CN108988322B

CN108988322B - 考虑系统时变性的微网运行策略优化方法

Info

Publication number: CN108988322B
Application number: CN201810704037.0A
Authority: CN
Inventors: 蔡胜; 谢云云; 宋雯雯
Original assignee: Nanjing University of Science and Technology
Current assignee: Nanjing University of Science and Technology
Priority date: 2018-06-30
Filing date: 2018-06-30
Publication date: 2020-07-07
Anticipated expiration: 2038-06-30
Also published as: CN108988322A

Abstract

本发明公开了一种考虑系统时变性的微网运行策略优化方法，以故障持续时间内的重要负荷供电量最大及开关动作次数最小为供电恢复目标,建立多时步下主动配电网动态分区恢复模型；对模型进行优化求解，确定各时步下孤岛划分范围和待恢复供电的负荷节点；根据孤岛划分范围和待恢复供电的负荷节点，确定各时步下储能设备的充放电量，实现对负荷分配和储能设备充放电量的同步优化。本发明通过对非故障失电区域进行动态孤岛划分，并对微网内的储能设备进行优化调度，使得微网在满足安全运行的基础上，对尽可能多的重要负荷的进行持续供电，提高了可再生能源的利用效率。

Description

考虑系统时变性的微网运行策略优化方法

技术领域

本发明属于电网技术领域，特别是涉及一种考虑系统时变性的微网运行策略优化方法。

背景技术

近年来，国内外连续爆发多起大面积停电事故，造成了巨大的经济损失和深刻的社会影响，给电力系统的安全稳定运行敲响了警钟。配电网作为电力系统的末端与用户直接相连。传统配电网由主网对其进行供电，当主网发生故障时，将导致配电网发生停电事故。而可再生能源的出现，使得主动配电网能够在失去主网供电时，以微网运行的方式保持对部分重要负荷的持续供电，从而减小了停电事故带来的损失。与此同时，受一次能源本身特性的影响，光伏电源的输出功率存在间歇性和波动性，给微网的安全运行带来了新的挑战。因此，在故障持续时间内，制定适当的孤岛划分策略，并对能源进行合理的调度配置，可以保证微网在安全运行的前提下，为尽可能多的重要负荷提供供电,在一定程度上提高了电网的自愈能力。

为了应对微网运行过程中可再生能源出力及负荷需求波动带来的安全性问题，已有学者提出了考虑可再生能源出力概率特性的孤岛划分方案,通过对可再生能源进行优化配置以减小孤岛内部的功率不平衡量，提高微网运行的可靠性。但该方法主要适用于配电网的经济运行，不能保证微网独立运行时的负荷供电量最大，因此不适用于配网失去主网供电后的恢复过程。为此，有学者针对长时间尺度下的配电网分区供电恢复问题，提出了考虑系统时变性的微网调度策略。现有研究主要采用分层优化的方法处理多时步下的配电网恢复问题，即在事先确定孤岛划分范围的基础上，对微网内可控分布式电源出力进行调度，使得微网在安全运行的基础上，能够对尽可能多的重要负荷提供供电。上述研究在一定程度上保证了更多重要负荷的持续供电，但在优化微网调度方案时未考虑网络拓扑结构的变化，即在故障持续时间内的孤岛划分范围保持不变。当配电网中分布式电源的渗透率不大时，无法实现重要负荷的最优恢复，在一定程度上削弱了可再生能源在参与电网恢复方面的积极作用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种考虑系统时变性的微网运行策略优化方法，使配电网再失去主网供电后能充分利用可再生能源的供电能力，在最大程度上对重要负荷进行持续供电。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种考虑系统时变性的微网运行策略优化方法，包括如下步骤：

步骤1、以故障持续时间内的重要负荷供电量最大及开关动作次数最小为供电恢复目标,建立多时步下主动配电网动态分区恢复模型；

步骤2、对主动配电网动态分区恢复模型中的非线性约束进行线性化处理，将其转化为混合整数规划模型(MILP)；

步骤3、对混合整数规划模型(MILP)进行优化求解，确定各时步下孤岛划分范围和待恢复供电的负荷节点；

步骤4、根据孤岛划分范围和待恢复供电的负荷节点，确定各时步下储能设备的充放电量，实现对负荷分配和储能设备充放电量的同步优化。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：本发明通过对非故障失电区域进行动态孤岛划分，并对微网内的储能设备进行优化调度，使得微网在满足安全运行的基础上，对尽可能多的重要负荷的进行持续供电，提高了可再生能源的利用效率。

