促進高滲透率新能源消納的DPFC優化配置策略

王海濤，周汝勇，房德智，段接迎，劉周峰，周霞，馬道廣

（1.國網黑龍江省電力有限公司，哈爾濱 150090；2.國電南瑞科技股份有限公司，南京 211106；3.南京郵電大學先進技術研究院，南京 210023）

0 引言

近年來，面對全球氣候變暖所造成的環境危機問題，積極構建以風能、太陽能為核心的新能源體系是應對全球氣候危機的有效措施［1］。2021年3月15日，習近平總書記在中央財經委員會第九次會議上部署未來能源領域重點工作，指出要“構建以新能源為主體的新型電力系統”，以促進“碳達峰、碳中和”（以下簡稱：雙碳）的重要戰略目標［2-3］。隨著新能源裝機比例的增加，新能源在電力系統的應用也逐漸成熟。但由于新能源具有間歇性和波動性的特點，相比于常規機組其發電出力穩定性差，容易造成輸送線路阻塞、潮流分布不均等問題，限制了新能源實際接入電網時的消納率［4-5］。

針對上述問題，國內外學者提出了多種解決方案，主要有增加輸電線路容量［6-7］、調整發電計劃［8-9］和使用電力電子化裝置對阻塞線路進行潮流調控等措施［10-12］。輸電線路動態增容技術根據實時潮流分布增加輸電線路容量，可有效緩解現有輸電線路的阻塞問題，但實施受到氣象以及技術等方面的限制；調整發電計劃以研究新能源的高精度預測方法為突破，減少新能源預測誤差。上述研究均對新能源消納起積極作用，但在高比例新能源場景下傳統解決方案較為保守不能徹底解決線路阻塞問題。伴隨著電力電子技術的不斷發展，新型潮流控制器在解決輸電線路阻塞方面取得了良好效果［13-15］。利用新型潮流控制器的控制能力調節新能源發電線路潮流阻塞問題已成為當前解決此類問題的有效途徑［16-17］，文獻［18］提出通過最優配置潮流控制裝置來降低棄風率，提高風電并網功率。統一潮流控制器（unified power flow controller，UPFC）作為新型潮流控制裝置的一員，文獻［19］提出了基于UPFC潮流調節功能的優先級控制策略，該策略所制定的UPFC優先級控制在電網正常運行模式下優先保證風電的消納；在電網異常（故障或因工況變化）導致線路潮流重載的情況下，優先保證輸電線路不超過其功率閾值。

上述潮流控制裝置的優化配置策略盡管可以發揮其在降低線路阻塞、控制線路潮流方面的優越性，但集中式的潮流控制裝置成本較高、潮流調節不靈活、可靠性相對較低。針對以上不足，文獻［20］提出使用分布式潮流控制器（distributed power flow controller，DPFC）來適應輸電線路對潮流控制的需求，同時制定優化配置策略的方式控制阻塞線路潮流。DPFC的設計原理是基于UPFC的結構消去相間耦合電容后各變流器裝置直接與高壓輸電線路相連，這樣的設計方式不僅利于實際電網安裝，而且能降低裝置的制造成本，有利于DPFC裝置的大規模應用［21-22］。DPFC裝置成本低、布點靈活且維護方便的特點，提升了其在潮流控制方面的應用和運行方面的經濟性，因此分布式潮流控制器是未來電力電子裝置調節潮流的發展趨勢［23-24］。相關研究針對DPFC優化配置控制潮流方面進行了初步的探索，比如有學者提出了人工藻類算法在最優配置DPFC中的應用，在保證DPFC調節線路潮流特性的前提下，使系統潮流分布更加均勻，提高線路的穩定性和傳輸容量［25］。但是目前關于DPFC的配置及控制策略僅考慮新能源正常發電這一單一場景，不適用于當前新能源大發情況以及電網線路分布密集等復雜場景，同時沒有考慮到高滲透率新能源并網造成的潮流分布不均、新能源棄風和棄光率過高等問題。

