考虑热电厂的主动配电网源网荷储协调优化调度研究.pdf

第 42 卷 第 4 期2023 年 8 月内蒙古工业大学学报（自然科学版）Journal of Inner Mongolia University of Technology（Natural Science Edition）Vol.42 No.4Aug.2023考虑热电厂的主动配电网源网荷储协调优化调度研究蔡宇航1，吴炅1，锁连1，王蕴敏2，杨再欣2（1.内蒙古工业大学 大规模储能技术教育部工程研究中心，呼和浩特 010051；2.内蒙古自治区电力系统智能化电网仿真企业重点实验室，呼和浩特 010051）摘要：在北方集中供热地区，冬季热电厂运行时，新能源消纳空间被压缩，在局部地区出现了弃风、弃电率提升的问题。考虑热电厂的主动配电网级优化调度模型可减少配电网内风电弃电率，具有较好的应用前景。研究了一种可以有效增加风电消纳空间的双层调度模型，上层模型考虑燃料成本，满足系统供热需求为前提求解主网热电机组电、热输出和主网注入到配电网的功率。下层模型采用最优分时电价的负荷侧需求响应策略，结合配电网中的储能，求解各时刻负荷需求响应转移量，风电出力和储能出力情况。最后采用灰狼算法求解模型，验证调度模型的有效性。关键词：主动配电网；风电消纳；热电机组；需求响应；灰狼算法中图分类号：TM 73 文献标志码：AResearch on coordinated optimization and scheduling of active distribution network with source-load-storage and thermal power plantsCAI Yuhang1,WU Jiong1,SUO Lian1,WANG Yunmin2,YANG Zaixin2(1.Engineering Research Center of Large Energy Storage Technology,Ministry of Education,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot 010051,China;2.Inner Mongolia Enterprise Key Laboratory of Smart Grid Simulation of Electrical Power System,Hohhot 010051,China)Abstract：In the northern central heating area,when the thermal power plant operates in winter,the new energy consumption space is compressed,and the problem of abandoning phoenix and electricity rate is raised in some areas.Considering the optimal dispatching model of active distribution network level of thermal power plant,it can reduce the abandonment rate of wind power in distribution network and has a good application prospect.In this paper,a double-layer dispatching model is studied,which can effectively increase the wind power consumption space.The upper model considers the fuel cost and meets the heating demand of the system,and solves the power output of the main grid thermoelectric unit and the power injected into the distribution network by the main grid.The lower model adopts the load-side demand response strategy of optimal time-of-use electricity price,and combines the