Optimal Scheduling for Flexible Regional Integrated Energy Systemwith Soft Open Point

The Regional Integrated Energy System(RIES)has brought new modes of development,utilization,conversion,storage of energy.The introduction of Soft Open Point(SOP)and the application of Power to Gas(P2G)technology will greatly deepen the coupling of the electricity-gas integrated energy system,improve the flexibility and safety of the operation of the power system,and bring a deal of benefits to the power system.On this background,an optimal dispatch model of RIES combined cold,heat,gas and electricity with SOP is proposed.Firstly,RIES architecture with SOP and P2G is designed and its mathematical model also is built.Secondly,on the basis of considering the optimal scheduling of combined cold,heat,gas and electricity,the optimal scheduling model for RIES was established.After that,the original model is transformed into a mixed-integer second-order cone programming model by using linearization and second-order cone relaxation techniques,and the CPLEX solver is invoked to solve the optimization problem.Finally,the modified IEEE 33-bus systemis used to analyze the benefits of SOP,P2G technology and lithium bromide absorption chillers in reducing systemnetwork loss and cost,as well as improving the system’s ability to absorb wind and solar and operating safety.

Soft Open Point Planning in Renewable-dominated Distribution Grids with Building Thermal Storage

With an increasing integration of intermittent distributed energy resources(DERs),the consequent voltage excursion and thermal overloading issues limit the self-sufficiency of distribution networks(DNs).The concept of soft open point(SOP)has been proposed as a promising solution to improve the hosting capacity of DNs.In this paper,considering the ability of building thermal storage(BTS)to increase the penetration of renewable energy in DNs,we provide an optimal planning framework for SOP and DER.The optimal planning model is aimed at minimizing the investment and operational costs while respecting various constraints,including the self-sufficiency requirement of the DN,SOP,building thermal storage capacity and DER operations,etc.A steady-state SOP model is formulated and linearized to be incorporated into the planning framework.To make full use of the BTS flexibility provided by ubiquitous buildings,a differential equation model for building thermal dynamics is formulated.A hybrid stochastic/robust optimization approach is adopted to depict the uncertainties in renewable energy and market prices.IEEE 33-bus feeder and a realistic DN in the metropolitan area of Caracas are tested to validate the effectiveness of the proposed framework and method.Case studies show that SOP/BTS plays a complementary and coordinated coupling role in the thermo-electric system,thereby effectively improving the hosting capacity and self-sufficiency of DNs.

Multi-stage expansion planning of energy storage integrated soft open points considering tie-line reconstruction

With the rapid development of flexible interconnection technology in active distribution networks(ADNs),many power electronic devices have been employed to improve system operational performance.As a novel fully-con-trolled power electronic device,energy storage integrated soft open point(ESOP)is gradually replacing traditional switches.This can significantly enhance the controllability of ADNs.To facilitate the utilization of ESOP,device loca-tions and capacities should be configured optimally.Thus,this paper proposes a multi-stage expansion planning method of ESOP with the consideration of tie-line reconstruction.First,based on multi-terminal modular design characteristics,the ESOP planning model is established.A multi-stage planning framework of ESOP is then presented,in which the evolutionary relationship among different planning schemes is analyzed.Based on this framework,a multi-stage planning method of ESOP with consideration of tie-line reconstruction is subsequently proposed.Finally,case studies are conducted on a modified practical distribution network,and the cost-benefit analysis of device and multiple impact factors are given to prove the effectiveness of the proposed method.

前景导向的主动配电网智能储能软开关规划方法

分布式可再生能源大量并网成为必然趋势,合理的设备规划可以提升配电系统运行灵活性,保证可再生能源的有效消纳。智能储能软开关(soft open points integrated with energy storage system,ESOP)具有时空双尺度运行灵活性,有利于分布式能源并网。因此,考虑规划决策者不完全理性特点,提出一种配电网ESOP规划方法。首先,建立了含ESOP的配电网运行模型;然后,提取出多种面向高渗透率可再生能源并网下的ESOP规划经济性指标;最后,基于前景理论描述不完全理性特征,构建了配电网功率损失减少、购电成本减少、弃风弃光惩罚减少及投资成本属性的前景值模型,以年度综合前景值最大为目标构建ESOP的规划模型。通过线性化凸松弛等手段将原规划模型转化为混合整数二阶锥规划模型。改进的IEEE33节点系统与实际配电网算例结果表明,ESOP可以通过时序特性和柔性互联特性提升配电网消纳能力和运行经济性;同时,决策者对于各属性的重视程度和期望值会对规划结果产生影响。

