一种计及可再生能源渗透率的智能软开关优化配置方法与流程

1.本发明是一种计及可再生能源渗透率的智能软开关优化配置方法，属于直流配用电系统规划运营领域。


背景技术：

2.近年来，随着电网和电力电子技术的不断发展，在供电侧，用户对用电的经济性、电能质量和供电可靠性的要求不断提高，传统电网的拓扑固定、控制方式有限等缺点日益突出。同时，在能源侧，随着世界能源危机、全球气候变暖等问题日益严重，风电、水电、光伏等可再生能源是大规模代替传统化石能源的主要方式。于是间歇性可再生分布式能源不断发展并陆续接入到电网中。但当一个地区的可再生能源占比不断提高时，因为系统中对可再生能源的消纳率是有限的，所以系统中可能出现弃风弃光的现象。除此之外，当电网中分布式可再生能源渗透率高时，其系统中的潮流可能会呈现变性和多样性的特点，由此影响系统稳定性和经济性。而将电网进行互联，可以在一定程度上改善这种情况。将电网进行互联还可以增大系统对可再生能源的消纳率，并且提高系统的稳定性、经济性和发生故障时系统的反应能力。因此，将电网进行互联是电网发展的一大趋势。
3.智能软开关(soft open point,sop)是一种能将系统进行柔性互联的装置。使用智能软开关将电网进行柔性直流互联，可以提高配电系统的控制灵活性和运行可靠性，并且可以解决电网中的大容量的输电，新能源分布式电源的接入等问题。同时，接入智能软开关可以帮助系统吸收分布式电源的多余输出量，增加系统对可再生能源的消纳率。使用智能软开关对系统进行互联是将系统互联的一大方向。但是，现有的智能软开关的定容选址方法的建模均未考虑制氢和储氢，并且也未计及可再生能源渗透率。
4.综上所述，一种计及可再生能源渗透率的智能软开关优化配置方法，在具有大量分布式电源及电动汽车等直流负荷接入的直流配用电系统领域具有重要的意义和实用价值。


技术实现要素：

5.本发明的目的是针对目前对于智能软开关的定容选址方法及其优化配置方法中未考虑制氢储氢部分的问题，以及未计及可再生能源渗透率的问题，提出一种计及可再生能源渗透率的智能软开关优化配置方法。鉴于智能软开关可以更好地优化系统功率潮流，可以降低系统的网损，并提高系统中分布式电源的接入能力，利用该配置优化方法可以更充分地发挥其能力，并指导智能软开关的接入运行。为了达到上述目的，本发明的技术方案如下
6.一种计及可再生能源渗透率的智能软开关优化配置方法，包含以下步骤：
7.步骤1：建立智能软开关模型，具体建模方法如下：
8.智能软开关sop的建模部分主要是关于其年运行费用c
sop
的计算，智能软开关年运行费用包括智能软开关的年运行维护费用c
omsop
和智能软开关的年投资费用c
insop
，具体计
算表达式按下式确定：
[0009][0010]
式中，d为sop装置的贴现率；y
sop
为sop装置的经济适用年限；c
vsop
为sop装置的单位投资成本；c
ysop
为sop的单位年运行维护成本；取ω
sop
为所有sop装置的集合；s
isop
为对应的第i个sop装置的容量；
[0011]
并有sop装置的运行有功功率p
sop
和无功功率q
sop
限制：
[0012][0013]
式中，p
sopmax
为sop的最大传输有功功率，q
sopmax
为sop的最大传输无功功率；
[0014]
步骤2：建立制氢与储氢模型，将制氢与储氢场视为负载，计算其年运营成本ch，公式如下：
[0015][0016]
其中，ch为制氢储氢场年运营总成本；ph为每千瓦的制氢储氢额外成本；p
grid
为从电网购电的单位电价；p
dg
为从可再生能源处购电的单位电价；s
gh
为制氢储氢场从电网购电的总容量；w
gh
是制氢储氢场由电网供电的功率；tg是全年制氢储氢场使用电网供电的总时间；s
dh
为制氢储氢场从可再生能源购电的总容量；w
dh
是制氢储氢场由分布式电源供电的功率；wh是制氢储氢场的总功率；w
hmax