針對以上問題，本文提出了促進高滲透率新能源消納的DPFC優化配置策略，解決了當前DPFC配置策略所存在的不足之處，在提升DPFC裝置實際應用場景多樣性的同時降低了DPFC大規模應用的成本。首先，構建了DPFC的優化配置模型，對接入系統的DPFC安裝地點和數量進行了優化配置；其次，構建了兩種DPFC的運行控制模型，分別提出了在正常和新能源大發情況下DPFC的運行控制策略；在正常情況下DPFC通過調整新能源發電的出力來實現降低運行成本，在新能源大發情況下則根據DPFC控制潮流的特性轉移重載線路的潮流，提高新能源的消納率。最后，通過IEEE 24節點算例對DPFC優化配置策略的可行性和有效性進行了驗證。

1 含DPFC的多場景協調調度框架

本文提出了促進高滲透率新能源消納的DPFC多場景協調調度策略，建立了系統運行成本最低以及新能源消納量最大的多場景優化目標函數，構建了不同場景下的DPFC優化配置模型、運行控制模型；并基于含DPFC的運行控制模型，分析電網線路的阻塞率、負載率、發電機出力變化和加入DPFC前后運行成本的變化，探究了引入DPFC后對高滲透率新能源消納能力的實際影響效果。

圖1為新能源接入電力系統的含DPFC多場景協調調度框架。

圖1 DPFC多場景協調調度框架Fig.1 Framework of DPFC multi-scenario coordinated scheduling

DPFC的加入會調整發電機的出力，增加發電成本較低的發電機出力，并且在極端天氣下降低了關鍵線路的阻塞率，此時利用DPFC對阻塞線路控制使部分潮流從臨近支路流出，從而減少高滲透率新能源消納困難所引起的線路阻塞，提高系統的新能源消納能力。

2 DPFC優化配置策略

2.1 DPFC基本原理

DPFC的設計原理是將UPFC的相間耦合電容消去后各變流器裝置串聯直接與高壓輸電線路相連，在輸電線路上注入相角與幅度可控的電壓?？刂茊卧淖饔檬抢貌⒙撟兞髌鲗⒏邏狠旊娋€路與大地相連，提供串聯變流器運行所需的有功功率、補償電網無功功率。并且DPFC可以通過控制輸電線路潮流傳輸3次諧波實現串、并聯側裝置的有功功率交換和無功功率補償。DPFC的結構原理示意圖如圖2所示。

圖2 DPFC結構原理圖Fig.2 Schematic diagram of DPFC structure

在串聯電抗運行模式下不啟動逆變器模塊，單相變壓器進行側邊開路，DPFC將固定的電抗注入到阻塞線路中，從而實現潮流的單向階梯式調節；DPFC以無功注入模式運行時，通過逆變器模塊向阻塞線路注入幅值、相角均可控的電壓，從而實現潮流的連續雙向式調節；如果沒有潮流控制任務，則通過開關K閉合DPFC支路。其注入電壓可以表示為：

式中：為DPFC的注入電壓；I?為注入電壓線路的單位相量。

2.2 DPFC規劃配置模型

2.2.1 目標函數

本文構建的DPFC規劃配置模型是在供電平衡約束、線路潮流約束以及機組出力約束、系統備用約束、安全約束、DPFC物理及運行約束等多個約束條件皆滿足的情況下，通過優化配置DPFC的容量和安裝地點，以單個規劃周期內最小化系統線路阻塞為目標函數，基于場景集（依據歷史運行數據及經驗挑選出的經典場景）的DPFC優化配置目標函數為：

式中：PL i，t，s為t時刻下第i條線路在場景s下傳輸的有功功率；P i，rate為第i條線路的有功功率極限；Πs為典型場景出現的概率；NScenes、T、L分別為總場景數量、單個規劃周期和輸電線路總數。

2.2.2 約束條件

1）供電平衡

式中：為場景S中t時刻線路k的傳輸功率；δ+(n)和δ-(n)分別為n節點線路的末端與首端；為場景S中t時刻水電機組h i的出力；為場景S中t時刻風電機組wi的出力；為場景S中t時刻光伏機組pv i的出力；為場景S中n節點在t時刻的負荷值；h(n)、w(n)、pv(n)分別為水電、風電和光伏機組的集合。

