CN114709831A - 考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法及系统，包括：考虑储能配置成本和电压质量改善度建立外层储能优化配置模型；通过三相潮流计算进行电压质量评估，对外层分布式储能接入位置和容量进行初始化；考虑储能四象限运行和分布式光伏无功对配电网电压质量的改善，建立内层模型优化储能与光伏运行策略；通过改进初始种群的粒子群算法求解内外层嵌套模型得到最优分布式储能配置方案。在得到储能最优安装位置和容量的同时，有效改善配电网电压质量，充分利用分布式光伏和分布式储能资源，进而延缓后续配电网电压治理成本投入。

Description

考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法及系统
技术领域
本发明涉及配电网分布式储能规划技术领域，特别是涉及一种考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法及系统。
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。
分布式光伏在现有清洁能源中占据着重要位置，目前大多数建筑要安装不同比例的光伏电源，分布式光伏的渗透率大大增加，大量单相和三相分布式光伏的接入给配电网造成了较大的影响。另外，配电网是与负荷联系紧密的电力环节，一方面，居民负荷时序特性与分布式光伏出力特性的不匹配，使得配电网面临着用电高峰期欠电压，而光伏出力较大时段存在过电压的风险，同时，尽管在负荷规划初期以三相平衡原则分配单相负荷，但由于居民用电的无规律性，大量单相用电设备使用时间上的差异极易引起三相不平衡度越限。另一方面，用电设备的频繁启停机，短时间内的负荷波动，易引起电压波动越限问题。配电网的电压质量问题又进一步限制了分布式光伏的接入。
分布式储能系统的发展为解决分布式光伏接入配电网问题提供了思路，储能系统通过快速存储和输出电能实现了电能在时间上的平移，实现了削峰填谷以及光伏能源的高效利用。因此对分布式储能的接入位置和接入容量进行合理规划具有重要意义。
目前，已有配电网分布式储能规划方法中，大多考虑成本、分布式能源消纳、网损、削峰填谷问题，少部分考虑了电压质量中的电压偏差和电压波动问题，但是往往忽略了配电网中较为严重的三相不平衡问题，而现有的三相不平衡问题处理方法主要围绕在负荷交叉换向、改变网络结构以及装设平衡装置三方面展开。
另一方面，由于配电网电阻较大，有功功率和无功功率的流动都会对电压质量造成影响，目前已有的含分布式光伏电源的分布式储能规划方法，往往只考虑了二者的有功功率输出，而忽略了无功功率输出。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法及系统，以节点电压偏差、节点电压波动和三相不平衡度为评估指标进行电压质量评估，基于储能总配置成本和电压质量改善度进行外层储能的规划，基于分布式光伏的无功出力和分布式储能输出功率的四象限运行模式进行内层运行策略的优化，在得到最优接入位置和接入容量的同时，有效改善配电网的电压质量问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供一种考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法，包括：
考虑分布式储能总配置成本和电压质量改善度构建外层储能优化配置模型；考虑分布式储能的运行和分布式光伏无功出力对配电网电压质量的改善，构建内层储能与光伏运行策略优化模型；
在外层储能优化配置模型中，采用三相潮流计算获取配电网各节点的电压，考虑包含三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动的电压质量评估指标，对三个指标进行加权求和后，根据电压质量评估结果初始化分布式储能的接入位置和接入容量；
在内层储能与光伏运行策略优化模型中，以电压质量评估最优为目标函数，以分布式储能运行约束、分布式光伏出力约束、现有无功补偿约束和功率平衡约束为约束条件，在分布式储能当前的接入位置和接入容量下，优化分布式光伏的无功出力以及分布式储能的有功出力和无功出力，确定分布式储能和分布式光伏的最优运行策略；
在外层储能优化配置模型中，确定最优运行策略下的分布式储能总配置成本和电压质量改善度，根据分布式储能总配置成本和电压质量改善度确定电压质量改善性价比，以电压质量改善性价比最优为目标函数，用于判断是否更新分布式储能的最优接入位置和接入容量；以分布式储能的接入位置约束和接入容量约束为约束条件，对当前的接入位置和接入容量进行更新，循环求解内外层嵌套模型，直至达到最大迭代次数，以此得到最优的分布式储能规划方案。
作为可选择的实施方式，所述三相电压不平衡度为：
Figure BDA0003477719380000031
式中：T为一天内的时段数；
Figure BDA0003477719380000032
分别为t时刻节点i的a相、b相、c相的电压向量；α为旋转因子，其值为ej120°；
所述电压偏差为：
Figure BDA0003477719380000041
式中：Φ为三相电路的a、b、c三相；
Figure BDA0003477719380000047
为t时刻节点i的
Figure BDA0003477719380000048
相电压幅值；V*为参考电压幅值；
所述电压波动为：
Figure BDA0003477719380000042
式中：
Figure BDA0003477719380000043
为t时刻节点i相电压；
Figure BDA0003477719380000044
为节点i的
Figure BDA0003477719380000045
相电压的日平均值；
将三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动赋予如下权重：
Figure BDA0003477719380000046
式中：w1'、w'2和w'3分别表示三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动所占权重；w1、w2和w3分别表示三个指标的决策者偏好；f1,max、f2,max和f3,max分别表示国家标准所规定的三相电压不平衡度最大值、电压偏差最大值和电压波动最大值；
各节点的电压质量评估结果为：
f＝w1'f1+w'2f2+w'3f3
将分布式储能接入前的各节点电压质量评估结果进行排序，根据排序结果初始化分布式储能的接入位置和接入容量。
作为可选择的实施方式，所述电压质量改善性价比为电压质量改善度与分布式储能总配置成本的比值。
作为可选择的实施方式，所述电压质量改善度为未接入分布式储能时电压质量评估结果与接入分布式储能时电压质量评估结果的差。
作为可选择的实施方式，所述分布式储能总配置成本包括分布式储能建设成本、分布式储能运维成本和配电网日购电费用。
作为可选择的实施方式，在内层储能与光伏运行策略优化模型中，以电压质量评估最优为目标函数，具体为：对各节点进行电压质量评估，配电网中所有节点的电压质量评估结果的算数平均值构建该目标函数。
作为可选择的实施方式，所述分布式储能运行约束包括：分布式储能充放电出力约束和储能能量容量约束，具体为：
Figure BDA0003477719380000051
Figure BDA0003477719380000052
式中：
Figure BDA0003477719380000053
和
Figure BDA0003477719380000054
分别为t时刻节点i处
Figure BDA0003477719380000055
相的单相储能充放电有功功率和无功功率；
Figure BDA0003477719380000056
为分布式储能的视在功率；
Figure BDA0003477719380000057
和
Figure BDA0003477719380000058
分别为储能在t时段充放电状态的0/1变量；
Figure BDA0003477719380000059
和
Figure BDA00034777193800000510
分别为单相储能充放电效率；
Figure BDA00034777193800000511
为t时刻节点i处
Figure BDA00034777193800000512
相的单相储能能量容量；
Figure BDA00034777193800000513
为节点i处储能的最大容量；
所述分布式光伏出力约束包括：分布式光伏的功率因数、有功出力和无功出力的约束；其中，无功出力约束为：
Figure BDA00034777193800000514
Figure BDA00034777193800000515
式中：
Figure BDA0003477719380000061
为t时刻节点i处
Figure BDA0003477719380000062
相光伏电源可输出的最大无功功率，最小无功功率用负的最大值表示；
Figure BDA0003477719380000063
为单相光伏电源的最大视在功率；
Figure BDA0003477719380000064
为t时刻节点i处
Figure BDA0003477719380000065
相光伏电源输出的有功功率；
Figure BDA0003477719380000066
表示
Figure BDA0003477719380000067
相光伏电源输出的无功功率；
所述现有无功补偿约束包括：无功补偿设备的补偿功率的约束；
所述功率平衡约束包括：支路向节点注入的有功功率和无功功率的约束、节点向支路注入的有功功率和无功功率的约束、常规电源输出的有功功率和无功功率的约束、储能和光伏出力的约束、无功补偿调节无功功率的约束、有功功率负荷和无功功率负荷的约束。
作为可选择的实施方式，所述分布式储能的接入位置约束和接入容量约束包括：分布式储能配置数量、视在功率和储能能量容量的约束。
第二方面，本发明提供一种考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划系统，包括：
模型构建模块，被配置为考虑分布式储能总配置成本和电压质量改善度构建外层储能优化配置模型；考虑分布式储能的运行和分布式光伏无功出力对配电网电压质量的改善，构建内层储能与光伏运行策略优化模型；
初始化模块，被配置为在外层储能优化配置模型中，采用三相潮流计算获取配电网各节点的电压，考虑包含三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动的电压质量评估指标，对三个指标进行加权求和后，根据电压质量评估结果初始化分布式储能的接入位置和接入容量；
内层运行优化模块，被配置为在内层储能与光伏运行策略优化模型中，以电压质量评估最优为目标函数，以分布式储能运行约束、分布式光伏出力约束、现有无功补偿约束和功率平衡约束为约束条件，在分布式储能当前的接入位置和接入容量下，优化分布式光伏的无功出力以及分布式储能的有功出力和无功出力，确定分布式储能和分布式光伏的最优运行策略；
外层配置优化模块，被配置为在外层储能优化配置模型中，确定最优运行策略下的分布式储能总配置成本和电压质量改善度，根据分布式储能总配置成本和电压质量改善度确定电压质量改善性价比，以电压质量改善性价比最优为目标函数，用于判断是否更新分布式储能的最优接入位置和接入容量；以分布式储能的接入位置约束和接入容量约束为约束条件，对当前的接入位置和接入容量进行更新，循环求解内外层嵌套模型，直至达到最大迭代次数，以此得到最优的分布式储能规划方案。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
针对分布式储能用于改善配电网电压质量的规划问题，本发明提出一种考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法及系统，以节点电压偏差、节点电压波动和三相不平衡度为评估指标进行电压质量评估，基于储能总配置成本和电压质量改善度进行外层储能的规划，基于分布式光伏的无功出力和分布式储能输出功率的四象限运行模式进行内层光伏和储能运行策略的优化，在得到最优接入位置和接入容量的同时，有效改善配电网存在的电压质量问题，充分利用分布式光伏和分布式储能资源，进而延缓后续配电网电压治理成本投入。
相较于常规调压和无功补偿手段有延时动作或投资维护费用高等局限性，本发明在规划阶段考虑分布式储能输出功率的四象限运行和分布式光伏的无功调节能力对配电网电压质量的改善，考虑包含三相不平衡在内的电压质量问题，与传统分布式储能规划方法相比，在兼顾储能系统投资成本和削峰填谷作用的同时，提升配电网电压质量的安全裕度，进而减少后续配电网的电压治理投资成本。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例1提供的考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法流程图；
图2为本发明实施例1提供的改进的IEEE33节点配电网模型图；
图3为本发明实施例1提供的分布式光伏无功出力图；
图4为本发明实施例1提供的分布式储能1运行策略图；
图5为本发明实施例1提供的分布式储能2运行策略图；
图6为本发明实施例1提供的分布式储能3运行策略图；
图7为本发明实施例1提供的分布式储能4运行策略图；
图8为本发明实施例1提供的分布式储能5运行策略图；
图9为本发明实施例1提供的接入分布式储能前后4：00、14：00和20：00节点1-18的电压对比图；
图10为本发明实施例1提供的接入分布式储能前后4：00、14：00和20：00节点19-33的电压对比图；
图11为本发明实施例1提供的接入分布式储能前后10：00节点1-18的三相电压对比图；
图12为本发明实施例1提供的接入分布式储能前后10：00节点19-33的三相电压对比图；
图13为本发明实施例1提供的节点17接入分布式储能前后b相电压对比图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1
如图1所示，本实施例提出一种考虑储能四象限运行和光伏无功出力的分布式储能规划方法，具体包括：
考虑分布式储能总配置成本和电压质量改善度构建外层储能优化配置模型；考虑分布式储能的运行和分布式光伏无功出力对配电网电压质量的改善，构建内层储能与光伏运行策略优化模型；
在外层储能优化配置模型中，采用三相潮流计算获取配电网各节点的电压，考虑包含三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动的电压质量评估指标，对三个指标进行加权求和后，根据电压质量评估结果初始化分布式储能的接入位置和接入容量；
在内层储能与光伏运行策略优化模型中，以电压质量评估最优为目标函数，以分布式储能运行约束、分布式光伏出力约束、现有无功补偿约束和功率平衡约束为约束条件，在分布式储能当前的接入位置和接入容量下，优化分布式光伏的无功出力以及分布式储能的有功出力和无功出力，确定分布式储能和分布式光伏的最优运行策略；
在外层储能优化配置模型中，确定最优运行策略下的分布式储能总配置成本和电压质量改善度，根据分布式储能总配置成本和电压质量改善度确定电压质量改善性价比，以电压质量改善性价比最优为目标函数，用于判断是否更新分布式储能的最优接入位置和接入容量；以分布式储能的接入位置约束和接入容量约束为约束条件，对当前的接入位置和接入容量进行更新，循环求解内外层嵌套模型，直至达到最大迭代次数，以此得到最优的分布式储能规划方案。
在本实施例中，考虑分布式储能总配置成本和电压质量改善度构建外层储能优化配置模型；考虑分布式储能四象限运行和分布式光伏无功出力对配电网电压质量的改善性价比，建立内层储能与光伏运行策略优化模型；通过改进初始种群的粒子群算法求解内外层嵌套模型，以得到最优分布式储能配置方案。
在本实施例中，根据规划周期内的负荷预测数据和光伏出力预测数据，生成一年中各季度的典型日场景，预设负荷参数、网络拓扑参数、分布式光伏电源相关参数、分布式储能系统相关参数、系统基准功率和基准电压、电压偏差限值、电压波动限值和三相不平衡度限值等，以对内外层嵌套模型进行求解，其中分布式光伏电源和分布式储能均考虑单相系统，以此减小各相电压波动和电压三相不平衡。
在本实施例中，通过三相潮流计算对初始配电网中各节点的电压质量进行评估，以初始化分布式储能的接入位置和接入容量；
所述电压质量的评估指标包括：三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动；根据电压质量评估结果选择电压质量较差的位置接入分布式储能，生成外层初始种群，并分别设置内层和外层的种群规模、最大迭代次数、加速度权重系数、加速常数、惯性权重、粒子最大速度。
所述电压质量的评估指标具体为：
(1)本实施例中采用负序电压衡量三相电压不平衡度，则各节点的三相电压不平衡度为：
Figure BDA0003477719380000111
式中：n为网络节点数；T为一天内的时段数；
Figure BDA0003477719380000112
分别为t时刻节点i三相的电压向量；α为旋转因子，其值为ej120°。
(2)各节点的电压偏差为：
Figure BDA0003477719380000121
式中：Φ为三相电路的a、b、c三相；
Figure BDA0003477719380000122
为t时刻节点i的
Figure BDA0003477719380000123
相电压幅值；V*为参考电压幅值。
(3)各节点的电压波动为：
Figure BDA0003477719380000124
式中：
Figure BDA0003477719380000125
为t时刻节点i相电压；
Figure BDA0003477719380000126
为节点i的
Figure BDA0003477719380000127
相电压的日平均值。
在本实施例中，考虑国家标准和决策者偏好将上述三个指标赋予如下权重：
Figure BDA0003477719380000128
式中：w1'、w'2和w'3分别表示三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动所占权重；w1、w2和w3分别表示三个指标的决策者偏好；f1,max、f2,max和f3,max分别表示国家标准所规定的三相电压不平衡度最大值、电压偏差最大值和电压波动最大值；
各节点的电压质量评估结果为：
f＝w1'f1+w'2f2+w'3f3 (5)
将分布式储能接入配电网前，各节点的电压质量评估结果由劣到优进行排序，按照排序结果确定初始种群中分布式储能的初始接入位置。
在本实施例中，确定分布式储能接入位置和接入容量的初始种群后，考虑对储能功率和接容量的限制，进行内层储能与光伏运行策略的优化，即在各时刻各分布式储能的输出功率和各分布式光伏的无功出力；
具体地，计算内层模型中，各粒子适应度，确定个体和全局最优；粒子适应度函数为电压质量评估目标函数的倒数，电压质量评估目标函数采用配电网整体的电压质量，配电网电压质量评估结果为各节点电压质量评估结果之和的平均值；则需对式(1)-(3)做如下变换：
(1)配电网的三相电压不平衡度为：
Figure BDA0003477719380000131
(2)配电网的电压偏差为：
Figure BDA0003477719380000132
(3)配电网的电压波动为：
Figure BDA0003477719380000133
将变换后的评估指标代入式(4)和式(5)，即为电压质量评估目标函数。
在本实施例中，进行内层模型的粒子群算法迭代，优化储能的有功和无功出力、光伏的无功出力，得到分布式储能优化运行策略和分布式光伏优化运行策略；其中，约束条件具体为：
(1)分布式储能运行约束包括分布式储能充放电出力约束和储能能量容量约束，具体为：
Figure BDA0003477719380000141
Figure BDA0003477719380000142
Figure BDA0003477719380000143
Figure BDA0003477719380000144
式中：
Figure BDA0003477719380000145
和
Figure BDA0003477719380000146
分别为t时刻节点i处
Figure BDA0003477719380000147
相的单相储能充放电有功功率和无功功率；
Figure BDA0003477719380000148
为分布式储能的视在功率；
Figure BDA0003477719380000149
和
Figure BDA00034777193800001410
分别为储能在t时段充放电状态的0/1变量；η1c和
Figure BDA00034777193800001411
分别为单相储能充放电效率；
Figure BDA00034777193800001412
为t时刻节点i处
Figure BDA00034777193800001413
相的单相储能能量容量；
Figure BDA00034777193800001414
为节点i处储能的最大容量；
Figure BDA00034777193800001415
为t+1时刻节点i处
Figure BDA00034777193800001416
相的单相储能能量容量；D1为单相储能最大放电深度；式(11)表示储能电池输出功率与电量的关系；式(12)表示储能装置日充放电量为0。
(2)分布式光伏出力约束包括分布式光伏的功率因数、有功出力和无功出力的约束；具体为：
Figure BDA00034777193800001417
Figure BDA00034777193800001418
Figure BDA00034777193800001419
Figure BDA00034777193800001420
Figure BDA00034777193800001421
式中：
Figure BDA00034777193800001422
为t时刻节点i处
Figure BDA00034777193800001423
相光伏电源可输出的最大无功功率，其无功输出最小值用负的最大值表示；
Figure BDA0003477719380000151
为单相光伏电源的最大视在功率；
Figure BDA0003477719380000152
为t时刻节点i处
Figure BDA0003477719380000153
相光伏电源输出的有功功率；
Figure BDA0003477719380000154
表示t时刻节点i处
Figure BDA00034777193800001526
相光伏电源的功率因数；
Figure BDA0003477719380000155
和
Figure BDA0003477719380000156
分别表示单相光伏电源功率因数允许的最小值和最大值；
Figure BDA0003477719380000157
表示t时刻节点i处
Figure BDA00034777193800001527
相光伏电源可输出的最大有功功率；
Figure BDA0003477719380000158
表示单相光伏允许的最大弃电率；
Figure BDA0003477719380000159
表示
Figure BDA00034777193800001528
相光伏电源输出的无功功率；式(17)表示储能装置功率因数与有功功率、无功功率之间的关系。
(3)现有无功补偿约束包括无功补偿设备的补偿功率的约束；具体为：
Figure BDA00034777193800001525
式中：
Figure BDA00034777193800001510
表示t时刻节点i处
Figure BDA00034777193800001529
相无功补偿设备的补偿功率；Qq,i,max和Qq,i,min分别表示无功补偿设备补偿功率的最大值和最小值；
Figure BDA00034777193800001511
表示节点i配置无功补偿设备的0/1变量。
(4)功率平衡约束，包括支路向节点注入的有功功率和无功功率的约束、节点向支路注入的有功功率和无功功率的约束、常规电源输出的有功功率和无功功率的约束、储能和光伏出力的约束、无功补偿调节无功功率的约束、有功功率负荷和无功功率负荷的约束；具体为：
Figure BDA00034777193800001512
式中：
Figure BDA00034777193800001513
和
Figure BDA00034777193800001514
分别表示支路注入节点i的有功和无功；
Figure BDA00034777193800001515
和
Figure BDA00034777193800001516
分别表示节点i向支路注入的有功和无功；
Figure BDA00034777193800001517
和
Figure BDA00034777193800001518
分别表示常规电源t时刻向节点i注入的有功功率和无功功率；
Figure BDA00034777193800001519
和
Figure BDA00034777193800001520
分别表示光伏有功无功出力；
Figure BDA00034777193800001521
和
Figure BDA00034777193800001522
分别表示储能有功无功出力；
Figure BDA00034777193800001523
和
Figure BDA00034777193800001524
分别表示节点i处的有功功率负荷和无功功率负荷；
Figure BDA0003477719380000161
表示无功补偿的无功出力。
在本实施例中，内层模型求解完毕后，在内层优化基础上进行外层储能规划，通过分布式储能总配置成本和电压质量改善度确定电压质量改善性价比，判断电压质量改善性价比是否为最优，若最优，则更新分布式储能的接入位置和接入容量。
具体地，外层储能优化配置模型中的粒子适应度函数为电压质量改善性价比最优；则分布式储能配置总成本，包括储能建设成本、储能运维成本和向上级电网购电费用，具体为：
Figure BDA0003477719380000162
式中：
Figure BDA0003477719380000163
为单相储能等年值系数；
Figure BDA0003477719380000164
为单相分布式储能建设成本；
Figure BDA0003477719380000165
为单相分布式储能运维成本；fele为配电网向上级电网日购电费用。
其中，单相分布式储能建设成本为：
Figure BDA0003477719380000166
Figure BDA0003477719380000167
式中：
Figure BDA0003477719380000168
表示节点i配置储能的0/1变量；
Figure BDA0003477719380000169
为单相分布式储能的视在功率容量、能量容量，若不考虑储能的无功功率，则视在功率与有功功率相等；
Figure BDA00034777193800001610
为单相储能的功率容量单价和能量容量单价；
Figure BDA00034777193800001611
为储能的贴现率；y1为储能的寿命年数。
分布式储能运维成本为：
Figure BDA0003477719380000171
式中：
Figure BDA0003477719380000172
为单相储能的年运行维护费用。
配电网向上级电网日购电费用为：
Figure BDA0003477719380000173
式中：
Figure BDA0003477719380000174
为t时刻上级电网向配电网的
Figure BDA00034777193800001712
相输送的有功功率；kt为t时刻配电网向上级电网购电的分时电价；Δt为一个时段持续的时间。
电压质量改善度为接入储能前后电压质量评估结果的差值：
Δf＝f0-f (25)
式中：f0表示未接入分布式储能时电压质量评估结果；f表示接入分布式储能时电压质量评估结果。
根据储能配置总成本和电压质量改善度计算外层优化配置目标函数，电压质量改善性价比为：
Figure BDA0003477719380000175
式中：λ表示单位储能配置成本下电压质量的改善程度。
在本实施例中，分布式储能的接入位置约束和接入容量约束为：
Figure BDA0003477719380000176
Figure BDA0003477719380000177
Figure BDA0003477719380000178
式中：
Figure BDA0003477719380000179
为节点i配置储能的0/1变量；
Figure BDA00034777193800001710
表示储能最大配置数量；
Figure BDA00034777193800001711
和
Figure BDA0003477719380000181
分别为储能视在功率的最小值和最大值；
Figure BDA0003477719380000182
和
Figure BDA0003477719380000183
分别为单相储能能量容量的最小值和最大值。
至此，完成一次完整的外层嵌套内层的模型求解，判断外层计算终止条件，即是否达到外层最大迭代次数；若不满足外层终止条件，则更新外层粒子的位置和速度继续求解，直至满足外层终止条件，得到分布式储能最优配置方案。
在本实施例中，采用粒子群算法求解，其中外层储能规划模型的粒子位置矩阵中各元素表示在该节点的a、b、c三相上所接入储能的容量；内层储能与光伏电源优化运行模型的粒子位置矩阵中各元素表示储能在各时段的充放电功率(包括有功功率和无功功率)，以及各光伏电源的无功出力。
本实施例采用改进的IEEE33节点配电网进行验证。如图2所示，在节点17的a相、节点20的a相、节点24的b相、节点5的c相和节点32的c相分别接入200kW的单相光伏电源；为便于计算，采用某典型日内均匀分布的12个时刻的负荷数据作为本算例的负荷依据；光伏电源在每个时刻按照典型日光伏出力曲线出力。
采用基于前推回代法的三相潮流计算获得各时刻的节点电压和传输功率；
电压质量评估指标参数：根据国家标准规定，将电压三相不平衡度的最大值和最小值分别设置为2％和0；将电压偏差的最大值和最小值分别设置为7％和0；将电压波动的最大值和最小值分别设置为2％和0。
模型参数设置：储能安装数量为5，可连续充放电2小时，最大安装功率为200kVA；设置峰时电价为0.57元/kWh，持续时间为10：00—20：00，其余时间为谷时电价0.37元/kWh。
粒子群算法参数设置：本实施例采用内外层嵌套的粒子群算法，内外层种群规模均为50，最大迭代次数均为100。
基于改进初始种群的粒子群算法得到的分布式储能规划结果如表1所示；
表1分布式储能规划结果
Figure BDA0003477719380000191
分布式光伏无功出力如图3所示，其中负值表示光伏吸收无功功率；分布式储能运行策略如图4-图8所示，分析可知，在负荷较重时分布式光伏输出无功功率来维持电压偏差，负荷较轻时吸收无功功率来减小电压波动；同时，由于三相负荷不均衡，以及各相接入光伏的位置不同，容量不等，其中，b相负荷较重且接入光伏容量较小，故储能接入b相容量较大；另外，五个分布式储能根据不同的接入位置和不同的时刻进行四象限运行的功率转换。
接入分布式储能后，配电网电压质量评估结果、储能规划总费用和电压质量改善性价比如表2所示。
表2接入分布式储能后对配电网电压改善情况
Figure BDA0003477719380000192
图9和图10为接入分布式储能前后，谷时负荷4：00、峰时负荷20：00以及14：00时的各节点电压，对比分析可知，由于储能峰时放电，14：00和20：00的节点电压均有较大幅度的提升，电压偏差减小，由于储能谷时充电，4：00的负荷较接入储能前增大，电压略微降低，电压偏差有较小的增加。
图11和图12为储能接入前后，10：00时的各相节点电，由于三相负荷不平衡，以a相负荷为基准，则b相负荷过重，而c相负荷过轻，使得三相电压相差较大，b相电压偏差较大，且支路末端节点存在电压越限的情况；接入分布式储能后，三相电压均有了不同程度的提升，尤其b相电压提升效果最为明显，三相电压不平衡的情况得到了有效的缓解。
节点17日内各时刻的电压情况如图13所示，分析可知，储能和光伏接入前，峰谷负荷时期的电压相差较大，存在严重的电压越限和电压波动情况，储能接入后，峰荷时段，分布式储能放电，输出有功功率，白天午间时段光伏出力，节点电压较储能接入前均有所提升，解决了电压越限问题，同时电压波动大大减小，并且起到了削峰填谷的作用。
上述算例表明了本实施例在考虑了分布式储能规划的经济性的同时，可以有效改善配电网的电压质量，降低电压偏差，减小电压波动并降低三相不平衡度。
实施例2
本实施例提供一种考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划系统，包括：
模型构建模块，被配置为考虑分布式储能总配置成本和电压质量改善度构建外层储能优化配置模型；考虑分布式储能的运行和分布式光伏无功出力对配电网电压质量的改善，构建内层储能与光伏运行策略优化模型；
初始化模块，被配置为在外层储能优化配置模型中，采用三相潮流计算获取配电网各节点的电压，考虑包含三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动的电压质量评估指标，对三个指标进行加权求和后，根据电压质量评估结果初始化分布式储能的接入位置和接入容量；
内层运行优化模块，被配置为在内层储能与光伏运行策略优化模型中，以电压质量评估最优为目标函数，以分布式储能运行约束、分布式光伏出力约束、现有无功补偿约束和功率平衡约束为约束条件，在分布式储能当前的接入位置和接入容量下，优化分布式光伏的无功出力以及分布式储能的有功出力和无功出力，确定分布式储能和分布式光伏的最优运行策略；
外层配置优化模块，被配置为在外层储能优化配置模型中，确定最优运行策略下的分布式储能总配置成本和电压质量改善度，根据分布式储能总配置成本和电压质量改善度确定电压质量改善性价比，以电压质量改善性价比最优为目标函数，用于判断是否更新分布式储能的最优接入位置和接入容量；以分布式储能的接入位置约束和接入容量约束为约束条件，对当前的接入位置和接入容量进行更新，循环求解内外层嵌套模型，直至达到最大迭代次数，以此得到最优的分布式储能规划方案。
此处需要说明的是，上述模块对应于实施例1中所述的步骤，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
在更多实施例中，还提供：
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例1中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例1中所述的方法。
实施例1中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法，其特征在于，包括：
考虑分布式储能总配置成本和电压质量改善度构建外层储能优化配置模型；考虑分布式储能的运行和分布式光伏无功出力对配电网电压质量的改善，构建内层储能与光伏运行策略优化模型；
在外层储能优化配置模型中，采用三相潮流计算获取配电网各节点的电压，考虑包含三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动的电压质量评估指标，对三个指标进行加权求和后，根据电压质量评估结果初始化分布式储能的接入位置和接入容量；
在内层储能与光伏运行策略优化模型中，以电压质量评估最优为目标函数，以分布式储能运行约束、分布式光伏出力约束、现有无功补偿约束和功率平衡约束为约束条件，在分布式储能当前的接入位置和接入容量下，优化分布式光伏的无功出力以及分布式储能的有功出力和无功出力，确定分布式储能和分布式光伏的最优运行策略；
在外层储能优化配置模型中，确定最优运行策略下的分布式储能总配置成本和电压质量改善度，根据分布式储能总配置成本和电压质量改善度确定电压质量改善性价比，以电压质量改善性价比最优为目标函数，用于判断是否更新分布式储能的最优接入位置和接入容量；以分布式储能的接入位置约束和接入容量约束为约束条件，对当前的接入位置和接入容量进行更新，循环求解内外层嵌套模型，直至达到最大迭代次数，以此得到最优的分布式储能规划方案。
2.如权利要求1所述的考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法，其特征在于，所述三相电压不平衡度为：
Figure FDA0003477719370000021
式中：T为一天内的时段数；
Figure FDA0003477719370000022
分别为t时刻节点i的a相、b相、c相的电压向量；α为旋转因子，其值为ej120°；
所述电压偏差为：
Figure FDA0003477719370000023
式中：Φ为三相电路的a、b、c三相；
Figure FDA0003477719370000024
为t时刻节点i的
Figure FDA0003477719370000025
相电压幅值；V*为参考电压幅值；
所述电压波动为：
Figure FDA0003477719370000026
式中：
Figure FDA0003477719370000027
为t时刻节点i相电压；
Figure FDA0003477719370000028
为节点i的
Figure FDA0003477719370000029
相电压的日平均值；
将三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动赋予如下权重：
Figure FDA00034777193700000210
式中：w'1、w'2和w'3分别表示三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动所占权重；w1、w2和w3分别表示三个指标的决策者偏好；f1,max、f2,max和f3,max分别表示国家标准所规定的三相电压不平衡度最大值、电压偏差最大值和电压波动最大值；
各节点的电压质量评估结果为：
f＝w'1f1+w'2f2+w'3f3
将分布式储能接入前的各节点电压质量评估结果进行排序，根据排序结果初始化分布式储能的接入位置和接入容量。
3.如权利要求1所述的考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法，其特征在于，所述电压质量改善性价比为电压质量改善度与分布式储能总配置成本的比值；
或，所述电压质量改善度为未接入分布式储能时电压质量评估结果与接入分布式储能时电压质量评估结果的差。
4.如权利要求1所述的考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法，其特征在于，所述分布式储能总配置成本包括分布式储能建设成本、分布式储能运维成本和配电网日购电费用。
5.如权利要求1所述的考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法，其特征在于，在内层储能与光伏运行策略优化模型中，以电压质量评估最优为目标函数，具体为：对各节点进行电压质量评估，配电网中所有节点的电压质量评估结果的算数平均值构建该目标函数。
6.如权利要求1所述的考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法，其特征在于，所述分布式储能运行约束包括：分布式储能充放电出力约束和储能能量容量约束，具体为：
Figure FDA0003477719370000031
Figure FDA0003477719370000032
式中：
Figure FDA0003477719370000033
和
Figure FDA0003477719370000034
分别为t时刻节点i处
Figure FDA0003477719370000035
相的单相储能充放电有功功率和无功功率；
Figure FDA0003477719370000041
为分布式储能的视在功率；
Figure FDA0003477719370000042
和
Figure FDA0003477719370000043
分别为储能在t时段充放电状态的0/1变量；
Figure FDA0003477719370000044
和
Figure FDA0003477719370000045
分别为单相储能充放电效率；
Figure FDA0003477719370000046
为t时刻节点i处
Figure FDA0003477719370000047
相的单相储能能量容量；
Figure FDA0003477719370000048
为节点i处储能的最大容量；
所述分布式光伏出力约束包括：分布式光伏的功率因数、有功出力和无功出力的约束；其中，无功出力约束为：
Figure FDA0003477719370000049
Figure FDA00034777193700000410
式中：
Figure FDA00034777193700000411
为t时刻节点i处
Figure FDA00034777193700000412
相光伏电源可输出的最大无功功率，最小无功功率用负的最大值表示；
Figure FDA00034777193700000413
为单相光伏电源的最大视在功率；
Figure FDA00034777193700000414
为t时刻节点i处
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相光伏电源输出的有功功率；
Figure FDA00034777193700000416
表示
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相光伏电源输出的无功功率；
所述现有无功补偿约束包括：无功补偿设备的补偿功率的约束；
所述功率平衡约束包括：支路向节点注入的有功功率和无功功率的约束、节点向支路注入的有功功率和无功功率的约束、常规电源输出的有功功率和无功功率的约束、储能和光伏出力的约束、无功补偿调节无功功率的约束、有功功率负荷和无功功率负荷的约束。
7.如权利要求1所述的考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划方法，其特征在于，所述分布式储能的接入位置约束和接入容量约束包括：分布式储能配置数量、视在功率和储能能量容量的约束。
8.一种考虑储能和光伏无功出力的分布式储能规划系统，其特征在于，包括：
模型构建模块，被配置为考虑分布式储能总配置成本和电压质量改善度构建外层储能优化配置模型；考虑分布式储能的运行和分布式光伏无功出力对配电网电压质量的改善，构建内层储能与光伏运行策略优化模型；
初始化模块，被配置为在外层储能优化配置模型中，采用三相潮流计算获取配电网各节点的电压，考虑包含三相电压不平衡度、电压偏差和电压波动的电压质量评估指标，对三个指标进行加权求和后，根据电压质量评估结果初始化分布式储能的接入位置和接入容量；
内层运行优化模块，被配置为在内层储能与光伏运行策略优化模型中，以电压质量评估最优为目标函数，以分布式储能运行约束、分布式光伏出力约束、现有无功补偿约束和功率平衡约束为约束条件，在分布式储能当前的接入位置和接入容量下，优化分布式光伏的无功出力以及分布式储能的有功出力和无功出力，确定分布式储能和分布式光伏的最优运行策略；
外层配置优化模块，被配置为在外层储能优化配置模型中，确定最优运行策略下的分布式储能总配置成本和电压质量改善度，根据分布式储能总配置成本和电压质量改善度确定电压质量改善性价比，以电压质量改善性价比最优为目标函数，用于判断是否更新分布式储能的最优接入位置和接入容量；以分布式储能的接入位置约束和接入容量约束为约束条件，对当前的接入位置和接入容量进行更新，循环求解内外层嵌套模型，直至达到最大迭代次数，以此得到最优的分布式储能规划方案。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
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