考虑电能替代负荷接入的配电网鲁棒重构优化
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通过上述研究可以发现ꎬ目前的文献很少研究 考虑电采暖和电动汽车等电能替代负荷[１１—１３] 大规 模接入的配电网重构优化问题ꎮ 然而在实际运行
收稿日期:２０１９￣０１￣１８ꎻ修回日期:２０１９￣０３￣１３ 基金项目:国家电网有限公司科技项目( ５２０２０１１６００Ｕ４)
中ꎬ电采暖设备和电动汽车负荷对配电网的供电能 力有显著的影响[１４] ꎮ 一方面是因为电动汽车和电 采暖负荷的 随 机 性 强ꎬ 时 序 特 性 明 显ꎬ 会 加 剧 配 电 系统的峰谷差ꎻ另一方面电动汽车和电采暖负荷相 比传统负荷来讲普遍功率较大ꎬ引起配变重载甚至 过载ꎬ造成供电能力不足[１５—１７] ꎮ 因此ꎬ在接入规模 化的电 能 替 代 负 荷 后ꎬ 传 统 配 电 网 重 构 方 法 须 要 改进ꎮ
超立方抽样、Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解和同步回代削减相结合的方法实现概率多场景的快速生成ꎮ 基于生成的概率多场景ꎬ将
鲁棒优化和随机规划方法相结合ꎬ采用场景分析方法ꎬ在满足鲁棒约束条件下ꎬ以网络损耗和负载均衡度为优化目
标ꎬ建立考虑电能替代接入的配电网鲁棒重构优化模型ꎬ采用蚁群算法对模型进行求解ꎮ 最后通过算例验证了文
杨烁 等:考虑电能替代负荷接入的配电网鲁棒重构优化
４９
因此文中在建立鲁棒优化模型之前ꎬ首先建立电采
暖和电动汽车的负荷模型ꎬ基于电能替代负荷模型
采用拉丁超立方抽样[２１] 、Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解[２２] 和同步回
代削减[２３] 相结合的方法实现概率多场景的快速生
成ꎬ从而提高鲁棒优化的运行效率ꎮ
１.１ 电采暖负荷模型
在传统配电网中ꎬ一般通过改变联络开关开合 状态的网络重构来均衡线路间负载ꎬ实现配电网络 经济安全运行[３—４] ꎮ 随着随机性较强的可再生能源 和新型负荷的发展ꎬ配电网重构方法也在进行改进 以适应高渗透率可再生能源的接入[５—８] ꎮ 文献[ ９] 考虑不确定性因素ꎬ基于两点估计法提出随机优化 架构ꎬ以提升配电网可靠性为优化目标建立配电网 重构模 型ꎬ 并 提 出 自 适 应 改 进 的 克 隆 选 择 求 解 算 法ꎮ 文献[１０] 考虑智能配电网中分布式电源的随 机性和负荷的时序变化特征ꎬ采用基于模糊逻辑的 并行遗传算法求解配电网重构问题ꎬ实现了智能配 电网动态重构的并行快速求解ꎮ
(２)
式中:Ｐ 为房间电采暖装机额定功率ꎻｔ 为时间索引ꎻ
Δｔ 为时间步长ꎻｉｏꎬｔ 为电采暖装置的开关状态( １ 为 开启ꎬ０ 为关闭) ꎻＴｉｎ 为室内温度ꎬ℃ ꎻ Ｔｏｕｔ 为室外温 度ꎬ℃ ꎬꎻＰｇａｉｎ为房间得热功率ꎬＷꎻＲ 为热阻ꎬ℃ / ＷꎻＣ 为房间热容ꎬＪ / ℃ ꎮ
针对实际中的不确定性因素ꎬ在模型中采用增
１ 电能替代负荷模型与概率多场景生成 方法