2）線路潮流約束

式中：和分別為t時刻場景S中m和n節點的相角；為DPFC在t時刻場景S中線路k上的注入電壓；B k為線路k的電納。

3）機組出力約束

式中：為t時刻場景S中風電機組w的預測功率；為t時刻場景S中光伏機組pv的預測功率；與分別為水電機組h的功率上下限；

4）系統備用約束

式中：為t時刻場景S中系統運行所需的備用；為t時刻場景S中水電機組h的備用功率；為水電機組h的爬坡速率；η為水電機組爬坡速率與短時備用之間的比例系數。

5）安全約束

式中：為t時刻S場景下線路k傳輸的傳輸能力；L klim為線路k的傳輸極限；為t時刻S場景下n節點的相角。

6）DPFC物理及運行約束

式中：N k為DPFC在線路k上的安裝數量；u k=1和u k=0分別表示線路k上是否安裝DPFC；NL為線路總數量；和分別為DPFC在線路k上安裝數量的上、下限；N T為單個規劃周期內線路安裝DPFC總數量。和分別為線路k上單個DPFC注入電壓的上、下限，其表達式分別為：

式中：SDPFC為DPFC容量；為線路k的電流上下限。將某地區新能源數據帶入DPFC配置模型可確定決策變量N k的數值，確定DPFC在各條線路具體安裝數量及安裝位置。

2.3 DPFC運行控制策略

在DPFC優化配置完成的基礎上，考慮到低碳節能和降本增效的要求，將DPFC運行場景分為兩類：正常情景（新能源發電量能夠全部消納）和新能源大發情景（新能源發電量遠大于輸送通道容量），對兩種不同的場景分別提出運行控制策略。正常情景下以最小化電力系統的運行成本為目標提出運行控制策略；新能源大發情景下以最小化電力系統的新能源丟棄為目標進行控制。

2.3.1 正常情況下DPFC運行控制

新能源接入電力系統后，正常情況下是可以被消納的，但由于其間歇性、不確定性等特性，會導致某些關鍵線路負載率較高，發電成本高的發電機出力較多。在這種情況下，含DPFC的運行控制策略中目標函數為系統運行成本最低，系統運行成本由水電機組發電機成本、新能源棄風和棄光成本兩部分組成。

1）目標函數

式中：C i，t、C j，t、C k，t分別為t時刻第i臺水電機組的發電成本、第j個風電場的棄風成本和第k個光伏電站的棄光成本；為t時刻場景S下水電機組i的出力；為t時刻場景S下風電場j丟棄的功率；為t時刻場景S下第k個光伏電站丟棄的功率；T為單個優化周期。

2）約束條件

其中，有功等式約束、發電機約束、線路約束同優化配置模型，DPFC的配置地點與數量也由上述模型得到。不同點在于，有功等式約束需考慮棄風、棄光，具體為：

式中：P i，t，s為t時刻場景S下水電機組的出力；P l，t，s為線路l在t時刻場景S下中傳輸的有功功率；P j，t，s為t時刻場景S下第j個風電場的并網功率；P k，t，s為t時刻場景S下第k個光伏電站的并網功率；P n，t，s為t時刻場景S下n節點的負荷；為配置了DPFC的線路；為未配置DPFC的線路；ND為負荷的數量；為t時刻s場景下第j個風電場的棄風功率；為s場景下t時刻第k個光伏電站的棄風量。除此之外，還需滿足新能源棄風和棄光約束，具體如式（21）—（22）所示。

2.3.2 新能源大發場景下DPFC運行控制

當電力系統遭遇新能源大發情況下，某些線路會出現線路阻塞，影響新能源消納，此時DPFC的接入會轉移重載線路潮流，減少因線路阻塞所造成的新能源棄風、棄光情況。在新能源大發情況下DPFC優化配置以最小化新能源丟棄為目標函數。

1）目標函數

2）約束條件

有功等式約束、發電機約束、線路約束同優化配置模型，DPFC的配置地點與數量也由模型得到。不同的是，有功等式約束需考慮新能源棄風、棄光的有功功率，具體為：

式中：P i，s為發電機i在新能源大發t時刻的出力；P l，t為線路l在新能源大發下t時刻傳輸的有功功率；為第j個風電場在新能源大發t時刻的并網功率；P k，t為第k個光伏電站在新能源大發t時刻的并網功率；P n，t為n節點在新能源大發t時刻的負荷；為第j個風電機組在新能源大發t時刻的棄風量；為第k個光伏發電機組在新能源大發t時刻的棄光量；為第i個水電機組在新能源大發t時刻的棄水量。另外，還需滿足以下新能源棄風、棄光約束。

