一种考虑配电网经济性最优的低压交直流配电网关键设备容量配置方法与流程

1.本发明涉及一种考虑配电网经济性最优的低压交直流配电网关键设备容量配置方法，适用于有大规模直流用电需求的交直流配电网中储能设备和柔性互联装置的容量配置工作，属于交直流配电领域。


背景技术：

2.近年来，随着5g基站、电动汽车充电设施等新型基础设施的建设需求不断增大，大规模的直流负荷接入配电网，使传统交流配电网面临着前所未有的挑战，在传统交流配网的基础上进行改造，构建交直流混合配电网为有效解决方案。储能设备和柔性互联装置为交直流混合配电网中的关键设备，如何对储能设备和柔性互联装置的容量进行配置成为当前技术人员所关注的焦点。
3.文献[1]提出利用换流器提高分布式电源的消纳能力，通过优化线路间电压源换流器(vsc)的功率，实现最优的功率转供，进而实现分布式电源的最大消纳和负荷的灵活转移，最终实现优化控制。文献[2]以储能系统的削峰填谷效益、网损收益为目标函数，建立储能系统的优化配置模型。文献[3]建立了储能配置的多目标优化模型，对储能的选址定容问题进行研究。文献[4]提出采用储能系统与柔性互联装置协调运行控制策略，平抑系统故障状态下产生的有功功率波动。文献[5]在交直流混合配电网供电能力计算基础上提出基于供电能力的交直流混联配电网结构优选和设备容量优化方法。
[0004]
上述对交直流混合配电网容量配置的分析中主要分为两类，一类是以网损、投资成本等经济性指标为目标函数，只对交直流混合配电网单一设备的容量配置问题进行了规划分析，未考虑储能设备和柔性互联设备的协同配置。另一类是考虑储能设备和柔性互联装置的协同规划问题，但解决的是系统中有功功率波动和供电可靠性的问题。
[0005]
本发明旨在以经济性为目标，结合储能设备和柔性互联装置的特点，提出一种储能设备和柔性互联装置的容量配置方法，提高设备容量利用率，提升配电网电网的经济性。


技术实现要素：

[0006]
因此，为了解决上述问题，本发明提出了一种考虑配电网经济性最优的低压交直流配电网关键设备容量配置方法。具体包括：
[0007]
(1)在满足配电网的安全约束下，以经济性最优为目标，提出柔性互联装置和储能设备的容量配置的双层优化配置模型；
[0008]
(2)考虑储能运行对寿命的影响，基于雨流计数法建立储能设备的寿命损耗模型；
[0009]
(3)采用遗传算法对双层优化配置模型进行优化求解，从而得到柔性互联装置和储能设备的容量配置方法。
[0010]
所述步骤(1)以配电网经济性为目标建立了柔性互联装置和储能设备的容量配置的双层优化配置模型，包括：
[0011]
1)建立双层优化配置模型中规划层的目标函数及约束条件，具体为：
[0012]
(1)目标函数
[0013]
规划层用于确定购买柔性互联装置的容量、储能设备的容量以及储能设备最大功率。目标为年度规划成本最小化，年度规划成本考虑了柔性互联装置的年投资费用、储能的年投资费用和每年向上级电网购售电的年费用。目标函数如式(1)所示：
[0014]
min f＝f
vsc
f
ess
f
buy
ꢀꢀꢀ
(1)
[0015]
式中：f
vsc
为柔性互联装置投资、运维和报废费用的等年值费用，f
ess
为储能投资、运维和报废费用的等年值费用，f
buy
为每年向上级电网购售电的年费用，即直流配电网向交流电网购电的成本与售电的效益的差值。
[0016]
柔性互联装置的投资、运维和报废费用的等年值费用的表达式如公式(2)到(4)所示：
[0017][0018][0019][0020]
式中：α
vsc
为所安装柔性互联装置的资本回收系数，它可以将投资的现值转化为年值。由于储能设备和的寿命周期不一样，需将其转化为相同的规划周期，通过乘以资本回收系数，将设备的投资成本转化为各年度的等年值成本。β
