陳璨1,3, 王晶2, 于宗平易近2, 馬原1,3, 王乙2, 范梁晨光2, 丁然4, 李紅權2
（1. 國網冀北電力無限公司電力科學研討院，北京 100045; 2. 清華四川動力互聯網研討院，四川 成都 610042; 3. 風光儲并網運行與實證技術實驗室，北京 100045; 4. 國網冀北電力無限公司，北京 100045）
摘要：配網側分布式資源的規模化發展加年夜了配網平安靠得住供電保證難度。公道規劃自治單元能以最小經濟本錢晉陞自治單元靈活性、供電平安靠得住性以及消納才能。保時捷零件但是現有的規劃方式年夜多只考慮供電靠得住性和經濟性約束，未考慮資源相關性、調控形式以及電力市場原因，形成規劃結果冗余及資源浪費。從自治單元的物理范圍、容量規劃影響原因、建模方式及求解算法4個方面進行綜述剖析，了了自治單元的物理含義，剖析源荷隨機不確定性及相關性、調控形式、電力市場政策等原因對自治單元容量規劃的影響，討論考慮多原因的自治單元宋微當場輕輕歎了口氣。建模方式，比較分歧規劃求解算法的適用條件。最后，總結當前自治單元容量規劃的缺乏，并提出相應建議及瞻望。
引文信息
陳璨, 王晶, 于宗平易近, 等. 配電網自治單元規劃研討綜述與瞻望[J]. 中國電力, 2023, 56(12): 9-19.
CHEN Can, WANG Jing, YU Zongmin, et al. Review and outlook of autonomous unit planning of distribution network[J]. Electric Power, 2023, 56(12): 9-19.
引言
分布式已成為中國風電光伏發展重要方法，2022年分布式光伏新增裝機5111萬kW，占當年光伏新增裝機58%以上[1]。規模化分布式電源接進改變了傳統配電網潮水形態，配電網由單向供電向雙向有源網絡轉變，推動電力電量均衡形式由確定性源隨荷動向概任性源荷互動演進，反向重過載、潮水反送現象頻發[2]。2022年1月，某分布式光伏年夜省已出現負荷低谷時段主網調峰手腕所有的用盡，低壓分布式光伏不得已參與調峰的情況。配網結尾重/過載、電壓越限，以及供需均衡困難等現象，與後期“應接盡接”政策、規劃容量分歧理有著親密關系。
分布式資源量年夜疏散、波動性強，難于直接調控，傳統的集中式供電形式已不再適用。在中心財經委員會第十一次會議上，明確提出發展分布式智能電網。為應對聚合商類型新要素帶來的把持需求，提出有明確物理邊界的自治單元，通過自治單元內部動力的精益化規劃，可實現經濟本錢限制下配網整體靈活潛力的充足發掘與調節才能晉陞，保證配電網的平安靠得住供電及消納應用率。但當前已有研討中，對自治單元的資源類型及資產范圍尚無了了闡述。
現有文獻在容量規劃中，對風光出力隨機性、市場價格的不確定性等原因已有較為充足論述，亦有學者研討了儲能、冷熱電耦合等綜合辦法對規劃容量的影響，但仍存在一些缺乏。1）未綜合考慮自治單元內新動力之間的相關性，以及新動力與負荷之間的相關性對規劃結果的影響；2）未將調控形式納進容量規劃約束中，無法發掘調控戰略對規劃運行的影響；3）沒有考慮電力市場在用電側的價值傳導感化。這些原因均會直接影響自治單元的規劃經濟性及設置裝備擺設計劃。
在容量規劃問題的求解算法方面，重要有解析類算法、智能類算法和雙層優化算法，以上算法能夠有用求解自治單元容量規劃問題，但仍存在一些缺點。好比解析類算法對于求解年夜型復雜的問題求解速率較慢，智能類算法的搜刮機能依賴于把持參數的選擇，雙層優化算法的分層結構能夠會帶來非凸和層級之間不成連接等問題。
本文從自治單元的物理范圍、容量規劃影響原因、建模方式及求解算法4個方面進行了綜述剖析，了了了自治單元的物理含義，剖析了源荷隨機不確定性及相關性、調控形式、電力市場政策等原因對自治單元容量規劃的影響，討論了考慮多原因的自治單元建模方式，比較了分歧規劃求解算法的適用條件。最后總結了當前自治單元容量規劃的缺乏汽車零件貿易商，并提出了相應建議及瞻望。
