考虑电动汽车集群时空能量可...直流混合配电网紧急优化调度_金国彬.pdf

第 43 卷 第 7 期2023 年 7 月电 力 自 动 化 设 备Electric Power Automation EquipmentVol.43 No.7Jul.2023考虑电动汽车集群时空能量可调控特性的交直流混合配电网紧急优化调度金国彬1，李双1，李国庆1，辛业春1，刘玉龙2，周海龙1，谢飞1，马煜凯1（1.东北电力大学 现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室，吉林 吉林 132012；2.国网黑龙江省电力有限公司 大庆市供电公司，黑龙江 大庆 163712）摘要：针对交直流混合配电网存在强随机性分布式电源接入、电力电子变流器的过载能力受限的特点，提出了考虑电动汽车（EV）集群时空能量可调控特性的交直流混合配电网紧急优化调度方法。基于负荷在紧急状态下的响应特性差异建立紧急响应负荷模型，基于紧急优化调度的实际需要和EV集群中各单元的荷电状态、并离网状态差异性特点建立EV聚合商紧急调控模型；综合考虑调度单元的经济性与系统可靠性，建立紧急优化调度模型；基于改进的IEEE 33节点交直流混合配电网构建2种故障场景，基于最差净负荷功率曲线进行优化求解，并将EV集群与容量相当的传统储能的紧急优化调度结果进行对比，结果验证了所提方法的灵活性、有效性及经济优越性。关键词：交直流混合配电网；紧急优化调度；电动汽车集群；电动汽车聚合商；时空能量调控中图分类号：U469.72；TM734 文献标志码：ADOI：10.16081/j.epae.2022120200 引言配电网故障直接影响着社会的生产以及居民的日常供电，由于交直流混合配电网中各电力电子变流器的过载耐受能力明显弱于传统电力变压器，且分布式电源具有强随机性，相较于传统交流配电网，交直流混合配电网在遭受故障时，会受到更大的危害。且由于交直流混合配电网中存在变流器，其建模与求解方面的复杂度均高于传统交流配电网。因此，针对交直流混合配电网的故障问题，许多学者在交直流混合配电网的故障恢复方面进行了大量的研究。文献 1 制定了不同故障情况下电压源换流器的控制策略。文献 23 针对故障导致的失负荷风险，建立了网络重构优化模型。文献 4 提出了交直流混合配电网网络重构与无功优化协同的优化方法，有效提高了经济性。文献 5 充分研究了不同的故障位置对故障恢复的影响。上述文献分析了交直流混合配电网发生故障后对系统造成的危害，研究了故障区域被隔离后的恢复供电过程，并尽可能地恢复最多的失负荷，但并不能从根本上快速地解决故障导致的源-荷不匹配问题以及互联变流器的支撑能力问题。因此，本文提出了紧急优化调度方法，考虑系统发生N-1故障，尤其是大面积故障后，至系统故障点清除之前的一段时间内，借助可时空调控的电动汽车（electric vehicle，EV）集群，优化支撑故障持续期间的系统运行。另一方面，借助电力电子变流器的灵活可控性，交直流混合配电网能闭环运行，可以保证在紧急优化调度过程中可调度单元具有更大的参与灵活性。相比于传统开环运行的不可灵活调控的交流配电网，交直流混合配电网中的EV集群可以获得更多的优化路径。大规模EV集群由EV聚合商统一调度管理，通过对其合理调控，不仅可以实现 EV集群的经济运行，还能够对电网稳定性的提高产生积极的作用。目前，涉及EV集群辅助配电网运行的研究主要充分利用了EV集群的规模化、调度灵活性等特点，在交通网-配电网耦合模式下67，调控EV集群的有序充放电行为，为配电网提供削峰填谷、调频、恢复供电等辅助服务810，实现配电网安全、稳定、经济运行。文献 11 将充电EV与馈电EV直接进行电能交易，从而减少了EV在电网高峰负荷时段从电网购买电能的总量。文献 12 综合考虑交通拓扑结构、居民出行行为对EV充电负荷的影响，合理调度EV充电负荷，有效降低了网络损耗并均衡了节点电压。