摘 要 隨著大量分布式光伏（distributed photovoltaic，DPV）并網(wǎng)，目前配電網(wǎng)中出現(xiàn)了日間過壓和夜間低壓并存的電壓越限問題，并進一步影響了網(wǎng)絡的經(jīng)濟運行。本工作基于此提出了兩階段光儲系統(tǒng)協(xié)同運行的優(yōu)化調(diào)度策略。該策略第一階段通過計算節(jié)點的電壓靈敏度來確定待調(diào)節(jié)的儲能節(jié)點與充放功率，以及光伏可調(diào)節(jié)點；第二階段建立了光儲運行優(yōu)化模型。該模型以儲能的調(diào)度成本、購售電成本以及網(wǎng)損成本之和最小為目標，以網(wǎng)絡潮流、節(jié)點電壓、儲能SOC（state of charge）、光伏的無功可調(diào)容量等作為約束，通過粒子群算法對該模型進行求解，可以得到光儲系統(tǒng)日調(diào)度出力策略。最后，以某地區(qū)31節(jié)點的實際配電網(wǎng)作為算例，驗證了本工作方法的有效性。算例結(jié)果表明，該策略可以通過光儲的協(xié)同調(diào)度，有效治理電網(wǎng)中的電壓越限問題，并且在保障配電網(wǎng)電壓安全的同時，實現(xiàn)優(yōu)化運行成本的目標。
關(guān)鍵詞 分布式光伏；電壓越限；儲能裝置；光伏無功；運行優(yōu)化
為推進實現(xiàn)我國“碳達峰”與“碳中和”的目標，新能源在電力系統(tǒng)中占比逐漸升高。光伏發(fā)電以其建設成本低與接入靈活的特點，成為中低壓配電網(wǎng)中的主體電源之一。根據(jù)中國電力企業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)，2022年分布式光伏的累計裝機容量已達到157.62 GW，同比增長46.61%。隨著配網(wǎng)側(cè)光伏的持續(xù)接入，光伏出力與負荷的不平衡引發(fā)了電壓越限問題。一方面，過電壓造成設備過熱、影響絕緣，某些情況下甚至危及電網(wǎng)和人身的安全，限制了電網(wǎng)對新能源的接納；另一方面，低電壓影響用戶正常生活與生產(chǎn)，縮短設備運行壽命，增大了線路損耗。
對分布式光伏引起的過電壓問題，減小光伏有功出力是最直接的解決手段，但卻影響光伏消納。隨著電力電子技術(shù)的發(fā)展，光伏逆變器調(diào)節(jié)無功參與電壓控制的能力不斷增強。文獻[8]和文獻[9]對光伏逆變器采用無功下垂控制調(diào)節(jié)配電網(wǎng)中的無功分布達到調(diào)壓的目的，但受限于逆變器容量，調(diào)節(jié)能力不足時仍需對光伏有功進行削減，造成棄光。文獻[10]和文獻[11]提出了基于電壓靈敏度的光伏逆變器控制策略，為所有并網(wǎng)逆變器分配無功補償量以改善電壓越限情況，但對于分布式光伏高比例接入的配電網(wǎng)仍需要光伏有功配合調(diào)節(jié)。此外，文獻[12]通過調(diào)節(jié)變壓器抽頭位置改善電壓分布，但有載變壓器的分接頭難以及時響應光伏出力變化，在一定程度上加大了實際應用的難度。對于光伏零出力的夜間低電壓情況，往往采用無功補償進行調(diào)節(jié)。其中，電容器運行簡單、組合靈活，但是無法平滑調(diào)節(jié)，電力電子類調(diào)節(jié)設備如靜止無功補償裝置補償精度高，但不具備成本優(yōu)勢。
上述治理電壓越限的手段較為單一，難以適應復雜運行情況的變化，也不利于光伏消納。近年來，儲能系統(tǒng)憑借其調(diào)度靈活、安裝方便的特點在配電網(wǎng)中得到廣泛應用，也有文獻提出將其與光伏協(xié)調(diào)控制來治理電壓越限問題。