考虑路网-电网耦合的移动式储能软开关与多资源协同供电恢复策略

受限于车身空间容量限制和单一的工作模式,既有柴发型和储能型等移动式应急装备(mobile equipment for emergency,MEE)存在续航能力差、工能单一、闲置率高等弊端。如何改造既有装备,发掘或拓展其功能模式以提高其参与供电恢复的效果是当前亟待解决的问题。为此,突破传统应急装备仅能单端入网的思维,结合多端柔性互联装置与MEE的优势,提出了一种移动式储能软开关(energystored vehicle with soft open point,ESV-SOP),并详细阐述了其装备架构及工作原理,讨论了其在多种工况下的运行工作模式。同时,基于其独特的工作特性及多端口入网方式,进一步设计了面向ESV-SOP与多资源协同供电的恢复策略。首先,建立ESV-SOP多种工作模式柔性切换的数学模型及其约束。考虑灾后路网承载力变化对ESV-SOP调度的影响,提出了一种适用动态路网-配电网耦合结构的ESV-SOP移动路径表征方法。接着,在计及配电网网络重构、ESV-SOP调度、多类资源运行的基础上,综合考虑投资成本、失电经济损失、新能源消纳率等目标,设计了所提策略求解流程。最后,基于IEEE 33和IEEE 69节点系统分别验证所提ESV-SOP及其供电恢复策略的有效性与先进性。

基于智能储能软开关的多馈线共享储能鲁棒性规划

通过固定位置接入的储能,空间调节能力受到限制,难以应对配电网不同馈线上出现的灵活性不足问题。为此,可以将储能接入智能软开关(SOP)的直流端口,形成基于智能储能软开关(E-SOP)的多馈线共享储能,实现储能功率在不同馈线间的灵活转供。建立了一种多馈线共享储能多目标双层鲁棒规划配置模型。该模型采用多面体不确定性区间刻画随机性源-荷的功率波动范围;规划层确定多馈线共享储能的配置方案,运行层以新能源消纳、网损降低、功率支撑以及电压治理等综合目标最优,确定“最恶劣”场景下的最优运行方式。随后,采用对偶法和列与约束生成算法(C&CG)完成模型求解。通过IEEE 33节点系统进行算例分析与对比验证,结果表明多馈线共享储能可有效提升储能利用率,改善配电网运行灵活性。

考虑配电网灵活性不足风险的分布鲁棒低碳优化调度

双碳目标下高占比可再生能源接入配电网,其不确定性导致配电网灵活性需求剧增。为提高配电网灵活运行能力,减少碳排放,提出考虑配电网灵活性不足风险的分布鲁棒低碳优化调度方法。首先,考虑智能储能软开关作为网络灵活性资源,以减少线路阻塞并提高节点灵活性资源网络互济水平。引入功率传输分布因子表征灵活性供需在线路上的传输情况,提出资源灵活性裕度指标和线路容量裕度指标,评估配电网灵活性。其次,基于条件风险价值理论,推导出当资源-线路裕度不足时给配电网造成的灵活性不足风险。然后,考虑风光出力的不确定性与相关性,运用Frank-Copula函数生成风光出力场景,采用改进的KL散度构造概率分布模糊集。以综合运行成本最低为目标,建立分布鲁棒优化调度模型,采用列与约束生成算法求解。最后,通过算例验证表明,智能储能软开关的加入减少了线路阻塞的情况,所提方法能够减少配电网碳排放和灵活性不足风险。

面向配电网弹性提升的多端口E-SOP分布鲁棒优化配置

为提升高比例新能源渗透的配电网在小概率-高损失极端事件下的弹性,提出了一种基于分布鲁棒优化的多端口智能储能软开关(E-SOP)配置模型。首先,构建含多端口E-SOP的配电网运行模型;进而,采用KL散度构建新能源机组出力模糊集,并以投资成本与配电网失负荷成本之和最小为目标,建立E-SOP双层三阶段分布鲁棒规划模型;采用列与约束生成算法实现分布鲁棒模型的拆分求解。最后,在IEEE 33节点算例中对模型和算法进行了验证,结果表明E-SOP可有效提升储能对不同馈线的功率支撑能力,从而增强配电网弹性。

考虑柔性负荷接入的E-SOP与网架协同规划方法

针对传统的配电网规划方法对柔性负荷的考虑缺失而导致灵活性不足的问题,提出一种考虑柔性负荷接入的储能-智能软开关网架协同规划方法。首先,对可转移与可削减柔性负荷的不确定性进行建模分析,采用蒙特卡罗抽样实现电动汽车等柔性负荷的功率特性精细化模拟;其次,充分考虑分布式电源和柔性负荷的时序特性,构建考虑柔性负荷接入的储能-智能软开关与网架协同规划模型;最后,以改进的IEEE33节点系统为例验证所提模型和方法可有效提高新型配电网规划的灵活性。

