基于需求響應(yīng)技術(shù)的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度

金煒，駱晨，徐斌，王劉芳，李偉

(1．國(guó)網(wǎng)安徽省電力公司，合肥市230061;2．國(guó)網(wǎng)安徽省電力公司電力科學(xué)研究院，合肥市230022)

基于需求響應(yīng)技術(shù)的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度

金煒1，駱晨2，徐斌2，王劉芳2，李偉2

(1．國(guó)網(wǎng)安徽省電力公司，合肥市230061;2．國(guó)網(wǎng)安徽省電力公司電力科學(xué)研究院，合肥市230022)

針對(duì)可再生能源大量接入配電網(wǎng)后，由于其自身出力的隨機(jī)性和波動(dòng)性給配網(wǎng)的調(diào)控所帶來(lái)的困難，引入需求響應(yīng)技術(shù)，充分利用用戶受電價(jià)影響改變用電模式的能力，提出了一種主動(dòng)配電網(wǎng)(active distribution network，ADN)魯棒優(yōu)化調(diào)度方法，在保證系統(tǒng)運(yùn)行安全可靠的基礎(chǔ)上優(yōu)化配網(wǎng)運(yùn)行。該方法分為三個(gè)階段:第一階段，通過(guò)不確定集的形式表征可再生能源出力的隨機(jī)性，并通過(guò)極端場(chǎng)景法對(duì)集合進(jìn)行削減，最終將不確定性參數(shù)轉(zhuǎn)化為確定性參數(shù);第二階段，運(yùn)用需求響應(yīng)技術(shù)，通過(guò)電價(jià)激勵(lì)達(dá)到調(diào)控負(fù)荷的目的，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)負(fù)荷削峰填谷的作用;第三階段，運(yùn)用兩層規(guī)劃模型將可再生能源的無(wú)功調(diào)節(jié)能力與配電網(wǎng)傳統(tǒng)調(diào)控手段相配合，統(tǒng)籌調(diào)控，從而實(shí)現(xiàn)降低主動(dòng)配電網(wǎng)的網(wǎng)損和電壓波動(dòng)，減少傳統(tǒng)設(shè)備的調(diào)節(jié)次數(shù)，優(yōu)化配網(wǎng)運(yùn)行。最后基于美國(guó)PG＆E 69節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對(duì)所提方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

主動(dòng)配電網(wǎng)(ADN);可再生能源;可調(diào)魯棒優(yōu)化;需求響應(yīng);兩層規(guī)劃模型

0 引言

隨著一次化石能源的日益枯竭和人類對(duì)環(huán)保需求的不斷提升，越來(lái)越多的可再生能源接入配電網(wǎng)，并被就地消納形成主動(dòng)配電網(wǎng)［1］。然而風(fēng)電和光伏等分布式電源(distributed generation，DG)出力具有波動(dòng)性與隨機(jī)性等特點(diǎn)，并且就目前的技術(shù)條件，配電網(wǎng)很難準(zhǔn)確得出間歇性分布式電源出力概率分布，這使得可再生能源的接入給傳統(tǒng)配電網(wǎng)的運(yùn)行模式帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)［2-3］。

針對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)可再生能源出力波動(dòng)性帶來(lái)的問(wèn)題，文獻(xiàn)［4－6］對(duì)有效地利用DG功率的調(diào)節(jié)能力，減小DG出力波動(dòng)性帶來(lái)的影響，優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行進(jìn)行了相關(guān)研究。文獻(xiàn)［4］考慮當(dāng)傳統(tǒng)的電壓控制方法都無(wú)效時(shí)，采用削減DG有功輸出的方法使越限的節(jié)點(diǎn)電壓恢復(fù)正常。文獻(xiàn)［5］通過(guò)兩階段規(guī)劃法合理調(diào)度DG與配電網(wǎng)傳統(tǒng)調(diào)節(jié)設(shè)備，以達(dá)到降低網(wǎng)損，減少設(shè)備調(diào)節(jié)次數(shù)，優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行的目的。文獻(xiàn)［6］同時(shí)考慮DG的有功、無(wú)功輸出以及儲(chǔ)能設(shè)備的充放電來(lái)實(shí)現(xiàn)一段時(shí)間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的 DG功率利用率最大。

