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关于主动配电网优化调度的策略研究
摘要 主动配电网融传统配网元素、分布式发电、可再生能源、柔性负载等于一体，是智能电网的重要组成部分。要实现主动配电网的综合效益需要对传统调度策略进行变革和优化。文中设计了一种统筹主动配电网各要素特性的优化调度模型，该模型充分考虑分时电价、柔性负载的能量容量约束等对电网运行成本的影响，并以可控分布式发电的调控和网络联络开关的控制作为主要依托，追求单个调度周期内的运行成本最低。为了保证调度策略可求解，文章提出智能单粒子优化算法。算例表明文章构建的主动配电网优化调度模型及其求解算法的有效性。 关键词：主动配电网；优化调度；运行成本；策略求解
Strategy Research on Optimal Scheduling of Active Distribution Network
Abstract It is an important part of the smart grid, which is an important part of the smart grid, which integrates the elements of the active distribution network, the distributed generation, the renewable energy and the flexible load. In order to realize the comprehensive benefit of the active power distribution network, the traditional scheduling strategy should be reformed and optimized. This paper design a kind of overall active characteristics of the elements of distribution network optimization scheduling model, the model fully consider time-sharing price, flexible load energy capacity constraints on the cost of power grid operation effect, and with controllable distributed power control and network contact controlled switch production as the main support, the pursuit of a single scheduling period and the lowest operating costs. In order to ensure the scheduling strategy can be solved, the paper puts forward the intelligent single particle optimization algorithm. Numerical examples show that the active power distribution network optimization scheduling model and its solving algorithm are effective.
Keywords: active distribution network; optimal operation; operation cost; strategy solution
随着能源格局的变化和智能电网的演进，主动配电网建设是势所必然。主动配电网的含义有两层：①在“硬件”上，除了包含传统配网元素外，还吸纳分布式可控发电(如燃料电池)、可再生能源(如光伏发电)、柔性负载(如储能系统)等；②在“软件”上，不再以最优潮流作为调度策略的制定依据，而是以综合考虑分布式能源支撑、网络联络开关控制、储能系统利用等作为基础的灵活调节技术来对电网运行进行调控。应该说，主动配电网的控制对象、约束条件和目标函数等均与传统配电网有根本区别，因此欲实现主动配电网的整体效益，必须首先解决调度策略的优化问题。
调度策略的本质是实现电源与负载的最佳匹配[1]。传统配电网的发电单元的出力上下限恒定(由发电设备参数决定)，其调度目标可简化为网损最小或发电成本最低。而主动配电网中，一方面分布式光伏、分布式风电等遵循最大功率点跟踪模式且出力呈间歇性特征，很难对其进行统一调度；另一方面储能系统受充放电策略、自身能量限制等因素作用，其出力上下限呈实时变化；因此，主动配电网须追求完整调度周期内的广义运行成本最低，并兼顾新增“硬件”(指分布式电源、储能系统等)的物理约束和电气约束。
基于以上背景，文章首先构建充分体现时间特点(如纳入分时电价)的主动配电网优化调度模型，然后就该模型的求解提出智能单粒子优化算法。以期形成完整的主动配电网的优化调度策略体系。
1 主动配电网优化调度建模
主动配电网的建设初衷之一为了充分利用可再生能源以缓解当前能源紧张之局面，因此对主动配电网进行优化调度就是要[2]：协同运用电源控制、网络控制、柔性负载控制等手段，在确保绿色能源被充分吸纳的情况下，实现总体运行成本的最低化。主动配电网的控制对象可表示为[PDG-1，…，PDG-n，PESS-1，…，PESS-m，O]T。其中，前n个成员表示被调度网络中的燃气轮机、燃料电池等可控发电单元的功率输出，中间m个成员表示储能单元的充放电功率，最后1个成员意指联络开关的通断方案。由前述关于完整调度周期内的广义运行成本最低的思路，可构建如式(1)所示的目标函数和式(2)所示的约束条件。
