中国电力 ›› 2023, Vol. 56 ›› Issue (12): 9-19.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.202304096
• 分布式智能电网的规划、运行和电力交易 • 上一篇 下一篇
陈璨1,3(
), 王晶2(
), 于宗民2, 马原1,3, 王乙2, 范梁晨曦2, 丁然4, 李红权2
收稿日期:2023-04-26
录用日期:2023-07-25
发布日期:2023-12-23
出版日期:2023-12-28
作者简介:陈璨(1988—),女,通信作者,博士,高级工程师,从事大规模新能源及分布式电源仿真建模及调控运行研究,E-mail: wscc0621@163.com基金资助:
Can CHEN1,3(
), Jing WANG2(
), Zongmin YU2, Yuan MA1,3, Yi WANG2, Liangchenxi FAN2, Ran DING4, Hongquan LI2
Received:2023-04-26
Accepted:2023-07-25
Online:2023-12-23
Published:2023-12-28
Supported by:摘要:
配网侧分布式资源的规模化发展加大了配网安全可靠供电保障难度。合理规划自治单元能以最小经济成本提升自治单元灵活性、供电安全可靠性以及消纳能力。然而现有的规划方法大多只考虑供电可靠性和经济性约束,未考虑资源相关性、调控模式以及电力市场因素,造成规划结果冗余及资源浪费。从自治单元的物理范围、容量规划影响因素、建模方法及求解算法4个方面进行综述分析,明晰自治单元的物理含义,分析源荷随机不确定性及相关性、调控模式、电力市场政策等因素对自治单元容量规划的影响,讨论考虑多因素的自治单元建模方法,比较不同规划求解算法的适用条件。最后,总结当前自治单元容量规划的不足,并提出相应建议及展望。
陈璨, 王晶, 于宗民, 马原, 王乙, 范梁晨曦, 丁然, 李红权. 配电网自治单元规划研究综述与展望[J]. 中国电力, 2023, 56(12): 9-19.
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| 资源类型 | 物理边界 | 资产属性 | 运营方 | |||||||
| 电源 | 网架 | |||||||||
| 自治台区 | 单台配变的供电范围 | 用户 | 供电企业 | 供电企业 | ||||||
| 并网型 微电网 | 并网自用 型微电网 | 由微电网内部的 电气接线网络结 构、相应负荷和 分布式电源所在 微电网的节点位 置决定 | 用户 | 用户 | 用户/ 第三方 | |||||
| 并网公用 型微电网 | 第三方 | 供电企业/ 第三方 | 供电企业/ 第三方 | |||||||
| 乡镇供电网格 | 乡镇网格行政边界 | 用户 | 供电企业 | 供电企业 | ||||||
表 1 自治单元概念
Table 1 Concept of autonomous unit
| 资源类型 | 物理边界 | 资产属性 | 运营方 | |||||||
| 电源 | 网架 | |||||||||
| 自治台区 | 单台配变的供电范围 | 用户 | 供电企业 | 供电企业 | ||||||
| 并网型 微电网 | 并网自用 型微电网 | 由微电网内部的 电气接线网络结 构、相应负荷和 分布式电源所在 微电网的节点位 置决定 | 用户 | 用户 | 用户/ 第三方 | |||||
| 并网公用 型微电网 | 第三方 | 供电企业/ 第三方 | 供电企业/ 第三方 | |||||||
| 乡镇供电网格 | 乡镇网格行政边界 | 用户 | 供电企业 | 供电企业 | ||||||
| 不确定性种类 | 处理方法 | 建模方法 | 参考 文献 | |||
| 风光发电及负荷的不确定性 | 鲁棒优化 | 采用不确定变量区间鲁棒优化 | [ | |||
| 区间线性规划 | [ | |||||
| 基于概率模型 | 中值拉丁超立方抽样 | [ | ||||
| 拉丁超立方抽样 | [ | |||||
| 基于Copula方法的光伏发电概率模型 | [ | |||||