energy storage system in the distribution network to solve the load demand response transfer,wind power output and energy storage system output at each moment.Finally,the grey wolf algorithm is used to solve the model and verify the effectiveness of the scheduling model.Keywords：active distribution network;wind power consumption;thermoelectric unit;demand response;grey wolf algorithm随着经济的高速发展，传统能源开发过度，环境问题日益严峻，风电等清洁无污染能源得到快速发展，但同时也有比较严重的弃风问题1-2。我国北方地区的热电厂要满足供热，并且热电厂中的机组自身具有“以热定电”的特性3，导致在机组进行热输出时，还要提高自身的电输出，此时调度中心将热电厂的部分电能调度给配电网，从而导致配电网调度空间被压缩。同时，电、热能源的供需存在矛盾，冬季负荷夜间对电能的需求较低，对热能的需求处于高峰；在白天，负荷对电能需求较高，对文章编号：1001-5167（2023）04-0343-07收稿日期：2023-06-06基金项目：内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目（JY20220129）；内蒙古电力（集团）有限责任公司企业重点实验室开放课题；内蒙古工业大学科学研究项目（ZZ202007）第一作者：蔡宇航(1998)，男，2020级硕士研究生，主要从事配电网调度研究。E-mail:通信作者：锁连(1979)，男，博士，副教授，主要从事直流配电网、微电网、继电保护研究。E-mail:suolian_内蒙古工业大学学报（自然科学版）2023 年热能的需求处于低谷。由于热电厂供热、供电的耦合性，配电网内风电在夜间出力较大时，风电较难消纳，产生较高的弃风现象。随着新型电力系统的不断推进，配电网中的分布式电源(Distributed generation，DG)渗透率不断提高4，弃风、弃电现象将进一步扩大，因此，可实现 负 荷 侧 响 应 的 主 动 配 电 网(Active distribution network，ADN)具有很好的应用前景。为减少弃风量，许多电力工作者关注储能技术并提出相应策略5-7。文献8指出在考虑新能源容量的同时设置相应的储能设备（Energy storage system，ESS）可以改善配电网络对新能源的利用情况。文献9指出接入ESS可以减少在新能源容量较大时，配电网负荷波动较严重的情况。文献10指出在智能配电网发展中，要考虑采取相应的ESS技术减少新能源弃用。文献11考虑ESS经济特性，在配电网运行时减少弃风。目前，负荷响应在增加风电利用时逐渐受到关注12-13。文献14考虑需求响应，在满足风电出力与电力需求的约束下，考虑运行成本和风电场成本，优化系统调度。文献15考虑减少污染，在运行时加入碳捕获装置，并考虑需求响应机制，增加新能源利用。文献16采用两点估计，考虑负荷需求响应与风电的接入，进行优化运行。在北方集中供热地区，考虑热电厂的配电网级优化调度研究可减少配电网内风电弃电率，具有较好的应用前景。本文提出一种可以增加风电消纳空间的双层调度模型，上层是考虑热电厂的系统级调度，满足供热需求为前提，综合考虑系统运行经济成本和环保成本。下层是为实现风电最大消纳的配电网级调度，采用最优分时电价的需求响应策略，结合配电网中的ESS，提高风电的利用率。最后采用灰狼算法求解模型，验证调度模型的有效性。1双层调度模型本文的双层调度模型中上层求解主网热电机组电、热输出和主网注入到配电网的功率。下层模型求解各时刻负荷需求响应转移量，风电出力情况，ESS出力情况。上下层间相互配合，上层模型将主网的一部分出力传递给下层，下层模型在上层调度出力方案的基础上，进行配电网级调度，求解配电网调度方案后反馈给上层，上层利用下层的反馈结果对主网机组出力修正，再次优化，并不断循环，直到最大迭代次数，得出最终的上下层调度方案。1.1上层调度模型上层调度模型以机组燃料成本、运维成本最小为优化目标1,3，表达式为：minf1=t=1T(Fchp,i,t+Fci,t)(1)式中：Fchp,i,t和Fci,t分别为t时刻的热电机组燃料成本、维护成本。