附图说明

图1为本发明考虑系统时变性的微网运行策略优化方法流程图。

图2为本发明实例IEEE37电网拓扑图。

图3本发明实例第一时步IEEE37孤岛划分示意图。

图4本发明实例第二时步IEEE37孤岛划分示意图。

图5本发明实例第三时步IEEE37孤岛划分示意图。

图6本发明实例中各储能设备剩余容量示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步说明本发明方案。

综合考虑可再生能源出力和负荷需求波动对配电网故障恢复的影响，本发明将孤岛划分问题与故障期间的微网调度策略相结合。如图1所示，考虑系统时变性的微网运行策略优化方法，包括如下步骤：

步骤1、建立多时步下主动配电网动态分区恢复模型；

根据分布式电源在故障修复期间的实际发电量，以负荷恢复量最大和开关动作最小为供电恢复目标，建立优化目标为：

式中，f₁——配电网分区运行过程中的负荷恢复量；

f₂——配电网分区过程中的开关操作次数；

N——该孤岛内待恢复节点的集合；

L——配电网中联络线的集合；

t——为一个小时间尺度；

T——故障持续时间；

K——配电网中孤岛的集合；

p_i ^t——t时刻节点i的负荷功率大小；

w_i——节点i的权重系数；

x^t _ik——第i个负荷在t时刻由孤岛k供电的供电状态(x^t _ik＝1表示节点i在时段t由第k个孤岛进行供电，x^t _ik＝0表示节点i在时段t不由第k个孤岛进行供电)；

s^t _i——第t时刻的负荷供电状态量；

s^t _l——第t时刻的联络线连接状态量。

为方便求解，将多目标优化问题转化为单目标优化问题：

式中，F——定义负荷恢复收益量F作为新的目标函数，故障持续时间内负荷恢复量越大，开关操作次数越小时，该配电网恢复策略收益越大；

α、β——分别表示负荷恢复量大小和开关动作次数的重要程度。

考虑配电网孤岛微网运行过程中需保持辐射状运行，且需要满足的安全性约束以及储能设备的容量约束，确定微网运行过程中需要考虑的约束条件：

负荷集中约束：

若节点i∈N处的负荷在第t时刻可由分布式电源以孤岛的形式供电，则该节点仅属于一个微网k∈K。定义决策变量v^t _ik∈{0,1}来表示节点i∈N是否属于微网k∈K，负荷集中约束可表示为：

其中，与分布式电源k直接相连的节点一定属于微网k，可由以下等式约束表示：

孤岛不变约束：

在一个大时间尺度内，为保证孤岛划分方案保持不变，决策变量v^t _ik应满足以下等式约束：

式中，r——配电网故障后划分的大时间尺度数。

连通性约束：

配电网具有辐射状供电的特点，每个微网都可视作以分布式电源为根节点的子树。当某个子节点在微网k中时，其父节点一定也属于微网k，因此连通性约束可表示为：

式中，θ_k(i)——节点i关于分布式电源k的父节点。

线路集中约束：

考虑线路状态与节点状态的关系，若节点i和节点j都属于微网k，即

则节点i和节点j之间的联络线路属于微网k，由此可知，当线路(i,j)中关于k的子节点属于微网k，则线路(i,j)属于微网k，因此线路集中约束可表示为：

式中，h＝δ_k ^t(i,j)——节点线路与(i,j)在t时刻在微网k中的子节点。

负荷恢复约束：

若节点i处的负荷在t时刻由微网k恢复供电，需同时满足以下两个条件：1)节点i属于微网k，即v^t _ik＝1；2)与负荷相连的开关处于闭合状态，即s^t _i＝1，因此定义一个辅助变量x^t _ik＝v^t _ik·s^t _i，x^t _ik∈{0,1}，来表示t时刻内节点i处的负荷是否由微网k进行供电。

孤岛内功率约束：

为保证孤岛内的功率平衡，在第t时刻孤岛k内恢复供电的总负荷量应不大与此时该孤岛内的光伏电源出力P^t _pv。k和储能设备出力P^t _soc。k的总和，因此孤岛内功率约束可表示为：

