一种考虑综合承载力的主动配电网优化调度及运行方法与流程
本发明涉及电网调度技术领域，具体涉及一种考虑综合承载力的主动配电网优化调度及运行方法。
背景技术：
随着风光等可再生分布式电源(renewabledistributedgenerator,rdg)并网比例不断提高，传统的被动管理模式难以适应风光荷等不确定性因素影响下的电网运行。在此背景下，具有良好分布式电源消纳和管理能力的主动配电网(activedistributionnetwork，adn)应运而生。另外，配电网中净负荷的波动性和随机性剧烈增加，将对系统安全运行(尤其是系统调节能力及安全裕度不足时)造成严重影响。为了减轻rdg对配电网安全运行的影响、提高绿色能源利用率，有必要开展以提升应对风光荷等不确定性因素的综合承载力为目标的主动配电网优化调度及运行方法研究。
主动配电网综合承载力是指主动配电网应对高渗透率rdg接入引起的不确定性和波动性，依靠协调调度主动管理资源快速响应净负荷功率变化并保持安全、高效、稳定运行的能力。电力系统自动化第34卷第2期15-19段指出主动配电网优化调度的控制变量不仅包括可控分布式电源，还应包括储能系统(energystoragesystem，ess)功率实时调节等。电力系统自动化第38卷第9期177-183段将分段及联络开关协调控制纳入考虑，以调度周期内配电网购电及分布式电源发电总成本最低为目标建立了考虑经济性的adn优化调度模型,表明多种主动管理措施协调调度能够在提升系统运行经济性的同时提高绿色能源消纳水平。电网技术第38卷第4期959-966段指出在进行主动配电网日前调度时应考虑rdg及负荷等因素的不确定性，并提出场景枚举法以处理日前预测的不确定性。电力系统自动化第42卷第15期86-93段从配电网容量灵活充裕度和可再生电源接纳的灵活适应性两个方面，构建了提升配电网运行灵活性的多目标优化调度模型。智慧电力第45卷第7期43-50段以提高供电可靠性要求为目标，从运行和规划两个时间尺度构建了负荷承载力评价指标体系。
但以上方法没有将系统对rdg的承载能力以及主动管理资源的积极影响纳入考虑。虽然关于主动配电网优化运行的研究众多，但仍未从拓扑结构和运行状态两个角度来量化系统的安全性水平，忽略了由于系统对rdg等不确定性因素综合承载能力不足所导致的潜在运行风险。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是：主动配电网优化运行方法忽略了，由于系统对rdg等不确定性因素综合承载能力不足所导致的潜在运行风险，本发明提供了解决上述问题的一种考虑综合承载力的主动配电网优化调度及运行方法。
本发明通过下述技术方案实现：
主动配电网综合承载力评估指标体系，主动配电网综合承载力包括主动配电网资源承载力fres(t)和主动配电网安全承载力，所述主动配电网安全承载力包括主动配电网潮流分布均匀度fhom(t)和主动配电网网络结构坚强度finv(t)。
本发明中，主动配电网综合承载力需要能够反映在不确定性因素影响下系统的源荷平衡能力、可靠供电能力及兼具网络结构和运行状态的运行安全水平。本发明定义了资源承载力和安全承载力两类承载力指标，以表征配电网对净负荷(净负荷是负荷、可控dg、不可控dg的聚集体)的匹配程度及系统整体运行安全性水平：
(1)资源承载力。资源承载力是指在保持系统安全运行的前提下，储能系统、有载调压变压器、联络开关等主动管理资源对rdg高效消纳及对负荷可靠供电的支撑能力。该指标描述了主动配电网对净负荷的供容能力。
(2)安全承载力。安全承载力是指当rdg出力方式发生变化或负荷发生波动时，通过调整系统网络结构及运行状态以维持系统安全运行的能力。该指标描述了主动配电网自我维持安全运行、保留安全裕度的能力。
