CN103944178B - 智能配电网能量平衡优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能配电网能量平衡优化调度方法，其方法是根据接入的分布式电源、微电网和负荷进行特性分析和负荷预测结果确定配电网运行峰谷时段，确定分布式电源、微电网当日出力曲线和可调负荷的功率计划，统一调配电源-配电网-负荷运行状态，即在分布式电源并网运行下，用电高峰时可再生能源最大化出力；在满足负荷需要情况下剩余电量上网，用电低谷时向储能系统充电，按照优化调度结果来供电；用电低谷时放开用电，通过峰谷电价机制引导用户用电。本发明建立节能减排条件下满足多阶段能量平衡一体化优化方法，在保证智能配电网的安全可靠供电基础上最大可能消纳可再生能源比例，提高配电网经济性，实现短期能量平衡。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种本发明涉及智能配电网能量平衡优化调度方法，尤其是在分布式电源、微电网、可控负荷基础上的配电网能量平衡优化调度方法。
背景技术
在智能配电网中存在风力发电、太阳能光伏发电、多样性负荷等扰动源，在配电馈线中随时会出现各种形式的功率波动，甚至是分布式电源出力间歇性变化。这种随机的功率变化可能出现在高峰负荷时段，也可能出现在低谷负荷时段，加大了负荷的峰谷差，并且在高峰负荷时段可能造成过负荷。配电网与负荷直接相连，与输电网相比，配电网中各个负荷的用电性质相对单一，并且负荷容量较小，因此，受生产和生活规律的影响，各负荷点的功率变化波动性更大。在智能配电网中，负荷参与电网调节，与电网进行互动是主要特征之一，另外电动汽车充放电设施的即插即用，使得负荷功率的变化更加具有不确定性。由于分布式电源中具有风能等可再生能源发电，这些电源的出力受自然条件变化的影响较大，具有较大的波动性和间歇性。
为了保证智能配电网的安全可靠供电，需要针对超短期可能出现的分布式电源出力扰动、多样性负荷扰动，利用智能配电网内可控分布式电源和储能装置的配合，实现短期能量平衡。
发明内容
针对现有技术上超短期可能出现的分布式电源出力扰动、多样性负荷扰动的问题，本发明目的是在于提供一种利用智能配电网内可控分布式电源和储能装置的配合，实现短期能量平衡的智能配电网能量平衡优化调度方法，在保证智能配电网的安全可靠供电基础上最大可能消纳可再生能源比例，提高配电网经济性。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
智能配电网能量平衡优化调度方法，考虑大量分布式可再生能源的快速发展、电动汽车充放换电设施的大量接入配电网，分布式电源的发电能力、可控常规负荷及微网的需求响应、储能、电动汽车的核电状态等信息通过配电自动化系统上送到优化调度控制系统，优化调度控制系统根据当前的配网运行状态和用电需求综合考虑，统一调配电源-配电网-负荷运行状态，实现配电网超短期能量平衡；该调度方法包括如下步骤：
（1）根据配电网负荷历史数据和当地气象信息获得配电网负荷超短期数据曲线；
（2）同样根据配电网分布式电源/微电网历史发电数据和当地气象信息获得分布式电源/微电网发电预测；
（3）通过电网调度系统获得配电网上级电源出力计划；
（4）通过配电自动化系统、充换电运营管理系统或分布式电源管理系统获得储能电池的荷电状态；
（5）根据步骤（1）至（2）获得的预测结果，上级电源出力预估等于根据负荷预测得到负荷预估用电量加上通过潮流计算得到配电网理论线损减去根据发电预测分布式电源出力预估的值；
（5-1）判断上级电源出力预估是否超出历史平均出力电量的15%；
（5-2）若步骤（5-1）的判断结果为是，则判断该时段是否为峰时段；
（5-3）若步骤（5-1）的判断结果为否，则上级电源出力预估是否低于历史平均出力电量的15%；
（5-4）若步骤（5-3）的判断结果为是，则判断该时段是否为谷时段；
（5-5）若步骤（5-3）的判断结果为否，则判断该时段是否为平时段；
（6）如果配电网处于峰时段，则查看储能荷电状态、可控负荷情况和上级电网出力情况：
（6-1）如果储能荷电状态为高则考虑储能放电；
（6-2）若步骤（6-1）的储能荷电状态为低，则查看上级电网出力情况；
（6-3）若步骤（6-2）的上级电网出力计划相对配电网消纳超过15%，则增加上级电网出力；
（6-4）若步骤（6-3）的上级电网出力计划相对配电网消纳低于15%，则调节可控负荷，减少负荷消耗；
（7）如果配电网处于谷时段，则查看储能荷电状态、可控负荷情况和上级电网出力情况：
（7-1）如果储能荷电状态为低，则储能充电；
（7-2）若步骤（7-1）的储能荷电状态为高，则查看可控负荷情况；