式中，P^t _pv.k——光伏电源k在t时刻的预测出力大小；

P^t _soc.k——储能设备k在t时刻的优化出力大小。

储能装置容量约束：

第t时刻储能设备的剩余容量与之前0～t-1时刻的光伏电源出力大小以及由该光伏电源进行恢复供电的负荷的大小有关，在第t时刻的储能容量可由以下约束表示：

式中，P⁰ _soc。k——第k个储能设备的初始容量；

α_k——第k个储能设备的充电效率；

P^min _soc.k——第k个储能设备的容量下限；

P^axn _soc.k——第k个储能设备的容量上限。

潮流约束：

在进行供电恢复时，应满足潮流约束和节点电压约束，设P^t _ik和Q^t _ik分别表示在第t时刻，微网k内流入节点i的有功功率和无功功率，由于配电网时具有树状网络拓扑结构，因为每个节点有且仅有一个注入功率。

因此，节点i的注入功率可表示为：

式中，C_i ^k——表示节点i关于微网k的子节点的集合。

本发明采用线性潮流模型对节点电压进行估计，将光储系统处在节点的电压定为参考值V_k ⁰，则节点i处的电压可表示为：

其中rⁱ和bⁱ分别表示线路(i,j)的电路和电抗。

定义Φ_i ^k——一个松弛变量

松弛变量的用处在于：当节点i不属于微网k，但节点i的父节点j属于微网k时，使上式成立，因此Φ^t _ik可写为：

当节点i属于微网k时，V^t _ik应小于V_k ⁰，且在安全电压约束范围内；当节点i不属于微网k时，V^t _ik＝0，该约束条件可由以下不等式表示：

步骤2、对模型进行线性化处理；

对于负荷恢复约束，变量x^t _ik由两个变量相乘而得，使得约束条件中存在非线性变量，因此需要对其进行线性化处理，负荷恢复约束可表示为：

步骤3、利用CPLEX对步骤2中建立的混合整数规划模型进行求解，确定各时步下待恢复供电的负荷节点及孤岛划分范围；

经过步骤2中的线性化处理后，动态分区恢复调度问题建模为混合整数线性规划模型，可采用商用软件CPLEX进行快速求解，从而得到故障持续时间内的孤岛划分范围及恢复供电的负荷节点。

步骤4、分析待恢复供电的负荷节点及孤岛划分范围，计算各时步下储能设备的充放电量，实现对负荷分配和储能设备充放电量的同步优化。

各小时间尺度下储能设备的充放电量大小为：

式中，P^t _E.k——t时刻储能设备的充放电量；当P^t _E.k大于0时表示储能电池处于充电状态，当P^t _E.k小于0时表示储能电池处于放电状态。

为了验证本发明方法的有效性，进行如下实验仿真。

实施例1

以改进的IEEE37节点配电系统为例进行试验，电网拓扑如下附图2所示。配电网中包含三台光伏发电装置及三个储能电池，其组成的光储联合发电系统均具有维持孤岛独立运行的能力，光伏额定出力及储能设备参数见表1，各储能电池的充电功率均设为0.9。节点负荷的重要程度及初始状态见表2，通过负荷权重可以表示负荷的重要程度，权重大的负荷恢复顺序占优，具体权重可依据实际情况设定，本文将一类负荷权重取5，二类负荷权重取2，三类负荷权重取1。同时，配电网中一些线路开关处于故障状态，无法对其进行控制，其中0表示开关处于常开状态，1表示开关处于常闭状态。

表1光储系统参数

表2负荷重要程度和初始状态

光伏电源在故障持续时间内的实际出力以及各节点的负荷的功率需求均可通过预测数据获得，文中光伏电源在各时步内的出力大小、各负荷节点的功率需求及其权重由Matlab随机生成。

假设主网因自然灾害影响发生停电事故，故障持续时间为3小时。在此期间，配电网与主网断开连接，采用孤岛运行模式，由分布式电源对重要负荷进行供电，以1小时为一大时间尺度，20分钟为一小时尺度，对配电网内的孤岛划分调度问题进行求解。故障发生时，线路711-738、701-702、707-720的联络线开关处于常开状态，线路704-720、733-734的联络开关处于常闭状态，且线路711-738处的联络开关在一小时后修复，线路707-720处的联络开关在两小时后修复。

