優(yōu)運(yùn)行方案。模型框架如圖3所示。
圖3 新型配電網(wǎng)三層規(guī)劃模型
Fig.3 Three-layer planning model of new distribution network
2.1 決策層模型
1）分布式資源滲透率差值f1為
式中：N為網(wǎng)格數(shù)量；PG為供電分區(qū)中的電源出力；PD為供電分區(qū)中的負(fù)荷有功功率；PG,m為第m個網(wǎng)格的電源出力；PD,m為第m個網(wǎng)格的負(fù)荷有功功率。
2）網(wǎng)絡(luò)i的負(fù)荷中心和電源中心距離f2,i為
式中：xdm,i、ydm,i分別為第m個網(wǎng)格中第i個負(fù)荷中心的橫縱坐標(biāo)；xgm,i、ygm,i分別為第m個網(wǎng)格中第i個電源中心的橫縱坐標(biāo)。
約束條件包括線路負(fù)載率約束、供電半徑約束。
2.2 規(guī)劃層模型
1）規(guī)劃投資成本為
式中：Ceco為網(wǎng)格規(guī)劃策略投資總費(fèi)用；ε為維護(hù)運(yùn)行費(fèi)用系數(shù)和投資折舊的回收系數(shù)之和；Cij,m為第m個站間網(wǎng)格中主干線路ij的投資成本；Cfij,n為第n個非站間網(wǎng)格中環(huán)網(wǎng)線路ih的投資成本； Cfs,n為第n個非站間網(wǎng)格中輻射狀線路的投資成本；為第m個站間網(wǎng)格的主干線路ij電能年損耗費(fèi)用；為第n個非站間供電網(wǎng)格的主干線路年損耗費(fèi)用；Cin為分布式資源投資建設(shè)成本；Cl為網(wǎng)格間數(shù)字化聯(lián)絡(luò)投資；Nij為站間供電網(wǎng)格ij數(shù)量；Nfij為非站間供電網(wǎng)格數(shù)量。
將數(shù)字化聯(lián)絡(luò)規(guī)劃考慮到穩(wěn)態(tài)網(wǎng)格劃分中，合理的數(shù)字化聯(lián)絡(luò)設(shè)施有利于提高配電網(wǎng)的網(wǎng)格控制效果。數(shù)字化聯(lián)絡(luò)設(shè)施由數(shù)據(jù)傳輸線以及網(wǎng)格控制單元組成。對數(shù)字化聯(lián)絡(luò)設(shè)施做如下假設(shè)：聯(lián)絡(luò)線路沿電力線路架設(shè)，同時各個節(jié)點(diǎn)均存在數(shù)字化聯(lián)絡(luò)子站，且聯(lián)絡(luò)子站離變電站的距離不遠(yuǎn)。設(shè)置數(shù)字化聯(lián)絡(luò)投資Cl為
式中：dm為網(wǎng)格m的支路線長；pl為數(shù)據(jù)傳輸線單價；pc為網(wǎng)格控制單元單價。
2）供電可靠性為
式中：Clos為配電網(wǎng)可靠性指標(biāo)；Plo,m,j為第m個網(wǎng)格中j節(jié)點(diǎn)的停電概率；Nlos為停電次數(shù)；t 為停電持續(xù)時間；J為節(jié)點(diǎn)數(shù)量；Sm,j為第m個網(wǎng)格中j節(jié)點(diǎn)的供電狀態(tài)；Pm,j(t)為t時刻第m個網(wǎng)格內(nèi)j節(jié)點(diǎn)的實(shí)際功率。
3）網(wǎng)格m、n間功率交互Em,n為
式中：Pij、Qij分別為網(wǎng)格間支路ij的有功以及無功潮流；ncl為網(wǎng)格數(shù)；k為網(wǎng)格間支路數(shù)；Pp、Pq分別為有功/無功交互系數(shù)；Ps為支路系數(shù)。
約束條件包括配電網(wǎng)潮流約束、節(jié)點(diǎn)電壓約束。
2.3 運(yùn)行層模型
網(wǎng)格經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本為
式中：Cf為供電網(wǎng)格一天內(nèi)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本；Cop為一天內(nèi)分布式資源運(yùn)行維護(hù)總成本；Cpro為分布式資源總收益；COM為各網(wǎng)格的運(yùn)行總管理成本； Cbuy、Csell分別為供電網(wǎng)格與電網(wǎng)之間的總購電支出與售電收益；Cwt、Cpv、Cmt、Cfc、Cess分別為風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏電池、微型燃?xì)廨啓C(jī)、燃料電池以及儲能的總運(yùn)行成本。
約束條件包括網(wǎng)格功率平衡約束、各分布式電源功率約束、儲能容量約束等。
3 模型求解
K-means算法是一種基于目標(biāo)函數(shù)的聚類算法，該算法通常采用歐氏距離作為供電網(wǎng)格劃分依據(jù)。區(qū)域劃分綜合指標(biāo)體系主要由縣域配電網(wǎng)的劃分目標(biāo)和原則決定。本文以降低電壓波動的峰值和減少凈負(fù)荷的波動幅度為目標(biāo)，在這一基礎(chǔ)上，同時考慮到區(qū)域的功能性需求，構(gòu)建了一個綜合性的指標(biāo)體系。這個體系旨在全面評估和優(yōu)化配電網(wǎng)的區(qū)域劃分，從而最大化配電網(wǎng)的區(qū)域自治能力。