3 算例分析

本文通過IEEE 24節點算例對促進高滲透率新能源消納的DPFC優化配置策略研究進行仿真驗證和分析，此節點系統共使用300套DPFC，表1為在不同電壓等級線路下DPFC對應的注入電壓。

表1 不同電壓等級線路下DPFC對應的注入電壓Tab.1 Injection voltage corresponding to DPFC under different voltage levels

將風電、光伏接入19號節點和20號節點，其他節點全部為水電機組，改進后的節點系統如圖3所示。目前DPFC設計的容量為70 kVA，考慮當前桿塔的分布情況及安裝位置的限制，假設每1.5 km線路最多可裝設1套DPFC。

圖3 DPFC安裝位置及線路負載情況Fig.3 Installation position and line load of DPFC

3.1 DPFC優化配置策略

為驗證DPFC在促進新能源消納方面的有效性，在本文所提DPFC優化配置策略的基礎上，考慮在實際電網中安裝成本與地點的原因，選用4種典型場景（依據天氣以及歷史經驗選取出現頻率最高的場景）分別來模擬電網的實際運行環境，假設4種典型場景出現的概率相同。表2為考慮各場景電力系統運行成本的含DPFC最優配置信息。表3為各場景下新能源并網功率。

表2 DPFC配置信息Tab.2 DPFC configuration information

表3 各場景下新能源并網功率Tab.3 Grid connected power of new energy under each scenario MW

通過對新能源輸電線路進行分析可知：15-18線路全天平均負載率過高達86.46%；而18-20線路全天平均負載率僅有65.65%，將DPFC安裝在新能源外送通道中，靈活控制線路潮流，解決傳輸通道不足的問題、降低關鍵線路重載率。仿真算例結果驗證配置策略的正確性和模型的有效性，為實際情況的優化配置提供依據。針對解決線路阻塞問題并且降低安裝成本，本文將圍繞一些重載線路進行DPFC的安裝配置。

3.2 正常情況下DPFC運行控制

正常情況下新能源接入電力系統是可以被消納的，但是由于新能源發電節點附近線路負載率過高，不利于發電機組的優化調度與運行，迫使運行成本較高的發電機高負荷運行。因此正常情況下DPFC運行控制以運行成本最小為目標，分析算例系統在配置DPFC前后的運行成本，并與配置UPFC的運行成本進行對比分析，分析結果如圖4—5所示。

圖4 配置DPFC前后系統運行成本比較Fig.4 Comparison of system operation cost before and after deploying DPFC

圖5 配置DPFC比UPFC節省的系統運行成本Fig.5 System operation cost saved by deploying DPFC compared with UPFC

在各個場景下，由于DPFC靈活的潮流控制能力，成本都有不同程度的降低。在場景三中，無DPFC裝置系統的總運行成本為399 521美元，經DPFC潮流控制后，系統運行成本降為392 915美元，同比下降1.654%。在本文的4個典型場景中，在大部分時間段里場景三的輸電線路阻塞問題更加明顯，通過DPFC對阻塞線路潮流控制后節省的系統運行成本也更高。另外UPFC是集中式潮流控制設備，工作方式是通過調節控制串、并聯電壓源幅值和相角等參數來實現電壓調節和線路串聯補償，但UPFC設備在實際電網應用時容量大，成本高并且安裝位置較為固定，DPFC靈活、高效的特性在調控線路潮流方面更具優勢，更有利于解決線路阻塞問題的同時提升系統運行經濟性。

配置DPFC裝置前后發電機出力的變化情況如圖6所示。由圖可以看出：當處于光伏發電充足時期，DPFC接入能夠使得發電成本較低的1號發電機增加出力，同時發電成本較高的13號發電機減小出力，可見DPFC的運行控制策略有效地實現了對線路潮流、發電機的優化控制，從而降低了系統的運行成本。