為了解決可再生能源出力不確定性的問(wèn)題，文獻(xiàn)［7－9］將隨機(jī)優(yōu)化模型應(yīng)用到系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)控中。當(dāng)大規(guī)模光伏接入系統(tǒng)時(shí)，文獻(xiàn)［7］運(yùn)用魯棒性和不確定性預(yù)算優(yōu)化系統(tǒng)的調(diào)度決策。文獻(xiàn)［8］運(yùn)用了兩階段機(jī)會(huì)約束模型實(shí)現(xiàn)對(duì)備用機(jī)組和風(fēng)電出力的配合規(guī)劃。文獻(xiàn)［9］將抽水蓄能與火電機(jī)組結(jié)合，運(yùn)用魯棒優(yōu)化和不確定集實(shí)現(xiàn)風(fēng)能接入系統(tǒng)實(shí)時(shí)的優(yōu)化調(diào)度。

然而，考慮到實(shí)際配電網(wǎng)的運(yùn)維成本，在主動(dòng)配電網(wǎng)中加裝大量可控設(shè)備在經(jīng)濟(jì)上是不可行的，所以本文在上述研究的基礎(chǔ)上，考慮讓用戶積極參與到系統(tǒng)運(yùn)行的調(diào)控中去。根據(jù)文獻(xiàn)［10－11］，隨著配電側(cè)電力市場(chǎng)的逐步放開(kāi)，需求響應(yīng)(demand response，DR)技術(shù)將成為用戶側(cè)管理的重要技術(shù)手段，通過(guò)用戶對(duì)價(jià)格或者激勵(lì)信號(hào)做出響應(yīng)，自覺(jué)改變電力消費(fèi)模式，使得用戶不僅可以在可再生能源供電充裕的時(shí)段享受到低價(jià)電能，而且可以有效地解決負(fù)荷波動(dòng)過(guò)大所帶來(lái)的系統(tǒng)運(yùn)行安全穩(wěn)定問(wèn)題，對(duì)負(fù)荷進(jìn)行削峰填谷，提高了配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。

綜上所述，本文在考慮DG出力的不確定性和波動(dòng)性對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)日常調(diào)控產(chǎn)生不利影響的情況下，以最大化利用本地DG的輸出和需求響應(yīng)調(diào)節(jié)能力，降低配電網(wǎng)運(yùn)行成本為目標(biāo)，基于魯棒優(yōu)化理論和需求響應(yīng)技術(shù)，提出一種新型的三階段魯棒優(yōu)化調(diào)度方法。

1 需求響應(yīng)技術(shù)

1.1理論介紹

隨著配電側(cè)售電市場(chǎng)的不斷放開(kāi)，主動(dòng)配電網(wǎng)將在未來(lái)的電能交易中充當(dāng)重要的角色。通常根據(jù)種類不同將需求分為兩類:第一類是不會(huì)受電價(jià)的波動(dòng)而改變的需求，稱為剛性需求;另一類是隨著電價(jià)的波動(dòng)用電需求量隨之發(fā)生改變的需求，稱為彈性需求。文獻(xiàn)［12］以彈性需求函數(shù)表征彈性需求與價(jià)格之間的關(guān)系，如式(1)所示:

式中:d表示用電需求;p表示單位售電價(jià)格;α、σ為彈性需求系數(shù)。

由式(1)可以看出，隨著電價(jià)下調(diào)，用電量顯著提升，然而根據(jù)文獻(xiàn)［13］，當(dāng)配網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商參與到交易市場(chǎng)，實(shí)際負(fù)荷超過(guò)協(xié)議購(gòu)買(mǎi)的電量時(shí)，會(huì)存在相應(yīng)的價(jià)格懲罰系數(shù)μ，即配網(wǎng)的購(gòu)電成本將顯著上升，并且當(dāng)負(fù)荷過(guò)重時(shí)還會(huì)影響到配網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。配電網(wǎng)的購(gòu)電價(jià)格與購(gòu)電量之間的函數(shù)［14］可表述為式中:β為基礎(chǔ)購(gòu)電價(jià)格，yt為t時(shí)段內(nèi)配網(wǎng)實(shí)際向主網(wǎng)購(gòu)買(mǎi)電量;為t時(shí)段內(nèi)配網(wǎng)協(xié)議購(gòu)買(mǎi)電量。

