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    基于PSO,算法的多电源配电网储能配置模型

    时间：2023-06-29 11:05:04来源：百花范文网本文已影响人

    雷建勤，夏阳，吕清泉，王丽娟，张晓军

    （1.国网甘肃省电力公司酒泉供电公司，甘肃酒泉 735000；
    2.国网甘肃省电力公司电力科学研究院，甘肃兰州 730000）

    可再生能源在大规模并网时具有较高的波动性与间歇性，这种特性会对配电网的安全、稳定运行产生影响，降低配电网中电能的质量，增大多电源配电网运行的难度。储能是配电网的重要组成结构，其较高的响应速度、灵敏的控制调节能力可以调度与配置配电网容量[1-2]。

    文献[3]提出了基于网损灵敏度方差的多电源配电网储能配置方法，采用网损灵敏度公式计算多电源配电网的网损灵敏度，根据多电源配电网灵敏度方差确定配电网中储能的配置方式，通过该方式将储能接入多电源配电网中，同时，该方法根据多电源灵敏度方差的波动范围设计了储能配置目标函数，通过该目标函数对多电源配电网节点的充放电功率进行评估，根据评估结果进行多电源配电网的储能配置，该方法储能配置成本较低，但运算过程较为复杂，不易实现。文献[4]提出了基于改进自适应权重多目标粒子群算法的分布式电源优化配置方法，该方法利用多目标粒子群算法提出了储能约束模型，该方法对配电网储能的负荷功率进行了约束与控制，实现了多电源配电网储能配置的全局性，但该方法提出的模型结构不清晰，方法的鲁棒性较差。

    为解决以上问题，该文提出了基于粒子群算法的多电源配电网储能配置方法。

    多电源配电网中可再生能源具有较强的时序性与间歇性，并且具有较高的渗透率，在大规模并网时，可再生能源具有较强的出力特性，该特性提高了电力系统与多电源配电网的负荷波动，给多电源配电网、电力用户、风电机组等带来较大的冲击[5-6]。多电源配电网中的储能系统具有较好的双向调节能力与控制能力，可有效抑制电力系统中的负荷波动，抑制过程中将产生一定大小的储能平抑负荷f1：

    式中，P1(t)表示多电源配电网在t时刻的有功功率；
    表示固定周期内发电机组的平均有功功率[7]。

    该文在分析多电源配电网储能时，在多电源配电网系统中加入储能设备，为了方便计算投资成本，忽略储能设备之外的装置成本，只计算多电源配电网系统中储能系统的投资成本、日常维护成本、用电成本等，将以上投资成本加权处理，加权总和S为：

    式中，i表示天数；
    Sia表示多电源配电网在前i天的储能投资成本总和；
    Sib表示多电源配电网在前i天的储能日常维护成本总和；
    Sic表示多电源配电网在前i天的发电机用电成本总和[8-9]。

    多电源配电网储能的有功功率在储能容量的限制下，电力系统与储能系统的运行状态会受到一定程度的影响，为了确保电力系统与多电源配电网能够安全、稳定、持续运行，需要优化与配置多电源配电网储能容量，在优化过程中由于受到储能系统安装数量、储能系统有功出力以及储能系统用电量的多重影响，会产生负荷状态偏差，对负荷状态偏差添加约束条件即可确保多电源配电网的潮流平衡，同时，电力系统中的发电机有功出力与无功出力将出现最大值与最小值，平均值作为储能系统与发电机组的约束电压[10-11]。储能系统的电压范围为：

    式中，Vmin和Vmax分别表示储能系统电压的下限和上限；
    V表示发电机组的约束电压。储能配置模型如图1 所示。

    图1 储能配置模型

    该文建立的储能配置模型是基于双层决策理论实现的，图1 为多电源配电网储能配置模型的外层模型，其内层模型主要用于解决储能系统与多电源配电网的负荷波动问题，此外，内层模型在储能约束时，主要完成功率平衡约束[12-13]、储能容量约束与多电源配电网用电约束，通过以上建立的储能配置模型，可实现多电源配电网储能系统的配置。

    多电源配电网储能的配置属于一个非线性混合问题，该文采用粒子群算法求解构建的储能配置数学模型，分析储能系统惯性权重[14]。在迭代多电源配电网储能系统过程中，储能系统的惯性权重随着有功功率的增加呈线性递减趋势，在求解储能系统的惯性权重时，由于缺少最优粒子的调度，导致配置效果较差，因此利用最优相似度调整与迭代储能系统权重因子。

    在每次调整时，通过当前粒子与最优粒子的粒距差，确定惯性权重调整方案。当粒距差较大时表明当前粒子与最优粒子较为相似，选择惯性权重最小值作为最优值；
    当粒距差较小时，需要通过交叉变异提升多电源配电网储能系统的局部寻优能力[15]。具体储能配置流程如图2 所示。

