基于分布储能系统的有源配网功率均衡控制

吴万军

国家电网山西省电力公司计量中心山西太原030000摘要:为探索适用于有源配电网的分布式储能系统优化调度控制策略，本文分析了分布式电源，储能系统的数学模型，建立了功率不平衡度、网损、最大供电负荷的多目标优化控制模型。通过该模型，优化分布式储能系统充放电控制策略，实现有源配电网优化调度控制，并通过具有光伏电源、分布式储能系统的IEEE13节点测试系统验证了所提方法应用于有源配电网综合调度控制的有效性和可行性。关键词:有源配电网;分布式储能系统;均衡控制中图法分类号:TM762文献标识码:A文章编号:1000-2324(2019)03-0482-04BalancedControlfortheActiveDistributionNetworkPowerBasedontheDistributedEnergyStorageSystem

WUWan-jun

ShanxiPowerMeteringCenterofStateGrid,Taiyuan030000,ChinaAbstract:Toexploreanoptimaldispatchcontrolstrategybeingsuitableforthedistributedenergystoragesystemoftheactivedistributionnetwork,theMathematicalmodelsofdistributedpowerandenergystoragesystemwasanalyzedtoestablishthemulti-objectiveoptimizationmodelincludingunbalancedDistributionOptimalPowerFlow(DOPF),networklossesandmaximumpowersupplyloadanditwasusedtooptimizethecharge-dischargestrategyandthentheoptimaldispatchcontrolofactivepowerdistributionnetworkwasrealized.IEEE-13nodestestsystemwithmultiplesolarphotovoltaicpoweranddistributedstoragesystemverifiedtheeffectivenessandfeasibilityofthemodelfortheactivepowerdistributionnetworkintegrateddispatching.Keywords:Activedistributednetwork;distributedenergystoragesystem;balancedcontrol新一代电力系统的主要特征之一为可再生能源接入，而可再生能源以分布式形式接入电网可有效提高供电可靠性、降低供电成本[1-4]。然而，分布式电源在有源配网中的渗透率不断提高也对配网的运行和调度带来挑战；分布式能源以单相形式接入系统加剧了配网的三相功率的不平衡度[5-7]。随着储能电池、电力电子变换器成本的不断降低，储能系统广泛应用于配电系统中[8,9]。储能变换系统以小容量、分布式形式接入配网可实现配网削峰填谷、网损优化等多目标优化控制[10-13]。本文提出了利用分布式储能系统以实现有源配网能量均衡控制。本文建立了功率不平衡的有源配网多时间尺度模型，并提出通过分布式储能系统的充放电优化控制策略以实现有源配网功率平衡、网损等多目标优化控制。最后，通过IEEE-13节点系统测试了所提方案的可行性。1

1.1模型建立

分布式储能系统分布式储能系统可等效为受控电流源电路，储能系统（ESS）可向电网吸收或提供有功功率。储能系统的模型包括储能电池的能量平衡方程以及储能变换器（PCS）模型，储能电池的荷电状态（SOC）满足下述约束方程：b, t0,Txes,k,tdis

(1)xes,k,t1pes,k,tt,0tTXes

(1)(2)xes,k,tXes

其中T为调度周期，pes,k,t为t时刻k相（k=a,b,c）放电功率；xes,k,t为t时刻电池储存电能大小；收稿日期:2018-05-10修回日期:2018-06-03作者简介:吴万军(1965-),男,硕士,副主任,研究方向是力系统及自动化.E-mail:xf5888@126.com数字优先出版:2019-03-18http://www.cnki.net第3期吴万军:基于分布储能系统的有源配网功率均衡控制·483·φ为电池自放电率；η为电池充放电效率；Xes、Xes分别为ESS电能的下限、上限；b为ESS初始电能，t为数据采样时间间隔。需要指出的是，每次调度周期结束，储能系统能量恢复至初始值。每调度周期内，ESS的充放电功率满足下述约束条件：Pespes,k,tPes

es

(3)(4)(5)其中P、Pes分别为储能变换器输出功率的下限、上限。配网潮流不平衡情形下，储能系统输出功率模型为：pes,k,tves,k,ties,k,tves,k,ties,k,t

irri

qes,k,tves,k,ties,k,tves,k,ties,k,tr

r

i

i

其中qes,k,t为储能变换器输出无功功率，pes,k,t为储能变换器充放电功率。pes,k,t为正时表示储能变换器处于放电状态；反之，则处于充电状态。ves,k,t、ies,k,t分别为储能系统k相t时刻输出电压、电流。上标r、i分别表征电压相量的实部和虚部。在配网最优潮流优化模型中，ESS等效成并联补偿装置。1.2光伏模型光伏逆变器的输出与光照强度、电池板表面温度相关，在本文构造的模型中，光伏并网系统看作是输出有功功率、无功功率PQ恒定的发电机模型：*