1 自治單元物理范圍及規劃流程
1.1 自治單元物理范圍
區別于虛擬電廠，自治單元是有明確物理邊界[3]的局域自治系統，包括自治臺區、并網型微電網、鄉鎮供電網格等，具備接收調度指令或依照既定戰略參與調節的才能。自治單元職責除參與電力均汽車零件報價她愣了一下。衡外，還包含毛病處理、電壓調節等。
自治單元可適應電網公司業務治理和把持需求，也可發掘電力市場靈活性資源可調節潛力。自治單元的資源類型覆蓋臺區、微網、網格等分歧的物理范圍。自治單元物理范圍決定了自治單元的資產屬性和運營方，影響自治單元規劃中變量設置等。自治單元的投資方包含用戶、供電企業、第三方等。用戶投資自立運營或由第三方運營形式可以滿足用戶自用需求，也可余電上網產生收益；由供電企業投資運營的形式可以滿足供電需求，產生收益，局域自治減少主站負擔。自治單元的資源類型、資產屬性等信息如表1所示。
表1 自治單元概念
Table 1 Concept of autonomous unit
1.2 自治單元容量規劃第一章流程
自治單元容量規劃是在調研目標地區的負荷及風光等天然資源的基礎上，計及自治單元容量規劃的多維影響原因，根據實際場景樹立相應的規劃模子，然后尋求合適的優化求解算法獲得該地區自治單元的容量優化設置裝備擺設結果。自治單元容量的規劃流程圖如圖1所示。
圖1 自治單元容量規劃流程
Fig.1 Flow chart of autonomous unit capacity planning
2 自治單元容量規劃影響原因
已有規劃容量方式年夜多考慮供電靠得住性及經濟性約束，未考慮資源、市場、調控等原因的影響，形成規劃結果冗余及資源浪費。本章結合自治單元特點，討論源荷相關性、自治單元調控形式及電力市場等原因對規劃的影響。
2.1 源荷不確油氣分離器改良版定性及相關性
一方面，隨著以風電光伏為代表的……不確定性電源以及以電動汽車為代表的隨機不確定性負荷年夜規模接進結尾配電網，容量汽車零件規劃設置裝備擺設時須考慮足夠的備用容量以響應自治單元的不確性波動[3]，從而保證系統供電靠得住性。
另一方面，相鄰地區的光照強度、風速等氣象原因具有極強類似性[4]，使得自治單元內VW零件部的各分布式新動力出力具有時空相關汽車材料報價性。同時，自治單元內負荷早/午岑嶺時段與分布式光伏午岑嶺時段存在出力互補。充足應用源源、源荷之間的出力相關性可有用減少備用容量的設置裝備擺設，晉陞自治單元內部資源設置裝備擺設的經濟性。
2.2 自治單元調控形式
分布式資源量年夜疏散、波動性強，難于直接調控，傳統的集中式供電形式已不再適用。根據配汽車冷氣芯電網數據通訊及自動化等條件，有疏散式Bentley零件、汽車空氣芯分布式、云邊協劃一多種分歧的把持運行方法。內嵌運行把持戰略的自治單元規劃能充足考慮配電網各層級的調控潛力和靈活性，從而進步自治單元供電靠得住性及動力應用率。本節重點討論分歧的調控框架及形式對自治單元容量規劃的影響。
疏散式當地把持針對不具備協同通訊條件的自治單元，其基于當地信息，能疾速響應分布式電源頻繁波動。該把持方法優點BMW零件是便利快捷Skoda零件，只須設置自治單元內分布式資源當地把持戰略，不需求增添額外的自動化及通訊投進；缺點是當地把持無法實現配電網整體的最優調控，不克不及應用配電網整體的調節才能，不難出現自治單德配置容量冗余等問題[5-6]。
分布式把持針對通訊鏈路靠得住性較低和主站計算資源受限的地區[7]，其通過自治單元之間交互邊界信息，分層分區分布式協調優化，兼顧把持疾速性與全局協調才能[8]。相較于疏散式當地把持形式，分布式把持形式下的自治單元容台北汽車材料量規劃，能充足考慮配網多集群多電壓等級間的協同支撐才能，精益化規劃設置裝備擺設結果[9]。