圖1展示了用電量與單位用電價(jià)格和購(gòu)電成本之間的關(guān)系。圖中分別表示t時(shí)段用戶電能的剛性需求量和最大需求量，顯然。可以看到在2條曲線的交點(diǎn)()處用戶可以獲得優(yōu)惠的電價(jià)并且配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)在一個(gè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下。當(dāng)超過(guò)時(shí)，配網(wǎng)的購(gòu)電價(jià)格將大于向用戶側(cè)的售電價(jià)格。定義彈性負(fù)荷低價(jià)電能收益函數(shù)

與式(3)相似，定義購(gòu)電成本函數(shù)Rt(yt):

圖1 需求響應(yīng)曲線Fig.1 Demandresponsecurve

由公式(3)綜合彈性負(fù)荷價(jià)格收益和公式(4)配網(wǎng)購(gòu)電成本，可得到任意時(shí)段內(nèi)需求響應(yīng)調(diào)節(jié)的經(jīng)濟(jì)成本:

式中:n表示配網(wǎng)節(jié)點(diǎn)編號(hào);T表示運(yùn)行總時(shí)段;N為配電網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

1.2函數(shù)的分段階梯處理

在實(shí)際的電力市場(chǎng)交易中，由于計(jì)算復(fù)雜不便操作，價(jià)格曲線并非是呈光滑變化，而是簡(jiǎn)化成隨著用電量的變化呈階梯狀變化。基于上述思想，本文采用分段階梯化處理來(lái)等效需求響應(yīng)函數(shù):

根據(jù)式(6)—(8)可以得到如圖2所示電價(jià)分段階梯化圖。

圖2 彈性需求函數(shù)分段階梯化示意圖Fig.2 Step-wisefunctionapproximationof elasticdemandfunction

式中k0為實(shí)際彈性需求量所屬階段。

由此，將式(6)代入式(5)，對(duì)任意時(shí)段，需求響應(yīng)調(diào)節(jié)的經(jīng)濟(jì)成本可改寫(xiě)為

2 確定性數(shù)學(xué)模型

2.1目標(biāo)函數(shù)

當(dāng)DG的輸出為確定性參數(shù)時(shí)，本文通過(guò)需求響應(yīng)技術(shù)合理地調(diào)控彈性負(fù)荷，并充分利用可再生能源(風(fēng)電、光伏)逆變器出口功率的調(diào)節(jié)能力，與配電網(wǎng)傳統(tǒng)調(diào)節(jié)設(shè)備:有載調(diào)節(jié)變壓器(under-load tap changer，ULTC)與電容器組(shunt capacitors，SC)相配合，統(tǒng)籌調(diào)控，從而實(shí)現(xiàn)降低主動(dòng)配電網(wǎng)的網(wǎng)損和電壓波動(dòng)性，減少傳統(tǒng)設(shè)備的調(diào)節(jié)次數(shù)，提高配網(wǎng)引入需求響應(yīng)技術(shù)的經(jīng)濟(jì)性，優(yōu)化配網(wǎng)運(yùn)行。由此可以得到目標(biāo)函數(shù)為

式中:f為主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行總指標(biāo)，指標(biāo)值越低表示系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)運(yùn)行狀況越好;Crespond為需求響應(yīng)調(diào)節(jié)的經(jīng)濟(jì)成本指標(biāo);Closs為主動(dòng)配電網(wǎng)網(wǎng)損指標(biāo);Cdevice為主動(dòng)配電網(wǎng)傳統(tǒng)設(shè)備動(dòng)作次數(shù)指標(biāo);Cquality為主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行電壓波動(dòng)性指標(biāo)。

各項(xiàng)指標(biāo)的具體計(jì)算公式如下所示:

為了解決各項(xiàng)指標(biāo)單位不統(tǒng)一的問(wèn)題，本文基于標(biāo)幺值思想，以在沒(méi)有進(jìn)行優(yōu)化前配網(wǎng)的各項(xiàng)指標(biāo)為基準(zhǔn)值，對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行去單位化處理。

2.2約束條件

(1)功率平衡約束:

(2)節(jié)點(diǎn)電壓約束:

(4)變壓器檔位約束:

(5)電容器投入組數(shù)約束:

(6)實(shí)際負(fù)荷約束:

