輸配協同下的輸配能量市場雙層出清模式

曹旭東,姜業宇,李賽龍,于 娜

(1．國家電網公司長春市供電公司,吉林 長春 131000;2．現代電力系統仿真控制與綠色電能新技術教育部重點實驗室(東北電力大學),吉林 吉林 132012;3．中國電力工程顧問集團東北電力設計院有限公司,吉林 長春 130021)

0 引 言

傳統電力系統中,輸電網和配電網均被獨立管理,通常使用等效模型將輸電網視為虛擬電源,而將配電網視為虛擬負荷。市場運營的組織和開展主要集中于輸電運營商(Transmission System Operator,TSO)管理的集中現貨市場,這種分離管理模式可能導致電壓波動和可再生能源消納問題。但隨著分布式電源(Distribution Generator DG)和可控設備在配電網的廣泛應用,傳統的配電網演變為主動配電網[1],具有更高的可控性和靈活性。它不再僅僅扮演負荷的角色,而變成了虛擬電源,與輸電網緊密耦合[2]。此外,中發9號文件的發布開放了售電側市場[3-4],配電運營商(Distribution System Operator,DSO)為分布式電源提供了交易平臺[5-7]。隨著可再生能源容量的增加,系統的資源調節需求也增加。因此,通過協調輸配電力市場的運作,以整合資源,成為解決這一問題的必要手段。

輸配協同電力市場的特點在于輸配電網的決策存在博弈,通過反復的策略調整,最終達到納什均衡,以此實現市場雙方利益的最大化。在電力市場環境下,研究能增進市場雙方利益的輸配協同機制變得至關重要。

目前國內外已有大量文獻涉及輸配協同決策方法的研究。文獻[8]將輸電網在輸配邊界處進行戴維南等值,通過調整等值參數感知配電網負荷變化后態勢,計算速度較主從分裂方法有明顯提升。文獻[9]構建輸配協同下TSO與DSO分層經濟調控模型,采用Benders算法對模型進行求解。文獻[10]考慮設備與線路容量配比關系,綜合考慮系統供需能力、供電區域等因素,構建了輸配協同下系統容量配置模型。文獻[11]基于改進并行子空間算法對輸配兩級電網進行協同優化。文獻[12]綜合考慮市場各方的利益,提出一種輸配電網分層分布式多元協調優化調度方法。文獻[13]計及了高比例可再生能源接入輸配系統所帶來的影響,在輸配協同模型中融入改進區間法以降低不確定性。

針對上述問題,本文基于輸配協同電力市場的特點提出一種輸配協同下的輸配能量市場雙層出清模式,構建輸配協同下的TSO與DSO雙層優化模型,并在決策模型中引入風電協調價格以保證風電消納。利用KKT條件將雙層決策模型轉換成單層決策模型。最后利用輸配耦合測試系統進行算例分析,驗證所提模型的合理性與經濟性。

1 輸配電能市場雙層出清模式

輸電網TSO和配電網DSO作為不同的市場組織運營主體,在隨著我國電力市場改革的不斷深入,二者之間的聯系愈加緊密。研究輸配協同在減輕復雜大電網整體調度的壓力的同時,也能整合輸電網和配電網側的靈活調節資源,實現能源間的優勢互補。

1.1 輸配電能市場協同出清機制

隨著配電網日益主動化、市場化的發展趨勢,TSO與DSO互動關系日益緊密,在電網的可靠、穩定和經濟運行中發揮著重要作用,TSO與DSO物理協同系統如圖1所示。

圖1 TSO與DSO物理協同模型

配電網與輸電網通過配電變電站連接。配網包含靈活可控資源,DSO通過調整分布式電源和可控設備來管理配網,確保系統安全穩定運行,并為配網市場提供技術支持。DSO根據配網運行情況,在市場發電和用電主體之間做出最優選擇,參與TSO現貨市場競爭。當配網供電不足時,DSO作為用電主體購電;當供電超過需求時,DSO作為發電主體售電。DSO根據電能供需情況與TSO互動并做出決策,影響TSO現貨市場交易結果。DSO通過調整購售電量影響配電市場交易結果,最終實現最優市場交易結果,提升全網調度系統經濟性。

為均衡TSO與DSO不同的利益訴求,構建基于循環迭代的TSO與DSO的協同出清模式如圖2所示。由圖2可知,TSO決策模型和DSO決策模型協調機理。在輸電側,TSO考慮負荷需求和投標信息,并以社會福利最大化為目標進行市場出清,得到中標電量和節點電價。在配電側,DSO考慮發電投標信息和市場電價,并以購電成本最小為目標進行市場出清,獲得節點電價和出清電量。TSO根據DSO提供的配電變電站市場電價再次進行市場出清,進行循環迭代,若在連續的數次迭代中每次的電能交換和出清價格波動控制在一定范圍內,則認為收斂,結束迭代并按所得結果進行出清。

