主动配电网的全寿命周期分布式电源规划问题研究

第44卷 第504期 电测与仪表 Vol.44 No.504 2007年 第12期 Electrical Measurement & Instrumentation Dec.2007

主动配电网的全寿命周期分布式电源规划问题研究

郑博文，杨隽，杨承辰，鲍小锋

（玉溪供电局, 云南 玉溪 653100）

摘要：主动配电网（Active Distribution Network, ADN）的源荷强不确定性加剧了其电源规划的难度。本文基于ADN的灵活管控特性提出了考虑主动管理模式的分布式电源多目标双层规划模型。上层模型以最小化系统电源侧的全寿命周期成本为目标，从而确定DG的安装配置方案；而下层则以最小化DG有功出力切除量为目标，通过采用主动管理中的DG出力控制、有载变压器分接头调节以及无功补偿装置调节等方式实现DG运行优化。利用带自适应变异的改进粒子群（IPSO）算法对上下层模型进行求解，提高了算法的求解速度并有效得到全局最优解。同时，通过对IEEE 33节点系统进行仿真分析，验证了所构建模型的合理性。

关键词：主动管理；多目标双层规划；分布式电源；粒子群算法；

中图分类号：TM71 文献标识码：B 文章编号：1001-1390（2018）03-0000-00

Research on distributed generation planning of active distribution

network considering life cycle cost

Zheng Bowen, Yang Jun, Yang Chengchen, Bao Xiaofeng (Yuxi Power Supply Bureau, Yuxi 653100, Yunan, China)

Abstract: The key features of active distribution network (ADN) which include active management and active control exacerbate the difficulty of its generation planning. Based on flexible adjustment capability of ADN, a multi-objective bi-level programming model about distribution generation considering active management mode was proposed in this paper. The objective of upper level model was to minimize the total life cycle cost of power supply side in the system, thus the installation and configuration plan was obtained after optimization. Whereas the lower level model was aimed at minimizing active power curtailment value, and operation optimization of distributed generation (DG) was obtained through applying DG output control, on-load-tap-changing transformer adjustment, reactive power compensation device adjustment and other active management modes. The upper and lower models were solved by improved particle swarm optimization (PSO) algorithm with adaptive mutation, which could improve the solution speed and the global optimal effectiveness. Besides, the simulation analysis of the IEEE 33-node system was carried out to verify the rationality of the model.

Keywords: active management, multi-objective bi-level planning, distributed generation, improved particle swarm optimization algorithm0 引 言

电源规划是配电网规划中的一个至关重要的环节，其涉及到负荷预测、电力电量平衡、厂址选择、机组类型和规模、燃料来源及运输条件、系统运行、网络规划和各种技术经济指标的选择等一系列问题

[1]

。随着能源问题日益严重，可再生分布式电源

（RES）的兴起顺应了节能减排的要求，并得到广泛应用与发展。然而，当前DG接入配电网仍采用“安装即忘记”的被动管理模式，没有充分考虑不可控DG出力的间歇性和随机性对电网造成的不利影响，

第44卷 第504期 电测与仪表 Vol.44 No.504 2007年 第12期 Electrical Measurement & Instrumentation Dec.2007 同时也未充分发挥DG灵活调控对于降低网损、改善支路潮流等方面的积极作用。主动配电网模式的提出解决了优化利用DER的问题，利用主动管理和主动控制的方式进行分散管理、灵活控制网络结构，可以实现DG与配电网的充分集成并提升DG的渗透容量

[2-3]

。

在传统配电网环境下的DG优化配置问题中，中压配电网往往作为电力系统的被动负荷，在无故障情况下不会自动操作，因此其网架结构较为固定。文献[4]以最小化含环境效益的DG投资成本及运行成本为优化目标，建立了DG优化配置模型，分析了风速、天然气价格以及污染物排放处罚标准等三个变量对确定DG最优配置方案的影响。此外，考虑到不可控DG的间歇性，在传统配电网规划中一般采用多场景技术[5]

、机会约束理论[6]

或模糊数学理论[7]

采用确定性或不确定弹性约束的方式对DG出力的不确定性进行描述。而在主动配电网中的DG规划问题除了考虑DG的不确定性外，还可以通过一定的主动管理及控制方式对网架结构及运行方式进行灵活调节，从而提高DG的消纳能力。文献[8-9]结合ADN中的主动管理模式建立多目标双层分布式电源规划模型，上层模型以最小化DG年投资运行成本和网损为目标，形成DG的布点定容方案，而下层模型则在上层结果的基础上对DG的出力进行主动管理，将DG的有功出力切除量反馈给上层便于引导决策。

