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4 算例分析
4.1 算例数据
本文基于MATLAB和GAMS平台在win10操作系统,i7CPU,2.20 GHz处理器环境下,采用修改后IEEE 33节点配电系统进行了仿真与优化分析。如图4,基于原有网络结构,1节点与主网相连,在24和25节点接入IL,容量为150 kW,在5和6节点接入TL,容量上限为30 kW,平移间隔为4 h,在18和31节点接入分布式光伏,装机容量分别为200 kW和150 kW,在7和21节点接入可控DG,最大出力分别为200 kW和150 kW,在17和33节点接入储能,最大容量分别为80 kW·h和60 kW·h,充、放电效率分别为95%和90%。本文根据文献[14]给出的日负荷曲线,将IEEE 33节点负荷数据扩充为24 h负荷曲线。假设售电公司80%的电量以0.4元/(kW·h)的价格从日前市场购得。售电公司向用户的售电价格范围为[0.35, 0.85]元/ (kW·h),提前协商的平均售电价格为0.55元/ (kW·h)[27]。
4.2 结果分析
4.2.1 VPP的动态组合策略
根据不同的DER、DL在不同时段的合同价量申报情况,获取各类资源在每个时段的组合情况和调用情况。图5为VPP的动态组合策略,图5(a)(b)(c)分别为8:00—11:00、18:00—21:00时段,12:00—17:00、22:00—23:00时段,1:00—7:00、24:00时段的VPP组合策略,根据优化结果,图5(a)(b)(c)各部分内各个时段t的组合对象相同,但被调用量不
图5 VPP组合策略Fig. 5 VPP combination strategy
同。在图5(a)(b)(c)中,DER的准入限制分别为170 kW、155 kW、135 kW,IL的准入限制分别为160 kW、85 kW、55 kW,TL的准入限制分别为35 kW、30 kW、15 kW。图5坐标轴表示的是参与组合3类VPP和不参与组合3类VPP的调用量。对比分析图5(a)(b)(c)不同时段的VPP组合情况可以看出,在8:00—11:00、18:00—21:00时段,实时价格相对较高,除部分发电量较大的分布式光伏外,其余未达到准入量的所有的分散式资源都参与了组合,并且出力最大,降低了售电公司的购电成本。在12:00—17:00、22:00—23:00时段,IL的组合量明显减少,降低了对可中断负荷的补偿费用,部分满足准入要求的可中断负荷独立参与调度。在1:00—7:00、24:00时段,实时价格相对较低,分散式资源不能给售电公司带来较高的经济效益,仅有未达到准入量的分布式光伏参与了组合,参与调度的分散式资源最少。
4.2.2 分散式资源的申报和调用情况
图6(a)(b)(c)分别为售电公司所辖配网范围内的IL、TL以及DER的申报量和实际的调用策略。除图6(a)和(c)中的部分IL、光伏出力以及DG出力达到准入量并且参与调度外,大部分申报量均未达到准入要求,通过VPP对未达到准入要求的分散式资源进行组合,使其能够成功参与交易并被调用,结合图5,大部分资源在峰时段和平时段组合并被调用,规避了该时段实时市场较高的电价,大大降低了售电公司的购电成本。谷时段实时市场的电价较低,低于分散式资源的调用成本,因此,即使部分资源在该时段的申报量满足准入要求,但并未被调用。
图7 储能运行情况
图7为储能运行情况。在实时电价较低时段进行充电,实时电价较高的时段进行放电,为售电公司供给负荷,减少了在实时市场的购电量,甚至能够向实时市场售电,提高了售电公司的经济效益。
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