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計及電能質(zhì)量的分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化研究

2021-10-28 12:52:40王亞男陳虹
電氣自動化 2021年5期
關(guān)鍵詞:電能配電網(wǎng)優(yōu)化

王亞男, 陳虹

(1.陜西能源職業(yè)技術(shù)學院,陜西 咸陽 712000;2.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司 常州供電分公司,江蘇 常州 213000)

0 引 言

隨著人們對環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展的日益重視,分布式電源因具有環(huán)保高效等優(yōu)點而獲得快速發(fā)展。分布式電源并入配電網(wǎng)的情況越來越多[1],但分布式電源功率的不確定性和波動性會給配電網(wǎng)的運行造成很大的影響。若不對分布式電源進行合理的優(yōu)化配置,分布式電源并網(wǎng)會給配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定性帶來很大的負面影響。而隨著經(jīng)濟的發(fā)展和高科技設(shè)備的廣泛應(yīng)用,電力用戶對配電網(wǎng)運行的電能質(zhì)量要求越來越高[2]。因此需對分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化進行深入研究,以便更好地提高配電網(wǎng)運行的經(jīng)濟性和電能質(zhì)量水平。

國內(nèi)外針對分布式電源并網(wǎng)的影響及其優(yōu)化已經(jīng)做了一定的研究工作。文獻[3]研究表明分布式電源并網(wǎng)可在一定程度上降低配電網(wǎng)的損耗,且降低程度與并網(wǎng)位置有關(guān)。文獻[4]研究發(fā)現(xiàn)分布式電源并網(wǎng)對配電網(wǎng)的電壓有一定的抬升作用,但并網(wǎng)容量超過一定程度時則會使電壓出現(xiàn)超越上限的問題。文獻[5]發(fā)現(xiàn)分布式電源的合理配置可降低配電網(wǎng)的節(jié)點電壓諧波畸變率。文獻[6]將遺傳算法應(yīng)用于配電網(wǎng)分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化模型求解,但只考慮了配電網(wǎng)的經(jīng)濟性。文獻[7]在分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化模型求解時采用粒子群算法,但也未考慮配電網(wǎng)電能質(zhì)量的影響。目前,分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化研究一般均未將電能質(zhì)量作為優(yōu)化目標,且采用的智能求解算法存在著尋優(yōu)效果不理想的問題。

本文建立了綜合考慮配電網(wǎng)經(jīng)濟性和電能質(zhì)量的分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化模型,模型的求解則提出了改進的遺傳粒子群算法。

1 分布式電源并網(wǎng)對配電網(wǎng)的影響

1.1 分布式電源輸出功率特性分析

分布式電源主要包括分布式光伏和分布式風電兩種。分布式光伏的輸出功率Ps與太陽光照射強度s之間的關(guān)系用函數(shù)表示為:

(1)

式中:Psn、sn分別為分布式光伏的輸出功率額定值和額定光照強度。

根據(jù)研究表明,太陽光照強度s在一定時間段內(nèi)是一個近似服從Beta分布的隨機變量[8],其概率密度函數(shù)f(s)表達式為:

(2)

式中:Г為伽馬函數(shù);α,β分別為Beta分布的形狀參數(shù)和尺寸參數(shù);smax為光照強度的最大值;t為時間。

分布式風電的輸出功率Pw與風速v的關(guān)系用函數(shù)表示為:

(3)

k1=Pe/(vr-vci)

(4)

k2=-k1vci

(5)

式中:vr、vci、vco分別為額定風速、切入風速和切出風速;Pe為分布式風電的輸出功率的額定值。

根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析表明,某地區(qū)的風速v服從Weibull分布[9],其概率密度函數(shù)f(v)表達式為:

(6)

式中:k、c分別為Weibull分布參數(shù)的形狀和尺寸系數(shù)。

1.2 影響理論分析

分布式電源并網(wǎng)后會影響配電網(wǎng)的潮流分布,進而影響配電網(wǎng)的電壓分布及電壓偏差。圖1為配電簡化結(jié)構(gòu)圖。圖中:配電網(wǎng)始端電壓為U0;假設(shè)U0恒定不變,配電網(wǎng)基準電壓為UB;配電網(wǎng)節(jié)點總數(shù)為N;節(jié)點X的負荷為PX+jQX,饋線m的線路長度為lm;等值阻抗Rm+jXm=lm(r+jx);r、x分別為單位長度的線路電阻和電抗。

