基于運行靈活性的配電網擴展規劃方法研究

摘 要：清潔能源在電力供應中的滲透率逐年提高，導致電網中出現較多的靈活性資源，如何充分調動清潔能源、控制電網擴展和運營成本是目前需要解決的問題。本文提出基于運行靈活性的配電網擴展規劃模型，該模型由2層結構組成，規劃層以綜合投資成本最低為控制目標，運行層以電網運行狀態最佳為控制目標，并兼顧配電網規劃質量和擴展、運營成本。完成建模后，本文將一個32節點的配電網作為算例，對其應用效果進行驗證。結果顯示，與傳統的配電網規劃方法相比，本文提出的規劃模型有效降低了配電網擴建費用和運行費用，顯示出良好的應用價值。

關鍵詞：配電網；運行靈活性；擴展規劃模型

中圖分類號：TM 715" " 文獻標志碼：A

隨著清潔能源發電占比持續提高，配電網的不確定因素不斷增加。風力發電、光伏發電具有較高的靈活性，對配電網擴展設計的影響較大。傳統的規劃方式難以適應該變化，需要一種具有運行靈活性的規劃方法，可充分調動新能源發電資源，降低電網的擴容范圍和總成本，并滿足負荷需求。

1 基于運行靈活性的配電網擴展規劃模型構建

1.1 數學模型構建

基于運行靈活性的配電網擴展規劃模型包括2層，分別為規劃層和運行層。這種雙層架構方式既考慮了源荷的不確定性，又能保證運行控制的靈活性，其數學模型分別如公式（1）、公式（2）所示。

（1）

式中：f1（x）為規劃層的成本目標函數；minf1（x）為擴建投資成本最低；x為待求的網架0-1擴展變量；h1（x，μ*）為約束上層規劃層的條件；μ*為配電網運行層傳遞的參數，與主動控制要素相關；g1（x，μ*）為模型需要滿足的等式約束條件。

（2）

式中：f2（μ）為規劃層的運行狀態目標函數；max minf2（μ）為系統運行狀態最佳；y為配電網中的不確定因素；φ為不確定要素y的變化區間；以運行狀態最優為目標，h2（x*，μ，y）為模型上層規劃層需要滿足的不等式約束條件；x*為規劃層傳遞的網架擴展參數；μ為待優化的運行參數；以運行狀態最優為目標，g2（x*，μ，y）為模型需要滿足的等式約束條件[1]。

在以上模型中，由規劃層產生網架擴展方案，并將其傳遞至運行層。與此同時，運行層生成優化的運行參數，再提供給規劃層。雙層模型相互配合，實現配電網靈活性規劃。

1.2 上層規劃層模型構建

上層規劃層模型由多個要素組成，除了目標函數外，還包括投資約束條件、安全約束條件以及配電網潮流，根據該模型求解網架規劃相關的0～1的變量。在傳統模式下，升級改造既有配電網時，以電源和配電網負荷為基礎，計算出配電網容量和凈負荷，再結合電網的電壓等級確定升級改造方案。隨著新能源發電占比不斷提高，新擴建的配電網大量并入風電、光伏發電，不確定因素顯著增加，對配電網的靈活性提出了更高要求[2]。

在網架規劃中，經濟性是重要的考慮因素，其取決于網架擴展時的投資建設成本和建成后的運行成本，2類成本之和稱為綜合投資成本，以綜合投資成本最小化為目標，相應的數學描述方法為minC=minCinv+Cop。其中，C為綜合投資成本，Cinv為配電網擴展投資建設成本，Cop為擴建部分的運行成本。配電網擴展投資建設成本的計算方法如公式（3）所示。

（3）

式中：KL為饋線成本的回收系數；CL為單位長度饋線的投資成本；hL ij為饋線hij的長度；yij為饋線hij的二元投資變量。

當yij=0時，代表線路投資無變動；當yij=1時，代表規劃年內需要進行投資擴容。參數饋線成本回收系數根據規劃周期和折現率進行計算。

配電網的運行成本與儲能電站數目、購電單位成本、儲能電站單位成本、網絡損耗以及可中斷負荷數量相關。在上層規劃層模型中，潮流解精度要求較低，因此可忽略其對模型的影響，潮流的約束條件如公式（4）所示。