vsc
为终值转化为年值系数，将设备的报废成本转化为各年度的等年值成本。r为年利率，n为柔性互联装置运行的年限，c1为柔性互联装置的单位功率投资费用，s
vsc.max
为柔性互联装置的最大传输功率,γ
vsc
为柔性互联装置年运行维护费用系数，k
vsc
为柔性互联装置报废后处理成本系数，d
vsc
为柔性互联装置年均折旧系数。
[0021]
储能设备的投资、运维和报废费用的等年值费用的表达式如公式(5)到(8)所示：
[0022][0023]mess
＝c2p
ess.max
c3c
ess.max
ꢀꢀꢀ
(6)
[0024][0025][0026]
式中：m
ess
为所装储能设备的一次性投资成本，α
ess
为所安装储能设备的资本回收系数，β
ess
为所装储能设备的终值转年值系数，r为年利率，t为储能设备运行的年限，c2为储能设备的单位功率投资费用，p
ess.max
为储能充放电可达到的最大功率，c3为储能设备的单位容量投资费用，c
ess.max
为储能配置的容量，k
ess
为储能设备报废后处理成本系数，d
ess
为储能设备年均折旧系数。
[0027]
向上级电网购售电年费用f
buy
的分析如下：
[0028]
光伏出力数据要考虑季节以及天气的实际状况，负荷的数据受到季节和是否为工作日的影响，因此源荷的具体出力状况需要综合考虑季节、天气、以及是否为工作日的影响。在本模型中，天气分为晴天、阴天、雨天；季节考虑春秋过渡季、夏季、冬季三个季节；是否为工作日为两种状况。所以可以将光伏和负荷的实际出力情况综合考虑为18种典型日。因此表达式如公式(3-9)所示：
[0029][0030]
式中：i表示18种典型日，范围是1-18，为第i个典型日的购售电成本，di为第i个典型日的天数。
[0031]
(2)约束条件
[0032]
柔性互联装置的最大功率限制认为储能设备不工作，直流负荷或者分布式电源的功率全部由柔性互联装置实现转换。储能设备的最大充放电功率认为柔性互联装置不工作，直流负荷或者分布式电源的功率全部由储能设备实现转换。
[0033]
p
vsc.max
≤max{p
dg.max
,p
l.max
}
ꢀꢀꢀ
(10)
[0034]
p
ess.max
≤max{p
dg.max
,p
l.max
}
ꢀꢀꢀ
(11)
[0035][0036]
式中：p
vsc.max
、p
ess.max
分别为购入的柔性互联装置的最大有功功率功率转换、储能的最大充放电功率，p
l.max
为直流负荷峰值，p
dg.max
为分布式电源最大出力，为vsc的功率因数角。
[0037][0038][0039][0040]
式中：s
vsc
表示柔性互联装置最小单位传输功率，c
ess
表示储能设备最小单位安装容量，p
ess
表示储能设备最小单位充放电功率，n

表示正整数。为了使结果更接近现实情况，考虑储能设备和变流设备实际制造工艺中增减容量存在最小步长。
[0041]
2)建立双层优化配置模型中运行层的目标函数及约束条件，具体为：
[0042]
(1)目标函数
[0043]
运行层是在柔性互联装置容量、储能的最大功率和容量已经确定的基础上，通过优化各个时刻储能的充放电功率，以满足负荷在不同时刻的需求，运行的目标为在考虑储能寿命折损的情况下，使得购电费用和寿命损耗成本最小，即：
[0044][0045]
式中：为第i个典型日的购售电成本，为第i个典型日的寿命损耗成本。
[0046]
对典型日向上级电网购售电的费用，即直流配电网向交流电网购电的成本与售电的效益的差值的分析如下：
[0047]
假设每天t
0-t1时为谷时，t
1-t2时为平时，t
2-t3时为峰时，t
0-t3涵盖了一天24小时。
则第i个典型日向上级电网购售电费用可表示为：
