计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制

徐 弢，王成山，王笑雪，郭凌旭，翟晓磊，韩柳，彭竹弈



计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制

徐 弢1，王成山1，王笑雪1，郭凌旭2，翟晓磊2，韩柳3，彭竹弈3

(1. 智能电网教育部重点实验室(天津大学)，天津 300072；2. 国网天津市电力公司，天津300010；3. 国网北京经济技术研究院，北京102209)

针对分布式电源大量并网所产生的节点电压以及线路潮流越限问题，设计开发了计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制系统，研究了节点电压与线路潮流控制策略以及控制策略之间的相互影响．通过对真实配电系统仿真发现，应用案例推理以及约束满足方法对节点电压以及线路潮流进行联合控制，可有效约束节点电压与线路潮流，在提高分布式电源接入率的同时，降低运行成本，优化了整体配电网运行．

主动配电网；电压控制；潮流管理；分布式电源；运行成本

近年来随着各种新能源发电技术的发展，电动汽车等新型负荷的推广，分布式电源(distributed generation，DG)及新型柔性负荷在配电网的渗透率不断提高．分布式能源的随机性及不可预测性，为配电网的运行与控制提出新的挑战，其中，电压波动、双向潮流问题尤为突出[1]．

配电网运营商广泛采用的“fit-and-forget”策略较为被动，需要对配电系统进行昂贵的升级改造，以适应分布式电源在各种工况下的运行需求．因此，配电网运营商急于寻求一种主动的管理策略，能够在现有的设备和网络容量基础上，提高DG渗透率，同时有效控制网络电压及潮流．在此背景下，国际大电网会议(CIGRE)于2008年首次提出主动配电网(active distribution network，ADN)的概念．ADN既可以实现对DG、柔性负载和储能等分布式可控资源的主动控制，又可以利用灵活的网络拓扑结构实现潮流的有效管理，并在合理的监管和接入准则基础上，使DG对配电系统提供一定的支撑作用[2]．

研究表明，相比传统配电网，ADN可在现有设备基础上，将DG的渗透率提高2倍以上[3]．位于苏格兰北部的Orkney岛自然资源丰富，与苏格兰电网以2条容量为40,MW的海底电缆相连，由于海底电缆升级改造费用较高，限制了清洁能源渗透率及利用率的提高．2013年该示范工程成功应用ADN实现77,MW清洁能源并网与输送，并实现DG监测及主动参与线路潮流约束管理[4]．2014年，Collins等[5]提出了应用多代理系统(multiple agent system，MAS)实现配电网主动分布式电压控制，利用网络上下游节点电压与潮流的关系，实现分布式决策．

目前，关于主动配电网的研究多集中于电压控制、潮流管理(power flow management，PFM)以及自愈控制等单一领域[6-8]．然而，从配电系统整体出发，在正常运行条件下，线路潮流约束和节点电压约束相互耦合，且控制策略相互影响．同时，在控制策略的优化方面，多采用以损耗最小或分布式电源接入率最高为目标函数，忽略了配电网运营商对运行成本的考虑．因此，本文提出一种计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，应用案例推理(case base reasoning，CBR)及约束满足(constrained satisfaction，CS)2种智能控制策略实现节点电压约束及线路潮流约束．依据配电网运行工况以及相应控制策略的不同，笔者分别提出了电压成本及分布式电源出力调整成本，并在测试算例上分析验证了所提出的主动配电网电压潮流联合控制方法．

1 电压控制

相比于输电网络，配电系统通常/比值较高，对于阻抗较大且距离较长的馈线，来自DG的注入功率可能导致电压产生较大偏移．在正常运行条件下，电压偏移通常产生在以下工况：

(1)负荷较小情况下DG出力较大；

(2)负荷较大情况下DG出力较小或从网络断开.

如图1所示的简单配电网馈线中，电压偏移可表示为

   (1)

   (2)

   (3)

图1 含DG的简单馈线示意

随着分布式可控资源的不断接入，影响电压波动的因素将更为多元，传统的在线优化算法将存在不收敛的风险．因此本文提出一种离线-在线相结合的CBR控制策略，以解决含大量分布式能源的主动配电网电压波动问题．

CBR是一种类比推理方法，它仿照人类思维模式建立专家系统求解问题，这与人类对自然问题的认知方式相一致．它强调在解决问题时依靠以往的经验积累，其核心是对过去类似情况处理经验适当修改来解决新的问题[9]．基于CBR的电压控制策略不仅适用于量测信息冗余度较高的系统，对于存在数据缺失的配电系统也有较好的容错能力．如图2所示，本文提出的CBR电压控制系统包含两部分：离线案例库创建以及在线案例推理及自学习．

