CN110994697A - 含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法，建立配电网中安装PAE节点的相关数学模型；确定PAE节点的目标函数以及约束条件，进行第一层PAE节点优化；用第一层优化后的变量P_PAE代替安装节点的有功负荷，生成节点负荷新的状态值；建立配电网中交直流潮流模型、VSC数学模型、风机、负荷、光伏的不确定性模型；确定第二层鲁棒优化的目标函数及约束条件；建立两阶段鲁棒问题数学模型，采用C&CG方法将鲁棒问题分解为一个主问题和一个子问题，进行第二层优化求解。还公开了采用上述方法的系统，包括目标函数构建模块，约束条件设置模块，测量模块和控制模块。优点是：实现了可再生能源的就地消纳，达到了最大限度的提高可再生能源利用率的目的。

Description

含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法及系统

技术领域

本发明涉及电网技术领域，尤其是含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着可再生能源在配电网中渗透率的提高，如何最大限度的利用可再生能源成为研究热点，储能电站是公认的可以解决大规模可再生能源接入电网的重要手段。《关于促进储能技术与产业发展的指导意见》2019-2020年行动计划中也指出，将推进储能与分布发电、集中式新能源发电联合应用，鼓励和支持负荷侧储能发展。此外，越来越多的光伏和储能等直流属性的元件通过逆变器接入配电网，给配电网带来了巨大冲击。由于交流配电网的结构在短时间之内无法改变，交直流配电网将成为未来配电网的必然发展方向。

据发明人了解，目前，国内外研究学者针对储能电站在交直流配电网中的优化运行的研究主要分为两类，一类是储能电站在交直流配电网中作为主动设备辅助参与配电网的优化运行。优化目标一般为保证系统的安全运行并且使配电网的购电费用最小等；另一类是安装在电网中固定位置的储能电站发挥储能系统的特定优势参与系统优化运行。优化目标一般为：安装在电网侧的储能电站参与电网调节频率、调节电压等；安装在电源侧的储能电站平滑新能源处理波动、减少新能源冗余率等；安装在负荷侧的储能电站削峰填谷、参与配电网侧的需求响应等。

综上所述，目前尚未有研究学者将光伏和储能联合运行进行优化研究，所提控制方法和运行策略的优化目标较为单一，并且没有充分考虑电力系统实际运行的不确定性，不具有鲁棒性。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种含光储联合体(photovoltaic and energystorage，PAE)的交直流配电网双层两阶段鲁棒优化运行控制系统及方法。

为了解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法，包括以下步骤：

建立配电网中安装PAE节点的相关数学模型；

确定PAE节点的目标函数以及约束条件，进行第一层PAE节点优化；

用第一层优化后的变量P_PAE代替安装节点的有功负荷，生成节点负荷新的状态值；

建立配电网中交直流潮流模型、VSC数学模型、风机、负荷、光伏的不确定性模型；

确定第二层鲁棒优化的目标函数及约束条件；

建立两阶段鲁棒问题数学模型，采用C&CG方法将鲁棒问题分解为一个主问题和一个子问题，进行第二层优化求解。

优选的，通过第一层安装PAE节点的节点初次优化后改变节点对配电网所显示的负荷值，最大限度地利用可再生能源，将初次优化的结果传递给第二层优化，再次进行交直流配电网的两阶段鲁棒优化运行。

优选的，所述第一层目标函数是节点的购电费用达到最小，与有功功率的约束条件联合，共同达到最大限度的利用可再生能源；所述的第二层目标函数是交直流配电网的运行费用最小。

优选的，所述第一层约束包括对安装PAE节点的有功约束、储能系统的运行约束、光伏约束；所述第二层约束包括交直流配电网潮流约束、VSC运行约束以及交直流负荷、光伏风机的不确定性约束。

优选的，安装在PAE节点的储能系统和安装在配电网中分散的储能系统不在一层优化中参与系统的优化；安装在PAE节点的储能系统参与第一层优化，安装在配电网中的储能系统参与配电网中的第二层优化。

优选的，第一层优化后的更新负荷数据，参与到配电网系统的第二层优化，第二层优化是一个两阶段鲁棒优化运行问题，交直流配电网的额潮流模型采用Distflow潮流模型，通过二阶锥松弛处理，采用C&CG的方法对两阶段鲁棒问题进行求解。

