本發明涉及一種源網互動的智能配電網日前調度方法，屬于智能配電網調度領域。

背景技術：

傳統配電網優化運行的主要手段是網絡重構、電壓無功控制，隨著電力技術的發展和應用，分布式電源(distributed generation,DG)、微電網(micro grid,MG)紛紛接入配電網運行，配電網的控制手段增加。雖然配電網中存在DG可以供電，但主要能源供給仍然是上級電網，如果改變作為電源的上級電網的運行狀態則會影響配電網的安全經濟運行。智能配電網需要考慮上述因素，通過源網互動進行日前調度，實現上下級電網及電源的協調優化運行。

目前的研究主要集中在針對含有DG的配電網進行網絡重構問題上，大多以網損最小或電壓偏移最小為目標進行優化。趙晶晶等人在《基于粒子群優化算法的配電網重構和分布式電源注入功率綜合優化算法》(電網技術，2009,33-17,p162-166)一文中提出了基于PSO算法的網絡重構和DG出力的綜合優化方法，其中采用了加權法將網損最低、電壓偏移最小兩個目標轉化為單目標問題。莊園等人在《含分布式電源優化調度的配電網絡重構》(電網與清潔能源，2012,28-11,p13-18)一文中采用交叉迭代方式優化DG出力及網絡的運行狀態。Wu Y K等人在”Study of Reconfiguration for the Distribution System With Distributed Generations”(IEEE Transactions on Power Delivery2010,25-3,p1678-1685)一文中采用蟻群算法實現網絡重構與可調度DG的同時優化，但需要滿足配電網輻射狀的約束條件，該算法對大規模配電網難以保證計算效率。上述文獻中的現有技術均沒有考慮上級電源、微電網等對象對配電網調度的影響，也沒有考慮DG的電壓調節對配電網電壓的改善作用。

技術實現要素：

發明目的：本發明提出一種源網互動的智能配電網日前調度方法，

技術方案：本發明采用的技術方案為一種

有益效果：本發明通過調節可控型DG及微電網的出力，可以使網絡損耗、電壓質量指標得到提升，并能有效減緩負荷的波動，減少網絡重構的時段劃分，并進一步減少開關動作次數。通過調節可控型DG的無功出力來控制端電壓，從而有效改善智能配電網的電壓分布。

附圖說明

圖1為粒子編碼形式示意圖；

圖2為調整后的86節點配電系統示意圖；

圖3為可控型DG的電壓調整計劃與無功出力示意圖；

圖4為四種情況下時刻12配電網的電壓分布圖。

具體實施方式

下面結合附圖和具體實施例，進一步闡明本發明，應理解這些實施例僅用于說明本發明而不用于限制本發明的范圍，在閱讀了本發明之后，本領域技術人員對本發明的各種等同形式的修改均落于本申請所附權利要求所限定的范圍。

本發明首先在源網互動環境下分析可調度資源特性，包括上級電源的互動調度特性、分布式電源的互動調度特性和微電網互動調度特性。

在進行輸電網調度方案決策時，往往將配電網作為負荷處理，輸電網的運行方式多變，且存在檢修等情況，例如主變檢修一般需要5天時間，這樣對配電網的安全經濟運行具有較大影響。考慮實際中輸電網調度和配電網調度屬于不同部門的工作，因而采用交替進行信息交互的方式處理兩級調度之間的協調問題。在進行配電網調度優化時，需要考慮上級電源的容量約束，如式(1)所示：

ΣS_x,feeder≤kS_x,total (1)

式中，∑S_x,feeder為某變電站出線功率之和，S_x,total為變電站可用主變總容量。為了適應負荷的變化，需留有一定的備用容量，設置備用系數k。

配電網中接入的分布式電源包括可控型DG與不可控型DG。以光伏發電為代表的不可控型DG執行就地全額消納原則。可控型DG則主動參與互動調度，其可調度的最大功率不能超過該DG的最大輸出功率，假設接入節點i的DG在t時刻的出力為則式(2)成立：