[0048][0049]
式中：为第i个典型日t时刻的功率，c4为谷时电价，c5为平时电价，c6为峰时电价。t
0-(t0 1)时的功率取这里的δt取1小时。
[0050]
一般来说，储能设备在电价处于低谷时刻，给储能设备充电；在电价处于峰值时刻，储能放电，若储能和光伏的出力之和大于负荷需求，则向上级电网输送电能，以实现套利；若光伏和储能的出力之和小于负荷需求，则上级电网通过柔性互联装置给负荷输送电能。
[0051]
储能设备寿命损耗成本分析如下：
[0052]
用额定充放电深度下总吞吐量表征储能寿命，将储能设备实际吞吐量转化为额定充放电深度下的等效吞吐量来计算储能设备的寿命损耗。
[0053]
储能设备寿命损耗成本具体计算过程为：首先得到储能设备循环寿命和放电深度的关系，计算出额定情况下，储能设备寿命总的吞吐量，然后采用采用雨流计数法统计每个典型日每次充放电的深度，通过折算系数将每个典型日不同充放电深度的实际吞吐量折算到额定状态下的等效吞吐量，再将其累加得到一年中储能设备的等效吞吐量，进而得到储能设备的日寿命损耗成本。计算用到的公式如下：
[0054][0055]cn
＝k
ndodncess.max
ꢀꢀꢀ
(19)
[0056][0057]
ca＝λ
dodadodacess.max
ꢀꢀꢀ
(21)
[0058][0059][0060][0061][0062]
式中：k为储能设备循环次数，d
od
为放电深度，cn为在额定充放电深度下，储能系统寿命周期内总吞吐电量；kn为额定放电深度下的循环次数；d
odn
为额定放电深度(通常为100％)；c
ess.max
为储能设备额定容量；λ
doda
为折算系数；ca为储能系统荷电状态值变化d
oda
时等效额定充放电状态下的吞吐电量；ni为根据雨流计数法统计出的每个典型日的储能的充放电循环次数，c
a.m.i
为第i个典型日m次充放电循环的等效吞吐量；ci为第i个典型日的储能设备等效吞吐量；di为每个典型日的天数，c
year
为一年中储能的等效吞吐电量；m
ess
为储能设
备的一次性投资成本。
[0063]
(2)约束条件
[0064][0065][0066][0067][0068][0069][0070][0071][0072]
式中：i＝1-18,代表18个典型日，t＝0，1，2
…
23，代表24个小时，为第i个典型日t时刻通过换流器传输到直流配电网的有功功率，为第i个典型日t时刻储能的放电功率，为第i个典型日t时刻分布式电源发出的功率，为第i个典型日直流负荷需要的功率，为第i个典型日t时刻储能设备的电量，η
ch
为储能的充电效率，η
dis
为储能的放电效率，p
vsc.max
为柔性互联装置可传输的最大有功功率。为提高储能的使用寿命，储能一般不满充满放，电量在满电量的0.1-0.9之间。
[0073]
所述步骤(2)在柔性互联装置和储能设备的容量配置问题中考虑了储能设备运行造成的储能设备损耗成本，建立了储能设备寿命损耗模型，具体如下：
[0074]
首先储能在工作的过程中，每次充放电深度不同，因此每次充放电对储能的寿命损耗不同，采用雨流计数法统计每次充放电的深度，对储能寿命进行评估。
[0075]
用额定充放电深度下总吞吐量表征储能寿命，当充放电的吞吐量达到该值视为寿命耗尽。因此将储能设备实际吞吐量转化为额定充放电深度下的等效吞吐量来计算储能设备的寿命损耗。我们考虑充放电的次数与充放电的深度两个因素对储能寿命的影响，我们找出储能设备循环寿命(k)和放电深度(d
od
)的函数关系。
[0076]
储能设备在任何放电深度的情况下循环次数，进而可以得到总的吞吐量。因此用公式(34)计算在额定充放电的深度下，储能设备寿命周期总的吞吐量，公式(34)如下：
[0077]cn
＝k
ndodncess.max
