吕德生
(百色新铝电力有限公司,广西 百色 533000)
分布式光伏以居民屋顶或者工业厂房为建设场地,所发电量接入配电网系统进行就地消纳,具有不占用耕地和不向上一电压等级系统返送功率的优点[1-2]。随着国家大力推动整县分布式光伏建设[3],高比例的分布式光伏接入配电网有助于降低化石能源的消耗,对实现“双碳”目标具有重要意义。随着配电网系统中分布式光伏比例的升高,电压越限、线路过载、继电保护不正确动作等问题威胁配电网系统的安全稳定运行[4-6]。目前已有较多防止电压越限的研究,多从源、荷、储方面进行研究:文献[7]利用光伏逆变器可以快速调节有功出力的特点调整光伏出力保证节点电压不越限,但此方法弃光量偏多;文献[8]通过调节变压器分接头改善系统电压分布防止电压越限,但此种方法不能连续平滑调节,调节效果不理想;文献[9]基于电压-有功无功灵敏度对配电网系统进行分区,然后在各分区利用储能设施进行调节防止电压越限,但储能设施建造成本昂贵。随着越来越多灵活可控负荷接入配电网,利用分时电价引导用户在各时段合理用电可以提高系统对光伏电量的消纳,降低峰谷差。文献[10]通过构建价格弹性矩阵引导用户调整用电计划,达到削峰填谷的目的。文献[11]基于消费者心理学的价格理论,对分时电价进行优化,提高包括光伏在内的新能源消纳量。文献[12]提出利用分时电价引导电动汽车主充电行为,提高光伏出力高峰期电动汽车的接入量,达到降低弃光量的目的。但以上研究仅涉及如何利用分时电价提高光伏消纳量,而提高光伏消纳量的同时有可能造成用户用电成本增加,因此优化分时电价提高配电网光伏消纳能力应该是一个多目标优化问题。
综合以上分析,本文建立分时电价优化模型和分布式光伏最大消纳模型用于提升配电网光伏消纳能力。分时电价优化模型以配电网系统净用电负荷最大和用户用电成本最低为目标函数,优化分时电价得到用户各时段的用电需求。以分时电价优化模型计算结果为基础,分布式光伏最大消纳模型以光伏消纳量最大为目标函数,约束条件包括线路潮流约束和节点电压约束等。以某一实际配电网系统为算例,验证所建立的2个模型能够优化分时电价时段的划分和定价,降低用户用电成本的同时提高光伏消纳量。
如图1所示的辐射状馈线线路上假设节点i的负荷为PL,i+QL,i,由线路传输功率公式可以推导得到节点j的电压表达式如式(1)所示。
图1 含分布式光伏配电网接线
(1)
式中:U0、Uj分别为线路始端电压和节点j电压,k表示起始节点0到节点j之间的节点数量;n为线路节点总数,Rk+jXk为节点k和k-1之间的阻抗。
由于PL,i、QL,i均为正数,所以沿着线路末端节点电压之间降低,当0-j之间的节点i有分布式光伏电源接入时,式(1)变为式(2)。
(2)
式中:PPV表示分布式光伏电源出力。
当某一节点接入分布式光伏电源后电压抬升,若沿着线路不断地有分布式光伏电源接入,将造成线路节点电压不断上升,最终导致电压越限。
2.1 分时电价优化模型
建立基于提升用户用电功率和降低用电成本的分时电价多目标优化模型,第一个目标函数F1为1个调度周期内用户响应分时电价后总的净用电功率最大,第二个目标函数F2为1个调度周期内用户总用电成本最小,具体表达式如下:
(3)
(4)
用户通过智能终端决定是否响应分时电价及调整用电功率的大小,本文设定平时段电价与优化前电价相同,因此,对电价进行优化需满足式(5)—(7)的约束条件。
(5)
式(6)为峰谷时段电价比约束。
(6)
式(7)为峰谷时段电价上下限约束。
(7)
2.2 分布式光伏最大消纳模型
以2.1小节优化得到的配电网系统内用户各时段用电功率为基础,建立系统最大光伏消纳量优化模型,具体目标函数为
(8)
模型约束条件如下:
1)线路潮流约束。
(9)
2)节点电压约束。
Vmin≤Vi,t≤Vmax
(10)
式中:Vmin,Vmax为节点电压允许的下/上限。
3)线路传输容量约束。
(11)
上述建立的2个优化模型均为非线性优化模型,本文采用NSGA-II算法求解第1个模型,用NSGA算法求解第2个模型,2种算法见文献[13-14]。
以广西百色市某一分布式光伏渗透率较高的10 kV配电系统对上述模型进行仿真验证[15]。系统结构及分布式光伏电源接入点如图2所示,线路参数、节点负荷和光伏消纳容量如表1、表2所示。选取某一典型日负荷曲线作为算例中用户响应分时电价前的用电负荷,负荷曲线和光伏出力曲线如图3所示。设定优化前电价为η0=0.49(元/kW·h)。
表1 10 kV配网算例线路参数
表2 10 kV配网算例节点平均负荷及光伏消纳量数据