圖1 配電網(wǎng)簡化結(jié)構(gòu)圖

無分布式電源并網(wǎng)時,配電網(wǎng)節(jié)點K的電壓UK、電壓偏差△UK%、網(wǎng)損Pl分別為

(7)

(8)

(9)

當配電網(wǎng)有分布式電源并網(wǎng)時,假設(shè)節(jié)點X并網(wǎng)的分布式電源輸出功率為PDGk+jQDGk,此時配電網(wǎng)節(jié)點K的電壓UK、電壓偏差△UK%、網(wǎng)損Pl分別為:

(10)

(11)

(12)

(13)

分布式電源本身的諧波主要受其控制系統(tǒng)的影響,分布式電源產(chǎn)生的正序和負序諧波會與配電網(wǎng)系統(tǒng)本身的諧波發(fā)生相互耦合的影響。

2 分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化模型

2.1 并網(wǎng)優(yōu)化數(shù)學模型

分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化是指在滿足一定的約束條件下,通過對并網(wǎng)位置和并網(wǎng)容量的調(diào)節(jié)來達到相關(guān)目標[11]。本文對并網(wǎng)后配電網(wǎng)經(jīng)濟性和電能質(zhì)量做綜合評估,經(jīng)濟性評估指標選取網(wǎng)絡(luò)損耗,電能質(zhì)量評估指標選取節(jié)點電壓偏差和電壓總諧波畸變率。并網(wǎng)優(yōu)化的目標函數(shù)為:

(14)

(15)

(16)

(17)

式中:c1、c2和λ1、λ2為權(quán)重系數(shù),滿足c1+c2=1,λ1+λ2=1;Ploss、Ploss,B為網(wǎng)絡(luò)損耗及其標準值;△UK%、△UB%為節(jié)點電壓偏差及其標準值;THDu,K、THDu,B為節(jié)點電壓總諧波畸變率及其標準值;N為節(jié)點總數(shù);Ui、Uj為節(jié)點i、j的電壓;Gij為互電導(dǎo);δi、δj為電壓相位角;UK、UB為節(jié)點實際電壓和額定電壓;Urms,K、U1rms為節(jié)點諧波電壓及基波電壓的有效值。

分布式優(yōu)化并網(wǎng)優(yōu)化需滿足一定的約束條件:

(18)

式中:Pi、Qi為節(jié)點i的有功和無功負荷;PDGi、QDGi、PDGimin、PDGimax、QDGimin、QDGimax為節(jié)點i并網(wǎng)的分布式電源有功出力和無功出力及其對應(yīng)的最小出力、最大出力;Gij為互電導(dǎo);Bij、θij為節(jié)點i和節(jié)點j之間電納和相角差;Ui、Uj為節(jié)點i、j的電壓;Umin、Umax為節(jié)點電壓的最小值和最大值;Pmax為并網(wǎng)的分布式電源總?cè)萘孔畲笾怠?/p>

2.2 并網(wǎng)優(yōu)化模型求解方法

粒子群算法是一種通過隨機初始化一群粒子來獲得最優(yōu)解的群體智能算法,傳統(tǒng)粒子群算法存在著收斂速度較慢的問題[12]。本文將混沌序列思想應(yīng)用于粒子群的的初始化,粒子群位置xk+1為:

(19)

當滿足xk=xk-m(m=1,2,3,4)或xk=0, 0.25, 0.5, 0.75時,位置xk+1的更新公式為:

xk+1=T(xk)+0.1·rand(0,1)

(20)

式中:k為迭代次數(shù);rand(0,1)為隨機數(shù)。

(21)

粒子群算法局部搜索能力較強,但其在全局性方面存在不足,而遺傳算法則剛好相反:局部搜索能力較弱,但全局性較強,遺傳算法和粒子群算法具有很好的互補性。本文將兩種算法進行有效融合:首先使用粒子群算法進行局部尋優(yōu)以獲得局部最優(yōu)解,并將其傳遞給遺傳算法,然后利用遺傳算法進行全局尋優(yōu),圖2為本文遺傳粒子群融合算法的基本流程。