ꢀꢀꢀ
(34)
[0078]
式中：cn为在额定充放电深度下，储能系统寿命周期内总吞吐电量；kn为额定放电深度下的循环次数；d
odn
为额定放电深度(通常为100％)；c
ess.max
为储能设备额定容量。
[0079]
储能设备在实际运行过程中多是非周期性的充放电过程。不同充放电深度下的充放电过程引起储能系统的寿命损耗不同，本文定义储能系统寿命损耗为实际吞吐电量折算至额定放电深度下的等效吞吐电量，需要根据该充放电深度与额定充放电深度之间的折算系数来确定。在充放电深度为d
oda
的情况下，折算系数λ
doda
为:
[0080][0081]
储能的容量配置会影响到储能的充放电次数，如果储能的容量配置小，则充放电次数变多，储能寿命会缩短，但容量小对应的投资也会小；如果储能的容量配置大，则充放电次数变少，储能寿命长，但容量大对应的投资也会大。因此要综合考虑容量配置和储能运行策略间的相互影响，确定最优容量配置下的最优运行策略。为了更好说明储能运行对寿命的影响，进而造成对容量投资的影响，建立储能的寿命损耗模型。
[0082]
根据雨流计数法统计出一天中充放电的多次循环，计算每次循环的吞吐电量，然后将其累加，即为典型日的寿命损耗，乘以典型日的天数，记为每年的寿命损耗。
[0083]
定义储能设备充放电的深度为d
oda
时，充放电1次折算到额定放电深度下的等效吞吐电量为：
[0084]
ca＝λ
dodadodacess.max
ꢀꢀꢀ
(36)
[0085]
式中：ca为储能系统荷电状态值变化d
oda
时等效额定充放电状态下的吞吐电量。
[0086][0087]
式中：ni为根据雨流计数法统计出的每个典型日的储能的充放电循环次数，c
a.m.i
为第i个典型日m次充放电循环的等效吞吐量。ci为第i个典型日的储能设备等效吞吐量。
[0088][0089]
式中：di为每个典型日的天数，c
year
为一年中储能的等效吞吐电量。
[0090][0091]
式中：t为储能的寿命，cn为蓄电池在额定状态下全充全放的总吞吐量。
[0092]
由此，可计算出储能的寿命，并且运行时会消耗储能的寿命，储能设备的日寿命折损成本可用下式表示：
[0093][0094]
式中：m
ess
为储能设备的一次性投资成本。
[0095]
所示步骤(3)，对于权利要求1所述模型，采用遗传算法分别对规划层和运行层进行求解，得到柔性互联装置和储能设备的容量配置方案，具体如下：
[0096]
1)规划层的遗传算法求解
[0097]
(1)编码解码
[0098]
在本模型中，一组储能设备和柔性互联装置的容量配置方案是一组解，对应遗传算法中的个体；一组解中针对单个设备的容量配置方案是解中的一个自变量，对应遗传算法中的基因；由若干组储能设备和变流设备的配置方案组成的解集，对应遗传算法中的种群。
[0099]
根据约束条件(13)至(15)的分析，可以得到实际容量配置存在最小步长，即实际容量配置应为最小步长的整数倍。采用二进制编码表示倍数，如用长度为k的二进制编码表
示柔性互联装置的最大转换功率配置，它可以表示为：
[0100]
xk＝b
kbk-1bk-2
…
b3b2b1ꢀꢀꢀ
(41)
[0101]
式中：bk为二进制编码的0或1；xk为柔性互联装置最大转换功率的二进制编码。
[0102]
该编码的解码过程为二进制码转换为十进制，乘上对应的柔性互联装置最大转换功率的步长，即可以表示为：
[0103][0104]
同理也可以设置储能设备容量、最大充放电功率的二进制编码。因此一组解由代表三种自变量的二进制码串表示。
[0105]
(2)个体适应度评估
[0106]
在本模型中，目标函数是交直流配电网的经济性最优，与适应度越大越好相悖。因此，本模型可以采用目标函数的倒数作为适应度。