是制氢储氢场的总功率的最大值；td是全年制氢储氢场使用分布式电源供电的总时间，所制出的氢气仅存储而不投入到氢市场中；
[0017]
步骤3：建立整体的双馈线模型，双馈线模型由两条馈线构成，每条馈线中均含有分布式发电节点与相应的负载节点，每个节点可以有多个线路流入及流出功率，且两条线路有且只有一个节点连入电网，年总运营成本c
cost
计算方式如下：
[0018]ccost
＝c
sop
+c
l
+cb+ch+cd[0019]
其中，c
sop
是智能软开关的年总运营费用；c
l
是由于网损而产生的维护费用；cb是购电费用；cd是由于弃风弃光造成的损失，具体的计算方式如下：
[0020][0021]
在上式中，p
l
为单位时间内由于传输功率造成的损耗功率；tr为年运行时间；s
bgrid
为单位时间内从上级电网购入的电量；s
bdg
为单位时间从可再生能源处购入的总电量；s
line
为单位时间内线路上传输的总功率；sd为年运行弃风弃光总量；ξ为单位弃风弃光量造成的损失；η为线路网损维护参数；s
start
为线路始端输入功率；s
end
为线路末端的输出功率；β为线路损耗系数，即为单位输入功率在线路上的传输损耗；
[0022]
对于第i个负载的成本建模如下：
[0023][0024]
其中，s
#iload
为第i个负载的年总电量；tw是第i个负载的年总用电时间；w
load#i
是单位时间内第i个负载的总耗电量；s
bgrid#i
即为第i个负载的单位时间内从上级电网购入的电量；s
bdg#i
即为第i个负载的单位时间从可再生能源处购入的总电量；c
#icost
为第i个负载的年运行费用，将负载视为恒定功率的负载，且负载会依据不同的负载类型分配不同类型的工作时间；
[0025]
对于第i个可再生能源的建模如下：
[0026][0027]
其中，s
#iren
即为第i个可再生能源的输出总功率；s
#idis
即为第i个可再生能源弃风弃光部分；s
#iuse
即为第i个可再生能源供系统内使用部分；s
max#i
为第i个可再生能源最大输出功率，即在此可再生能源的建模仅考虑其输出功率，且其可再生能源仅能供系统内负荷使用而不会向电网供电；
[0028]
步骤4：基于步骤3建立的双馈线模型，确定可接入sop的位置，开关可接入位置为分布式发电场至另一馈线的负载之间，由此得到第i条sop线路上传输的功率xi，并配合负载功率和可再生电源功率，计算出每条线路上的功率，即对于一个负载功率是po的节点，以流入该节点的功率为正，以流出该节点的功率为负，则其含有以下关系：
[0029][0030]
其中，由相连的第i条sop流入的功率是x
ni
；由上一个节点或电网线路始端流入的功率为ps；由上一个节点或电网线路末端流入该节点的功率为pg；流入至下一个节点的功率为pn；
[0031]
对于一个发出功率是pv的分布式电源节点，则含有以下关系：
[0032][0033]
其中，由相连的第i条sop流入的功率是x
ni
；由上一个节点或电网线路始端流入的功率为p
us
；由上一个节点或电网线路末端流入该节点的功率为p
ug
；流入至下一个节点的功率为p
ne
；
[0034]
步骤5：利用第i条sop线路上传输的功率xi表示出所有线路上传输的功率，以最低年运营费用为目标，以每条sop线路上传输的功率为变量，确定所需要的智能软开关的接入位置及容量。
[0035]
该配置方法既可以化解可再生能源和负荷不平衡问题，使系统整体的购电费用减少，又能使系统因网损产生的维护费用减少，又能实现分布式电源的充分利用，从而可以有效减少系统的总运营费用。其通过优化智能软开关的接入位置和接入位置，解决了某些特定情况下的智能软开关的接入位置和容量的选择问题。该优化配置方法具有实现简单、优化效果良好、通用性强的特点，可广泛应用于系统中存在分布式可再生能源的规划问题中。
附图说明
[0036]
图1为双馈线电路模型
