計及負荷與DG隨機時序特性的配電終端選型優化

劉 劍，潘錦源，張詩建

（1.廣東電網廣州花都供電局，廣州 510800；2.廣州市奔流電力科技有限公司，廣州 510640）

0 引言

配電自動化在保證智能配網的安全可靠運行方面起到重要作用，配電自動化的布局需兼顧經濟性和可靠性兩方面的要求。合理地進行配電自動化選址，一方面可以有效提高運維效率、降低因饋線故障造成的用戶停電損失，另一方面也能使得投入產出比最大化。目前配電終端配置技術規程較為模糊，難以統籌具體工程實際的經濟性和可靠性。

同時，以往配電開關一、二次設備各自獨立，且接口難以匹配，配電終端配置改動存在困難。近年來，隨著信息物理融合系統在電網中的應用，一次開關和二次設備的融合（簡稱“一二次融合”）已成為配電開關的重要研究方向和發展趨勢。目前，相關融合研究已實現配電終端即插即用?；诖耍瑢ε潆娊K端進行二次規劃布局簡單可行。

近年來在涉及配電自動化規劃布局的研究中，李子韻等[1]在研究了配電網可靠性評估的基礎上，以投資費用、運行費用和故障停電損失費用三者之和最小作為優化目標，實現配網一次設備和配電終端的布局規劃，側重于建立優化目標函數；胡志豪等[2]考慮了通信鏈路失效影響，并對比“二遙”、“三遙”終端不同的通信組網方式，提出了一種計及通信可靠性影響的配電終端選址選型方法，側重于考慮通信可靠性和組網方式的影響?，F有研究存在著以下問題：

（1）對于實際配電網絡，配電網單位停電時間經濟損失與實際用戶組成類型及其比例緊密相關，而現有研究在考慮停電損失費用時，均通過固定的單位時間經濟損失來確定，誤差較大；

（2）對故障發生時刻的不確定性與負荷時序特性間的隨機耦合這一影響停電缺供電量及其經濟損失的關鍵要素未有關注；

（3）未考慮配電自動化終端與分布式電源、儲能裝置的協調優化配置。

針對上述要點，本文重點研究計及負荷與DG隨機時序特性的配電自動化選型優化方法。

1 DG與儲能隨機時序特性建模

1.1 DG與儲能功率概率模型

間歇式分布式電源出力具有隨機性，需分別建立風機和光伏輸出功率的概率模型。

（1）光伏出力概率模型

光伏出力與光照強度相關。光照強度服從Beta分布，如下式所示：

式中：α、β為形狀參數，α=2.0、β=0.8；it為t時刻實際的光照強度；Itm為t時刻可能達到的最大光照強度。

光伏出力模型如下：

式中：η為能量轉換效率；Sall為光伏電站內光伏板的總面積。

（2）風電出力概率模型

風電機組出力與風速密切相關，風速雖然具有隨機性和波動性，但也遵循一定的分布規律[3]。相關研究表明，風速v服從雙參數威布爾分布，其概率密度函數為：

式中：k為形狀參數；l為尺度參數。

則風電出力模型如下式所示：

（3）燃氣輪機出力概率模型

微型燃氣輪機組在用電高峰時段16：00-20：00 以及孤島運行時投運，平衡電力供需，采用如下式所示的出力模型。

（4）儲能系統概率模型

儲能系統的容量為1 MW·h，最大出力為0.5 MW。

1.2 微網負荷轉供概率及其影響

以分布式電源為核心的并網型微電網可包含并網和孤島兩種運行狀態，當配電網發生故障或出現電能質量問題時，微電網能迅速切換進入孤島運行，保證微網負荷的正常工作。微電網常囊括以風力發電和光伏發電為代表的可再生能源發電系統，其較強的波動性與間歇性與負荷時序特性的隨機耦合使得孤島模式下微電網內部電源實時充足出力難以得到保證。為確保微電網運行順利切換成孤島模式，則需要采取一定的供電恢復策略，使得盡可能多的負荷不受事故影響。

為此，定義在一定供電恢復策略和轉供電源（包括DG和備用電源）容量約束條件下，負荷l獲得轉供電源功率支持的概率為負荷轉供概率，即：

式中：Ωs為微網轉供電源的集合；Pj為轉供電源j 的出力；k為充裕度，取1.1；Ωl為轉供電源恢復到負荷l 所在區域路徑上所含負荷的集合；Pk為負荷k 的時段功率；Λ為供電恢復策略。

