考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略.pdf
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1、投稿网址:2023 年 第23 卷 第24 期2023,23(24):10345-10科 学 技 术 与 工 程Science Technology and EngineeringISSN 16711815CN 114688/T收稿日期:2022-11-06修订日期:2023-05-26基金项目:新疆维吾尔自治区重点研发专项(2022B01016)第一作者:梁凯迪(1994),男,汉族,湖北十堰人,硕士研究生。研究方向:新能源电力系统。E-mail:454371543 。通信作者:李凤婷(1965),女,汉族,河北平山人,博士,教授。研究方向:可再生能源并网技术与电力系统继电保护。E-mail
2、:。引用格式:梁凯迪,李凤婷,张高航.考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略J.科学技术与工程,2023,23(24):10345-10354.Liang Kaidi,Li Fengting,Zhang Gaohang.Active distribution network congestion management strategy considering wind power uncertaintyJ.Science Technology and Engineering,2023,23(24):10345-10354.电工技术考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略梁凯迪,李凤婷,张高航
3、(新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐 830017)摘 要 随着需求侧灵活性资源和风电等分布式资源的快速发展,灵活性资源用电行为的随机性以及风电出力预测的误差,使配网系统潮流发生改变,增加配电网潮流阻塞风险。为了解决风电不确定性造成的配网阻塞问题,研究考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略。首先基于 Copula 函数抽样生成表征风电不确定性的典型出力场景,将不确定变量转化为确定性场景进行优化计算,进而考虑主动配电网元件的运行特性,建立主动配电网双层阻塞管理优化模型。上层模型中,负荷聚合商预测日前电价,基于收集的风电、微型燃气轮机出力信息以用户用电成本最低为目标制定用电需求计划,并上报至配电网系
4、统运营商;下层模型中,配电网系统运营商以总社会利益最大为目标对日前电价进行迭代,以线路功率和节点电压安全为前提求解最优潮流,得到节点边际电价并发布至负荷聚合商,指导其调整日前用电计划;通过上下双层的迭代交互,实现阻塞管理和社会利益最优。最后,通过 IEEE 33 节点算例进行仿真验证。结果表明:所提阻塞管理策略能保证线路功率和节点电压满足安全约束,有效解决主动配电网的阻塞问题。关键词 主动配电网;分布式资源;节点边际电价;阻塞管理;负荷聚合商中图法分类号 TM732;文献标志码 AActive Distribution Network Congestion Management Strateg
5、yConsidering Wind Power UncertaintyLIANG Kai-di,LI Feng-ting,ZHANG Gao-hang(Electrical Engineering College,Xinjiang University,Urumqi 830017,China)Abstract With the rapid development of distributed resources such as flexible resources on the demand side and wind power,therandomness of flexible resou
6、rces power consumption behavior and the error of wind power output prediction have changed the powerflow of the distribution system and increased the risk of power flow congestion in the distribution network.In order to solve the problemof distribution network congestion caused by wind power uncerta
7、inty,an active distribution network congestion management strategyconsidering wind power uncertainty was studied.Firstly,typical output scenarios representing wind power uncertainty were generatedbased on Copula function sampling,and uncertain variables were converted into deterministic scenarios fo
8、r optimization calculation.Then,considering the operating characteristics of active distribution network components,a two-level congestion management optimiza-tion model of active distribution network was established.In the upper layer model,the load aggregator forecastd the day ahead elec-tricity p