（7-3）若步骤（7-2）的可控负荷没有投入，则逐步投入可控负荷；
（7-4）若步骤（7-3）的可控负荷满载投入，则调节分布式电源出力匹配上级电源出力；
（8）如果配电网处于平时段，则查看储能荷电状态和上级电网出力情况；
（8-1）如果储能荷电状态为低且上级电源相对配电网消纳超过15%，则考虑储能充电；
（8-2）如果储能荷电状态为低且上级电源低于配电网消纳，则返回到步骤（5-1）；
（8-3）如果储能荷电状态为高且上级电源低于配电网消纳，则考虑储能放电；
（8-4）如果储能荷电状态为高且上级电源高于配电网消纳，则返回到步骤（5-1）。
一般来说，配电网处于用电高峰，则首先可再生分布式电源尽可能最大化利用，其次是释放储能系统能量，再次是调节可控负荷，最后是上级电网调节平衡。
一般来说，配电网处于用电低谷，则首先给储能系统充电，再次是释放可控负荷，最后是上级电网调节平衡。
一般来说，配电网处于用电平均时段，则首先考虑上级电网计划，调节分布式电源、储能系统和可控负荷达到配电网能量平衡。
优选地，所述步骤（6-1）（7-1）中，最低值为蓄电池荷电状态的60%，最高值为蓄电池荷电状态的90%，避免蓄电池深度充放电。储能荷电状态低是指不高于蓄电池荷电状态的60%表示为储能荷电状态为低；储能荷电状态低是指不低于蓄电池荷电状态的90%表示为储能荷电状态为高。
优选的，为提高配电网运行的经济性，可控负荷尽可能在峰时段控制使用，在谷时段满载使用。
优选的，为响应国家低碳号召，尽可能可再生能源最大消纳。
有益效果：本发明通过上述智能配电网能量平衡优化调度方法，利用智能配电网内可控分布式电源和储能装置的配合，实现短期能量平衡，在保证智能配电网的安全可靠供电基础上最大可能消纳可再生能源比例，提高配电网经济性；建立节能减排条件下满足多阶段能量平衡一体化优化方法，提高分布式电源的利用率，实现配电网供电方式和运行方式的智能化。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；
图1为本发明的优化调度结构框图；
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1和图2所示，本实施例提供的是智能配电网能量平衡优化调度方法，所述智能配电网能量平衡是指上级电网、分布式电源、微电网、配电网络、常规负荷、可控负荷之间的电量平衡。为了保证智能配电网的安全可靠供电，需要针对配电网超短期时段（当日）可能出现的分布式电源出力扰动、多样性负荷扰动，利用智能配电网内可控分布式电源和储能装置的配合，实现配电网超短期能量平衡。
考虑大量分布式可再生能源的快速发展、电动汽车充放换电设施的大量接入配电网，分布式电源的发电能力、可控常规负荷及微网的需求响应、储能、电动汽车的核电状态等信息通过配电自动化系统上送到优化调度控制系统，优化调度控制系统根据当前的配网运行状态和用电需求综合考虑，统一调配电源-配电网-负荷运行状态，从而实现配电网超短期能量平衡。其具体方法步骤如下：
（1）根据配电网负荷历史数据和当地气象信息获得配电网负荷超短期数据曲线；
（2）同样根据配电网分布式电源/微电网历史发电数据和当地气象信息获得分布式电源/微电网发电预测；
（3）通过电网调度系统获得配电网上级电源出力计划；
（4）通过配电自动化系统、充换电运营管理系统或分布式电源管理系统获得储能电池的荷电状态；
（5）根据步骤（1）至（2）获得的预测结果，上级电源出力预估等于根据负荷预测得到负荷预估用电量加上通过潮流计算得到配电网理论线损减去根据发电预测分布式电源出力预估的值；
（5-1）判断上级电源出力预估是否超出历史平均出力电量的15%；
（5-2）若步骤（5-1）的判断结果为是，则判断该时段是否为峰时段；
（5-3）若步骤（5-1）的判断结果为否，则上级电源出力预估是否低于历史平均出力电量的15%；
（5-4）若步骤（5-3）的判断结果为是，则判断该时段是否为谷时段；
（5-5）若步骤（5-3）的判断结果为否，则判断该时段是否为平时段；
（6）如果配电网处于峰时段，则查看储能荷电状态、可控负荷情况和上级电网出力情况。一般来说，配电网处于用电高峰，则首先可再生分布式电源尽可能最大化利用，其次是释放储能系统能量，再次是调节可控负荷，最后是上级电网调节平衡。
本实施例的步骤（6）的具体步骤为：
（6-1）如果储能荷电状态为高则考虑储能放电；
（6-2）若步骤（6-1）的储能荷电状态为低，则查看上级电网出力情况；
（6-3）若步骤（6-2）的上级电网出力计划相对配电网消纳超过15%，则增加上级电网出力；
（6-4）若步骤（6-3）的上级电网出力计划相对配电网消纳低于15%，则调节可控负荷，减少负荷消耗；