3 不確定性數(shù)學(xué)模型

上一節(jié)數(shù)學(xué)模型是建立在分布式電源出力預(yù)測(cè)準(zhǔn)確無(wú)誤的前提下，然而實(shí)際情況與預(yù)測(cè)偏差較大時(shí)，模型的一些約束條件可能不再滿足，使得在確定性模型下最優(yōu)解可能不再最優(yōu)甚至不可行。因此將魯棒優(yōu)化引入本文模型中。

3.1出力不確定性描述

考慮到風(fēng)電和光伏出力預(yù)測(cè)的不確定性，t時(shí)段內(nèi)第i個(gè)DG的出力可以表述為

考慮到多個(gè)DG之間在同一時(shí)段下的出力預(yù)測(cè)不具有關(guān)聯(lián)性，本文將t時(shí)段各DG出力區(qū)間系數(shù)之和定義為模型的不確定性系數(shù)，用以表征整體配網(wǎng)DG出力的不確定性:

顯然0≤t≤G，可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況制定t，從而調(diào)控模型的魯棒性。可以看出，當(dāng)t=0時(shí)，該模型為確定性模型。

根據(jù)上述理論可以得到DG的出力預(yù)測(cè)場(chǎng)景s，其集合S如下所示:

3.2魯棒優(yōu)化模型的建立

魯棒優(yōu)化的核心思想是:它并非以建立目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)的數(shù)學(xué)期望值模型為目標(biāo)，而是以最惡劣情況下優(yōu)化為基礎(chǔ)，通過(guò)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的下限值，使得不確定性因素在預(yù)測(cè)場(chǎng)景集合內(nèi)發(fā)生變化時(shí)，仍能保證優(yōu)化方案在滿足可行域條件內(nèi)，對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

根據(jù)配電網(wǎng)的實(shí)際情況可以看出，極端場(chǎng)景主要分為2種:(1)負(fù)荷較輕時(shí)段內(nèi)，DG的輸出量達(dá)到預(yù)測(cè)值波動(dòng)范圍的上限;(2)負(fù)荷較重時(shí)段內(nèi)，DG的輸出量達(dá)到預(yù)測(cè)值波動(dòng)的下限。基于上述2種場(chǎng)景，可定義配電網(wǎng)用電需求水平D*，當(dāng)總需求大于D*時(shí)認(rèn)為該時(shí)段配電網(wǎng)負(fù)荷較重，當(dāng)總需求小于D*時(shí)認(rèn)為該時(shí)段配電網(wǎng)負(fù)荷較輕。由此根據(jù)D*將DG的出力預(yù)測(cè)場(chǎng)景集S分為2個(gè)子集:

式中:T'、T″分別為總需求大于D*、小于D*的時(shí)段數(shù)，則根據(jù)T'、T″定義可以得出:

綜上所述，針對(duì)場(chǎng)景集S1，目標(biāo)函數(shù)為

針對(duì)場(chǎng)景集S2，目標(biāo)函數(shù)為

根據(jù)(28)與(29)可以得到，總的目標(biāo)函數(shù)(11)變?yōu)?/p>

式中:Ω為決策變量yt滿足場(chǎng)景集所有場(chǎng)景的魯棒可行域。

引入電價(jià)階梯化后，增加約束條件:

另外，約束條件公式(6)改寫(xiě)為

約束條件公式(21)改寫(xiě)為

4 魯棒優(yōu)化模型求解方法

通過(guò)第3節(jié)的數(shù)學(xué)模型可以看出，DG的輸出功率和系統(tǒng)彈性需求是連續(xù)型變量，變壓器的檔位調(diào)節(jié)和電容器組的投入組數(shù)是離散型變量，而且不同于傳統(tǒng)多時(shí)段下系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度所要解決的混合變量多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。根據(jù)目標(biāo)函數(shù)可得，變壓器分接頭所在檔位和電容器組的投入組數(shù)各時(shí)段之間相互關(guān)聯(lián)影響，屬于多階段決策過(guò)程。綜上所述，本文所提模型解決的是一個(gè)不確定性的多階段決策過(guò)程混合優(yōu)化問(wèn)題。