文獻[19]和文獻[20]基于分時電價，以光儲投資維護、購售電成本等綜合運行成本為目標，對儲能電池和光伏容量進行配置，實現(xiàn)配電網(wǎng)的安全經(jīng)濟運行。文獻[21]針對電力系統(tǒng)負荷峰谷差和光伏出力時間不一致的特點，利用分布式儲能進行調(diào)節(jié)，用以提高光伏消納，但是對于配網(wǎng)接納光伏過程中是否存在電壓越限情況沒有進行進一步的考慮。文獻[22]考慮將光儲作為微網(wǎng)單元接入典型的配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，建立了雙層優(yōu)化配置模型，對光儲出力進行優(yōu)化，但是該文獻僅考慮了光儲接入后對重負荷線路的低壓改善，沒有進一步分析低負荷情況下分布式能源對過壓的影響。文獻[23]和文獻[24]研究了配電網(wǎng)中利用峰谷價差套利的儲能系統(tǒng)調(diào)度策略，但是上述儲能調(diào)度策略主要考慮的是削峰填谷帶來的經(jīng)濟收益，沒有進一步分析低儲高發(fā)的運行方式有可能會進一步加劇電壓越限，即白天光伏出力高峰區(qū)域同樣也是儲能裝置放電套利區(qū)間，此時儲能放電不但進一步造成了電壓越限，也影響了光伏消納；晚間某些工況下的儲能充電也會加劇低壓現(xiàn)象。
同時考慮過壓和低壓聯(lián)合治理的相關(guān)研究還不太豐富。文獻[25]采用電氣距離對配電網(wǎng)進行集群劃分，并根據(jù)不同集群的電壓越上、下限嚴重程度對分布式儲能有功進行電壓調(diào)節(jié)比例分配，但該研究未進一步考慮儲能的安裝運行成本。文獻[26]將逆變器無功利用率與儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)變化量作為一致性變量，通過其光-儲聯(lián)合調(diào)節(jié)解決電壓越限問題，但僅分析了光儲的調(diào)節(jié)成本，未考慮配電網(wǎng)的綜合運行費用。
基于此，本工作提出了一種計及配電網(wǎng)電壓越限的兩階段光儲系統(tǒng)協(xié)同運行的優(yōu)化調(diào)度策略，在保證配網(wǎng)安全運行的前提下，考慮了光儲接入配電網(wǎng)的綜合運行成本。該策略綜合考慮光伏無功調(diào)節(jié)與儲能有功充放電對配電網(wǎng)電壓越限進行治理，策略的第一階段根據(jù)可調(diào)光儲節(jié)點數(shù)，確定投入的儲能節(jié)點與有功出力，以及光伏無功可調(diào)節(jié)點；第二階段建立了光儲運行優(yōu)化模型。該模型以儲能的調(diào)度成本、購售電成本以及網(wǎng)損成本之和最小為目標，考慮了網(wǎng)絡運行和設備容量等約束，通過粒子群算法對模型進行求解，得到光儲系統(tǒng)日調(diào)度出力。以北方地區(qū)的實際配電網(wǎng)為算例，驗證了本工作方法的有效性和可行性。
1 分布式光伏對配電網(wǎng)電壓的影響
分布式光伏接入配網(wǎng)后會影響原系統(tǒng)的潮流大小和方向，饋線上的電壓分布將由原來的單調(diào)下降變?yōu)榭赡艽嬖诰植繕O大值，從而導致部分接入點產(chǎn)生過壓。圖1為接入分布式光伏的配電網(wǎng)饋線示意圖。設線路上有N個用戶，第n個用戶的負荷為Pn+jQn(n=1，2，…，N)。當n=1時，線路阻抗為R1+jX1；當n≥2時，線路上第n-1個用戶和第n個用戶之間的線路阻抗為Rn+jXn=ln(r+jx)，ln為兩個相鄰用戶之間的線路長度，r和x分別為單位長度線路的電阻和電抗。節(jié)點p接入的分布式光伏出力為SPV=PV+jQV。