[0107]
(3)遗传运算
[0108]
本模型的选择运算采用轮盘赌的方法。轮盘赌将计算的个体适应度按照正比形成一个圆盘，个体适应度越大，其在轮盘上占的面积越大。通过随机的选择方式选择哪些个体将参与遗传，在轮盘上占有面积越大，被选中参与遗传的机率越大。假设种群中共有n个个体，第i个个体的适应度为fi，那么对于个体i被选中参与遗传的概率为：
[0109][0110]
本模型的交叉运算采用单点交叉，并且交叉概率为0.8。设种群中有n个个体，每个个体的二进制编码长度为k。每个个体产生一个[0,1]区间的随机数，其中随机数小于0.8的个体将进行交叉运算。
[0111]
本模型变异运算采用单点变异，并且变异概率为0.05。设种群中有n个个体，每个个体的二进制编码长度为k。每位二进制码产生一个[0,1]区间的随机数，其中随机数小于0.05的二进制编码位将进行变异运算。变异过程即为二进制编码中一位发生0变1，1变0的过程。
[0112]
(4)针对本模型的遗传算法求解流程如下：
[0113]
①
随机生成初始种群。根据公式(13)至(15)的最小步长约束随机生成初始种群。
[0114]
②
校验是否满足约束条件。根据公式(10)至(12)的约束条件对初始种群和新生成的子辈种群进行筛选，淘汰不满足约束的个体。
[0115]
③
进行适应度求解。对满足步骤
②
的个体进行适应度的求解运算。若求解过程出现无解的情况，淘汰该个体；若有解，保留该个体，并保留该个体的适应度
[0116]
④
适应度是否收敛。判断最大适应度是否在几代遗传后仍然不变，并且个体的适应度逐渐向最大适应度靠近。若最大适应度收敛，则输出该最大适应度及相应个体。如若不收敛，继续步骤
⑤
。
[0117]
⑤
父辈个体选择。通过采用轮盘赌的方法选择个体参与下一代的遗传。
[0118]
⑥
交叉变异生成子个体。个体进行交叉与变异运算，生成新的子辈个体，返回步骤
②
。
[0119]
2)运行层的遗传算法求解
[0120]
运行层的优化对象为典型日24小时的储能设备充放电功率，因此运行层的个体有24个基因组成。与规划层相比，规划层的优化变量为离散变量，而运行层的24小时储能设备充电功率为连续变量。可以用k位二进制编码表示一个基因，如公式(41)所示，所以用24个k位二进制码表示一个个体。
[0121]
此时，第一位二进制编码表示功率的正负，后面的k-1位二进制编码表示功率的大小。运行层的储能设备充放电功率范围约束如公式(21)至(23)所示。用编码111
…
111表示最大放电功率，100
…
000表示充放电功率为0，011
…
111表示最大充电功率。解码公式为：
[0122][0123]
适应度采用公式(16)的目标函数最为评估的标准，选择运算同样采用轮盘赌，交叉运算采用单点交叉且概率为0.8，变异运算采用单点变异且概率为0.05。求解流程同上，但约束条件的检验过程中不会出现淘汰个体的现象。
附图说明
[0124]
图1为本发明的考虑配电网经济性最优的低压交直流配电网关键设备容量配置方法求解流程图
[0125]
图2为本实施案例中辐射状典型供电模式结构图
[0126]
图3为本实施案例中双层优化配置模型框架图
[0127]
图4为本实施案例中典型日24小时电源出力和直流负荷折线图
[0128]
图5为本实施案例中储能设备24小时充放电功率柱状图
具体实施方式
[0129]
为使本发明的结构和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。
[0130]
结合图1详细阐述本发明所提一种考虑配电网经济性最优的低压交直流配电网关键设备容量配置方法整体求解流程，具体步骤如下：
[0131]
step1:针对辐射状典型供电模式，建立双层优化配置模型；
[0132]