圖2 TSO與DSO迭代協同出清模型

1.2 TSO出清模型

輸電市場TSO決策模型采用直流最優潮流模型,目標函數為輸電網社會福利最大化。

目標函數:

(1)

輸電市場出清模型要滿足功率平衡約束、支路傳輸容量約束、輸配交換功率約束、分布式電源運行約束、相角約束以及平衡節點的設定。

節點功率平衡約束:

(2)

支路傳輸容量約束:

(3)

輸配交換功率約束:

(4)

常規機組出力約束:

(5)

風力機組出力約束:

(6)

相角約束:

-π≤θn,t≤π

(7)

平衡節點設定:

θt,n=1=0

(8)

基于上述TSO出清模型,根據參考文獻[15],由供需平衡等式求解出清價格,配電網與輸電網相連接的節點出清電價為

(9)

1.3 DSO出清模型

配電市場DSO決策模型采用二階錐松弛規劃理論進行建模[16],目標函數為DSO購電成本最小,目標函數如下:

(10)

配電市場決策模型要滿足的約束為系統功率平衡約束:

(11)

分布式風電出力約束:

(12)

支路潮流約束[17]:

(13)

運行安全約束:

(14)

分布式電源運行約束:

(15)

二階錐松弛約束:

(16)

2 輸配電能市場雙層出清流程

根據TSO與DSO協同關系,構建了雙層決策優化模型。上層TSO采用的直流潮流模型。下層DSO采用基于二階錐優化理論的交流潮流模型,利用KKT方法表示下層DSO決策模型最優性條件,將雙層決策模型轉化為帶均衡約束的數學規劃單層決策模型。

2.1 基于MPEC的DSO電能出清優化方法

(17)

s.t.公式(2)～公式(9)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

(27)

(28)

(29)

(30)

(31)

(32)

2.2 MPEC模型線性化

由于上述帶均衡約束的數學模型中互補約束條件的存在,使得轉化的MPEC模型為非線性模型,需對MPEC模型進行線性化處理。

2.2.1 約束條件線性化

對于形為0≤x⊥y≥0的互補約束條件,可用Big-M方法進行如下線性化處理。

(33)

公式中:u為0-1變量;M為足夠大正數。

對非線性約束公式(23)～公式(32)進行精確線性化處理,如公式(34)～公式(53)所示。

(34)

(35)

(36)

(37)

(38)

(39)

(40)

(41)

(42)

(43)

(44)

(45)

(46)

(47)

(48)

(49)

(50)

(51)

(52)

(53)

2.2.2 目標函數線性化

(54)

結合公式(9)可得:

(55)

將公式(55)帶入目標函數公式(17)中將其轉化為線性表達式。最終,MPEC模型轉化為混合整數線性規劃模型。

2.2 模型求解流程

DSO決策等價為帶均衡約束的數學規劃問題,經二階錐規劃的對偶規劃和對TSO優化KKT條件的線性化等效處理,進一步等價為混合整數二階錐規劃問題。本文中帶有均衡約束的單層規劃問題的求解流程如圖3所示。模型的執行步驟如下:

圖3 迭代出清流程

1)首先輸入系統內各個節點發電機運行參數,系統各時段有功負荷需求曲線和初始報價等信息;

2)TSO根據社會福利最大化進行出清,得到各發電商中標情況和出清電價λs,t;

3)若某一風電場發電未完全消納,則計算該風電場的風電協調價格,得出該風電場新一輪的風電報價,重復步驟2,直至所有風電場的產能都被完全消納,輸出出清電價λs,t;

4)DSO根據得到的λs,t以購電成本最小為目標進行決策,得到配電運營商從主網購買的電量Ps,t;

5)將配電運營商從主網購買的電量Ps,t反饋至輸電運營商,調整出清電價λs,t,配電運營商重新計算主網購電量,進入循環迭代;

6)若迭代過程中相鄰兩次DSO的出清電價的2范數滿足精度要求,則認為收斂,迭代過程結束;若不收斂,則判斷是否達到最大迭代次數,若達到,則輸出結果。

3 算例分析

3.1 算例描述

在本節中,采用改進的IEEE6節點輸電測試系統、9節點配電測試系統和7節點配電測試系統構成的輸配耦合測試系統如圖4所示,網絡拓撲詳細參數見文獻[23],以驗證所提輸配協同下TSO與DSO雙層優化決策模型的合理性。

圖4 輸配協同系統網絡拓撲模型

輸配電測試系統中除G3,G6外均為常規機組。假設配電網中每個節點的無功負荷大小為有功負荷的30%。風電場的最大功率輸出為30 MW。輸配耦合測試系統有功負荷需求如圖5所示,風電場的功率預測曲線如圖6所示。各發電主體的運行參數如表1所示,輸配網交換功率的上下限如表2所示,最大迭代次數為200次,σ為5%[24]。

