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摘要：经济在快速的发展，社会在不断的进步，伴随着我国电力建设的快速发展，含分布式电源的全新电力交换系统应运而生。受此影响，传统配电网规划方式已经无法有效满足该配电系统的发展需要，因此需要积极对含分布式电源的变电站进行优化规划。在这一背景下，文章将结合具体算例，采用数学建模的方式对含分布式电源的变电站优化规划进行简要分析研究。
关键词：分布式电源；变电站；规划设计
引言
微网作为解决分布式发电和多元化新能源利用的有效途径之一，丰富了传统电网的运行方式，提高了供电的灵活性，成为大电网的有益补充。微网中通常利用储能ESS（energystoragesystem）来抑制可再生的分布式电源DG（distributedgeneration）出力的波动性。但目前储能价格较高，在微网中配置大量储能并不经济，且在储能的运行中需要考虑其荷电状态SOC（stateofcharge），SOC过高或过低，都会影响储能作用的发挥。如何协调控制分布式电源和多储能，发挥优势，克服缺点，实现相应的控制目标，成为当前微网研究的热点。
1分布式电源发展
分布式电源是一种发电功率在数千瓦到兆瓦之间、分布在用户负荷地区或附近的、能够提供经济可靠能源的小型发电系统。并根据其所采用的一次能源类型的不同将分布式电源分为两种：一种是以太阳能、风能、地热能发电形式的可再生能源发电，另一种是以微型燃氣轮机、燃料电池、热电联产等形式的不可再生能源发电。利用分布式能源的实质是为了绿色环保、安全灵活、高效稳定。目前我国发展的分布式电源更多以可再生能源为主，其特点是采用丰富的太阳能、风能、水能为偏僻地区及负荷较小地区提供经济可靠的电能。当遭遇严重气象或地质灾害以及电网发生较大故障时，分布式电源可以在并网点断开孤岛运行，一定程度上保障部分负荷的供电。同时合理的配置分布式电源可有效改善电网末端节点电压低的情况，降低网损及输配成本，节约投资，提高供电可靠性。电力调度中心利用集中式及分散式不同的发电模式，开展更高层级的多种能源综合调用，扩大可选资源的调度范围，降低电网运行成本，提高供电的安全稳定水平。
2含储能的分布式电源经济研究
2.1地理信息因素模型
通过参考相关研究资料，可知包括土地类型、施工条件、地形地势等在内的各种地理信息因素，会对含分布式电源的变电站优化规划建设成本费用产生直接的影响作用，因此本文将建立如图1所示的地理信息因素层次结构模型：
图1 地理信息因素模型
在建立变电站落点地块对变电站优化规划建设的影响因子的模型中，本文则选择使用IAHP法，在借助传统AHP法的基础上建立起递阶层次结构模型，随后通过运用两两比较的相对标量法，分层建立区间判断矩阵。其中第一层到第三层分别为变电站建站影响因子、规划建设准则层以及规划建设方案层。在对该矩阵进行一致性检验后，运用区间特征根法计算出该矩阵的权重。在可能度排序法中，随着排序值的不断增大，对应地块具有越强的相对优越性，即作为建站的可能性也越大。
2.2微网孤网运行协调控制策略
微网孤网运行时，采用图2孤网部分所示的控制策略。微网孤网运行时具有3种运行模式。模式4：分布式电源运行于MPPT模式，储能运行于AGC/AVC模式；模式5：分布式电源运行于AGC/AVC模式；储能处于热备用状态，系统出现功率缺额，导致系统频率偏离50Hz时，补偿缺额功率；模式6：分布式电源和储能都运行于AGC/AVC模式。控制过程如下。（1）起始时微网运行于模式5，该模式是微网孤网运行时的正常运行模式，负荷优先分配给分布式电源，当分布式电源最大出力小于负荷，系统出现功率缺额，导致频率偏离50Hz时，由储能来补偿缺额部分。（2）当SOC下降到SOC≤SOClow2时，微网运行模式切换到模式4，给储能充电。分布式电源运行于MPPT模式，储能运行于AGC/AVC模式，负责系统的频率调节。储能的充电功率Pbat为Pbat=PDGmax-Pload随着充电过程的进行，当储能SOC上升到SOC≥SOCnorm2时，微网运行模式切换到模式5。（3）当SOC上升到SOC≥SOChigh2时，微网切换到运行模式6，使储能放电。分布式电源和储能都运行于AGC/AVC模式，参与系统频率的调节。随着放电过程的进行，当储能SOC下降到SOC≤SOCnorm2时，微网运行模式切换到模式5。由上述分析可知，微网孤网运行时，通过分布式电源和储能的协调控制，使储能SOC能够维持在合理范围内，储能保持可充放状态，提高微网应对突发事件的能力和运行稳定性，同时避免储能深度充放电情况发生。正常运行模式（模式5）下，负荷优先分配给分布式电源，当分布式电源最大出力小于负荷，系统出现功率缺额，导致频率偏离50Hz时，才由储能补偿功率缺额，减小储能损耗。