云邊協同把持形式[10]，指在應用邊緣計算聚合網絡約束、設備約束和不確定性等原因后，在云端根據分歧運行目標協調各集群運行形式，以實現配電網全局層面海量可控資源的有用感知和協調把持，減輕集中把持負擔。云邊協同把持汽車材料形式下的自治單元容量規劃可以充足考慮配電網整體的調節特徵，規劃設置裝備擺設結果更優[11-12]。
2.3 電力市場相關政策
面對分布式資源年夜規模發展的佈景請求，須充足發揮電力市場在自治單元資源設置裝備擺設中的價值傳導感化。通過調動用電側資源主動參與電網靈活調節的積極性，引導自治單元參與輔助服務市場，可進步動力應用效力、下降運維本錢等，實現自治單元資源的優化設置裝備擺設。今朝中國的電力市場已構成了多元競爭的格式，但自治單元主動參與電力市場仍存在以下問題。
1）市場體系不完全。成熟的電力市場凡是有完全的市場體系。以北歐電力市場為例，其市場體系重要包含金融市場、現貨市場、實時市場以及批發市場。中國今朝已初步樹立了電力現貨和中長期買賣市場，電力輔助服務買賣也在嘗試推進，市場體系仍待完美。2）對新動力消納才能缺乏。今朝中國電力市場上買賣的電能重要是煤電，除個別試點地區福斯零件外，以光伏發電、風電等新動力為代表的綠色電力并未充足地直接參與電力市場買賣，新動力發電未獲得充足消納。3）用電側市場機制不完美。用電側參與電力市場的申報情勢、結算機制等不完美。申報情勢方面，發電側均采取報量報價情勢，但用電側仍年夜多只采用報量不報價情勢，甚至不報量不報價。結算機制方面，有些市場試點地區的用電側不參與市場定價，或僅采用目錄電價的情勢，而不是像發電側采取節點邊際電價、分時電價等情勢。
3 自治單元容量規劃建模
常見容量優化設置裝備擺設的目標函數分為3個維度：經濟性、平安性、靠得住性。本文以備用需求作為平安性和靠得住性約束，是以自治單元容量規劃的目標函數為經濟性最優，如年化本錢最低、預期收益最高級。
為樹立自治單元規劃模子，須在考慮源荷不確定性及相關性的基礎上，充足考慮自治單元運行及調控形式和電力市場相關政策對自治單元容量規劃的影響。
3.1 源荷隨機不確定性及相關性建模
傳統自治單元容量規劃模子凡是考慮潮水約束、拓撲約束、功率均衡約束等確定性約束。為了適應分布式電源、電動汽車等新要素年夜規德系車材料模接進自治單元，在其容量規劃模子中還應考慮分布式資源帶來的不確定性。除此之外，為削減不確定性原因對系統的影響，在自治單元規劃中參加儲能、冷熱電耦合、備用需求等要素。
3.1.1 不確定性及相關性種類、處理方式及建模方式匯總
今朝，國內外對于不確定性的研討重要有風光出力、負荷、市場價格以及異常情況等方面，相關性研討重要有光伏出力相關性以及由于電動汽車和充電樁年夜規模接進配網惹起的負荷特徵變化帶來的光伏負荷相關性，具體的不確定性及相關性種類及其處理方式見表2。
表2 不確定性及相關性種類、處理方式及建模方式
Table 2 Uncertainty types, processing methods and modeling methods
3.1.2 綜合辦法建模
為減少不確定性對設置裝備擺設結果的影響，在自治單元規劃中考慮儲能、冷熱電耦合和備用需求等調節資源及手腕，通過這些辦法能夠促進自治單元消納更多的新動力，下降峰值負荷和電源設置裝備擺設容量。綜合辦法的類型、物理模子、約束條件及建模方式等詳見表3。
表3 綜合辦法類型、物理模子、建模方式
Table 3 Comprehensive measures, physical models, and modeling methods
3.2 自治單元運行及調控形式建模
自治單元在運行中除了需求滿足系統功率均衡約束、元件運行約束和系統規劃約束等條件，還須考慮到與公共連接點相關的運行約束，如功率交換、自均衡、可再生動力（renewable energy sources，RES）滲透率和RES應用率等約束條件，還須考慮調控形式在對自治單元運行的影響，以充足發掘自治單元對新動力的消納才能。自治單元運行及調控建模匯總見表4。
表4 自治單元運行及調控建模