（4）

式中：Uj，t為饋線節點j在時刻t的電壓幅值；Ui，t為饋線節點i在時刻t的電壓幅值；rij為饋線hij的電阻；xij為饋線hij的電抗；Pij，t為饋線hij在時刻t的有功潮流；Qij，t為饋線hij在時刻t的無功潮流；i和j為饋線起點和終點的節點編號；ΨL為配電網饋線的集合；Uref 為參考電壓幅值；T為調度周期。

1.3 下層運行層模型構建

下層運行層模型的目標函數具有較多的約束條件，包括儲能系統、電網安全、分布式電源出力、可中斷負荷以及上級電網的饋入功率。以系統最優運行狀態為目標，運行層模型的待求變量為配電網主動控制影響因素的運行參數。隨著電網負荷增加，該模型的運行控制能滿足擴容需求，同時降低擴容帶來的投資成本。

下層運行層模型能夠充分調動系統中的靈活性資源，并控制運行場景下的凈負荷曲線，經過其優化，負荷曲線更平滑。優化結果上傳至上層規劃層模型后，根據運行反饋結果改進配電網的規劃方案。運行層的最優狀態以凈負荷總量最低為目標，相應的目標函數數學描述方法如公式（5）所示。

（5）

式中：Pnel 為節點i在時刻t的凈負荷；Ψ N為配電系統的節點集合。

參數Pnel 的計算方法如下：節點i在時刻t的有功功率+節點i在時刻t的儲能系統充電功率-節點i在時刻t的分布式電源上網有功功率-節點i在時刻t的可中斷負荷中斷容量-節點i在時刻t的儲能系統放電功率[3]。

該模型具有一系列約束條件，以上級電網饋入功率約束條件為例，其數學表達式如公式（6）所示。

（6）

式中：Pinj 為節點i在時刻t的上級電網饋入的有功功率；Pmax 為節點i在時刻t的上級電網饋入的最大有功功率；Qinj 為節點i在時刻t的上級電網饋入的無功功率；Qmax 為節點i在時刻t的上級電網饋入的最大無功功率。

2 模型求解方法和實例分析

2.1 模型求解方法

2.1.1 最惡劣運行場景的提取

本文提出的配電網規劃模型由2個部分組成，其目標函數、待求變量、約束條件和數據量均較多且數據的量綱并不統一，配電網的運行參數在24h內變化幅度較大，以上問題增加了模型求解的難度[4]。另外，在運行層模型中，部分問題的計算存在耦合情況，難以進行求解。為了提高模型求解的可操作性，運用概率多場景分析方法生成較多數量的運行場景，再從這些場景中提取運行條件最惡劣的一種，該場景即代表全天負荷削減總量最大。此時，運行層模型轉化為公式（7），降低了模型的求解難度。公式（7）將公式（2）進行了簡化，實現了耦合問題的解耦，為正常求解創造了便利的條件。

（7）

2.1.2 模型求解流程

根據上述原理，可建立以下模型求解流程。1） 模型初始化，輸入規劃周期和數據。2） 通過多場景生成方法生成一定數量的差異化場景，場景數量記為Ns。3） 對場景進行遍歷，計算每個場景下的全天負荷削減量，將削減量最大的場景確定為最惡劣場景。4） 將待優化的運行參數μ設置為零，以最惡劣的運行場景為前提，求解規劃層優化模型。根據模型的求解結果，確定配電網的擴建方案。5） 根據規劃層形成的擴建方案，對網架和約束條件進行修正，再分析求解運行層模型，使系統運行狀態達到最佳[5]。6） 運行層模型求解的結果為設備運行方案，基于該方案修正新的最惡劣場景。7） 在新的最惡劣場景下重復以上步驟。8） 計算相鄰2次規劃層模型求解結果的差異，當其小于閾值時，停止迭代計算。

2.2 實例分析

2.2.1 算例模型參數

本文選取的算例模型由32個節點組成，其電壓等級和基準容量分別為20kV、1MVA。該系統擴容后，最大載流量從200A提升至500A，運行調度時長設計為24h，上級電網饋入模型的最大功率設置為25MW。整個模型由1條主線和12條并聯支線組成，支線的編號為F1～F12。根據順序，支線上的節點數量分別為4、2、2、2、2、3、3、2、4、4、2和2個，線路、節點和設備間的關系見表1。風力發電設備、光伏發電設備、可中斷負荷和儲能系統接入特定的節點，設備與接入節點的關系見表2。在電力成本方面，購電價格為0.5元/kW·h，可中斷負荷的補貼價格為0.3元/kW·h，儲能裝置的運行成本為0.67元/kW。32個節點共計形成31條饋線，每2個節點間的線路為1條饋線。其長度、電阻和電抗存在較大差異。