2.3分布式电源的云平台架设
通过大数据技术，将数据信息存入云平台，为调度优化分布式电源提供便利条件，实现分布式电源数据信息共享。云平台业务架构设计。通过虚拟云平台大规模用电数据，将数据通过挖掘、传输、共享等方法，为客户提供规模化的大数据分析应用。可以涵盖分布式电源并网业务管理、分布式电源服务信息支持、分布式电源综合能力分析等业务领域，提高调度工作的服务水平。
2.4其他参数
为了实现对含分布式电源的变电站的优化规划，还需要对其他相关因素进行充分考虑，包括实际负荷预测值、容载比等等。结合相关数据，可知在受到分布式电源等其他因素影响下，变电站总容量在365MW到434MW之间。如果按照2×50MVA变压器进行变电站的配置，则需要的总变电站数量不超过5座。如果按照2×63MVA变压器进行变电站的配置，则需要的总变电站数量在3座以上，否则将难以满足该地区的用电需求。如果将循环变量设定为变电站的具体座数并用ns进行表示，对此时需要的变电站建设所有费用进行计算，则在最优的含分布式电源变电站规划方案中，与ns相对应的满足容载比及综合投资的计算结果应为最小值。
3分布式电源的优化调度探讨
分布式电源的种类多样，特性差异明显，其优势在于有较好的经济性和可靠性。但对于分布式电源的调度，单单考虑经济性和可靠性无法满足爆发式增长的容量水平。基于大数据平台的分布式电源优化调度措施，可以拟补较大规模容量增长带来的运行模式、环境因素、地域差异不同。考虑分布式电源运行模式的不同，对两种方式的优化措施进行探讨。并网运行方式下的调度措施。
结语
通过分布式电源和储能的协调控制，使储能荷电量维持在合理范围内，储能处于可充放状态，提高了微网并网运行时的调度灵活性，孤网运行的稳定性。正常运行模式下，负荷优先由光伏和风机分摊，当负荷大于风机和光伏最大出力时，才由储能补偿功率缺额，减小储能损耗，提高微网运行的经济性。当微网中含有多个储能时，所提储能协同控制算法在满足微网整体控制策略要求的情况下，能够根据储能SOC偏差的变化，动态分配各储能充放电功率，使其快速平滑地达到荷电量平衡。本文提出分布式电源和储能的协调控制策略，克服了新能源的波动性和间歇性，使微网并网运行时能够参与电网调度，在微网群的管理中具有良好的应用前景。
参考文献
[1]李振坤，岳美，胡荣，等.计及分布式电源与可平移负荷的变电站优化规划[J].中国电机工程学报，2016，36（18）：4883-4893+5112.
[2]葛少云，王世举，路志英，等.基于分布式电源置信容量评估的变电站规划方法[J].电力系统自动化，2015，39（19）：61-67.
（作者单位：广东电网有限责任公司清远清新供电局）
关键词：分布式电源；变电站；规划设计
引言
微网作为解决分布式发电和多元化新能源利用的有效途径之一，丰富了传统电网的运行方式，提高了供电的灵活性，成为大电网的有益补充。微网中通常利用储能ESS（energystoragesystem）来抑制可再生的分布式电源DG（distributedgeneration）出力的波动性。但目前储能价格较高，在微网中配置大量储能并不经济，且在储能的运行中需要考虑其荷电状态SOC（stateofcharge），SOC过高或过低，都会影响储能作用的发挥。如何协调控制分布式电源和多储能，发挥优势，克服缺点，实现相应的控制目标，成为当前微网研究的热点。
1分布式电源发展
分布式电源是一种发电功率在数千瓦到兆瓦之间、分布在用户负荷地区或附近的、能够提供经济可靠能源的小型发电系统。并根据其所采用的一次能源类型的不同将分布式电源分为两种：一种是以太阳能、风能、地热能发电形式的可再生能源发电，另一种是以微型燃氣轮机、燃料电池、热电联产等形式的不可再生能源发电。利用分布式能源的实质是为了绿色环保、安全灵活、高效稳定。目前我国发展的分布式电源更多以可再生能源为主，其特点是采用丰富的太阳能、风能、水能为偏僻地区及负荷较小地区提供经济可靠的电能。当遭遇严重气象或地质灾害以及电网发生较大故障时，分布式电源可以在并网点断开孤岛运行，一定程度上保障部分负荷的供电。同时合理的配置分布式电源可有效改善电网末端节点电压低的情况，降低网损及输配成本，节约投资，提高供电可靠性。电力调度中心利用集中式及分散式不同的发电模式，开展更高层级的多种能源综合调用，扩大可选资源的调度范围，降低电网运行成本，提高供电的安全稳定水平。
2含储能的分布式电源经济研究
2.1地理信息因素模型
通过参考相关研究资料，可知包括土地类型、施工条件、地形地势等在内的各种地理信息因素，会对含分布式电源的变电站优化规划建设成本费用产生直接的影响作用，因此本文将建立如图1所示的地理信息因素层次结构模型：
图1 地理信息因素模型