| 场景分 析法 | 基于数据的季节行为进行分类生成各不确定变量场景 | [ | ||||
| 基于K-means聚类进行典型场景分析 | [ | |||||
| 不确定 集合 | 基于数据驱动压缩不确定性集 | [ | ||||
| 引入0-1变量建立源荷不确定区间集合 | [ | |||||
| 引入0-1变量建立风光不确定区间集合 | [ | |||||
| 改进的不确定多面体集合 | [ | |||||
| 采用包络模型和盒式不确定集合 | [ | |||||
| 采用不确定度矩阵处理 | [ | |||||
| 同时最小化风电出力原始场景和典型场景的空间距离和矩距离 | [ | |||||
| 机会约束 | 建立基于机会约束的多时段规划模型,协调长期不确定性和短期不确定性 | [ | ||||
| 决策树 辅助 | 基于决策树辅助的自治单元规划方法 | [ | ||||
| 价格的不确 定性 | 随机优化 | 处理能源价格波动的长期不确定性 | [ | |||
| 鲁棒优化 | 采用鲁棒优化方法的市场价格区间代替随机优化的概率分布函数 | [ | ||||
| 信息差距决策 | 基于信息差距决策的多能源微网多时段规划模型 | [ | ||||
| 异常情况的 不确定性 | 极端灾害场景 | 极端灾害场景被处理为灵活约束 | [ | |||
| 故障事件 | 采用故障事件约束的方法 | [ | ||||
| 光伏出力 相关性 | 点估计 方法 | 基于Nataf变换的点估计方法 | [ | |||
| 光伏和负荷 相关性 | 标准正态随机分布 | 基于等概率转换原则和Cholesky分解技术,生成存在相关性的光伏功率、负荷随机样本 | [ | |||
| 光伏和负荷的时序相关性 | 动态规划 | 基于动态弯曲距离构造光-荷联合时序场景 | [ |
表 2 不确定性及相关性种类、处理方法及建模方法
Table 2 Uncertainty types, processing methods and modeling methods
| 不确定性种类 | 处理方法 | 建模方法 | 参考 文献 | |||
| 风光发电及负荷的不确定性 | 鲁棒优化 | 采用不确定变量区间鲁棒优化 | [ | |||
| 区间线性规划 | [ | |||||
| 基于概率模型 | 中值拉丁超立方抽样 | [ | ||||
| 拉丁超立方抽样 | [ | |||||
| 基于Copula方法的光伏发电概率模型 | [ | |||||
| 场景分 析法 | 基于数据的季节行为进行分类生成各不确定变量场景 | [ | ||||
| 基于K-means聚类进行典型场景分析 | [ | |||||
| 不确定 集合 | 基于数据驱动压缩不确定性集 | [ | ||||
| 引入0-1变量建立源荷不确定区间集合 | [ | |||||
| 引入0-1变量建立风光不确定区间集合 | [ | |||||
| 改进的不确定多面体集合 | [ | |||||
| 采用包络模型和盒式不确定集合 | [ | |||||
| 采用不确定度矩阵处理 | [ | |||||
| 同时最小化风电出力原始场景和典型场景的空间距离和矩距离 | [ | |||||
| 机会约束 | 建立基于机会约束的多时段规划模型,协调长期不确定性和短期不确定性 | [ | ||||
| 决策树 辅助 | 基于决策树辅助的自治单元规划方法 | [ | ||||
| 价格的不确 定性 | 随机优化 | 处理能源价格波动的长期不确定性 | [ | |||
| 鲁棒优化 | 采用鲁棒优化方法的市场价格区间代替随机优化的概率分布函数 | [ | ||||
| 信息差距决策 | 基于信息差距决策的多能源微网多时段规划模型 | [ | ||||
| 异常情况的 不确定性 | 极端灾害场景 | 极端灾害场景被处理为灵活约束 | [ | |||
| 故障事件 | 采用故障事件约束的方法 | [ | ||||
| 光伏出力 相关性 | 点估计 方法 | 基于Nataf变换的点估计方法 | [ | |||
| 光伏和负荷 相关性 | 标准正态随机分布 | 基于等概率转换原则和Cholesky分解技术,生成存在相关性的光伏功率、负荷随机样本 | [ | |||
