考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法技术

考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法，包括：步骤1：建立包含光伏发电系统、柴油机发电系统和微型燃气轮机发电系统的分布式电源数学模型，激励型需求响应数学模型，以及储能系统数学模型；步骤2：建立配电网

【技术实现步骤摘要】
考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法


[0001]本专利技术属于配电网规划领域，具体涉及一种考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法。

技术介绍

[0002]传统的集中式发电是将发电厂产生的电能直接输送到大电网，再由大电网统一调配向用户供电。因此，用户与大电网之间的电力交换是单向的，即从大电网流向用户。此外，集中式发电厂大多离负荷中心距离较远，需依赖长距离输电线路送电入网，因此极易出现输电线路损耗、电压跌落、无功补偿等问题。现阶段的新能源发电并网主要是通过集中接入输电网或分布式接入配电网这两种方式实现。而分布式接入配电网因更有利于新能源就地分散利用以及提高用户供电可靠性和丰富电力市场的多样性而得到更广泛的研究与应用。然而，随着风机、光伏等可再生电源在配电网中渗透比率的不断提高，其间歇性和随机性的特点可能会导致配电网电压波动，频率波动、短路电流增大，供电可靠性降低、电能质量恶化等问题，给传统配电网的运行带来了诸多挑战。
[0003]微电网技术是解决分布式电源直接接入电网所引起的一系列问题的有效手段。微网是由分布式电源、储能装置、负荷、能量转换装置、监控和保护装置等组成的小型发电配电系统。对于大量分布式电源接入电网后引起问题，可通过调整微电网这个可控单元以满足外部输配电网络的需求和用户的特定需求。在电网覆盖不到的偏远地区或海岛，采用微电网的方式，可以提高配电网对分布式能源的消纳能力、解决偏远地区的供电问题，大大提高了分布式电源的利用效率。
[0004]在电力系统的运行调度中遵循供需功率平衡的原则。在用电高峰期时，用户用电量急速上升，为了保证系统功率平衡就需增加发电和输配电。但是用于调峰的发电机组通常为高成本、高污染的火电机组，在我国推进“双碳”目标期间给电力系统减排带来极大的压力。在用电低谷期，用户用电量可能无法满足发电机组的最小稳定技术出力，不得不使得部分火电机组关机，造成发电成本增加。实际情况中，负荷高峰期和低谷期持续时间较短，为调节这两段时间的功率平衡而启停发电机组产生的边际成本高，经济效益低，因此引入需求侧响应。供能侧可通过并网或与其他微网相连组成微网群两种方式获取自身所需能量，需求侧可通过进行需求侧响应灵活调节负荷，缓解负荷高峰期的供电压力。对微电网进行需求侧管理，通过电价和补偿激励的机制引导用户积极进行需求侧响应可以对微网发电机组容量进行优化配置，减少投资运营成本。
[0005]在如今的能源科学与
当中，无论是可再生能源的接入，还是分布式供能，还是微网领域，从发电端到用户端的各环节均由点及面的指向一个共性科学与技术需求——储能。储能技术己被视为电力系统运行过程中的重要组成部分。在传统的电力系统中引入储能后，可以有消除昼夜间峰谷差，平滑负荷波动。此外，还能提高电力设备利用率，降低输配电成本，也可以作为保证系统稳定运行的有效手段。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供一种考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法，实现了对分布式电源、储能系统、柔性负荷等可控调节单元进行优化调度，使微电网能够调度网内的分布式电源、储能系统、柔性负荷等可调资源，能够降低微电网的运行成本且能够起到一定的削峰作用。
[0007]本专利技术采取的技术方案为：
[0008]考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1：建立包含光伏发电系统、柴油机发电系统和微型燃气轮机发电系统的分布式电源数学模型，激励型需求响应数学模型，以及储能系统数学模型；
