一种基于移动储能优化的弹性配电网运行方法

1.本发明涉及电力系统中移动储能、弹性配电网、灾后负荷恢复领域，尤其是涉及一种基于移动储能优化的弹性配电网运行方法。


背景技术：

2.配电网“弹性”概念用于评价配电网承受小概率-高损失事件扰动的能力及配电网灾后恢复的能力。当前实际应用场景下，配电网弹性提升主要集中于抢修、加固，缺少对配电网中灵活性资源利用的研究。如现有专利202110476833.5提出了一种基于储能有序充电和智能软开关控制模型的配电网优化运行方法，研究了不同技术之间的协调和配合问题，解决了综合优化电力系统中储能有序充电和智能软开关控制的技术问题。但该方案仅提高了配电网电压分布情况，没有考虑灾后配电网负荷恢复策略。另有公开专利202110487760.x提出了一种基于计及储能无功调节模型的配电网日前实时优化控制方法，解决了决电力系统中储能无功调节的技术问题，考虑了日前优化和实时优化模型的性能差异，提高优化结果的准确性。但该方案未将指标评估体系应用在配电网优化评价中。


技术实现要素：

3.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种可靠性高、优化准确的基于移动储能优化的弹性配电网运行方法。
4.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
5.一种基于移动储能优化的弹性配电网运行方法，包括以下步骤：
6.1)获取配电网基础数据和移动式储能基础数据；
7.2)基于步骤1)获取的数据构建考虑移动式储能的弹性配电网最优化模型，该最优化模型以最小化灾后配电网的切负荷损失与移动式储能投资成本为优化目标，以移动储能配置运行约束和配电网运行约束为约束条件；
8.3)对弹性配电网最优化模型进行求解获得优化结果，基于优化结果控制所述弹性配电网的运行，所述优化结果包括配电网在各时段的负荷切除方式和移动式储能的容量配置。
9.进一步地，所述配电网基础数据包括配电网母线节点数、各节点处负荷情况和切除单位负荷的经济损失。
10.进一步地，所述移动式储能基础数据包括移动式储能可安装台数、移动式储能性能数据和移动式储能成本数据。
11.进一步地，所述优化目标表示为：
[0012][0013]
式中，n为配电网母线节点数，c
cut
为配电网切除单位负荷的经济损失，x
i,t
为0-1决策变量，表示t时段母线i处负荷是否切除，x
i,t
＝0表示t时段母线i处负荷正常供电，x
i,t
＝1
表示t时段母线i处负荷切除，为t时段母线i处的负荷基值，αi为母线i的负荷位置权重，r
t
为负荷在t时段的时间权重，γ为折算因子，c
cap
为移动式储能单位容量投资成本，t为调度时段总数，n
mess
为移动式储能台数，ej为第j个移动式储能的容量配置。
[0014]
进一步地，所述移动储能配置运行约束包括储能移动网格数约束、储能移动距离约束、储能移动成本资金约束及其他常规约束。
[0015]
进一步地，所述其他常规约束包括移动式储能容量约束、移动式储能荷电状态约束和移动式储能充放电功率约束。
[0016]
进一步地，所述配电网运行约束包括配电网节点功率平衡约束、分布式发电机组出力约束、负荷投切次数约束和电压约束。
[0017]
进一步地，步骤3)还包括：
[0018]
在获得所述优化结果后，计算配电网弹性指标，基于所述配电网弹性指标判定在当前优化结果下配电网弹性是否满足要求，若是，则直接基于该优化结果控制所述弹性配电网的运行，若否，则调节所述弹性配电网最优化模型后重新执行步骤3)。
[0019]
进一步地，所述配电网弹性指标包括失负荷概率、用户平均停电持续时间指数、系统平均停电频率指数、系统平均停电持续时间指数和平均供电可用率指数。
[0020]
进一步地，考虑自然灾害时空演变，构建配电线路故障率时空特性矩阵，确定配电网中不同概率场景下的脆弱线路，对弹性配电网最优化模型进行求解时，采用鲁棒优化获得不同概率场景下的优化结果。
[0021]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0022]
1、本发明在现有弹性配电网中对移动式储能进行考虑，方便配电网通过移动式储能的优化配置与运行来降低其灾后损失，可靠性高，优化更加准确，进而提高配电网运行稳定性。
[0023]
