联合储能的配电网优化调度及新能源消纳能力评估Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、分层管理理念在主动配电网中的应用
区域划分的必要性：主动配电网涵盖众多分布式能源、复杂的网络结构以及多样化的负荷，运行管理难度较大。为实现高效优化调度，依据参考文献提出的分层管理理念对其进行区域划分。这种划分有助于将复杂的全局问题分解为多个相对简单的区域问题，便于针对性地进行优化控制。
分层优化控制机制：
全局优化层面：通过全局优化算法制定长时间尺度的整体与区域优化目标。这一步骤从宏观角度考虑整个主动配电网的运行需求，如最小化运行成本、最大化新能源消纳等，为各区域提供优化方向。
区域自我协调层面：区域内依据馈线控制误差指标进行实时的自我协调优化控制。各区域能够根据自身馈线的实际运行情况，灵活调整内部的源网协调，确保区域内的运行状态接近全局优化目标。同时，基于这种分层管理理念，提出区域控制的多种模式及其相应控制方程，以适应不同的运行场景。
分层分布控制器的作用：
对下协调：分层分布控制器实时采集区域与馈线的交换功率，并按照自治策略协调各自治区域内部的源网协调控制器的控制量输入。这使得各区域能够根据实时功率交换情况，自主调整分布式能源出力、储能系统充放电等控制量，维持区域内的功率平衡与稳定运行。
对上汇总：将各个源网协调控制器采集的分布式能源的状态信息汇总后上传给主动配电网能量管理系统。这些信息为全局优化算法提供了实时数据支持，有助于能量管理系统做出更准确的决策，实现整个主动配电网的优化调度。
二、创新的新能源消纳能力评估方法
传统方法的改进：结合限制新能源出力的消纳能力评估方法思想，对其中限制新能源出力的比例进行明确化处理。传统评估方法可能在衡量新能源消纳能力时，对限制新能源出力的比例界定不够清晰，导致评估结果不够精确。本方法通过计及新能源发电企业全寿命周期投资与运行成本，使该比例与企业盈利水平建立联系。
评估指标与装机容量推导：
确定弃风、光比例：通过分析新能源发电企业在不同盈利水平下的经济状况，得出相应的弃风、光比例。盈利水平不同，企业为保证收益，对新能源出力的限制程度会有所差异，从而对应不同的弃风、光比例。
反推可消纳装机容量：以该弃风、光比例作为评估指标，在基于时序生产模拟的新能源消纳能力评估模型基础上，反向推导出可消纳的新能源装机容量。这种方法实现了对新能源消纳能力的准确评估，为主动配电网规划新能源接入规模提供了更可靠的依据。
三、区域控制模式的背景原理
（一）馈线定交换功率模式
模式原理：当不考虑区域交换功率偏差时，区域交换功率完全跟随馈线交换功率的变化而调整。各区域协同工作，共同消纳馈线交换功率与优化目标之间的偏差，保证主动配电网与外界交换功率维持恒定。在此模式下，主动配电网对于外部电网而言类似一个恒定负荷，极大地降低了对外部电网的冲击。
适用场景分析：由于全局优化目标中对区域的优化部分在此模式下难以体现，即区域不能根据自身特性进行独立优化，仅能被动响应馈线功率变化，所以此模式仅适用于分布式能源渗透率较低的场合。在这种情况下，分布式能源对电网的影响相对较小，维持馈线交换功率稳定即可满足电网运行要求。
（二）区域独立自治模式
模式原理：当不考虑馈线交换功率偏差时，自治区域处于完全自治状态。自治区域从全局优化管理系统接收区域交换功率目标值后，无需依赖馈线实际交换功率值。当区域内出现负荷或者分布式能源出力波动时，区域交换功率与目标值的偏差由区域自身负责消纳。通过比较馈线控制误差（FCE）与 0 的大小来调整分布式能源出力，若 FCE 小于 0，表明区域内功率过剩，需减小分布式能源出力；反之，若 FCE 大于 0，则需增加分布式能源出力。
适用场景分析：这种模式下，某区域内的计划外功率波动由该区域自行处理，对其他区域不产生影响，能够将电网功率波动控制在较小范围内。对于区域外发生的计划外负荷波动等情况，各自治区域不受影响，由变电站母线承担这些波动。因此，该模式适合网络结构复杂、自治区域众多，并且外电网支撑作用可靠的场合。在这种情况下，各区域能够独立应对自身内部的功率变化，同时依赖可靠的外电网应对外部波动。
（三）区域协同自治模式
模式原理：主动配电网的优化控制需要兼顾馈线与外电网交换功率以及自治区域交换功率，这种综合考虑的模式即为区域协同自治模式。当发生功率波动时，各自治区域依据下发的功率协调系数，共同平衡计划外的负荷变化。具体分两种情况：