目前解决配电网中由于随机性而引起的电压 越限、供电能力不足问题主要有 ２ 种方法:一种是缩 短控制周期ꎬ在实时尺度上对负荷进行预测并针对 出现的问题及时处理ꎬ这要求配电网在信息和通信 系统中有很 大 投 入ꎬ 并 且 也 有 一 定 限 制ꎻ 另 一 种 是 采用鲁棒优化控制方法ꎬ牺牲一些网损性能换得电 压、供电能力约束的满足[１８—１９] ꎮ 考虑到配电网全局 优化的时效性以及信息处理和通信系统的技术限 制ꎬ采用鲁棒优化[２０] 方法建立重构模型ꎮ 但是鲁棒 优化由于保守性较强而降低了优化方案的经济性ꎬ
(１. 国网北京电力科学研究院ꎬ北京 １０００７５ꎻ２. 国网经济技术研究院有限公司ꎬ北京 １０２２０９)
摘 要:为治理大气污染、保护环境ꎬ涵盖电采暖和电动汽车的电能替代负荷将越来越多地接入配电网中ꎬ配电网
的供电能力受到显著影响ꎬ传统配电网运行优化方法须要改进ꎮ 基于电采暖、电动汽车负荷的出力模型ꎬ采用拉丁
中重构方法能够有效提升含大规模电能替代负荷配电网的供电能力ꎮ
关键词:电能替代ꎻ拉丁超立方抽样ꎻ概率多场景ꎻ鲁棒重构优化ꎻ蚁群算法
中图分类号:ＴＭ７６ 文献标志码:Ａ
文章编号:２０９６￣３２０３( ２０１９) ０４￣００４８￣０８
０ 引言
电能替代是在终端能源消费环节ꎬ使用电能替 代散烧煤、燃油的能源消费方式ꎬ如电采暖、地能热 泵、电动汽车等[１] ꎮ 随着我国对大气污染治理、环 境保护的日益重视ꎬ目前在大力推进“ 煤改电” 工 作[２] ꎬ同时努力发展新能源电动汽车行业ꎬ涵盖电 采暖和电动汽车的电能替代负荷ꎬ将越来越多地接 入配电网ꎮ 然而ꎬ电能替代负荷的用电特性受设备 类型、用电时间、地理位置等多方面因素的影响ꎬ表 现出大功率、 随 机 性、 间 歇 性、 分 散 性、 集 中 并 发 等 特点ꎬ直接影响到“煤改电” 用户采暖效果和配电网 电动汽车充电桩的规划与建设ꎮ
４８
２０１９ 年 ７ 月
Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
第 ３８ 卷 第 ４ 期
ＤＯＩ:１０.１２１５８ / ｊ.２０９６￣３２０３.２０１９.０４.００７
考虑电能替代负荷接入的配电网鲁棒重构优化
பைடு நூலகம்
杨烁１ꎬ 杨卫红２ꎬ 刘艳茹２ꎬ 王云飞２ꎬ 侯佳２ꎬ 姜世公２
加考虑温度波动扰动量区间的方法ꎬ 在上式中的
Ｔｉｎꎬｔ 项中增加服从正态分布的不确定扰动项 ξꎬ其上 下边 际 根 据 用 户 对 温 度 的 效 用 值 敏 感 度 人 为
电采暖负荷的可调节特性与建筑物热过程有
关ꎬ根据建筑物传热原理ꎬ房间的热过程包括得热、
散热和储热 ３ 个方面ꎮ 综合考虑 ３ 个过程可通过下
式得出时许室内温度[２４] :
Ｔｉｎꎬｔ
＝ [ Ｔｉｎꎬｔ －１
－
Ｐｇａｉｎꎬｔ Ｒ
－
Ｔ ] ｅ ｏｕｔ
－
Δｔ ＣＲ
＋
Ｔｏｕｔ
＋
Ｐｇａｉｎꎬｔ Ｒ
(１)
Ｐｇａｉｎꎬｔ ＝ ｉｏꎬｔ Ｐ
为了提高电能替代负荷接入后配电网的供电 能力ꎬ文中基于场景分析与鲁棒优化相结合的方法 研究了配电网的重构问题ꎮ 基于电采暖和电动汽 车等电能替代负荷模型ꎬ采用拉丁超立方抽样生成 概率多场景ꎮ 针对生成的有限场景ꎬ将鲁棒优化和 场景分析相结合ꎬ以网损和负荷均衡度为优化目标 建立 ｍｉｎ￣ｍａｘ 鲁棒重构优化模型ꎬ并采用蚁群算法 对模型进行求解ꎮ 针对所提出的模型和方法采用 ＩＥＥＥ ３３ 节点算例进行了验证ꎮ
