楊 宏
（貴州電網(wǎng)貴陽供電局，貴州 貴陽 550001）
0 引 言
在能源轉(zhuǎn)型的大背景下，分布式能源在供電體系中的比重逐漸增加，使得配電網(wǎng)的電源調(diào)度面臨更為復(fù)雜的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的中央化供電模式已不能滿足日益增長的電力需求，因此如何更好地集成和協(xié)同優(yōu)化分布式能源成為當(dāng)前電力系統(tǒng)研究的重要議題。
1 配電網(wǎng)中分布式能源的集成
1.1 分布式能源的種類與特性
在配電網(wǎng)中，分布式能源的集成需要深入理解各種分布式能源的種類與特性。分布式能源主要包括太陽能光伏、風(fēng)能、生物能等多種形式。太陽能光伏系統(tǒng)具有間斷性和波動性，取決于天氣條件；風(fēng)能系統(tǒng)受風(fēng)速變化的影響；生物能系統(tǒng)可能受到生物質(zhì)原料供應(yīng)的季節(jié)性波動。理解這些分布式能源的特性對于有效整合其產(chǎn)能、提高系統(tǒng)健壯性至關(guān)重要。在集成過程中，必須考慮不同能源之間的協(xié)同性和互補(bǔ)性，以實(shí)現(xiàn)能源利用效率最大化。
1.2 配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的考慮
在實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)中分布式能源的集成過程中，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)是一個至關(guān)重要的方面。配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)直接影響能源的傳輸、分配以及管理效率。在考慮拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)時，需要充分考慮各種分布式能源的接入點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)之間的連接方式和電力流動的路徑。合理設(shè)計(jì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以降低電力傳輸損耗，提高系統(tǒng)的健壯性和可靠性。此外，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的合理設(shè)計(jì)能夠更好地適應(yīng)不同類型分布式能源的接入，克服能源波動性給系統(tǒng)帶來的不穩(wěn)定性[1]。在實(shí)際應(yīng)用中，配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要涉及線路的架設(shè)、開關(guān)設(shè)備的配置及電纜布線等方面的問題，這些都需要考慮系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性。
1.3 集成算法與調(diào)度策略
在配電網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)分布式能源的集成需要高效的集成算法和調(diào)度策略，以實(shí)現(xiàn)對各類分布式能源的協(xié)同管理。一種常用的集成算法是基于物理約束的電力平衡模型，其核心思想是通過考慮電力系統(tǒng)中的各種物理約束條件，利用優(yōu)化算法求解得到最優(yōu)的電力分布方案。這個算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式可以表示為
式中：cij表示節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j之間的電力傳輸成本；xij表示電力傳輸?shù)臎Q策變量。通過求解這個優(yōu)化問題，可以得到整個系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)之間的最優(yōu)電力傳輸方案，實(shí)現(xiàn)了分布式能源的有效集成。
調(diào)度策略是在集成算法的基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化分布式能源的管理方式。以動態(tài)規(guī)劃調(diào)度策略為例，其核心思想是根據(jù)實(shí)時電力需求和供給情況，動態(tài)調(diào)整分布式能源的輸出功率，以最大化系統(tǒng)的整體效益[2]。這一調(diào)度策略的數(shù)學(xué)表達(dá)式可以表示為
式中：pi(t)表示節(jié)點(diǎn)i在時刻t的功率輸出；ri(t)表示節(jié)點(diǎn)i在時刻t的電價。通過對這個優(yōu)化問題進(jìn)行求解，可以得到在不同時刻下各節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)功率輸出，從而實(shí)現(xiàn)對分布式能源的動態(tài)調(diào)度。
2 電源調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化框架
2.1 電源調(diào)度模型的建立
2.1.1 需求側(cè)管理
在電源調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化框架中，需求側(cè)管理是關(guān)鍵的一環(huán)，旨在通過有效的電力需求管理實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的高效運(yùn)行。需求側(cè)管理的核心是建立電源調(diào)度模型，其中的一個重要方面是需求側(cè)的靈活性管理。需求側(cè)管理通過智能化控制和預(yù)測分析，實(shí)現(xiàn)對用戶電力需求的動態(tài)調(diào)整。其中，預(yù)測模型可以基于歷史用電數(shù)據(jù)、天氣情況等因素，準(zhǔn)確預(yù)測未來的電力需求趨勢，具體公式為
