基于分布式电源的主动配电网规划关键问题研究
韩田蕾
【摘 ?要】论文提出了考虑主动管理（AM）的配电网络分布式分散式发电（DG）机组的长期动态规划。在AM运行模式下，配电网设备根据系统参数（电压和电流）的实时测量进行实时控制。该模型确定了分布式发电机组的最优规模、位置和投资时间。能源价格和负荷增长率的不确定性是通过基于情景的建模方法来处理的。在AM环境下，最优分布式电源规划的计算是一个混合整数的非线性问题，可以用商业优化软件包如GAMS来解决。
【Abstract】In this paper， the long-term dynamic planning of distributed generation （DG） units in distribution networks considering active management （AM） is proposed. In AM operation mode， distribution network equipment carries out real-time control according to real-time measurement of system parameters （voltage and current）. The model determines the optimal size， location and investment time of distributed generator sets. The uncertainty of energy price and load growth rate is dealt with by scenario-based modeling. In AM environment， the calculation of optimal distributed power planning is a nonlinear problem of mixed integers， which can be solved by commercial optimization packages such as GAMS.
【關键词】分布式电源;配电网;规划
【Keywords】distributed generation; distribution network; planning
【中图分类号】TM715 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文献标志码】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章编号】1673-1069（2021）05-0124-02
1 主动配电网的当代发展概述
1.1 主动配电网与传统配电网的区别
常规配电网规划的主要内容包括：收集电力市场和用户的信息、需求预测、确定网络需求、替代研究对替代品进行评估、选择设计方案。为克服传统配网规划的不足，主动式配网主要考虑了主动管理的作用，采用了统一协调规划的思想。在综合考虑用户和电力供应的同时，在全要素多目标优化规划过程中，主要考虑了2个最优规划网络和1个网络解，通过多个时间尺度来反映用户和电力供应特性的变化、评估和计算的过程中的选择。
1.2 主动配电网规划概述
配电网规划是在安全和运行约束下，以最小的成本确定满足电力需求的最优网络配置。对网络进行投资是为了适应网络的发展，无论是需求的增长、发电的连接，还是老化资产的更新。在网络扩展规划任务中，有2种常用的方法可以用来寻找最优解，即最优化方法和启发式规划方法。尽管在过去，由于现实生活中的应用需要相对较大的计算能力，最优化方法的范围是有限的，但是不断增长的当代计算处理速度已经导致对这种方法的研究数量的增长。因此，即使有多个目标（超出了正常的单一目标，即最低成本系统扩展），现在也提出了更复杂的技术。
2 分布式电源下的主动配电网规划必要性
分散式发电是一种直接连接到配电网络的电力源。近年来，经济问题和技术问题促使DG装置的使用。发展分布式发电机组可以提高能源供应的安全性、投资的灵活性以及降低电力损耗和运行成本。在大多数情况下，配电网络是以辐射形式扩展的。因此，分布式发电机组与配电网的整合可能会改变配电馈线的潮流。因此，投资规模、投资地点、投资技术和投资时机对其潜在收益具有决定性影响。如果配电系统在不适当的条件下运行，分布式发电机可能会影响配电系统。分布式电源规划报告模型一般可分为静态模型和动态模型两大类。在静态模型中，投资决策在规划期的第1年实施，但在动态模型中，危险品机组的投资年份也由规划者决定，不一定是规划期的第1年。动态模型是指投资年度也由最优化程序决定的模型。考虑到AM在配电系统运行中的良好性能，将主动网络管理方法引入最优动态分布式电源规划中。
3 主动配电网络的管理