图2 含分布式光伏的10 kV配电系统
图3 负荷曲线和分布式光伏出力曲线
3.1 多目标优化结果分析
将上述数据代入分时电价优化模型计算,可以得到如图4所示的Pareto解集。从图中可以看出随着用户总用电量的增加,总用电费用先略有降低,然后增加,这是因为对电价优化后,用户将用电功率集中在电价较低时段,出于提高用电总量的目的,配电网运营商将负荷高峰期电价进一步降低,所以开始阶段总用电费用随用电量增加反而下降,但由于谷时段电价存在下限且可转移负荷也存在下限,因此,随着用电量越来越多,总用电费用和用电量成正比地增加。
图4 多目标优化模型计算结果
选择图4中曲线最低点作为折中最优解,得到峰、谷、平各时段划分分时电价结果,如表3所示,优化后用户总用电负荷曲线如图5所示。从表3和图5可以看出,在负荷高峰期,由于负荷调度潜力大,优化过程中将此时段负荷尽可能提升,并将电费降至最低,同时达到增大用电功率和降低用电费用的目的,从图5的优化后负荷曲线可以看出,虽然曲线峰谷差增大,但负荷增多的时段集中于光伏出力峰时段,恰好可以促进光伏电量的消纳。
表3 优化前后时段划分及相应电价
图5 电价优化前后负荷曲线对比
3.2 光伏电量最大消纳模型优化结果
根据3.1节优化得到的用户用电曲线,代入分布式光伏消纳优化模型进行优化计算,选取部分节点光伏消纳量提升结果,如表4所示(以13:00光伏上网功率为例,表中的电价优化前光伏消纳量指未经分时电价优化模型优化,直接以分布式光伏消纳优化模型对光伏消纳量进行优化得到的结果)。
表4 优化电价后光伏消纳量对比
分析表4的计算结果可以看出,经电价优化后,系统中间节点4,6,24等节点消纳量提升幅度较小,线路末端的节点如22,28,29节点上涨幅度较大。仍以13:00为例,对系统进行前推回代潮流计算,得到系统节点电压分布如图6所示。
图6 电价优化前后节点电压对比
从图中可以看出,电价优化前,由于系统线路末端电压较高,所以限制了光伏上网功率,依据国家标准设定电压上下限为1.06 p.u.,0.93 p.u.[16]。在线路的中间节点4,6,24,由于负荷较为集中,消耗抵消掉了光伏上网功率,使得节点电压上升幅度较小而不至于越限,所以光伏消纳量较大,而经电价优化后用户负荷在分布式光伏出力的峰时段增加了用电量,可以抵消光伏功率,因此系统线路末端节点如22,28,29可以接纳更多的光伏上网功率,处于系统“中枢”的节点4,6,24节点消纳量提升较低的原因为处于“中枢”位置,这3个节点起到汇聚和分配功率的作用。根据潮流计算,节点6至节点7之间线路潮流为(4813+j2855)kV·A,本文设置线路容量上限为6 000 kV·A,由于电价优化前线路已存在较高的传输容量,所以即使电价优化后由于线路传输容量的限制,3个节点光伏消纳量能够提升的幅度较小,其他节点和线路情况类似,这里不再列出。综合以上分析,限制线路末端节点光伏消纳量是电压越限问题,而位于系统 “中枢”的节点限制光伏消纳量是线路过载问题,经电价优化后线路末端节点可以消纳更多光伏电量以提高光伏整体消纳量。
3.3 可转移负荷量对光伏消纳量影响分析
为分析用户可转移负荷比例α对分布式光伏消纳量的影响,将α值设置为10%,20%,30%,40%,同样以13:00计算结果为例,如表5所示。
表5 可转移负荷比例对光伏消纳量对比
从表5可以看出,随着用户可转移负荷比例的增加,系统对分布式光伏的消纳量也随着上升,这是由于可转移负荷比例增大之后,用户将更多负荷转移至分布式光伏出力峰时段,提高了消纳量。表5计算结果说明,随着越来越多柔性负荷接入配电网,合理的调整电价引导用户用电,将有利于提高配电网系统对清洁能源的消纳量,使系统运行更加经济。
针对高比例分布式光伏接入配电网造成节点过电压限制光伏电量消纳问题,提出利用分时电价引导用户将负荷转移至光伏出力峰时段,以提高光伏消纳量,得到以下结论:
1)通过优化分时电价引导用户调整用电行为。随着用户用电量上升,用户用电费用先下降后上升,因此需合理地选择优化电价,才能同时消纳光伏电量和降低用户用电成本。
2)通过优化电价调整用户用电行为后得到的负荷曲线在分布式光伏出力峰时段用电量增多,既提高了光伏消纳量,又降低节点电压越限风险。
3)随着用户可转移负荷比例的上升,配电网系统光伏消纳量也随之上升,表明随着越来越多柔性负荷接入配电网系统将有助于光伏消纳,促进系统安全经济运行。
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