面向高比例户用光伏消纳的储能系统与通信网络协同规划-第3页-北极星储能网

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2)节点电压约束。

3.3 下层优化模型

3.3.1 目标函数

下层以上层得到的通信终端位置为基础,对通信拓扑进行优化。下层的目标函数为

min FLL=ω2f2/sf2+ω3f3/sf3min FLL=ω2f2/sf2+ω3f3/sf3 (24)

式中：FLLFLL为下层目标函数值。

3.3.2 约束条件

1)强连通约束。

为了保证分布式一致性算法收敛,通信网络对应的图必须为强连通图。

2)带宽约束。

为了避免过多带宽造成通信设备成本的增加,每个通信终端的入度和出度需满足式(25)的约束。

下层计算结束后,将优化得到的通信拓扑及相应的目标函数值返回上层,进一步计算上层的目标函数值。

3.4 优化算法

针对所提的二层规划模型,分别采用自适应交叉率和变异率的精英保留策略遗传算法[23]和二进制粒子群算法[24]求解上层和下层优化问题。

遗传算法能有效求解含多目标函数、混合整数变量的非线性优化问题。为了克服遗传算法在计算中各代产生的优良个体丢失以及参数选择不当而发生早熟的问题,本文采用自适应交叉率和变异率的精英保留策略遗传算法求解上层优化模型,能够提高寻优效率和收敛速度。每个候选位置安装的储能容量用三位二进制数编码,其中“000”表示该位置不安装储能,“001”表示该位置安装容量为4 kW·h。

粒子群算法具有容易实现、参数少和收敛速度快的特点,适用于求解网络重构、拓扑优化等问题。本文下层优化模型对通信拓扑进行优化,优化变量为0-1变量,因此采用二进制粒子群算法进行求解。粒子每一维度的位置编码为0或1,其中0表示相应位置无通信连接,1代表相应的位置存在通信连接。算法的流程图如图6所示。

图6 算法流程图

Fig. 6 Flowt of algorithm

4 算例分析

4.1 算例背景

如图7所示,本文采用一个含有25个节点的低压配电网进行仿真,网络额定电压为380 V,每个节点上均带有负荷,同时在图7标红的节点上安装光伏发电系统。线路的阻抗为0.650+j0.412 Ω/km,线路长度参见文献[25]。光伏和负荷的典型日的功率曲线如图8所示。所有光伏发电节点的典型日输出是一致的,主要考虑到低压配电网地理距离较短,因此光伏间的出力差异较小。储能配置的基本参数如表1所示。每个节点的最大入度和出度均设为5。

图7 25节点低压配电网络

Fig. 7 25-node LV distribution network

图8 典型日的功率曲线

Fig. 8 Typical daily power curves

表1 所提配置模型的基本参数

Tab. 1 Basic parameters of the configuration model

4.2 储能配置结果及经济性分析

为了验证所提信息物理协同配置方法的经济性,采用如下两种配置方案进行比较：

方案A：物理系统和信息系统独立配置。首先以年费用最小为目标对储能系统的位置容量进行配置,采用的优化模型为上层优化模型(式(9)—(13)、(16)—(23));然后,根据储能的安装位置配置无线通信终端,并对通信网络的拓扑进行优化,采用的优化模型为下层优化模型(式(24)—(25))。

方案B：采用所提的物理系统与信息系统协同配置方法,对储能和通信网络进行协同配置。

两种方案的储能配置结果及各项费用如表2所示。表中两种方案配置的储能总容量接近,年投资费用分别为36932元和37987元,但是储能的安装位置却存在较大差异。方案A中,9个候选位置均安装储能;方案B中,9个候选位置中仅有7个位置安装储能。两种配置方案均能改善网损,年降损收益分别为4303元和4252元,可以看出方案A对于网损的改善比方案B更为显著。这是因为方案A所采用的分散度更高的储能布局有利于实现功率的就地平衡,降低线路中不必要的功率流动从而有利于降低网损。但是,采取分散度更高的储能布局也需要安装更多的无线终端以实现储能的分布式协调与控制,可以看到方案A的无线终端投资明显高于方案B。从总的年费用来看,方案B要优于方案A。因此,在配置储能的过程中,采用信息与物理系统协同配置的方法可以兼顾物理系统和信息系统的投资,从而获得更为经济的配置结果。

表2 两种方案的储能配置及费用

Tab. 2 ESS configuration and cost of the two schemes

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