CN113013881B - 考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法 - Google Patents
考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113013881B CN113013881B CN202110425757.5A CN202110425757A CN113013881B CN 113013881 B CN113013881 B CN 113013881B CN 202110425757 A CN202110425757 A CN 202110425757A CN 113013881 B CN113013881 B CN 113013881B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- node
- distribution network
- power distribution
- distributed photovoltaic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 92
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 60
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 24
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 23
- 238000005485 electric heating Methods 0.000 claims description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 19
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 15
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 10
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 9
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 9
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 3
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 3
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000002803 fossil fuel Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/381—Dispersed generators
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
- H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
- H02J2300/22—The renewable source being solar energy
- H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
- Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers
Abstract
一种考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法。其包括获取基础数据;构建分布式光伏并网最大接纳能力计算模型;转化成混合整数二阶锥规划模型并求解;构建能源站日前经济调度的优化模型;转化成混合整数二阶锥规划模型并求解,获得分布式光伏最大并网容量、能源站全天运行总费用、配电网潮流计算结果和能源站各组成单元的运行方案等步骤。本发明效果:根据能源行业及能源市场化改革的发展趋势,结合了分布式能源站来考虑分布式光伏并网接纳能力计算问题,在提升了配电网对分布式光伏的消纳能力的同时保证了分布式能源站的运行经济性。
Description
技术领域
本发明属于配电网分布式光伏并网接纳能力计算技术领域,特别是涉及一种考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法。
背景技术
近年来,随着化石燃料资源的逐渐枯竭和环境问题的日益突出,光伏发电、风力发电等可再生能源得到了大力发展和利用,同时作为区域综合能源系统中典型多能耦合载体的分布式能源站也得到了大力应用推广。由于可再生能源发电受环境因素的影响,其具有明显的随机性和波动性,从而给配电网的安全运行带来了诸多问题,同时分布式能源站作为区域综合能源系统中的重要组成部分,通过充分利用多能源的互补特性,能够提升配电系统运行的灵活性、提高能源利用效率、提高配电网的分布式光伏并网接纳能力。因此,如何实现考虑含分布式能源站的配电网光伏最大接入能力分析与评估,对于实现光伏的充分消纳与能源的高效利用具有重要意义。
目前,针对配电网分布式电源的接纳能力计算方法主要有内点法、解析法、启发式算法等,同时考虑到分布式能源站的引入,其自身的经济调度问题也必须被考虑进来,在完成光伏最大接入能力分析的同时确定出分布式能源站最优策略,由于计算规模的限制,以及对于求解速度、精度的要求使得传统分析方法不再适用,具有一定的局限性。