若線路初始端電壓為U0，對于位于光伏接入點前的用戶m(0<m≤p)，其節(jié)點電壓為：
因用戶消耗的通常為阻感性負荷，因此負載有功Pn和負載無功Qn均大于0，相較于分布式光伏接入前，m點電壓升高。
位于光伏接入點后的用戶j(p<j<N)，則節(jié)點電壓為：
由式(2)中可以看出j點電壓也會升高，是由于分布式光伏的接入使p點電壓Up有所抬高，而節(jié)點p后的電壓降落值沒有發(fā)生變化，因此使光伏接入點后的節(jié)點電壓也一起升高。
當夜間分布式光伏不出力時，則式(1)中PV和QV均為0，且饋線末端節(jié)點的Rn與Xn值較大，末端節(jié)點電壓可能會出現(xiàn)低壓情況，影響正常供電。
分布式光伏接入配電網(wǎng)后，其有功功率和無功功率的波動均會對電壓產(chǎn)生較大的影響，不同節(jié)點功率的改變對電壓的影響可以通過電壓靈敏度因數(shù)(voltage stability factor，VSF)來反映，其描述了節(jié)點注入的有功或無功功率對網(wǎng)絡特定位置電壓變化的影響程度，可通過雅可比矩陣求逆得到，如式(3)所示。
式中，Δδ和ΔU分別表示電壓相角和幅值變化量，ΔP和ΔQ分別表示有功功率和無功功率變化量，SPδ、SQδ、SPU、SQU為雅可比逆矩陣的分塊矩陣。對于已配置n個含調(diào)節(jié)有功進行變壓的設備，m個含調(diào)節(jié)無功進行變壓的設備的系統(tǒng)，其i點電壓幅值變化量ΔUi受有功變化量ΔPn和無功變化量ΔQm的影響為：
式中，SPU(i，j)為電壓-有功靈敏度因數(shù)，表示節(jié)點j注入(或吸收)有功功率對節(jié)點i電壓幅值的影響，數(shù)值越大，則電壓抬升(降低)效果越明顯；SQU(i，j)為電壓-無功靈敏度因數(shù)，表示點j注入(或吸收)無功功率對節(jié)點i電壓幅值的影響。
2 光儲聯(lián)合運行的電壓越限治理策略
為了解決分布式光伏和負荷不平衡引起的節(jié)點電壓越限問題，并且提高配電網(wǎng)安全運行下的經(jīng)濟效益，提出了光儲系統(tǒng)協(xié)同調(diào)節(jié)的兩階段策略。該策略的第一階段中，針對電壓越限的時刻，計算各光儲節(jié)點的電壓-有功/無功靈敏度并進行排序，根據(jù)此時光儲裝置可調(diào)節(jié)點的個數(shù)，確定可調(diào)節(jié)光儲節(jié)點及儲能出力初值。策略的第二階段中，建立光儲聯(lián)合運行優(yōu)化調(diào)度模型，以配電網(wǎng)運行成本最低為目標，基于當前配電網(wǎng)光儲容量信息或階段一中給出的光儲調(diào)節(jié)節(jié)點與儲能出力范圍對模型求解，優(yōu)化每個時刻的可調(diào)儲能與光伏出力，得到配電網(wǎng)最優(yōu)運行成本。兩階段光儲協(xié)同優(yōu)化運行策略如圖2所示。
2.1 階段一：確定光儲可調(diào)位置與儲能出力范圍
在階段一中以治理電壓越限為目的，根據(jù)可調(diào)光儲系統(tǒng)的個數(shù)和額定充放電功率限制，確定可調(diào)儲能節(jié)點與出力范圍，同時調(diào)節(jié)光伏逆變器進行電壓治理。該階段的具體步驟如下。