收稿日期:２０１９￣０１￣１８ꎻ修回日期:２０１９￣０３￣１３ 基金项目:国家电网有限公司科技项目( ５２０２０１１６００Ｕ４)
中ꎬ电采暖设备和电动汽车负荷对配电网的供电能 力有显著的影响[１４] ꎮ 一方面是因为电动汽车和电 采暖负荷的 随 机 性 强ꎬ 时 序 特 性 明 显ꎬ 会 加 剧 配 电 系统的峰谷差ꎻ另一方面电动汽车和电采暖负荷相 比传统负荷来讲普遍功率较大ꎬ引起配变重载甚至 过载ꎬ造成供电能力不足[１５—１７] ꎮ 因此ꎬ在接入规模 化的电 能 替 代 负 荷 后ꎬ 传 统 配 电 网 重 构 方 法 须 要 改进ꎮ
超立方抽样、Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解和同步回代削减相结合的方法实现概率多场景的快速生成ꎮ 基于生成的概率多场景ꎬ将
鲁棒优化和随机规划方法相结合ꎬ采用场景分析方法ꎬ在满足鲁棒约束条件下ꎬ以网络损耗和负载均衡度为优化目
标ꎬ建立考虑电能替代接入的配电网鲁棒重构优化模型ꎬ采用蚁群算法对模型进行求解ꎮ 最后通过算例验证了文
杨烁 等:考虑电能替代负荷接入的配电网鲁棒重构优化
４９
因此文中在建立鲁棒优化模型之前ꎬ首先建立电采
暖和电动汽车的负荷模型ꎬ基于电能替代负荷模型
采用拉丁超立方抽样[２１] 、Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解[２２] 和同步回
代削减[２３] 相结合的方法实现概率多场景的快速生
成ꎬ从而提高鲁棒优化的运行效率ꎮ
１.１ 电采暖负荷模型
在传统配电网中ꎬ一般通过改变联络开关开合 状态的网络重构来均衡线路间负载ꎬ实现配电网络 经济安全运行[３—４] ꎮ 随着随机性较强的可再生能源 和新型负荷的发展ꎬ配电网重构方法也在进行改进 以适应高渗透率可再生能源的接入[５—８] ꎮ 文献[ ９] 考虑不确定性因素ꎬ基于两点估计法提出随机优化 架构ꎬ以提升配电网可靠性为优化目标建立配电网 重构模 型ꎬ 并 提 出 自 适 应 改 进 的 克 隆 选 择 求 解 算 法ꎮ 文献[１０] 考虑智能配电网中分布式电源的随 机性和负荷的时序变化特征ꎬ采用基于模糊逻辑的 并行遗传算法求解配电网重构问题ꎬ实现了智能配 电网动态重构的并行快速求解ꎮ
(２)
式中:Ｐ 为房间电采暖装机额定功率ꎻｔ 为时间索引ꎻ
Δｔ 为时间步长ꎻｉｏꎬｔ 为电采暖装置的开关状态( １ 为 开启ꎬ０ 为关闭) ꎻＴｉｎ 为室内温度ꎬ℃ ꎻ Ｔｏｕｔ 为室外温 度ꎬ℃ ꎬꎻＰｇａｉｎ为房间得热功率ꎬＷꎻＲ 为热阻ꎬ℃ / ＷꎻＣ 为房间热容ꎬＪ / ℃ ꎮ
针对实际中的不确定性因素ꎬ在模型中采用增
１ 电能替代负荷模型与概率多场景生成 方法