[0010]步骤2：建立配电网
‑
微电网双层协同优化调度模型，下层模型基于“源
‑
荷
‑
储”对多微网优化调度，使得各微网的运行成本最低；上层模型以配电网收益最高为优化目标；
[0011]步骤3：利用改进的差分进化算法对步骤2建立的双层协同优化调度模型进行优化计算。
[0012]所述步骤1中，光伏发电系统数学模型的建立，具体包括：
[0013]1.1：从稳定性和控制性这两个方面考虑分布式电源DG的出力特性，其中，稳定性指从数s到1s之间的输出特性的稳定，控制性是指从外部加入控制信号时DG的经济性、输出特性的可控制程度；
[0014]1.2：在微电网与配电网的优化运行中，对光伏在一天中24个时间段内的输出功率进行预测，光伏发电的输出功率预测模型如下：
[0015][0016]式(1)中：P
PV
表示在t时刻第i个微网预测的光伏输出功率；P
P
'
V
表示光伏在标准测试环境下的输出功率；q
PV
表示光伏的降额系数；I
T
表示实际情况下太阳的辐射强度；I
STC
表示在标准测试环境下太阳的辐射强度；α
PV
表示光伏电池板的温度系数；T
c
表示当前情况下的光伏电池板温度；T
STC
表示标准测试环境下的光伏电池板的温度。
[0017]考虑光伏发电运维成本，模型如下：
[0018]C
PV&OM,i
＝K
PV
P
PV,i,t
T
PV (2)；
[0019]式(2)中：C
PV&OM,i
表示第i个微网的光伏板运维成本；K
PV
为光伏电池板的运维系数；T
PV
为总调度时间内光伏发电的时间。
[0020]柴油机发电系统数学模型的建立，具体包括：
[0021]1.3：考虑柴油发电机在使用过程中的产生的燃料费用、运维费用以及污染物处理费用，对柴油发电机建模，
[0022][0023]式(3)中：C
DE&OM,i
、C
DE&Fuel,i
、C
DE&Waste,i
分别表示第i个微网的柴油发电机的运维成
本、燃料成本及污染物处理成本。P
DE,i,t
表示柴油发电机在t时刻第i个微网的输出功率；K
DE
表示柴油发电机的运维系数；α
DE
、β
DE
、γ
DE
表示柴油发电机燃料系数；C
DE,k
表示柴油发电机处理k类污染气体的成本系数；γ
DE,k
表示柴油发电机k类污染气体的排放系数。k代表第几类，n表示柴油发电机在使用过程中的产生污染气体的总类数。
[0024]1.4：微型燃气轮机的输出功率模型如下：
[0025][0026]式(4)中：η
MT
表示微型燃气轮机的运行效率；P
MT,i,t
表示微型燃气轮机在t时刻第i个微网的输出功率；
[0027]式(4)中：65表示单位小时的燃料费用；0.0753、0.30本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：建立包含光伏发电系统、柴油机发电系统和微型燃气轮机发电系统的分布式电源数学模型，激励型需求响应数学模型，以及储能系统数学模型；步骤2：建立配电网
‑
微电网双层协同优化调度模型，下层模型基于“源
‑
荷
‑
储”对多微网优化调度，使得各微网的运行成本最低；上层模型以配电网收益最高为优化目标；步骤3：利用改进的差分进化算法对步骤2建立的双层协同优化调度模型进行优化计算。2.根据权利要求1所述考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法，其特征在于：所述步骤1中，光伏发电系统数学模型的建立，具体包括：1.1：从稳定性和控制性这两个方面考虑分布式电源DG的出力特性，其中，稳定性指从数s到1s之间的输出特性的稳定，控制性是指从外部加入控制信号时DG的经济性、输出特性的可控制程度；1.2：在微电网与配电网的优化运行中，对光伏在一天中24个时间段内的输出功率进行预测，光伏发电的输出功率预测模型如下：式(1)中：P
PV
表示在t时刻第i个微网预测的光伏输出功率；P
P
'
V
表示光伏在标准测试环境下的输出功率；q
PV
表示光伏的降额系数；I
T