式中：D(t)表示時刻t的實(shí)際電力需求；D歷史(t)和D天氣(t)分別表示歷史用電數(shù)據(jù)和天氣因素對電力需求的影響。通過調(diào)整模型中的參數(shù)α和β，可以根據(jù)實(shí)際情況對歷史數(shù)據(jù)和天氣因素進(jìn)行權(quán)衡，得到更為準(zhǔn)確的電力需求預(yù)測結(jié)果。需求側(cè)管理還包括對用戶設(shè)備的智能控制，通過智能家居系統(tǒng)等實(shí)現(xiàn)對電器設(shè)備的遠(yuǎn)程控制和優(yōu)化調(diào)度[3]。通過調(diào)整用戶設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對電力需求的靈活管理，減少系統(tǒng)負(fù)荷峰值，提高系統(tǒng)效率。
2.1.2 供給側(cè)管理
在電源調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化框架中，供給側(cè)管理是一個至關(guān)重要的方面，其目標(biāo)是通過有效的電力供給管理實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定供應(yīng)和高效運(yùn)行。供給側(cè)管理的核心在于建立合理的電源調(diào)度模型，其中供給側(cè)的靈活性管理至關(guān)重要。
在供給側(cè)管理中，需要考慮各類電源的特性，如傳統(tǒng)發(fā)電設(shè)備、分布式能源以及儲能設(shè)備等。通過對各類電源的運(yùn)行特性、響應(yīng)速度等進(jìn)行深入分析，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，以實(shí)現(xiàn)對供給側(cè)的精確調(diào)度。其中，以分布式能源為例，可以通過模型考慮其不穩(wěn)定性和間歇性，采用智能算法如強(qiáng)化學(xué)習(xí)等進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。此外，供給側(cè)管理需要綜合考慮電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)、負(fù)荷需求、電網(wǎng)穩(wěn)定性等因素。通過建立包含這些因素的綜合性電源調(diào)度模型，可以實(shí)現(xiàn)對供給側(cè)的整體優(yōu)化。為了更好地應(yīng)對電力系統(tǒng)的動態(tài)變化，供給側(cè)管理可以引入預(yù)測模型，對未來的負(fù)荷需求和可再生能源輸出等進(jìn)行預(yù)測，以提前做好電源調(diào)度的準(zhǔn)備。
2.2 協(xié)同優(yōu)化算法
2.2.1 智能算法的引入
在電源調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化框架中，智能算法的引入是為了更有效地處理復(fù)雜的電力系統(tǒng)調(diào)度問題，提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率和靈活性。智能算法的應(yīng)用可以針對電力系統(tǒng)的非線性、動態(tài)及多變問題，自適應(yīng)、學(xué)習(xí)及優(yōu)化的方式，實(shí)現(xiàn)電源調(diào)度的智能化與協(xié)同優(yōu)化。一種常見的智能算法是遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）。在電源調(diào)度中，GA 可以模擬生物進(jìn)化的過程，通過交叉、變異等操作產(chǎn)生新的電源調(diào)度方案，進(jìn)而不斷優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)，找到最優(yōu)解。具體流程包括初始化種群，定義適應(yīng)度函數(shù)（反映調(diào)度方案的優(yōu)劣），通過選擇、交叉及變異操作產(chǎn)生新一代的個體，不斷迭代直至滿足停止條件。這一過程中，GA 能夠全局搜索潛在的最優(yōu)解，適應(yīng)于復(fù)雜的電力系統(tǒng)調(diào)度問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）是一種常用的智能算法。通過ANN 模型學(xué)習(xí)電力系統(tǒng)的非線性映射關(guān)系，可以實(shí)現(xiàn)對電源調(diào)度問題的建模和優(yōu)化，流程包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、權(quán)重初始化、輸入數(shù)據(jù)傳播、誤差反向傳播及權(quán)重更新等[4]。
2.2.2 優(yōu)化算法的協(xié)同作用
電源調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化框架中，優(yōu)化算法的協(xié)同作用關(guān)鍵在于充分利用各算法的優(yōu)勢，協(xié)同融合不同優(yōu)化算法的特點(diǎn)，例如結(jié)合遺傳算法的全局搜索和粒子群算法的局部搜索形成混合算法，平衡全局搜索和局部搜索，提高搜索效率。多層次協(xié)同優(yōu)化采用層次化結(jié)構(gòu)，先宏觀調(diào)度再微觀調(diào)度，綜合考慮系統(tǒng)整體和局部特性。多目標(biāo)優(yōu)化算法通過同時考慮成本、可靠性及環(huán)境影響等目標(biāo)，形成協(xié)調(diào)平衡的解集，為決策提供多樣化選擇[5]。
3 實(shí)驗(yàn)與仿真
3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)收集