圖3 三階段優(yōu)化方案框架Fig.3 Frameworkofthree-stageplanningscheme

如圖3所示，為了解決上述問(wèn)題，本文提出一個(gè)三階段的優(yōu)化調(diào)控方案。在第一階段，通過(guò)魯棒優(yōu)化生成DG的出力預(yù)測(cè)場(chǎng)景集，并運(yùn)用極端場(chǎng)景法限定不確定參數(shù)，確定各時(shí)段DG極端場(chǎng)景下的出力。第二階段在確定各時(shí)段DG出力的基礎(chǔ)上，根據(jù)該時(shí)段用戶剛性需求量和彈性需求量，通過(guò)運(yùn)用需求響應(yīng)技術(shù)，制定用戶的用電計(jì)劃。第三階段，基于benders分解思想［15］，提出一種二層規(guī)劃法來(lái)解決上述問(wèn)題。首先上層規(guī)劃將參與多階段決策過(guò)程的變量(變壓器分接頭檔位和可投切電容器組的投入組數(shù))進(jìn)行組合并分配給下層規(guī)劃。下層規(guī)劃在變壓器分接頭檔位和電容器投入組數(shù)確定的情況下，運(yùn)用差分進(jìn)化算法［16］對(duì)DG的無(wú)功輸出量進(jìn)行優(yōu)化(該局部最優(yōu)解成為有效狀態(tài))，并對(duì)不良組合進(jìn)行辨識(shí)，例如:在重負(fù)荷的時(shí)段降低變壓器低壓側(cè)電壓并且不投入電容器組，而此時(shí)僅靠DG的調(diào)節(jié)無(wú)法維持系統(tǒng)電壓滿足安全運(yùn)行范圍的要求。下層優(yōu)化后將各時(shí)段的局部最優(yōu)解反饋給上層規(guī)劃，上層規(guī)劃根據(jù)反饋回來(lái)結(jié)果剔除不良組合，運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法［17］對(duì)各時(shí)段的不同組合進(jìn)行決策，從而得到全局最優(yōu)的結(jié)果。

5 算例驗(yàn)證及其結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文所提方法的有效性及其在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的可行性，采用美國(guó)PG＆E 69節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)進(jìn)行仿真驗(yàn)證［18］。測(cè)試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示，系統(tǒng)基準(zhǔn)電壓為12.66 kV，配網(wǎng)調(diào)控設(shè)備的相關(guān)參數(shù)如表1所示。

圖4 測(cè)試配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structureoftestdistributionnetwork

表1 調(diào)壓設(shè)備的詳細(xì)參數(shù)Table1 Detailedspecificationsof pressureregulatingequipment

測(cè)試系統(tǒng)共包含69個(gè)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)，其中1臺(tái)額定容量2.5 MW的風(fēng)力發(fā)電機(jī)接在節(jié)點(diǎn)27，2臺(tái)容量為2 MW的分布式光伏電站分別接在節(jié)點(diǎn)54與節(jié)點(diǎn)69。結(jié)合可再生電源出力實(shí)際情況，測(cè)試時(shí)段為6:00—17:00共12 h，并考慮可再生能源出力在計(jì)算時(shí)段內(nèi)最大偏差為期望出力的±20%，可得到預(yù)測(cè)出力區(qū)間如圖5、圖6所示。

圖5 風(fēng)力發(fā)電機(jī)各時(shí)段出力預(yù)測(cè)Fig.5 Windturbineoutputpredictionineachperiod

圖6 光伏各時(shí)段出力預(yù)測(cè)Fig.6 PVoutputpredictionineachperiod

根據(jù)《配電網(wǎng)運(yùn)行規(guī)程》中的規(guī)定，10 kV配電網(wǎng)供電電壓允許的偏差范圍為額定電壓的±7%［19］。3臺(tái)DG的功率因數(shù)限制Pf均為0.97，變壓器分接頭的初始檔位為9，電容器組的初始投入組數(shù)為1。

在沒(méi)有引入本文所提方法時(shí)，僅靠傳統(tǒng)的調(diào)節(jié)設(shè)備進(jìn)行調(diào)控，得到調(diào)度控制預(yù)案的各項(xiàng)指標(biāo)分別為:變壓器分接頭調(diào)節(jié)次數(shù)為7次，電容器組投切次數(shù)為1次，系統(tǒng)調(diào)控時(shí)段內(nèi)的總網(wǎng)損為4.096 3 MW&h，電壓波動(dòng)指標(biāo)USSVF=1.008 kV，由于各時(shí)段負(fù)荷波動(dòng)波大，配電網(wǎng)購(gòu)電成本較高為14 975.63元。

