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1 概述摘要伴随智能电网的建设和清洁能源的开发利用,配电网中的负荷类型呈现多元化发展,分布式电源、可控负荷、储能等资源的增加让单向潮流的传统配电网逐渐向双向潮流的主动配电网结构转变。
在能源结构转变的同时,清洁能源自身的随机性和波动性给配电网带来了更大的调峰压力,电力系统的安全稳定运行面临巨大的挑战。
综合利用配电网内部的主动负荷资源参与优化调度,对提高电力系统供电可靠性和推进清洁能源发展有重要意义。
本文旨在建立一种综合考虑主动配电网内部“源”、“荷”、“储”各类发用电资源的优化调度模型,降低配电网调度压力,提高能源利用率,增加清洁能源的消纳水平,并通过典型算例验证其可行性。
首先,对主动配电网的架构和
关键技术进行了介绍,并对主动配电网内部的分布式电源、需求侧负荷资源以及储能设备的发用电结构和特性进行研究分析。
结合可控负荷与储能资源的响应策略、约束、成本等分别建立响应模型,提出了“源-荷-储”协同互动的两阶段优化调度策略。
其次,建立了主动配电网优化调度模型,以配电网运行可靠性和经济性最优为目标函数,考虑了网络平衡约束、分布式电源功率约束、用户用电满意度约束以及储能系统的充放电功率约束等作为约束条件。
在粒子群算法基础上采用理想点法求解多目标优化问题。
最后,用IEEE-33节点系统作为算例,验证了优化调度模型与算法的可行性和正确性。
通过与单一控制策略:“源-荷”协同响应、“源-储”协同响应优化结果进行对比分析,综合考虑“源-荷-储”协同响应的控制策略能更充分的利用配电网中各类资源,优化效果最好。
参与优化调度的储能系统充放电切换频繁,增加了储能资源调用成本,提出了双储能运行策略,在原储能系统的出力计划不变的前提下,可大幅减少储能系统充放循环次数,延长系统使用寿命,并有效提高配电网优化调度的经济性。
关于“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度研究综述
核心概念与内涵“源-荷-储”协同互动是新型电力系统的核心架构旨在通过电源可再生能源为主、电网、负荷与储能的深度协同实现能源生产、传输、消费与存储的动态平衡。
其核心目标包括提高可再生能源消纳能力通过储能平抑风光出力波动如江苏示范工程通过大规模储能电站解决弃风弃光问题。
增强电网灵活性与可靠性利用负荷侧需求响应如虚拟电厂聚合可调节负荷参与调峰调频。
降低系统运行成本通过多时间尺度优化调度实现经济性目标如日前-日内两阶段模型降低运行成本约15%。
二、
关键技术框架多时间尺度优化调度日前-日内-实时分层调度在日前阶段以经济性为主制定计划日内阶段修正预测误差如模型预测控制技术实时阶段应对突发扰动。
案例某主动配电网采用自适应步长双闭环模型预测控制ASDL-MPC使可再生能源出力预测误差降低至5%以内。
分布式协同控制双层分布式优化上层配电网优化全局目标如线损最小下层微网优化本地经济性如华北电力大学提出的二阶锥规划与同步型交替方向乘子法结合。
边缘计算协同研华通过云边协同实现风光储数据统一调度提升响应速度30%以上。
智能算法与建模混合整数规划与智能优化算法改进粒子群算法ISPO在含储能的配电网中降低调度成本12%。
数据驱动技术基于生成对抗网络GAN修正的调度模型提升风光出力预测精度至90%以上。
典型应用场景场景类型技术手段典型案例与成效削峰填谷储能需求响应长沙地区通过D5000系统降低峰谷差20%新能源消纳虚拟电厂聚合分布式资源江苏示范工程减少弃风率至5%以下电网安全支撑储能调频柔性负荷调节松山湖示范区利用5G实现毫秒级响应多能互补冷热电联供电氢协同华北某园区实现综合能效提升25%
技术挑战与突破方向
关键技术瓶颈预测精度风光出力预测误差仍普遍高于10%需结合GAN等AI技术优化。
储能经济性锂电池储能成本需降至
5元/Wh以下才具商业可行性当前约
8元/Wh。
多目标协调需解决经济性、环保性、可靠性多目标冲突如NSGA-II算法筛选Pareto最优解。
创新解决方案数字孪生技术构建源网荷储数字镜像实现实时仿真与决策如大理供电局全景监测平台。
区块链应用欧洲试点项目通过区块链实现分布式资源交易降低交易成本40%。
政策与市场驱动国内政策导向一体化项目优先并网河南明确源网荷储一体化项目享受并网绿色通道。
辅助服务市场广东允许储能参与调频市场收益可达
6元/kWh。
国际经验美国PJM市场通过容量拍卖机制激励需求侧资源参与降低系统备用容量需求15%。
未来趋势与展望技术融合能源互联网实现“电-气-热”多能流协同如清华大学提出的综合用能管理模型。
AIoT深度应用预计2030年50%以上配电网节点将部署智能传感器。
经济性提升用户侧收益模式电动汽车V2G技术可使车主年均增收3000元。
碳交易联动源网荷储项目可通过碳配额交易增加收益10%-15%。
典型文献贡献梳理研究领域代表性成果多时间尺度调度廖剑波团队提出日前-日内两阶段模型降低运行成本18%分布式优化林永君等开发的双层分布式算法计算效率提升40%需求侧响应李振坤模型预测控制框架使负荷预测误差降至3%以内多目标优化马燕峰多目标模型实现可再生能源弃电量减少30%结论“源-荷-储”协同互动是构建新型电力系统的必由之路其技术突破需依赖算法优化如深度学习预测、硬件升级如高密度储能和机制创新如市场化交易。
预计到2030年中国50%以上新增能源需求将通过源网荷储一体化项目满足推动电力系统向“弹性、低碳、经济”方向加速转型。
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[1]邓忻依. 考虑“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度研究[D].华北电力大学(北京),
DOI:
1
27140/d.cnki.ghbbu.
2019.
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