含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法的系统，包括：

目标函数构建模块，分别被置为安装PAE节点的购电费用最小和交直流配电网的总运行费用最小为优化目标；

约束条件设置模块，第一层的约束条件被置为PAE的运行约束以及储能和光伏的约束；第二层的约束条件被配置为配电网中光伏、风机、储能系统、系统安全运行受到的约束；

测量模块，被配置为根据目标函数以及约束条件，确定实现目标函数所需的网络测量值；

控制模块，被配置为根据测量的交直流配电网网络参数经过本算法优化计算得到计算结果，即得到最优的储能电站充放电运行情况，将得到的优化结果反馈到配电网网络中，实时追踪配电网网络节点电压的变化，实现配电网的安全经济运行。

与现有技术相比，本发明的优点是：本发明基于PAE提出了一种交直流配电网的双层鲁棒优化运行方法，实现了光伏和储能的联合优化，推进可再生能源与储能系统，改善了配电网中负荷峰谷差距大的问题，实现了可再生能源的就地消纳，达到了最大限度的提高可再生能源利用率的目的。

在最大限度的提高可再生能源利用率的基础上，在考虑电力系统的源-荷不确定性的基础上，实现了交直流配电网的运行费用最小，保证交直流配电网系统安全经济的运行。

附图说明

图1本方法提供的VSC换流站模型；

图2本方法提供的含PAE的交直流配电网双层两阶段鲁棒优化运行策略；

图3本方法提供的两阶段鲁棒优化模型迭代交互示意图；

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

为提高可再生能源利用率和供电经济性，推进可再生能源与储能结合，实现可再生能源就地消纳，本发明并考虑配电网中源-荷不确定性，提出了一种含PAE的交直流配电网双层两阶段鲁棒优化运行控制系统和方法。所提控制系统和方法实现了可再生能源的最大化消纳，改善了负荷曲线的峰谷差距大的问题，在保证优化策略鲁棒性的基础上，实现了交直流配电网的经济运行。

所提双层两级优化运行控制方法具体实施流程如图2所示，第一层优化以接入PAE节点购电费用最小为优化目标，并达到最大化消纳可再生能源的目的；建立第一层优化目标函数，建立储能电站运行数学模型以及约束条件，建立PAE约束条件，满足PAE节点的有功功率满足功率平衡。将可再生能源和储能电站安装在一个节点，对这种PAE联合体中的储能电站进行首先优化给出充放电运行策略，以达到最大化可再生能源利用率的目标，将第一层的优化结果，即PAE节点的优化后负荷状态带入到第二层优化的负荷数据中。

第二层优化以交直流配电网运行费用最小为优化目标，包括购电费用、网络损耗费用、储能电站的运行维护费用以及寿命损耗费用。建立交直流配电网的潮流数学模型以及VSC数学模型、建立光伏和风机的运行模型以及约束条件、建立系统的安全运行约束条件以及考虑交直流配电网中交流负荷和直流负荷的不确定性和光伏和风机的不确定性，建立源-荷不确定性模型，转化为两阶段鲁棒优化调度模型，采用C&CG方法对两阶段鲁棒优化调度问题求解，并采用二阶锥松弛的方法处理非线性约束。

关键问题解释：

1、PAE优化调度模型

第一层优化以PAE为优化对象，控制储能电站的充放电情况，达到可再生能源的最大化利用。

1)优化目标函数

第一层优化使安装PAE节点的购电费用最小。所以优化目标函数如下：

minf₁+f₂ (1)

f₁＝P^PAE(t)×f_e(t) (2)

其中，f₁和f₂分别表示安装PAE节点的购电费用函数和储能电站的运行费用函数；

和

分别表示储能电站的运行和维护费用系数和寿命损耗费用系数；P^PAE表示PAE向节点注入的有功功率；f_e表示分段电价；P^ch和P^dis分别表示储能电站的充放电功率。

2)运行约束限制

所谓运行约束限制，也就是1)中提到的目标函数的约束条件，由两部分组成：安装储能系统的运行和约束条件以及PAE安装节点的有功功率约束条件。

储能系统的运行约束包括储能电站的充放电标志位约束、充放电功率大小约束、储能电站的荷电状态约束和储能电站的电能与充放电功率的关系为：

其中，t时刻，

和

分别为储能系统充放电的标志位，充电状态时，

否则

和

分别为储能系统的充放电功率；P_e ^ch.max和P_e ^dis.max分别为储能系统的充放电功率上限值；

为储能系统储能容量上限；

为e点安装的储能系统的电量；η_ch和η_dis分别为储能系统的充放电过程中的效率；SOC_min和SOC_max分别为储能系统荷电状态的上限和下限；SOC_ini为储能系统荷电状态的初始值。