由于热电机组出力的电热特性，需要将电出力与热出力进行折算1，折算式如下：Pzs,i,t=Pchp,i,t+cv,iPh,i,t(2)式中：Pzs,i,t表示t时刻热电机组i纯凝工况下的电输出，Pchp,i,t和Ph,i,t分别为热电机组i在t时刻的净发电功率和热功率，cv,i为机组i的热电比。Fchp,i,t=amiP2zs,i,t+bmiPzs,i,t+cmi(3)式中，ami、bmi和cmi为热电机组i发电成本系数。Fei,t=kiPzs,i,t(4)式中，ki为热电机组i运维成本系数3。上层调度模型的约束条件包括热电机组电力和热力平约束、出力约束和爬坡约束。1)电力和热力平衡约束为1i=1NPchp,i,t+Pi,t=Pload,t(5)i=1NHchp,i,t=Hload,t(6)式中：Pi,t为主网内其他机组出力，Pload,t、Hload,t为t时刻系统的电、热负荷需求。2)热电机组出力约束为3Pchp,i,tmin(cm,iHchp,i,t+Kc,i,Pchp,min,i-cv,iHchp,i,t)(7)Pchp,i,tPchp,max,i-cv,iHmax,chp,i(8)0Hchp,i,tHmax,chp,i(9)式中：Pchp,min,i、Pchp,max,i为热电机组i凝汽工况下电出力上下限；Hmax,chp,i为热电机组热出力上限。3)热电机组爬坡约束3rrdiPchp,i,t-Pchp,i(t-1)rrui(10)式中：rrui和rrdi为热电机组的上、下爬坡限制。1.2下层优化模型下层模型考虑减少弃风，同时考虑了配电网运行、网损和电压偏差成本最小为优化目标，表达式为9-13：minf2=t=1T(Fq,t+Fy,t+Floss,t+Fup,t)(11)式中：Fq,t为t时刻弃风惩罚成本，Fy,t为t时刻配电344第 4 期蔡宇航等 考虑热电厂的主动配电网源网荷储协调优化调度研究网运行成本，Floss,t为t时刻网络损耗成本，Fup,t为t时刻电压偏差成本。具体计算公式为9：Fq,t=i=1Nwcq(Pwpi,t-Pwi,t)(12)式中：Pwpi,t和Pwi,t分别为风电预测输出和实际输出，cq为弃风惩罚系数，Nw为风电节点数。Fy,t由配电网向主网购电成本Fbuy,t，风电运行维护成本 Fw,t，ESS 充放电成本 Fess,t，需求响应成本Ftou,t组成9-11。Fbuy,t=i=1NsubgridPgridi,t(13)Fw,t=i=1NwwPwi,t(14)Fess,t=i=1NessessPessi,t(15)Ftou,t=(P0,tE0,t-PtEt)(16)式中：grid为配电网向主网购电价格，ess为ESS单位功率充放电成本，w为风电运维成本系数，Pi,tgrid为节点i处t时刻主网传输到配电网的功率，Pi,tess为节点i处t时刻ESS充放电功率，Ness为ESS节点数，P0,t为t时刻原始电价，Pt为t时刻响应后电价，E0,t为t时刻采用原始电价时的负荷用电量，Et为t时刻响应后的负荷用电量。Floss=clossijFI2ij,tRij(17)式中：Closs为网损系数，Iij,t和Rij和分别为支路ij的电流和电阻值。Fup=c1i=1n|Ui,t-UN(18)式中：c1为电压偏差成本，UN为额定电压7。下层调度模型的约束条件包括配电网功率平衡约束、支路电流约束、节点电压约束和ESS约束。1)配电网功率平衡约束9Pgridi,t+Pwi,t+Pessi,t-PLi,t=Ui,tjiUj,t(Gijcosij,t+Bijsinij,t)Qgridi,t+Qwi,t+Qessi,t-QLi,t=Ui,tjiUj,t(Gijsinij,t-Bijcosij,t)(19)式中：Gij与Bij分别为支路ij的电导和电纳，ij,t为节点i与j在t时刻的电压相角差，Qwi,t和Qessi,t为节点i处t时刻风电和ESS的无功功率。2)支路电流约束9IijIijmax(20)式中，Iijmax为支路ij的最大电流。3)节点电压约束9UiminUiUimax(21)式中，Uimax和Uimin分别为节点i电压最大和最小值。4)ESS装置运行约束10 soci,t=soci,t-1+pchai,tcha-pdisi,t/dissocminsoci,tsocmaxsoci,0=soci,T(22)式中：soci,t为t时刻节点i处储能容量，cha和dis分别为ESS充、放电效率，soci,0和soci,T分别为i节点ESS当日初始和最后的荷电状态。