圖6 配置DPFC后發電機出力的變化Fig.6 Change of generator output after deploying DPFC

相比于其他場景，場景三的阻塞問題更加明顯。圖7為正常場景三下DPFC注入線路的電壓情況。將風電、光伏分別接入19號節點與20號節點后造成外送輸電18—19線路潮流阻塞。因此，在該線路上裝設89個DPFC，每個DPFC對該線路所能提供的注入電壓最大值為0.003 4 p.u.，即降低15—18線路的負載率，使其部分潮流從18—20線路送出，DPFC通過注入電壓的增減來調節線路潮流的變化，在新能源發電充足的情況下DPFC充分發揮了潮流控制的作用，從而緩解系統阻塞問題、提高系統運行的經濟性。

圖7 場景三下DPFC運行控制結果Fig.7 DPFC operation controlresults in scenario three

3.3 新能源大發情況下DPFC運行控制

當新能源發電量超出線路負載能力時，就會發生大規模的新能源棄風、棄光現象。在這種情況下，DPFC的運行控制策略是以減少新能源棄風和棄光為目標，利用DPFC對線路潮流的控制能力轉移重載線路的潮流，促進新能源的消納。圖8和圖9對比了在高滲透率新能源大發場景下安裝DPFC、UPFC以及不配置潮流控制器情況下的新能源并網功率、關鍵線路負載率等。

圖8 新能源并網功率對比Fig.8 Comparison of grid connected power of new energy

圖9 線路19-20潮流對比Fig.9 Comparison of power flow of line 19-20

該場景下新能源外送線路15—18由于潮流運輸通道的不足，造成線路阻塞，出現新能源棄風和棄光現象，安裝DPFC和UPFC裝置會提高新能源并網功率，說明接入DPFC可以緩解新能源外送線路的阻塞，轉移阻塞線路潮流，從而促進新能源的消納水平。DPFC通過轉移阻塞線路（15—18）中的一部分潮流，將潮流轉移到19-20線路中流出，因而19、20節點處原本丟棄的新能源能夠充分利用19—20線路送出，提升新能源并網功率。接入DPFC后新能源的平均并網功率由449.84 MW提升至453.69 MW，新能源棄風和棄光率也相應下降了1.32%。此外，系統安裝UPFC后將新能源并網功率提升至451.74 MW，新能源棄風和棄光率下降了1.25%。綜上所述：DPFC在提升新能源并網功率、降低新能源棄風和棄光率方面的效果明顯優于UPFC。

經過上述仿真驗證可知：配置DPFC的策略在減少新能源棄風和棄光方面具有突出優勢，下面進一步分析配置DPFC策略的有效性。圖9表明了裝設DPFC、UPFC和不配置潮流控制器外送輸電線路19—20在24 h內的潮流變化，系統中裝設DPFC后，可以控制線路的潮流，轉移重載線路的潮流。如圖9所示，算例系統安裝DPFC后，原本阻塞線路15—18中的潮流部分轉移至19—20線路流出，19—20線路中的平均傳輸功率為14.23 MW，提升輸電線路平均負載率1.51%。當UPFC安裝到電力系統后，19—20線路上的平均傳輸功率僅提升8.45 MW，線路負載率提升0.49%，DPFC在控制潮流方面較UPFC更加分散靈活。因此，上述分析再次驗證了DPFC對阻塞線路潮流控制效果優于UPFC。

4 結論

本文通過對高滲透率新能源引起的線路潮流阻塞問題的研究，分析了含DPFC的優化配置策略在促進新能源消納上的作用，得出以下結論。

1）規劃方面，DPFC的優化配置可緩解因線路通道容量不足所造成的新能源棄風、棄光現象，促進新能源消納，助力實現“雙碳”目標。

2）運行控制方面，系統在正常情況下通過DPFC對發電機組出力進行調節，降低新能源發電成本；在新能源大發情況下利用DPFC對線路潮流的控制能力轉移重載線路的潮流，促進新能源的消納。

本文僅考慮了對DPFC進行初步的優化配置，后續將嘗試構建基于直流潮流的詳細優化模型，進而提高配置方案的準確性及適用性。