进一步地，所述主动配电网资源承载力fres(t)的表达式如式(1)所示：
fres(t)＝1-δp(t)(1)，
其中，
主动配电网中rdg渗透率的提高可能加重系统局部阻塞现象，使得系统难以通过灵活调度主动管理资源来匹配不确定性功率波动，最终造成切负荷或rdg限电的风险。因此，本发明采用此种情况下的净负荷消纳比例来反映系统资源承载力水平，以定量评估在运行过程中主动管理资源对净负荷的供给支撑能力。
进一步地，所述主动配电网潮流分布均匀度fhom(t)的表达式如式(2)所示：
其中，
所述主动配电网网络结构坚强度finv(t)的表达式如式(3)所示：
其中，
主动配电网运行安全承载力可从以下两个方面进行评估：
一是潮流分布均匀度，该指标将各支路运行负载率间的标准差和极差作为衡量系统不均匀度的评价标准，量化了各支路负载率数值之间的差异程度，从而反映了潮流转移裕度。系统支路潮流分布是决定系统是否进入自组织临界态的关键因素，其均匀程度会对电网连锁故障的发生及传播产生显著影响。提高主动配电网运行过程中的支路潮流分布均匀度能够有效地降低不确定性因素功率波动诱发连锁故障的概率，并且为调度主动管理资源伴随的潮流转移预留一定的支路传输裕度，从而提升了系统安全承载力。
二是网络结构坚强度，该指标从网络拓扑结构连通性层面比较了实际网络与全连通网络的结构差异，从而刻画实际网络拓扑结构的坚强度水平。灵活的网络结构是主动配电网中各类资源可靠传输的基础，其拓扑结构的坚强度对维持系统安全运行具有积极作用：网络拓扑结构越坚强，即其连通性及紧凑度水平越高，越有利于调度主动管理资源来抵御不确定性扰动，从而维持系统安全可靠运行。
一种考虑综合承载力的主动配电网优化调度模型，如式(4)所示：
其中，目标函数包括运行成本cnet、主动管理资源调用成本cfs以及上述主动配电网综合承载力。
配电网调度模型一般是将运行经济成本最小作为优化目标，求得在各种运行约束条件下经济性最优的调度方案。本发明建立的调度模型综合考虑了系统综合承载力指标与运行经济成本，从而确定出兼顾承载力和经济性的主动配电网运行方案。考虑到主动配电网综合承载力与运行经济成本之间无法进行直接比较，因此本发明将运行经济成本折算成与综合承载力可进行直接比较的调度模型，建立的考虑综合承载力的主动配电网优化调度模型如上所述式(4)所示。
进一步地，所述运行成本cnet包括网损成本closs和向上级电网购电成本cgrid，如式(5)所示：
式中，closs和cgrid分别是网损成本和向主网购电成本；d是所抽取场景的数量；
进一步地，主动管理资源调用成本cfs包括储能调用成本ce、联络/分段开关操作成本ccon及有载调压变压器(on-loadtapchanger,oltc)调节成本coltc，如式(6)所示：
式中，ce、ccon、coltc分别是储能调用成本、联络/分段开关操作成本及有载调压变压器调节成本；
进一步地，在各场景下的运行约束条件包括功率平衡约束：
式中，pi、qi分别是在时刻t时节点i处流向系统的有功功率和无功功率；θij是节点i、j处电压的相位差；gij、bij是网络导纳参数；ui(t)是时刻t第i个节点的电压幅值。
进一步地，在各场景下的运行约束条件包括节点电压约束及支路潮流约束，如式(8)和式(9)所示：
umin≤ui(t)≤umax(8)，
pk(t)≤pk,max(9)，
式中，umax、umin是节点电压允许波动范围的上下限值；ui(t)是时刻t第i个节点的电压幅值，pk(t)是时刻t第k条支路的传输功率；pk,max是第k条支路所允许的最大传输功率。