改進(jìn)的K-means算法是一種基于聚類數(shù)k的硬聚類算法，其具體步驟如下。
1）以網(wǎng)格劃分的前置條件，確定分區(qū)聚類數(shù)k。
2）確定歸類的條件，將負(fù)荷點(diǎn)、分布式資源的時空距離作為歸類條件。
3）根據(jù)區(qū)域劃分綜合指標(biāo)計(jì)算權(quán)重。權(quán)重越小，表示數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性越大。
4）使用最小權(quán)匹配算法，找到圖中的最小權(quán)重集合，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分成不同的組。
5）通過K-means算法分別選出聚類中心和負(fù)荷中心。
6）最小權(quán)匹配的邊會連接兩個屬于不同聚類的頂點(diǎn)，把相近的聚類中心和負(fù)荷中心進(jìn)行優(yōu)化匹配，確定網(wǎng)格劃分結(jié)果。
粒子群優(yōu)化算法是通過更新粒子群的速度和位置，不斷迭代尋找粒子群的最優(yōu)適應(yīng)度達(dá)到尋優(yōu)目的。但在迭代求解過程中，由于種群多樣性不足，易陷入局部解；為了解決這個問題，本文在迭代過程中引入高斯變異方法，增加種群的多樣性，避免陷入局部最優(yōu)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算通常需要多次迭代才能收斂到最優(yōu)或近似最優(yōu)解。迭代次數(shù)越多，算法的運(yùn)行時間也越長。為了提高計(jì)算效率，本文采用數(shù)據(jù)并行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，將大規(guī)模數(shù)據(jù)集分割成多個小批次，然后在多個計(jì)算單元上同時進(jìn)行訓(xùn)練。
本文所述3層規(guī)劃模型求解流程如圖4所示。決策層采用改進(jìn)的K-means算法劃分供電網(wǎng)格。規(guī)劃層和運(yùn)行層采用改進(jìn)的粒子群算法和優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法確定最優(yōu)規(guī)劃方案。
圖4 新型配電網(wǎng)3層規(guī)劃模型求解流程
Fig.4 Solution flow of three-layer planning model for new distribution network
4 算例分析
為驗(yàn)證所提策略的有效性，在Matlab上以IEEE 33節(jié)點(diǎn)為例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。系統(tǒng)基準(zhǔn)電壓取12.66 kV，節(jié)點(diǎn)電壓允許區(qū)間為 [0.95, 1.05] p.u.，系統(tǒng)內(nèi)已配置柴油機(jī)組，擬配置分布式電源類型包括風(fēng)機(jī)、光伏、微型燃?xì)廨啓C(jī)、燃料電池以及儲能裝置。單臺分布式電源的額定容量為50 kW，單位容量投資成本分別為5000、6500、1500、4500、2000元/kW；單位維護(hù)成本為0.06、0.04、0.04、0.001、0.05元/(kW·h)，線路單位長度投資成本為20萬元/km，規(guī)劃投資年限為10年，折現(xiàn)率為0.1。每個節(jié)點(diǎn)接入風(fēng)機(jī)和光伏設(shè)備數(shù)量最多為10臺。儲能設(shè)備荷電量為[0.1, 0.9]，充放電效率為0.9。低谷時段00:00—08:00、11:30—13:30購電電價為0.25元/(kW·h)；平段08:00—11:30、13:30—16:30、22:30—24:00購電電價為0.42元/(kW·h)；峰段16:30—20:30購電電價為0.65元/(kW·h)；尖峰時段20:30—22:30購電電價為0.82元/(kW·h)。
4.1 仿真結(jié)果
基于本文提出的規(guī)劃模型，改進(jìn)的K-means算法求解出的網(wǎng)格劃分結(jié)果如圖5所示。采用貴州某地典型日實(shí)際的風(fēng)光荷數(shù)據(jù)如圖6所示。
圖5 配電網(wǎng)網(wǎng)格劃分結(jié)果
Fig.5 Distribution grid division results
圖6 典型日負(fù)荷和風(fēng)光出力場景
Fig.6 Typical daily load and wind/PV output scene