相较于传统储能，具有储能特性的大规模EV集群可在短时间内为电网提供更大功率的电能支撑，且EV集群具有时空能量可调控特性，能够实现跨区域能量互动，调度方法更加灵活，可调度性更强。其中，集中式充电站（centralized charging station，CCS）内的EV集群具有规模大、闲置时间长、停留时段较为固定等特点，路上行驶的EV集群具有规模大、调度灵活等特点，若将CCS作为能量转换的载体，将具有时空能量可调控特性的各EV集群进行可调度资收稿日期：20220629；修回日期：20221125在线出版日期：20221227基金项目：国家重点研发计划项目（2021YFB2400900）Project supported by the National Key Research and Development Program of China（2021YFB2400900）102第 7 期金国彬，等：考虑电动汽车集群时空能量可调控特性的交直流混合配电网紧急优化调度源优化整合，则能够更加省时高效地缓解交直流混合配电网紧急状态下的资源紧张问题。此外，在配电网的优化调度研究中，尚未有文献将可平移负荷的工作连续性考虑在内，但这类负荷是实际存在的，且常见于工业负荷中。因此，有必要基于各类负荷在紧急状态下的响应特点，针对性地建立紧急响应负荷模型。综上所述，为了充分保障EV集群及新能源接入的交直流混合配电网在故障运行状态下的供电可靠性，本文针对交直流混合配电网故障状态下的运行特点，将EV集群应用于交直流混合配电网的紧急优化调度。首先，建立了紧急响应负荷模型，将负荷分为积极响应型负荷、迟延响应型负荷、消极响应型负荷；其次，建立了EV聚合商紧急调控模型，包括分群调控模型和信息采集模型；然后，建立了紧急优化调度模型；最后，基于改进的IEEE 33节点交直流混合配电网构建2种典型的故障场景，对比EV集群、传统储能分别参与的紧急优化调度在各故障场景下的调度结果，验证了本文所提EV集群参与紧急调度的优越性。1 紧急响应负荷模型基于各类负荷在紧急状态下的响应特点，本文将负荷分为积极响应型负荷、迟延响应型负荷、消极响应型负荷。1.1积极响应型负荷模型本文将能根据电网调度要求立刻响应的一类负荷，即可以立即平移和中断的负荷，称为积极响应型负荷，且其可调度量对调度成本的变化敏感。积极响应型负荷参与调度的功率可表示为：Pal，t=i=1Ntl.tPtl，i，t+j=1Nsl.tPsl，j，t（1）式中：Pal，t为调度时段t内积极响应型负荷的调度功率；Ptl，i，t为调度时段t内第i个积极响应型负荷的平移功率；Psl，j，t为调度时段t内第 j 个积极响应型负荷的中断功率；Ntl，t为调度时段t内参与无延时平移的积极响应型负荷数量；Nsl，t为调度时段t内参与中断的积极响应型负荷数量。1.2迟延响应型负荷模型本文考虑到部分工业负荷作为可平移负荷时有工作连续性的要求，需要在相应的时段完成连续性工作生产后才能参与电网优化调度，因此本文将该类型负荷称为迟延响应型负荷。迟延响应型负荷的特点在于具有极高的工作连续性，此类负荷需要在满足工作连续性的基础上对生产时段进行整体平移，其可调度量对单位调度成本的变化不敏感，但是存在调度时段和调度量方面的调度约束。迟延响应型负荷平移时有 3种情形，如图 1所示。图中：TC1、TC2为迟延响应型负荷的连续性工作时段；Tcl，k为第k个迟延响应型负荷的平移时段；Tf为故障时段；ty(y=1，2，n)为第y个调度时段。情形1下，故障时段内的迟延响应型负荷均可进行平移；情形2下，TC1、TC2时段内的迟延响应型负荷均可平移，但TC2时段内的负荷必须整段平移；情形3下，TC1时段内的迟延响应型负荷不可平移，TC2时段内的负荷可进行整体平移。迟延响应型负荷的平移时段可表示为：Tcl，k=i=1Ncl，kTcl，k，i（2）式中：Tcl，k，i为第k个迟延响应型负荷的第i个工作时段；Ncl，k为第k个迟延响应型负荷满足平移条件的工作时段数量。