9、rice,formulated the electricity demand plan based on the collected output information of wind power and micro gas turbine withthe goal of minimizing the users electricity cost,and reported it to the distribution network system operator.In the lower level model,the distribution network system operato
10、r iterated the day ahead electricity price with the goal of maximizing the total social benefits,solved the optimal power flow with the premise of line power and node voltage security,obtained the node marginal price and releasedit to the load aggregator to guide them to adjust the day ahead electri
11、city use plan.The congestion management and social benefits wereoptimized through the iterative interaction of upper and lower layers.Finally,an IEEE 33 bus example was used to verify the proposedcongestion management strategy.The results show that the proposed congestion management strategy can ens
12、ure that the line power andnode voltage meet the security constraints and effectively solve the congestion problem of active distribution networks.Keywords active distribution network;distributed energy resources;locational marginal price;congestion management;load ag-gregator投稿网址: 近年来,电动汽车(electric
13、 vehicle,EV)快速发展,其作为需求侧灵活性资源应用在主动配电网(active distribution network,ADN)层面1,与风电(wind turbine,WT)和光伏等分布式电源共同组成配电系统的分布式资源(distributed energy resource,DER)。如何高效合理地利用这些 DER 引起了广泛关注2。与此同时,需求侧市场化交易正式开始发展,引入市场竞争后,可为各主体参与市场营造良好的竞争环境,可以提高需求侧资源的利用效率,为用户和电网创造更多的价值3。相比于传统的配电网,ADN 在组成成分和结构上发生了显著变化,如果对接入 ADN 的多类型DER
14、 不进行合理的调度,EV 无约束的用电行为和新能源出力的随机波动会导致配网系统潮流分布不均,增加线路传输功率或节点电压越限引起网络阻塞的风险,影响配电网的安全经济运行4,因此开展考虑风电不确定性和多类型 DER 运行特性的配电网阻塞管理策略研究对于保障配电网经济安全运行是非常重要的。阻塞管理是通过市场价格信号引导需求侧各类灵活性资源进行响应,调整用电计划,同时调整可控资源运行方式,避免发生阻塞。现有研究中ADN 的阻塞管理方法主要包括直接和间接手段。直接手段包括有功功率、无功功率控制5、网络重构6等,分别通过直接调节负荷有功功率、调节无功补偿设备的运行工况、改变线路开关状态来消除网络阻塞。间接
15、手段则是通过电价机制实现阻塞管理。文献7通过动态电价来对 EV 和可控负荷的用电计划进行调整,减少阻塞时段的用电负荷,避免负荷尖峰引起配电网阻塞,但其动态电价依赖于日前预测电价的精度。为了降低日前预测电价的精度给动态电价造成的影响,文献8针对高渗透率 DER 造成的配电网双向阻塞问题,提出了基于节 点 电 价(distribution locational marginal price,DLMP)的日前优化调度策略,通过购电、售电阻塞价格分别引导负荷聚合商(load aggregator,LA)的购电、售电功率计划进行调整来消除阻塞,但没有考虑节点电压越限的情况。文献9-11考虑了电压越限的场
16、景,以 EV 和温控负荷为研究对象,建立了基于 DLMP 的阻塞调度模型,但均考虑单一类型的可控调度资源。文献12建立了含新能源和 EV 的主动配电网模型,利用潮流追踪的原理确定阻塞缓解的奖励分担和造成阻塞的惩罚分担,有效解决了高渗透率 EV 所引起的阻塞问题,但未考虑社会经济效益最优的问题。针对上述研究中存在的不足,构建含 WT、EV等多类型 DER 的主动配电网双层阻塞管理策略。首先,利用 Copula 函数抽样生成典型风电出力场景及场景概率,表征风电的不确定性。计及主动配电网元件运行特性,建立了主动配电网双层阻塞管理优化模型。上层模型中,LA 根据经济理性制定初始负荷计划,并上报至配电网
17、系统运营商(distributionsystem operator,DSO);下层模型中,DSO 考虑 EV 等灵活性资源的运行特性,以总的社会利益最大化为目标优化调度计划和 DLMP,并校验用电计划的可行性。若存在阻塞情况,下层模型将 DLMP 结果反馈至上层模型用于引导 LA 调整用电计划,避免阻塞发生,通过上下双层模型迭代优化制定最优的主动配电网调度计划,实现阻塞管理和社会利益最优。最后通过算例验证所提阻塞管理策略的可行性和有效性。保证系统线路功率和节点电压满足安全约束,有效解决主动配电网的阻塞问题。针对上述研究中存在的不足,构建含 WT、EV等多类型 DER 的主动配电网双层阻塞管理策