2、本发明通过弹性评估指标体系来评估优化运行后的配电网的灾后恢复能力，并进一步对模型进行调整，以提高优化可靠性，保证有较高的灾后恢复能力。
附图说明
[0024]
图1为本发明的流程示意图；
[0025]
图2为本发明配电网弹性评估流程示意图。
具体实施方式
[0026]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0027]
目前移动式储能应用范围不断扩大，研究移动式储能的优化配置与运行进而提高配电网的弹性，对电网安全运行有着重要意义。此外，可对考虑移动储能优化配置与运行的灾后弹性配电网进行弹性评估，以供系统运营商或建设者参考。
[0028]
实施例1
[0029]
如图1所示，本实施例提供一种基于移动储能优化的弹性配电网运行方法，该方法包括以下步骤：s1)获取配电网基础数据和移动式储能基础数据；s2)基于步骤s1)获取的数
据构建考虑移动式储能的弹性配电网最优化模型，该最优化模型以最小化灾后配电网的切负荷损失与移动式储能投资成本为优化目标，以移动储能配置运行约束和配电网运行约束为约束条件；s3)对弹性配电网最优化模型进行求解获得优化结果，基于优化结果控制所述弹性配电网的运行，所述优化结果包括配电网在各时段的负荷切除方式和移动式储能的容量配置。
[0030]
上述步骤1)中，配电网基础数据包括配电网母线节点数、各节点处负荷情况和切除单位负荷的经济损失等，移动式储能基础数据包括移动式储能可安装台数、移动式储能性能数据和移动式储能成本数据等，移动式储能性能数据包括移动式储能最大运行速度等，移动式储能成本数据包括移动式储能单位移动距离成本、移动式储能单位容量投资成本等。
[0031]
上述方法主要考虑以下三个要点：移动储能优化配置与运行模型的构建；基于移动储能优化配置与运行的灾后弹性配电网模型，配电网通过移动式储能的优化配置与运行来降低其灾后损失；通过弹性评估指标体系来评估优化运行的配电网的灾后恢复能力。
[0032]
1、移动储能优化配置与运行模型
[0033]
本实施例中，移动储能优化配置与运行模型是指移动储能配置运行约束，主要包含移动储能配置运行约束包括储能移动网格数约束、储能移动距离约束、储能移动成本资金约束及其他常规约束，其他常规约束包括移动式储能容量约束、移动式储能荷电状态约束和移动式储能充放电功率约束。
[0034]
储能移动网格数约束可表示为：
[0035]kij,m,t
＝|x
m,t 1-x
m,t
| |y
m,t 1-y
m,t
|
[0036]
式中，k
ij,m,t
为第m个移动式储能在第t个调度时段的移动网格数；x
m,t
和y
m,t
为决策变量，表示第m个移动储能在第t个调度时段的位置坐标。
[0037]
储能移动距离约束可表示为：
[0038]kij,m,t
y≤v
max
δt
[0039]
式中，y为网格边长；v
max
为移动储能车的最大运行速度；δt为调度时段间隔。
[0040]
储能移动成本资金约束可表示为：
[0041][0042]
式中，t为调度时段总数；n
mess
为移动式储能台数；cm为移动储能单位移动距离成本；c
m,max
为规划最大储能移动可用投资。
[0043]
移动储能其他约束的表达式包含：
[0044]ej
≤e
max
[0045]
式中，ej为第j个移动储能的容量配置；e
max
为移动储能的最大容量配置。
[0046][0047]
式中，和分别为第i个移动式储能最低和最高荷电状态(soc)；e
i,t
为移动式储能i在t时段的剩余容量。
[0048]
[0049]
式中，和分别为移动式储能i在t时段的充、放电功率；和分别为移动式储能i在t时段的充、放电效率。
[0050][0051]
式中，和分别为移动式储能i的最大充、放电功率；ζ
i,t
为0-1决策变量。
[0052]
2、考虑移动式储能的弹性配电网最优化模型
[0053]
配电网通过移动式储能的优化配置与运行来降低损失，优化目标为最小化灾后配电网的切负荷损失与移动式储能投资成本：
[0054][0055]
式中，n为配电网母线节点数，c
cut
为配电网切除单位负荷的经济损失，x
i,t
为0-1决策变量，表示t时段母线i处负荷是否切除，x
i,t
＝0表示t时段母线i处负荷正常供电，x
i,t
＝1表示t时段母线i处负荷切除，为t时段母线i处的负荷基值，αi为母线i的负荷位置权重，r
t
为负荷在t时段的时间权重，γ为折算因子，c
cap