目前解决配电网中由于随机性而引起的电压 越限、供电能力不足问题主要有 ２ 种方法:一种是缩 短控制周期ꎬ在实时尺度上对负荷进行预测并针对 出现的问题及时处理ꎬ这要求配电网在信息和通信 系统中有很 大 投 入ꎬ 并 且 也 有 一 定 限 制ꎻ 另 一 种 是 采用鲁棒优化控制方法ꎬ牺牲一些网损性能换得电 压、供电能力约束的满足[１８—１９] ꎮ 考虑到配电网全局 优化的时效性以及信息处理和通信系统的技术限 制ꎬ采用鲁棒优化[２０] 方法建立重构模型ꎮ 但是鲁棒 优化由于保守性较强而降低了优化方案的经济性ꎬ
(１. 国网北京电力科学研究院ꎬ北京 １０００７５ꎻ２. 国网经济技术研究院有限公司ꎬ北京 １０２２０９)
摘 要:为治理大气污染、保护环境ꎬ涵盖电采暖和电动汽车的电能替代负荷将越来越多地接入配电网中ꎬ配电网
的供电能力受到显著影响ꎬ传统配电网运行优化方法须要改进ꎮ 基于电采暖、电动汽车负荷的出力模型ꎬ采用拉丁
中重构方法能够有效提升含大规模电能替代负荷配电网的供电能力ꎮ
关键词:电能替代ꎻ拉丁超立方抽样ꎻ概率多场景ꎻ鲁棒重构优化ꎻ蚁群算法
中图分类号:ＴＭ７６ 文献标志码:Ａ
文章编号:２０９６￣３２０３( ２０１９) ０４￣００４８￣０８
０ 引言
电能替代是在终端能源消费环节ꎬ使用电能替 代散烧煤、燃油的能源消费方式ꎬ如电采暖、地能热 泵、电动汽车等[１] ꎮ 随着我国对大气污染治理、环 境保护的日益重视ꎬ目前在大力推进“ 煤改电” 工 作[２] ꎬ同时努力发展新能源电动汽车行业ꎬ涵盖电 采暖和电动汽车的电能替代负荷ꎬ将越来越多地接 入配电网ꎮ 然而ꎬ电能替代负荷的用电特性受设备 类型、用电时间、地理位置等多方面因素的影响ꎬ表 现出大功率、 随 机 性、 间 歇 性、 分 散 性、 集 中 并 发 等 特点ꎬ直接影响到“煤改电” 用户采暖效果和配电网 电动汽车充电桩的规划与建设ꎮ
４８
２０１９ 年 ７ 月
Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
第 ３８ 卷 第 ４ 期
ＤＯＩ:１０.１２１５８ / ｊ.２０９６￣３２０３.２０１９.０４.００７
考虑电能替代负荷接入的配电网鲁棒重构优化
பைடு நூலகம்
杨烁１ꎬ 杨卫红２ꎬ 刘艳茹２ꎬ 王云飞２ꎬ 侯佳２ꎬ 姜世公２
加考虑温度波动扰动量区间的方法ꎬ 在上式中的
Ｔｉｎꎬｔ 项中增加服从正态分布的不确定扰动项 ξꎬ其上 下边 际 根 据 用 户 对 温 度 的 效 用 值 敏 感 度 人 为
电采暖负荷的可调节特性与建筑物热过程有
关ꎬ根据建筑物传热原理ꎬ房间的热过程包括得热、
散热和储热 ３ 个方面ꎮ 综合考虑 ３ 个过程可通过下
式得出时许室内温度[２４] :
Ｔｉｎꎬｔ
＝ [ Ｔｉｎꎬｔ －１
－
Ｐｇａｉｎꎬｔ Ｒ
－
Ｔ ] ｅ ｏｕｔ
－
Δｔ ＣＲ
＋
Ｔｏｕｔ
＋
Ｐｇａｉｎꎬｔ Ｒ
(１)
Ｐｇａｉｎꎬｔ ＝ ｉｏꎬｔ Ｐ
为了提高电能替代负荷接入后配电网的供电 能力ꎬ文中基于场景分析与鲁棒优化相结合的方法 研究了配电网的重构问题ꎮ 基于电采暖和电动汽 车等电能替代负荷模型ꎬ采用拉丁超立方抽样生成 概率多场景ꎮ 针对生成的有限场景ꎬ将鲁棒优化和 场景分析相结合ꎬ以网损和负荷均衡度为优化目标 建立 ｍｉｎ￣ｍａｘ 鲁棒重构优化模型ꎬ并采用蚁群算法 对模型进行求解ꎮ 针对所提出的模型和方法采用 ＩＥＥＥ ３３ 节点算例进行了验证ꎮ