含智能软开关与移动储能的两阶段配电网韧性提升策略

针对极端灾害会导致配电网线路断开和负荷失电等问题,提出了以智能软开关与移动储能作为灵活性资源的两阶段配电网韧性提升策略。首先,建立配电-交通耦合网络和灾前两阶段鲁棒优化模型,进行最恶劣光伏功率输出场景下移动储能的灾前部署,求解得到移动储能位置与数量部署方案。然后,基于灾前部署方案,建立多源协同的配电网灾后故障恢复混合二阶锥规划模型,进而考虑智能软开关、移动储能的优化调度及电动汽车充放电,求解得到最优灾后故障恢复方案。最后,通过算例分析验证了该策略的有效性。

面向新型配电系统灵活性提升的智能软开关与储能系统协调规划

随着分布式电源(DG)渗透率的不断提高,配电网的不确定性加剧,迫切需要引入灵活性资源进行调节。储能系统(ESS)和智能软开关(SOP)的联合引入,不仅可以提供空间尺度的潮流分布能力,而且可以从时间尺度进一步解决能量供需的不平衡问题。为此,综合考虑ESS和SOP的灵活特性,从灵活性供需匹配和传输通道两个方面建立灵活性评估指标,提出一种面向新型配电系统灵活性提升的ESS和SOP三层协调规划模型。其中,上层以ESS等年值投资费用最小化为目标进行ESS规划,中层以配电网年综合运行成本最小化为目标进行SOP规划,下层以日平均灵活性水平最高为目标进行运行优化。采用双向优化方法生成典型运行场景处理DG的不确定性,利用混合优化算法对三层模型进行求解。算例分析验证了SOP和ESS协调规划模型的合理性和有效性。

考虑量测数据质量的集成储能智能软开关数据驱动电压控制

分布式电源的高比例接入使配电网电压控制问题日益显著。与配电网中传统电压调控设备相比,集成储能智能软开关(ESOP)等新型电力电子设备具有更加灵活、快速的电压调节能力。实际配电网参数难以获取,运行场景复杂多变,基于物理模型的控制方法往往难以适应系统运行状态变化。为此,提出一种考虑量测数据质量的ESOP数据驱动电压控制方法。首先,基于无模型自适应预测控制方法,建立ESOP的数据驱动控制模型。然后,考虑数据驱动过程中实际量测数据存在量测误差的问题,采用坏数据辨识和量测扰动抑制方法对量测数据进行处理,提出考虑量测数据质量的ESOP数据驱动电压控制方法,以降低量测误差对数据驱动控制过程的影响。最后,在含四端ESOP的实际配电网算例中进行验证分析。结果表明,所提ESOP数据驱动电压控制方法可以有效解决配电网参数难以准确获取的问题,显著降低量测误差带来的不良影响,全面提升配电网电压控制水平。

考虑移动储能接入的柔性配电网运行优化策略

分布式电源的高渗透率接入使得配电网运行波动性剧增,潮流流向多变,并可能带来电压越限、功率倒送、经济性差等问题。针对上述问题,挖掘智能软开关、移动储能等新型电力电子装置对柔性配电网的调控潜力,提出了一种考虑移动储能接入的柔性配电网运行优化策略。首先,对柔性配电网中多类型设备进行建模,通过智能软开关直流环节接入移动储能,建立了含移动储能接入的智能软开关模型。其次,计及系统潮流约束、柔性设备运行约束、移动储能运行约束等多类型约束,以最小化电网运行成本为目标函数,提出了考虑移动储能接入的配电网运行优化策略。最后,利用改进的IEEE 33节点配电网进行算例测试,验证了所提方法的有效性并分析了所提方法对高比例分布式电源接入下配电网运行经济性的提升效果。

基于软开关的互联区域能源系统功率控制

为提升区域能源供给和新能源消纳灵活性,提出一种基于软开关技术的互联区域综合能源系统协调功率控制方法。首先,给出区域综合能源系统与外部能源网络的互联形态,以及考虑软开关技术的系统运行模式;然后,提出面向多区域协同的软开关功率控制技术,综合考虑了资源灵活性、软开关容量、外部网络约束,均衡利用不同区域资源保障了互联区域的整体功率平衡;最后,以某典型区域综合能源系统算例验证了所提调控策略的有效性。