进一步地，在各场景下的运行约束条件包括主动管理资源约束，所述主动管理资源约束包括储能运行约束、有载调压变压器分接头档位调节约束和网络拓扑结构约束：
所述储能运行约束如式(10)所示：
式中，ssoc,i(t)是时刻t节点i处储能的荷电状态，ssoc,i,max、ssoc,i,min是其限值；
所述有载调压变压器(oltc)分接头档位调节约束如式(11)所示：
式中，noltc(t)是时刻t有载调压变压器分接头档位，noltc,max、noltc,min是其限值；toltc,max是有载调压变压器最大允许调节次数；
所述网络拓扑结构约束如式(12)所示：
式中，γi(t)是时刻t第i个开关的状态变量，当其取值为1时代表闭合、取值为0时代表断开；ts,i(t)是记录第i个开关动作次数的计数变量；ts,i,max是第i个开关最大允许动作次数；o(t)是时刻t主动配电网的拓扑结构；oradi是配辐射状网络拓扑结构集合。
基于上述的一种考虑综合承载力的主动配电网优化调度模型获取主动配电网优化调度及运行的方法，包括以下步骤：
步骤1，输入主动配电网、潮流算法及改进混合编码粒子群算法参数；
步骤2，产生初始种群；
步骤3，将粒子取值转化为主动管理资源协调调度策略；
步骤4，计算第d个场景运行成本及综合承载力；
步骤5，判断d是否是最大场景数：若d是最大场景数，则进入步骤6；若d不是最大场景数，则返回步骤4；
步骤6，计算目标函数，更新局部最优和全局最优；
步骤7，更新种群；
步骤8，判断迭代次数是否达到总次数：若迭代次数达到总次数，则输出主动管理资源最优调度方案，结束运算；若迭代次数未达到总次数，则返回步骤3。
上述所提考虑综合承载力和运行经济性的主动配电网优化调度问题既包含oltc分接头、联络开关及分段开关状态等离散变量，又涉及ess出力功率等连续变量，属于典型的最优潮流问题和混合整型非线性规划问题。因此，本发明采用对目标函数要求更低、相较于benders分解法等传统优化算法效率更高的改进混合编码粒子群优化算法进行有效求解。
进一步地，所述改进混合编码粒子群算法包括以下步骤：
步骤1，结合节点-支路联结矩阵，形成配电网基本环集合，并将已断开支路集合置是空集；
步骤2，按顺序依次断开每个基本环的支路；若选中的支路不属于已断开支路集合，则执行步骤3；若是，则将该支路移出所在基本环的可选集后，重新执行步骤2；
步骤3，将步骤2中断开的支路添加到已断开支路集合，实现对支路状态的更新；
步骤4，判断网络拓扑结构的连通性以及是否满足辐射状约束；若不满足约束，则重新执行步骤2。
主动配电网优化调度模型中的潮流约束等运行约束一般采用引入罚函数的方法对其进行处理。但是在处理网络拓扑结构的辐射状约束时，如果仅是将其添加至算法适应度函数中，则在寻优过程中会生成大量不可行的网络拓扑结构，降低运算效率。本发明结合图论中的“破圈法”思想改进混合编码粒子群优化算法，结合基本环集合更新支路开闭状态，从而保证每次产生的网络拓扑结构均是辐射状的，降低无效的拓扑结构对于算法寻优速率的影响。
本发明具有如下的优点和有益效果：
1、本发明提供了主动配电网综合承载力评估指标体系。主动配电网综合承载力是指主动配电网应对高渗透率rdg接入引起的不确定性和波动性，依靠协调调度主动管理资源快速响应净负荷功率变化并保持安全、高效、稳定运行的能力。本发明构建的综合承载力评估指标体系，包含资源承载力指标和安全承载力指标，能够反映在不确定性因素影响下系统的源荷平衡能力、可靠供电能力及兼具网络结构和运行状态的运行安全水平。其中资源承载力指标指配网中多种主动管理资源对rdg高效消纳及对负荷可靠供电的支撑能力；安全承载力指标从潮流分布均匀度、网络结构坚强度两个方面描述了主动配电网通过调整网络结构及运行状态，维持安全运行、保留安全裕度的能力。