| 光伏和负荷的时序相关性 | 动态规划 | 基于动态弯曲距离构造光-荷联合时序场景 | [ |
| 综合措施类型 | 物理模型 | 约束条件 | 数学建模方法 | 参考 文献 | ||||
| 储能 | 铅酸蓄电池 | 放电深度和循环次数约束 | 清晰等价处理模糊机会优化约束 | [ | ||||
| 锂离子电池 | 放电深度和循环次数约束 | 直流微电网优化配置模型 | [ | |||||
| 压缩空气 储能 | 备用约束 | 双层优化配置模型 | [ | |||||
| 电氢耦合的混合储能 | 电解槽的最大输入功率与燃料电池的最大输出功率约束 | NLP混合储能优化配置模型 | [ | |||||
| 锂电池和超级电容器 | 能量偏差约束 | NLP交直流混合储能优化配置模型 | [ | |||||
| 氢储能和蓄电池混合 | 通用约束 | MINLP混合储能优化配置模型 | [ | |||||
| 冷热电耦合 | 冷热电联供 | 通用约束 | NLP冷热电联供优化配置模型 | [ | ||||
| 冷热电联供 | 供热管网传递最大热能约束 | MILP多微网优化配置模型 | [ | |||||
| 电-储热 系统 | 通用约束 | MILP微电网优化配置模型 | [ | |||||
| 热电联供 | 储存热能容量约束、储热系统的充放电速率约束 | MILP微电网优化配置模型 | [ | |||||
| CO2热循环平衡、热泵平衡 | MILP微电网优化配置模型 | [ | ||||||
| CHP换热器平衡 | 线性处理交流方程 | [ | ||||||
| 备用需求 | 随机故障 | 事故概率 | 提出考虑成本收益比的备用容量分配方法 | [ | ||||
| 将机会约束最优潮流作为概率约束 | 提出一种自治单元随机备用容量优化模型 | [ | ||||||
| 自治单元孤岛概率 | 提出考虑孤岛惩罚项的有功-频率控制的最优备用容量配置方法 | [ | ||||||
| 预测误差 | 风光电预测误差 | 基于多场景概率旋转备用模型 | [ | |||||
| 采用拉丁超立方抽样 | [ | |||||||
| 提出一种发电机备用容量计算方法 | [ | |||||||
| 提出了考虑运行时有功调度策略的备用需求模型 | [ | |||||||
| min-max两阶段博弈模型 | [ | |||||||
| 建立了考虑风电备用与需求侧备用的两阶段鲁棒备用容量优化模型 | [ | |||||||
| 负荷预测误差 | 建立一种考虑备用共享的备用容量分配模型 | [ |
表 3 综合措施类型、物理模型、建模方法
Table 3 Comprehensive measures, physical models, and modeling methods
| 综合措施类型 | 物理模型 | 约束条件 | 数学建模方法 | 参考 文献 | ||||
| 储能 | 铅酸蓄电池 | 放电深度和循环次数约束 | 清晰等价处理模糊机会优化约束 | [ | ||||
| 锂离子电池 | 放电深度和循环次数约束 | 直流微电网优化配置模型 | [ | |||||
| 压缩空气 储能 | 备用约束 | 双层优化配置模型 | [ | |||||
| 电氢耦合的混合储能 | 电解槽的最大输入功率与燃料电池的最大输出功率约束 | NLP混合储能优化配置模型 | [ | |||||
| 锂电池和超级电容器 | 能量偏差约束 | NLP交直流混合储能优化配置模型 | [ | |||||
| 氢储能和蓄电池混合 | 通用约束 | MINLP混合储能优化配置模型 | [ | |||||
| 冷热电耦合 | 冷热电联供 | 通用约束 | NLP冷热电联供优化配置模型 | [ | ||||
| 冷热电联供 | 供热管网传递最大热能约束 | MILP多微网优化配置模型 | [ | |||||
| 电-储热 系统 | 通用约束 | MILP微电网优化配置模型 | [ | |||||
| 热电联供 | 储存热能容量约束、储热系统的充放电速率约束 | MILP微电网优化配置模型 | [ | |||||
| CO2热循环平衡、热泵平衡 | MILP微电网优化配置模型 | [ | ||||||
| CHP换热器平衡 | 线性处理交流方程 | [ | ||||||