发明内容
为了解决上述问题,本发明的目的在于提供一种通过优化分布式能源站中可控单元的运行方案,确定配电网分布式光伏最大并网容量的基于添加割平面约束的混合整数二阶锥规划的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法。
为了达到上述目的,本发明提供的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法包括按顺序进行的下列步骤:
步骤A、获取配电网的包括网架结构、线路参数、负荷水平,能源站在配电网中的连接节点,能源站的基本架构和设备参数,分布式光伏的接入位置和功率因数,分布式光伏及电、热负荷的日运行特性预测曲线,室外温度预测曲线、室内温度变化范围及房屋基础参数,配电网的基准电压、基准功率、平衡节点的电压幅值及相角、运行电压水平和支路电流限制在内的基础数据;
步骤B、设置锥松弛最大偏差的计算精度和最大迭代次数,并设置迭代次数初值;
步骤C、依据步骤A获取的基础参数,选取配电网中根节点为配电网的平衡节点,以分布式光伏并网容量最大为目标函数,设定电功率平衡(配电网潮流约束)、热功率平衡、用户室内舒适度、能源站设备运行、配电网运行电压水平、配电网支路电流和分布式光伏运行约束条件,构建考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型;
步骤D、根据二阶锥规划的标准形式对步骤C构建的考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型中的约束条件进行线性化和锥转换,转化成混合整数二阶锥规划模型(Mixed Integer Second-Order Cone Programming,MISOCP);
步骤E、从步骤B中设置的迭代次数初值开始进行迭代,并判断迭代次数是否小于步骤B中设置的最大迭代次数,若不小于则结束,否则进入下一步骤;
步骤F、采用CPLEX求解器求解步骤D中获得的混合整数二阶锥规划模型,获得分布式光伏最大并网容量;
步骤G、判断锥松弛最大偏差是否满足步骤B中设置的锥松弛最大偏差的计算精度,若满足,转到步骤I,否则进入下一步骤;
步骤H、迭代次数加1,在步骤D中得到的混合整数二阶锥规划模型基础上增加割平面约束条件,然后返回步骤E;
步骤I、再次设置锥松弛最大偏差的计算精度和最大迭代次数,并设置迭代次数初值;
步骤J、依据步骤A提供的基础参数和步骤F计算得到的分布式光伏最大并网容量,选取配电网中根节点为配电网的平衡节点,以能源站全天运行总费用最小为目标函数,设定电功率平衡(配电网潮流约束)、热功率平衡、用户室内舒适度、能源站设备运行、配电网运行电压水平、配电网支路电流和分布式光伏运行约束条件,构建能源站日前经济调度的优化模型;
步骤K、根据二阶锥规划的标准形式对步骤J构建的能源站日前经济调度的优化模型中的约束条件进行线性化和锥转换,转化成混合整数二阶锥规划模型;
步骤L、从步骤I中设置的迭代次数初值开始进行迭代,并判断迭代次数是否小于步骤I中设置的最大迭代次数,若不小于则结束,否则进入下一步骤;
步骤M、采用CPLEX求解器求解步骤K中获得的混合整数二阶锥规划模型,获得分布式光伏最大并网容量、能源站全天运行总费用、配电网潮流计算结果和能源站各组成单元的运行方案;
步骤N、判断锥松弛最大偏差是否满足步骤I中设置的计算精度,若满足,转到步骤P,否则进入下一步骤;
步骤O、迭代次数加1,在步骤K中得到的混合整数二阶锥规划模型基础上增加割平面约束条件,然后返回步骤L;
步骤P、输出步骤M获得的分布式光伏最大并网容量、能源站全天运行总费用、配电网潮流计算结果和能源站各组成单元的运行方案。
在步骤C中,所述的考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型的目标函数表达式为:
电功率平衡约束条件表达式为:
其中,δ(j)表示以j为末端节点的支路首端节点集合;ξ(j)表示以j为首端节点的支路末端节点集合;Pij,t,k和Qij,t,k分别表示第k次迭代中t时刻节点i流向节点j的有功和无功功率;Pj,t,k和Qj,t,k分别表示第k次迭代中t时刻节点i的有功和无功注入功率;rij和xij分别表示线路ij的电阻和电抗;Iij,t,k表示第k次迭代中t时刻线路ij上的电流幅值;Ui,t,k表示第k次迭代中t时刻节点i的电压幅值;和分别表示第k次迭代中t时刻节点j处的CHP机组的有功、无功出力;表示t时刻节点j处的分布式光伏波动系数;表示第k次迭代中t时刻节点j处的分布式光伏无功出力;和分别表示第k次迭代中t时刻节点j处的电储能设备的放电功率和充电功率;表示第k次迭代中在t时刻节点j处的电加热锅炉设备的用电功率;和分别表示t时刻节点j处基础负荷所消耗的有功和无功功率。
热功率平衡约束条件表达式为:
其中,和Tt OUT分别表示第k次迭代中t时刻的室内和室外温度;R表示房屋的热阻;CAIR表示空气的比热容;表示节点i处的用户数目;Ht,k表示第k次迭代中t时刻的单个用户所消耗的热功率;和分别表示第k次迭代中t时刻节点i处的CHP机组、燃气锅炉和电加热锅炉的热出力。
用户室内舒适度约束条件表达式为:
-ΔH≤Ht+1,k-Ht,k≤ΔH (40)
能源站设备运行约束条件表达式为:
1)CHP机组:
其中,和分别表示第k次迭代中t时刻节点i处的CHP机组的输入功率和CHP机组的工作状态;ηCHP-E和ηCHP-H分别表示CHP机组的电转换和热转换效率;表示节点i处CHP机组的功率因数角;和PCHP 分别表示CHP机组有功出力的上下限。