2基于分时电价的需求侧响应策略ADN中，基于分时电价的需求侧响应策略对新型电力系统的稳定高效运行将发挥重要作用。目前，同类策略存在时间段的划定缺乏合理性，电价的制定欠缺科学规范等难题，需要进一步完善。2.1时段划分首先，将配电网一天的负荷按1小时为间隙分为24个时段，可以得到一个包含 24个负荷数据的序列D=D1,D2,D24。Di是第i小时对应的负荷功率，对Di按升序排序得到新负荷序列D=D1,D2,D24。定义两个边界变量Dfv0(33)式中，是效益系数。2)对用户消费成本的约束在响应分时电价策略后，用户对电能的消费不会增加，可以表示为5：Q0P0-l(p,f,v)QlPl0(34)3)不同时段价格的约束实施分时电价策略后，峰时段的电价 Pp 应最高，谷时段Pv应最低，可以表示为13：Pp-Pf0Pf-Pv0(35)4)基础价格的约束谷时段价格高于基础价格Pd，可以表示为13：Pv-Pd0(36)2.4灰狼算法灰狼算法是受到灰狼捕捉猎物的启发而开发出的一种优化搜索算法，具有参数少，易实现，收敛性能强等优点。灰狼算法环绕阶段目标位置和寻优种群位置可表示为17：D=|CXp(t)-X(t)X(t+1)=Xp(t)-AD(37)式中：Xp(t)为目标的方向向量，X(t)为其中某一个寻优个体当前的位置向量，下一步要更新的灰狼个体位置，表达式为17:346第 4 期蔡宇航等 考虑热电厂的主动配电网源网荷储协调优化调度研究D=|C1X(t)-X(t)D=|C2X(t)-X(t)D=|C3X(t)-X(t)X1=X-A1DX2=X-A2DX3=X-A3DX4(t+1)=X1+X2+X3/3(38)式中：D，D，D为，与间的方向向量；X1，X2和X3为狼跟随，狼进行下一步移动的方向向量。3算例分析3.1算例条件如图1所示，算例包含主电网、两台热电机组和若干个配电网馈线，其中，进行配电网级调度的是包含8 MWh的ESS和10 MW风电机组的23节点馈线。图2是热电机组供热区域的配电网热/电负荷数据6。图3是用于仿真的配电网风电出力及电负荷对照图数据13。热电机组参数如表1所示5。配电网负荷原始电价设为0.65元/kWh，电力供应商的效益系数为 0.15，ESS 的额定容量 8 MWh，SOCmax=0.9，SOCmin=0.1，cha=0.95，dis=0.95，电价弹性系数取值如下13：E=-0.123 2 0.144 5 0.122 3 0.210 7-0.112 4 0.154 5 0.330 4 0.286 4-0.132 23.2需求侧响应策略对负荷影响为了分析需求响应对配电网负荷优化调度的影响，对本文提出的需求响应模型进行求解并讨论。应用式(23)计算图3的负荷，可知其日负荷最佳边界负荷为26.45 MW(2:00),30.23 MW(14:00)，即，如果负荷小于26.45 MW，则将该负荷对应的时刻划分为谷时段；如果负荷大于30.23 MW，则将该负荷对应的时刻划分为峰时段；其余时刻负荷对应的时刻划分为平时段。应用式（24）求解得到各个时段的电价制定结果，如表2所示。表2显示的电价与原始价格相比，求出的电价并未变化过多，结合文献5和文献13得出用户可以接受波动不大的电价变化。图1系统网络结构图Fig.1System network structure diagram0246810 12 14 16 18 20 22 2480100120140160180200 电负荷 热负荷8090100110120130功率/MW时间/h图2热电机组供热区域的负荷数据Fig.2Load data of heating area of CHP units0246810 12 14 16 18 20 22 24202530354045负荷风电02468101214功率/MW时间/h图3配电网负荷数据和风电出力Fig.3Distribution network load data and wind power output表1热电机组参数Table 1Thermoelectric unit parametersG1参数Pmin,1/MWPmax,1/MWam1/(元MW2)bm1/(元MW1)cm1/元数值45.00135.000.0323.6616.22G2参数Pmin,2/MWPmax,2/MWam2/(元MW2)bm2/(元MW1)cm2/元数值40.00120.000.0314.5022.03表2分时电价优化结果Table 2Results of pricing optimization时段电价/(元kWh1)峰时段0.878平时段0.763谷时段0.425347内蒙古工业大学学报（自然科学版）2023 年实行分时电价策略前后的日负荷曲线对比结果如图4所示。