從定義可看出，負荷轉供概率的影響因素包括分布式電源出力隨機性、負荷功率時序特性以及供電恢復策略，其中供電恢復策略則決定了供電恢復的范圍與順序。

孤島劃分作為含DG 配電網故障恢復策略的重要組成部分，應該在事故預備方案中安排。故障發生時按照既定方案進行孤島劃分，這有助于保證緊急情況下調度和故障后恢復供電的有序進行。為便于工程應用，針對每次DG出力和負荷功率的抽樣，本文采用啟發式孤島劃分方法。當抽樣的數量足夠大時，系統狀態的抽樣頻率可作為其概率的無偏估計，則負荷轉供概率可表示成：

式中：Nli為區塊i故障時區塊l獲得供電的次數；N為抽樣數。

1.3 區塊定義

配電自動化的布局在一定程度上會影響到配電網故障切除與隔離、負荷轉供以及供電恢復等行為。因此，本文以開關裝置為分界點，將配電網分為若干區塊，以塊為單位進行分析，節省故障枚舉時間[4]。配電網分區后，各區塊可采用多元件串聯公式計算該區塊的等效可靠性參數。

假設一區塊中包含nb個元素，第i個元件的故障率和修復時間分別為fi、ri，則該區塊的等效故障率fb和等效平均修復時間rb分別為：

根據故障區塊的位置，分析該區塊故障對供電間斷的影響，可將區塊分為5類。其中，A類為供電不受該區塊故障影響的區塊，不停電；B類為隔離故障后可恢復供電的區塊，停電時間為故障隔離時間Δ Tis；C類為通過轉供可恢復供電的區塊，停電時間為轉供操作時間Δ Ttr；D類為不可轉供恢復供電的區塊，停電時間為故障修復時間Δ Tre；E 類為微電網負荷，停電時間與其運行模式相關。

具體地，對于Δ Tis和Δ Ttr，設置規則如下：以圖1 所示為例，g為故障點，a、b為鄰近故障點g且裝設有配電終端的分段開關。則Δ Tis、ag段Δ Tis為人工故障查找與隔離時間，a點之前饋線段視各段開關所裝終端類型Δ Tis可分為人工故障隔離時間或遙控故障隔離時間；gb 段Δ Ttr為人工故障隔離與轉供操作時間，b點之后饋線段視各段開關所裝終端類型Δ Tis可分為人工轉供操作時間或遙控轉供操作時間。

圖1 配電線路

圖2 不同用戶典型日負荷曲線

2 考慮各類負荷時序特性的停電損失建模

不同配電網接入的用戶類型千差萬別，工商業用戶、一般住宅用戶與農業用戶在用電習慣、單位用電量、單位電量經濟產值乃至用電體驗上都存在著不可忽略的差異。若單以統一的單位停電時間損失費用來衡量配電網各種停電事故的經濟損失會產生較大的誤差。

由于同一類用戶如工業用戶在用電習慣、體驗等方面上會表現出一定的相似性，在衡量停電經濟損失時，本文考慮以下5種用戶類型的差異：小工業用戶、商業用戶、一般住宅用戶與農業用戶。各用戶類型典型日負荷曲線（標幺值）如圖2所示。

可以看出，各類用戶在不同時段對電力的需求差異，即負荷時序特性差異較大，且由于故障發生的具體時間具有較大的隨機性，兩者的隨機耦合使得故障損失不確定性更甚。因此，為定量分析故障損失，可通過計算各類用戶的單位時間加權期望需求電量與停電時長來計算期望缺供電量值Elack。其中，可由下式得出：