| 备用需求 | 随机故障 | 事故概率 | 提出考虑成本收益比的备用容量分配方法 | [ | ||||
| 将机会约束最优潮流作为概率约束 | 提出一种自治单元随机备用容量优化模型 | [ | ||||||
| 自治单元孤岛概率 | 提出考虑孤岛惩罚项的有功-频率控制的最优备用容量配置方法 | [ | ||||||
| 预测误差 | 风光电预测误差 | 基于多场景概率旋转备用模型 | [ | |||||
| 采用拉丁超立方抽样 | [ | |||||||
| 提出一种发电机备用容量计算方法 | [ | |||||||
| 提出了考虑运行时有功调度策略的备用需求模型 | [ | |||||||
| min-max两阶段博弈模型 | [ | |||||||
| 建立了考虑风电备用与需求侧备用的两阶段鲁棒备用容量优化模型 | [ | |||||||
| 负荷预测误差 | 建立一种考虑备用共享的备用容量分配模型 | [ |
| 自治单元运行及 调控建模 | 描述 | 参考文献 | ||||
| 运行约束 | 功率交换约束 | 自治单元与配电网的交互功率的大小需要根据线路传输能力进行约束 | [ | |||
| 自平衡率约束 | 反映自治单元独自运行的能力 | [ | ||||
| RES渗透率约束 | 保证可再生能源最低发电量 | [ | ||||
| RES利用率约束 | 保证尽可能使用可再生能源 | [ | ||||
| 自治单元倒送功率约束 | 为了合理把控自治单元向配电网倒送功率的风险 | [ | ||||
| 能量偏差约束 | 保证加入储能后的平抑效果 | [ | ||||
| 调控模式 | 分散式控制 | 基于本地信息,快速响应分布式电源频繁波动 | [ | |||
| 分布式控制 | 共享交互边界信息,兼顾控制快速性与全局协调能力 | [ | ||||
| 云边协同控制 | 边端聚合灵活控制能力、云端协调分解控制指令,减轻集中控制负担 | [ | ||||
表 4 自治单元运行及调控建模
Table 4 Autonomous unit operation and regulation modeling
| 自治单元运行及 调控建模 | 描述 | 参考文献 | ||||
| 运行约束 | 功率交换约束 | 自治单元与配电网的交互功率的大小需要根据线路传输能力进行约束 | [ | |||
| 自平衡率约束 | 反映自治单元独自运行的能力 | [ | ||||
| RES渗透率约束 | 保证可再生能源最低发电量 | [ | ||||
| RES利用率约束 | 保证尽可能使用可再生能源 | [ | ||||
| 自治单元倒送功率约束 | 为了合理把控自治单元向配电网倒送功率的风险 | [ | ||||
| 能量偏差约束 | 保证加入储能后的平抑效果 | [ | ||||
| 调控模式 | 分散式控制 | 基于本地信息,快速响应分布式电源频繁波动 | [ | |||
| 分布式控制 | 共享交互边界信息,兼顾控制快速性与全局协调能力 | [ | ||||
| 云边协同控制 | 边端聚合灵活控制能力、云端协调分解控制指令,减轻集中控制负担 | [ | ||||
| 多阶段协同问题类型 | 数学建模 | 参考文献 | ||
| 规划和运行协同 | MINLP两阶段随机优化模型 | [ | ||
| 基于多代理的MILP两阶段机会约束随机MILP模型 | [ | |||
| 调度和规划协调 | 机会约束转化为确定性对等问题 | [ |
表 5 两阶段模型比较
Table 5 Comparisons between two-stage models
| 多阶段协同问题类型 | 数学建模 | 参考文献 | ||
| 规划和运行协同 | MINLP两阶段随机优化模型 | [ | ||
| 基于多代理的MILP两阶段机会约束随机MILP模型 | [ | |||
| 调度和规划协调 | 机会约束转化为确定性对等问题 | [ |
| 需求响应类型 | 物理模型 | 数学建模 | 参考文献 | |||
| 价格型需求响应 | 电价约束 | 清晰等价处理模糊机会优化约束 | [ | |||
| 需求响应供电方和用电方约束 | 基于机会约束的双层增量配电网优化配置模型 | [ | ||||
| 消费者负荷功率约束 | 两阶段优化模型(离散NLP+MINLP) | [ | ||||