    图2 多电源配电网储能配置流程

    在选择储能系统的最优惯性权重时，需要预处理粒子所在位置参数，处理过程中当前粒子与最优粒子之间的相似度为：

    式中，K表示当前粒子与最优粒子的相似度；
    x1表示最优粒子的维度；
    y1表示当前粒子的维度。

    根据惯性权重调整策略，由当前粒子与最优粒子的维度和相似度可计算出多电源配电网储能系统的惯性权重W为：

    式中，Wup、Wdown分别表示多电源配电网储能系统惯性权重的上下限。

    在更新Pareto 解集时，相邻粒子之间的信息交互可通过拥挤距离方法实现，但该方法会降低Pareto解集的均匀性与波动性。为提升Pareto 解集的局部搜索能力，该文通过原有调整策略判定Pareto 解集的规模是否符合标准，如果不符合标准，删除当前粒子群中粒距最小的粒子，重复更新、迭代，直到Pareto解集正常。在动态调整Pareto 解集时，当前粒子与最优粒子的适应度发生变化，通过Pareto 解集计算粒子适应度dj为：

    式中，j表示最优粒子的数量；
    fj、fj-1分别表示多电源配电网储能系统中最优粒子的适应度与相邻粒子的适应度。

    该文通过双层决策理论建立了多电源配电网储能配置模型，并利用粒子群算法求解该模型。首先设置与更新多电源配电网储能的迭代次数，初始化储能系统，根据发电机的安装位置确定多电源配电网储能的容量，找出储能系统选址最优容量[16]。

    然后初始化光伏等可再生能源、多电源配电网储能的有功功率、无功功率，在多电源配电网中输入光伏、发电机组、储能的负荷波动数据，根据建立的内层模型解决多电源配电网储能系统的负荷波动、间歇性较高的问题，并施加约束条件，计算多电源配电网储能的最大有功出力值，多电源配电网储能的最大有功出力F为：

    式中，r表示多电源配电网储能的负荷波动数据；
    er表示多电源配电网储能的约束条件。

    根据上述过程，选取最优粒子确定多电源配电网中储能接入的最佳方案，实现多电源配电网储能配置。

    为了验证该文提出的基于粒子群算法的多电源配电网储能配置方法的有效性，选用网损灵敏度方差配置方法和改进自适应权重配置方法作为对比方法进行验证。

    在削峰填谷状态下，同时使用该文方法和传统方法进行对比实验，得到的实验结果如图3 所示。

    图3 削峰填谷状态下实验结果

    根据图3 可知，在削峰填谷状态下，该文提出的基于粒子群算法的多电源配电网储能配置方法配置结果为一条直线，但是对比方法难以达到相同优化效果。该文方法更优的原因是引入了粒子群算法，设定的目标函数为二次项函数，因此配置过程中的所有参数都可以顺利地优化，而对比的配置方法仅能优化多电源配电网储能的最大值和最小值。由此可见，该文提出的配置方法具有更好的配置效果。

    在平滑状态下进行对比实验，得到的实验结果如图4 所示。

    图4 平滑状态实验结果

    根据图4 可知，该文提出的基于粒子群算法的多电源配电网储能配置方法配置结果功率能够调节到较高水平，在储能配置功率上高于对比方法的储能配置功率，储能效果能够满足电网储能配置的高负荷控制要求，更适合于实际应用。

    迭代次数共有140 次，选用三种方法计算均匀性，得到的均匀性指标实验结果如图5 所示。

    由图5 可知，在多次迭代中，该文提出的均匀性指标始终高于传统方法。140 次迭代中，该文方法和对比方法出现了八次波动，相比较于对比方法，该文方法得到的均匀性指标较高，最高值可以达到0.015，而基于网损灵敏度方差的多电源配电网储能配置方法均匀性指标最高值可以达到0.007，基于改进自适应权重电源配电网储能配置方法均匀性指标最高值可以达到0.003。

    图5 均匀性指标实验结果

    综上所述，该文提出的基于粒子群算法的多电源配电网储能配置方法在不同运行状态下，都可以很好地实现电网储能配置，储能效果好，更适合于实际应用。

    随着电网的快速更新，风电、光伏等可再生能源出现了负荷波动，并且多电源配电网在运行过程中也出现了多个不稳定因素，传统的储能配置方法虽具有较好的鲁棒性，但运算过程复杂、结构不清晰，无法解决负荷波动等问题，在这样的背景下，该文提出了基于粒子群算法的多电源配电网储能配置方法，通过该方法实现了储能对负荷波动的平抑，提升了Pareto 解集的全局寻优能力，可以有效确保方法的均匀性。但是该文方法求解模型时，未考虑相似度计算结果由于交叉变异产生的不确定性，可能会影响计算精度，下一步研究将针对此方面进行重点分析。

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