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user: 4. 算例分析 为验证本文方案的有效性，基于图3中33节点配电网进行测试分析。取基准电压12.66 kV，基准功率为10 MW，调度周期为1 h，各节点有功–无功功率及各支路长度、电阻值见文献 [ 15 ]。母线1为平衡节点，电压设置1.0 (标幺值)且电压上限值为1.05，下限值为0.95，线路最大承受电流均为300 A。在节点16和22之间接入SOP，其容量为0.1 MWA，损耗系数为0.02 [ 10 ]，并同时采用容量为1.2 MW大小的SVC接入节点7和14作为节点电压支撑；同时，在节点5接入能源集线器EH1，在28节点为接入能源集线器EH2，以满足冷/热/电多种能源的需求，能源集线器具体参数如表1所示，具体参数如下 [ 16 ]： Table 1 Operation parameters of energy hu 参数 第一类能源集线器 第二类能源集线器 P CHP max ( MW ) 1 1 η CHP E ( % ) 40 40 η CHP h ( % ) 35 35 H AC max ( MW ) 0.5 - n AC 8 - η AC ( % ) 90 - H GB max ( MW ) - 0.8 η GB EH2 ( % ) - 85 表1. 能源集线器运行参数 图3. 改进的IEEE 33节点配电网 在9、29节点接入光伏机组，在节点3、209、29接入风电机组。本文不考虑可再生能源与冷/热/电负荷的的不确定性，假定可再生能源预测值为确定值，同时假定各节点可控VES数量一定，初始SOC为0.5，室内温度维持在[22℃，26℃]的舒适室温以内。在配置为3.2 GHz 8 GB RAM、工作环境为Windows 10。基于Matlab平台进行编程，利用CPLEX求解器对混合整数二阶锥规划模型进行求解，所有优化过程均在1 min以内完成。 4.1. 优化结果分析 考虑“源–网–荷”共同协同作用下，求解IEEE33节点配电电网在一天24 h内的网损大小、弃风、弃光率以及购电成本和购气成本下的综合运行成本。此时电网的网损率为0.36%，电压偏差率为1.18%；弃风、弃光率分别为17.0%和0.3%。可见，考虑“源–网–荷”协同优化的控制策略能够实现配电网的优化运行，降低电网的运行成本以及提高风电光伏的消纳能力。此模型的天然气价格为2.5 (元/m 3 )，分时电价为峰–平–谷形式 [ 17 ]，用电高峰时段(8:00~12:00、14:00~21:00)价格为0.92 (元/kW∙h)，用电平荷时段(7:00~8:00、12:00~14:00，21:00~23:00)价格为0.55 (元/kW∙h)，用电低谷时段(23:00~7:00)价格为0.23 (元/kW∙h)。 图4和图5分别为EH1和EH2的电出力图和热出力图。能源集线器保持各时刻冷热电的能量平衡。在电价低谷时期，能源集线器电负荷均优先从配电网中购电来满足集线器内部的电负荷需求，EH1内部以燃气锅炉出力满足热负荷，EH2热负荷主要由AC满足；在电价峰时，EH1和EH2的CHP单元提高其运行功率以降低峰时向电网的购电成本，CHP采用热电联产的形式集线器同时满足电负荷与热负荷的平衡条件，且EH2的CHP开始增大输出功率以满足电负荷与热负荷需求，降低运行成本。 图4和图5分别为CCHP单元1和单元2的电出力图和热出力图，以EH1和EH2表示。CCHP单元保持各时刻能量平衡，在电价低谷时期，CCHP单元电负荷均优先从微电网中购电来满足内部的电平衡约束条件，此时CCHP单元采用以余热锅炉为主，燃气锅炉作为补充满足热负荷不足部分；冷负荷主要由吸收式制冷机提供，由电制冷机进行补冷；在电价峰时，EH1和EH2的燃气轮机机组开始提高运行功率，同时满足电负荷与热负荷的平衡条件。且EH2在电价高峰时期向微电网馈电，以实现削峰填谷的目的，在电负荷与热负荷平衡约束的条件下，降低电网的运行成本。 