初始參數(shù)設(shè)置：初始種群規(guī)模為80，迭代次數(shù)為100次。設(shè)定分布式能源發(fā)電占總發(fā)電量的50%以上。針對分布式資源的不確定特性，在配置規(guī)劃中傾向于將其布置于負(fù)載密集區(qū)域，旨在實(shí)現(xiàn)資源的就近消納?？紤]到光伏的不確定性，儲能設(shè)備應(yīng)配置于分布式光伏較為集中的區(qū)域，通過充放電達(dá)到削峰填谷的目的，提升配電網(wǎng)的穩(wěn)定性。其規(guī)劃方案如表1所示。
表1 配電網(wǎng)規(guī)劃方案
Table 1 Distribution network planning scheme
根據(jù)規(guī)劃方案求解出的典型日最優(yōu)運(yùn)行方案如圖7~9所示。綜合圖7~9可得，各區(qū)域在風(fēng)光大發(fā)時，儲能設(shè)備進(jìn)行充電，并在用電高峰期間，將電能出售給電網(wǎng)，在低谷期進(jìn)行購電和儲能設(shè)備充電，實(shí)現(xiàn)對分布式資源的就近消納，同時利用峰谷期的電價差實(shí)現(xiàn)運(yùn)行成本的最小化。
圖7 供電網(wǎng)格1典型日運(yùn)行情況
Fig.7 Power grid 1 typical daily operation
圖8 供電網(wǎng)格2典型日運(yùn)行情況
Fig.8 Power grid 2 typical daily operation
圖9 供電網(wǎng)格3典型日運(yùn)行情況
Fig.9 Power grid 3 typical daily operation
4.2 仿真結(jié)果敏感性分析
為了校驗(yàn)本文所提規(guī)劃模型的優(yōu)勢，設(shè)置以下3種方案進(jìn)行分析對比：方案1為根據(jù)《指導(dǎo)原則》確定的規(guī)劃方案；方案2為采用集中式的資源布局，沒有考慮分布式資源的地理位置和分布特性；方案3為本文所提的3層規(guī)劃模型。比較結(jié)果如圖10所示，相比方案1、方案2，方案3的成本和電壓偏差都有所降低，說明該規(guī)劃經(jīng)濟(jì)性和可靠性都得到了優(yōu)化。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)方法未充分考慮各區(qū)域分布式資源的稟賦，導(dǎo)致棄風(fēng)棄光現(xiàn)象嚴(yán)重；而方案3改善了分布式資源在時間與空間維度上的不平衡，并充分利用電價差實(shí)現(xiàn)最優(yōu)調(diào)度，提升了規(guī)劃方案的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。
圖10 不同方案規(guī)劃結(jié)果對比
Fig.10 Comparison of planning results of different schemes
5 結(jié)論
為響應(yīng)新形勢下配電網(wǎng)的轉(zhuǎn)型，本文以新型配電網(wǎng)為例，構(gòu)建了3層規(guī)劃模型，主要結(jié)論如下。
1）在決策層，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動深度融合地區(qū)的負(fù)荷分布、分布式資源、常規(guī)火力發(fā)電機(jī)組的出力情況和電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，依據(jù)源荷平衡對供電分區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格劃分，降低規(guī)劃維度。
2）在規(guī)劃層，為提升經(jīng)濟(jì)效益，保障電力安全可靠，強(qiáng)化源網(wǎng)荷儲協(xié)同發(fā)展，滿足分布式新能源發(fā)展需要，須結(jié)合地理空間數(shù)據(jù)、用戶需求、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等大數(shù)據(jù)，科學(xué)地規(guī)劃電網(wǎng)布局，優(yōu)化電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，確保新建設(shè)施滿足未來負(fù)荷增長和可再生能源接入的需求。
3）在運(yùn)行層，靈活調(diào)用分布式發(fā)電、儲能和需求側(cè)響應(yīng)等各項(xiàng)資源，促使供電網(wǎng)格內(nèi)資源良好互動，網(wǎng)格間資源互濟(jì)，進(jìn)而提高分布式資源消納率，降低網(wǎng)損。
本文所提方法綜合考慮了規(guī)劃區(qū)域的分布式資源滲透率、電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性和安全性，降低了規(guī)劃的維度和難度，提升了規(guī)劃的精度，為后續(xù)加快配電網(wǎng)建設(shè)改造和智慧升級、強(qiáng)化源網(wǎng)荷儲協(xié)同發(fā)展提供助力。
