CN109948868A - 高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法，本发明结合配电网网架结构、分布式可再生能源发电集群布点将集群系统划分为若干个子集群，在子集群负荷预测基础上，构建了双层优化规划模型，在规划阶段融入群控群调控制策略，开展以子集群为基本单位的“源网荷储”运行‑规划双重优化。上层优化以年综合费用最小为目标，开展网架及储能系统选址优化；下层优化以储能系统收益最大为目标，考虑储能系统运行约束，开展储能系统容量和功率的优化。通过上下层迭代优化得到最优的子集群优化规划方案。
Description
技术领域
本发明涉及发电集群优化技术领域，具体指的是一种高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法。
背景技术
以光伏、风电为代表的新能源具有清洁、环保、节能等优势，近年来，中国新能源产业取得了快速发展。我国新能源发电的发展模式包括集中式和分布式两种。在我国，由于西部地区土地广袤，人口少，光照资源极为丰富，因此集中式光伏电站绝大部分分布在我国甘肃、新疆等西部地区。经过10多年的急速发展，如今西北地区出现了严重的“弃光弃风”现象，2018年全国弃风率达到7％，个别地区窝电现象严重，弃光弃风率高企。
分布式可再生能源发电就近接入用户附近，可以提高系统供电可靠性、降低网络损耗、改善电能质量等，近年来得到了电力工业领域的广泛关注。随着接入到配电网的分布式可再生能源发电容量日益增大，需要充分评估高渗透率分布式可再生能源发电集群接入配电网后对网络损耗、电压分布、短路容量以及保护配置等产生的影响。由于按照目前国家的政策导向，电网企业对于分布式可再生能源发电需要完全接纳，因此分布式可再生能源发电集群规划往往在已知分布式可再生能源发电接入容量的前提下，优化配置储能系统容量、布点以及网架优化，通过合理协调分布式可再生能源发电、电网、负荷和储能系统四者之间的互动关系，将有助于充分发挥分布式可再生能源发电的优势，提高电网运行的安全性和经济性。
分布式可再生能源发电集群规划不同于传统的配电网规划，传统的配电网规划一般是按照负荷预测—电源规划—网架规划的步骤进行的，配电网规划方案满足极端负荷条件供电需求即可满足所有的运行条件。而分布式可再生能源发电集群的出现会使电力系统的负荷预测和运行面临更大的不确定性，同时储能等可控资源也为配电网带来了更多的调控手段，因此，分布式可再生能源发电集群规划必须考虑到分布式电源、配电网网架、负荷需求以及储能系统之间的协调互动关系。
发明内容
有鉴于传统配电网规划不适用于分布式可再生能源发电集群规划，本发明提出一种高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法，首先结合配电网网架结构、分布式可再生能源发电集群布点将集群系统划分为若干个子集群，并以子集群为最小单位开展源网荷储协同双层优化规划。上层优化以子集群年综合费用最小为目标，以电网运行安全性为约束，开展网架及储能系统选址优化；下层优化以储能系统收益最大为目标，以储能容量、功率限制为约束条件，开展储能系统容量和功率的优化，通过上下层迭代优化得到最优的子集群优化规划方案。
一种高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法，包括以下步骤：
步骤1、将集群系统划分为若干个子集群；
步骤2、生成子集群负荷功率特性曲线，计算子集群内各类型用电负荷的高峰值，结合各类用电负荷特性曲线，拟合得到子集群负荷功率特性曲线；
步骤3、建立子集群源网荷储协同上层优化模型；
步骤4、建立子集群源网荷储协同下层优化模型；
步骤5、上下层优化迭代求解，并得到最优的子集群源网荷储规划方案；
步骤6、组合子集群优化规划方案，得到最优的分布式可再生能源发电集群的优化规划方案。
优选的，所述步骤1将集群系统划分为若干个子集群，划分原则如下：
a、馈线上两个分段开关之间或者分段开关和网络联络开关之间存在可控设备，则将这个区域作为一个子集群；
b、分段开关到末端之间存在可控设备，则将这个区域作为一个子集群。
优选的，所述步骤3建立子集群源网荷储协同上层优化模型的优化目标和约束条件是：
1)优化目标
上层优化模型以最小化集群配电网一年的支出为目标，目标函数表达式如下式：
min C＝Cline+Closs (1)
式中，Cline为网架投资的等年值；Closs为年损耗费用。Cline、Closs的计算公式如下式：