表示实际情况下太阳的辐射强度；I
STC
表示在标准测试环境下太阳的辐射强度；α
PV
表示光伏电池板的温度系数；T
c
表示当前情况下的光伏电池板温度；T
STC
表示标准测试环境下的光伏电池板的温度；考虑光伏发电运维成本，模型如下：C
PV&OM,i
＝K
PV
P
PV,i,t
T
PV (2)；式(2)中：C
PV&OM,i
表示第i个微网的光伏板运维成本；K
PV
为光伏电池板的运维系数；T
PV
为总调度时间内光伏发电的时间；柴油机发电系统数学模型的建立，具体包括：1.3：考虑柴油发电机在使用过程中的产生的燃料费用、运维费用以及污染物处理费用，对柴油发电机建模，式(3)中：C
DE&OM,i
、C
DE&Fuel,i
、C
DE&Waste,i
分别表示第i个微网的柴油发电机的运维成本、燃料成本及污染物处理成本；P
DE,i,t
表示柴油发电机在t时刻第i个微网的输出功率；K
DE
表示柴油发电机的运维系数；α
DE
、β
DE
、γ
DE
表示柴油发电机燃料系数；C
DE,k
表示柴油发电机处理k类污染气体的成本系数；γ
DE,k
表示柴油发电机k类污染气体的排放系数；k代表第几类，n表示柴油发电机在使用过程中的产生污染气体的总类数；1.4：微型燃气轮机的输出功率模型如下：
式(4)中：η
MT
表示微型燃气轮机的运行效率；P
MT,i,t
表示微型燃气轮机在t时刻第i个微网的输出功率；考虑微型燃气轮机在使用过程中的产生的燃料费用、运维费用以及污染物处理费用，对微型燃气轮机建模：式(5)中：C
MT&OM,i
、C
MT&Fuel,i
、C
MT&Waste,i
分别表示第i个微网的微型燃气轮机的运维成本、燃料成本及污染物处理成本；K
MT
表示微型燃气轮机的运维系数；C
f
表示天然气的价格；LHV表示天然气的低位热值；C
MT,k
表示微型燃气轮机处理k类污染气体的成本系数；γ
MT,k
表示微型燃气轮机k类污染气体的排放系数；η
MT
表示微型燃气轮机的运行效率。3.根据权利要求1所述考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法，其特征在于：所述步骤1中，需求侧响应的调节收益模型如下：C
DR,i
＝r
i,t
P
DR,i,t
ꢀꢀꢀ
(6)；式(6)中：C
DR,i
表示第i个微网的需求侧响应调节收益；P
DR,i,t
表示在t时刻第i个微网的需求侧响应功率；r
i,t
表示在t时刻第i个微网的需求侧响应补偿价格，即用电公司支付给参与需求侧响应的用户的补偿价格。4.根据权利要求1所述考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法，其特征在于：所述步骤1中，在储能系统中使用荷电状态(State of Charge，SOC),来描述储能设备的状态：式(7)中：E
es
表示当前蓄电池中的存储电量；E
esr
表示蓄电池的最大储能电量；充电时，蓄电池中的电量变化为：式(8)中：η
ES
表示充放电效率；表示在t时刻第i个微网的蓄电池的充电功率；SOC(t
‑
1)表示上一时刻的储能系统的荷电状态，
△
t为时间间隔；放电时，蓄电池中的电量变化为：式(9)中：表示在t时刻第i个微网的蓄电池的放电功率；
储能单元的调节成本模型如下：式(10)中：C
ES,i
表示第i个微网的储能单元的调节成本；η
o
表示折旧系数；N表示在系统中储能单元的总个数。5.根据权利要求1所述考虑分布式电源功率注入的配电网协同优化运行方法，其特征在于：所述步骤2中，微电网的优化调度是使各微网售电收益及需求侧响应收益最高，各设备的运维成本及环境保护成本最低，微电网层的目标函数为总成本最低，表达式为：式(11)中：T表示各微电网调度总小时数；N表示微电网个数；C
DR,i
表示第i个微网的需求侧响应调节收益；P
DR,i,t
表示在t时刻第i个微网的需求侧响应功率；r
i,t
表示在t...

【专利技术属性】
技术研发人员：张云杰，方春华，周固，钮非凡，饶迪，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：