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提升配电网电压质量的分布式储能经济优化配置方法

2018-07-24 13:56来源:电网技术作者:陈厚合, 刘丽娜, 姜涛, 李雪, 张儒峰, 李国庆关键词:储能分布式储能电网侧储能收藏点赞

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摘要:结合储能运行调度提出一种改善配电网电压质量的储能经济优化配置方法。从储能投资者利益出发,兼顾系统运行经济性,并考虑系统节点电压偏离正常值情况,建立以储能投资成本、线路损耗费用、主网购电费用及整体节点电压偏差最小为目标的储能选址、定容上层多目标优化模型,并引入层次分析法(analytic  hierarchy  process,AHP)将该多目标优化问题转化为单目标问题。将储能配置与其运行调度相结合,建立以反映负荷波动的负荷标准差最小为目标的下层储能运行策略优化模型。对IEEE-33节点配网系统及某工业园区实际线路进行算例分析,结果表明在不改变现有配电网结构的前提下,所建储能双层优化模型及算法能提升配电网的电压质量和经济效益,降低网络损耗。

关键词 : 分布式储能; 电压质量; 双层优化; 层次分析法; 经济优化配置;

DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2018.0270

ABSTRACT

To improve voltage quality in distribution network, an optimal economic  configuration method for energy storage system (ESS) is proposed. Based on the  steady voltage model with ESS, a multi-objective upper optimization model for  minimizing ESS investment, line loss, main network electricity purchasing cost  and node voltage deviation, is modeled to locate and size ESS. Then, analytic  hierarchy process (AHP) is employed to transform this multi-objective  optimization into single-objective optimization and the model is solved  efficiently. Furthermore, a lower model of ESS operation strategy for smoothing  daily load fluctuation is developed and solved. Finally, IEEE-33 test system and  practical industrial feeder are used to evaluate performance of the proposed  method. Results demonstrate that the proposed bi-level model can improve voltage  quality and network economy, and reduce active power loss.

KEY WORDS : distributed energy storage; voltage quality; bi-level  optimization; analytic hierarchy process; optimal economic configuration;

0 引言

随着我国经济快速发展,电力用户用电量增加,且对供电质量的要求也越来越高。由于我国配电系统建设水平相比于发、输电系统落后,导致配电网电压质量问题较为突出[1]。目前电压质量问题中尤以电压偏低、电压波动和供电电压偏差最为常见[2]。针对此类问题,传统解决措施如新建或扩容配电设备等手段相继被应用,但存在投资成本高、设备利用率低的不足[2]。而储能装置(energy  storage  system,ESS)能量响应速度快,具有“低储高发”的优点[3-4],可缓解用电高峰期供电紧张局面,同时亦能解决应用无功补偿装置时无法填补有功缺额的难题[5-6],兼顾达到提高配电网供电能力,改善电压偏低的目的。ESS的接入位置、容量及运行调度策略对配电网电压质量影响较大,且直接影响运行经济性,相应的储能经济优化配置方案亟待研究。

国内外在储能改善配电网电压质量和经济优化配置方面已开展了大量的研究。文献[7]提出一种采用分布式储能装置协调控制减小配电网电压和频率偏移的方法,该方法可有效减小电压和频率偏差;文献[8]通过对储能充放电控制策略的改进,抑制了可再生能源的随机波动对系统电压质量的不利影响,但该方法没有考虑储能装置接入位置、容量和系统运行经济性等因素,难以实现对储能应用的全面评估;文献[9]将削峰填谷和平滑负荷作为储能容量优化配置目标,通过控制负荷峰谷差、方差及变化率实现ESS最优容量配置,但未涉及储能装置的安装位置;文献[10]采用改进粒子群算法求解考虑节点电压、负荷波动的储能选址和定容优化模型,实现了系统电压波动减小,电压质量提高的目标,但未考虑系统运行经济性;文献[11]综合考虑全寿命周期成本等各种经济因素,建立了蓄电池储能配置的混合优化模型并进行求解,分析影响经济效益的指标,为储能配置规划提供了相关参考。以上文献均未结合储能的运行调度策略考虑储能装置的优化配置。而已有的储能运行调度策略均是基于已配置完储能来开展研究的,如文献[12]基于配电网的简化网损近似计算方法,提出储能优化运行模型并采用双层优化方法求解,得到最优的储能充放电功率;文献[13]建立了平抑可再生能源波动的电池储能装置的充放电运行策略模型;文献[14]提出了电池储能装置恒功率削峰填谷优化模型,采用多初始点的序列二次规划法进行优化,但未考虑实时功率的优化调度,不能实现更好的削峰填谷及降损,达不到更高的经济性要求;文献[15]选用现代智能算法来求解储能的最优运行策略,保证了系统运行经济性。