2、本发明提供了考虑综合承载力的主动配电网优化调度模型。传统的主动配电网优化运行的研究未从拓扑结构和运行状态两个角度来量化系统的安全性水平，忽略了由于系统对rdg等不确定性因素综合承载能力不足所导致的潜在运行风险。本发明从主动配电网资源充裕度和运行安全性两个角度，在计及多种主动管理资源协调调度的情况下，构建了考虑综合承载力的主动配电网优化调度模型。依据该调度模型确定的运行方案能兼顾系统安全性和经济性，促进清洁能源消纳，提升系统承载力水平和应对不确定扰动的能力。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明的优化调度模型求解流程图；
图2为实施例2提供的系统某典型日负荷需求曲线、光伏出力曲线及风电出力曲线；
图3为实施例2的储能日调度计划；
图4为实施例2的各时段主动配电网的运行经济成本与综合承载力水平；
图5为实施例2的时刻9和21各支路潮流负载率。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
本实施例提供了一种主动配电网综合承载力评估指标体系，主动配电网综合承载力包括主动配电网资源承载力fres(t)和主动配电网安全承载力，所述主动配电网安全承载力包括主动配电网潮流分布均匀度fhom(t)和主动配电网网络结构坚强度finv(t)：
1、主动配电网资源承载力fres(t)的表达式如式(1)所示：
fres(t)＝1-δp(t)(1)，
其中，
2、主动配电网潮流分布均匀度fhom(t)的表达式如式(2)所示：
其中，
3、本专利从复杂网络理论的角度出发，主动配电网网络结构坚强度finv(t)的表达式如式(3)所示：
其中，
实施例2
本实施例提供了一种考虑综合承载力的主动配电网优化调度模型，如式(4)所示：
1、目标函数包括运行成本cnet、主动管理资源调用成本cfs以及权利要求1至4任一项所述的主动配电网综合承载力。
运行成本cnet包括网损成本closs和向上级电网购电成本cgrid，如式(5)所示：
式中，closs和cgrid分别是网损成本和向主网购电成本；d是所抽取场景的数量；
主动管理资源调用成本cfs包括储能调用成本ce、联络/分段开关操作成本ccon及有载调压变压器调节成本coltc，如式(6)所示：
式中，ce、ccon、coltc分别是储能调用成本、联络/分段开关操作成本及有载调压变压器调节成本；
2、在各场景下的运行约束条件包括功率平衡约束、节点电压约束及支路潮流约束和主动管理资源约束：
a，功率平衡约束如式(7)所示：
式中，pi、qi分别是在时刻t时节点i处流向系统的有功功率和无功功率；θij是节点i、j处电压的相位差；gij、bij是网络导纳参数；ui(t)是时刻t第i个节点的电压幅值。
b，节点电压约束及支路潮流约束，如式(8)和式(9)所示：
umin≤ui(t)≤umax(8)，
pk(t)≤pk,max(9)，
式中，umax、umin是节点电压允许波动范围的上下限值；ui(t)是时刻t第i个节点的电压幅值。
c，主动管理资源约束包括储能运行约束、有载调压变压器分接头档位调节约束和网络拓扑结构约束：
所述储能运行约束如式(10)所示：
式中，ssoc,i(t)是时刻t节点i处储能的荷电状态，ssoc,i,max、ssoc,i,min是其限值；
所述有载调压变压器分接头档位调节约束如式(11)所示：
式中，noltc(t)是时刻t有载调压变压器分接头档位，noltc,max、noltc,min是其限值；toltc,max是有载调压变压器最大允许调节次数；