考虑有源配电网运行灵活性的智能储能软开关优化规划

当前大规模风光出力和负荷的波动性使得配电网对运行灵活性的要求不断增加。智能储能软开关(soft open point integrated with energy storage system,ESOP)具有智能软开关的功率灵活调节能力及储能系统的功率储存能力,可以提升配电网运行的灵活性和经济性。文中首先对ESOP的原理和数学模型进行阐述;然后,从节点和网架灵活性资源的调整能力出发提出净负荷调节量和支路负荷裕度,将其作为配电网灵活性的评价指标,将配电网运行成本及ESOP规划建设成本作为经济性指标,从而建立以含ESOP的配电网灵活经济运行为目标函数的优化规划模型;最后,采用二阶锥规划算法对模型进行求解。通过改进的IEEE 33节点系统进行算例验证,结果表明所提出的灵活性指标可准确量化配电网运行灵活性,优化规划模型可实现配电网经济灵活运行。

三相不平衡配网多目标优化迭代求解方法

针对分布式可再生能源三相不平衡接入配网后的影响,文章提出了一种三相不平衡配网多目标优化迭代求解方法。基于柔性多状态开关调控手段,考虑三相线路间的耦合关系,建立了半正定多目标优化模型,以柔性多状态开关各端口三相有功和无功功率指令为优化变量,对系统网损和三相不平衡度进行综合治理。针对当三项不平衡度在优化目标中权重较大时,半正定优化模型秩1约束松弛不精确的问题,提出了一种基于支路电流矩阵主对角元不等式约束的迭代求解方法,能以较小的计算负担显著减小的半正定松弛间隙,进而提高最优潮流计算结果的准确性与调度指令的可靠性。

含高渗透率可再生能源的主动配电网两阶段柔性软开关与联络开关协调优化控制

主动配电网要求配电网满足灵活可控、弹性坚强的要求,然而高渗透率可再生能源(REG)的接入给主动配电网的经济安全运行带来了很大的挑战。针对REG出力的时序性与随机性,考虑REG预测误差,建立两阶段柔性软开关(SOP)与联络开关协调优化控制架构。在日前阶段以网损最小、弃风弃光最少为综合目标建立了SOP与联络开关时序协调优化模型;在日内滚动优化阶段,基于模型预测控制建立SOP反馈滚动优化控制模型,以减少REG出力随机性对配电网运行的影响。提出网络重构约束的二阶锥模型转化方法,以实现利用混合整数二阶锥规划方法统一求解SOP与网络重构的协调优化。算例结果表明,通过日前、日内滚动两阶段协调优化控制能充分考虑REG出力的波动性与随机性,增强配电网对REG的消纳能力,在提升配电网电压水平的同时改善配电网的经济效益,保障配电网经济安全运行。

柔性多状态开关与分布式储能系统联合接入规划

随着分布式电源渗透率的提升,配电网运行面临着源荷强随机波动带来的挑战。柔性多状态开关(SOP)和分布式储能系统(DESS)可分别在空间和时间上实现潮流的灵活调节,进而提升配电网运行的灵活性。建立了基于时空特性的SOP和DESS双层规划模型,其中上层为选址定容层,考虑系统经济性,以配电网年综合运行成本最小作为优化目标;下层为运行优化层,以配电网网损费用和电压偏移之和最小作为优化目标。通过社区挖掘算法和改进负荷矩方法确定规划方案待安装节点集合,并采用自适应粒子群优化和二阶锥规划的混合算法求解规划模型。以IEEE 33节点系统进行算例分析与对比验证,结果表明SOP和DESS联合接入能有效改善配电网电压时空分布,且运行安装成本最低。

柔性互联智能配电网关键技术研究进展与展望

通过以智能软开关、能量路由器和智能功率/信息交换基站为代表的电力电子设备实现配电网的柔性互联,更好地适应多元源-储-荷设备的接入,将是未来智能配电网的演进趋势。从柔性互联智能配电网的概念阐述入手,详细介绍其核心柔性互联设备的拓扑结构及工作原理,分析柔性互联智能配电网规划设计、运行控制和故障自愈等关键技术的研究现状与难点,并对未来需要重点研究的技术领域和工程应用前景进行了讨论与展望。

考虑越限风险的主动配电网中DG、SOP与ESS的两阶段协调规划

双碳和新型配电系统构建目标下优化多种灵活型资源位置与容量是实现该目标的重要技术路线。为此,兼顾规划运行的经济性和安全性,提出一种考虑越限风险的主动配电网中可再生分布式电源(distributed genevation,DG)、智能软开关(soft open point, SOP)、储能(energy storage, ESS)的两阶段协调规划方法。阶段1以综合成本与越限风险最小为目标优化DG、SOP与ESS的位置和容量。阶段2属于联合SOP、网络重构、有载调压变压器、电容器组、需求响应和储能多种调节手段的多目标运行优化。同时,以基于灰靶决策技术的LDBAS算法和二阶锥优化的混合方法为规划优化的求解工具。在IEEE 33节点配电系统上仿真,测试结果证明了所提两阶段协调规划模型能够有效地提高系统运行效率、增强灵活性、降低运行安全风险及经济成本。