图2 基于CBR的电压控制系统软件设计示意

1.1 离线案例库创建

构建一个完备的案例库是CBR系统的核心部分，就电压控制系统而言，案例库应适用于任何电压等级和拓扑结构的电网，同时遵循IEC61850的数据结构，可直接与变电站自动化设备和智能电子装置(intelligent electronic device，IED)进行通讯和信息交互．基于CBR的电压控制系统将每个电压偏离案例存入关系型数据库，并利用离线最优潮流(optimal power flow，OPF)算法以分布式电源接入量最大为优化目标，计算出相应的电压优化控制方法．

1.2 在线案例推理及自学习

当电压控制系统辨识到电压越限后，会收集相关的网络数据，并形成一个当前电压超限的案例．CBR开始从案例库中对当前案例进行自动检索，并将查询出的控制方法根据计算出的相似度因子从高到低排列．

本文提出的基于CBR的电压控制策略采用最近邻法(nearest neighbour，NN)对案例库进行检索，每个参数的相似度因子计算式为

   (4)

而案例的整体相似度因子则可表示为各个参数相似度因子的总和，即

   (5)

相似度最高的个控制方法将用于在线验证模块．在线验证模块根据所测得的实时数据对当前网络情况进行仿真，并进行潮流计算．然后将CBR查询到的个控制方法依次验证，如电压控制方法可将网络上所有节点都控制在电压限值之内，且不影响电网其他指标的情况下，该算法将通过在线验证模块的考察，并将报送到联合控制中心作为备选控制方案．反之，不能通过在线验证的电压控制方法，将从推荐的控制方法列表中清除．最后，CBR系统根据联合控制中心最终控制策略的选择，更新案例库，将成功应用的最终控制策略连同网络各项参数形成新的案例，加入案例库中．

2 潮流管理

线路潮流约束是限制分布式电源渗透率的主要因素之一，也是配电网运营商亟待解决的问题．主动PFM旨在主动管理网络可控资源的同时保证潮流约束在限制范围内，确保线路和设备的安全运行．基于主动PFM存在多重约束的特质，本文提出一种基于CS的主动管控策略，目标是在满足多重约束的条件下使每一个变量都得到一个值域范围内的赋值．CS是多约束问题求解的常用方法，通常由一个变量集合，对应于各个变量的值域以及一组约束条件组成，即

   (6)

式中：CSP为CS方法的多约束集合；为有限变量集合，包括可控DG及负荷的定值，且有

   (7)

为各个变量的值域范围，即

   (8)

为约束条件集合，即

   (9)

图3 PFM寻解过程

图4 基于CS的PFM系统软件设计示意

3 运行成本

在含大量DG的配电网实际运行中，运营商不仅需要约束节点电压与线路潮流，同时需要考虑网络的运行优化及收益．基于此，本文提出电压成本及功率成本以满足在提高分布式电源利用率的同时优化运行的目的．

3.1 电压成本

基于CBR的电压控制策略可提供种相似度最高的电压控制方案(为系统预定义的整数)，每个控制方案需要通过在线验证(利用控制方案中的网络参数进行潮流计算)以确保所提出的控制方案能够成功解决电压问题．电压成本根据在线验证结果对电压进行进一步约束，当电压标幺值越接近1，电压成本几乎为零；反之，电压成本将相应出现激增，这样有效地以成本的形式对电压进行了约束控制．根据浴盆曲线模型(见图5)，电压成本的计算公式为

   (10)

图5 电压成本

3.2 功率成本

本文提出的联合控制系统以分布式电源功率最大化为目标，对DG功率的削减将在一定程度上影响网络的运行优化及DG运营商收益．因此，本文将以线性方式对DG功率调整进行成本核算(见图6)．

图6 DG功率调整成本

   (11)

图6展示了2个DG功率调节成本，根据配电网运营商广泛应用的last-in-first-off(LIFO)方式，根据入网时间规定单位功率调整成本，从而约束了DG的功率调整顺序．

   (12)

将CBR相似度系数与系统运行成本进行核算，每个检索出的电压控制策略综合评分可以表示为

   (13)