步驟1：根據(jù)電壓靈敏度系數(shù)確定儲能的調(diào)節(jié)節(jié)點與有功出力的初值。若系統(tǒng)中有N個節(jié)點安裝儲能，其中有n(0≤n≤N)個可調(diào)儲能節(jié)點，當節(jié)點i在t時刻出現(xiàn)電壓越限時，對各個節(jié)點j的電壓-有功靈敏度SPU(i，j)進行排序，前n個數(shù)值最大的儲能可調(diào)節(jié)點投入，該時刻n個可調(diào)儲能的有功功率調(diào)節(jié)量ΔP=[ΔP1, ΔP2, …, ΔPn]T。
為合理分配各個儲能的有功調(diào)節(jié)量，引入有功貢獻度系數(shù)kp，則對于n個儲能裝置有功調(diào)節(jié)量為：
在僅考慮有功的調(diào)節(jié)量時，可將式(4)改寫為：
式中，ρi為0-1變量，若節(jié)點i接有儲能系統(tǒng)，且與配電網(wǎng)存在功率可調(diào)時，ρi=1，否則ρi=0。由式(3)求得電壓靈敏度后，且已知電壓調(diào)節(jié)量ΔUi，可結(jié)合式(6)，求得貢獻度系數(shù)kp值為：
已知系數(shù)kp值后，可根據(jù)式(5)得到儲能有功調(diào)節(jié)量ΔP。
步驟2：當儲能的荷電狀態(tài)SOC已達邊界或達到最大的額定充放電功率PN，此時節(jié)點電壓仍越限，則考慮光伏無功調(diào)節(jié)量。調(diào)節(jié)量計算同步驟1，引入無功貢獻度系數(shù)kq，根據(jù)電壓-無功靈敏度矩陣SQU，在儲能裝置作用后，電壓調(diào)整量更新為ΔU圖片′，式(4)可改寫為：
對于m個可調(diào)無功設備其調(diào)節(jié)量ΔQ為：
式中，ΔQ=[ΔQ1, ΔQ2, …, ΔQm]T；γj為0-1變量，若節(jié)點j接有光伏系統(tǒng)，且與配電網(wǎng)存在功率可調(diào)時，γj=1，否則γj=0。
步驟3：在光伏逆變器達到設定的功率因數(shù)極限值后，此時需要削減有功出力，同步驟1，在儲能裝置與光伏無功出力共同作用下縮減光伏有功。
2.2 階段二：優(yōu)化儲能與光伏出力
階段二以經(jīng)濟運行為主要目的，利用階段一中計算得到的可調(diào)儲能節(jié)點與出力值，以及光伏調(diào)節(jié)節(jié)點，以配電網(wǎng)運行成本最小為目標，優(yōu)化儲能出力與光伏出力。階段二中構(gòu)建的光儲協(xié)同運行優(yōu)化模型如下。
2.2.1 目標函數(shù)
式中，CBESS為儲能裝置的調(diào)度成本；CGrid為配電網(wǎng)中的購售電成本；CLoss為網(wǎng)損成本。
（1）儲能裝置調(diào)度成本
綜合考慮儲能系統(tǒng)的一次配置投資成本與運維成本[28]，儲能的調(diào)度成本計算公式為：
式中，KBESS為儲能系統(tǒng)的單位調(diào)度成本；P圖片(t)和P圖片(t)分別表示第n個儲能裝置在h時段的放電和充電功率；η為儲能系統(tǒng)的充放電效率。
（2）購售電成本
光伏就地消納，剩余電量進行上網(wǎng)，同時儲能裝置對負荷的峰谷進行調(diào)節(jié)，并根據(jù)運行狀態(tài)進行低儲高發(fā)套利。配電網(wǎng)中購售電成本為：
式中，C圖片為第t時刻光伏與電網(wǎng)的購售電價；P圖片為第t時刻光儲系統(tǒng)與電網(wǎng)之間的交換功率，當該值為正時表示光儲向電網(wǎng)購電，為負則表示向電網(wǎng)售電。
（3）網(wǎng)損成本
式中，C圖片為第t時刻的網(wǎng)損單價，本工作采取分時電價；P圖片為第t時刻的有功網(wǎng)損量。
2.2.2 約束條件
（1）潮流約束