2)燃气锅炉:
3)电加热锅炉:
4)电储能设备:
其中,EESi,t,k表示第k次迭代中t时刻节点i处的电储能设备的容量;τ表示电储能设备的自放电率;A+和A-分别表示电储能设备的充、放电效率;和EES分别表示电储能设备的容量上下限;和分别表示第k次迭代中t时刻节点i处储能设备的充电状态和放电状态,为0-1整数变量;和分别表示电储能设备的最大充电和放电功率。
配电网运行电压水平约束条件表达式为:
配电网支路电流约束条件表达式为:
分布式光伏运行约束条件表达式为:
在步骤D中,所述的根据二阶锥规划的标准形式对步骤C构建的考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型中的约束条件进行线性化和锥转换,转化成混合整数二阶锥规划模型的方法是:
再将式(21)通过等价变换为标准二阶锥约束,表达式为:
在步骤G中,所述的判断锥松弛最大偏差是否满足步骤B中设置的锥松弛最大偏差的计算精度的表达式为:
其中,rgapk表示第k次迭代中锥松弛最大偏差,ε为锥松弛最大偏差的计算精度。
在步骤H中,所述的割平面约束条件的表达式为:
在步骤J中,所述的能源站日前经济调度的优化模型的目标函数表达式为:
电功率平衡约束条件表达式同式(2)-(5);
热功率平衡的约束条件表达式同式(8)-(9)。
用户室内舒适度的约束条件表达式同式(10)-(13)。
能源站设备运行的约束条件表达式同式(14)-(17)。
配电网运行电压水平的约束条件表达式同式(18)。
配电网支路电流的约束条件表达式同式(19)。
分布式光伏运行约束条件表达式为:
在步骤K中,所述的根据二阶锥规划的标准形式对步骤J构建的能源站日前经济调度的优化模型中的约束条件进行线性化和锥转换,转化成混合整数二阶锥规划模型的方法同步骤D。
在步骤N中,所述的判断锥松弛最大偏差是否满足步骤I中设置的计算精度的方法同步骤G。
在步骤O中,所述的割平面约束条件的表达式同步骤H。
本发明提供的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法具有如下有益效果:
(1)本发明采用配电网Distflow潮流模型,依据二阶锥规划原理,对考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型这一非凸模型,通过线性化和锥转换,将原问题模型转换成混合整数二阶锥规划模型,通过迭代计算增加割平面约束条件,不仅能够保证松弛误差满足计算精度,而且降低了求解难度,并应用数学规划方法对模型进行求解,保证了考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型的求解速度,同时提升了配电网对分布式光伏的消纳能力。
(2)可以在快速求解出分布式光伏并网最大并网容量基础上,同时兼顾到分布式能源站的利益,构建了考虑了配电系统和分布式光伏的分布式能源站日前经济调度的优化模型,使用本方法可以得到使分布式能源站全天运行总费用最小的日前优化调度策略,保证了分布式能源站的运行经济性。与其他的分布式光伏并网接纳能力计算方法相比,本发明根据能源行业及能源市场化改革的发展趋势,结合了分布式能源站来考虑分布式光伏并网接纳能力计算问题,在提升了配电网对分布式光伏的消纳能力的同时保证了分布式能源站的运行经济性。
附图说明
图1为本发明提供的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法流程图。
图2为修改后的IEEE33节点算例拓扑、节点编号、分布式光伏和分布式能源站接入位置图。
图3为分布式光伏及电负荷的日运行特性预测曲线图。
图4为分布式能源站基本结构示意图。
图5(a)—(e)分别为7、14、22、25、32号节点分布式能源站可控单元的日前优化调度结果示意图。
图6(a)—(e)分别为7、14、22、25、32号节点的电功率平衡示意图。
图7(a)—(e)分别为7、14、22、25、32号节点的热功率平衡示意图。
图8为用户室内温度曲线图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明所提供的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法做进一步说明。
如图1所示,本发明提供的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法包括按顺序进行的下列步骤:
步骤A、获取配电网的包括网架结构、线路参数、负荷水平,能源站在配电网中的连接节点,能源站的基本架构和设备参数,分布式光伏的接入位置和功率因数,分布式光伏及电、热负荷的日运行特性预测曲线,室外温度预测结果、室内温度变化范围及房屋基础参数,配电网的基准电压、基准功率、平衡节点的电压幅值及相角、运行电压水平和支路电流限制在内的基础数据;
在本实施例中,网架结构如图2所示,能源站和分布式光伏的接入位置如图2所示;线路参数、负荷水平如表1和表2所示;能源站设备参数如表3所示,其中CHP机组的功率因数为1.0;分布式光伏的功率因数为1.0,以1h为时间间隔,模拟出分布式光伏及电负荷的日运行特性预测曲线,如图3所示;以1h为时间间隔,模拟出室外温度预测结果如表4所示;室内温度变化范围如表5所示,用户热功率的爬坡率为1kW,用户热功率的上下限分别为1kW和3kW;房屋基础参数中房屋的热阻为18℃/kW,空气的比热容为0.525kWh/℃,7、14、22、25、32号节点的房屋数分别为83户、50户、37户、175户和87户;根节点与上级电网允许交换的有功和无功功率分别为6000kW和4000kVar;配电网的基准电压12.66kV、基准功率10MVA;平衡节点的电压幅值1.0、相角0.0deg;安全运行电压水平上下限分别为1.07和0.90;支路电流限制为1500A;各时段能源价格如表6所示。