$P_{DG,i}^t\≤P_{DG,i\·max}---\left(2\right)$

式中P_DG,i·max為節點i上的DG的最大輸出功率，單位為kW。

部分DG可通過調節無功出力來控制其端電壓，從而改善配電網中的電壓分布，其電壓調節范圍受限于電壓質量及無功容量，滿足式(3)和式(4)的約束條件：

$V_{min}\≤V_{DG,i}^t\≤V_{max}---\left(3\right)$

$Q_{DG,i}^t\≤Q_{DG,i\·max}---\left(4\right)$

分布式電源、儲能系統等接入到低壓電網，與局部負荷構成微電網，該微電網可作為一個整體，在PCC點處控制協調配電網與微電網之間的功率交換，PCC點為微電網與配電網的連接點。微電網交換功率的動態約束可表示如式(5)：

$P_{MG,i\·\min }^t\≤P_{MG,i}^t\≤P_{MG,i\·max}^t---\left(5\right)$

上式中為t時刻節點i的微電網向配電網輸送功率的下限，為t時刻節點i的微電網向配電網輸送功率的上限。

正常運行時，智能配電網首選需要滿足潮流等式約束、支路電流限值約束和節點電壓限值約束，除分布式電源、微電網等有源對象外，智能配電網還滿足輻射狀運行結構約束。本發明提出在滿足上述這些約束的前提下，通過源網互動調度達到智能配電網優化運行的目標，具體如下：

微電網和DG的接入增大了潮流的變化、電壓的波動性，同時微電網及可控型DG的出力與端電壓的主動調節可作為改善電壓質量的手段。因此源網互動調度時將電壓水平作為優化目標，具體通過控制電壓偏移最大節點的電壓來實現最大電壓偏移率的控制，如式(6)所示：

$\min U_D=\frac{max\left|U_i-U_e\right|}{U_e}\·100---\left(6\right)$

式中，i＝1,2,…N_p，N_p為節點總數，U_e為電壓額定值，U_i為節點i的電壓值，U_D為電壓偏移率。

源網互動后可更大程度地改變網絡中的潮流分布，通過優化降低網絡損耗，如式(7)所示：

$\min Loss=\underset{t=1}{\overset{24}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{N_b}{\mathrm{\Σ}}}{u}_l\·{\left(I_l^t\right)}^2\·R_l---\left(7\right)$

式中，l＝1,2,…N_b，N_b為支路總數；u_l為第l條支路的狀態，該支路運行時取1，否則為0；R_l代表支路l的電阻，Loss為網絡損耗。

一方面由于不同變電站所帶負荷具有互補性，通過饋線開關狀態的改變能夠優化潮流的分布。另一方面從電源來看，光伏電源的出力具有波動性，調節微電網及可控型DG的出力可平抑潮流的波動。每個變電站作為上級電網的一個負荷點減少其負荷的波動，有利于對上級電網的調度，因此本發明通過源網互動手段優化智能配電網各供電分區的潮流，并建立綜合負荷波動系數來衡量，具體計算公式如式(8)所示：

$\min VO=\underset{x=1}{\overset{N_s}{\mathrm{\Σ}}}\left(\underset{t=1}{\overset{23}{\mathrm{\Σ}}}\right|P_{total,x}^{(t+1)}-P_{total,x}^t|/\underset{t=1}{\overset{24}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{total,x}^t)---\left(8\right)$

式中，VO為智能配電網的綜合負荷波動系數，N_s為智能配電網中上級變電站的個數；為第x個變電站t時刻的負荷值。

開關動作次數過多會引起開關磨損，也會影響經濟性，故進行調度時盡量減少開關動作次數：

$\min {\mathrm{NS}}_{total}=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{SW}{\mathrm{\Σ}}}\left|k_i^{n+1}-k_i^n\right|---\left(9\right)$

式中，SW為分段開關與聯絡開關總數，N為網絡調度執行次數；代表網絡調度前后開關的運行狀態，NS_total為開關動作次數。

智能配電網的日前調度涉及多個時段，每個時段內微電網及可控型DG的出力都會影響負荷的分布，從而影響網絡運行方式優化的時段劃分，因此不能采取先劃分時段、再對每個時段進行優化的策略。本發明提出基于多目標粒子群優化算法，同時對多個時段的微電網出力、可控型DG出力及其端電壓、網絡運行方式進行優化。

本發明粒子編碼形式是采用了矩陣形式對粒子進行編碼，如圖1所示。圖1可以分為三個部分，第一部分代表粒子的尋優空間，包含24個優化時段；第二部分目標空間代表粒子的各個適應度值；第三部分代表粒子的密度信息，僅對外部粒子適用，其中第一位是粒子密度，第二位是粒子所在網格的編號。