表1 輸配電網機組運行參數

表2 輸配電網連接點數據信息

圖5 輸配協同系統各時段有功負荷需求曲線

圖6 風電功率預測曲線

3.2 輸配協同下TSO與DSO決策結果分析

依據輸配測試系統參數信息,按照本文提出的輸配協同迭代出清模型和輸配獨立出清模型進行市場出清。設計兩種場景。其中場景一輸電網與配電網獨立決策,不考慮輸配電之間的博弈,配電網視為固定負荷;場景二為考慮輸配電網之間的博弈,輸電網與配電網進行協同出清。

在場景一下,配電網在市場出清的有功節點邊際電價,如圖7,圖8所示。

圖7 配電網1各節點在13時段有功節點邊際電價

圖8 配電網2各節點在13時段有功節點邊際電價

由圖7、圖8可知,配網1市場的有功節點邊際電價按照先降低后增高的趨勢,在節點5處最低,而配網2市場的有功節點邊際電價按照先增大后降低的趨勢,在節點4處最高。這是因為隨著潮流流動方向的改變,遠離發電機組的節點會有較高的有功節點邊際電價,而裝設發電機組的節點則相對較低。這是由于線路上有功功率的流動增加了線路上的有功損耗,導致相應節點的邊際電價增加。

場景二下的配網出清節點電價如圖9和圖10所示。

圖10 配電網2各節點在13時段無功節點邊際電價

由圖9和圖10可知,從配電網1和配電網2各節點在13時段無功節點邊際電價出清結果來看,配電網各節點無功節點邊際電價曲線與有功節點邊際電價曲線具有相同的變化趨勢。

在場景一的情形下,各發電機組的電量出清情況如圖11所示。

圖11 場景一各發電商電量出清情況

由圖11可知,在場景一中,由于風電場的保障性收購電量導致其市場報價不合理,存在棄風現象,因此風電出清電量較少,不利于風電消納。在配網2中,常規機組G7滿足大部分負荷需求,而在配網1中,常規機組G4的市場報價最低,因此在1-6時段配網1負荷需求較低時,僅由常規機組G4就可滿足需求,并向輸電網售電。當輸電網內部負荷需求無法由配網滿足時,輸電網會從配網進行購電。在輸電網中,常規機組G1優先進行市場出清,而輸電網內的發電機組報價較高。這是由于輸配交換功率約束所限,以滿足輸電網自身的負荷需求。

在場景二的情形下進行出清,各發電機組的電量出清情況如圖12所示。

圖12 場景二各發電商電量出清情況

由圖12可知在場景二中,引入輸配電協同決策,風電場的電量可以按照風電預測功率曲線優先出清。在配網2中,風電場G6是首選出清對象,只有當配網2內的負荷需求不能由G6滿足時,才會啟動常規機組G7的市場出清。類似地,在輸電網中,風電場G3作為優先出清對象,在一定程度上降低了輸電網對配電網的電能需求,從而使得常規機組G7在3-6時段的出清電量較少。配網1和輸電網中的發電機組的電量出清原則與配網2類似。

對比場景一與場景二的風電消納量,考慮輸配電網協同決策場景下的風電消納量更多。在充分利用配電網風電資源的同時,通過采用輸配協同決策可實現風電價格協調機制,促進風電消納。

配網1與配網2在13時刻兩種場景下有功節點邊際電價對比如圖13、圖14所示。

圖13 配網1有功節點邊際電價對比

圖14 配網2有功節點邊際電價對比

由圖13和圖14可知,在配網1和配網2中,不同場景下節點的有功節點邊際電價變化趨勢基本一致。然而,場景二相比場景一略低,且在配網2中明顯偏低?？紤]輸配電雙層協同優化決策模型的節點邊際電價更低,場景二由于采用輸配網協同決策,充分利用配網的分布式電源。若配電網中分布式電源容量稀缺,則配電網可選擇從主網進行購電;若主網出清電價較高,則配電網可充分利用配網內分布式電源。場景二引入了協調輸配網價格模型,降低了有功市場出清電價,并減少了線路上的功率流動和系統損耗。此外,保障性收購和部分風電提前鎖定也導致系統負荷總需求減少,進一步降低市場出清價格。這與商品在交易過程中的供需價值取向相一致,體現了本文所提決策模型的合理性。

4 結 論

本文依據TSO和DSO協同作用關系,提出了考慮輸配協同下TSO與DSO雙層決策模型。利用KKT方法將雙層決策模型轉換成單層決策模型,并對模型中非線性不等式約束和目標函數非線性變量乘積進行線性化處理。通過算例仿真分析,驗證該雙層決策模型的合理性。設置輸配協同和輸配不協同的兩種電力市場模式,風電場分別參與兩種市場,從算例仿真結果可以得出,在輸配協同的電力市場交易模式下,可有效調動輸配側靈活調節資源,提高風電消納能力,有效降低節點邊際電價。