表1、修改后的IEEE33节点算例线路阻抗数据
首端节点 | 末端节点 | 电阻/Ω | 电抗/Ω | 首端节点 | 末端节点 | 电阻/Ω | 电抗/Ω |
1 | 2 | 0.0922 | 0.047 | 17 | 18 | 0.732 | 0.574 |
2 | 3 | 0.493 | 0.2511 | 2 | 19 | 0.164 | 0.1565 |
3 | 4 | 0.366 | 0.1864 | 19 | 20 | 1.5042 | 1.3554 |
4 | 5 | 0.3811 | 0.1941 | 20 | 21 | 0.4095 | 0.4784 |
5 | 6 | 0.819 | 0.707 | 21 | 22 | 0.7089 | 0.9373 |
6 | 7 | 0.1872 | 0.6188 | 3 | 23 | 0.4512 | 0.3083 |
7 | 8 | 0.7114 | 0.2351 | 23 | 24 | 0.898 | 0.7091 |
8 | 9 | 1.03 | 0.74 | 24 | 25 | 0.896 | 0.7011 |
9 | 10 | 1.044 | 0.74 | 6 | 26 | 0.203 | 0.1034 |
10 | 11 | 0.1966 | 0.065 | 26 | 27 | 0.2842 | 0.1447 |
11 | 12 | 0.3744 | 0.1238 | 27 | 28 | 1.059 | 0.9337 |
12 | 13 | 1.468 | 1.155 | 28 | 29 | 0.8042 | 0.7006 |
13 | 14 | 0.5416 | 0.7129 | 29 | 30 | 0.5075 | 0.2585 |
14 | 15 | 0.591 | 0.526 | 30 | 31 | 0.9744 | 0.963 |
15 | 16 | 0.7463 | 0.545 | 31 | 32 | 0.3105 | 0.3619 |
16 | 17 | 1.289 | 1.721 | 32 | 33 | 0.341 | 0.5302 |
表2、修改后的IEEE33节点负荷基准数据
表3、能源站设备参数
表4、室外温度预测结果
表5、室内温度变化范围
时段 | 用户状态 | 温度下限(℃) | 温度上限(℃) |
07:00-11:00 | 室内无人 | - | - |
11:00-13:00 | 室内有人 | 20 | 24 |
13:00-17:00 | 室内无人 | - | - |
17:00-22:00 | 室内有人 | 20 | 24 |
22:00-7:00 | 夜间睡觉 | 12 | 19 |
表6、各时段能源价格
步骤B、设置锥松弛最大偏差的计算精度为1e-7;最大迭代次数30次;并设置迭代次数初值k=1;
步骤C、依据步骤A获取的基础参数,选取配电网中根节点为配电网的平衡节点,以分布式光伏并网容量最大为目标函数,设定电功率平衡(配电网潮流约束)、热功率平衡、用户室内舒适度、能源站设备运行、配电网运行电压水平、配电网支路电流和分布式光伏运行约束条件,构建考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型;
其中,考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接入容量计算模型的目标函数的表达式为:
电功率平衡的约束条件表达式为:
其中,δ(j)表示以j为末端节点的支路首端节点集合;ξ(j)表示以j为首端节点的支路末端节点集合;Pij,t,k和Qij,t,k分别表示第k次迭代中t时刻节点i流向节点j的有功和无功功率;Pj,t,k和Qj,t,k分别表示第k次迭代中t时刻节点i的有功和无功注入功率;rij和xij分别表示线路ij的电阻和电抗;Iij,t,k表示第k次迭代中t时刻线路ij上的电流幅值;Ui,t,k表示第k次迭代中t时刻节点i的电压幅值;和分别表示第k次迭代中t时刻节点j处的CHP机组的有功、无功出力;表示t时刻节点j处的分布式光伏波动系数;表示第k次迭代中t时刻节点j处的分布式光伏无功出力;和分别表示第k次迭代中t时刻节点j处的电储能设备的放电功率和充电功率;表示第k次迭代中t时刻节点j处的电加热锅炉设备的用电功率;和分别表示t时刻节点j处基础负荷所消耗的有功和无功功率。
热功率平衡约束条件表达式为:
其中,和Tt OUT表示第k次迭代中t时刻的室内和室外温度;R表示房屋的热阻;CAIR表示空气的比热容;表示节点i处的用户数目;Ht,k表示第k次迭代中t时刻的单个用户所消耗的热功率;和分别表示第k次迭代中t时刻节点i处的CHP机组、燃气锅炉和电加热锅炉的热出力。
用户室内舒适度约束条件表达式为:
-ΔH≤Ht+1,k-Ht,k≤ΔH (68)
能源站设备运行约束条件表达式为:
1)CHP机组:
其中,和分别表示第k次迭代中t时刻节点i处的CHP机组的输入功率和CHP机组的工作状态;ηCHP-E和ηCHP-H分别表示CHP机组的电转换和热转换效率;表示节点i处CHP机组的功率因数角;和PCHP 分别表示CHP机组有功出力的上下限。
2)燃气锅炉:
3)电加热锅炉:
4)电储能设备:
其中,EESi,t,k表示第k次迭代中t时刻节点i处的电储能设备的容量;τ表示电储能设备的自放电率;A+和A-分别表示电储能设备的充、放电效率;和EES分别表示电储能设备的容量上下限;和分别表示第k次迭代中t时刻节点i处储能设备的充电状态和放电状态,为0-1整数变量;和分别表示电储能设备的最大充电和放电功率。
配电网运行电压水平约束条件表达式为:
配电网支路电流约束条件表达式为:
分布式光伏运行约束条件表达式为:
步骤D、根据二阶锥规划的标准形式对步骤C构建的考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型中的约束条件进行线性化和锥转换,转化成混合整数二阶锥规划模型;
再将式(21)通过等价变换为标准二阶锥约束,表达式为:
步骤E、从步骤B中设置的迭代次数初值开始进行迭代,并判断迭代次数是否小于步骤B中设置的最大迭代次数,若不小于则结束,否则进入下一步骤;
步骤F、采用CPLEX求解器求解步骤D中获得的混合整数二阶锥规划模型,获得分布式光伏最大并网容量;
步骤G、判断锥松弛最大偏差是否满足步骤B中设置的锥松弛最大偏差的计算精度,若满足,转到步骤I,否则进入下一步骤;
所述的判断锥松弛最大偏差是否满足步骤B中设置的锥松弛最大偏差的计算精度的表达式为:
其中,rgapk表示第k次迭代中锥松弛最大偏差,ε为锥松弛最大偏差的计算精度。
步骤H、迭代次数加1,在步骤D中得到的混合整数二阶锥规划模型基础上增加割平面约束条件,然后返回步骤E;
所述的割平面约束条件的表达式为:
步骤I、再次设置锥松弛最大偏差的计算精度为1e-7;最大迭代次数30次;并设置迭代次数初值k=1;
步骤J、依据步骤A提供的基础参数和步骤F计算得到的分布式光伏最大并网容量,选取配电网中根节点为配电网的平衡节点,以能源站全天运行总费用最小为目标函数,设定电功率平衡(配电网潮流约束)、热功率平衡、用户室内舒适度、能源站设备运行、配电网运行电压水平、配电网支路电流和分布式光伏运行约束条件,构建能源站日前经济调度的优化模型;
所述的能源站日前经济调度的优化模型的目标函数表达式为:
电功率平衡约束条件表达式同式(2)-(5);
热功率平衡约束条件表达式同式(8)-(9)。
用户室内舒适度约束条件表达式同式(10)-(13)。
能源站设备运行约束条件表达式同式(14)-(17)。
配电网运行电压水平约束条件表达式同式(18)。
配电网支路电流约束条件表达式同式(19)。
分布式光伏运行约束条件表达式为:
步骤K、根据二阶锥规划的标准形式对步骤J构建的能源站日前经济调度的优化模型中的约束条件进行线性化和锥转换,转化成混合整数二阶锥规划模型;
所述的根据二阶锥规划的标准形式对步骤J构建的能源站日前经济调度的优化模型中的约束条件进行线性化和锥转换,转化成混合整数二阶锥规划模型的方法同步骤D。
步骤L、从步骤I中设置的迭代次数初值开始进行迭代,并判断迭代次数是否小于步骤I中设置的最大迭代次数,若不小于则结束,否则进入下一步骤;
步骤M、采用CPLEX求解器求解步骤K中获得的混合整数二阶锥规划模型,获得分布式光伏最大并网容量、能源站全天运行总费用、配电网潮流计算结果和能源站各组成单元的运行方案;
步骤N、判断锥松弛最大偏差是否满足步骤I中设置的计算精度,若满足,转到步骤P,否则进入下一步骤;
判断锥松弛最大偏差是否满足步骤I中设置的计算精度的表达式同式(23)。
步骤O、迭代次数加1,在步骤K中得到的混合整数二阶锥规划模型基础上增加割平面约束条件,然后返回步骤L;
所述的割平面约束条件同式(24)。
步骤P、输出步骤M获得的分布式光伏最大并网容量、能源站全天运行总费用、配电网潮流计算结果和能源站各组成单元的运行方案。
本发明采用添加割平面约束的混合整数二阶锥规划方法,建立了考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接入容量计算模型,以提高配电网对分布式光伏的消纳能力,同时建立了能源站日前经济调度的优化模型,在已成功计算得到的分布式光伏最大接入容量的基础上,计算得到使分布式能源站全天运行总费用最小的日前优化调度策略,以保证分布式能源站的运行经济性。
对于本实施例,在计算分布式光伏并网最大接入容量时考虑了分布式光伏和负荷的波动情况、用户室内舒适度约束以及分布式能源站的设备调度策略,通过在满足各类约束条件的前提下,合理地调度分布式能源站内设备,提高配电网对分布式光伏的消纳能力,同时保证分布式能源站的运行经济性。考虑分布式能源站前、后的7、14、22、25、32号节点的分布式光伏最大接入容量计算结果如表7所示,5个节点的分布式光伏总接入量由9.838MW变为12.576MW,考虑分布式能源站前、后的7、14、22、25、32号节点的用能成本如表8所示,5个节点的总用能成本由14185元变为12001元,分布式能源站的日前优化调度结果如图5所示,分布式能源站的电功率平衡如图6所示,分布式能源站的热功率平衡如图7所示,室外温度和用户室内温度曲线如图8所示。
表7、分布式光伏最大接入容量计算结果
表8、用能成本比较
Claims (9)
1.一种考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法,其特征在于:所述的计算方法包括按顺序进行的下列步骤:
步骤A、获取配电网的包括网架结构、线路参数、负荷水平,能源站在配电网中的连接节点,能源站的基本架构和设备参数,分布式光伏的接入位置和功率因数,分布式光伏及电、热负荷的日运行特性预测曲线,室外温度预测曲线、室内温度变化范围及房屋基础参数,配电网的基准电压、基准功率、平衡节点的电压幅值及相角、运行电压水平和支路电流限制在内的基础数据;
