一种面向新基建负荷的配电网网格动态容量评估方法

1.本发明涉及配电网网格规划领域，具体是一种面向新基建负荷的配电网网格动态容量评估方法。


背景技术：

2.配电网是负责分配电能的电力系统终端环节，其安全可靠运行对保证城市供电安全具有重要意义。然而，随着新型基础设施建设的不断发展，以电动汽车为主要代表的新型负荷不断增长，以光伏为代表的新型能源规模化接入电网，其波动性和间歇性使配电网的安全经济运行遭受了前所未有的挑战。为了保障配电网的持续健康运行与长远发展，电力企业需要对光伏和电动汽车接入后的城市多区域配电网的可开放容量进行有效评估，从而为后续投资决策和扩容改造提供理论和数据支撑。在配电网可开放容量评估的研究中，目前的思路是通过不断增加负荷，直到设备达到热稳定极限来进行估计，其判定方法以人工经验为主。因此，通过该方式得到的可开放容量精度较差、应用范围有限，难以适用于由众多联络线和分段开关组成的复杂现代城区配电网络。此外，现有的技术往往未考虑光伏等分布式电源和电动汽车等新型负荷接入对可开放容量的影响，不能适应于当前新型电力系统的发展要求。


技术实现要素：

3.鉴于上述技术缺点，本发明提供了一种面向新基建负荷的配电网网格动态容量评估方法。
4.为解决现有的新基建快速发展背景下的配电网可开放容量量化估计的问题，本发明的技术方案如下：
5.一种面向新基建负荷的配电网网格动态容量评估方法，包括如下步骤：
6.在设定区域内，获取配电网增量负荷数据，并将配电网增量负荷数据进行数据预处理，得到ev充电增量负荷数据与5g基站增量负荷数据；
7.结合ev充电增量负荷数据与5g基站增量负荷数据，获取ev_5g负荷数据；
8.构建区域配电网动态可开放容量评估模型，将ev_5g负荷数据输入至区域配电网动态可开放容量评估模型内进行求解，得到配电网的可开放容量。
9.作为优选的，所述ev充电增量负荷数据包括第一起始渗透率、第一每周期增速、第一区域户数、第一渗透率上限；所述5g基站增量负荷数据包括第二起始渗透率、第二每周期增速、第二区域户数、第二渗透率上限。
10.作为优选的，所述区域配电网动态可开放容量评估模型由多元约束、最优潮流模型、拓扑重构模型与二阶锥松弛算法所组成。
11.作为优选的，所述多元约束包括功率平衡约束、节点电压约束、支路电流上下限约束、辐射状约束；所述功率平衡约束，其计算公式如下：
12.，
[0013][0014]
其中，和为节点i处的总负荷；b为网络中节点的集合；f和t为
0-1
状态变量；为节点i处的电流平方值；r
ij
和x
ij
为支路(i，j)的电阻和电抗；为全称量词，即集合b中的所有的支路(i，j)均满足节点电压约束；
[0015]
所述节点电压约束，其计算公式如下：
[0016][0017]
，
[0018][0019]
其中，为节点i处的电压平方值；e为网络中支路的集合；m为正数；z
ij
为0-1状态变量；为全称量词，即集合e中的所有的支路(i，j)均满足节点电压约束；
[0020]
所述辐射状约束，其计算公式如下：
[0021][0022][0023][0024]
其中，e
nor
为常规节点支路集合；e
bal
为平衡节点所引出的支路集合。
[0025]
作为优选的，所述最优潮流模型，其计算公式如下：
[0026]
minf(x)
[0027][0028]
其中，f(x)为最优潮流的目标函数；h(x)为等式约束；g(x)为不等式约束；x为最优潮流求取过程中的调节变量；
[0029]
所述拓扑结构模型，其计算公式如下：
[0030]
minf(b)
[0031][0032]
其中，f(b)为拓扑重构的目标函数；h(b)和g(b)分别为配电网拓扑结构需要满足的等式约束及不等式约束。
[0033]
作为优选的，所述二阶锥松弛算法，其计算公式如下：
[0034][0035]
其中，p
ij
为注入点有功功率；q
ij
为注入点无功功率；为支路电流；为节点电压。
[0036]
作为优选的，所述区域配电网动态可开放容量评估模型，其目标函数计算公式如下：
[0037][0038][0039]
其中，λ和ξ为系数；和为节点i输入的有功功率和无功功率；为各节点的可开放容量；p
ofl
为该区域配电网总可开放容量。
[0040]