（7）如果配电网处于谷时段，则查看储能荷电状态、可控负荷情况和上级电网出力情况。一般来说，配电网处于用电低谷，则首先给储能系统充电，再次是释放可控负荷，最后是上级电网调节平衡。本实施例的具体步骤如下：
（7-1）如果储能荷电状态为低，则储能充电；
（7-2）若步骤（7-1）的储能荷电状态为高，则查看可控负荷情况；
（7-3）若步骤（7-2）的可控负荷没有投入，则逐步投入可控负荷；
（7-4）若步骤（7-3）的可控负荷满载投入，则调节分布式电源出力匹配上级电源出力；
（8）如果配电网处于平时段，则查看储能荷电状态和上级电网出力情况；一般来说，配电网处于用电平均时段，则首先考虑上级电网计划，调节分布式电源、储能系统和可控负荷达到配电网能量平衡。其具体步骤为：
（8-1）如果储能荷电状态为低且上级电源相对配电网消纳超过15%，则考虑储能充电；
（8-2）如果储能荷电状态为低且上级电源低于配电网消纳，则返回到步骤（5-1）；
（8-3）如果储能荷电状态为高且上级电源低于配电网消纳，则考虑储能放电；
（8-4）如果储能荷电状态为高且上级电源高于配电网消纳，则返回到步骤（5-1）。
上述步骤（6-1）（7-1）中，最低值为蓄电池荷电状态的60%，最高值为蓄电池荷电状态的90%，避免蓄电池深度充放电。储能荷电状态低是指不高于蓄电池荷电状态的60%；储能荷电状态低是指不低于蓄电池荷电状态的90%。为提高配电网运行的经济性，可控负荷尽可能在峰时段控制使用，在谷时段满载使用。为响应国家低碳号召，尽可能可再生能源最大消纳。
基于上述，本发明是根据接入的分布式电源、微电网和负荷进行特性分析和负荷预测结果确定配电网运行峰谷时段，确定分布式电源、微电网当日出力曲线和可调负荷的功率计划。其按照以下原则进行：
（a）分布式电源并网运行下，用电高峰时可再生能源最大化出力，在满足负荷需要情况下剩余电量上网，用电低谷时向储能系统充电。
（b）负荷由FC、DE、Grid等可调度DER单元按照优化调度结果来供电，用电高峰时尽可能减少用电，用电低谷时放开用电。
（c）通过峰谷电价机制引导用户用电。
实际运行过程中，分布式电源、微电网实际出力和负荷的实际消耗功率有变化，修正分布式电源、微电网当日出力曲线和可调负荷的功率计划。通过实际试验可知，其能够够利用智能配电网内可控分布式电源和储能装置的配合，实现短期能量平衡，在保证智能配电网的安全可靠供电基础上最大可能消纳可再生能源比例，提高配电网经济性；并建立节能减排条件下满足多阶段能量平衡一体化优化方法，提高分布式电源的利用率，实现配电网供电方式和运行方式的智能化。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (5)
1.智能配电网能量平衡优化调度方法，其特征在于：该调度方法包括如下步骤：
（1）根据配电网负荷历史数据和当地气象信息获得配电网负荷超短期数据曲线；
（2）同样根据配电网分布式电源/微电网历史发电数据和当地气象信息获得分布式电源/微电网发电预测；
（3）通过电网调度系统获得配电网上级电源出力计划；
（4）通过配电自动化系统、充换电运营管理系统或分布式电源管理系统获得储能电池的荷电状态；
（5）根据步骤（1）至（2）获得的预测结果，上级电源出力预估等于根据负荷预测得到负荷预估用电量加上通过潮流计算得到配电网理论线损减去根据发电预测分布式电源出力预估的值；
（5-1）判断上级电源出力预估是否超出历史平均出力电量的15%；
（5-2）若步骤（5-1）的判断结果为是，则判断当前时段是否为峰时段；
（5-3）若步骤（5-1）的判断结果为否，则判断上级电源出力预估是否低于历史平均出力电量的15%；
（5-4）若步骤（5-3）的判断结果为是，则判断该时段是否为谷时段；
（5-5）若步骤（5-3）的判断结果为否，则判断该时段是否为平时段；
（6）如果配电网处于峰时段，则查看储能荷电状态、可控负荷情况和上级电网出力情况：
（6-1）如果储能荷电状态为高，则储能放电；
（6-2）若步骤（6-1）的储能荷电状态为低，则查看上级电网出力情况；
（6-3）若步骤（6-2）的上级电网出力计划相对配电网消纳超过15%，则增加上级电网出力；
（6-4）若步骤（6-3）的上级电网出力计划相对配电网消纳低于15%，则调节可控负荷，减少负荷消耗；
（7）如果配电网处于谷时段，则查看储能荷电状态、可控负荷情况和上级电网出力情况：
（7-1）如果储能荷电状态为低，则储能充电；
（7-2）若步骤（7-1）的储能荷电状态为高，则查看可控负荷情况；
（7-3）若步骤（7-2）的可控负荷没有投入，则逐步投入可控负荷；