利用本发明所提的微网分区调度策略对配电网非故障失电区域进行动态分区及优化调度。通过求解本文建立的孤岛划分调度模型可得到如图3-图5所示的孤岛划分方案，可以看出，在每一个大时步下，原系统通过断开支路开关被划分成3个孤岛区域，每个区域内有且仅有一个分布式电源，且满足安全约束条件。各时刻恢复供电的负荷节点如表3所示。在故障持续时间内，非故障失电区域内一类负荷恢复比例为100％，优先保证了配网在失去主网供电后对重要负荷的持续供电。

在微网运行过程中，功率的损耗主要出现在储能系统的充放电过程中，各时刻储能设备的剩余电量大小如图6所示。由图6可以看出，储能设备容量满足安全约束，以保证故障持续时间内的重要负荷总恢复量最大，同时可以看出在光伏出力较大时储存电能，在重要负荷需求量较大时进行放电。

表3各时刻恢复供电节点

实施例2

为了验证本发明所提动态分区恢复调度模型的有效性，分别采用三种方法求解故障持续时间内的孤岛划分策略，并对计算结果进行比较。

方案1：光伏出力及负荷需求值取故障发生时刻的瞬时值，不考虑光伏出力及符合需求的波动性，对配电网进行优化孤岛划分。

方案2：考虑光伏出力及负荷的时变性，在故障持续时间内不对孤岛划分范围进行优化，仅在事先确定好的微网内部进行调度，通过决策储能设备的充放电量，保证微网在安全运行的前提下对重要负荷进行持续供电。

方案3：采用本发明方法，考虑光伏出力及负荷的时变性，预测各时段的实际光伏出力及负荷需求，以负荷供电状态作为决策变量，在故障持续时间内对配电网进行动态孤岛划分，并对储能设备进行优化调度，保证重要负荷的持续供电。

各方案的故障恢复结果如表4所示。对比方案1中利用故障发生时刻的瞬时值进行孤岛划分，会出现节点电压越限的情况。对比方案2中孤岛划分方式不变的情况，虽然两种方法皆能保证微网的安全运行，但重要负荷的负荷恢复量小于本发明所提方法，由表4可知，通过求解所发明所提方法得到的微网运行策略优于方案2所提方法，目标函数提高了5％。

综上所述，本发明所提方法考虑了光储系统和负荷时变的特性，可以保证微网在运行过程中不存在功率越限及节点电压越限的情况，提高了配电网运行的可靠性，同时本发明将孤岛划分优化问题与故障期间的微网调度策略相结合，可以更大程度上保证重要负荷的持续供电。

表4不同方法的故障恢复方案比较

Claims

1.一种考虑系统时变性的微网运行策略优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤2、对主动配电网动态分区恢复模型中的非线性约束进行线性化处理，将其转化为混合整数规划模型；

步骤3、对混合整数规划模型进行优化求解，确定各时步下孤岛划分范围和待恢复供电的负荷节点；

步骤4、根据孤岛划分范围和待恢复供电的负荷节点，确定各时步下储能设备的充放电量，实现对负荷分配和储能设备充放电量的同步优化；

步骤1建立的多时步下主动配电网动态分区恢复模型具体为：

根据分布式电源在故障修复期间的实际发电量，以重要负荷供电量最大和开关动作最小为供电恢复目标，建立优化目标为：

式中，f₁——配电网分区运行过程中的负荷恢复量；

f₂——配电网分区过程中的开关操作次数；

N——该孤岛内待恢复节点的集合；

L——配电网中联络线的集合；

t——为一个小时间尺度；

T——故障持续时间；

K——配电网中孤岛的集合；

p_i ^t——t时刻节点i的负荷功率大小；

w_i——节点i的权重系数；

x^t _ik——第i个负荷在t时刻由孤岛k供电的供电状态，x^t _ik＝1表示节点i在时段t由第k个孤岛进行供电，x^t _ik＝0表示节点i在时段t不由第k个孤岛进行供电；

s^t _i——第t时刻的负荷供电状态量；

s^t _l——第t时刻的联络线连接状态量；

为方便求解，将多目标优化问题转化为单目标优化问题：

α、β——分别表示负荷恢复量大小和开关动作次数的重要程度；

考虑到配电网孤岛微网运行过程中需要保持辐射状运行，且需要满足安全性约束以及储能设备的容量约束，确定微网运行过程中需要考虑的约束条件：

负荷集中约束：

若节点i∈N处的负荷在第t时刻可由分布式电源以孤岛的形式供电，则该节点仅属于一个微网k∈K，定义决策变量v^t _ik∈{0,1}，来表示节点i∈N是否属于微网k∈K，负荷集中约束表示为：