安装PAE节点的有功功率满足功率平衡：

P^PV(t)+P^dis(t)-P^ch(t)＝P^Load(t)-P^PAE(t) (8)

P^PAE(t)≥0 (9)

其中：P^PV表示光伏注入节点的有功功率；

和

分别为储能系统的充放电功率；P^Load表示安装PAE节点的原有的有功负荷；P^PAE为安装PAE节点的等效负荷变量。

2、两阶段鲁棒优化运行策略

1)目标函数

第二层的优化使交直流配电网的总运行费用最小，包括购电费用(网络损耗费用、储能电站的运行和维护费用、寿命损耗费用和风机的维护费用)，目标函数为：

min f₁+f₂+f₃ (10)

f₁＝P^PAE(t)×f_e(t) (2)

其中，f₁和f₂分别表示安装PAE节点的购电费用函数和储能电站的运行费用函数；f₃为风机的运行维护费用；

和

分别表示储能电站的运行和维护费用系数和寿命损耗费用系数；P^PAE表示PAE向节点注入的有功功率；f_e表示分段电价；P^ch和P^dis分别表示储能电站的充放电功率。

2)约束条件

第二层的约束条件包括交直流配电网网络潮流约束、VSC约束、风机约束以及系统安全约束等。

在交流配电网网络潮流约束中，采用交流配电网的DistFlow潮流模型，采用二阶锥松弛处理后：

其中，下标k表示支路；下标i,j分别表示线路k的起点和终点，下标e代表节点；下标t代表时间；k(e,:)表示以e点为首端的支路k，k(e,:)表示以e点为末端的支路k，Ω^AL表示交流线路集合；P_k,t和Q_k,t分别表示t时刻在线路k上的有功功率和无功功率；P^Inj _e,t和Q^Inj _e,t分别表示t时刻节点e的注入有功功率和无功功率；R_k和X_k分别表示线路k上的电阻和电抗；I_2,k,t和U_2,i,t表示新定义的二阶锥模型中的变量，分别为原线路k电流的平方和节点i的电压的平方；P^WT _e,t表示流入节点e的风机有功功率；P^VSC _e,t表示流入节点e的VSC的有功功率；P^ch _e,t和P^dis _e,t分别表示安装在节点e的储能电站的充放电功率；P^Load _e,t和Q^Load _e,t分别表示节点e的有功负荷和无功负荷；P^sub _e,t和Q^sub _e,t分别表示变电站向配电网输送的有功功率和无功功率。

直流配电网的潮流模型采用DistFlow模型，经二阶锥松弛处理后：

其中，Ω^DL表示直流线路集合；P^WT _e,t表示流入节点e的风机有功功率；P^VSCdc _e,t表示流入节点e的VSC的有功功率。

VSC的等效数学模型如图1所示，VSC的左侧部分可以按照交流网络进行处理，同时左右两侧交流直流部分也满足线路容量约束，也利用二阶锥松弛的方法处理。

其中，μ为直流电压利用率，当调制方式为SPWM调制时，一般取；U_a和U_d分别为交流母线电压和直流输出电压；M为VSC的调制度(0≤M≤1)；P^VSCdc _e,t和P^VSCac _e,t分别表示流入环流桥的交流有功功率和流出环流桥的直流功率；Q^VSC _e,t表示流入换流桥的无功功率，符号为正表示换流站吸收无功功率，反之亦然；η_loss表示换流桥的损耗系数；θ_c表示换流器功率因数角。

风机的出力要受环境因素的制约。约束条件为：

Q^WT(t)＝P^WT(t)×tanθ_W (25)

式中：P^WT和Q^WT分别表示风机在t时刻输出的有功功率和无功功率；

表示风机最大输出有功功率；θ_W表示风机的功率因数角。

为保证交直流配电网的安全运行，系统需满足约束条件：

U_1,t＝1 (28)

其中，

和

分别表示节点电压最小值和最大值的平方；

表示线路电流的最大值的平方；S_max表示线路最大载流量。

3)源-荷不确定性模型

电力系统在实际的运行情况中存在很大的不确定性，本发明考虑风机和负荷的不确定性建立鲁棒优化调度模型，风机的不确定性模型为：

式中：W为风机的不确定性集，对于W，其中ω_t、

和

分别为t时段风机最大可输出的功率的实际值、日前预测值、预测上偏差值和预测下偏差值；引入参数

和

使得

在不确定区间

内，Π_ω为风机出力存在不确定性的时段预算参数，Π_ω的取值范围为[0,N_t]，改变Π_ω的大小可以改变鲁棒优化的保守性程度，若Π_ω＝0，则表示风机出力无不确定性，鲁棒优化模型转为确定性模型；若Π_ω＝1，则表示风机在整个周期时间段内，都存在不确定性，鲁棒优化的保守性最大。