负荷波动发生在自治区域外：各自治区域按照功率协调系数共同响应，共同承担外部负荷波动带来的影响，维持整个主动配电网的稳定运行。
负荷波动发生在自治区域内：其控制效果与区域独立自治模式相同，即自治区域内部的功率扰动由各个自治区域独立响应，保证区域内的功率平衡。
调节任务分配：在以上几种模式中，如果某一区域无法完成此时段下发的优化目标，即分布式能源已调节至其限定值，那么未完成的调节任务将由其他自治区域按照调节系数的比例进行分担调节。这种协同调节机制确保了在各种情况下，主动配电网都能尽量接近优化目标运行，提高了整个电网的可靠性与稳定性。
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⛳️ 运行结果
1、 储能出力结果
2、 新能源消纳能力评估结果
3、 区域协同自治结果
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📣 部分代码
%% 2.设变量%电压电流（平方）V = sdpvar(num_Bus, T); %电压的平方I = sdpvar(num_Line, T); %电流的平方%线路P_Line = sdpvar(num_Line, T); %线路有功Q_Line = sdpvar(num_Line, T); %线路无功%发电机P_Gen = sdpvar(num_Bus, T); %发电机有功Q_Gen = sdpvar(num_Bus, T); %发电机无功%新能源UP_P_wt = sdpvar(num_wt, T); %未矩阵处理的风电实际有功出力P_pv = zeros(num_Bus - num_pv, T); %将光伏有功出力变量放入矩阵%储能UP_P_ess_dch = sdpvar(num_ess, T); %ESS放电功率UP_P_ess_ch = sdpvar(num_ess, T); %ESS充电功率%可削减负荷UP_P_load_sd = sdpvar(num_load_sd, T, 'full');P_load_sd = zeros(num_Bus - num_load_sd, T);%FCE，其中UP_P_FCE表示各区域跟踪关口功率的不平衡量%% 9.波动模型设约束%% 9.1需求响应约束C = [C, 0 <= UP_P_load_sd <= 0.8 * P_Load(mpc0.load_sd(:, 1), :)];%% 9.2储能装置（ESS）约束%充放电状态约束C = [C, U_ess_dch(1:2, :) + U_ess_ch(1:2, :) <= 1];%充放电功率约束C = [C, 0 <= UP_P_ess_ch <= U_ess_ch .* P_ess_ch_Max];%容量约束C = [C, SOC_ess(:, t + 1) == SOC_ess(:, t) + UP_P_ess_ch(:, t) - UP_P_ess_dch(:, t)];%投入节点选择%% 9.3风电+光伏约束C = [C, 0 <= UP_P_wt, UP_P_wt <= P_WT];C = [C, 0 <= UP_Q_wt, UP_Q_wt <= Q_WT];%% 9.4潮流约束C = [C, Q_bus_in + Q_Load - Q_wt - Q_Gen == 0];%欧姆定律约束C = [C, V(branch(:, 2), :) == V(branch(:, 1), :) - 2 * (R * ones(1, 24)) .* P_Line - 2 * (X * ones(1, 24)) .* Q_Line + ((R .^ 2 + X .^ 2) * ones(1, 24)) .* I];%二阶锥约束C = [C, V(branch(:, 1), :) .* I >= P_Line .^ 2 + Q_Line .^ 2];%区域FCE约束%% 10.波动模型设目标函数f_loss_fluc = sum(sum(I .* (R * ones(1, T)))); %网损
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🔗 参考文献
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