图6(a)为未经过优化的光伏机组与风电机组预测出力与实际出力曲线。由于节点电压约束以及线路平衡约束等原因，可再生能源发出的功率无法完全消纳，有明显的弃风弃光现象。 图4. 能源集热器电功率图 图5. 能源集热器热功率图 图6. (a) 可再生能源出力曲线1；(b) 可再生能源出力曲线2 图7和图8为虚拟储能功率时空分布图和有功–无功出力分布图。VES作为储能可将多余的可再生能源进行消纳，并经过AC-DC-AC变换为微电网提供无功支撑；考虑可再生能源与虚拟储能协同运行，利用虚拟储能的有功–无功调节作用，吸纳可再生能源的有功出力，提供无功支撑作用，以此提高可再生能源的消纳能力。 图7. VES有功/无功功率时空分布图 图8. VES充/放电时空分布图 智能软开关SOP通过快速准确灵活的控制线路两端的有功-无功传输功率进行电压的优化控制潮流和无功补偿的作用。由图9可以看出：SOP通过控制节点两端限制线路传输的有功功率，减小微电网的网损；通过控制SOP节点两端的无功传输功率，改善微电网电压水平。 采用智能软开关网侧协同以及虚拟储能的有功-无功协调作用，优化后的光伏机组与风电机组预测出力与实际出力曲线如图6(b)所示。通过智能软开关控制VES与可再生能源之间的传输功率，通过VES进行吸纳，有效地提高了可再生能源的消纳能力。 4.2. 配电网协同优化策略结果分析 由于在配电网中接入分布式能源后，往往会导致配电电网的电压偏差增大，线损增大，运行总成本增加。本文通过考虑“源–网–荷”层共同协同的作用，使配网运行成本最小和节点电压偏差最小，同时减小了线路网损并提高了配网对新能源的消纳能力。 图9. SOP出力曲线 本文策略考虑在风电机组、光伏机组以及多种能源集线器接入配电网的情况下，融合智能软开关作为网侧协调，将含可再生能源支路与虚拟储能支路有机连接在一起，通过充分利用虚拟储能有功-无功调节的潜力，以及智能软开关对潮流控制及无功补偿，采用“源-网-荷”协同优化运行策略。其运行电压曲线如图10所示。 图10. 本文策略下节点电压曲线 为了验证本文策略在消纳新能源、提高电能电压质量、降低配电网运行成本等方面提升效益的优越性，将上述所描述的运行策略定义为策略1，并引入以下3种不同策略与本文所采用策略进行对比分析，不同运行策略如下所示： 策略2：将空调视为刚性不可调负荷，仅考虑分布式能源接入，并配置SOP的“源–网”协同优化策略。 策略3：忽视空调无功调节能力的VES，仅考虑可再生能源的“源–荷”协同优化策略。 策略4：忽视空调无功调节能力的VES，考虑可再生能源并配置SOP的“源–网–荷”协同优化策略。 不同策略下的对比结果如表2所示，从表2中可以看出，本文所采用的策略(策略1)运行成本为47644元，在4种策略中最低，经济性最好；平均电压偏移量为9.1%，远低于其余三种运行策略，能基本做到光伏功率全消纳，且风电消纳程度也远高于其余三种运行策略。 Table 2 Solution results of the model under different case 指标 策略 运行成本(元) 平均电压偏移量(%) 弃风率(%) 弃光率(%) 网损率(%) 策略1 47644 1.18 14.9 0.03 0.27 策略2 48253 1.65 27.2 7.6 0.39 策略3 48745 1.80 32.3 6.0 0.35 策略4 48001 1.52 26.2 6.9 0.30 表2. 不同策略下的模型求解结果 图11为11:00时刻下，采用不同策略下的33节点电压曲线。由图中可以看出，采用本文策略的大部分节点电压比其余三种策略的电压更高，电压总体偏离程度更小。由此可以看出，考虑虚拟储能VES有功-无功能力与智能软开关SOP共同作用的“源–网–荷”协同运行策略可以有效减少配电网与上级电网交换功率，降低分布式能源接入电网的电压偏移量，并提高光伏、风电的消纳能力，降低电网运行成本，从而体现出本文策略的经济性和优越性。 图11. 不同策略下11:00时刻节点电压曲线