step2:分析柔性互联装置、储能设备的设备参数和经济参数；
[0133]
step3:分析分时电价以及典型日24小时电源出力和负荷情况；
[0134]
step4:利用遗传算法对双层优化模型进行求解，得到柔性互联装置和储能设备的容量配置方案。
[0135]
以辐射状典型供电模式结构图作为算例的结构基础，将分布式电源考虑为太阳能光伏发电。
[0136]
在进行经济性计算的过程中，需要考虑柔性互联装置的最大转换功率、储能设备的容量和最大充放电功率对交直流配电网的一次性投资成本以及运维报废成本的影响；同时也要考虑运行成本。运行成本会受到实时电价，以及运行策略的影响，设备参数有助于进行运行策略的计算选择。因此变流器和储能设备的相关设备参数和经济参数如表1所示。分时电价的价格如表2所示。
[0137]
表1柔性互联装置、储能设备的设备参数和经济参数
[0138][0139]
表2分时电价价格
[0140][0141]
在运行层进行储能的充放电功率优化过程，需要典型日的直流负荷和分布式电源的出力情况。在本算例中，将一年考虑为一种典型日进行分析，并且分布式电源考虑为光伏发电以简化算例，减少计算时间，同时准确的证明模型的正确性。该典型日的一天24小时分布式电源出力即光伏发电功率与直流负荷的情况如表3所示。
[0142]
表3典型日24小时电源出力和负荷情况
[0143][0144]
[0145]
由表中的数据不易看出太阳能光伏发电出力和直流负荷在该典型日的24小时变化曲线。因此将两组数据在一个折线图中表示出来，如附图4所示。
[0146]
由图4可以看出光伏出力在正午时达到峰值，11时至15时比直流负荷大，直流负荷在晚上逐渐升高达到峰值后下降，与实际情况相符。
[0147]
通过使用遗传算法进行求解。经程序运算，规划层的运行结果如表4第一行所示。得到规划层目标函数值即辐射状配电网柔性互联装置、储能设备一次性投资成本、运维成本、报废成本和购售电成本的等年值费用，运行层的目标函数值即典型日购售电成本和寿命损耗成本。且得到在此配置结果下运行策略最优时典型日的购售电成本和储能设备的容量。
[0148]
将运行结果中柔性互联装置的最大转换功率s、储能设备最大充放电功率p
ess
以及储能设备容量c
ess
中其中一个值进行更改，运算得到在其配置方案下的运行层最优情况以及规划层目标函数值并记录，如表4所示。通过对计算结果的比较分析，验证计算结果最优。
[0149]
表4不同柔性互联装置、储能设备容量配置经济性比较
[0150][0151][0152]
通过分析表4可以得出，第一行的储能变流设备的配置方案最优。
[0153]
在该算例最优配置方案的情况下，运行层达到最优时的储能设备24小时充放电功率如表5所示。将表5中储能设备24小时充放电功率用柱状图表示，如附图5所示。
[0154]
表5最优方案下储能设备24小时充放电功率
[0155]
0时1时2时3时4时5时0.0468kw-0.0393kw0.1115kw0.4755kw-0.1181kw0.5661kw6时7时8时9时10时11时0.1296kw-0.4707kw0.268kw0.2574kw0.4386kw-0.932kw12时13时14时15时16时17时0.8936kw-0.5304kw0.4691kw0.2165kw-0.01kw-0.9109kw18时19时20时21时22时23时0.0673kw0.7034kw1.1736kw1.1154kw0.1874kw0.0675kw
[0156]
上述实施例中的各个序号仅仅为了描述，不代表各部件的组装或使用过程中的先后顺序。
[0157]
以上所述仅为本发明的实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。