然而，当前DG的投资成本往往采用DG投资安装费用的净现值进行衡量，没有兼顾DG在全寿命周期（Life Circle Cost，LCC）内的经济环境综合效益，存在一定弊端。鉴于此，本文基于配电网电源侧的全寿命周期成本分析，建立了考虑主动管理模式的主动配电网双层规划模型以得到最优的电源规划方案。其中，上层模型以全寿命周期内配电网上级购电成本以及DG成本等供应侧成本最小化为优化目标，确定上级购电量、DG的安装类型及容量。而下层模型则以最小化DG切除功率为目标，利用主动管理模式对DG的运行进行优化。考虑到光伏、风电等不可控DG及负荷的不确定性，根据实际待考察区域的历史测量信息合理确定了当地风速和光照强度的概率密度函数。利用带自适应变异因子的改进粒子群算法对上、下层模型进行求解。并通过对IEEE 33节点配电网算例进行仿真，结果验证了所构建双层规划模型以及所应用求解算法的合理性和可行性，

算例结果体现了主动管理特性对于提高DG渗透率并降低系统电源侧的全寿命周期成本的有效性。 1 不确定性建模

与传统配电网相比，主动配电网中增加了大量分布式能源（DER），如光伏发电（Photovoltaic Generation，PV）、风力发电（Wind Power Generation）、微型燃气发电（Microturbine，MT）、燃料电池（Fuel Cell）等分布式电源（Distributed Generation，DG），各类储能设备以及需求响应策略下的各类柔性负荷。

1.1 光伏发电不确定性建模

光伏发电主要基于光生伏特效应，利用太阳电池将太阳光能直接转化为电能，具有建设周期短、环境友好等优势。研究表明，长期光照强度变化可认为符合Beta分布，概率密度函数为：

????????1??1f(r)????????????r???r?r （1）

max??1??r?max?式中 r和rmax为代表当前时段内的实际及最大

太阳能辐射强度；?和?为Beta分布的形状参数，

可由光照强度的期望?与方差值?2ss计算得出：

?=?s???s?1??s????1?2?s? （2）

???1????s?1??s??s??2?1???s?基于光伏电池的光照强度，可以求得光伏电池输出功率：

ppw?r?????pvg?rg/rrated?rg?rratedg????pvgrg?r （3） rated式中 ppw,?pvg分别表示光伏电池的实际输出功

率和额定功率，而rrated,rg分别表示光伏电池的额定光照强度和实际光照强度。 1.2 风力发电不确定性建模

风力发电是将风能转变为机械能最终转化为电能的一种方式，由于我国国土面积广阔、风力资源丰富，风力发电是目前适用性最广的DER之一。研究表明，风力发电的不确定性根据地理位置差异，基本满足基于单峰正偏态双参数曲线的Weibull分

第44卷 第504期 电测与仪表 Vol.44 No.504 2007年 第12期 Electrical Measurement & Instrumentation Dec.2007 布，其概率密度函数为：

k?1fw(v)?k?v?c??c??exp???v?k??????c??? ??（4）

式中 v为所在位置风速；k和c分别称为形状参数和尺度参数，即：

?1.086k????w???? （5）

w?c?2?wπ （6）

式中 ?w和?w分别是统计周期内风速的平均值和标准差。基于已知风速可求得风机的实际输出功率：

??0v?vcutcutgin或vg?voutpw?v?=??vcutg?ving?v?wvcut?vcutgin?vg?vrated （7）

ratedin???wgvvcutrated?vg?out式中 ?wg为安装在系统节点g的风机机组容量；

vcut为风机切入风速；vcutinrated为额定风速；vout为切出

风速。

1.3 微型燃气发电建模

考虑到微型燃气发电为可控电源，其运行阶段的输出功率pMT为：

0?pMT??mtg （8）

式中 ?mtg为安装在节点g的MT机组容量。 2 基于主动管理的全寿命周期DG电源规划模型

对比发达国家的配电网现状，我国发展主动配电网的规划建造工作处于初期阶段，配电网建设的首要目标是在满足日益增长的负荷需求条件下，实现各类分布式电源渗透率的提升。此外，当前存在设备及线路老化、用于优化控制智能配电系统的辅助装置配备不齐全等问题的配电网的发展受到投资成本的制约。因此，在进行主动配电网规划时需要在优化网络布局的网络解和优化设备配置的非网络解之间进行合理权衡，以满足降低投资成本、提高分布式电源渗透率、保证网络安全可靠运行等目标。

为了提高分布式电源的接入容量，克服其出力波

动性所造成的节点电压升高，系统潮流越限，网络总体损耗增加等弊端，本文采用如下3种主动管理方法：

(1) 发电机出力控制：即通过控制可控型DG的有功出力来调节电压；

(2) 有载变压器抽头调节：即通过调节有载调压变压器的可变抽头使电压保持在规定范围内；

(3) 无功补偿调节：即通过调节DG接入点的无功补偿设备减少电压增幅。

由于本文所述的基于全寿命周期DG电源规划问题考虑了DG出力的主动管理和控制特性。出于分解协调的理念，本文建立了基于主动管理的LCC双层规划模型。

其中，上层规划模型是主动配电网中的DG容量

配置规划问题，以最小化供给侧的全寿命周期成本为目标，决策变量为各类分布式电源的容量以及系

统向上级电网的购电量。下层规划模型则是DG有功出力优化问题，以最小化DG有功切除量为目标，决策变量为DG有功出力切除量、有载变压器抽头位置以及无功补偿设备的投切容量。上层将DG的定容方案传递给下层，通过对上层方案中的DG出力进行主动管理，并由下层将出力调整结果传递给上层，从而实现上下层决策互补。 2.1 上层规划模型