实际工程中为了将短路电流控制在较小范围内，要求配网尽量保持辐射状运行,并且不存在孤岛或孤立节点。网络拓扑结构约束如式(12)所示：
式中，γi(t)是时刻t第i个开关的状态变量，当其取值为1时代表闭合、取值为0时代表断开；ts,i(t)是记录第i个开关动作次数的计数变量；ts,i,max是第i个开关最大允许动作次数；o(t)是时刻t主动配电网的拓扑结构；oradi是配辐射状网络拓扑结构集合。
3、采用上述考虑综合承载力的主动配电网优化调度模型获取主动配电网优化调度及运行的方法，如图1所示，主要步骤如下所示：
步骤1，输入主动配电网、潮流算法及改进混合编码粒子群算法参数；
步骤2，产生初始种群；
步骤3，将粒子取值转化为主动管理资源协调调度策略；
步骤4，计算第d个场景运行成本及综合承载力；
步骤5，判断d是否是最大场景数：若d是最大场景数，则进入步骤6；若d不是最大场景数，则返回步骤4；
步骤6，计算目标函数，更新局部最优和全局最优；
步骤7，更新种群；
步骤8，判断迭代次数是否达到总次数：若迭代次数达到总次数，则输出主动管理资源最优调度方案，结束运算；若迭代次数未达到总次数，则返回步骤3。
其中，本发明结合图论中的“破圈法”思想改进混合编码粒子群优化算法，结合基本环集合更新支路开闭状态，从而保证每次产生的网络拓扑结构均是辐射状的，降低无效的拓扑结构对于算法寻优速率的影响。改进混合编码粒子群算法主要步骤如下：
步骤1，结合节点-支路联结矩阵，形成配电网基本环集合，并将已断开支路集合置是空集；
步骤2，按顺序依次断开每个基本环的支路；若选中的支路不属于已断开支路集合，则执行步骤3；若是，则将该支路移出所在基本环的可选集后，重新执行步骤2；
步骤3，将步骤2中断开的支路添加到已断开支路集合，实现对支路状态的更新；
步骤4，判断网络拓扑结构的连通性以及是否满足辐射状约束；若不满足约束，则重新执行步骤2。
实施例3
基于实施例2提供的方法，本实施例采用改进的ieee33系统模拟主动配电网运行，以验证上述考虑综合承载力的调度模型的有效性。该系统包含5个500kw光伏电站(photovoltaic,pv)，分别在节点2，5，10，18及28处接入；包含3个500kw风电站(windpower,pw)，分别在节点17，22及24处接入。在光伏电站的并网节点处均配有蓄电池组作为储能设备，其荷电状态上下限分别为90％和10％，额定功率和额定容量分别为150kw/800kw·h，充放电效率为95％。可控开关安装于支路3，7，8，9，13，18，23，27，31，33至37，可动作次数为4次。
主动配电网实时购电电价采用峰谷电价制，其中08:00-21:00为高峰时段，电价为0.6元/(kw·h)；21:00-08:00为低谷时段，电价为0.35元/(kw·h)。oltc分接开关共8档，其档位调节范围为±4×1.0％，可操作次数为12次。该系统某典型日负荷需求曲线、光伏出力曲线及风电出力曲线如图2所示，分别在风光出力及负荷需求波动范围内采用拉丁超立方法随机生成500组场景，缩减后剩余的光伏电站出力、风电站出力及负荷需求样本数为2，共计8个场景，各场景概率如表1所示。
表1各场景概率
1、优化调度结果
以储能、oltc分接头及可操作开关为主动管理措施，考虑调度周期全时段主动配电网的运行成本与综合承载力，应用本专利所提方法进行主动配电网优化调度。运行经济成本值为4042.59元，综合成本值为1906.31元，oltc分接头、可操作开关及储能的日调度计划如表2、图3所示。
表2oltc分接开关位置、联络和分段开关位置日调度计划