4 联合控制

主动配电网控制系统框架包括集中式和分布式两大类．其中集中式控制需要对配电网中各个节点的参数进行量测，通过大量的优化计算，对系统中的可控资源进行调整，以达到约束系统中电压及潮流的目的．集中式控制方法以系统全局优化为目标，统一调配可控资源．而分布式控制通常将整个系统分成若干个子区域，通过应用MAS技术对子区域的控制和各个子区域之间的协作，实现对整个网络的电压潮流控制．分布式控制系统的难点在于解决各个Agent之间的决策冲突问题．

本文提出的电压潮流联合控制系统应用CBR和CS两种智能控制方法，控制策略相互影响，因此，采用改进的集中式控制框架，引入仲裁机制，解决可能产生的控制冲突问题．

如图7所示，联合控制系统流程步骤如下所述．

步骤1 系统监测网络中的节点电压以及线路潮流以识别系统电压、潮流越限问题．

步骤2 当线路潮流越限时，CS立即启动以计算解决潮流问题的控制策略；当电压越限发生时，CBR将网络当时的参数包装成案例，检索出相似度最高的个电压控制策略．

步骤3 所有检索或求解出的控制策略将通过在线验证以确定能够解决当前的电压或潮流越限问题，并同时不会触发其他节点或线路越限．

步骤4 成功通过在线验证的电压控制策略将会被验证是否满足潮流约束，反之，潮流管理策略将会被验证是否满足电压限制．电压与潮流约束都满足的情况下，系统将根据式(10)～式(13)重新计算策略的综合评分，并按照综合评分进行排序，最高分的控制策略将确定用于解决该电压、潮流的越限问题．

步骤5未能满足潮流约束的电压控制策略以及未能满足电压约束的潮流管理策略，将分别启动CS和CBR系统以保证控制策略可同时满足两项约束的限制，同时发送仲裁请求给控制中心．为避免系统出现死循环，当仲裁请求达到预先设定的限值时，系统将停止工作，并将最终仲裁权交给控制中心．

图7 联合控制系统流程

5 算例分析

为验证上文所述的基于CBR的电压控制策略，基于CS的潮流管理策略以及联合控制系统，本文将开展3组算例验证：独立电压控制、独立潮流管理以及联合控制．下文将对算例网络、运行环境以及算例验证结果分别进行阐述．

5.1 算例网络

本文针对真实的英国11,kV配电网络进行算例分析，该算例包含2条馈线、2个分布式电源以及3组OLTC．算例网络拓扑结构如图8所示，各项参数如表1所述．为验证主动控制策略可提高分布式电源渗透率，本案例分析将分布式电源有功出力增加至2倍．

图8 算例网络

表1 算例网络数据

Tab.1 Data of the case study network

5.2 运行环境

本文所设计系统利用潮流计算软件[10]IPSA＋模拟电力系统的量测数据，对网络中各节点电压进行实时监控和数据交互：将IPSA＋中的潮流参数传输给CBR以及CS，并根据下达的控制命令修改IPSA＋模型中的设备参数，实现闭环控制．系统运行环境如图9所示．

图9 运行环境示意

5.3 算例分析

5.3.1 独立电压控制

为更全面深入地发现网络电压问题，广泛验证主动电压控制策略，电压约束被缩小到±3%,的范围内．将预先设定的负荷以及分布式发电出力数据导入网络模型并进行潮流计算以模拟网络实时运行，并对各母线电压线路潮流进行监测．当系统运行至第17秒时，发现母线BB2出现电压越限问题，系统持续观察5,s后，发现电压越限问题持续存在，即启动CBR系统，并检索出5种相似度最高的电压控制策略．具体电压控制策略以及相应的相似度系数、电压成本、功率成本、在线验证指标以及最终综合评分如表2所示，其中控制策略3被选择为最终闭环控制策略．电压幅值变化如图10所示，具体控制步骤如图11和图12所示，包括DG1及DG2有功功率定值控制以及OLTC分接头控制．经过控制策略3的一系列控制手段，母线BB2电压被有效控制在电压限值内．

表2 CBR检索出的电压控制策略及其相应成本核算

Tab.2 Voltage control solutions with corresponding op-erating costs retrieved from the CBR system

图10 母线BB2电压幅值变化曲线(包含电压越限)

图11 DG1及DG2有功功率定值控制及其有功功率输出

图12 变压器分接头定值控制及其实际位置(独立控制)