为移动式储能单位容量投资成本，t为调度时段总数，n
mess
为移动式储能台数，ej为第j个移动式储能的容量配置。
[0056]
除了移动储能优化配置与运行模型中的约束外，该弹性配电网最优化模型还需要考虑配电网运行约束，包括配电网节点功率平衡约束、分布式发电机组出力约束、负荷投切次数约束和电压约束。
[0057]
配电网节点功率平衡约束可表示为：
[0058][0059]
式中，p
mi,t
为t时段从节点m流向节点i的有功功率；φ(i)为节点i的父节点集；为节点i处的分布式发电机在t时段的发电功率；p
in,t
为t时段从节点i流向节点n的有功功率,为节点i的子节点集；和为0-1变量,表示t时段母线i处的储能不充电，表示t时段母线i处的储能充电，表示t时段母线i处的储能不放电，表示t时段母线i处的储能放电。
[0060]
配电网分布式发电机出力约束可表示为：
[0061][0062]
式中，和分别为节点i处分布式发电机的最大和最小发电功率；r
i,up
和r
i,down
分别为节点i处分布式发电机的爬坡和滑坡功率。
[0063]
配电网负荷投切次数约束可表示为：
[0064][0065]
式中，x
max
为单个母线节点负荷最大投切次数。
[0066]
配电网电压约束可表示为：
[0067]ui,min
≤u
i,t
≤u
i,max
[0068]
式中，u
i,t
为t时段节点i的电压值；u
i,max
和u
i,min
分别为正常运行时节点的电压最大值和最小值。
[0069]
3、配电网弹性评估
[0070]
配电网弹性表示在极端事件下其供电恢复能力，尤其是对配电网中关键符合的支撑能力。步骤3)中，在获得所述优化结果后，可计算配电网弹性指标，基于所述配电网弹性指标判定在当前优化结果下配电网弹性是否满足要求。
[0071]
在优选的实施方式中，若配电网弹性满足要求，则直接基于该优化结果控制所述弹性配电网的运行，否则，可调节所述弹性配电网最优化模型后重新执行步骤3)，以获得更佳的弹性性能。调节弹性配电网最优化模型的方式可包括调节移动式储能安装台数等措施。
[0072]
本实施例采用的配电网弹性指标包括失负荷概率、用户平均停电持续时间指数、系统平均停电频率指数、系统平均停电持续时间指数和平均供电可用率指数等。
[0073]
1)首先失负荷概率为：
[0074][0075][0076]
式中，f(t)为lolp的试验函数；h为总仿真时长。
[0077]
2)用户平均停电持续时间指数为：
[0078][0079]
用户平均停电持续时间指的是故障发生期间，配网负荷供电出现缺额的时间。也即从故障发生到线路修复经过的时间。
[0080]
3)可调度应急资源占比：可调度应急资源占比衡量的是应急资源在交直流配网分布式电源中的占比。
[0081][0082]
4)配网负荷减载总损失：配网负荷减载损失反映的是故障对配网造成的经济损失，等于单位负荷减载成本与负荷减载量的乘积。
[0083][0084]
5)线路故障条数期望：
[0085][0086][0087]
其中，e(
·
)表示数学期望值。在极端自然灾害影响下，线路故障条数期望可以基于蒙特卡洛抽样的方法得到。
[0088]
上述方法如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0089]
实施例2
[0090]
本实施例提供的基于移动储能优化的弹性配电网运行方法中，以考虑自然灾害时空演变的弹性配电网最优化模型替代如实施例1中的模型，具体地，将配电网所在地理区域网格划分后建立映射坐标系，并根据气象信息建立自然灾害灾害时空演变模型，从而构建配电线路故障率时空特性矩阵。然后，基于线路故障时空特性概率矩阵确定脆弱线路，采用鲁棒优化寻找概率场景下移动储能最优配置与运行策略，以最小化自然灾害期间受灾配电网的经济损失，充分利用移动储能的灵活性为配电网在台风灾害期间提供分阶段电力支撑。
[0091]
如图2所示，本实施例中进行配电网弹性评估的过程包括：若极端事件类型为自然灾害，包括雪灾、台风等；对自然灾害特点和演变规律进行预测，基于故障率模型求得配网线路故障率；基于蒙特卡洛抽样生成若干组故障场景；求得各弹性指标期望值；基于熵权法为各弹性指标赋予客观值；对配电网弹性进行综合评价。
[0092]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。