本发明的有益效果是：本发明实现了对区域配电网可开放容量的量化评估，在包含光伏机组、电动汽车充电桩等电力系统随机性元件的配电网中仍具有评估能力；并且区域电网间的网络重构以及光伏电源的接入均可以有效实现现有配网资源的优化配置和充分利用，推迟扩容改造的年限，显著增加经济效益。
附图说明
[0041]
图1为本发明提供的：配电网动态可开放容量统计评估方法流程示意图；
[0042]
图2为本发明提供的：多区域配电网接线示意图；
[0043]
图3为本发明提供的：两种场景下的最大可开放容量对比示意图；
[0044]
图4为本发明提供的：光伏接入不同区域后的最大可开放容量示意图。
具体实施方式
[0045]
下面结合本发明的附图1-4，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0046]
本发明考虑了电动汽车负荷增量和光伏电源等新型电力装置对配电网可开放容量的影响，在于综合了配电网重构等主动配电网灵活性技术，在计及网络安全约束的前提下对电力系统未来可容纳的增量负荷进行量化评估，可以实现对现有配电资源的充分利用
和后续投资决策的理论支撑。
[0047]
本发明综合了配电网重构、最优潮流等主动配电网灵活性技术，对配电网可开放容量进行优化。
[0048]
本发明以配电网可开放容量最大为目标函数，实现长时间尺度内配电网可发放容量的动态优化及推演。
[0049]
如图1所示，其步骤包括：
[0050]
s1：对区域内的电动汽车负荷数据进行处理，得到电动汽车负荷特性曲线；
[0051]
s2：对区域内的光伏机组出力数据进行处理，得到光伏机组出力特性曲线；
[0052]
s3：对区域配电网进行建模并基于二阶锥方法求解其配电网的可开放容量。
[0053]
步骤s1中的具体步骤如下：
[0054]
s11：给出电动汽车渗透率定义，得到区域内电动汽车发展水平。如下式所示：
[0055][0056]
式中：αr k为第k个配网区域电动汽车渗透率；nr k为第k个配网区域内用户数量(户)；nev k为第k个配网区域内电动汽车数量(辆)。
[0057]
s12：采用蒙特卡洛抽样算法对典型日的电动汽车充放电情况进行模拟，获得电动汽车充电负荷的最高峰时段的电动汽车充电同时率。对充电开始和行驶时长的概率模型给出如下：
[0058][0059][0060]
式中，t
start
(t)为充电开始概率模型，d(t)为行驶时长概率模型，两种模型均为正态分布模型，μ和σ分别为两种正态分布模型的参数，为目前针对充电汽车研究的经验值。
[0061]
步骤s2中的具体步骤如下：
[0062]
s21：给出光伏机组的渗透率定义，得到区域内光伏电源的容量情况。
[0063][0064]
式中：αr k为第k个配网区域光伏渗透率；nr k为第k个配网区域内用户数量(户)；npv k为第k个配网区域内光伏机组(台)。
[0065]
s22：通过蒙特卡洛技术模拟区域日辐射强度，对典型日的光伏机组出力进行模拟，获得光伏机组在一天内不同时段的出力情况，计算公式如下所示：
[0066][0067]
式中：p为预测功率，e
g,pv
为辐射强度，p
peak
为光伏峰值功率，η
pan
为太阳能板转化效率，η
inv
为逆变器效率，e
std
为标准辐射度。
[0068]
步骤s3中的具体步骤如下：
[0069]
s31：结合区域电网的配变及线路连接情况，通过matlab搭建区域配电网仿真模型。
[0070]
s32：根据公式(2)及公式(3)计算特定区域内的电动汽车用户增量，并得到某典型日电动汽车的充电负荷增量数据。
[0071]
s33：如下式所示：
[0072]
功率平衡约束：
[0073][0074]
其中，pd i和qd i为节点i处的总负荷(原有负荷、增量负荷和可开放容量)；b为网络中节点的集合；f和t为0-1状态变量，表征了经过支路(i,j)的功率方向；为节点i处的电流平方值；r
i,j
和x
i,j
为支路(i,j)的电阻和电抗。
[0075]
节点电压约束：
[0076][0077][0078]
其中，为节点i处的电压平方值；e为网络中支路的集合；m为一足够大的正数；z
i,j
为0-1状态变量，表征支路(i,j)的通断状态。
[0079]