为了全面体现系统中电源侧的总投入成本，上层规划模型以最小化全寿命周期内的主动配电网供给侧资源成本为目标函数，从而合理表达了在系统设

计、规划、运维以及退役等周期内DG的实际成本投

入情况以及与上级电网购电量的成本占比。具体表

达式为：

NminLCC??f?Cb??f?CDG? （9）

k?1式中 f?Cb?为每一年系统向上级电网的购电成本，万元；f?CDG?为各类分布式电源（含光伏发电、风电、微型燃料发电以及燃料电池在其寿命周期内，所花费的投资安装、财务支出、运行维护、燃料消耗、环境惩罚费用及残值等所有费用之和的等年值；

f?CFL?为需求响应中的直接负荷控制的投资运行成

本。

f?Cb??pkEk （10）

第44卷 第504期 电测与仪表 Vol.44 No.504 2007年 第12期 Electrical Measurement & Instrumentation Dec.2007 ?N?r?1?r?C?CRR?cP?cf?PMT??INiINiloanintiOMiiNGMNLHV?f?C?=???1?r??1??DGNi?1?m?????j?ijPi?r?1?r???NC1?r??1Ri?j?1??（11）

式中 pk为当年电价，万元/kW?h；Ek为对应年的上级电网购电量，kW?h；M为DG种类，本模型

取风机、光伏发电、微型燃气发电三种，M?3；N为全寿命周期年限，一般DG取25a；r为资金利率，取0.1；CINi为第i类DG的总投资安装费用，万元；

Rloan为DG建设投资中的贷款占比，一般取0.75；

Rinti为银行的贷款利率，依照当前情况取5.65%；cOMi为第i类DG的单位运维费用，万元/kW?a；Pi为第i

类DG的有功出力，kW；c为天然气时价，万元/m3

NG；

所采用的6F-01型微型燃气轮机的天然气热值函数

表达式为：f?P?4P3?22MT??1.962?10MT?2.567?10PMT?3.905PMT?24.24，

单位kW；PMT为微型燃气轮机的发电功率，kW；LHV为天然气低热值，取10 kW?h/m3;?j为治理污

染物j所需费用，万元/kg；m为污染物种类数，本模型考虑CO2、SO2及氮氧化物3类；?ij为第i类DG对应j类污染物的排放系数；CRi为第i类DG的残值。

综合考虑配电网供应侧的规划和运行研究现况，上层规划模型需要考虑以下约束条件：

（1）DG安装容量约束。

Gi?Gimax （12）

式中 Gimax为第i个DG的规划允许容量上限。 （2）DG渗透率约束。

N?DG?NLGi?0.15Lj （13）

i?1j?1式中 NL为系统的负荷节点数；NDG为系统内DG总数。

（3）功率平衡约束。

NDGNLEk?t???Pi?t???Lj （14）

i?1j?12.2 下层规划模型

在上层规划的决策基础上，下层规划以DG的有功出力切除量最小为优化目标，具体表达式：

NDG min?Pcuri （15）

i?1式中 Picur是第i个DG的切除功率，单位kW。 综合考虑DG优化运行的各项要求，下层模型需要考虑以下约束条件：

（1）节点功率平衡约束。 Pis?Ui?Uj?Gijcos?ij?Bijsin?ij?j?iQis?Ui?Uj?Gijsin?ij?Bijcos?ij? （16）

j?i式中 Pis,Qis分别为节点i注入的有功功率和无功功率，kW；j?i即节点j与节点i相连；Gij,Bij分别表示节点导纳阵的实部和虚部；?ij为节点i与节点j 的相角差。

（2）节点电压约束。

Uimin?Ui?Uimax （17） 式中 Uimin,Uimax分别为节点i的电压上限与下限。

（3）支路传输功率约束。

Sij?Sijmax （18）

式中 Sijmax为连接节点i与节点j之间支路的功率上限。

（4）DG出力切除量约束。

Pmin?Pmaxcuricuri?Pcuri （19）

式中 Pminmaxcuri,Pcuri分别为第i个DG的出力切除功率

上下限。

（5）有载变压器抽头调节约束。

Tminmaxk?Tk?Tk （20）

式中 Tmin,Tmaxkk分别为有载变压器k的抽头调节

范围上下限。

（6）无功补偿装置投切约束。

Qminci?Qci?Qmaxci （21）

式中 Qminmaxci,Qci分别为无功补偿装置投切容量的