| 电价上下界约束 | 清晰等价处理模糊机会优化约束 | [ | ||||
| 电价上下界约束 | MILP优化配置模型 | [ | ||||
| 激励型需求响应 | 负荷需求容量约束 | MILP优化配置模型 | [ | |||
| 可控负荷约束和可转移时间约束 | 直流微电网优化配置模型 | [ | ||||
| 可控负荷需求响应 | 负荷转移约束 | MILP双层优化配置模型 | [ | |||
| 负荷中断功率约束和平移负荷上限约束 | NLP冷热电供微电网优化配置模型 | [ | ||||
| 可中断负荷的中断容量约束、中断持续时间约束和调度间隔时间约束,可平移负荷的连续供电约束和调度次数约束 | 线性化可控负荷调动成本的绝对值问题和约束的最小值问题 | [ | ||||
| 可中断负荷的中断容量、中断次数和连续中断事件约束 | SOCP松弛微电网潮流方程 | [ | ||||
| 电动汽车最大充电功率约束 | 单层模型变为MILP双层优化模型 | [ |
表 6 需求响应模型比较
Table 6 Comparisons of demand response models
| 需求响应类型 | 物理模型 | 数学建模 | 参考文献 | |||
| 价格型需求响应 | 电价约束 | 清晰等价处理模糊机会优化约束 | [ | |||
| 需求响应供电方和用电方约束 | 基于机会约束的双层增量配电网优化配置模型 | [ | ||||
| 消费者负荷功率约束 | 两阶段优化模型(离散NLP+MINLP) | [ | ||||
| 电价上下界约束 | 清晰等价处理模糊机会优化约束 | [ | ||||
| 电价上下界约束 | MILP优化配置模型 | [ | ||||
| 激励型需求响应 | 负荷需求容量约束 | MILP优化配置模型 | [ | |||
| 可控负荷约束和可转移时间约束 | 直流微电网优化配置模型 | [ | ||||
| 可控负荷需求响应 | 负荷转移约束 | MILP双层优化配置模型 | [ | |||
| 负荷中断功率约束和平移负荷上限约束 | NLP冷热电供微电网优化配置模型 | [ | ||||
| 可中断负荷的中断容量约束、中断持续时间约束和调度间隔时间约束,可平移负荷的连续供电约束和调度次数约束 | 线性化可控负荷调动成本的绝对值问题和约束的最小值问题 | [ | ||||
| 可中断负荷的中断容量、中断次数和连续中断事件约束 | SOCP松弛微电网潮流方程 | [ | ||||
| 电动汽车最大充电功率约束 | 单层模型变为MILP双层优化模型 | [ |
| 求解 算法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |||
| 解析类算法 | 普遍具有更高的计算效率 | 求解速度依赖于实际自治单元规模的大小,可能陷入局部最优解 | 小规模场景 | |||
| 智能类算法 | 能够求解黑箱模型 | 搜索性能和收敛速度的好坏主要取决于其控制参数的选择,而参数则依靠经验法进行制定 | 较大规模场景、训练模型较难 | |||
| 双层优化算法 | 可以简化模型并降低求解难度,模型的层次更加清晰 | 分层结构可能会带来非凸和层级之间不可连接的问题 | 较大规模场景,计算效率较高 |
表 7 求解算法比较
Table 7 Comparisons of solving algorithms
| 求解 算法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |||
| 解析类算法 | 普遍具有更高的计算效率 | 求解速度依赖于实际自治单元规模的大小,可能陷入局部最优解 | 小规模场景 | |||
| 智能类算法 | 能够求解黑箱模型 | 搜索性能和收敛速度的好坏主要取决于其控制参数的选择,而参数则依靠经验法进行制定 | 较大规模场景、训练模型较难 | |||
| 双层优化算法 | 可以简化模型并降低求解难度,模型的层次更加清晰 | 分层结构可能会带来非凸和层级之间不可连接的问题 | 较大规模场景,计算效率较高 |
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