支路电流上下限约束：
[0080][0081]
辐射状约束：
[0082][0083][0084][0085]
其中，e
nor
为常规节点支路集合；e
bal
为平衡节点所引出的支路集合。
[0086]
s34：基于matlab仿真平台，求解出该场景下的配电网可开放容量。
[0087]
s35：考虑最优潮流和拓扑重构技术，基于二阶锥松弛算法对区域配电网的最大可开放容量进行计算，其中，最优潮流模型如下：
[0088][0089]
式中，f(x)为最优潮流的目标函数，在本发明中即为可开放容量最大等。h(x)为等式约束,包含功率平衡约束等，g(x)为不等式约束，包含电压、电流上下限约束等，x为最优潮流求取过程中的调节变量，即各台发电机的出力。
[0090]
拓扑重构与最优潮流计算方式相同，不同点在于：其通过调整配电网的拓扑结构，
即支路的开闭状态进行目标函数的优化。
[0091][0092]
式中，f(b)为拓扑重构的目标函数，即为可开放容量最大。h(b)和g(b)分别为配电网拓扑结构需要满足的等式约束及不等式约束。
[0093]
二阶锥松弛的计算模型如下：
[0094][0095]
式中，p
ij
为注入点有功功率，q
ij
为注入点无功功率，为支路电流，为节点电压。
[0096]
区域配电网动态可开放容量优化评估模型的目标函数是配网可开放容量最大化和输入有功和无功功率最小，而增加可开放容量的权重高于输入功率最小。因此，其整体优化目标设置为如下：
[0097][0098][0099]
其中，λ和ξ为系数，这里取λ＝1000，ξ＝1，系数的数量级差别是为了在尽可能增加可开放容量前提下减少功率的输入；和为i节点输入有功和无功功率；δpopl i为各节点的可开放容量，p
opl
为该区域配电网总可开放容量。
[0100]
如图2所示，本发明实施例采用多区域配电网验证所提发明的可行性和先进性。该区域配电网包含66个节点，77条支路，其中常规支路74条，32条支路分别配备有区域内联络开关(常闭/常开)，按地理位置的不同被划分为两个相邻区域，区域电网间通过环网柜联络开关相连。
[0101]
如图3所示，本发明实施例通过拓扑重构技术不断调整配电网运行拓扑，通过最优潮流计算不断调整发电机出力等参数，根据公式(13)-(15)，基于二阶锥松弛算法求解最优潮流-拓扑重构综合优化模型；设置目标函数为配网可开放容量最大化和输入有功和无功功率最小，即公式(17)-(18)，对该模型进行求解后，得到相应结果。其中，场景1为未考虑区域互联的情况，场景2为考虑了区域互联的情况，图3给出了两类场景下的最大可开放容量对比，可以看出，在图3(a)所给的仿真场景1中，区域2在y4q3仿真周期即无可开放容量，而区域1则可以持续运行到y5q3；而在图3(b)所给的仿真场景2中，两区域互联互通，仿真可持续进行到y5q1。说明区域间的互联可显著提升区域电网整体的可开放容量。
[0102]
如图4所示，在含光伏接入的区域配电网场景进行仿真分析，同样根据公式(13)-(15)，基于二阶锥松弛算法求解最优潮流-拓扑重构综合优化模型，以公式(16)-(17)为优化的目标函数，得到最大可开放容量的结果，其中，场景1：第3年第一季度，光伏电源接入区域1；场景2；第3年第一季度，光伏电源接入区域2；场景3：两区域均无光伏电站。光伏电源的
最大出力为区域配变容量的25％，即1.25mva，考虑光伏出力最大值与负荷峰值在时域上存在偏差，设定0.5的转化系数。根据图4可以看出，光伏充电站的加入可以在重构和区域间互联的基础上进一步提升多配网系统的最大可开放容量。并且，在配网间联络开关容量未达上限时，光伏接入区域的不同对可开放容量不会产生明显影响。
[0103]
综合以上两种场景仿真结果，可以看出本发明所提出的方法可以实现对区域配电网可开放容量的量化评估，在包含光伏机组、电动汽车充电桩等电力系统随机性元件的配电网中仍具有评估能力。此外，可以根据本方法的结果得出相关结论，即区域电网间的网络重构以及光伏电源的接入均可以有效实现现有配网资源的优化配置和充分利用，推迟扩容改造的年限，显著增加经济效益。
[0104]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。