2.2.2 配電網擴展規劃模型參數設置

在算例分析階段，需要設置配電網擴展規劃模型的初始參數，將折現率設置為1%，規劃場景中數據間隔時間取值為1.0s，單位長度饋線的投資成本取值為100.275萬元/km，節點i在時刻t的上級電網饋入的最大有功功率取值為0.4MW，可中斷負荷的最大調用時長設置為10h。

2.2.3 最惡劣運行場景的提取

在該算例中，配電網的規劃周期設置為10年，預計用電負荷的年增長速率為7%，不考慮光照強度和風速在規劃周期內的變化，即認為這2項因素基本維持不變。運用概率多場景分析方法生成10個不同的運行場景，計算出每個運行場景下的全天負荷削減量[6]。對場景進行編號，記為1～10。其中，場景1的全天負荷削減總量最大，計算結果為98.86kW。在該場景下，光伏功率在7：00—16：00保持穩定，達到1.0MW。風電負荷在24h內的變化區間為0.5MW～0.98MW。系統有功負荷在0：00—4：00和20：00—24：00較高，在4：00—20：00時段內有功負荷先降低、后增大，最小值約為0.5MW。

2.2.4 規劃效果分析

根據該模型輸出和線路規劃結果顯示，在規劃年內，需要擴容的饋線為1-2、2-3、13-14、1-13、1-25和1-29，配電網規劃效果分析過程如下。

2.2.4.1 配電網潮流控制效果分析

以下對比線路中的前20個節點規劃前、后的潮流變化見表3。模擬數據顯示，在配電網擴容規劃后，節點1、2、3、13、14、24、25、26、27和29的潮流明顯下降，原因是這些節點對應的線路引入了可調節的靈活性資源，例如風機、光伏發電設備，其他節點未安裝靈活性裝置，因此潮流在規劃前、后基本保持不變。配電網線路對潮流大小的設置有限值，顯然，規劃后配電網潮流整體降低，有利于提升配電網的運行效果。

2.2.4.2 靈活性資源優化調度效果分析

對于儲能設備的運行狀態，模擬結果顯示，儲能設備在0：00—8：00處于連續放電階段，放電功率為0.4MW。8：00以后，儲能設備的剩余容量和放電電流快速下降，放電功率在9：00降為0。可見，目標網架在初始階段充分調動了儲能裝置，有效降低了0：00—8：00時段的全網凈負荷。

上級電網饋入容量用于平衡全網凈負荷。運用本文建立的模型擴展配電網模擬規劃后配電網在24h內的上級電網饋入容量，結果顯示，饋入容量呈現出先降低、后增大的趨勢，12：00—14：00的上級電網饋入容量最低，對應的數據為8.2MW。由變化趨勢可知，由于引入了具有靈活性的可再生電源，配電網對上級電網的依賴性有所下降。

2.2.4.3 經濟性分析

在傳統規劃模式下，以滿足配電網總負荷需求為目，并預留一定的負荷變化空間，預留負荷通常為預計負荷需求的10%～20%[7]。比較傳統規劃方案和本文規劃模型的擴建費用和運行費用，結果見表4。由模擬數據可知，基于運行靈活性的配電網擴展規劃方法比傳統規劃方法節約了51.609萬元，經濟效益良好。

3 結論

新能源發電方式在電力供應中的占比持續提高，與傳統發電方式不同，新能源發電缺乏穩定性，導致電網中的不確定因素有所增加。為了在新的背景下提高電網規劃的質量，本文提出基于運行靈活性的配電網規劃方法，并得出以下結論。1） 該規劃模型由上層規劃層和下層運行層組成，上層規劃層模型以綜合投資成本最小化為目標，下層運行層模型以電網運行狀態最佳為控制目標，通過上、下層模型的配合優化電網的擴展規劃效果。2） 運用32節點的配電網模型檢驗該規劃方法，與傳統規劃方法相比，在滿足負荷需求的前提下，本文方法的擴容線路更少、投資建設成本大幅降低且運行成本基本持平。該規劃模型有效提高了電網運行的獨立性，降低了對上級電網的依賴，并能充分調動靈活清潔發電資源。

參考文獻

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