Closs＝TlossPloss (3)
式中，Fline为网架初始投资费用；r为折现率；n为线路的折旧年限；Tloss为网络损耗小时数；Ploss为根据下层规划得到的储能典型日运行曲线计算的网络损耗；
2)约束条件
系统功率平衡约束：
式中：SB为系统节点集合；
安全性约束：
RN-1＝100％ (5)
式中：RN-1为N-1通过率，需要达到100％；
可靠性约束：
RS≥RS0 (6)
式中：RS为系统平均供电可靠率；RS0为预定达到的可靠性指标。
优选的，所述步骤4建立子集群源网荷储协同下层优化模型的优化目标和约束条件是：
1)优化目标
下层优化为储能系统容量和功率的优化，以典型日负荷预测为基础，通过优化计算求解出储能的调度策略，由典型日推算全年储能的充放电效益，实现储能运营商的经济利益最大化，其优化目标函数可以归纳总结如下：
式中：Edischarge为计算周期内储能系统的放电能量；Pd为储能系统的放电电价；Echarge为计算周期内储能系统的充电电量；Pc为储能系统的充电电价；Erate为储能系统的额定容量；CE为储能系统的单位容量价格；Prate为储能系统的额定功率；CP为储能系统的单位功率价格；m为储能系统的寿命；
2)约束条件
在配置储能系统时，模型应满足储能系统的运行约束，包括储能系统出力约束以及储能系统SOC约束：
式中：PESSimin(t)、PESSimax(t)为第i个储能系统在阶段t的最小和最大输出功率，与当前阶段储能系统的SOC值、SOC上下限及额定功率相关；PESSi(t)为阶段t储能系统的输出功率；SOCimax、SOCimin为第i个储能系统SOC上下限值；SOCi(t)为阶段t储能系统的SOC值。
优选的，所述步骤3的上层优化模型采用但不局限于遍历方法求解，步骤4的下层优化模型采用但不局限于粒子群算法求解。
优选的，所述步骤3的优化模型将网架规划方案传递给步骤4的优化模型，步骤4的优化模型在给定网架的基础上对储能运行进行优化，并将优化后储能额定容量、额定功率、典型日运行曲线传递给步骤3的优化模型，步骤3的优化模型在此基础上计算目标函数中年综合费用，通过上下层迭代优化得到最优的子集群源网荷储优化规划方案。
本发明有益效果：
本发明首先结合配电网网架结构、分布式可再生能源发电集群布点将集群系统划分为若干个子集群，并以子集群为最小单位开展源网荷储协同双层优化规划。上层优化以子集群年综合费用最小为目标，以电网运行安全性为约束，开展网架及储能系统选址优化；下层优化以储能系统收益最大为目标，以储能容量、功率限制为约束条件，开展储能系统容量和功率的优化，通过上下层迭代优化得到最优的子集群优化规划方案。
附图说明
图1为本发明建立源网荷储协同双层优化规划模型图。
图2为上海某分布式可再生能源发电集群配电网拓扑图。
图3为子集群划分结果图。
图4为子集群2负荷特性曲线图。
具体实施方式
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：本发明以子集群为单位，建立源网荷储协同双层优化规划模型，模型如图1所示。上层优化以子集群年综合费用最小为目标，以电网运行安全性为约束，开展网架及储能系统选址优化；下层优化以储能系统收益最大为目标，以储能容量、功率限制为约束条件，开展储能系统容量和功率的优化，通过上下层迭代优化得到最优的子集群优化规划方案。
(1)上层优化模型
1)优化目标
上层优化模型以最小化集群配电网一年的支出为目标，目标函数表达式如下式。
min C＝Cline+Closs (1)
式中，Cline为网架投资的等年值；Closs为年损耗费用。Cline、Closs的计算公式如下式。
Closs＝TlossPloss (3)
式中，Fline为网架初始投资费用；r为折现率；n为线路的折旧年限；Tloss为网络损耗小时数；Ploss为根据下层规划得到的储能典型日运行曲线计算的网络损耗。
2)约束条件
系统功率平衡约束：
式中：SB为系统节点集合。
安全性约束：
RN-1＝100％ (5)
式中：RN-1为N-1通过率，需要达到100％。
可靠性约束：
RS≥RS0 (6)
式中：RS为系统平均供电可靠率；RS0为预定达到的可靠性指标。
(2)下层优化模型
1)优化目标
下层优化为储能系统容量和功率的优化，以典型日负荷预测为基础，通过优化计算求解出储能的调度策略，由典型日推算全年储能的充放电效益，实现储能运营商的经济利益最大化，其优化目标函数可以归纳总结如下：