5.1需求響應(yīng)控制效果

為了應(yīng)用本文所提模型，結(jié)合測(cè)試系統(tǒng)的實(shí)際情況定義用電需求水平D*=5.703 MW，并根據(jù)文獻(xiàn)［20］，設(shè)定彈性效益和購(gòu)電成本相關(guān)參數(shù)，如表2、表3所示。

表2 階梯電價(jià)相關(guān)參數(shù)Table2 ADetailedspecificationsofsteptariff

表3 購(gòu)電成本相關(guān)參數(shù)Table3 BDetailedspecificationsof electricitypurchasingcost

圖7為可再生能源的不確定性系數(shù) 為3，剛性需求負(fù)荷占總負(fù)荷的70%，即總用電負(fù)荷的波動(dòng)變化范圍在±30%之間時(shí)，運(yùn)用需求響應(yīng)技術(shù)后的用電負(fù)荷與傳統(tǒng)負(fù)荷的效果對(duì)比圖。如圖7可以清楚地看出，相較傳統(tǒng)負(fù)荷，運(yùn)用需求響應(yīng)技術(shù)后，各時(shí)段負(fù)荷分布更加均勻，達(dá)到了削峰填谷的效果，并且用戶可以享受低價(jià)電能，提高了經(jīng)濟(jì)性。

圖7 需求響應(yīng)控制效果Fig.7 Demandresponsecontroleffect

在確定各時(shí)段用戶負(fù)荷的用電量后，運(yùn)用兩層規(guī)劃技術(shù)，得到次日各時(shí)段系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度控制方案如表4所示。

表4 調(diào)度控制方案Table4 Schedulingcontrolscheme

由表4可以看出，變壓器分接頭檔位調(diào)節(jié)次數(shù)為2次，可投切電容器組的投切次數(shù)為1次，而DG的無(wú)功輸出積極參與到電壓調(diào)節(jié)中:在負(fù)荷較輕的時(shí)段，DG的無(wú)功輸出呈容性，從而保證節(jié)點(diǎn)電壓不會(huì)超過(guò)安全上限;相反，在負(fù)荷較重的時(shí)段，DG的無(wú)功輸出呈感性，起到抬升節(jié)點(diǎn)電壓的作用，從而保證節(jié)點(diǎn)電壓不會(huì)越過(guò)安全下限。

為了更全面地反應(yīng)需求響應(yīng)技術(shù)的實(shí)際控制效果，保持上述系統(tǒng)參數(shù)不變，僅改變彈性負(fù)荷所占比重時(shí)，得到的控制效果如表5所示。

表5 彈性需求控制效果Table5 Elasticdemandcontroleffect

由表5可以看出，當(dāng)彈性負(fù)荷所占比重升高時(shí)，評(píng)價(jià)配電網(wǎng)運(yùn)行的各項(xiàng)指標(biāo)均有顯著的提升。這是由于彈性需求所占的比重越大，總負(fù)荷的調(diào)節(jié)能力越好，負(fù)荷有效地調(diào)控，不僅可以有效地減緩配電網(wǎng)設(shè)備的調(diào)控壓力，并且受可再生能源出力波動(dòng)性的影響越小。

5.2可再生能源出力不確定性的影響

本節(jié)通過(guò)改變可再生能源出力的不確定集S(即改變不確定性系數(shù) )，從而反映魯棒性的影響。測(cè)試系統(tǒng)在2種模式下進(jìn)行仿真，一種是傳統(tǒng)負(fù)荷模式下，即僅考慮預(yù)測(cè)出力的不確定性，而不考慮負(fù)荷的需求響應(yīng)。另一種是需求響應(yīng)模式，即在考慮預(yù)測(cè)出力的不確定性基礎(chǔ)上，考慮需求響應(yīng)進(jìn)行配合(需求響應(yīng)所占比重為30%)。測(cè)試結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 不同魯棒性的控制效果Table6 Performanceofrobustcontrol

由表6可以看出，隨著 的增大，系統(tǒng)的魯棒性增強(qiáng)，然而配網(wǎng)調(diào)節(jié)設(shè)備的調(diào)節(jié)次數(shù)和總成本隨之提升，系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性變差，并且由于DG的波動(dòng)和設(shè)備的頻繁調(diào)節(jié)，USSVF提高，系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性變差。同時(shí)可以看出，相對(duì)于傳統(tǒng)負(fù)荷，運(yùn)用需求響應(yīng)技術(shù)顯著地改善了系統(tǒng)的各項(xiàng)性能。表6中結(jié)果再次驗(yàn)證了提高系統(tǒng)魯棒性雖然能夠有效地改善系統(tǒng)對(duì)不確定性出力影響的抗性，但是卻犧牲了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，增大了系統(tǒng)的調(diào)控難度。