交直流有功负荷的不确定性建模为：

4)两阶段鲁棒问题的求解

为便于求解，上述优化问题可以写成标准的两阶段鲁棒问题，分解为一个主问题和一个子问题，两问题之间的相互迭代关系如图3所示：

式中：x代表第一阶段中的0-1变量；y代表第二阶段中的优化功率变量；w,l代表第二阶段中的不确定性变量；Ω(x,w,l)表示给定的(x,w,l)的情况下y的可行解；Dy≤f和Ey＝e表示与y有关的约束集合；Fy≤Bx表示与x,y均相关的约束集合；Jy≤w和My≤l表示不确定性集的约束集合；||Gy||₂≤g^Ty表示二阶锥约束集合。

①主问题

假设鲁棒优化问题可以在有限迭代中求解，在第k次迭代中，主问题可以表示为:

②子问题

当主问题求解后将第一阶段0-1变量x带入到子问题中，子问题可以表示为一个max-min问题，为便于求解可利用该问题的对偶性将min问题转化为易求解的max形式子问题得到最恶劣场景下的设备出力情况。

引入对偶变量，将子问题转化为其对偶子问题为：

式中：x₁、x₂、x₃、x₄、x₅、x₆、x₇分别为Ω(x,w,l)中关于y约束的对偶变量。其中由于w,m为不确定性集，因此上述问题中存在非线性变量，采用大M法将非线性约束转化为线性约束。

以上所述仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。

Claims (7)

1.含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

建立配电网中安装PAE节点的相关数学模型；

确定PAE节点的目标函数以及约束条件，进行第一层PAE节点优化；

用第一层优化后的变量P_PAE代替安装节点的有功负荷，生成节点负荷新的状态值；

建立配电网中交直流潮流模型、VSC数学模型、风机、负荷、光伏的不确定性模型；

确定第二层鲁棒优化的目标函数及约束条件；

建立两阶段鲁棒问题数学模型，采用C&CG方法将鲁棒问题分解为一个主问题和一个子问题，进行第二层优化求解。

2.如权利要求1所述的含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法，其特征在于：通过第一层安装PAE节点的节点初次优化后改变节点对配电网所显示的负荷值，最大限度地利用可再生能源，将初次优化的结果传递给第二层优化，再次进行交直流配电网的两阶段鲁棒优化运行。

3.如权利要求1所述的含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法，其特征在于：所述第一层目标函数是节点的购电费用达到最小，与有功功率的约束条件联合，共同达到最大限度的利用可再生能源；所述的第二层目标函数是交直流配电网的运行费用最小。

4.如权利要求1所述的含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法，其特征在于：所述第一层约束包括对安装PAE节点的有功约束、储能系统的运行约束、光伏约束；所述第二层约束包括交直流配电网潮流约束、VSC运行约束以及交直流负荷、光伏风机的不确定性约束。

5.如权利要求1所述的含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法，其特征在于：安装在PAE节点的储能系统和安装在配电网中分散的储能系统不在一层优化中参与系统的优化；安装在PAE节点的储能系统参与第一层优化，安装在配电网中的储能系统参与配电网中的第二层优化。

6.如权利要求1所述的含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法，其特征在于：第一层优化后的更新负荷数据，参与到配电网系统的第二层优化，第二层优化是一个两阶段鲁棒优化运行问题，交直流配电网的额潮流模型采用Distflow潮流模型，通过二阶锥松弛处理，采用C&CG的方法对两阶段鲁棒问题进行求解。

7.实现权利要求1所述含光储联合体的交直流配电网优化运行控制方法的系统，其特征在于：包括：

目标函数构建模块，分别被置为安装PAE节点的购电费用最小和交直流配电网的总运行费用最小为优化目标；

约束条件设置模块，第一层的约束条件被置为PAE的运行约束以及储能和光伏的约束；第二层的约束条件被配置为配电网中光伏、风机、储能系统、系统安全运行受到的约束；

测量模块，被配置为根据目标函数以及约束条件，确定实现目标函数所需的网络测量值；

控制模块，被配置为根据测量的交直流配电网网络参数经过本算法优化计算得到计算结果，即得到最优的储能电站充放电运行情况，将得到的优化结果反馈到配电网网络中，实时追踪配电网网络节点电压的变化，实现配电网的安全经济运行。

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