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基于复杂网络理论的城市电网储能电站启发式选址和评估方法

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基于复杂网络理论的城市电网储能电站启发式选址和评估方法

李景华1,化晨冰1,蒋德玉1,曹严2*,吴奎华3,穆云飞2

1. 国网山东省电力公司临沂供电公司;2. 天津市智慧能源与信息技术重点实验室(天津大学);3. 国网山东省电力公司经济技术研究院

文章导读

合理的选址规划是促进储能电站(energy storage power station, ESPS)在城市电网层面效能发挥的前提。基于复杂网络理论的城市电网储能电站启发式选址和评估方法可以为此提供解决方案,该方法分为ESPS候选站址方案初选层和方案决策与评估层。首先在初选层,基于复杂网络理论,根据城市电网的拓扑结构、线路导纳和阻抗参数,将其表示成复杂网络图,并根据融合节点介数、邻近中心性及节点负荷大小的综合指标筛选出电网关键节点,作为启发式选址规则,生成ESPS候选站址方案;进而在决策与评估层,以网损最小为目标建立城市电网最优潮流模型,将网损最小的候选站址作为最终选址方案,并评估其在电网削峰填谷、电压波动抑制等方面的作用。以IEEE30节点系统为例,验证了该方法的有效性。结果表明该方法无需大量历史数据及优化计算,可快速确定ESPS选址位置,辅助降低系统网损、平滑负荷曲线以及平抑系统电压波动。

研究成果

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综合指标结合了节点介数、邻近中心性和节点负荷分布,根据其大小,可快速准确的识别出系统的关键节点,将其作为ESPS候选安装位置,减小了优化计算的规模。相较于传统方法,本方法简单易行,且不需要大量的负荷及发电机数据。

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采用本文方法得到的ESPS选址方案具有良好的效果,可以有效的降低系统网损,平滑负荷曲线,达到削峰填谷的效果,并能减小系统电压的波动。

主要内容

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方法概述

基于复杂网络理论的城市电网ESPS启发式选址与评估方法整体框架如图1所示。

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⬆ 图1 方法整体框架

1) 候选站址方案初选层

本层首先获取电网拓扑结构、节点负荷、线路导纳、阻抗等信息;进而采用复杂网络理论,将城市电网表示为复杂网络图,并计算各节点的节点介数、邻近中心性,以及融合二者和节点负荷大小的综合指标以评估不同节点重要性;在此基础上选择综合指标值最高的节点作为ESPS候选安装位置,采用排列组合法,初选出ESPS的候选站址方案,并将其传递给方案决策与评估层。

2) 方案决策与评估层

在方案决策与评估层,建立城市电网最优潮流模型,并根据第一层候选站址方案安装ESPS,计算此时系统在典型日的潮流分布,并将网损最小的候选方案确定为ESPS最终选址方案;最后,评估该方案在削峰填谷、电压波动抑制等方面给城市电网带来的效果。

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结果分析

以IEEE30节点系统为例进行分析,对3台50 MW/200 MWh的ESPS进行选址。首先将IEEE30节点系统建模成复杂网络图,如图2所示。

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⬆ 图2 IEEE30节点系统复杂网络图

计算各节点的综合指标,如图3所示。节点6、10、4和12的综合指标排名前4,将其作为ESPS的候选站址。将这4个节点进行排列组合,得到4组候选选址方案,候选空间由4060组降低为4组,可极大的提升选址方案的确定效率。进一步,计算采用4种候选方案安装ESPS后系统的最优潮流,得到候选方案3的总网损最小,固将其作为最终的ESPS选址方案。

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⬆ 图3 各节点的综合指标

分析ESPS安装后系统的网损、削峰填谷效果以及电压波动情况。采用本文方法进行ESPS选址可以有效地降低系统的网损,比安装前降低了1.04 MWh, 降幅约5.8%,如图4所示。

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⬆ 图4 夏季典型日各方案的网损

安装ESPS后,可起到削峰填谷的作用,如图5所示。在安装ESPS前,系统的负荷在2:00—5:00较低,处于整个负荷曲线的谷值;而在10:00—16:00以及19:00—22:00这两个时间段负荷较高,处于整个负荷曲线的峰值。当安装ESPS后,由于ESPS的调峰作用,2:00—5:00的实际负荷升高,而10:00—16:00以及19:00—22:00的实际负荷降低,使得整条负荷曲线变得较平稳。

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⬆ 图5 夏季典型日负荷曲线

ESPS接入后对节点电压波动有很好的改善效果,将节点电压的变化范围缩小至区间[1.0207, 1.0600],如图6所示,且电压变化曲线较为平稳。

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⬆ 图6 ESPS接入后各节点电压变化情况

本文引文信息

李景华,化晨冰,蒋德玉,等. 基于复杂网络理论的城市电网储能电站启发式选址和评估方法[J]. 全球能源互联网,2021,4(3):226-234.

LI Jinghua, HUA Chenbing, JIANG Deyu, et al. Heuristic locating and evaluation method of an energy storage power station in an urban power grid based on complex network theory[J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2021, 4(3): 226-234(in Chinese).

作者简介

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李景华

工程师

主要研究方向为分布式储能规划

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化晨冰

工程师

主要研究方向为分布式储能规划

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蒋德玉

工程师

主要研究方向为分布式储能规划

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曹严

硕士研究生

从事综合能源、智能配电网及分布式储能的优化规划、运行调控等方面的科研工作

E-mail:yan221@tju.edu.cn

编辑:张鹏

审核:周舟

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