[0037]
图2为双馈线电路模型中可接入sop的位置
[0038]
图3为不接入智能软开关时在三种场景下的计算结果
[0039]
图4为接入智能软开关且应用本配置方法得到系统在三种场景下的计算结果
具体实施方式
[0040]
以下将结合附图及具体实施，对本发明提出的一种计及可再生能源渗透率的智能软开关优化配置方法进行详细说明。所描述的实例是基于双馈线模型，当系统中的电网拓扑不是双馈线模型时，本配置方法亦可以进行使用，提供配置方法描述说明。
[0041]
本发明提出了一种计及可再生能源渗透率的智能软开关优化配置方法，包括：
[0042]
(1)智能软开关的简化建模：
[0043]
智能软开关(soft open point,sop)的建模部分主要是关于其年运行费用c
sop
的
计算。对智能软开关仅对其年运行费用和运行限制加以讨论。其中，年运行费用包括智能软开关的年运行维护费用c
omsop
和智能软开关的年投资费用c
insop
。具体计算表达式按下式确定：
[0044][0045]
式中，d为sop装置的贴现率；y
sop
为sop装置的经济适用年限；c
vsop
为sop装置的单位投资成本；c
ysop
为sop的单位年运行维护成本；取ω
sop
为所有sop装置的集合；s
isop
为对应的第i个sop装置的容量。并有sop装置的运行有功功率p
sop
和无功功率q
sop
限制：
[0046][0047]
式中，p
sopmax
为sop的最大传输有功功率，q
sopmax
为sop的最大传输无功功率。
[0048]
(2)对制氢储氢场进行建模：
[0049]
对于制氢和储氢，在此将其视为一个整体，以此建立系统中的制氢与储氢模型。将其视为一个负载，并且将其功率与最终制出的氢气视为线性关系。计算其年运营成本ch，公式如下：
[0050][0051]
其中，ch为制氢储氢场年运营总成本；ph为每千瓦的制氢储氢额外成本；p
grid
为从电网购电的单位电价；p
dg
为从可再生能源处购电的单位电价；s
gh
为制氢储氢场从电网购电的总容量；w
gh
是制氢储氢场由电网供电的功率；tg是全年制氢储氢场使用电网供电的总时间；s
dh
为制氢储氢场从可再生能源购电的总容量；w
dh
是制氢储氢场由分布式电源供电的功率；wh是系统中制氢储氢场的总功率；w
hmax
是系统中制氢储氢场的总功率的最大值；td是全年制氢储氢场使用分布式电源供电的总时间。在本文中制出的氢气仅存储而不投入到氢市场中。
[0052]
(3)对于双馈线系统及系统中的负荷和可再生能源的运行成本的建模：
[0053]
使用双馈线系统为实例对本配置方法进行说明。首先确定双馈线系统的系统拓扑及相应的节点类型，如图1；后确定系统中可接入智能软开关的位置，如图2。由此建立系统中整体的双馈线模型，计算系统的年总运营成本。总运营成本c
cost
计算方式如下：
[0054]ccost
＝c
sop
+c
l
+cb+ch+cd[0055]
其中，c
sop
是系统中智能软开关的年总运营费用；c
l
是系统中由于网损而产生的维
护费用；cb是系统中购电费用；cd是系统中由于弃风弃光造成的损失。其中具体的计算方式如下：
[0056][0057]
在上式中，p
l
为单位时间内由于传输功率造成的损耗功率；tr为系统年运行时间；s
bgrid
为单位时间内从上级电网购入的电量；s
bdg
为单位时间从可再生能源处购入的总电量；s
line
为单位时间内线路上传输的总功率；sd为系统年运行弃风弃光总量；ξ为单位弃风弃光量造成的损失；η为线路网损维护参数；s
start
为线路始端输入功率；s
end
为线路末端的输出功率；β为线路损耗系数，即为单位输入功率在线路上的传输损耗。
[0058]
对于系统中的对于第i个负载的成本建模如下：
[0059][0060]
其中，s
#iload
为第i个负载的年总电量；tw是第i个负载的年总用电时间；w