步骤B、设置锥松弛最大偏差的计算精度和最大迭代次数,并设置迭代次数初值;
步骤C、依据步骤A获取的基础参数,选取配电网中根节点为配电网的平衡节点,以分布式光伏并网容量最大为目标函数,设定电功率平衡即配电网潮流约束、热功率平衡、用户室内舒适度、能源站设备运行、配电网运行电压水平、配电网支路电流和分布式光伏运行约束条件,构建考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型;
步骤D、根据二阶锥规划的标准形式对步骤C构建的考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型中的约束条件进行线性化和锥转换,转化成混合整数二阶锥规划模型;
步骤E、从步骤B中设置的迭代次数初值开始进行迭代,并判断迭代次数是否小于步骤B中设置的最大迭代次数,若不小于则结束,否则进入下一步骤;
步骤F、采用CPLEX求解器求解步骤D中获得的混合整数二阶锥规划模型,获得分布式光伏最大并网容量;
步骤G、判断锥松弛最大偏差是否满足步骤B中设置的锥松弛最大偏差的计算精度,若满足,转到步骤I,否则进入下一步骤;
步骤H、迭代次数加1,在步骤D中得到的混合整数二阶锥规划模型基础上增加割平面约束条件,然后返回步骤E;
步骤I、再次设置锥松弛最大偏差的计算精度和最大迭代次数,并设置迭代次数初值;
步骤J、依据步骤A提供的基础参数和步骤F计算得到的分布式光伏最大并网容量,选取配电网中根节点为配电网的平衡节点,以能源站全天运行总费用最小为目标函数,设定电功率平衡即配电网潮流约束、热功率平衡、用户室内舒适度、能源站设备运行、配电网运行电压水平、配电网支路电流和分布式光伏运行约束条件,构建能源站日前经济调度的优化模型;
步骤K、根据二阶锥规划的标准形式对步骤J构建的能源站日前经济调度的优化模型中的约束条件进行线性化和锥转换,转化成混合整数二阶锥规划模型;
步骤L、从步骤I中设置的迭代次数初值开始进行迭代,并判断迭代次数是否小于步骤I中设置的最大迭代次数,若不小于则结束,否则进入下一步骤;
步骤M、采用CPLEX求解器求解步骤K中获得的混合整数二阶锥规划模型,获得分布式光伏最大并网容量、能源站全天运行总费用、配电网潮流计算结果和能源站各组成单元的运行方案;
步骤N、判断锥松弛最大偏差是否满足步骤I中设置的计算精度,若满足,转到步骤P,否则进入下一步骤;
步骤O、迭代次数加1,在步骤K中得到的混合整数二阶锥规划模型基础上增加割平面约束条件,然后返回步骤L;
步骤P、输出步骤M获得的分布式光伏最大并网容量、能源站全天运行总费用、配电网潮流计算结果和能源站各组成单元的运行方案。
2.根据权利要求1所述的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法,其特征在于:在步骤C中,所述的考虑分布式能源站的分布式光伏并网最大接纳能力计算模型的目标函数表达式为:
电功率平衡约束条件表达式为:
其中,δ(j)表示以j为末端节点的支路首端节点集合;ξ(j)表示以j为首端节点的支路末端节点集合;Pij,t,k和Qij,t,k分别表示第k次迭代中t时刻节点i流向节点j的有功和无功功率;Pj,t,k和Qj,t,k分别表示第k次迭代中t时刻节点j的有功和无功注入功率;rij和xij分别表示线路ij的电阻和电抗;Iij,t,k表示第k次迭代中t时刻线路ij上的电流幅值;Ui,t,k表示第k次迭代中t时刻节点i的电压幅值;和分别表示第k次迭代中t时刻节点j处的CHP机组的有功、无功出力;表示t时刻节点j处的分布式光伏波动系数;表示第k次迭代中t时刻节点j处的分布式光伏无功出力;和分别表示第k次迭代中t时刻节点j处的电储能设备的放电功率和充电功率;表示第k次迭代中在t时刻节点j处的电加热锅炉设备的用电功率;和分别表示t时刻节点j处基础负荷所消耗的有功和无功功率;
热功率平衡约束条件表达式为:
其中,和Tt OUT分别表示第k次迭代中t时刻的室内和室外温度;R表示房屋的热阻;CAIR表示空气的比热容;表示节点i处的用户数目;Ht,k表示第k次迭代中t时刻的单个用户所消耗的热功率;和分别表示第k次迭代中t时刻节点i处的CHP机组、燃气锅炉和电加热锅炉的热出力;
用户室内舒适度约束条件表达式为:
-ΔH≤Ht+1,k-Ht,k≤ΔH (12)
能源站设备运行约束条件表达式为:
1)CHP机组:
其中,和分别表示第k次迭代中t时刻节点i处的CHP机组的输入功率和CHP机组的工作状态;ηCHP-E和ηCHP-H分别表示CHP机组的电转换和热转换效率;表示节点i处CHP机组的功率因数角;和PCHP 分别表示CHP机组有功出力的上下限;
2)燃气锅炉:
3)电加热锅炉:
4)电储能设备:
其中,EESi,t,k表示第k次迭代中t时刻节点i处的电储能设备的容量;τ表示电储能设备的自放电率;A+和A-分别表示电储能设备的充、放电效率;和EES分别表示电储能设备的容量上下限;和分别表示第k次迭代中t时刻节点i处储能设备的充电状态和放电状态,为0-1整数变量;和分别表示电储能设备的最大充电和放电功率;
配电网运行电压水平约束条件表达式为:
配电网支路电流约束条件表达式为:
分布式光伏运行约束条件表达式为:
6.根据权利要求2所述的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法,其特征在于:在步骤J中,所述的能源站日前经济调度的优化模型的目标函数表达式为:
电功率平衡约束条件表达式同式(2)-(5);