式中：Edischarge为计算周期内储能系统的放电能量；Pd为储能系统的放电电价；Echarge为计算周期内储能系统的充电电量；Pc为储能系统的充电电价；Erate为储能系统的额定容量；CE为储能系统的单位容量价格；Prate为储能系统的额定功率；CP为储能系统的单位功率价格；m为储能系统的寿命。
2)约束条件
在配置储能系统时，模型应满足储能系统的运行约束，包括储能系统出力约束以及储能系统SOC约束。
式中：PESSimin(t)、PESSimax(t)为第i个储能系统在阶段t的最小和最大输出功率，与当前阶段储能系统的SOC值、SOC上下限及额定功率相关；PESSi(t)为阶段t储能系统的输出功率；SOCimax、SOCimin为第i个储能系统SOC上下限值；SOCi(t)为阶段t储能系统的SOC值。
根据上述建立的模型及定义的各计算函数式，本发明的具体评估步骤如下：
步骤1)将集群系统划分为若干个子集群，划分原则如下：
a、馈线上两个分段开关之间或者分段开关和网络联络开关之间存在可控设备，则将这个区域作为一个子集群；
b、分段开关到末端之间存在可控设备，则将这个区域作为一个子集群。
步骤2)生成子集群负荷功率特性曲线
计算子集群内各类型用电负荷的高峰值，结合各类用电负荷特性曲线，拟合得到子集群负荷功率特性曲线。
步骤3)建立子集群源网荷储协同上层优化模型
1)优化目标
上层优化模型以最小化集群配电网一年的支出为目标，目标函数表达式如下式。
min C＝Cline+Closs (1)
式中，Cline为网架投资的等年值；Closs为年损耗费用。Cline、Closs的计算公式如下式。
Closs＝TlossPloss (3)
式中，Fline为网架初始投资费用；r为折现率；n为线路的折旧年限；Tloss为网络损耗小时数；Ploss为根据下层规划得到的储能典型日运行曲线计算的网络损耗。
2)约束条件
系统功率平衡约束：
式中：SB为系统节点集合。
安全性约束：
RN-1＝100％ (5)
式中：RN-1为N-1通过率，需要达到100％。
可靠性约束：
RS≥RS0 (6)
式中：RS为系统平均供电可靠率；RS0为预定达到的可靠性指标。
步骤4)建立子集群源网荷储协同下层优化模型
1)优化目标
下层优化为储能系统容量和功率的优化，以典型日负荷预测为基础，通过优化计算求解出储能的调度策略，由典型日推算全年储能的充放电效益，实现储能运营商的经济利益最大化，其优化目标函数可以归纳总结如下：
式中：Edischarge为计算周期内储能系统的放电能量；Pd为储能系统的放电电价；Echarge为计算周期内储能系统的充电电量；Pc为储能系统的充电电价；Erate为储能系统的额定容量；CE为储能系统的单位容量价格；Prate为储能系统的额定功率；CP为储能系统的单位功率价格；m为储能系统的寿命。
2)约束条件
在配置储能系统时，模型应满足储能系统的运行约束，包括储能系统出力约束以及储能系统SOC约束。
式中：PESSimin(t)、PESSimax(t)为第i个储能系统在阶段t的最小和最大输出功率，与当前阶段储能系统的SOC值、SOC上下限及额定功率相关；PESSi(t)为阶段t储能系统的输出功率；SOCimax、SOCimin为第i个储能系统SOC上下限值；SOCi(t)为阶段t储能系统的SOC值。
步骤5)上下层优化迭代求解，并得到最优的子集群源网荷储规划方案
步骤3的上层优化模型可采用但不局限于遍历方法求解，步骤4的下层优化模型可采用但不局限于粒子群算法求解。步骤3的优化模型将网架规划方案传递给步骤4的优化模型，步骤4的优化模型在给定网架的基础上对储能运行进行优化，并将优化后储能额定容量、额定功率、典型日运行曲线传递给步骤3的优化模型，步骤3的优化模型在此基础上计算目标函数中年综合费用，通过上下层迭代优化得到最优的子集群源网荷储优化规划方案。
步骤6)组合子集群优化规划方案，得到最优的分布式可再生能源发电集群的优化规划方案
本发明实际的应用效果：
以上海市分布式可可再生能源发电集群为例，网络拓扑如图2所示。
(1)将集群系统划分为若干个子集群
a、馈线上两个分段开关之间或者分段开关和网络联络开关之间存在可控设备，则将这个区域作为一个子集群；
b、分段开关到末端之间存在可控设备，则将这个区域作为一个子集群。
根据上述原则，可将配电网划分为3个子集群，如图3所示。
(2)生成子集群负荷功率特性曲线