其中ipv,k,t为光伏系统输出电流的共轭值，vpv,k,t为光伏并网逆变器t时刻k相输出电压。在配网最优潮流优化模型中，光伏系统也可等效成输出功能恒定的并联装置。1.3三相不平衡系统模型asPpmv,k,tjQ

mas

pv,k,t

vpv,k,ti*pv,k,t(6)一般配网系统由各类串并联装置组成，如输电线/电缆、变压器、有载调压装置、电容器组、机械开关等。配网串联型元器件输出端、输入端电压和电流可由下述ABCD矩阵表达：Vs,tAtICts,tBtVr,tDtIr,t(7)其中V、I分别为三相系统输出电压、电流相量，下标s、r分别表示输出侧、输入侧物理量，At、Bt、Ct、Dt分别表示三相ABCD矩阵参数。输电线、电缆可等效成型电路，变压器的模型要考虑其接法（星接或者角接），有载调压模型与其t时刻抽头位置相关。对于特定的串联型配网元器件，ABCD矩阵参数是恒定的。并联型元器件包括电容器组、负荷，本文采用恒阻抗模型，即：vk,t=Zk,tik,t(8)其中Zk,t为负荷或者电容器组k相阻抗（k=a,b,c）。由KCL方程可求解出下述t时刻k相输出电流平衡方程：cnrcnrikr,t,c,riki,t,c,rrcnsk,t,c,sicnsiki,t,c,srlnll,k,tilnlili,k,tr

(9)其中nr表示串联元器件节点n输入端，ns表示串联元器件输出端，nl表示并联元器件包括储能ik,t,c,s、ikr,t,c,r、iki,t,c,r分别为元器件c输入端电流相量的实部、iki,t,c,s系统、电容节点n的信息。虚部；为元器件c输出端电流相量的实部、虚部。而连接于同一节点的各配网元器件满足电压相量一致，即：vk,t,crc|cnrr

rr

vkv,t,csc|cnsl,k,tl|lnliii

vkvv,t,crc|cnrk,t,csc|cnsl,k,tl|lnl(10)(11)ii

其中vkr,t,cr、vkr,t,cs为分别为输入端、输出端电压相量的实部，vk,t,cr、vk,t,cs分别为输入端、输出端电压相量的虚部。2

2.1多目标优化求解算法

为实现有源配网功率平衡等多目标优化功能，本节建立了配网系统优化运行模型。功率平衡优化·484·山东农业大学学报(自然科学版)第50卷本文提出的优化模型可有效补偿配网三相功率不平衡，优化目标为最小化PCC处三相功率不平衡度，该优化目标也可减少三相电流不平衡度，避免三相不平衡电流造成变压器过流现象。三相不平衡功率满足：pcc

papccVPab,tpb,tpccpcc

pa,tpc,tVPac,t1LTpcc

pcc

pb,tpc,tVPbc

(12)ppcck,t为k相输出功率，ΔPab、ΔPac、ΔPbc分别为调度周期T时刻内ab、bc、ac相功率不平VPabcmaxVPab，VPbc,VPacPup

衡度；ΔPup为基于分布式储能系统优化后三相功率最大不平衡度，则有：(13)(14)功率平衡优化目标方程为：J1=Vpabc

2.2配网损耗优化在本模型中，通过管理系统统一调度优化配网系统损耗。t时刻，系统损耗为：lossrriirrii

pc(vivi)(vivi,tk,t,csk,t,c,sk,t,csk,t,c,sk,t,crk,t,c,rk,t,crk,t,c,r)