调度时段t内迟延响应型负荷的总平移功率Pcl，t可表示为：Pcl，t=k=1Ncl，tPcl，k，t（3）式中：Pcl，k，t为调度时段t内第k个迟延响应型负荷的可平移功率；Ncl，t为调度时段t内平移的迟延响应型负荷数量。1.3消极响应型负荷模型本文将调度响应很差、可调度量基本为0的一类负荷称为消极响应型负荷。该类负荷只在电网功率极端紧张的条件下进行切负荷处理，例如：当故障导致孤岛内存在净负荷功率时，消极响应型负荷可根据负荷的重要度等级逆序进行切负荷处理。调度时段t内消极响应型负荷的切负荷功率Pnl，t可表示为：Pnl，t=m=1Nnl，tPnl，m，t（4）式中：Pnl，m，t为调度时段t内第m个消极响应型负荷的切负荷功率；Nnl，t为调度时段t内所需的切负荷图1迟延响应型负荷的平移时段Fig.1Translation period of delayed response load103电 力 自 动 化 设 备第 43 卷数量。此外，考虑到系统中的负荷、分布式电源具有不确定性，本文在最差净负荷状态13场景下对紧急优化调度进行可行性验证，以保障配电网在最恶劣紧急状态下能稳定运行。2 EV聚合商紧急调控模型大规模 EV 组成 EV 集群，并由 EV 聚合商进行统一调控，集群用户按照规定的时段向聚合商反馈状态。为了使EV集群更加合理地参与配电网紧急调度，电网需与EV聚合商之间签署紧急调度协议，协议中约定EV聚合商向电网层提供EV集群状态及需支付的调度成本。EV聚合商通过控制集群的充、馈电行为使其参与电网紧急调度。2.1EV分类根据用户对象的不同，EV可以分为家庭工作的私人车辆、非工作人员出行的私人车辆、企业的公务车辆3类。其中，私人车辆的占比达到91%14。因此，本文将私人车辆作为研究的重点，主要分析由私人车辆组成的EV集群参与紧急优化调度。2.2EV集群调控模型2.2.1分群调控本文根据荷电状态、并离网状态、空间位置，将EV集群分为实时馈电集群、延时馈电集群、充电集群，其中实时馈电集群、延时馈电集群共同组成馈电集群。EV集群的分群流程图如附录A图A1所示。在集群内：荷电状态处于设定阈值以下的EV用户具有充电需求，不参与电网的馈电调度，但需在紧急调度时段将充电行为平移；荷电状态处于设定阈值及以上的EV用户组成馈电集群。EV聚合商对该区域内的所有馈电集群进行分群调控，其中：CCS内的EV用户与电网相连，组成了实时馈电集群；对于CCS外的EV用户而言，其状态为在路上行驶或停滞在某一地点，组成了延时馈电集群，该类集群参与电网调度的情况由集群内 EV用户决定，具有极高的不确定性。延时馈电集群内的EV用户到达CCS，做好馈电准备后，则实现了从延时馈电集群到实时馈电集群的转换。2.2.2延时馈电集群基于EV集群的时空特性，延时馈电集群的状态转换受到路程、荷电状态、时间及CCS内放电设备数量的影响，延时馈电集群的馈电功率可表示为：Pdl，i，t=PDH，i，ti，t di，t=00 di，t=1（5）式中：Pdl，i，t、PDH，i，t分别为时段t节点i处接入的延时馈电集群的馈电功率及其最大值；i，t为时段t节点i处接入的延时馈电集群规模与CCS内剩余放电设备规模的比值，特殊地，i，t=1表示延时馈电集群规模与CCS内剩余放电设备一一匹配；di，t为时段t节点i处的延时馈电集群是否到达CCS的状态变量，若延时馈电集群已到达CCS则di，t=0，若延时馈电集群未到达CCS则di，t=1。2.3信息采集模型大规模 EV 集群的调度运行存在较高的随机性1516，为了降低紧急优化调度时段内各集群充、馈电功率的不确定性，本文建立了EV聚合商的信息采集模型，如附录A图A2所示。EV聚合商以24 h为周期，将日前预测的EV集群充、馈电功率反馈给电网层；为了降低EV集群不确定性对紧急优化调度的影响，EV聚合商又以15 min为时间尺度对EV集群的充、馈电功率进行日内滚动更新，每15 min定时采集信息并反馈给电网层。由图A2可知，故障起止时刻与日内信息采集起止时刻存在不同步的现象，为了保证电网层能