(1)
(2)
式(1)中：k为一个调度周期的阶段划分数，要求每阶段内的源、载、储的幅值可视作不变；△T为单阶段时长；l为被调度网络馈线数；Cg(t)和Pg(t)分别指第g条馈线在t时刻的电价出口有功；n为可调的分布式发电装置数量；Ci(t)和PDG-i(t)分别指第i个可调发电装置在t时刻的发电成本与有功出力。
式(2)中，PESS-j(t)为第j个储能装置在t时刻的充放电功率，和为其上下限；和为第i发电装置的出力上下限；O(t)为t时刻联络开关的通断方案；Ej(t)为第j个储能装置在t时刻的电量、、分别为电量允许上下限；G为配网放射状结构集。
很显然，以上目标函数能吸纳峰谷电价差所带来的经济效益、能体现分布式发电对电网的支撑作用；以上约束条件一方面规定了配网潮流与分布式电源、储能系统、联络开关的关系，另一方面对分布式电源与储能系统保持正常工作进行轨迹界定。
2 求解方法设计
由式(1)和式(2)可知，主动配电网的优化调度模型不但变量数量多、而且变量类型杂(既有离散型也有连续型)，非一般的非线性规划方法(如内点法)可解，应引入智能优化算法。而智能单粒子优化算法(ISPO)具有多维度优化分析、全局最优可得、操作过程简单等优点[3]，非常适合在本课题中进行应用。
2.1 ISPO的粒子位置矢量表达
由式(1)、式(2)可知，应用于本案的智能单粒子位置可以表达为一个(n+m+1)×k阶矩阵，见式(3)。其中n、m分别表示可调分布式发电装置和储能装置个数，k表示一个调度周期的阶段划分数。
(3)
以上矩阵的前n行的任一行向量[xj,1，…，xj,k]表示第j个分布式发电装置在一个调度周期内各阶段的出力安排(即调度策略)。第n+1行至第n+m行的任一行向量[xe,1，…，xe,k]表示第e个储能装置在一个调度周期内各阶段的充放电策略。最后1行向量表示的是联络开关集在一个调度周期内各阶段的通断方案，以十进制数表示(具体是将各联络开关按一定序位排列，然后以0表示断、1表示通，形成二进制组合后再转化为十进制数)。
为了确保粒子优化过程中可使用统一的速度及位置控制参数，需要对粒子进行归一化处理[4]，处理后的粒子元素值见式(4)所示。其中，xij为式(3)矩阵中位置为(i，j)的元素值，、分别为xij在理论上的上下限。
(4)
2.2 ISPO的位置更新
普通的粒子群算法能避免陷入维数灾，但不能判别解的各维是否向最优方向移动。为解决该问题，在运用ISPO时首先对高维粒子作“子矢量划分”，然后对每个子矢量逐一更新进化，以此确保各维分量均朝最优化前进，这样就能获取质量更好的解。
(1)子矢量划分步骤：①将智能单粒子矩阵按时段进行划分。即对于经归一化处理后的(n+m+1)×k阶矩，将其划分为k个子向量，每个子向量对应调度周期内的一个阶段。②在上述基础上，将各子向量按空间分布进行划分。即将位于同一分段开关间隔内的所有分布式单元划作一个子矢量，将联络开关通断方案划作为一个子矢量。
(2)ISPO的位置进化流程。见图1所示。
3 算例
以文献[5-6]中的3馈线互联含44节点的主动配电网测试系统作为算例。系统拓扑见图2所示。由前文可知，在主动配电网中“风/光发电”是不可调度的，在ISPO算法构建时也未予以考虑。因此，这里仅就可调控的分布式发电和储能设备进行参数列示，见表1所示。
另外，设定一个调度周期为24h，以间隔1h进行阶段划分；峰/谷电价分别为620元/(MW·h)和320元/(MW·h)，燃气轮机发电成本为510元/(MW·h)，其余参数(如全天的负荷变化、风/光出力等)见文献[5-6]，限于篇幅不再赘述。
我们以文章构建的优化调度模型为依托，采用ISPO算法，得到以下结果：
①可控分布式模块(燃气轮机+储能单元)的总出力特性与系统负荷特性基本一致，见图3所示。
图中，分布式出力曲线在22:00左右出现拐点，这不是说调度策略出了问题，而是调度优化模型基于21:00为系统最大负荷点的情况所作出的让储能单元开始充电的策略(最大负荷点已过，储能单元的能量消耗已达极限，为了后续放电输出，必须充电)。
②各储能单元的充放电过程为(具体数据略，下同)：负荷最低时段(03:00-08:00)，基本处于充电状态；负荷平稳时段(09:00-16:00)，充放电功率为0；负荷最高时段(17:00-21:00)，全力输出支撑电网。另外，所有储能模块的荷电状态(SOC)未突破[20%，90%]的区间，说明模块工作正常。
③燃气轮机的发电特性与峰谷时段密切关联，即峰时满发，谷时停发，这样就保证了其发电效益。
④因不同的储能模块有可能分属不同的子矢量区间，受维度优化方向差异的影响，不同储能模块的充放电策略呈现个体差异，如A19储能模块是快充快放、B17储能模块是平稳充放等。
⑤经初步测算，采用优化调度后的全天运行成本节省约效3.35%。
4 结论
文章基于主动配电网的技术组成，提出了对主动配电网进行优化调度的数学模型及求解方法，充分实现可控分布式能源模块对配网的支撑作用，同时达成运行成本的最小化。算例证明：ISPO算法能在分维度优化基础上寻找全局最优解，为主动配电网的灵活调度提供了新思路。当然，文章的局限性也是存在的，主要体现在未计及联络开关切换次数限制、未考虑储能模块损耗等方面，下一步将寻求建立更加精确、更加全面的模型，同时对完整调度周期内的阶段划分进行重新考量，以使计算速度、计算精度有更大提升。
参考文献
[1] 尤 毅, 刘 东, 于文鹏, 等. 主动配电网技术及其进展[J]. 电力系统自动化, 2012,36(18): 10-16.
[2] 廖怀庆, 刘 于, 黄玉辉, 等. 考虑新能源发电与储能装置接入的智能电网转供能力分析[J]. 中国电机工程学报, 2012,32(16): 9-16.
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