图4表明，在峰时段，实行分时电价策略后的负荷水平有所降低；在谷时段，实行分时电价策略后的负荷水平有所提高。本文的策略在价格与需求的弹性理论上又考虑了电压对负荷的影响。进行优化后，9:00时刻的配电网各节点电压仿真结果如图5所示。图5表明，实施负荷响应策略后，配电网各节点的电压波动明显减小。说明该策略可以有效降低节点电压波动，提高配电网电能质量和电压稳定性。3.3双层调度仿真结果及分析为验证本文提出的调度策略对增加配电网风电消纳的有效性，建立了3种不同的调度模式进行对比分析。模式1为本文提出的配电网中同时考虑ESS与需求响应进行优化调度，模式2为配电网仅加入ESS进行优化调度，模式3为仅考虑配电网负荷响应进行优化调度。图6图8是模式1的仿真计算结果。在夜间，系统热负荷需求较高，配电网电负荷较低，同时风电资源充足，ESS进行充电，提高了风电利用率；而在白天，系统热负荷需求较低，配电网电负荷较高且风电资源匮乏，储能释放之前存储的电量来弥补部分出力缺额，并且在配电网负荷侧采用分时电价的策略，降低了系统峰谷不同时段的电负荷峰谷差值，增加风电消纳空间。文献9只考虑增加风电消纳量，文献3只考虑优化热电机组运行，而本文的策略可以增加下层配电网风电消纳，也可以优化上层热电机组运行。不同调度模式下的系统成本如表3所示，由表3可知，模式1与其他两种方式相比，上层机组的燃料成本和维护成本有所下降。系统的弃风成本下降，但是引入了ESS装置运行成本和需求响应成本，所以配电网运行成本与模式2和模式3相比有所上涨。通过对比分析可知，本文所提方法能够有效减少弃风，减少污染，优化配电网运行，提高系统的经济性。0246810 12 14 16 18 20 22 2415202530354045原始响应后功率/MW时间/h图4需求响应策略前后的配电网日负荷曲线Fig.4Daily load curve of distribution network before and after demand response strategy0246810 12 14 16 18 20 22 240.930.940.950.960.970.980.991.00节点负荷响应策略后负荷响应策略前电压/(p.u.)图5负荷响应策略前后各节点电压图Fig.5Voltage diagrams of each node before and after load response strategy0246810 12 14 16 18 20 22 2404080120160200 功率/MW时间/h机组 1机组 2图6发电机出力结果Fig.6Generator output result功率/MW时间/h机组 1机组 20246810 12 14 16 18 20 22 24020406080100120140160图7机组热出力结果Fig.7Unit heat output results348第 4 期蔡宇航等 考虑热电厂的主动配电网源网荷储协调优化调度研究4结论本文提出一种考虑热电厂的ADN协同优化调度方法。在包含热电机组、风电机组、ESS的基础上，考虑系统供热需求，以增加风电消纳为目标，构建了双层优化调度模型。通过分析对比不同方式的仿真运行结果，验证了本文所提方法的有效性，并得出以下结论。1）使用本文的负荷侧分时定价策略，可以平缓配电网负荷曲线，增加风电消纳空间，提高配电网节点电压质量。2）与不考虑优化措施的调度方式相比，通过引入ESS，以及考虑分时电价策略，可以有效提升风电消纳，降低网损成本，降低配电网电压偏差，还可以减少上层机组的燃料成本，能够优化系统调度。参考文献1罗毅,邱实.基于负荷侧响应的含储热热电联产的风电消纳模型J.太阳能学报,2021,42(2):90-96.2AGYEKUM E B,ALI E B,KUMAR N M.Clean energies for Ghanaan empirical study on the level of social acceptance of 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642.6823 512.33542.75459.37209 108.13模式 3167 381.5513 224.431 093.5722 184.24531.56434.46204 849.81349