load#i
是单位时间内第i个负载的总耗电量；s
bgrid#i
即为第i个负载的单位时间内从上级电网购入的电量；s
bdg#i
即为第i个负载的单位时间从可再生能源处购入的总电量；c
#icost
为第i个负载的年运行费用。所有负载将视为恒定功率的负载，且负载会依据不同的负载类型分配不同类型的工作时间。
[0061]
对于系统中对于第i个可再生能源的建模如下：
[0062][0063]
其中，s
#iren
即为第i个可再生能源的输出总功率；s
#idis
即为第i个可再生能源弃风弃光部分；s
#iuse
即为第i个可再生能源供系统内使用部分；s
max#i
为第i个可再生能源最大输出功率。即在此可再生能源的建模仅考虑其输出功率，且其可再生能源仅能供系统内负荷使用而不会向电网供电。以上的计算方式亦可在其他不同的系统中进行实践。
[0064]
(4)对于双馈线系统运行节点的运行约束方程的建模：
[0065]
首先，确定系统中可接入sop的位置，如图2所示。并由此设出第i条sop线路上传输的功率xi，并配合负载功率和可再生电源功率，可计算出每条线路上的功率。即对于一个负载功率是po的节点，以流入该节点的功率为正，以流出该节点的功率为负，则其含有以下关系：
[0066][0067]
其中，由相连的第i条sop流入的功率是x
ni
；由上一个节点或电网线路始端流入的功率为ps；由上一个节点或电网线路末端流入该节点的功率为pg；β为线路损耗系数；流入至下一个节点的功率为pn。
[0068]
对于一个发出功率是pv的分布式电源节点，则含有以下关系：
[0069][0070]
其中，由相连的第i条sop流入的功率是x
ni
；由上一个节点或电网线路始端流入的功率为p
us
；由上一个节点或电网线路末端流入该节点的功率为p
ug
；β为线路损耗系数；流入至下一个节点的功率为p
ne
。以上述公式可以得出每个节点的运行约束方程，并推出每条线路上的运行功率。
[0071]
(5)基于上述步骤可以利用第i条sop线路上传输的功率xi表示出所有线路上传输的功率。基于上述步骤的建模和年运营成本的计算方法，以系统最低年运营费用为目标，以每条sop线路上传输的功率为变量，使用商业软件lingo使用线性优化算法确定所需要的系统的智能软开关的接入位置及容量。
[0072]
为了验证本发明所提出的计及可再生能源渗透率的智能软开关优化配置方法的有效性，在此用几种不同参数下的情景进行验证仿真。
[0073]
此时，节点类型及相应的参数如下表：
[0074]
表1系统节点类型及相应的参数
[0075]
[0076]
其智能软开关的具体参数如下：
[0077]
表2智能软开关相应的参数
[0078][0079]
其系统中其他参数如下：
[0080]
表3系统中其他的参数
[0081][0082]
在本例，我们将网络运行时间分为两个时间段，即为0点～8点和8点～24点。当处于第一个时间段时，仅有居民用电与汽车充电桩用电，且风机与光伏不供电。后一个时间段则存在制氢、商业用地、居民区用电、汽车充电桩，且此时风机及光伏供电。
[0083]
取三个运行场景，分别取不同的节点a的分布式电源功率d1和节点h的分布式电源功率d2。分别是场景ⅰ为d1＝400,d2＝200；场景ⅱ为d1＝800,d2＝400；场景ⅲ为d1＝1600,d2＝800。依此，当不接入智能软开关时，其系统在三种场景下的计算结果如图3。接入智能软开关且应用本配置方法，得到系统在三种场景下的计算结果如图4。
[0084]
结果证明了本发明所提出的计及可再生能源渗透率的智能软开关优化配置的方法，达到使系统的年网络维护费用下降、购电费用减少和提高系统对分布式电源的消纳能力的要求，且随着系统的分布式电源与负载的不对称增加时，该方法的效果会更加显著。
[0085]
至此，本发明提出的一种计及可再生能源渗透率的智能软开关优化配置的方法任务全部完成。