6 結(jié)論

(1)通過(guò)合理的優(yōu)化調(diào)度，可以充分利用DG的功率調(diào)節(jié)能力與變壓器有載調(diào)壓、電容器組投切等配電網(wǎng)傳統(tǒng)調(diào)節(jié)設(shè)備相配合，優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行，減小DG波動(dòng)性給電網(wǎng)帶來(lái)的影響。

(2)將可再生能源的不確定性考慮到常規(guī)配電網(wǎng)調(diào)控模型中，使得求解結(jié)果具有魯棒性，增強(qiáng)了系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性。通過(guò)控制不確性系數(shù)β的大小來(lái)表征DG出力的不確定性，從而便于衡量系統(tǒng)魯棒性，算例結(jié)果表明，當(dāng)系統(tǒng)的魯棒性越好，運(yùn)行成本越高，在合理經(jīng)濟(jì)成本的下，引入魯棒優(yōu)化技術(shù)，可以有效地解決可再生能源出力不確定性的問(wèn)題。

(3)將需求響應(yīng)技術(shù)引入優(yōu)化模型中，使得用戶能夠主動(dòng)參與到配網(wǎng)調(diào)控中，獲得優(yōu)惠的電能，而且可以有效減少可再生能源出力與負(fù)荷用電波動(dòng)性帶來(lái)的影響，提高了主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。

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(編輯 張媛媛)

Optimal Scheduling of Active Distribution Network Based on Demand Respond Technology

JIN Wei1，LUO Chen2，XU Bin2，WANG Liufang2，LI Wei2

(1．State Grid Anhui Electric Power Company，Hefei230061，China; 2．State Grid Anhui Electric Power Research Institute，Hefei 230022，China)

With the increasing penetration of renewable power source into the distribution network，distribution network control has been a challenging issue due to the uncertainty and volatility nature of renewable power source．This paper proposes the robust optimization scheduling for active distribution network(ADN)through introducing demand response technology and the full use of elastic load adjustment ability of users affected by electricity prices，which can optimize the operation of distribution network on the basis of ensuring the safe and reliable operation of the system．The proposed method is divided into three stages．In the first stage，in order to transform the uncertain parameters into deterministic parameters，renewable energy output uncertainty is described by uncertain set and the extreme scenario method is adopted to cut down the set．In the second stage，the proposed method uses demand response technology and electricity price incentive to regulate the load，so as to realize the function of power peak load shifting．In the third stage，based on the bi-level planning model，the reactive power adjustment ability of renewable energy can cooperate with the traditional control methods of distribution network as a whole regulation，for the purpose of reducing the network loss and voltage fluctuation of ADN，and the regulation number of traditional equipment，as well as the optimization of distribution network operation．Finally，the effectiveness of the proposed method is validated based on the American PG＆E 69-bus system．

active distribution network(ADN);renewable sources;adjustable robust optimization;demand respond; bi-level planning model

TM 711

A

1000－7229(2017)03－0093－08

10.3969/j．issn.1000－7229.2017.03.013

2016-12-22

金煒(1970)，男，工商管理碩士，高級(jí)工程師，主要從事生產(chǎn)調(diào)度、電網(wǎng)規(guī)劃、科技信息管理相關(guān)工作;

駱晨(1990)，男，工學(xué)碩士，中級(jí)工程師，本文通信作者，主要從事主動(dòng)配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度、電壓控制等研究工作;

徐斌(1980)，男，工學(xué)碩士，高級(jí)工程師，主要從事生產(chǎn)調(diào)度、電網(wǎng)規(guī)劃、科技信息相關(guān)管理工作;

王劉芳(1970)，男，工學(xué)碩士，高級(jí)工程師，主要從事技術(shù)監(jiān)督、科技管理工作;

李偉(1974)，男，工學(xué)碩士，高級(jí)工程師，主要從事科技管理工作。

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFB0900400);安徽省電力公司科技項(xiàng)目(521205160021)

Project supported by the National Key Research and Development Program of China(2016YFB0900400)