式中，Pi和Qi分別為注入節(jié)點i的有功和無功功率；Ui和Uj分別為節(jié)點i和j的電壓幅值；j∈i表示所有與節(jié)點i直接相連的節(jié)點；Gij和Bij分別是節(jié)點導納矩陣的實部和虛部；θij是節(jié)點i和j之間的相角差。
（2）節(jié)點電壓約束
式中，Umin和Umax分別為節(jié)點i電壓幅值的下限和上限。
（3）最大交換功率約束
為確保電網(wǎng)和光伏系統(tǒng)穩(wěn)定安全運行，對電網(wǎng)和光伏系統(tǒng)間的交換功率容量有所限制，即
式中，P圖片為光伏與電網(wǎng)的交換功率，PGrid,max和PGrid,min為電網(wǎng)和光伏系統(tǒng)交換功率的最大值和最小值。
（4）儲能系統(tǒng)約束
儲能裝置的荷電狀態(tài)SOC在時序上具有連續(xù)性的特征，按照單位時間的充放電功率的大小進行累計計算，在一個運行周期內(nèi)，儲能裝置的SOC滿足下式：
式中，SSOC,max和SSOC,min分別為荷電狀態(tài)的上、下限。
蓄電池充放電功率約束為：
式中，PBESS,in(t)和PBESS,out(t)分別為蓄電池充電功率和放電功率；PBESS,in,max和PBESS,out,max分別為蓄電池充、放電功率限值。
（5）光伏逆變器可調(diào)無功容量
光伏逆變器為電網(wǎng)提供無功功率支撐，此時光伏逆變器的無功可調(diào)容量Q可表示為：
式中，S為光伏逆變器的視在功率，P為光伏在該時刻輸出的有功功率。
3 算法流程
在電力系統(tǒng)經(jīng)濟運行的研究中，粒子群算法憑借魯棒性好、收斂速度較快的優(yōu)點應用廣泛。本工作第二階段的優(yōu)化模型采用嵌入式潮流粒子群算法進行求解，利用階段一中得到的光儲出力范圍生成粒子，迭代調(diào)節(jié)網(wǎng)絡中的控制變量，根據(jù)網(wǎng)絡更新后的電壓與網(wǎng)損狀態(tài)等信息，對配電網(wǎng)運行成本進行計算，得到儲能裝置與光伏在24 h內(nèi)的出力情況。具體優(yōu)化步驟如下：
①輸入配電網(wǎng)光伏與負荷當前時刻出力，以當前儲能裝置、光伏的容量范圍作為粒子的求解空間。
②初始化粒子群算法參數(shù)：根據(jù)儲能可調(diào)個數(shù)與光伏調(diào)整個數(shù)配置空間維數(shù)D，初始化粒子群的位置與速度，種群規(guī)模取N，迭代次數(shù)取k，起始值k=0，慣性權(quán)重為ω，學習因子為c1和c2。
③對每個粒子進行適應度F計算，將每個粒子的適應度與全局最優(yōu)Fbest進行比較，更新最優(yōu)個體Pbest與全局最優(yōu)值gbest。
④更新粒子群位置與速度，k=k+1，直到滿足最小誤差或達到最大迭代值后，結(jié)束尋優(yōu)，輸出結(jié)果；否則返回步驟③。
兩階段策略的具體流程如圖3所示。在該策略的第一階段中，針對電壓越限時刻，計算電壓-有功/無功靈敏度確定可調(diào)光儲節(jié)點，并通過儲能當前時刻的荷電狀態(tài)SOC與額定充放電功率PN，確定儲能最大出力；在該策略的第二階段中，根據(jù)當前時刻光儲可調(diào)節(jié)點與容量等信息通過粒子群算法求解光儲運行優(yōu)化模型，光儲按照優(yōu)化結(jié)果調(diào)節(jié)出力，進入下一時刻的優(yōu)化運行。
4 算例仿真及結(jié)果分析
