CN117543531A - 一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，方法包括以下步骤：步骤1：基于灵活性评价指标的配电网源网储双层规划框架；步骤2：配电网源网储双层规划模型；步骤3：配电网源网储双层规划模型求解；步骤4：示范例应用分析；本发明具有从灵活性供需匹配和网络传输能力建立灵活性水平评估指标、提升扩展规划和系统运行的经济性、灵活性的优点。

Description

一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法

技术领域

本发明属于高渗透率分布式电源和大规模电力负荷接入下的中压配电网、配电网源网储协调规划以及配电网灵活性提升技术领域，具体涉及一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法。

背景技术

近几年大力推动乡村电气化建设，使得电负荷大量增长，导致原有配电网网架结构无法适应其大规模发展；同时，分布式光伏(DPV)和负荷的大规模接入加剧了配电网中源荷分布不均、源荷特性不匹配等问题，一方面使得配电网中电压越上、下限时段增多即白天DPV出力较多且负荷用电需求少时易出现节点电压越上限现象，形成反向潮流，影响配电系统中网损和安全运行，夜间DPV出力为零而负荷需求较高时易出现节点电压越下限现象，同样影响着系统安全性；另一方面由于源荷在地理位置上接入情况差别较大，部分节点负荷接入的少而光伏接入较多，光伏消纳困难，而另一部分节点负荷接入的多、光伏接入的少导致容量不足，出现重过载和低电压问题；当前已有研究中针对大量负荷接入给配电网带来的问题以及DPV消纳问题的解决方案主要还是依靠设备的配置和优化运行，包括增设储能系统(ESS)、无功补偿装置、自动控制系统、需求侧管理等，而针对网架灵活性进行的研究则相对较少，实际上网架结构为设备在系统中的潮流计算提供通路，也是配电网的基础元素之一，迫切需要对网架进行合理的调整，从而提高网架供电能力；目前配电网规划按照规划的对象可分为变电站规划、网架规划、DG规划、ESS规划等，现有技术是对单一对象展开的配电网规划，实际配电网规划受到网架、DG、ESS等多种因素的影响，单一对象规划较难保证规划总体的经济性；因此，提供一种从灵活性供需匹配和网络传输能力建立灵活性水平评估指标、提升扩展规划和系统运行的经济性、灵活性的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法是非常有必要的。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种从灵活性供需匹配和网络传输能力建立灵活性水平评估指标、提升扩展规划和系统运行的经济性、灵活性的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法。

本发明的目的是这样实现的：一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，所述的方法包括以下步骤：

步骤1：基于灵活性评价指标的配电网源网储双层规划框架；

步骤2：配电网源网储双层规划模型；

步骤3：配电网源网储双层规划模型求解；

步骤4：示范例应用分析。

所述的步骤1中的基于灵活性评价指标的配电网源网储双层规划框架包括以下步骤：

步骤1.1：灵活性指标构建；

步骤1.2：配电网源网储双层规划模型框架。

所述的步骤1.1中的灵活性指标构建包括以下步骤：

步骤1.11：净负荷波动率指标：净负荷波动曲线受到负荷需求和DPV渗透率双重影响；净负荷波动率指标是指系统能够承受大规模负荷和高渗透率DPV接入下不确定性及波动性，其可以从时间尺度清晰刻画系统灵活性需求；该指标越小即净负荷波动曲线整体越平缓，表明系统应对大量负荷和DPV接入的适应性越强，系统整体的源荷匹配性越高，配电网整体的灵活性越好，规划方案中需要新增或者改造的灵活性资源需求越少；反之，系统灵活性则越差，规划方案中需要更多的灵活性资源供给；第s个场景下净负荷波动率指标F_need(s)可表示为：式中，P_NL,t(s)为s场景下t时段的净负荷大小；P_NL,ave(s)为s场景下系统平均净负荷大小；T为调度周期内的时段总数；

步骤1.12：线路负载裕度均衡性指标：为了使配电网灵活性供需平衡，除了有净负荷波动率指标外，也需对网架灵活性做出合理的要求；网架灵活性资源虽不能直接为配电网提供灵活性，但是可以为灵活性资源提供通路，避免“灵活性资源不可用”现象的发生，为此有必要提出线路负载裕度均衡性用以表征配电系统网架潮流均衡度；其中单条线路负载裕度用线路传输通道的实时负载裕度来描述，反映线路传输阻塞程度，计算公式为：式中，F_ij,t为t时段节点i、j之间单条线路在t时段的负载裕度；I_ij,t为t时段节点i、j之间线路传输电流；I_ij,max为节点i、j之间线路传输电流的上限；F_ij,t指标值越大，线路发生阻塞的可能性越低，因此可以用线路负载裕度的高低对网架传输能力进行评价；当F_ij,t≥0，表明该条线路负载裕度充足，能够适应负荷功率波动；当F_ij,t≤0时，表明线路负载裕度不足，会出现线路阻塞；因此s场景下供电线路负载裕度均衡性指标F_net(s)可表示为：/> 式中，F_ave(s)为供电线路负载裕度的均值；L为系统线路集合。

所述的步骤2中的配电网源网储双层规划模型包括以下步骤：

步骤2.1：上层规划模型；

步骤2.2：下层规划模型。

所述的步骤2.1中的上层规划模型具体为：上层规划模型目标函数由配电网年综合成本、净负荷波动率指标和线路负载裕度均衡性指标共同组成，决策变量为线路新建与否、DPV位置及其容量和ESS位置及其容量；目标函数为：f₁＝{minC_total,minF_net,minF_need}(6)，C_total＝C_inv+C_mai+C_ope(7)， 式中，f₁为上层规划模型目标函数；C_total为配电网年综合成本；C_inv为设备年投资成本；C_mai为设备年运维成本；C_ope为配电系统年运维成本，包括配电系统年网损成本以及上级电网年购电成本；λ为设备维护成本系数；Λ为下层运行场景集；/>为场景s出现的概率；C_ope(s)为场景s下的配电系统年运维成本；α为贴现率；k_DPV、k_ESS、k_line分别为DPV、ESS以及待建线路的使用年限；c_DPV、c_ESS分别为DPV、ESS的单位容量的投资成本；c_line为单位长度线路的投资成本；j∈Ω_DPV、i∈Ω_ESS分别为DPV、ESS安装节点的集合；ij∈Ω_line为建设线路集合；E_ESS,i、P_DPV,j分别为ESS、DPV在节点i、j处安装的容量；l_ij为待建线路的长度。

所述的步骤2.1中的上层规划模型的约束条件包括DPV、ESS、线路负载裕度约束和网架连通性约束；其中，①DPV容量约束为：0≤P_DPV,i≤P_DPV,max(11)，式中：P_DPV,i为节点i处DPV安装容量；P_DPV,max为节点i处DPV最大安装容量；②ESS容量约束为：式中，/>分别为节点i处ESS安装容量的上、下限；③线路负载裕度约束为：F_ij,t≥0(13)；④网架连通性约束为：即给新增负荷节点搭建线路过程中不形成环网，保持配电网辐射状的形式，且DPV接入后不存在孤岛、孤点。

所述的步骤2.2中的下层规划模型具体为：下层运行模型以上层规划结果为输入，以运行经济性最优为目标，目标函数为各场景网损成本和向上级购电成本之和，决策变量为DPV和ESS的容量，目标函数为：式中，f₂为下层运行模型目标函数；C_loss(s)为场景s下的网损成本；C_sub(s)为场景s下上级电网购电的成本；c_t为t时段的分时电价；P_loss,t(s)为s场景下t时段的网损功率；P_sub,t(s)为s场景下t时段向上级电网传输功率。

所述的步骤2.2中的下层规划模型的约束条件包括潮流等式约束、节点电压不等式约束、ESS运行不等式约束和功率平衡约束；其中，①潮流约束为：式中，P_inj,i、Q_inj,i分别表示节点i处注入的有功功率、无功功率；U_i、U_j分别为节点i、j的电压幅值；n为节点总数；G_ij、B_ij分别为节点导纳矩阵中的电导和电纳；δ_ij为节点i、j的电压相角差；②节点电压约束为：U_min≤U_i≤U_max(16)，式中，U_max、U_min分别为电压幅值上下限；③线路载流量约束为：I_ij≤η_i|_jI_ij,max|(17)，式中，I_ij为支路所流过的电流；η_ij为支路ij状态变量，值为1时表示节点i与节点j连通，值为0时表示节点i与节点j未连通；I_ij,max为支路ij的电流幅值上限；④ESS运行约束为：式中，/>分别为t时段节点j处ESS的充、放电功率；y_j,t是一个0-1变量，为t时段ESS的充放电状态，其中1表示放电，0表示充电；/>为t时段节点j处ESS的荷电量；/>分别为节点j处ESS的最大、最小荷电量；/>分别为ESS充、放电效率；/>分别为节点j处ESS运行周期初始时段、末尾时段的荷电量；⑤功率平衡约束为：/>式中，P_sub,t为上级电网在t时段的传输功率；P_ESS,i,t为节点i处ESS在t时段提供的功率，放电为正，充电为负；P_DPV,j,t分别DPV在t时段提供的功率大小；P_load,t为t时段配电系统总负荷需求量。

所述的步骤3中的配电网源网储双层规划模型求解具体为：考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划模型实质上是配电网网架结构与DPV和ESS这两种灵活性资源的组合规划，模型中同时出现0-1整数形式的决策变量和DPV、ESS出力等连续型的决策变量，为降低该混合整数模型的求解难度，首先由最小生成树方法确定初始网架结构；然后运用快速非支配遗传算法即NSGA-II算法求解上层经济性和灵活性最优的多目标规划问题，再运用粒子群算法求解下层运行经济性最优模型；最终确定网架结构，实现DPV和ESS的选址和定容；包括以下步骤：

步骤3.1：场景聚类：受到DPV出力和负荷波动的双重不确定性的影响，大幅提升了配电网所面临运行场景的复杂度，配电网的规划和优化运行问题需要满足在所有场景下的综合运行水平最优，然而多变的历史场景和求解效率使得规划和优化求解过程难以遍历每一个场景，为了兼顾配电网全年整体运行情况与提高求解效率，采用基于多场景分析的不确定性规划方法；DPV出力与负荷功率时序匹配问题的相关性影响净负荷曲线的变化，进而影响配电网源网储协调规划和优化运行的精度；因此，通过选取DPV出力和负荷功率的日特性指标，并采用K-means聚类和层次凝聚聚类复合聚类算法实现场景缩减，并利用聚类有效性指数CH⁽⁺⁾确定最佳聚类数，得到典型场景及其概率；其中选取的日特性指标为：式中，X_DPV,mean、X_load,mean分别为DPV日出力和负荷日功率的均值；X_DPV,std、X_load,std分别为DPV日出力和负荷日功率的方差；P_DPV,t、P_load,t为t时段的DPV出力和负荷功率；

步骤3.2：整体求解流程。

所述的步骤3.2中的整体求解流程包括以下步骤：

步骤3.21：输入原始负荷、待规划负荷以及待扩建的网架结构；

步骤3.22：依据最小生成树算法生成初始网架结构；

步骤3.23：运用NSGA-II算法求解上层多目标规划模型，得到经济性和灵活性最优的规划方案下的DPV、ESS的位置、容量；

步骤3.24：将上层规划方案作为初值输入到下层优化模型中，运用粒子群算法求解下层运行模型，判断是否收敛，若收敛则得到该规划方案下的最优的ESS充放电功率策略，若不收敛，则返回步骤3.23；

步骤3.25：判断是否达到收敛条件，若不满足，则返回步骤3.23；若满足，则结束，得到最优的配电网源网储协调规划方案。

本发明的有益效果：本发明为一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，针对高渗透率DPV和大规模电力负荷接入中压配电网后出现的灵活性不足的问题，本发明从灵活性供需匹配和网络传输能力两个方面建立配电网灵活性水平评估指标，并基于该指标建立了一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，旨在提升配电网扩展规划和电力系统运行的经济性、灵活性；在使用中，本发明提出考虑灵活性的中压配电网源、网、储联合协调规划的双层规划模型；其中，上层目标函数为灵活性和经济性最优的多目标函数，经济性最优为规划中的传统目标，灵活性是为了适应含DPV和负荷剧增情况下的新型电力系统而创新性加入的目标，二者紧密联系共同组成本文上层规划目标，通过待建线路、DPV和ESS的选址与定容，确定规划方案，并将上层规划方案作为下层优化模型的输入；下层目标函数为运行经济性最优，在上层确定的规划方案下进行源荷多场景运行模拟，并将最优经济运行策略的相关参数返回上层，上下层不断迭代，最终得到考虑灵活性和经济性的规划方案；本发明具有从灵活性供需匹配和网络传输能力建立灵活性水平评估指标、提升扩展规划和系统运行的经济性、灵活性的优点。

附图说明

图1为本发明的中压配电网规划模型框架图。

图2为本发明的配电网双层规划求解流程图。

图3为本发明的规划区配电网网络拓扑图。

图4为本发明法的聚类有效性指标CH⁽⁺⁾曲线图。

图5为本发明的DPV与负荷出力典型场景示意图。

图6为本发明的方案1中ESS1功率和SOC状态曲线图。

图7为本发明的方案1中ESS2功率和SOC状态曲线图。

图8为本发明的方案1中ESS3功率和SOC状态曲线图。

图9为本发明的方案1中ESS4功率和SOC状态曲线图。

图10为本发明的方案2中ESS1功率和SOC状态曲线图。

图11为本发明的方案2中ESS2功率和SOC状态曲线图。

图12为本发明的方案2中ESS3功率和SOC状态曲线图。

图13为本发明的方案2中ESS4功率和SOC状态曲线图。

图14为本发明的光伏全年出力历史数据示意图。

图15为本发明的负荷全年出力历史数据图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明。

实施例1

如图1-15所示，一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，所述的方法包括以下步骤：

步骤1：基于灵活性评价指标的配电网源网储双层规划框架；

步骤2：配电网源网储双层规划模型；

步骤3：配电网源网储双层规划模型求解；

步骤4：示范例应用分析。

所述的步骤1中的基于灵活性评价指标的配电网源网储双层规划框架包括以下步骤：

步骤1.1：灵活性指标构建；

步骤1.2：配电网源网储双层规划模型框架。

在本实施例中，现阶段，电力系统灵活性多指在兼顾经济性的前提下，系统迅速响应供需两侧不确定性的能力，节点灵活性资源意为参与响应功率变化的节点可控设备；网络灵活性资源则表示满足相关物理约束下，在不同的时间尺度内为节点灵活性资源提供传输通道能力的传输网络；配电网的灵活性主要来源于传输网架、ESS等物理层的灵活性资源，其中，ESS以节点为单位向外部系统提供灵活性支撑与供应，能有效抑制净负荷波动；网架传输通道虽不能直接参与电力平衡调节，但可为配电网节点型灵活性资源发挥响应能力提供重要载体；本发明基于电力系统灵活性需求，结合配电系统灵活性资源特性，从净负荷波动率和线路负载裕度均衡性两个方面定义配电网灵活性水平评价指标。

所述的步骤1.1中的灵活性指标构建包括以下步骤：

步骤1.11：净负荷波动率指标：净负荷波动曲线受到负荷需求和DPV渗透率双重影响；净负荷波动率指标是指系统能够承受大规模负荷和高渗透率DPV接入下不确定性及波动性，其可以从时间尺度清晰刻画系统灵活性需求；该指标越小即净负荷波动曲线整体越平缓，表明系统应对大量负荷和DPV接入的适应性越强，系统整体的源荷匹配性越高，配电网整体的灵活性越好，规划方案中需要新增或者改造的灵活性资源需求越少；反之，系统灵活性则越差，规划方案中需要更多的灵活性资源供给；第s个场景下净负荷波动率指标F_need(s)可表示为：式中，P_NL,t(s)为s场景下t时段的净负荷大小；P_NL,ave(s)为s场景下系统平均净负荷大小；T为调度周期内的时段总数，本文取调度周期为24h，调度时段间隔为1h；

步骤1.12：线路负载裕度均衡性指标：为了使配电网灵活性供需平衡，除了有净负荷波动率指标外，也需对网架灵活性做出合理的要求；网架灵活性资源虽不能直接为配电网提供灵活性，但是可以为灵活性资源提供通路，避免“灵活性资源不可用”现象的发生，为此有必要提出线路负载裕度均衡性用以表征配电系统网架潮流均衡度；其中单条线路负载裕度用线路传输通道的实时负载裕度来描述，反映线路传输阻塞程度，计算公式为：式中，F_ij,t为t时段节点i、j之间单条线路在t时段的负载裕度；I_ij,t为t时段节点i、j之间线路传输电流；I_ij,max为节点i、j之间线路传输电流的上限；F_ij,t指标值越大，线路发生阻塞的可能性越低，因此可以用线路负载裕度的高低对网架传输能力进行评价；当F_ij,t≥0，表明该条线路负载裕度充足，能够适应负荷功率波动；当F_ij,t≤0时，表明线路负载裕度不足，会出现线路阻塞；因此s场景下供电线路负载裕度均衡性指标F_net(s)可表示为：/> 式中，F_ave(s)为供电线路负载裕度的均值；L为系统线路集合。

在本实施例中，配电网源网储双层规划模型框架具体为：高渗透率DPV的并网迫切需要整合各类灵活性资源进行联合规划，而且源荷界限越来越模糊的特点使得配电网规划与运行问题高度耦合，在规划阶段就需要同时考虑运行策略的影响，进一步增加了规划问题的求解难度；由于本发明同时考虑多种灵活性资源的优化配置和配电网灵活性提升的优化运行，基于分解协调的思想，需要将灵活性资源优化配置和配电网优化运行进行解耦处理；

综上，本发明提出一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划模型，如图1所示，其中上层规划模型为配电网年综合成本、净负荷波动率指标和线路负载裕度均衡性指标共同组成多目标问题，决策变量为待建线路是否投建、DPV和ESS的位置与容量；下层运行模型以上层规划结果为输入，以运行经济性最优为目标，目标函数为各场景网损成本和向上级购电成本之和，决策变量为ESS的充放电功率，将当前配电网网损功率、ESS充放电功率、上级电网购电成本以及线路传输电流传递至上层；上下层不断迭代相互优化，最终得到兼顾经济性以及灵活性的配电网扩展规划方案。

所述的步骤2中的配电网源网储双层规划模型包括以下步骤：

步骤2.1：上层规划模型；

步骤2.2：下层规划模型。

所述的步骤2.1中的上层规划模型具体为：上层规划模型目标函数由配电网年综合成本、净负荷波动率指标和线路负载裕度均衡性指标共同组成，决策变量为线路新建与否、DPV位置及其容量和ESS位置及其容量；目标函数为：f₁＝{minC_total,minF_net,minF_need}(6)，C_total＝C_inv+C_mai+C_ope(7)， 式中，f₁为上层规划模型目标函数；C_total为配电网年综合成本；C_inv为设备年投资成本；C_mai为设备年运维成本；C_ope为配电系统年运维成本，包括配电系统年网损成本以及上级电网年购电成本；λ为设备维护成本系数；Λ为下层运行场景集；/>为场景s出现的概率；C_ope(s)为场景s下的配电系统年运维成本；α为贴现率；k_DPV、k_ESS、k_line分别为DPV、ESS以及待建线路的使用年限；c_DPV、c_ESS分别为DPV、ESS的单位容量的投资成本；c_line为单位长度线路的投资成本；j∈Ω_DPV、i∈Ω_ESS分别为DPV、ESS安装节点的集合；ij∈Ω_line为建设线路集合；E_ESS,i、P_DPV,j分别为ESS、DPV在节点i、j处安装的容量；l_ij为待建线路的长度。

所述的步骤2.1中的上层规划模型的约束条件包括DPV、ESS、线路负载裕度约束和网架连通性约束；其中，①DPV容量约束为：0≤P_DPV,i≤P_DPV,max(11)，式中：P_DPV,i为节点i处DPV安装容量；P_DPV,max为节点i处DPV最大安装容量；②ESS容量约束为：式中，/>分别为节点i处ESS安装容量的上、下限；③线路负载裕度约束为：F_ij,t≥0(13)；④网架连通性约束为：即给新增负荷节点搭建线路过程中不形成环网，保持配电网辐射状的形式，且DPV接入后不存在孤岛、孤点。

所述的步骤2.2中的下层规划模型具体为：下层运行模型以上层规划结果为输入，以运行经济性最优为目标，目标函数为各场景网损成本和向上级购电成本之和，决策变量为DPV和ESS的容量，目标函数为：式中，f₂为下层运行模型目标函数；C_loss(s)为场景s下的网损成本；C_sub(s)为场景s下上级电网购电的成本；c_t为t时段的分时电价；P_loss,t(s)为s场景下t时段的网损功率；P_sub,t(s)为s场景下t时段向上级电网传输功率。

所述的步骤2.2中的下层规划模型的约束条件包括潮流等式约束、节点电压不等式约束、ESS运行不等式约束和功率平衡约束；其中，①潮流约束为：式中，P_inj,i、Q_inj,i分别表示节点i处注入的有功功率、无功功率；U_i、U_j分别为节点i、j的电压幅值；n为节点总数；G_ij、B_ij分别为节点导纳矩阵中的电导和电纳；δ_ij为节点i、j的电压相角差；②节点电压约束为：U_min≤U_i≤U_max(16)，式中，U_max、U_min分别为电压幅值上下限；③线路载流量约束为：I_ij≤η_ij|I_ij,max|(17)，式中，I_ij为支路所流过的电流；η_ij为支路ij状态变量，值为1时表示节点i与节点j连通，值为0时表示节点i与节点j未连通；I_ij,max为支路ij的电流幅值上限；④ESS运行约束为：式中，/>分别为t时段节点j处ESS的充、放电功率；y_j,t是一个0-1变量，为t时段ESS的充放电状态，其中1表示放电，0表示充电；/>为t时段节点j处ESS的荷电量；/>分别为节点j处ESS的最大、最小荷电量；/>分别为ESS充、放电效率；/>分别为节点j处ESS运行周期初始时段、末尾时段的荷电量；⑤功率平衡约束为：/>式中，P_sub,t为上级电网在t时段的传输功率；P_ESS,i,t为节点i处ESS在t时段提供的功率，放电为正，充电为负；P_DPV,j,t分别DPV在t时段提供的功率大小；P_load,t为t时段配电系统总负荷需求量。

所述的步骤3中的配电网源网储双层规划模型求解具体为：考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划模型实质上是配电网网架结构与DPV和ESS这两种灵活性资源的组合规划，模型中同时出现0-1整数形式的决策变量和DPV、ESS出力等连续型的决策变量，为降低该混合整数模型的求解难度，首先由最小生成树方法确定初始网架结构；然后运用快速非支配遗传算法即NSGA-II算法求解上层经济性和灵活性最优的多目标规划问题，再运用粒子群算法求解下层运行经济性最优模型；最终确定网架结构，实现DPV和ESS的选址和定容；包括以下步骤：

步骤3.1：场景聚类：受到DPV出力和负荷波动的双重不确定性的影响，大幅提升了配电网所面临运行场景的复杂度，配电网的规划和优化运行问题需要满足在所有场景下的综合运行水平最优，然而多变的历史场景和求解效率使得规划和优化求解过程难以遍历每一个场景，为了兼顾配电网全年整体运行情况与提高求解效率，采用基于多场景分析的不确定性规划方法；DPV出力与负荷功率时序匹配问题的相关性影响净负荷曲线的变化，进而影响配电网源网储协调规划和优化运行的精度；因此，通过选取DPV出力和负荷功率的日特性指标，并采用K-means聚类和层次凝聚聚类复合聚类算法实现场景缩减，并利用聚类有效性指数CH⁽⁺⁾确定最佳聚类数，得到典型场景及其概率；其中选取的日特性指标为：式中，X_DPV,mean、X_load,mean分别为DPV日出力和负荷日功率的均值；X_DPV,std、X_load,std分别为DPV日出力和负荷日功率的方差；P_DPV,t、P_load,t为t时段的DPV出力和负荷功率；

步骤3.2：整体求解流程。

所述的步骤3.2中的整体求解流程包括以下步骤：

步骤3.21：输入原始负荷、待规划负荷以及待扩建的网架结构；

步骤3.22：依据最小生成树算法生成初始网架结构；

步骤3.23：运用NSGA-II算法求解上层多目标规划模型，得到经济性和灵活性最优的规划方案下的DPV、ESS的位置、容量；

步骤3.24：将上层规划方案作为初值输入到下层优化模型中，运用粒子群算法求解下层运行模型，判断是否收敛，若收敛则得到该规划方案下的最优的ESS充放电功率策略，若不收敛，则返回步骤3.23；

步骤3.25：判断是否达到收敛条件，若不满足，则返回步骤3.23；若满足，则结束，得到最优的配电网源网储协调规划方案。

本发明为一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，针对高渗透率DPV和大规模电力负荷接入中压配电网后出现的灵活性不足的问题，本发明从灵活性供需匹配和网络传输能力两个方面建立配电网灵活性水平评估指标，并基于该指标建立了一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，旨在提升配电网扩展规划和电力系统运行的经济性、灵活性；在使用中，本发明提出考虑灵活性的中压配电网源、网、储联合协调规划的双层规划模型；其中，上层目标函数为灵活性和经济性最优的多目标函数，经济性最优为规划中的传统目标，灵活性是为了适应含DPV和负荷剧增情况下的新型电力系统而创新性加入的目标，二者紧密联系共同组成本文上层规划目标，通过待建线路、DPV和ESS的选址与定容，确定规划方案，并将上层规划方案作为下层优化模型的输入；下层目标函数为运行经济性最优，在上层确定的规划方案下进行源荷多场景运行模拟，并将最优经济运行策略的相关参数返回上层，上下层不断迭代，最终得到考虑灵活性和经济性的规划方案；本发明具有从灵活性供需匹配和网络传输能力建立灵活性水平评估指标、提升扩展规划和系统运行的经济性、灵活性的优点。

实施例2

如图1-15所示，一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，所述的方法包括以下步骤：

步骤1：基于灵活性评价指标的配电网源网储双层规划框架；

步骤2：配电网源网储双层规划模型；

步骤3：配电网源网储双层规划模型求解；

步骤4：示范例应用分析。

在本实施例中，示范例应用分析：①示范例概述：采用改进的IEEE33节点系统进行考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划模型的验证，结构拓扑图如图3所示；图3中34-43节点为新增负荷节点，虚线表示待建配电线路，待建线路及新增负荷大小具体参数见附录表A1、A2所示，现系统中总负荷峰值为6134.26+j3147.32kVA；除平衡节点外，假设每个节点都允许接入DPV和ESS且每个节点DPV/ESS数量最多1台，系统中ESS规划配置总数为4台；DPV出力最大为500kW，ESS的额定容量为0-500MVA，ESS功率上限为40kW，ESS荷电状态允许波动范围为0.2-0.9；为简化算例，本发明对配电系统中待建线路型号进行统一化处理，选取线路型号为LGJ240，单位阻抗为0.132+0.357jΩ/km，线路1-2、2-3、3-4、4-5传输电流上限为500A，其余线路传输电流上限为300A；本发明中负荷需求和DPV出力全年历史数据分别见附图14、15所示；采用河南省的分时电价政策，设备及相关电价情况见附录表A3所示；对全年光伏日出力曲线及日负荷曲线数据进行聚类，得到CH⁽⁺⁾的变化曲线如图4所示；由图4可知，聚类有效性指标CH⁽⁺⁾在聚类数为4时最大，因此选择场景聚类数为4，DPV与负荷出力典型场景如图5所示，各典型场景概率如表1所示；

表1典型场景及其概率

②灵活性指标对配电网规划方案的影响：为验证本发明所提灵活性指标对规划方案的影响，以系统中安装4个ESS为前提，设计以下两种方案进行对比：

方案1：考虑灵活性指标对规划结果的影响，即本发明所提方案；

方案2：不考虑灵活性指标对规划方案的影响，即去掉目标函数中的有关系统灵活性的两个指标，令F_need、F_net均为0，只保留经济性；

规划后结果如表2所示，各指标对比情况如表3所示；方案1的ESS运行功率结果和SOC状态曲线如图6-9所示；方案2的ESS运行功率结果和SOC状态曲线如图10-13所示；

表2方案1、2配置情况对比

表3方案1、2各指标及费用对比情况

对比表2、3可以得到以下结论：

1)在规划方案总成本方面，方案1考虑了灵活性指标影响后DPV安装容量更大，虽然相应的投资费用也变大，但是由于灵活性资源和网架的共同作用使得线损费用和上级电网购电费用大幅度减少，从而系统总成本大幅度减少；方案2在目标函数中只考虑了经济性，设备投资较少但是总成本方案1比方案2少了21.7万元，即在规划中考虑灵活性指标的影响有利于节约系统总成本；

2)在DPV建设方面，方案1光伏渗透率为32.3％，较方案2高出6.6％，数据结果表明在规划中考虑灵活性指标的影响可以提高系统DPV接入量，分析原因是：方案2模型中缺少考虑灵活性指标，为达到经济性最优的目的，将导致规划方案为应对不确定事件留存的裕度较小，从而DPV渗透率相应减少；

3)在ESS分布方面，方案2的ESS大多都集中在DPV附近，且光储多安装在馈线末端，分析原因为：末端线路距离主变较远，沿路线损较多，在末端就近接入DPV与ESS能够大幅度缓解末端线路电压越下限问题；而方案1的ESS安装相对分散，相较于方案2能够为更多负荷提供就近充放电的机会；分析ESS曲线可知，ESS依托峰谷电价进行套利，负荷低谷时期从电网吸收电能进行充电，在负荷高峰时期对电网放电，进一步提高系统经济性。

附录

表A1新增负荷参数表

表A2配电网待建线路参数

表A3算例相关成本参数

本发明为一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，本发明针对DPV和负荷的大规模接入给配电网带来的一系列问题，提出了考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划模型；上层为规划层，通过待建线路、DPV和ESS的选址定容，确定规划方案，并将上层规划方案作为下层优化模型的输入；下层为运行层，对上层确定的规划方案进行多场景运行模拟，得到下层经济性最优的运行策略，并将该运行参数返回上层规划层，通过上下层之间的不断迭代得到最优规划方案，双层规划模型通过快速非支配遗传算法和粒子群算法分别进行求解；示范例分析及对比说明，本发明所提的考虑灵活性供需的中压配电网源网储协调规划模型具有2个方面的特点及优势：①规划过程中充分考虑灵活性指标的影响，虽然增加了灵活性资源ESS的投资，但总体上来看可减少配电网年综合成本，提升了配电系统整体的经济性以及灵活性；②源网储的协同规划可以充分利用灵活性资源ESS的削峰填谷作用，一方面可以提高DPV的渗透率，另一方面可以满足大部分负荷就近供用电，从而减少上级电网购电，更加适应未来源荷大比例接入的新型电力系统的发展；本发明具有从灵活性供需匹配和网络传输能力建立灵活性水平评估指标、提升扩展规划和系统运行的经济性、灵活性的优点。

Claims (10)

1.一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：

步骤1：基于灵活性评价指标的配电网源网储双层规划框架；

步骤2：配电网源网储双层规划模型；

步骤3：配电网源网储双层规划模型求解；

步骤4：示范例应用分析。

2.如权利要求1所述的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，其特征在于：所述的步骤1中的基于灵活性评价指标的配电网源网储双层规划框架包括以下步骤：

步骤1.1：灵活性指标构建；

步骤1.2：配电网源网储双层规划模型框架。

3.如权利要求2所述的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，其特征在于：所述的步骤1.1中的灵活性指标构建包括以下步骤：

步骤1.11：净负荷波动率指标：净负荷波动曲线受到负荷需求和DPV渗透率双重影响；净负荷波动率指标是指系统能够承受大规模负荷和高渗透率DPV接入下不确定性及波动性，其可以从时间尺度清晰刻画系统灵活性需求；该指标越小即净负荷波动曲线整体越平缓，表明系统应对大量负荷和DPV接入的适应性越强，系统整体的源荷匹配性越高，配电网整体的灵活性越好，规划方案中需要新增或者改造的灵活性资源需求越少；反之，系统灵活性则越差，规划方案中需要更多的灵活性资源供给；第s个场景下净负荷波动率指标F_need(s)可表示为：式中，P_NL,t(s)为s场景下t时段的净负荷大小；P_NL,ave(s)为s场景下系统平均净负荷大小；T为调度周期内的时段总数，本文取调度周期为24h，调度时段间隔为1h；

步骤1.12：线路负载裕度均衡性指标：为了使配电网灵活性供需平衡，除了有净负荷波动率指标外，也需对网架灵活性做出合理的要求；网架灵活性资源虽不能直接为配电网提供灵活性，但是可以为灵活性资源提供通路，避免“灵活性资源不可用”现象的发生，为此有必要提出线路负载裕度均衡性用以表征配电系统网架潮流均衡度；其中单条线路负载裕度用线路传输通道的实时负载裕度来描述，反映线路传输阻塞程度，计算公式为：式中，F_ij,t为t时段节点i、j之间单条线路在t时段的负载裕度；I_ij,t为t时段节点i、j之间线路传输电流；I_ij,max为节点i、j之间线路传输电流的上限；F_ij,t指标值越大，线路发生阻塞的可能性越低，因此可以用线路负载裕度的高低对网架传输能力进行评价；当F_ij,t≥0，表明该条线路负载裕度充足，能够适应负荷功率波动；当F_ij,t≤0时，表明线路负载裕度不足，会出现线路阻塞；因此s场景下供电线路负载裕度均衡性指标F_net(s)可表示为：/> 式中，F_ave(s)为供电线路负载裕度的均值；L为系统线路集合。

4.如权利要求1所述的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，其特征在于：所述的步骤2中的配电网源网储双层规划模型包括以下步骤：

步骤2.1：上层规划模型；

步骤2.2：下层规划模型。

5.如权利要求4所述的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，其特征在于：所述的步骤2.1中的上层规划模型具体为：上层规划模型目标函数由配电网年综合成本、净负荷波动率指标和线路负载裕度均衡性指标共同组成，决策变量为线路新建与否、DPV位置及其容量和ESS位置及其容量；目标函数为：f₁＝{minC_total,minF_net,minF_need}(6)，C_total＝C_inv+C_mai+C_ope(7)， 式中，f₁为上层规划模型目标函数；C_total为配电网年综合成本；C_inv为设备年投资成本；C_mai为设备年运维成本；C_ope为配电系统年运维成本，包括配电系统年网损成本以及上级电网年购电成本；λ为设备维护成本系数；Λ为下层运行场景集；/>为场景s出现的概率；C_ope(s)为场景s下的配电系统年运维成本；α为贴现率；k_DPV、k_ESS、k_line分别为DPV、ESS以及待建线路的使用年限；c_DPV、c_ESS分别为DPV、ESS的单位容量的投资成本；c_line为单位长度线路的投资成本；j∈Ω_DPV、i∈Ω_ESS分别为DPV、ESS安装节点的集合；ij∈Ω_line为建设线路集合；E_ESS,i、P_DPV,j分别为ESS、DPV在节点i、j处安装的容量；l_ij为待建线路的长度。

6.如权利要求5所述的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，其特征在于：所述的步骤2.1中的上层规划模型的约束条件包括DPV、ESS、线路负载裕度约束和网架连通性约束；其中，①DPV容量约束为：0≤P_DPV,i≤P_DPV,max(11)，式中：P_DPV,i为节点i处DPV安装容量；P_DPV,max为节点i处DPV最大安装容量；②ESS容量约束为：式中，分别为节点i处ESS安装容量的上、下限；③线路负载裕度约束为：F_ij,t≥0(13)；④网架连通性约束为：即给新增负荷节点搭建线路过程中不形成环网，保持配电网辐射状的形式，且DPV接入后不存在孤岛、孤点。

7.如权利要求4所述的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，其特征在于：所述的步骤2.2中的下层规划模型具体为：下层运行模型以上层规划结果为输入，以运行经济性最优为目标，目标函数为各场景网损成本和向上级购电成本之和，决策变量为DPV和ESS的容量，目标函数为：式中，f₂为下层运行模型目标函数；C_loss(s)为场景s下的网损成本；C_sub(s)为场景s下上级电网购电的成本；c_t为t时段的分时电价；P_loss,t(s)为s场景下t时段的网损功率；P_sub,t(s)为s场景下t时段向上级电网传输功率。

8.如权利要求7所述的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，其特征在于：所述的步骤2.2中的下层规划模型的约束条件包括潮流等式约束、节点电压不等式约束、ESS运行不等式约束和功率平衡约束；其中，①潮流约束为：式中，P_inj,i、Q_inj,i分别表示节点i处注入的有功功率、无功功率；U_i、U_j分别为节点i、j的电压幅值；n为节点总数；G_ij、B_ij分别为节点导纳矩阵中的电导和电纳；δ_ij为节点i、j的电压相角差；②节点电压约束为：U_min≤U_i≤U_max(16)，式中，U_max、U_min分别为电压幅值上下限；③线路载流量约束为：I_ij≤η_ijI_ij,max(17)，式中，I_ij为支路所流过的电流；η_ij为支路ij状态变量，值为1时表示节点i与节点j连通，值为0时表示节点i与节点j未连通；I_ij,max为支路ij的电流幅值上限；④ESS运行约束为：式中，/>分别为t时段节点j处ESS的充、放电功率；y_j,t是一个0-1变量，为t时段ESS的充放电状态，其中1表示放电，0表示充电；/>为t时段节点j处ESS的荷电量；/>分别为节点j处ESS的最大、最小荷电量；/>分别为ESS充、放电效率；/>分别为节点j处ESS运行周期初始时段、末尾时段的荷电量；⑤功率平衡约束为：/>式中，P_sub,t为上级电网在t时段的传输功率；P_ESS,i,t为节点i处ESS在t时段提供的功率，放电为正，充电为负；P_DPV,j,t分别DPV在t时段提供的功率大小；P_load,t为t时段配电系统总负荷需求量。

9.如权利要求1所述的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，其特征在于：所述的步骤3中的配电网源网储双层规划模型求解具体为：考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划模型实质上是配电网网架结构与DPV和ESS这两种灵活性资源的组合规划，模型中同时出现0-1整数形式的决策变量和DPV、ESS出力等连续型的决策变量，为降低该混合整数模型的求解难度，首先由最小生成树方法确定初始网架结构；然后运用快速非支配遗传算法即NSGA-II算法求解上层经济性和灵活性最优的多目标规划问题，再运用粒子群算法求解下层运行经济性最优模型；最终确定网架结构，实现DPV和ESS的选址和定容；包括以下步骤：

步骤3.1：场景聚类：受到DPV出力和负荷波动的双重不确定性的影响，大幅提升了配电网所面临运行场景的复杂度，配电网的规划和优化运行问题需要满足在所有场景下的综合运行水平最优，然而多变的历史场景和求解效率使得规划和优化求解过程难以遍历每一个场景，为了兼顾配电网全年整体运行情况与提高求解效率，采用基于多场景分析的不确定性规划方法；DPV出力与负荷功率时序匹配问题的相关性影响净负荷曲线的变化，进而影响配电网源网储协调规划和优化运行的精度；因此，通过选取DPV出力和负荷功率的日特性指标，并采用K-means聚类和层次凝聚聚类复合聚类算法实现场景缩减，并利用聚类有效性指数CH⁽⁺⁾确定最佳聚类数，得到典型场景及其概率；其中选取的日特性指标为：式中，X_DPV,mean、X_load,mean分别为DPV日出力和负荷日功率的均值；X_DPV,std、X_load,std分别为DPV日出力和负荷日功率的方差；P_DPV,t、P_load,t为t时段的DPV出力和负荷功率；

步骤3.2：整体求解流程。

10.如权利要求9所述的一种考虑灵活性的中压配电网源网储双层规划方法，其特征在于：所述的步骤3.2中的整体求解流程包括以下步骤：

步骤3.21：输入原始负荷、待规划负荷以及待扩建的网架结构；

步骤3.22：依据最小生成树算法生成初始网架结构；

步骤3.23：运用NSGA-II算法求解上层多目标规划模型，得到经济性和灵活性最优的规划方案下的DPV、ESS的位置、容量；

步骤3.24：将上层规划方案作为初值输入到下层优化模型中，运用粒子群算法求解下层运行模型，判断是否收敛，若收敛则得到该规划方案下的最优的ESS充放电功率策略，若不收敛，则返回步骤3.23；

步骤3.25：判断是否达到收敛条件，若不满足，则返回步骤3.23；若满足，则结束，得到最优的配电网源网储协调规划方案。