以子集群2为例，根据子集群2用地面积和负荷密度指标得到各类用地远期负荷，负荷预测结果见表1。在不考虑行业间同时率的情况下，子集群2高峰负荷约为151MW。
表1子集群2负荷预测结果
| 用地性质 | 代码 | 面积(公顷) | 负荷预测结果(MW) |
| 居住用地 | R | 22.78 | 20.3 |
| 公共设施用地 | C | 91.06 | 114.6 |
| 工业用地 | M | 36.83 | 11.0 |
| 仓储与科研综合用地 | C6W | 4.44 | 1.1 |
| 工业与科研综合用地 | C6M | 3.35 | 1.0 |
| 绿化用地 | G | 30.56 | 0.1 |
| 市政公共设施 | U | 3.98 | 1.6 |
| 道路广场用地 | S | 66.63 | 1.3 |
| 城市建设用地总面积 | 259.63 | 151.0 | |
| 水域及其他 | E | 13.74 | 0.0 |
| 规划总用地 | 273.37 | 151.0 |
以上述负荷预测结果为基础，结合各类用地性质负荷特性曲线，叠加后拟合得到子集群2的负荷特性曲线如图4所示。
(3)建立子集群源网荷储协同上层优化模型
1)优化目标
上层优化模型以最小化集群配电网一年的支出为目标，目标函数表达式如下式。
min C＝Cline+Closs (1)
式中，Cline为网架投资的等年值；Closs为年损耗费用。Cline、Closs的计算公式如下式。
Closs＝TlossPloss (3)
式中，Fline为网架初始投资费用；r为折现率；n为线路的折旧年限；Tloss为网络损耗小时数；Ploss为根据下层规划得到的储能典型日运行曲线计算的网络损耗。
2)约束条件
系统功率平衡约束：
式中：SB为系统节点集合。
安全性约束：
RN-1＝100％ (5)
式中：RN-1为N-1通过率，需要达到100％。
可靠性约束：
RS≥RS0 (6)
式中：RS为系统平均供电可靠率；RS0为预定达到的可靠性指标。
待选支路集合共6回，如下表所示。
表2子集群2待选支路集合
| 序号 | 起始站点 | 终止站点 | 线路长度(km) |
| ① | 金通 | 规划开关站1 | 1.49 |
| ② | 广北 | 规划开关站1 | 1.30 |
| ③ | 新北翟 | 规划开关站1 | 1.44 |
| ④ | 新北翟 | 规划开关站2 | 1.18 |
| ⑤ | 钟协 | 规划开关站2 | 1.22 |
| ⑥ | 福泉 | 规划开关站2 | 0.83 |
(4)建立子集群源网荷储协同下层优化模型
1)优化目标
下层优化为储能系统容量和功率的优化，以典型日负荷预测为基础，通过优化计算求解出储能的调度策略，由典型日推算全年储能的充放电效益，实现储能运营商的经济利益最大化，其优化目标函数可以归纳总结如下：
式中：Edischarge为计算周期内储能系统的放电能量；Pd为储能系统的放电电价；Echarge为计算周期内储能系统的充电电量；Pc为储能系统的充电电价；Erate为储能系统的额定容量；CE为储能系统的单位容量价格；Prate为储能系统的额定功率；CP为储能系统的单位功率价格；m为储能系统的寿命。
2)约束条件
在配置储能系统时，模型应满足储能系统的运行约束，包括储能系统出力约束以及储能系统SOC约束。
式中：PESSimin(t)、PESSimax(t)为第i个储能系统在阶段t的最小和最大输出功率，与当前阶段储能系统的SOC值、SOC上下限及额定功率相关；PESSi(t)为阶段t储能系统的输出功率；SOCimax、SOCimin为第i个储能系统SOC上下限值；SOCi(t)为阶段t储能系统的SOC值。
优化计算参数如下表所示。
表3子集群优化参数
(5)上下层优化迭代求解，并得到最优的子集群源网荷储规划方案
上层优化模型可采用遍历方法求解，下层优化模型采用粒子群算法求解。得到子集群2优化的规划方案如表4和表5所示，其中下层优化为储能系统容量和功率的优化，上层优化为网架及储能系统选址优化。
表4子集群2下层优化规划方案
| 方案 | 额定容量(MWh) | 额定功率(MW) | 净收益(万元) |
| 方案1 | 8 | 1 | 30.7 |
| 方案2 | 10 | 1.4 | 33.8 |
| 最优方案 | 9 | 1.1 | 35.3 |
表5子集群2上层优化规划方案
(6)组合子集群优化规划方案，得到最优的分布式可再生能源发电集群的优化规划方案