本工作以河北某郊區(qū)10 kV配電網(wǎng)為例進行分析，該配網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)如圖4所示。節(jié)點1為電網(wǎng)側(cè)，節(jié)點23、27和28安裝了儲能系統(tǒng)，節(jié)點20、23和28安裝了分布式光伏，光伏總有功出力峰值為12 MW，總負荷有功峰值為10.40 MW，負荷功率因數(shù)為0.85~0.9。典型日各光伏和負荷出力曲線如附錄圖1所示。
儲能設備參數(shù)見附表1，其中KBESS計算參考文獻[22]。該地區(qū)分時電價見附表2，光伏上網(wǎng)價格為0.42元/kWh。根據(jù)國家標準GB/T 12325—2008：10 kV供電允許偏差為±7%，本工作選取節(jié)點電壓上、下限分別為Umax=1.07 p.u.，Umin=0.93 p.u.。
針對如上算例，采用本工作所提出的策略進行電壓越限治理與優(yōu)化運行，參數(shù)設置：粒子群種群大小為N=500，迭代次數(shù)取k=100，慣性權(quán)重ω=0.8，學習因子c1和c2均為2。最優(yōu)配電網(wǎng)運行方案中調(diào)節(jié)配電網(wǎng)中已投入的節(jié)點28和節(jié)點27儲能裝置，在已有的光伏裝置中，調(diào)整28節(jié)點光伏無功出力，優(yōu)化結(jié)果如表1第一行所示。
為了進一步驗證本工作策略方法的有效性，改變光儲可調(diào)個數(shù)，可得其他優(yōu)化結(jié)果，見表1中的對比方案。其中，對比方案1無可調(diào)儲能節(jié)點，僅光伏可調(diào)；對比方案2僅儲能系統(tǒng)可調(diào)，光伏不可調(diào)；對比方案3中考慮單個儲能可調(diào)，光伏可調(diào)；對比方案4中儲能光伏均可調(diào)節(jié)，但僅采取階段一中對電壓越限的治理，未考慮階段二的優(yōu)化。
通過分析各方案可見，對比方案1不考慮儲能的調(diào)節(jié)，只調(diào)節(jié)分布式光伏，與其他含儲能調(diào)節(jié)的方案相比，其光伏無功調(diào)整量最大，網(wǎng)損率最高，且總經(jīng)濟成本的目標函數(shù)在各方案中最高。其余方案都考慮了不同數(shù)量與不同容量的儲能的調(diào)節(jié)，配電網(wǎng)網(wǎng)損率明顯降低，最優(yōu)方案相較于對比方案1減少了490 kW有功損耗。此外，考慮儲能系統(tǒng)的調(diào)節(jié)也可以降低棄光率、減少向上級電網(wǎng)的購電成本并且可以通過低儲高發(fā)套利，進一步降低了購電經(jīng)濟成本，達到了總成本的最優(yōu)。
對比方案2僅采用儲能裝置進行治理，未調(diào)節(jié)光伏。結(jié)果表明，雖然該方案網(wǎng)損率最低，但是由于儲能調(diào)節(jié)量過大，調(diào)度成本較高，達到0.265萬元，相較于光儲聯(lián)調(diào)的最優(yōu)方案經(jīng)濟性較差。
對比方案3相較于最優(yōu)方案，減少了可調(diào)儲能節(jié)點的數(shù)目，雖然在儲能調(diào)度成本上有所減少，但增加了網(wǎng)損，且在儲能套利收益上不占優(yōu)勢，增大了配電網(wǎng)購電成本。
對比方案4相較于最優(yōu)方案，未采用策略中的階段二模型對光儲出力進行優(yōu)化，在儲能調(diào)度成本、購售電成本和網(wǎng)損成本上都高于最優(yōu)方案，尤其是在儲能調(diào)度成本上，相較于最優(yōu)方案成本接近提升一倍，該對比方案目標函數(shù)高于最優(yōu)方案0.047萬元。
