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图11 馈线结构图
Fig. 11 Feeder structure
如表5所示。线路允许储能接入的节点为1—8,接入个数为2,储能装置最大安装功率为100 kW。采用分支定界和序列二次规划法求解双层优化模型,得到储能配置情况如表6所示。
表5 线路参数值
Tab. 5 Parameters of the feeder
表6 ESS位置容量及系统年运行经济成本(2)
Tab. 6 Location and capacity of ESS and cost(2)
进一步,考虑工业设备用电时间的不确定性,采用以下场景进行分析比较:
1)场景1。馈线沿线工业用电设备全部处于工作运转状态时考虑储能接入。
2)场景2。馈线前1/3段工业用电设备切除不工作,其余设备全处于工作运转状态时考虑储能装置接入。
3)场景3。馈线中1/3段工业用电设备切除不工作,其余设备全处于工作运转状态时考虑储能装置接入。
4)场景4。馈线后1/3段工业用电设备切除不工作,其余设备全处于工作运转状态时考虑储能装置接入。
不同场景下接入ESS的经济成本、接入位置及接入额定功率容量如表7所示。
在部分工业设备切除的后3种可能的场景下,按所有负荷满载工作时的2、7位置接入ESS,费
表7 实际工业馈线各场景下的计算结果比较
Tab. 7 Results compared with different scenarios in practical feeder
用成本如表8所示。
对比表7和表8可发现:在运行经济方面,负荷用电时间不确定性的不同场景与负荷满载工作时的经济费用相比,储能装置按照工业设备全部运转工作时的最优位置2、7点接入后,系统线路损耗成本和用户购电费用都有所降低,系统总运行费用最小,可见在恰当的位置接入ESS可以带来一定的经济效益。
为验证储能对线路电压尤其长线路末端电压偏低问题的改善,对上述4个工作场景下的储能接入以及无储能接入时末端节点8的电压幅值情况对比,借此说明储能的接入对末端电压的提升,对比结果如图12所示。
表8 接入2,7位置后3种场景下的总费用
Tab.8 Total costs with three scenarios by deploying distributed ESS at buses 2 and 7
图12 不同场景下线路节点8的电压日特性曲线
Fig. 12 Voltage curve of line node 8 under different scenes
由图12可以看出,在节点2、7位置接入储能装置,线路节点8的电压幅值相较于无储能接入时有较大提升,且比在节点1、3位置及节点4、5位置接入储能装置的提升幅度大,电压偏低情况得以改善。在节点6、8接入储能装置时,因此时储能接入位置靠近末端节点,改善了其附近的潮流分布,节点8的电压大幅度提升,但一天中节点8的电压变化波动幅度比储能装置在节点2、7接入时大,因此在节点2、7接入储能装置时则更能满足要求,合适的储能接入位置可以提升系统电压质量,工业设备的运行性能也将更加稳定。
6 结论
1)考虑实际配电网结构特点,将实际配电线路按负荷分布的特点建立等效模型,为储能在实际配电网结构中的优化配置奠定了基础。
2)建立了储能选址定容多目标优化模型,求解过程中采用层次分析法引入权重因子,更准确地量化描述了上层模型中各部分评价指标之间的相对重要程度。
3)建立的考虑储能实时功率优化调度的双层优化配置模型,能更好地实现对负荷的削峰填谷,平抑负荷波动,达到降损目标,对比于储能恒功率充放电运行策略,具有更好的经济性。
4)通过多场景结果对比可知,合理的储能接入位置可降低系统运行成本,改善电压质量。
5)本文应用储能装置的方法无须改变网络的拓扑结构,具有方便高效、经济的特点,对配电网扩容、改造更具有实际指导意义。
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