其中，与分布式电源k直接相连的节点一定属于微网k，由以下等式约束表示：

孤岛不变约束：

式中，r——配电网故障后划分的大时间尺度数；

连通性约束：

配电网具有辐射状供电的特点，每个微网都视作以分布式电源为根节点的子树，当某个子节点在微网k中时，其父节点一定也属于微网k，因此连通性约束表示为：

式中，θ_k(i)——节点i关于分布式电源k的父节点；

线路集中约束：

则节点i和节点j之间的联络线路属于微网k，由此可知，当线路(i,j)中关于k的子节点属于微网k，则线路(i,j)属于微网k，因此线路集中约束表示为：

式中，h＝δ_k ^t(i,j)——节点线路与(i,j)在t时刻关于微网k的子节点；

负荷恢复约束：

若节点i处的负荷在t时刻由微网k恢复供电，需同时满足以下两个条件：1)节点i属于微网k，即v^t _ik＝1；2)与负荷相连的开关处于闭合状态，即s^t _i＝1，因此定义一个辅助变量x^t _ik＝v^t _ik·s^t _i，x^t _ik∈{0,1}，来表示t时刻内节点i处的负荷是否由微网k进行供电；

孤岛内功率约束：

为保证孤岛内的功率平衡，在第t时刻孤岛k内恢复供电的总负荷量应不大与此时该孤岛内的光伏电源出力P^t _pv.k和储能设备出力P^t _soc.k的总和，因此孤岛内功率约束表示为：

式中，P^t _pv.k——光伏电源k在t时刻的预测出力大小；

P^t _soc.k——储能设备k在t时刻的剩余容量大小；

储能装置容量约束：

第t时刻储能设备的剩余容量与之前0～t-1时刻的光伏电源出力大小以及由该光伏电源进行恢复供电的负荷的大小有关，在第t时刻的储能容量由以下约束表示：

式中，P⁰ _soc.k——第k个储能设备的初始容量；

α_k——第k个储能设备的充电效率；

P^min _soc.k——第k个储能设备的容量下限；

P^axn _soc.k——第k个储能设备的容量上限；

潮流约束：

在进行供电恢复时，应满足潮流约束和节点电压约束，设P^t _ik和Q^t _ik分别表示在第t时刻，微网k内流入节点i的有功功率和无功功率，由于配电网具有树状网络拓扑结构，且每个节点有且仅有一个注入功率，因此，节点i的注入功率表示为：

式中，C_i ^k——表示节点i关于微网k的子节点的集合；

采用线性潮流模型对节点电压进行估计，将光储系统处在节点的电压定为参考值V_k ⁰，则节点i处的电压表示为：

其中rⁱ和bⁱ分别表示线路(i,j)的电路和电抗；

定义Φ^t _ik——一个松弛变量

松弛变量的用处在于：当节点i不属于微网k，但节点i的父节点j属于微网k时，使上式成立，因此Φ^t _ik写为：

当节点i属于微网k时，V^t _ik应小于V_k ⁰，且在安全电压约束范围内；当节点i不属于微网k时，V^t _ik＝0，各节点电压约束条件由以下不等式表示：

式中，V^t _ik——t时刻负荷节点i在微网k中的电压；

V_k ⁰——分布式电源所在节点的电压；

V_i ^max——节点i允许的电压上限；

V_i ^min——节点i允许的电压下限；

步骤4计算各时步下储能设备的充放电量的具体方法为：

式中，P^t _E.k——t时刻储能设备的充放电量，当P^t _E.k大于0时表示储能电池处于充电状态，当P^t _E.k小于0时表示储能电池处于放电状态；P^t _pv.k表示光伏电源k在t时刻的预测出力大小；x^t _ik表示第i个负荷在t时刻由孤岛k供电的供电状态；p_i ^t表示t时刻节点i的负荷功率大小。

2.根据权利要求1所述的考虑系统时变性的微网运行策略优化方法，其特征在于，步骤2对负荷恢复约束进行线性化处理，将其表示为：

3.根据权利要求1所述的考虑系统时变性的微网运行策略优化方法，其特征在于，步骤3采用商用软件CPLEX对混合整数规划模型进行快速求解，得到故障持续时间内的孤岛划分范围及恢复供电的负荷节点。