分布式電源調(diào)度的實(shí)驗(yàn)與仿真中，需要先搭建一個真實(shí)可靠的實(shí)驗(yàn)環(huán)境。實(shí)驗(yàn)環(huán)境的構(gòu)建包括模擬實(shí)際配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、集成各類分布式能源的設(shè)備和傳感器，并確保數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)正常運(yùn)行。為了模擬真實(shí)場景，選擇了一個典型的配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，考慮電源、負(fù)載、線路等各個元素的布局和連接關(guān)系。在這個實(shí)驗(yàn)環(huán)境中，包含了不同類型的分布式能源，如太陽能、風(fēng)能等，并通過適當(dāng)?shù)慕涌谂c實(shí)驗(yàn)平臺連接，實(shí)現(xiàn)了對分布式能源的模擬集成。數(shù)據(jù)收集是實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，利用各類傳感器和監(jiān)測設(shè)備，實(shí)時采集電源、負(fù)載、線路等各個節(jié)點(diǎn)的電流、電壓、功率等關(guān)鍵參數(shù)。這些數(shù)據(jù)通過高精度的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時傳輸，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時性。同時，為了更全面地考慮系統(tǒng)的動態(tài)性，引入了天氣狀況等外部因素的數(shù)據(jù)采集。在實(shí)驗(yàn)過程中，通過實(shí)驗(yàn)儀器、傳感器及監(jiān)測系統(tǒng)不斷采集實(shí)時數(shù)據(jù)，并記錄各個節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)和性能指標(biāo)。這些數(shù)據(jù)為后續(xù)仿真和分析提供了有力的支持。通過在不同場景下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集，能夠更好地驗(yàn)證電源調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化框架在實(shí)際應(yīng)用中的性能和可行性。
3.2 分布式能源集成與調(diào)度實(shí)驗(yàn)
文章設(shè)計(jì)了一個分布式能源集成與調(diào)度實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證電源調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化框架的性能和可行性，具體流程如圖1 所示。通過模擬實(shí)際配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，包括太陽能和風(fēng)能等分布式能源的合理布局，部署了傳感器和監(jiān)測設(shè)備實(shí)時采集各節(jié)點(diǎn)的電流、電壓、功率等參數(shù)。注重考慮系統(tǒng)動態(tài)性，引入外部因素數(shù)據(jù)采集，如天氣狀況，以更全面地模擬實(shí)際應(yīng)用情境。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)詳細(xì)記錄各節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)和性能指標(biāo)，為后續(xù)的仿真和結(jié)果分析提供有力支持，驗(yàn)證電源調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化框架的實(shí)際效果。
圖1 分布式能源集成與調(diào)度的實(shí)驗(yàn)流程
3.3 協(xié)同優(yōu)化算法仿真與結(jié)果分析
通過分析協(xié)同優(yōu)化算法在工業(yè)區(qū)和居民區(qū)2 個不同實(shí)驗(yàn)場景的仿真結(jié)果，可以觀察到不同優(yōu)化算法在功耗和可靠性方面的表現(xiàn)差異如表1 所示。在工業(yè)區(qū)，GA 的應(yīng)用導(dǎo)致功耗顯著降低了12.5%，同時系統(tǒng)的可靠性提高8.2%。而在居民區(qū)，蟻群算法實(shí)現(xiàn)了11.2%的功耗降低和6.9%的可靠性提高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果充分說明，不同實(shí)驗(yàn)場景下，選擇合適的協(xié)同優(yōu)化算法能夠有效改善配電網(wǎng)的性能指標(biāo)。通過深入分析仿真結(jié)果，能夠?yàn)閷?shí)際配電網(wǎng)的協(xié)同優(yōu)化調(diào)度提供有益的指導(dǎo)，使系統(tǒng)在不同環(huán)境下都能夠取得良好的調(diào)度效果。
表1 協(xié)同優(yōu)化算法仿真結(jié)果
4 結(jié) 論
通過文章的研究，深入探討了分布式能源的種類與特性、配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的考慮以及集成算法與調(diào)度策略的關(guān)鍵問題。在電源調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化框架的建立方面，成功構(gòu)建了電源調(diào)度模型，實(shí)現(xiàn)了需求側(cè)管理和供給側(cè)管理的有效整合，并引入智能算法與優(yōu)化算法相協(xié)同的方式，提高了調(diào)度的效率和可行性。文章的研究結(jié)果為配電網(wǎng)中分布式能源的高效調(diào)度提供了有益的理論和實(shí)證支持，對于未來智能電網(wǎng)的發(fā)展具有積極的推動作用。