热功率平衡的约束条件表达式同式(8)-(9);
用户室内舒适度的约束条件表达式同式(10)-(13);
能源站设备运行的约束条件表达式同式(14)-(17);
配电网运行电压水平的约束条件表达式同式(18);
配电网支路电流的约束条件表达式同式(19);
分布式光伏运行约束条件表达式为:
7.根据权利要求2所述的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法,其特征在于:在步骤K中,所述的根据二阶锥规划的标准形式对步骤J构建的能源站日前经济调度的优化模型中的约束条件进行线性化和锥转换,转化成混合整数二阶锥规划模型的方法同步骤D。
8.根据权利要求2所述的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法,其特征在于:在步骤N中,所述的判断锥松弛最大偏差是否满足步骤I中设置的计算精度的方法同步骤G。
9.根据权利要求2所述的考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法,其特征在于:在步骤O中,所述的割平面约束条件的表达式同步骤H。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110425757.5A CN113013881B (zh) | 2021-04-20 | 2021-04-20 | 考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110425757.5A CN113013881B (zh) | 2021-04-20 | 2021-04-20 | 考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113013881A CN113013881A (zh) | 2021-06-22 |
CN113013881B true CN113013881B (zh) | 2023-05-05 |
Family
ID=76389044
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110425757.5A Active CN113013881B (zh) | 2021-04-20 | 2021-04-20 | 考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113013881B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114819508B (zh) * | 2022-03-28 | 2024-03-29 | 上海交通大学 | 综合能源系统分布式光伏最大准入容量计算方法及系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106655177A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-05-10 | 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 | 基于扩展二阶锥规划的分布式电源最大接入能力计算方法 |
CN106655227A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-05-10 | 天津大学 | 一种基于智能软开关的有源配电网馈线负载平衡方法 |
CN109474013A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-03-15 | 天津大学 | 含高渗透分布式光伏的增量配电网日前优化调度方法 |
-
2021
- 2021-04-20 CN CN202110425757.5A patent/CN113013881B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106655177A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-05-10 | 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 | 基于扩展二阶锥规划的分布式电源最大接入能力计算方法 |
CN106655227A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-05-10 | 天津大学 | 一种基于智能软开关的有源配电网馈线负载平衡方法 |
CN109474013A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-03-15 | 天津大学 | 含高渗透分布式光伏的增量配电网日前优化调度方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Haoran Ji.A Strengthened SOCP-based Approach for Evaluating the Distributed Generation Hosting Capacity with Soft Open Points.ScienceDirect.2018,全文. * |