圖2 遺傳粒子群算法基本流程

3 分布式電源并網(wǎng)實例分析

3.1 分布式電源并網(wǎng)仿真模型

本文選取IEEE 33節(jié)點配電網(wǎng)為分布式電源并網(wǎng)的系統(tǒng),系統(tǒng)參數(shù)詳見文獻[13]。圖3為其結(jié)構(gòu)圖,利用PSCAD/EMTDC軟件建立相應(yīng)的仿真模型。某地區(qū)典型日下的分布式電源輸出功率曲線如圖4所示。

圖3 IEEE-33配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖

圖4 分布式電源輸出功率曲線圖

3.2 并網(wǎng)優(yōu)化結(jié)果分析

根據(jù)本文建立分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化數(shù)學模型,并分別與遺傳算法、粒子群算法和退火蟻群法進行對比,優(yōu)化后獲得的網(wǎng)絡(luò)損耗和電能質(zhì)量如表1所示。圖5為3個分布式電源并網(wǎng)時的優(yōu)化收斂過程。圖6為優(yōu)化后的各節(jié)點電壓諧波畸變率情況。

表1 分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化結(jié)果

圖5 并網(wǎng)優(yōu)化收斂曲線圖

圖6 配電網(wǎng)節(jié)點電壓諧波畸變率

根據(jù)表1的結(jié)果可知,對分布式電源優(yōu)化并網(wǎng)后可有效降低配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)損耗、節(jié)點電壓偏差和電壓諧波畸變率,且隨著分布式電源數(shù)量的增加,配電網(wǎng)經(jīng)濟性和電能質(zhì)量指標變得更加優(yōu)良。由圖5可知,對于3個分布式電源并網(wǎng)時,當其未進行并網(wǎng)優(yōu)化時,其網(wǎng)絡(luò)損耗(約103 kW)要比無分布式電源并網(wǎng)時(192.36 kW)降低46 %左右,而優(yōu)化后的配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)損耗(約73 kW)要比優(yōu)化前進一步降低25 %左右。由圖6可知,分布式電源并網(wǎng)前的電壓諧波畸變率最大值達16 %,而優(yōu)化并網(wǎng)后的電壓諧波畸變率出現(xiàn)明顯的降低。對分布式電源進行并網(wǎng)優(yōu)化能有效地提高配電網(wǎng)的經(jīng)濟性和電能質(zhì)量,而本文提出的改進遺傳粒子群算法在模型的求解中具有很好的優(yōu)越性,尋優(yōu)后獲得的網(wǎng)絡(luò)損耗、節(jié)點電壓偏差和電壓諧波畸變率在四種算法中均是最低的,且本文算法收斂特性優(yōu)良,收斂時間(532.8 s)也是最短的。

4 結(jié)束語

本文建立了綜合考慮配電網(wǎng)經(jīng)濟性和電能質(zhì)量的分布式電源并網(wǎng)優(yōu)化數(shù)學模型,通過仿真實例對不同并網(wǎng)數(shù)量的分布式電源進行并網(wǎng)優(yōu)化分析。結(jié)果表明,分布式電源并網(wǎng)對配電網(wǎng)有較大的影響,分布式電源優(yōu)化并網(wǎng)后可有效降低網(wǎng)絡(luò)損耗、節(jié)點電壓偏差和諧波畸變率,且分布式電源數(shù)量越多,優(yōu)化并網(wǎng)后的經(jīng)濟性和電能質(zhì)量指標越優(yōu)良。而本文提出的改進遺傳粒子群算法在模型的求解中具有很好的優(yōu)越性,尋優(yōu)后獲得的經(jīng)濟性和電能質(zhì)量指標是最好的,且本文算法具有優(yōu)良的收斂特性。本文研究成果可為分布式電源的并網(wǎng)及配電網(wǎng)經(jīng)濟性和電能質(zhì)量的提高提供有效參考和技術(shù)指導(dǎo)。

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