18、略。首先,利用 Copula 函数抽样生成典型风电出力场景及场景概率,表征风电的不确定性。计及主动配电网元件运行特性,建立主动配电网双层阻塞管理优化模型。上层模型中,LA 根据经济理性制定初始负荷计划,并上报至 DSO;下层模型中,DSO 考虑 EV 等灵活性资源的运行特性,以总的社会利益最大化为目标优化调度计划和 DLMP,并校验用电计划的可行性。若存在阻塞情况,下层模型将 DLMP 结果反馈至上层模型用于引导 LA 调整用电计划,避免阻塞发生,通过上下双层模型迭代优化制定最优的主动配电网调度计划,实现阻塞管理和社会利益最优。最后通过算例验证所提阻塞管理策略的可行性和有效性。以保证系统线路功
19、率和节点电压满足安全约束,有效解决主动配电网的阻塞问题。1 阻塞管理思路1.1 主动配电网的阻塞问题随着风光等分布式资源以及需求侧灵活性资源在配电网渗透率的逐步提高,传统配电网的“网-荷”二元结构转变为“源-网-荷”三元结构。受源侧风力和光照强度等自然因素影响,使得接入配电网的“源”的量具有不确定性,出力预测存在误差;荷侧灵活性资源的灵活用电能力,使用电秩序的选择成为加剧配电网负荷尖峰的重要因素。源-荷多种潮流混合,功率平衡难度加大,造成配电网阻塞问题突出。1.2 阻塞管理的思路以图 1 所示的含 WT、EV 等多类型 DER 的64301科 学 技 术 与 工 程Science Techno
20、logy and Engineering2023,23(24)投稿网址:ADN 为例研究提出阻塞管理策略。所提策略本质上是通过建立一种市场运行机制,引导各主体参与到 ADN 优化调度中,消除线路阻塞,保证配电网安全、经济运行。市场主体包括 DSO、LA。其中,考虑到 EV 等负荷资源具有数量大、分布广的特点,单独参与需求响应的难度大13,通过 LA 对其进行聚合,实现统一调度,与 DSO 进行交互,保证电力用户利益最优并提高优化效率。具体策略为:在日前阶段,LA 基于日前电价、燃气轮机出力、风电场出力的预测信息,考虑可中断负荷、可时移负荷以及电动汽车的综合特性,以用户成本最低为目标制定初始用电
21、计划并上报给DSO。DSO 根据 LA 提交的用电计划进行网络安全校核,判断是否满足配电系统的安全约束。如果发生阻塞,DSO 则以社会利益最大为目标求解最优潮流,得到节点边际电价并发布至负荷聚合商,指导其调整日前用电计划。LA 根据节点边际电价对可中断负荷、可时移负荷以及电动汽车的用电计划进行调整,同时考虑调用静止无功补偿装置和储能装置,使得阻塞节点的用电成本最小,将调整后的用电计划上报至 DSO。通过 DSO 和 LA 之间电价信息与用电计划的迭代交互,进行阻塞优化管理,当满足配电系统安全稳定运行条件时停止,得到 ADN 的调度计划。图 1 主动配电网运行结构Fig.1 Active dis
22、tribution network operation structure2 考虑不确定性的风电出力场景生成为表征风电功率不确定性对 ADN 运行的影响,根据其概率分布函数生成一定数量的场景,将不确定变量转化为确定性场景进行优化计算14。随着新能源并网规模的增加,地理位置上相近的风电场输出功率存在一定的相关性,需要加以考虑。相比于拉丁超立方、蒙特卡洛等场景生成方法,基于 Copula 函数的风电出力场景生成方法可以灵活构造风电功率联合密度函数,能够更好地表征多个风电场的出力相关性,更全面的考虑系统风电出力特性,为含风电的 ADN 阻塞管理提供参考依据。2.1 初始场景的生成首先选取最优 Cop
23、ula 函数,使用该函数对风电出力历史数据进行采样,生成 M N 维样本,其中,M 为经过逆变换抽样得到的最终场景数,取 1 000,N 为时段数,取 24,结果如图 2 所示,其步骤如下。步骤 1 令在0,1区间分布的均匀变量 Z1等于考虑风电场出力相关性的场景相对应的累积概率。步骤 2 令第一组待求变量与步骤 1 中的均匀变量相等,即 U1=Z1=F(x1),其中 Z1为变量 U1中的采样点,F(x1)为变量 U1的分布函数。F(x|v)=CF(x|vj),F(vj|vj)F(vj|vj)(1)式(1)中:x 为随机向量;vj为向量 v 中的第 j 个向量;vj为去掉向量 v 中 vj之后
24、的向量。步骤 3 根据式(1)可得第二组待求变量 U2=Z2=F(x2|x1)=C(U1,U2)U1,其中 x2为第2 个随机变量,而 Z2和 U1为已知条件,原问题转换为一元线性方程求解问题,求得的结果即为 U2的抽样数据。Z1=F(x1)Z2=F(x2|x1)Zn=F(xn|x1,x2,xn-1)(2)步骤 4 根据式(2)重复前面 3 个步骤 n 次,即可得到所需要的边缘分布函数值。步骤 5 利用逆变换计算 Xi=F-1Xi(Ui),其中F-1Xi(Ui)为变量 Ui的取逆值,Xi为联合分布函数场景,i=1,2,N。最终将上述所得的抽样数据转换为考虑风电场出力相关性的 1 000 个初始
25、出力场景集合,如图 2 所示。不同颜色的线条来表示 1 000 个初始出力场景图 2 生成的初始出力场景Fig.2 Generated initial output scenario743012023,23(24)梁凯迪,等:考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略投稿网址:2.2 基于 K-means 聚类的场景缩减初始场景中包含了庞大的样本数据来近似风电出力随机变化,但很多场景的相似度高。为实现近似场景的有效缩减以提高计算效率,同时考虑到 K-means 聚类具有原理简单、聚类速度快的优点15,因此采用 K-means 聚类算法对生成的初始出力场景进行缩减,其结果如图3 和表1 所示。步骤
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