loss

则配网系统损耗优化目标函数为：J2tcpc,t

(15)(16)2.3峰值负荷优化为优化PCC处或变电站最大负荷容量，提升配网供电可靠性和供电质量。PCC处传输的有功功ii

pclossvkr,t,pccsikr,t,pcc,svk,t,t,pccsik,t,pcc,s

peak

率为：(17)在一个调度周期内，峰值负荷具有下述约束条件：p则目标优化函数为：J3=ppeak

ka,b,cpcpcc,t

(18)(19)3

3.1仿真分析

系统描述本文采用图1所示的IEEE-13节点系统[14]进行仿真，该测试模型为三相功率不平衡系统，节点650为PCC点，分布式储能系统分别安装于节点632、节点675处，分布式储能的相关参数如表I所示，24h负荷信息采用文献[15]所示的IEEE可靠性测试系统（RTS）的负荷情形；假设RTS测试系统的原始负荷数据即为峰值负荷；节点电压的上下限定为1.07p.u.以及0.95p.u.。各节点均由光伏电源接入，且渗透率为20%；则光伏电源接入后，系统最大可供电符合提升了20%；24h光照强度信息如图2所示。图1具有光伏电源和分布式储能的IEEE-13节点测试系统Fig.1AnIEEE-13nodetestsystemwithphotovoltaicpowersupplyanddistributedenergystorage图2光照强度Fig.2Illuminationintensity3.2仿真结果与分析3.2.1不平衡功率优化控制图3、图4仿真了基于最小化三相功率不平衡度的电池充放电功率，基于本文提出的方法可将三相不平衡功率由186kW优化至103kW。第3期吴万军:基于分布储能系统的有源配网功率均衡控制·485·图3基于三相功率不平衡优化的节点632电池充放电功率图4基于三相功率不平衡优化的节点675电池充放电功率Fig.3Chargeanddischargepowerofnode632batteryFig.4Chargeanddischargepowerofnode675batterybasedonthree-phasepowerunbalanceoptimizationbasedonthree-phasepowerunbalanceoptimization图5、图6所示的为基于最大供电负荷优化的电池充放电功率。本文提出的电池充放电优化调度可将PCC最大供电负荷由3280kW有效降低至2905kW。图5基于最大供电负荷优化的节点632电池充放电功率图6基于最大供电负荷优化的节点675电池充放电功率Fig.5Chargeanddischargepowerofnode632batteryFig.6Chargeanddischargepowerofnode675batterybasedonmaximumpowersupplyloadoptimizationbasedonmaximumpowersupplyloadoptimization类似地，本文测试了基于最小化网损的仿真情形。通过优化电池充放电功率，可将系统总损耗由2802kWh降低至2357.12kWh，改善效果较为明显。4结论

本文提出了一种利用分布式储能系统实现有源配网优化调度控制的方法。本文建立了功率不平衡有源配网多时间尺度模型，并详述了基于PCC处功率不平衡度、网络损耗、最大供电负荷多目标优化模型，并通过具有光伏电源、分布式储能系统的IEEE-13节点测试系统验证了多目标优化调度算法。由仿真结果可知，储能电池充放电优化控制策略由电池安装位置和优化目标共同决定的。参考文献[1][2][3][4][5][6][7][8][9]HeydtGT.TheNextGenerationofPowerDistributionSystems[J].IEEETrans.SmartGrid,2010,1(3):225-235PaudyalS,CanizaresCA,BhattacharyaK.OptimalOperationofDistributionFeedersinSmartGrids[J].IEEETrans.Ind.Electron.,2011,58(10):4495–4503董晓峰,苏义荣,吴健,等.支撑城市能源互联网的主动配电网方案设计及工程示范[J].中国电机工程学报,2018,38:75-85刘海波,李鹏,顾伟,等.区域分布式电源集群监控系统[J].电力系统自动化,2018,48(8):163-169赵晋泉,刘绪,林昌年,等.单相光伏大量接入的三相不平衡配电网无功优化[J].电力系统自动化,2016,40(13):13-18,70刘一兵,吴文传,张伯明,等.基于有功—无功协调优化的主动配电网过电压预防控制方法[J].电力系统自动化,2014,38(9):184-191SharmaM,BozchaluiC,SharmaR.AnalysisofunbalanceddistributionsystemswithsolarPVpenetration[C].In2013IEEEPESGeneralMeeting,2013黄晓明,范志华,苗世洪,等.含储能单元的统一电能质量调节器功率协调控制策略[J].高电压技术,2018,44(10):3390-3398薛金花,叶季蕾,陶琼,等.电力储能技术的适用性评价模型与方法研究[J].高电压技术,2018,44(7):2239-2246[10]杨锡运,董德华,李相俊,等.商业园区储能系统削峰填谷的有功功率协调控制策略[J].电网技术,2018,42(8):2551-2561[11]楚皓翔,解大.考虑电网运行状态的电动汽车充放储一体化充换电站充放电控制策略[J].电力自动化设备,2018,38(4):96-101[12]茆美琴,张永宁,王杨洋,等.削峰填谷策略下微电网多时间尺度能量优化[J].南方电网技术,2016,10(8):23-31[13]李建林,马会萌,袁晓冬,等.规模化分布式储能的关键应用技术研究综述[J].电网技术,2017,41(10):3365-3375[14]IEEE13NodeDistributionTestFeeders[EB/OL](2012)[2018-12-14].http://hdzj.cbpt.cnki.net/EditorEN/PromptPageInfo.aspx?t=v&c=3[15]GriggC.TheIEEEReliabilityTestSystem-1996[J].IEEETrans.PowerSyst.,1999,14(3):1010–1020