圖5為本工作最優(yōu)方案對應的典型日的光伏出力、負荷出力、儲能出力以及光伏無功出力曲線，其中儲能功率為正代表充電，儲能功率為負代表放電，光伏無功為正代表吸收無功功率。其中在典型日中儲能系統(tǒng)有兩次充放電循環(huán)，一次是在光伏出力最大，負荷出力較小時充電抑制過電壓現(xiàn)象，在夜晚低電壓時放電；另一次是在夜晚電價低時進行充電，在上午用電高峰期且電價較高時釋放。光伏出力用于本地負荷，多余功率上網(wǎng)。在23點至次日5點為用電低谷，此時蓄電池從電網(wǎng)購電充能，為用電高峰時備用，6:00—11:00為一日內(nèi)首個用電高峰期，蓄電池輸出功率；12:00—15:00為用電低谷時期，存在過壓現(xiàn)象，儲能進行充電，20:00—21:00達到用電高峰，儲能輸出電能，進行低電壓治理，提升用戶電能質(zhì)量，后續(xù)的22:00—24:00，若儲能蓄電池仍有剩余電量，則繼續(xù)向系統(tǒng)供電，若沒有剩余，也不從電網(wǎng)購電。該過程實現(xiàn)了光伏能量的轉(zhuǎn)移，減少了光伏資源浪費，有效降低配電網(wǎng)網(wǎng)損，提高電能質(zhì)量。
圖6(a)展示了采用本工作策略后配電網(wǎng)一天內(nèi)的實際電壓變化，由圖可見電壓最高處通過光儲協(xié)調(diào)治理未超過限值1.07 p.u.，電壓最低處的時間段內(nèi)也通過儲能放電，將電壓保持在正常范圍內(nèi)。按照各時刻的采樣數(shù)據(jù)，復現(xiàn)無治理情況下的配電網(wǎng)24節(jié)點的電壓變化情況，如圖6(b)所示，深紅色區(qū)域內(nèi)表示在13:00—14:00內(nèi)，節(jié)點27、節(jié)點28發(fā)生電壓越上限的情況，過壓接近10%；在深藍色區(qū)域內(nèi)表示在20:00—21:00，節(jié)點13出現(xiàn)了低電壓現(xiàn)象，電壓幅值為0.926 p.u.。綜上可見，本工作策略通過對光儲協(xié)同控制，能有效解決配網(wǎng)過電壓與低電壓問題。
5 結(jié) 論
本工作針對目前大量分布式光伏接入配電網(wǎng)引起的電壓越限問題，綜合考慮電網(wǎng)中的光儲調(diào)節(jié)手段，提出了一種兩階段光儲優(yōu)化運行策略，在治理電壓越限的同時，通過光儲的聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化了配電網(wǎng)的經(jīng)濟運行。
該兩階段光儲優(yōu)化運行策略的階段一以治理電壓越限為目標，確定光儲投入節(jié)點位置與儲能系統(tǒng)出力范圍；階段二建立了以配電網(wǎng)運行成本最小為目標的運行優(yōu)化模型，采用粒子群優(yōu)化算法對模型進行求解，得到了光儲的日實時調(diào)度策略。
通過河北某郊區(qū)實際10 kV配電網(wǎng)為算例，驗證了本工作所提出的策略方法的有效性。此外，討論了單獨的光伏調(diào)節(jié)、單獨儲能充放以及光儲聯(lián)合作用的不同效果。結(jié)果表明：在考慮原有的光伏運行基礎上，通過儲能系統(tǒng)的靈活調(diào)節(jié)可以有效對電壓越限現(xiàn)象進行治理，盡管儲能裝置的調(diào)節(jié)會產(chǎn)生一定調(diào)度成本，但是其帶來了一定的售電收益，并增加了光伏消納。當光伏和儲能可調(diào)數(shù)量改變時，該兩階段策略也能有效改善配電網(wǎng)的運行情況。
附 錄