分布式电源装置在配电网中的高渗透率会给配电网的规划和运行带来许多技术问题。造成这些问题的原因之一是可再生或不可再生能源的装机容量与主机本地网络不匹配。换句话说，与电源相连的网络容量可能不足以提供电力。因此，为避免网络加固的成本，配电网运营商（DNO）需要一种可靠的方法来实现网络的优化运行。根据AM方法对配电网络进行管理时，可以对不同作业装置之间的相互作用进行规划和控制，以利于网络的运行和稳定。
分布式电源单元的有功功率调节是限制配电网电压上升的应用策略之一。在发电量大、负荷低的情况下，可以通过减少部分分布式电源的发电量来解决电压升高的问题。如果能量消耗量相对较低，则有利于降低分布式电源的消耗，而不利于配电系统的改善。有载分接开关的AM侧重于在允许范围内保持电压分布。由于连续的负荷变化可能导致网络中的电压降低，或者由DG发电产生的电压分布在DG连接的节点上增加，所以采用OLTCs管理来保持电压在允许的范围之内。有载分接开关（OLTC）的设置是基于母线电压信息的，而母线电压上升（或下降）问题最为严重。利用RPC管理，当超过安全电压范围时，可以控制配电系统中的无功潮流，校正电压分布。远程控制是通过向每个单元发送控制命令来实现的。使用RPC还可以减少网络的有功功率损耗。最佳控制策略是基于协调同步电压控制和无功功率的应用。本文考虑了配电网的3种运行方式，以确定最优规划。
为确定分布式电源装置的最优规划，本文考虑了3种分布式电网的运行方式。这3种运作模式相互比较如下：
模式1：传统配电网络。在这些网络中，中压变电站在低电压水平向用户供电是单向的。在这种模式下，没有DG连接到网络。
模式2：无源配电网络。在这些网络中，为改善技术特性，在网络中安装了电信总局和RPC设备。当渗透水平较高时，单向功率流有可能向双向功率流转变。分布式发电机组和RPC的输出不受DNO的控制。
模式3：主动配电网。在这种模式下，AMRs和其他测量装置被安装在负载和网络要求上。因此，中压变电站有载分接开关可以根据一次系统参数的测量进行自动控制。为提高网络的技术性能，在网络中安装和控制RPC。AM程序将用于分销网络的优化和智能操作。
4 仿真结果分析和设计
本文将随机规划问题用于能源价格和负荷增长率的不确定性建模，建立了能源价格和負荷增长率的随机规划模型。确定性问题可以用随机过程中的随机变量代替随机过程中的期望变量或预期变量来求得。此外，本文分析了网络需求水平，提出了网络需求水平的概念，建立了网络需求水平的数学模型。考虑了峰值负荷、标准负荷、中等负荷和轻负荷4个需求水平，得到了不同需求水平下的分布式发电量值。这意味着，在轻负荷水平，危险品将受到限制。利用GAMS求解该优化问题，可以得到具有静态或动态规划的装置的最优运行水平。在本文中，假设每年的需求增长率为γs，因此，在每个需求水平上，OLTC和RPC的最优设置将逐年改变。如果考虑到需求增长率，第1年峰值负荷的损失值为0.643MW，达到1.268MW。在常规电网中，轻负荷从第1年的0.159 MW增加到最近几年的0.291MW。在这些网络中，已经在网络中安装了分布式电源（DG）和RPC设备，以改善网络的技术特性，但是AM程序并没有得到应用。与常规网络相比，功率损耗值已经降低。例如，第1年的损失值为0.091MW，考虑到需求增长率，该值达到0.191MW。在无源网络中，电力损耗从第1年的0.081MW增加到最近几年的0.065MW。降低网损的主要原因是被动网络中的RPC固定不动，从而导致轻负载时网损增加。一般来说，与无源网络相比，主动网络的功率损耗值有所下降。提取了动态规划10年有功损耗（MW）的预期值。从这些数据可以看出，适当的分布电源位置可以改善电压分布。计算结果表明，采用动态规划模型和自动调节模型，配电网的运行状况将更好。采用这种方法，分布式发电机组的总调度功率也得到了提高。
数值计算和比较结果表明，采用动态投资规划和调幅技术可以提高电网的电压分布、有功损耗和DNO成本。实施AM方法与PM方法相比有许多不可忽视的优点，同时也提高了分布式发电机组的调度能力，降低了分布式发电机组在网络中的定义成本函数。因此，创造良好的操作条件对系统的规划有很大的影响。未来可以研究分解技术，如Benders分解，以提高随机动态分布规划的解决效率。
5 结语
当代新发展对配电网系统提出了新要求。配电网是直接面向多元用户，是支撑社会发展的主要基础建设设施。随着近年来新冠疫情的不断影响，线上平台、无纸化办公、云网络、5G时代、新能源汽车、大数据中心等领域，在人工智能、新能源、绿色出行等方面催生滋养出众多新型业态，因此，实现配电网的创新发展和需求的步伐不断加快，配电网是电网数字化、智能化发展转型的重要组成部分，同时也兼顾社会责任和经济效益的有效保障。
【参考文献】
【1】艾芊，郑志宇.分布式发电与智能电网[M].上海：上海交通大学出版社，2013.
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