在建立变电站落点地块对变电站优化规划建设的影响因子的模型中，本文则选择使用IAHP法，在借助传统AHP法的基础上建立起递阶层次结构模型，随后通过运用两两比较的相对标量法，分层建立区间判断矩阵。其中第一层到第三层分别为变电站建站影响因子、规划建设准则层以及规划建设方案层。在对该矩阵进行一致性检验后，运用区间特征根法计算出该矩阵的权重。在可能度排序法中，随着排序值的不断增大，对应地块具有越强的相对优越性，即作为建站的可能性也越大。
2.2微网孤网运行协调控制策略
微网孤网运行时，采用图2孤网部分所示的控制策略。微网孤网运行时具有3种运行模式。模式4：分布式电源运行于MPPT模式，储能运行于AGC/AVC模式；模式5：分布式电源运行于AGC/AVC模式；储能处于热备用状态，系统出现功率缺额，导致系统频率偏离50Hz时，补偿缺额功率；模式6：分布式电源和储能都运行于AGC/AVC模式。控制过程如下。（1）起始时微网运行于模式5，该模式是微网孤网运行时的正常运行模式，负荷优先分配给分布式电源，当分布式电源最大出力小于负荷，系统出现功率缺额，导致频率偏离50Hz时，由储能来补偿缺额部分。（2）当SOC下降到SOC≤SOClow2时，微网运行模式切换到模式4，给储能充电。分布式电源运行于MPPT模式，储能运行于AGC/AVC模式，负责系统的频率调节。储能的充电功率Pbat为Pbat=PDGmax-Pload随着充电过程的进行，当储能SOC上升到SOC≥SOCnorm2时，微网运行模式切换到模式5。（3）当SOC上升到SOC≥SOChigh2时，微网切换到运行模式6，使储能放电。分布式电源和储能都运行于AGC/AVC模式，参与系统频率的调节。随着放电过程的进行，当储能SOC下降到SOC≤SOCnorm2时，微网运行模式切换到模式5。由上述分析可知，微网孤网运行时，通过分布式电源和储能的协调控制，使储能SOC能够维持在合理范围内，储能保持可充放状态，提高微网应对突发事件的能力和运行稳定性，同时避免储能深度充放电情况发生。正常运行模式（模式5）下，负荷优先分配给分布式电源，当分布式电源最大出力小于负荷，系统出现功率缺额，导致频率偏离50Hz时，才由储能补偿功率缺额，减小储能损耗。
2.3分布式电源的云平台架设
通过大数据技术，将数据信息存入云平台，为调度优化分布式电源提供便利条件，实现分布式电源数据信息共享。云平台业务架构设计。通过虚拟云平台大规模用电数据，将数据通过挖掘、传输、共享等方法，为客户提供规模化的大数据分析应用。可以涵盖分布式电源并网业务管理、分布式电源服务信息支持、分布式电源综合能力分析等业务领域，提高调度工作的服务水平。
2.4其他参数
为了实现对含分布式电源的变电站的优化规划，还需要对其他相关因素进行充分考虑，包括实际负荷预测值、容载比等等。结合相关数据，可知在受到分布式电源等其他因素影响下，变电站总容量在365MW到434MW之间。如果按照2×50MVA变压器进行变电站的配置，则需要的总变电站数量不超过5座。如果按照2×63MVA变压器进行变电站的配置，则需要的总变电站数量在3座以上，否则将难以满足该地区的用电需求。如果将循环变量设定为变电站的具体座数并用ns进行表示，对此时需要的变电站建设所有费用进行计算，则在最优的含分布式电源变电站规划方案中，与ns相对应的满足容载比及综合投资的计算结果应为最小值。
3分布式电源的优化调度探讨
分布式电源的种类多样，特性差异明显，其优势在于有较好的经济性和可靠性。但对于分布式电源的调度，单单考虑经济性和可靠性无法满足爆发式增长的容量水平。基于大数据平台的分布式电源优化调度措施，可以拟补较大规模容量增长带来的运行模式、环境因素、地域差异不同。考虑分布式电源运行模式的不同，对两种方式的优化措施进行探讨。并网运行方式下的调度措施。
结语
通过分布式电源和储能的协调控制，使储能荷电量维持在合理范围内，储能处于可充放状态，提高了微网并网运行时的调度灵活性，孤网运行的稳定性。正常运行模式下，负荷优先由光伏和风机分摊，当负荷大于风机和光伏最大出力时，才由储能补偿功率缺额，减小储能损耗，提高微网运行的经济性。当微网中含有多个储能时，所提储能协同控制算法在满足微网整体控制策略要求的情况下，能够根据储能SOC偏差的变化，动态分配各储能充放电功率，使其快速平滑地达到荷电量平衡。本文提出分布式电源和储能的协调控制策略，克服了新能源的波动性和间歇性，使微网并网运行时能够参与电网调度，在微网群的管理中具有良好的应用前景。
参考文献
[1]李振坤，岳美，胡荣，等.计及分布式电源与可平移负荷的变电站优化规划[J].中国电机工程学报，2016，36（18）：4883-4893+5112.
[2]葛少云，王世举，路志英，等.基于分布式电源置信容量评估的变电站规划方法[J].电力系统自动化，2015，39（19）：61-67.
（作者单位：广东电网有限责任公司清远清新供电局）