基于多目標粒子群算法對本文建立的智能配電網日前調度模型進行優化求解，具體步驟如下。

1)網絡簡化，粒子編碼，并隨機初始化內部粒子群的位置和速度；

2)將粒子位置代入待優化的多個目標函數，包括最大電壓偏移、網絡損耗、綜合負荷波動系數、開關動作次數，并取這些目標函數的倒數為適應度函數來計算適應度值；

3)根據Pareto非支配解的概念，選擇內部粒子群中的非支配解，將所對應粒子位置存儲到外部粒子群中；

4)構造立體空間存放外部粒子群，選擇空間分布密度最小的粒子位置為Gbest；在內部粒子群中根據Pbest更新規則選擇每個粒子的Pbest；

5)計算內部粒子群中的粒子飛行速度，并更新內部粒子群中的粒子位置；

6)判斷是否到達預先設定的最大迭代次數，若是，停止迭代，否則，返回步驟2)。

最后以IEEE-86節點配電網為基礎來做算例分析。假設饋線A、B、C、D從變電站1引出，E、F、K從變電站2引出，G、H、I、J從變電站3引出，母線A和節點21、79分別接入光伏電源，節點9、42和72接有可控型DG，節點19、60和83分別接入一個微電網，且變電站1的一臺主變、支路27和88需要檢修，節點51需要保電，如圖2所示。

表1為考慮源網互動的網絡調度情形下由MOPSO算法得到的帕累托最優前沿非支配解。

表1

表2為源網互動調度情形下得出的帕累托前沿非支配解。

表2

對比分析可知，網損最優方案中損耗值僅為2867.91kWh，比互動前最優方案的3920.41kWh下降了26.85％。為了降低網損，此方案中可控型DG和微電網都是按最大出力運行，使得綜合負荷波動系數較大，且網絡需要進行4次重構，調整開關達到28次。負荷波動系數最小可達到0.2188，其最大電壓偏移指標也較小，開關動作最少方案則僅是為滿足支路檢修和節點負荷保電所需的拓撲約束而進行開關操作。方案3作為一個帕累托前沿上的解，雖然沒有一個指標最優，但各項指標都得到較大提升，是一個綜合來看較為理想的一個解。

源網互動調度可通過控制DG的端電壓使電網整體電壓水平提升，最大電壓偏移可控制到3.09％，遠小于考慮源網互動的網絡調度情形下的最優值5％，該方案對應的可控型DG的電壓調節計劃和無功調節計劃如圖3所示。

為了更詳細地分析可控型DG及微電網參與互動對電壓質量的影響，將12時刻的初始方案、情形1(不考慮源網互動的網絡調度)電壓質量最優方案、情形2(考慮源網互動的網絡調度)電壓質量最優方案、情形3(源網互動調度)電壓質量最優方案所對應的電壓分布情況繪制在圖4中進行比較。

初始運行條件下配電網j的最低電壓是節點9的0.9542p.u；為了保證檢修和保電需求，支路52斷開，使得節點52成為最末端，由于饋線A、G、H的負荷都較重，通過網絡重構并不能使電壓得到較大的提升，因此情形1中節點52的電壓最低，達到0.9500p.u，比原始狀態稍低；由于光伏電源的功率支撐作用使得節點79附近情形2的方案中電壓質量比情形1好。可控型DG接入的位置(節點9、34、64)電壓質量都有較大幅度的提升，在檢修、保電需求導致網絡運行存在約束時，可控型DG的電壓調節作用是很大的。

智能配電網可調度資源除網絡開關以外，還包括分布式電源、微電網等，日前調度需要考慮源網互動。上級電源及配電網絡檢修會影響調度方案，光伏電源的接入可在主變檢修時提供部分功率支撐，使得配電網開關調整計劃的選擇性增多、負荷波動性增加。通過調節可控型DG及微電網的出力，可以使網絡損耗、電壓質量指標得到提升，并能有效減緩負荷的波動，減少網絡重構的時段劃分，并進一步減少開關動作次數。通過調節可控型DG的無功出力來控制端電壓，從而有效改善智能配電網的電壓分布。