其他子集群按子集群2的流程进行规划，汇总后得到最优的分布式可再生能源发电集群的优化规划方案。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (6)
1.一种高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法，包括以下步骤：
步骤1、将集群系统划分为若干个子集群；
步骤2、生成子集群负荷功率特性曲线，计算子集群内各类型用电负荷的高峰值，结合各类用电负荷特性曲线，拟合得到子集群负荷功率特性曲线；
步骤3、建立子集群源网荷储协同上层优化模型；
步骤4、建立子集群源网荷储协同下层优化模型；
步骤5、上下层优化迭代求解，并得到最优的子集群源网荷储规划方案；
步骤6、组合子集群优化规划方案，得到最优的分布式可再生能源发电集群的优化规划方案。
2.根据权利要求1所述的高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法，其特征在于：所述步骤1将集群系统划分为若干个子集群，划分原则如下：
a、馈线上两个分段开关之间或者分段开关和网络联络开关之间存在可控设备，则将这个区域作为一个子集群；
b、分段开关到末端之间存在可控设备，则将这个区域作为一个子集群。
3.根据权利要求1所述的高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法，其特征在于：所述步骤3建立子集群源网荷储协同上层优化模型的优化目标和约束条件是：
1)优化目标
上层优化模型以最小化集群配电网一年的支出为目标，目标函数表达式如下式：
min C＝Cline+Closs (1)
式中，Cline为网架投资的等年值；Closs为年损耗费用，Cline、Closs的计算公式如下式：
Closs＝TlossPloss (3)
式中，Fline为网架初始投资费用；r为折现率；n为线路的折旧年限；Tloss为网络损耗小时数；Ploss为根据下层规划得到的储能典型日运行曲线计算的网络损耗；
2)约束条件
系统功率平衡约束：
式中：SB为系统节点集合；
安全性约束：
RN-1＝100％ (5)
式中：RN-1为N-1通过率，需要达到100％；
可靠性约束：
RS≥RS0 (6)
式中：RS为系统平均供电可靠率；RS0为预定达到的可靠性指标。
4.根据权利要求1所述的高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法，其特征在于：所述步骤4建立子集群源网荷储协同下层优化模型的优化目标和约束条件是：
1)优化目标
下层优化为储能系统容量和功率的优化，以典型日负荷预测为基础，通过优化计算求解出储能的调度策略，由典型日推算全年储能的充放电效益，实现储能运营商的经济利益最大化，其优化目标函数可以归纳总结如下：
式中：Edischarge为计算周期内储能系统的放电能量；Pd为储能系统的放电电价；Echarge为计算周期内储能系统的充电电量；Pc为储能系统的充电电价；Erate为储能系统的额定容量；CE为储能系统的单位容量价格；Prate为储能系统的额定功率；CP为储能系统的单位功率价格；m为储能系统的寿命；
2)约束条件
在配置储能系统时，模型应满足储能系统的运行约束，包括储能系统出力约束以及储能系统SOC约束：
式中：PESSimin(t)、PESSimax(t)为第i个储能系统在阶段t的最小和最大输出功率，与当前阶段储能系统的SOC值、SOC上下限及额定功率相关；PESSi(t)为阶段t储能系统的输出功率；SOCimax、SOCimin为第i个储能系统SOC上下限值；SOCi(t)为阶段t储能系统的SOC值。
5.根据权利要求1所述的高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法，其特征在于：所述步骤3的上层优化模型采用但不局限于遍历方法求解，步骤4的下层优化模型采用但不局限于粒子群算法求解。
6.根据权利要求1所述的高渗透率分布式可再生能源发电集群优化规划方法，其特征在于：所述步骤3的优化模型将网架规划方案传递给步骤4的优化模型，步骤4的优化模型在给定网架的基础上对储能运行进行优化，并将优化后储能额定容量、额定功率、典型日运行曲线传递给步骤3的优化模型，步骤3的优化模型在此基础上计算目标函数中年综合费用，通过上下层迭代优化得到最优的子集群源网荷储优化规划方案。
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