综上所述,在配电网中,通过结合储能运行调度,配置ESS提升系统电压质量且同时考虑系统运行经济性的研究较少。本文考虑储能对电网负荷削峰填谷的作用,结合储能运行调度建立了兼顾系统电压质量且满足系统运行经济性要求的双层优化模型,利用分支定界和序列二次规划法等算法迭代求解。以IEEE-33节点配网系统及实际工业线路为例进行分析,验证了所建模型和方法的有效性。

1 含储能装置的线路结构

1.1 负荷线路等效模型

配电网多为干线式辐射状结构,负荷分布随机,难以准确描述。为方便研究,本文将馈线首端配电变压器以上的网络等值为电压源。从馈线首端开始将沿馈线分布的每一负荷集中点视作一个等效节点,出线端作为首母线0,并依次编号为1,2,…,N,相应节点上的负荷为Pm(m=1,2,…,N-1,N),所形成的负荷线路等效模型如图1所示。图1(a)表示理想情况下均匀分布负荷,相邻节点间线路阻抗为Zm(m=1,2,…,N-1,N),相邻等效节点间线路段长度均为L。图1(b)表示实际情况下的不均匀分布负荷,相邻节点间线路段长度为anL,其中an(n=1,2,…,

N-1,N)为长度系数,ZamZam(m=1,2,…,N-1,N)表示不均匀分布下的相邻节点间阻抗,Pess表示第m个节点接入储能装置的额定功率容量。


图1 含单个储能装置的线路负荷分布模型

Fig. 1 Model in distribution network with single ESS

1.2 线路稳态电压分布

配电网节点电压相位差小,系统无储能接入时,忽略电压降落横分量,各节点的电压应满足


ESS在充电时刻与PQ型负荷相同,在放电时刻作用类似于电源,此时功率流向相反。在第m个节点接入ESS后,线路各节点的电压满足


式中:Pessm、Qessm分别为接入m节点上的储能装置的有功和无功出力;Ps和Qs分别为支路末端接入储能装置后的有功、无功功率列向量。

2 储能上层选址定容优化模型

在储能配置过程中,经济因素不容忽视,此外本文考虑电压偏差是描述电压质量的重要指标,提出含ESS投资费用、线路损耗成本、主网购电费用和系统整体节点电压偏差的储能选址和定容优化模型。

2.1 目标函数

以ESS投资成本、线路损耗成本、用户主网购电费用成本和节点电压偏差最小为优化目标,目标函数为

1)储能投资成本G1,表达式为


式中:k表示储能安装个数;τ为年利率;y表示储能使用寿命;β=τ(1τ)y/(1τ)y-1为折现因子,将储能装置投资成本在寿命周期内进行年化;Cpess_k表示储能装置单位功率成本;Pessk表示第k个储能装置额定功率容量;Ceess_k表示储能装置单位容量成本;Eessk表示储能额定能量容量。

2)线路损耗成本G2。配置储能装置后线路损耗费用G2计算公式为

3)主网购电费用G3。考虑网络峰谷电价,低谷电价时段储能通过充电将电能储存起来,高峰电价时段储能装置起到电源作用将之前存储的电能释放。主网购电费用G3的表达式为:

4)整体节点电压偏差Ddev。

2.2 约束条件

1)任意时刻满足功率平衡约束,即

2)储能功率约束,即

3)节点电压约束,即

4)待选节点安装约束,即

原标题:提升配电网电压质量的分布式储能经济优化配置方法 Optimal Economic Configuration of Distributed Energy Storage Systems for Improving Voltage Quality in D
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