結合表1所示的各類用戶停電損失費用單價典型取值[5-6]，用戶側負荷點j停電經濟損失Lcut,j可表示為：

式中：Ci為單位停電時間內i類用戶單位缺供電量的等價損失費用；Ij為負荷點j的用戶類型組成集合；ΔTcut,j為負荷點j的年停電總時長。

表1 各類用戶停電損失費用單價

對于ΔTcut,j，其他文獻多是基于可靠性評估所得。實際上也是通過給定的元件故障率進行可靠性評估。因此，本文直接采用故障率計算ΔTcut,j：

式中：Fj∈為負荷點j所屬區塊的等效故障率；Fj?為負荷點j不屬區塊的等效故障率；ΔT*為對應停電時間（故障隔離時間ΔTis或轉供操作時間ΔTtr）。

3 配電自動化布局綜合優化

3.1 故障停電時間算法

當配網某處發生故障引起所在饋線變電站出線側保護跳閘后，判斷故障點主最小路和轉供最小路上距離該點最近裝有終端的開關設備位置，配網元件操作參數[7]如表2所示。由表中的數據可得，裝設“二遙”終端所管轄區域的故障修復時間為Δt1，“三遙”終端所管轄區域的故障修復時間為Δt2。未配置配電自動化終端時，故障查找與人工隔離故障時間之和為3 h[8]，安裝“二遙”終端后，人工隔離故障時間為1 h，安裝“三遙”終端后，自動隔離故障和恢復供電時間為0.05 h[9]。

表2 配網元件操作參數

每年系統停電損失轉化成本為Lcut：

式中：NL為系統內負荷節點數量；Lcut,j為負荷節點j 的經濟損失轉化成本，由第2章計算而得。

3.2 配電終端配置投資成本

在實際中，“二遙”和“三遙”配電終端應用最為廣泛[8]，故本文主要考慮這兩種終端的選型配置。配電終端配置成本主要包括終端設備成本和附加建設成本。假設系統內含有n個節點，其中裝設“二遙”終端m 臺，則“三遙”終端數量為（n-m）臺。

（1）終端配置成本Cin

式中：s為設備經濟使用年限；i為貼現率；Ceq為終端設備成本，由式（14）確定；Cop為附加建設成本，由式（15）確定。

式中：Ceq2為單臺“二遙”終端配置成本，設為1.05 萬元；Ceq3為單臺“三遙”終端配置成本，設為5萬元。

式中：l為通信光纖鋪設總長度，以開關位置距變電站出線端距離近似代替；Cop0為單位長度光纖建設成本，設為2萬元。

（2）年運行維護成本Con

式中：α 為運行維護費用占投資的比例。

3.3 優化目標

以綜合成本最小為優化目標，即：

4 算例分析

本文采用如圖3所示的改進RBTS-BUS6系統中的F4主饋線以及RBTS-BUS2系統驗證本文方法。

對于已知架構的配電網，本文采用如圖2 所示的改進RBTS-BUS6系統中的F4主饋線來驗證本文方法的效果。

改進系統的具體描述如下：

（1）在饋線17 處接入DG 和儲能，其中WT 為風電機組，PV為光伏電站機組，ST為儲能系統，GT為微型燃氣輪機組；

（2） 饋線17 末端為微電網與配電網的公共連接點（PCC），將負荷LP11至LP13、LP19至LP23及DG、儲能組成微電網，如圖中虛線框內所示；

（3）在饋線18、23、21 首端接入智能開關S1、S2 及S3，且假定開關能夠有效開斷負荷電流；

（4）饋線1、9、14首端裝有分段開關；

（5）各分支線首端均裝有能可靠動作的斷路器或熔斷器等保護，故障時不影響主饋線正常運作。

各元件及負荷參數參考文獻[10]。當微電網孤島運行時，微電網內部負荷由風電機組、光伏機組、微型燃氣輪機組和儲能聯合供電。其中，風電機組的最大出力為1.5 MW，切入、額定及切除風速分別為9 km/h、38 km/h、80 km/h，同時設風速服從雙參數威布爾（Weibull)分布，其形狀參數k為2，尺度參數c=8.03，平均風速為14.6 km/h，風速標準差為9.75；光伏機組最大出力為1 MW，同時設光照強度服從貝塔（Beta)分布，其形狀參數分別為α=2.0、β=0.8；微型燃氣輪機組作為孤島運行時的穩定出力，其最大出力為0.6 MW；儲能系統的容量為1 MW·h，最大出力為0.5 MW。

圖3 改進RBTS-BUS6系統中的F4主饋線

規劃結果如表3所示。

表3 改進RBTS-BUS6系統F4饋線終端規劃結果

5 結束語

本文提出一種計及負荷與DG 隨機時序特性的配電終端選型優化方法，對DG 出力以及各類負荷停電損失進行建模，相比于現有方法，考慮了負荷類型差異及其隨機時序特性，優化結果更加合理。算例驗證了本文方法的可行性。下一步工作可進一步考慮配電終端選址問題，深化配電終端規劃方法。