（7-4）若步骤（7-3）的可控负荷满载投入，则调节分布式电源出力匹配上级电源出力；
（8）如果配电网处于平时段，则查看储能荷电状态和上级电网出力情况；
（8-1）如果储能荷电状态为低且上级电源相对配电网消纳超过15%，则储能充电；
（8-2）如果储能荷电状态为低且上级电源低于配电网消纳，则返回到步骤（5-1）；
（8-3）如果储能荷电状态为高且上级电源低于配电网消纳，则储能放电；
（8-4）如果储能荷电状态为高且上级电源高于配电网消纳，则返回到步骤（5-1）。
2.根据权利要求1所述的智能配电网能量平衡优化调度方法，其特征在于：所述步骤（6）中，若配电网处于用电高峰时段，则首先可再生分布式电源最大化利用，其次是释放储能系统能量，再次是调节可控负荷，最后是上级电网调节平衡。
3.根据权利要求1所述的智能配电网能量平衡优化调度方法，其特征在于：所述步骤（7）中，若配电网处于用电低谷时段，则首先给储能系统充电，再次是释放可控负荷，最后是上级电网调节平衡。
4.根据权利要求1所述的智能配电网能量平衡优化调度方法，其特征在于：所述步骤（8）中，若配电网处于用电平时段，则首先进行上级电网计划，然后调节分布式电源、储能系统和可控负荷达到配电网能量平衡。
5.根据权利要求1所述的智能配电网能量平衡优化调度方法，其特征在于：所述步骤（6-1）和步骤（7-1）中，储能荷电状态低是指不高于蓄电池荷电状态的60%表示为储能荷电状态为低；储能荷电状态高是指不低于蓄电池荷电状态的90%表示为储能荷电状态为高。
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| CN103944178A (zh) | 2014-07-23 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Lu Wen Inventor after: Du Hongwei Inventor after: Wu Lin Inventor after: Yu Jiancheng Inventor after: Jiang Ling Inventor after: Wang Xudong Inventor after: Li Bingjie Inventor after: Zhao Yangdong Inventor after: Shen Haodong Inventor after: Qin Ling Inventor before: Lu Wen Inventor before: Yu Jiancheng Inventor before: Qin Ling Inventor before: Du Hongwei Inventor before: Song Yinghua Inventor before: Zhang Yiran Inventor before: Zhang Li |
|
| COR | Change of bibliographic data | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Lu Wen Inventor after: Shen Haodong Inventor after: Qin Ling Inventor after: Du Hongwei Inventor after: Wu Lin Inventor after: Zhao Honglei Inventor after: Zhang Pan Inventor after: Yu Jiancheng Inventor after: Jiang Ling Inventor after: Wang Xudong Inventor after: Li Bingjie Inventor after: Zhao Yangdong Inventor before: Lu Wen Inventor before: Du Hongwei Inventor before: Wu Lin Inventor before: Yu Jiancheng Inventor before: Jiang Ling Inventor before: Wang Xudong Inventor before: Li Bingjie Inventor before: Zhao Yangdong Inventor before: Shen Haodong Inventor before: Qin Ling |
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| COR | Change of bibliographic data |