在风光出力较大、电压水平较高时段，oltc分接头处于较低的档位，储能处于充电状态，风光电站保持在网络枢纽位置，新的供电通道扩大了风光电站的负荷供电范围，从而促进风光发电的充分消纳。在风光出力较小、电压水平较低时段，oltc分接头处于较高的档位，储能处于放电状态，网络结构则更为紧密，为负荷供电提供了传输潜力，从而有利于分担重载支路的输电任务并且避免电能输送阻塞。另外，上中午时段风光出力水平整体较高，某些时段甚至高于负荷需求，可能导致风光并网节点电压越上限。在此情况下，合理削减风光有功出力能够有效消除电压越限情况，从而提升系统综合承载力。
2、综合承载力分析
各时段主动配电网的运行经济成本、资源承载力及安全承载力指标如图4所示。由图可知，综合承载力水平较低的是时刻9、时刻15、时刻19及时刻21-23。在时刻9和时刻15，风光出力水平高于负荷需求，导致风光有功出力削减及支路负载率上升，从而造成资源承载力及安全承载力水平均较低；时刻19、21-23的综合承载力水平较低则是负荷需求较大且主要由主网供电所导致的支路重载和输电阻塞所造成的。
针对综合承载力水平较低的时刻9和时刻21，图5给出了上述两个时段各条支路潮流负载率的分布状况。在时刻9，风光出力水平较高，使得主网为远距离节点供电的供电压力得到较大缓解，因此与主网相连的支路潮流负载率较低，而与风光接入节点相连的支路由于需要为周围负荷提供功率支撑，因此其功率传输压力较大、潮流负载率较高；另一方面，通过风光出力来平衡负荷需求的同时也给主动配电网安全运行造成了一定冲击，使得系统消纳风光出力压力较重，风光有功出力削减量也较高。在时刻21，风光出力较小，主要由主网承担维持对负荷可靠供电的压力，因此与主网相连的支路潮流负载率较高；另一方面，由于该时刻负荷较重且没有较为充足的分布式电源为负荷供电，因此支路的传输裕度及潮流负载率普遍高于时刻9风光出力充足时的情况。
3、调度方法比较
为验证所提出考虑综合承载力的调度方法的优越性，本专利比较了不同调度方法的运行经济成本和综合承载力，如表3所示：
表3不同调度方案的运行经济成本与综合承载力
与经济性调度方法相比，本专利提出的考虑综合承载力的优化调度虽然增加了微乎其微的运行经济成本(增加不到6％)，但大幅度提高了系统综合承载力水平(提高了近20％)，从而使得综合成本下降了12％。
为弥补现有技术的不足，本发明提出了一种考虑综合承载力的主动配电网优化调度运行方法。首先，从系统接纳不确定性因素的资源充裕度和运行安全性两个方面提出了综合承载力评价指标体系。然后，考虑储能系统、有载调压变压器(on-loadtapchanger,oltc)、分段与联络开关等主动管理资源，以运行经济成本表征系统经济性、以综合承载力表征系统安全性，构建了协同优化系统经济性与安全性的主动配电网优化调度模型。同时，引入图论“破圈法”对网架编码策略进行改进，并采用混合编码粒子群算法对模型进行求解。最后，对改进ieee33系统进行仿真分析，验证了所提模型的科学性和有效性。本发明一方面考虑了对各种主动管理资源的综合调控，另一方面计及了系统对风光荷等不确定性因素资源、安全承载能力不足所导致的运行安全风险。实际仿真结果表明，本发明所提出的方法能够兼顾运行经济性与综合承载力，有效促进清洁能源消纳、提升系统承载力水平。与传统的经济性调度方法相比，通过灵活调整元件运行状态、选择最优网络拓扑结构能够进一步提高系统的综合承载力水平，对于充分消纳清洁能源、挖掘系统最大输电能力、建设经济安全的智能电网等具有重要意义。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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