孔顺飞 ; 胡志坚 ; 谢仕炜 ; 杨黎 ; 郑云飞 ; .含电动汽车充电站的主动配电网二阶段鲁棒规划模型及其求解方法.电工技术学报.2020,(第05期),全文. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113013881A (zh) | 2021-06-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Ma et al. | The optimal structure planning and energy management strategies of smart multi energy systems | |
CN110689189B (zh) | 考虑供能侧和需求侧的冷热电联合供需平衡优化调度方法 | |
Violante et al. | An energy management system for isolated microgrids with thermal energy resources | |
CN110889600A (zh) | 一种考虑柔性热负荷的区域综合能源系统优化调度方法 | |
CN108665188B (zh) | 一种基于优化模型的园区多能源主体综合配比方法 | |
Gong et al. | Dynamic modeling and optimal design for net zero energy houses including hybrid electric and thermal energy storage | |
Yang et al. | Research on heat and electricity coordinated dispatch model for better integration of wind power based on electric boiler with thermal storage | |
CN111950807A (zh) | 计及不确定性与需求响应的综合能源系统优化运行方法 | |
CN110474370B (zh) | 一种空调可控负荷、光伏储能系统的协同控制系统及方法 | |
CN114330827B (zh) | 多能流虚拟电厂分布式鲁棒自调度优化方法及其应用 | |
CN114595868A (zh) | 一种综合能源系统源网荷储协同规划方法及系统 | |
Bracco et al. | A system of systems model for the control of the University of Genoa Smart Polygeneration Microgrid | |
Song et al. | A fuzzy‐based multi‐objective robust optimization model for a regional hybrid energy system considering uncertainty | |
CN112036652A (zh) | 基于机会约束规划的光伏-储能综合能源系统规划方法 | |
Dong et al. | Hierarchical multi-objective planning for integrated energy systems in smart parks considering operational characteristics | |
Yuan et al. | Interval optimization for integrated electrical and natural‐gas systems with combined cooling, heating, and power considering demand response | |
Zhang et al. | Optimized scheduling model for isolated microgrid of wind-photovoltaic-thermal-energy storage system with demand response | |
CN113013881B (zh) | 考虑能源站的配电网分布式光伏并网接纳能力计算方法 | |
Deng et al. | Real-coded quantum optimization-based bi-level dispatching strategy of integrated power and heat systems | |
Li et al. | Planning model of integrated energy system considering P2G and energy storage | |
Ikram et al. | Optimizing energy consumption in smart homes: Load scheduling approaches | |
CN116961008A (zh) | 计及电力弹簧与负荷需求响应的微电网容量双层优化方法 | |
Yu et al. | Optimization of urban multi-energy flow systems considering seasonal peak shaving of natural gas | |
CN107528352B (zh) | 一种基于可再生能源高渗透率的配电网有功优化方法 | |
CN115906456A (zh) | 考虑需求侧响应不确定性的含氢储能ies调度优化模型 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |