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摘要
為應對電網形式的轉變，促進分布式資源就近消納，基于數(shù)據(jù)驅動提出了高比例新能源配電網3層規(guī)劃模型。決策層采用改進的K-means算法確定負荷中心和分布式電源中心，基于源荷平衡關系劃分配電網網格。規(guī)劃層以綜合投資成本最低為目標，對網格內分布式電源和網架結構的修建提出配置方案。運行層模型以綜合運行成本最低為目標，促進網格內資源良好互動、網格間資源互濟。3層規(guī)劃模型結合配電網的規(guī)劃和運行，充分挖掘電源、負荷等多源信息，實現(xiàn)配電網資源上多元聯(lián)動、空間上網格互動，并通過改進的粒子群算法驗證了所提策略的有效性。
1 新型配電網分層規(guī)劃
為了促進分布式電源的滲透和消納，采用供電網格區(qū)域自治的思想，將配電網分層規(guī)劃，網格劃分原則如圖1所示。
圖1 配電網格劃分層次
Fig.1 Distribution grid division level
1.1 供電網格分層控制體系
新型配電網從物理上劃分為區(qū)域、網格、臺區(qū)3層，形成“橫縱協(xié)同、分層分區(qū)”雙向協(xié)同調控，實現(xiàn)區(qū)域優(yōu)化、網格互濟、臺區(qū)自治的控制體系架構如圖2所示，3層相互配合調度配電網全領域的電力管理。
圖2 配電網格分層控制體系
Fig.2 Distribution grid hierarchical control system
1）區(qū)域優(yōu)化。供電分區(qū)以有功/無功平衡、高可靠性為目標，計算安全運行裕度，調整網格運行方式，調動網格層可調可控資源，緊急情況下指揮多網格內有序用電，實現(xiàn)區(qū)域內源荷儲之間的最優(yōu)匹配，保證可靠用電，實現(xiàn)供電分區(qū)全局平衡。
2）網格互濟。網格層以分布式資源就近消納為目標，計算網格內中壓線路潮流，響應上級區(qū)域層的線路運行方式調整，調度單元層可調可控資源，實現(xiàn)網格內分布式資源、儲能、負荷之間的最優(yōu)匹配，實現(xiàn)網格自平衡以及有功協(xié)調控制、分布式資源就近消納、無功電壓協(xié)同優(yōu)化和故障處理等功能。
3）單元自治。單元層以自平衡、自治管理為目標，依托智能終端，實現(xiàn)配電臺區(qū)的數(shù)據(jù)采集、狀況監(jiān)測和設備監(jiān)管。支撐臺區(qū)內分布式資源快速接入、有序運行及配微協(xié)同，實現(xiàn)臺區(qū)源荷儲平衡控制和自治運行。
1.2 基于數(shù)據(jù)驅動的供電網格劃分
進行新型配電網規(guī)劃時，供電網格的劃分至關重要。供電網格可基于供電分區(qū)下發(fā)的分布式資源發(fā)電預測以及供電單元上傳的發(fā)電/負荷預測結果，結合氣象信息，實現(xiàn)分布式資源、儲能、負荷之間的最優(yōu)匹配。
供電網格還可通過線路及臺區(qū)間的轉供、串供、站內聯(lián)絡等負荷轉供手段，響應區(qū)域層線路運行方式調整，實現(xiàn)不同電源點、不同線路之間的靈活調整和功率互濟，增強配電網故障后的自愈恢復能力。
本文通過數(shù)據(jù)驅動方法分析歷史用電數(shù)據(jù)、人口分布、經濟發(fā)展水平、地理信息等多維度數(shù)據(jù)，精準地識別用電需求特征和負荷分布規(guī)律，從而指導供電網格的合理劃分，確保網格內的資源得到優(yōu)化配置。
2 新型配電網三層規(guī)劃模型
本文基于數(shù)據(jù)驅動建立決策-規(guī)劃-運行三層優(yōu)化模型。決策層以分布式資源滲透率差值最低為目標，以現(xiàn)有分布式資源分布和負荷分布為決策變量，劃分供電網格。規(guī)劃層以供電網格為單位，以規(guī)劃投資成本、供電可靠性為目標，以分布式資源和網架線路的修建為決策變量，制定規(guī)劃方案。運行層在規(guī)劃層的決策下，以經濟運行成本和環(huán)境污染成本最小為目標，以分布式資源出力情況、污染物排放量、儲能容量作為決策變量，配置最優(yōu)運行方案。模型框架如圖3所示。
圖3 新型配電網三層規(guī)劃模型
Fig.3 Three-layer planning model of new distribution network
2.1 決策層模型
1）分布式資源滲透率差值f1為
式中：N為網格數(shù)量；PG為供電分區(qū)中的電源出力；PD為供電分區(qū)中的負荷有功功率；PG,m為第m個網格的電源出力；PD,m為第m個網格的負荷有功功率。
2）網絡i的負荷中心和電源中心距離f2,i為
式中：xdm,i、ydm,i分別為第m個網格中第i個負荷中心的橫縱坐標；xgm,i、ygm,i分別為第m個網格中第i個電源中心的橫縱坐標。
約束條件包括線路負載率約束、供電半徑約束。
2.2 規(guī)劃層模型
1）規(guī)劃投資成本為
式中：Ceco為網格規(guī)劃策略投資總費用；ε為維護運行費用系數(shù)和投資折舊的回收系數(shù)之和；Cij,m為第m個站間網格中主干線路ij的投資成本；Cfij,n為第n個非站間網格中環(huán)網線路ih的投資成本； Cfs,n為第n個非站間網格中輻射狀線路的投資成本；為第m個站間網格的主干線路ij電能年損耗費用；為第n個非站間供電網格的主干線路年損耗費用；Cin為分布式資源投資建設成本；Cl為網格間數(shù)字化聯(lián)絡投資；Nij為站間供電網格ij數(shù)量；Nfij為非站間供電網格數(shù)量。
將數(shù)字化聯(lián)絡規(guī)劃考慮到穩(wěn)態(tài)網格劃分中，合理的數(shù)字化聯(lián)絡設施有利于提高配電網的網格控制效果。數(shù)字化聯(lián)絡設施由數(shù)據(jù)傳輸線以及網格控制單元組成。對數(shù)字化聯(lián)絡設施做如下假設：聯(lián)絡線路沿電力線路架設，同時各個節(jié)點均存在數(shù)字化聯(lián)絡子站，且聯(lián)絡子站離變電站的距離不遠。設置數(shù)字化聯(lián)絡投資Cl為
式中：dm為網格m的支路線長；pl為數(shù)據(jù)傳輸線單價；pc為網格控制單元單價。
2）供電可靠性為
式中：Clos為配電網可靠性指標；Plo,m,j為第m個網格中j節(jié)點的停電概率；Nlos為停電次數(shù)；t 為停電持續(xù)時間；J為節(jié)點數(shù)量；Sm,j為第m個網格中j節(jié)點的供電狀態(tài)；Pm,j(t)為t時刻第m個網格內j節(jié)點的實際功率。
3）網格m、n間功率交互Em,n為
式中：Pij、Qij分別為網格間支路ij的有功以及無功潮流；ncl為網格數(shù)；k為網格間支路數(shù)；Pp、Pq分別為有功/無功交互系數(shù)；Ps為支路系數(shù)。
約束條件包括配電網潮流約束、節(jié)點電壓約束。
2.3 運行層模型
網格經濟運行成本為
式中：Cf為供電網格一天內的經濟運行成本；Cop為一天內分布式資源運行維護總成本；Cpro為分布式資源總收益；COM為各網格的運行總管理成本； Cbuy、Csell分別為供電網格與電網之間的總購電支出與售電收益；Cwt、Cpv、Cmt、Cfc、Cess分別為風力發(fā)電機、光伏電池、微型燃氣輪機、燃料電池以及儲能的總運行成本。
約束條件包括網格功率平衡約束、各分布式電源功率約束、儲能容量約束等。
3 模型求解
K-means算法是一種基于目標函數(shù)的聚類算法，該算法通常采用歐氏距離作為供電網格劃分依據(jù)。區(qū)域劃分綜合指標體系主要由縣域配電網的劃分目標和原則決定。本文以降低電壓波動的峰值和減少凈負荷的波動幅度為目標，在這一基礎上，同時考慮到區(qū)域的功能性需求，構建了一個綜合性的指標體系。這個體系旨在全面評估和優(yōu)化配電網的區(qū)域劃分，從而最大化配電網的區(qū)域自治能力。
改進的K-means算法是一種基于聚類數(shù)k的硬聚類算法，其具體步驟如下。
1）以網格劃分的前置條件，確定分區(qū)聚類數(shù)k。
2）確定歸類的條件，將負荷點、分布式資源的時空距離作為歸類條件。
3）根據(jù)區(qū)域劃分綜合指標計算權重。權重越小，表示數(shù)據(jù)點之間的相似性越大。
4）使用最小權匹配算法，找到圖中的最小權重集合，將數(shù)據(jù)點分成不同的組。
5）通過K-means算法分別選出聚類中心和負荷中心。
6）最小權匹配的邊會連接兩個屬于不同聚類的頂點，把相近的聚類中心和負荷中心進行優(yōu)化匹配，確定網格劃分結果。
粒子群優(yōu)化算法是通過更新粒子群的速度和位置，不斷迭代尋找粒子群的最優(yōu)適應度達到尋優(yōu)目的。但在迭代求解過程中，由于種群多樣性不足，易陷入局部解；為了解決這個問題，本文在迭代過程中引入高斯變異方法，增加種群的多樣性，避免陷入局部最優(yōu)。
神經網絡算通常需要多次迭代才能收斂到最優(yōu)或近似最優(yōu)解。迭代次數(shù)越多，算法的運行時間也越長。為了提高計算效率，本文采用數(shù)據(jù)并行的神經網絡算法，將大規(guī)模數(shù)據(jù)集分割成多個小批次，然后在多個計算單元上同時進行訓練。
本文所述3層規(guī)劃模型求解流程如圖4所示。決策層采用改進的K-means算法劃分供電網格。規(guī)劃層和運行層采用改進的粒子群算法和優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅動方法確定最優(yōu)規(guī)劃方案。
圖4 新型配電網3層規(guī)劃模型求解流程
Fig.4 Solution flow of three-layer planning model for new distribution network
4 算例分析
為驗證所提策略的有效性，在Matlab上以IEEE 33節(jié)點為例進行仿真實驗。系統(tǒng)基準電壓取12.66 kV，節(jié)點電壓允許區(qū)間為 [0.95, 1.05] p.u.，系統(tǒng)內已配置柴油機組，擬配置分布式電源類型包括風機、光伏、微型燃氣輪機、燃料電池以及儲能裝置。單臺分布式電源的額定容量為50 kW，單位容量投資成本分別為5000、6500、1500、4500、2000元/kW；單位維護成本為0.06、0.04、0.04、0.001、0.05元/(kW·h)，線路單位長度投資成本為20萬元/km，規(guī)劃投資年限為10年，折現(xiàn)率為0.1。每個節(jié)點接入風機和光伏設備數(shù)量最多為10臺。儲能設備荷電量為[0.1, 0.9]，充放電效率為0.9。低谷時段00:00—08:00、11:30—13:30購電電價為0.25元/(kW·h)；平段08:00—11:30、13:30—16:30、22:30—24:00購電電價為0.42元/(kW·h)；峰段16:30—20:30購電電價為0.65元/(kW·h)；尖峰時段20:30—22:30購電電價為0.82元/(kW·h)。
4.1 仿真結果
基于本文提出的規(guī)劃模型，改進的K-means算法求解出的網格劃分結果如圖5所示。采用貴州某地典型日實際的風光荷數(shù)據(jù)如圖6所示。
圖5 配電網網格劃分結果
Fig.5 Distribution grid division results
圖6 典型日負荷和風光出力場景
Fig.6 Typical daily load and wind/PV output scene
初始參數(shù)設置：初始種群規(guī)模為80，迭代次數(shù)為100次。設定分布式能源發(fā)電占總發(fā)電量的50%以上。針對分布式資源的不確定特性，在配置規(guī)劃中傾向于將其布置于負載密集區(qū)域，旨在實現(xiàn)資源的就近消納?？紤]到光伏的不確定性，儲能設備應配置于分布式光伏較為集中的區(qū)域，通過充放電達到削峰填谷的目的，提升配電網的穩(wěn)定性。其規(guī)劃方案如表1所示。
表1 配電網規(guī)劃方案
Table 1 Distribution network planning scheme
根據(jù)規(guī)劃方案求解出的典型日最優(yōu)運行方案如圖7~9所示。綜合圖7~9可得，各區(qū)域在風光大發(fā)時，儲能設備進行充電，并在用電高峰期間，將電能出售給電網，在低谷期進行購電和儲能設備充電，實現(xiàn)對分布式資源的就近消納，同時利用峰谷期的電價差實現(xiàn)運行成本的最小化。
圖7 供電網格1典型日運行情況
Fig.7 Power grid 1 typical daily operation
圖8 供電網格2典型日運行情況
Fig.8 Power grid 2 typical daily operation
圖9 供電網格3典型日運行情況
Fig.9 Power grid 3 typical daily operation
4.2 仿真結果敏感性分析
為了校驗本文所提規(guī)劃模型的優(yōu)勢，設置以下3種方案進行分析對比：方案1為根據(jù)《指導原則》確定的規(guī)劃方案；方案2為采用集中式的資源布局，沒有考慮分布式資源的地理位置和分布特性；方案3為本文所提的3層規(guī)劃模型。比較結果如圖10所示，相比方案1、方案2，方案3的成本和電壓偏差都有所降低，說明該規(guī)劃經濟性和可靠性都得到了優(yōu)化。這是因為傳統(tǒng)方法未充分考慮各區(qū)域分布式資源的稟賦，導致棄風棄光現(xiàn)象嚴重；而方案3改善了分布式資源在時間與空間維度上的不平衡，并充分利用電價差實現(xiàn)最優(yōu)調度，提升了規(guī)劃方案的經濟性和可靠性。
圖10 不同方案規(guī)劃結果對比
Fig.10 Comparison of planning results of different schemes
5 結論
為響應新形勢下配電網的轉型，本文以新型配電網為例，構建了3層規(guī)劃模型，主要結論如下。
1）在決策層，基于數(shù)據(jù)驅動深度融合地區(qū)的負荷分布、分布式資源、常規(guī)火力發(fā)電機組的出力情況和電網運行數(shù)據(jù)，依據(jù)源荷平衡對供電分區(qū)進行網格劃分，降低規(guī)劃維度。
2）在規(guī)劃層，為提升經濟效益，保障電力安全可靠，強化源網荷儲協(xié)同發(fā)展，滿足分布式新能源發(fā)展需要，須結合地理空間數(shù)據(jù)、用戶需求、經濟指標等大數(shù)據(jù)，科學地規(guī)劃電網布局，優(yōu)化電網結構，確保新建設施滿足未來負荷增長和可再生能源接入的需求。
3）在運行層，靈活調用分布式發(fā)電、儲能和需求側響應等各項資源，促使供電網格內資源良好互動，網格間資源互濟，進而提高分布式資源消納率，降低網損。
本文所提方法綜合考慮了規(guī)劃區(qū)域的分布式資源滲透率、電網的經濟性和安全性，降低了規(guī)劃的維度和難度，提升了規(guī)劃的精度，為后續(xù)加快配電網建設改造和智慧升級、強化源網荷儲協(xié)同發(fā)展提供助力。