Table 4 Autonomous unit operation and regulation modeling
理論上來說，自治單元規劃時間普通比較長，為了盡能台北汽車零件夠考慮到因時間變化而出現的動態不確定性，同時下降問題的復雜度，可以將整個自治單元規劃周期分紅2個階段的規劃，斯柯達零件如規劃和運行、調度和規劃協調。表5列舉了今朝常見的2種兩階段協同規劃問題類型及建模方式。
表5 兩階段模子比較
Table 5 Comparisons between two-stage mod汽車機油芯els
兩階段規劃相對來說能獲得比較合適實際的規劃計劃，但今朝仍缺乏嚴格的理論支撐。別的，各階段的變量之間存在著必定的邏輯關系，需求考慮各階Porsche零件段做本身階段規劃計劃的同時能否會影響到其他階段的規劃，若考慮以上原因，則會使多階段規劃模子求解復雜，計算效力低下。
3.3 電力市場相關賓士零件政策建模
智能電網可應用受價格型、激勵Benz零件型等電力市場政策原因顯著影響的需求側資源為動力系統供給靈活性，將需求側資源參加自治單元規劃過程中可以有用下降負荷側功率波動和系統設置裝備擺設容量，更好地實現源荷互動。表6給出了各種類型的需求響應以及相應的物理模子和數學建模方式。
表6 需求響應模子比較
T賓利零件able 6 Comparisons of demand response models
同時，隨著分布式發電技術的敏捷發展和電力體制的調整，自治單元投資主體已悄然發生轉變，隨著分布式電源一切者、自治單元規劃人員等新主體的不斷參加，自治單元投資主體正在從傳統的配電系統運行商轉變為加倍多元化的規劃主體，所以配電系統運行商需求綜合考慮本身的好處和其他新參加主體的好處，再做出最后的決策。
4 求解算法
由于考慮多種不確定原因和備用需求原因，自治單元容量規劃模子較為復雜，其求解一向是一個比較辣手的難題。現階段的求解算法重要分為解析類算法、智能類算法和雙層優化算法等。
4.1 解析類算法
解析類算法廣泛具有更高的計算效力，理論上能夠獲得模子的最優解，在求解自治單元規劃問題上獲得了廣泛的應用。常見的解析類算法重要有Benders分化（benders decomposition，BD）算法、列和約束天生（column and constraint generation，C&CG）算法，可用于求解魯棒優化、分布魯棒優化和隨機優化等自治單元模子。
兩階段魯棒容量優化模子為min-max-min的情勢，直接求解困水箱精難。BD算法通過割立體的方法，將難以直接求解的規劃問題轉變為只要線性約束和整數變量的規劃問題，原問題分化為主問題和子問題，不斷迭代求出最優解。它的優勢在于引進了復雜變量，當固定這些復雜變量之后，剩下的問題就相對不難。
雖然BD算法在求解兩階段魯棒優化問題可以獲得最優解，可是它是通過在雷同的場景下應用屢次迭代來獲取第一階段的決策函數，所以其迭代次數相對其他奧迪零件算法較多，計算時間往往也比較長，同時它請求第二階段的模子必須為線性規劃問題，這在實際自治單元規劃過程中良多情況下較難實現。
分歧于BD算法，C&CG算法每次迭代時通過增添決策變量和約束，使得算法的收斂速率年夜年夜進步。同時，C&CG算法對于第二階段的問題類型沒有請求，加倍不難實現。C&CG算法[22,55,70]把原規劃問題分化為主問題和子問題，當主問題的上界和子問題的下界目標函數達到收斂條件時獲得最藍寶堅尼零件優解。除此之外，還有其他解析類算法，包含雙層迭代優化算法和兩階段松弛算法等。雖然解析類算法能夠保證獲得模子的最優解，但由于問題變得愈加復雜且規模變年夜，收斂速率較慢的算法，在實際電力系統規模較年夜時求解時間過長，收斂速率較快的算法不難出現收斂墮入部分最優解的問題。
4.2 智能類算法
遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、進化算法等智能類算法可處理容量規劃問題中的黑箱模子，在自治單元容量規劃領域獲得了廣泛應用。