5.3.2 独立潮流控制

文中分布式电源出力以及可控负荷作为CS的变量，其值域范围为{0，0.2，0.5，0.8，1.0}，各个分布式电源以及可控负荷调节裕度以及LIFO原则作为CS的约束条件．本测试中，网络监测系统在系统运行到40,s时识别到线路1潮流越限问题，系统持续观察5,s，潮流越限问题仍然存在，CS系统随即根据网络参数进行计算，并遵循LIFO原则，DG1出力削减80%,，而DG2出力削减20%,，经过在线验证，该策略能有效地约束线路潮流并不会引发电压越限的问题．DG有功定值控制信号以及线路控制前、后潮流如图13所示．

图13 线路1有无控制潮流曲线

5.3.3 电压潮流联合控制

在正常运行条件下，馈线2中母线BB3于27,s时出现电压低于电压限值情况，由于馈线2中不包分布式电源，因此CBR所检索出的电压控制策略为下调分接头位置以提高节点电压．系统运行至56,s时，OLTC完成下调分接头控制后，监测系统识别线路2出现潮流越限，系统随即向控制中心发送仲裁请求1次．CS系统根据网络参数进行计算，并于61,s时给出控制方案，即调低分布式电源DG1和DG2出力至40%,和80%,．当分布式电源出力削减后，母线BB3电压于67,s时再次出现低于限值的情况，系统随即再次向控制中心发送仲裁请求1次．系统持续观测母线BB3处电压10,s，此时电压持续上升并返回正常值，因此CBR并未被启动．图14～图16展示了整个控制过程，图14为仿真过程中电压幅值变化，图15为变压器分接头定值控制及其实际位置，图16为线路2有无控制潮流曲线．

图14 包含2次电压越限现象的母线BB3电压幅值

图15 变压器分接头定值控制及其实际位置(联合控制)

图16 线路2有无控制潮流曲线

6 结 语

配电网正常运行情况下，电压以及潮流变化受分布式电源出力以及负荷波动影响较大，采用主动控制策略，利用网络可控资源对电压以及潮流进行有效管理，可提高分布式电源渗透率，避免不必要的设备升级改造．本文针对电压和潮流在未来主动配电网环境下的波动问题，提出案例推理以及约束满足方法，对节点电压以及线路潮流进行联合控制．其中案例推理方法采用在线与离线相结合的思路，有效控制电压的同时不断训练案例库，使之更适应于该网络的实际运行情况．约束满足方法在满足主动潮流管理中多重约束的条件下，采用在线搜索的方式为可控资源分配值域范围内的赋值．基于以上两种控制方法，联合控制策略在有效约束节点电压与线路潮流的同时，考虑运行成本优化，为实现配电网全局优化提供解决方案．

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Wang Chengshan，Nie Song，Xu Ruilin，et al. Analysis on the impact of DG on distribution network reconfiguration[J].：，2014，47(3)：189-194(in Chinese).

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Fan Mingtian，Zhang Zuping，Su Aoxue，et al. Enabling technologies for active distribution systems[J].，2013，36(22)：12-18(in Chinese).

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(责任编辑：孙立华)

Voltage and Power Flow Collaborative Control of Active Distribution Networks Considering the Operating Costs

Xu Tao1，Wang Chengshan1，Wang Xiaoxue1，Guo Lingxu2，Zhai Xiaolei2，Han Liu3，Peng Zhuyi3

(1．Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education(Tianjin University)，Tianjin 300072，China；2．State Grid Tianjin Electric Power Company，Tianjin 300010，China；3．State Power Economic Research Institute，Beijing 102209，China)

An integrated voltage and power flow management scheme considering the cost of operation was designed in this paper to solve the voltage and thermal variations caused by the integration of distributed generation(DG)．The voltage and thermal control strategies and interactions are also investigated．Case studies were carried out to verify the effectiveness and suitability of the proposed case-based reasoning and constrained satisfaction integrated approach．The simulation results show that the integrated approach can control the voltage and thermal effectively while maximizing the access of DG and minimizing the cost of operation，hence optimizing the performance of the system as a whole.

active distribution network；voltage control；power flow management；distributed generation；cost of operation

10.11784/tdxbz201504086

TM714.2

A

0493-2137(2016)11-1167-08

2015-05-01；

2015-11-19.

国家科技支撑计划资助项目(2013BAA01B03)；国家自然科学基金资助项目(51307118)．

徐 弢（1979—  ），女，博士，讲师.

徐 弢，taoxu2011@tju.edu.cn.

2016-01-22.

http://www.cnki.net/kcms/detail/12.1127.N.20160122.1029.002.html.