HOMER Pro軟件應用無梯度優化遺傳算法計算本錢最低的計劃，可以模擬實際電力系統中并網和獨立自治單元，并且還可以耳邊斷斷續續傳來聲音：「我還在救助站」「你來接對一些不確定參數進行靈敏度剖析，相對于普通的優化算法求解速率快良多。
雖然無梯度優化遺傳算法可以求解含不確定參數的混雜多動力自治單元規劃問題，但仍存在了不少缺點：HOMER Pro運行戰略比較簡單，自治單元元件的模子也比較單一且未便于修正，同時不支撐潮汐能、地熱能等可再生動力的優化計算，無法滿足實際工程多樣化的需求。
為了改良無梯度優化遺傳算法在自治單元規劃設計方面的缺乏，可以應用其他遺傳算法：粒子群算法、蟻群算法、進化算法、啟發式算法和混雜算法。盡管智能類算法在求解黑箱模子問題上有較強的優勢，但仍在許多處所需求進一個步驟改進：年夜部門智能類算法的水箱水搜刮機能和收斂速率的好壞重要取決于把持參數的選擇，若參數選擇分歧適，能夠會出現部分最優解或求解結果分歧理的情況，是以智能類算法的解并不克不及保證是全局最優解。並且今朝國內外對于智能類算法參數選取并沒有一個統一的標準或理論，年夜多數都是采用經驗法或實驗法。
4.3 解析類和智能類混雜雙層優化算法
為了減少自治單元容量規劃模子的決策變量個數，使模子的層次加倍清楚，同時簡化模子并下降求解難度，有不少學者提出清楚析類和智能類雙層優化算法。應用雙層優化算法可以根據模子的特點在高低層應用分歧的算法進行求解，從而更快地獲得最優解，往往具有更高的計算效力。
在自治單元規劃模子的應用場景中，應用雙層優化算法時整個優化過程是以上層為主的，在實際規劃過程中應當根據實際模子公道構建高低層。同時，分層結構能夠會帶來汽車零件進口商非凸和層級之間不成連接的在書中，葉秋鎖此後就很少露面，淪為一個無足輕重的問題，所以普通雙層規劃問題都需求假設模子具有連續性、可微性和可凸性等特點，但是實際工程算例年夜多數并不滿足這些假設，所以雙層優化模子求解是一個強NP-hard問題。
本文列舉清楚析類算法、智能類算法、解析類和智能類混雜雙層優化算法等求解算法，表7給出了3種算法的優缺點，在實際應用過程中，應根據問題模子選擇合適的算法。
表7 求解算法比較
Table 7 Comparisons of solving algorithms
5 結論
Audi零件
本文針對自治單元的容量規劃問題，起首給出了自治單元物理范圍及規劃流程，其次從自治單元規劃影響原因、規劃模子和求解算法等3方面總結歸納了自治單元容量規劃的研討現狀，重要得出了以下結論。
1）區別于虛擬電廠，自治單元是有明確物理邊宋微勾了勾唇，擦掉被貓弄濕的羽絨服。界的局域自治系統，可覆蓋臺區、微網、網格等分歧的物理范圍。自治單元具備接收調度指令或依照既定戰略參與調節的才能，其職責除參與電力均衡外，還包含毛病處理、電壓調節等。自治單元可適應電網公司業務治理和把持需求，也可發掘電力市場靈活性資源可調節潛力。
2）已有規劃容量方式年夜多考慮供電靠得住性及經濟性約束，未考慮資源、市場、調控等原因的影響，形成規劃結果冗余及資源浪費。本文結合自治單元特點，討論剖析了源荷出力不確定性及相關性、調控形式、電力市場政策等原因對自治單元容量規劃的影響。相較于傳統規劃方式，考慮多重原因的配電網規劃在保證系統平安性、靠得住性、經濟性的同時，可晉陞新動力消納才能，下降運維本錢，精益化規劃設置裝備擺設結果。
3）本文討論剖析了各類規劃求解算法的優缺點及適用場景。解析類算法在計算年夜規模自治單元模子時收斂速率較慢，並且德系車零件還能夠墮入部分最優解的問題；智能類算法適用于較年夜規模的自治單元場景，但其搜刮機能和收斂速率的好壞重要取決于把持參數的選擇，今朝對于參數的選擇沒有統一的理論支撐，重要依附經驗法；雙層優化算法適用于較年夜規模的自治單元場景，計算效力較高，但其分層結構能夠會帶來非凸和層級之間不成連接的問題。
