摘要：为提高光伏的消纳能力和降低分布式光伏与储能装置规划的成本，提出一种需求侧响应策略和双向动态重构策略相结合的光伏储能规划模型。综合考虑光伏和储能的各项成本因素，分析年规划成本、光伏接入容量和储能安装容量与功率之间的关系建立定容模型；以配电网的年规划成本最低为目标函数，确定最优的分时电价方案和动态重构策略；在IEEE33节点系统上进行算例仿真，对比分析不同场景下主动配网策略对光伏和储能设备规划结果的影响。结果表明：同时考虑需求侧响应和双向动态重构的主动配电网策略后进行光伏储能选址定容，可以显著提高光伏消纳能力，获得最低的规划成本，并且能改善双向重构策略使节点在光伏出力过剩时段内电压水平偏低的缺点，提高了含高比例光伏配电网运行的经济性与可靠性。

　　关键词：分布式电源；需求侧响应；动态重构；光伏消纳；选址定容

　　Abstract：In order to improve the absorption capacity of photovoltaic and reduce the cost of distributed photovoltaic and energy storage device planning，a photovoltaic energy storage planning model based on the combination of demand side response strategy and bidirectional dynamic reconfiguration strategy is proposed．Various cost factors of photovoltaic and energy storage are comprehensively considered，and the relationship between annual planning cost，photovoltaic access capacity，energy storage installation capacity and power is analyzed to establish a fixed capacity model；the lowest annual planning cost of distribution network is taken as the objective function，the optimal TOU scheme and dynamic reconfiguration strategy are determined；simulation is carried out on an IEEE33－node system to compare and analyze the influence of active distribution strategy on DPV and ESS planning results in different scenarios．The results show that the PV consumption capacity can be significantly improved by taking into account both demand－side response and bidirectional dynamic reconfiguration of the active distribution network strategy，and the lowest planning cost can be obtained．Moreover，the shortcomings of low voltage level of nodes in PV output surplus period due to bidirectional reconfiguration strategy can be improved，and the economy and reliability of distribution network operation with high proportion PV can be improved．

　　Key words：distributed generation；demand－side response；dynamic reconfiguration；photovoltaic consumption；capacity and location optimization

　　0引言

　　为响应我国“双碳”目标的号召，我国能源生产与消耗模式亟须转型，为降低对化石能源发电的依赖，分布式光伏发电(Distributed Photovoltaic Generation，DPVG)近年来在我国发展迅速。然而在以DPVG为典型的可再生能源分布式发电(Renewable Distributed Generation，RDG)并网中，由于RDG的波动性和难以准确预测等特点，RDG并网给配电网局部系统的安全稳定运行带来重大挑战[1－2]。为缓解高渗透率的RDG带来的节点电压越限等负面问题，通常将储能装置消纳光伏作为主要解决方案[3－4]，但储能装置的安装受其高昂的成本限制，为了使光伏和储能进行互补，提高经济效益并降低分布式光伏并网的负面影响，通常将RDG与ESS进行联合规划[5－6]。

　　基于分时电价的需求侧响应(Demand Response，DR)在高比例分布式电源并网的场景下也可作为有效解决此类负面问题的手段，其对柔性负荷的有效利用能提高光伏消纳能力。与ESS相比，DR在经济性方面有显著优势，但是由于响应分时电价的用户负荷有限，将DR与ESS结合能有效消纳光伏并降低ESS的安装容量和规划成本[7－8]。文献[9]同时考虑用户侧的净负荷波动、用户购电成本满意度和用电舒适度和电网侧的ESS的规划成本，将DR和ESS进行联合规划，实现用户与电网的双赢。文献[10]综合考虑系统灵活性和容量充裕性约束，用基于线性规划求解器的迭代算法求解规划模型，有效降低规划成本。文献[11]充分发挥DR中柔性负荷“虚拟储能”的作用来改变负荷的时序性，将柔性负荷与DPV、ESS联合规划，提高光伏利用率的同时并发挥削峰填谷的作用。文献[12]考虑不同负荷类型的需求侧应控制策略，提高ESS的利用率并提高ESS运行的稳定性。

　　通过调控配电网开关装置来改变配电网拓扑结构和潮流的配电网重构是一种重要的主动配电网控制和管理策略，很多学者将其与RDG配置进行联合规划研究[13－15]。文献[16]提出考虑联络线和分段开关状态的DistFlow潮流模型，获得最优的DPV接入容量和高的周期内经济效益。文献[17]提出了一种双向重构策略，通过增大光伏出力过剩时段逆向重构系统网损以消纳光伏，但是其在高渗透率时段的网损大幅度拉升导致该时段的节点电压水平过低。文献[18]提出了计及需求侧响应的配电网重构方法，用于提高分布式能源的消纳能力和降低网损，但是未考虑ESS装置的作用，仍然造成弃光，其光伏消纳能力与经济性有进一步的提升空间。文献[19]提出网络重构、柔性配电开关和储能装置协调配合的策略，充分考虑各时段的关联性，减小开关次数与成本。

　　分析上述文献可知，目前通过提高光伏消纳能力优化DPV、ESS配置水平的方法有很多，但少有文献将需求侧响应和动态重构策略运用到DPV、储能的联合规划中。基于此，本文在分式布式光伏大规模并网的背景下，提出考虑需求侧响应和双向动态重构的光伏储能规划模型，有效降低光伏辐照度低的时段的网络损耗，提高光伏出力过剩时段内的用户负荷与网损来升拉升光伏消纳水平；与单独考虑一种主动配电网策略场景的规划结果相对比，验证了本文提出方案降低规划成本和改善电能质量的有效性。

　　1 ESS定容原则

　　本文研究的配电网中，当光伏出力大于总供电负荷时，由ESS对过剩的光伏出力进行消纳，所储存的电能优先在系统电压水平低的时候释放。若不考虑ESS充放时的能量损耗，在光伏出力不变的情况下，系统总ESS额定安装容量等于剩余光伏出力之和，即光伏出力过剩时段光伏出力曲线与供电负荷曲线面积之差，此时ESS容量不会冗余造成安装成本的浪费，也不会有过剩的光伏倒送主网。系统ESS总额定功率为光伏出力过剩时段内光伏出力曲线与供电负荷曲线的最大差值。ESS的配置由光伏出力曲线以及总供电负荷决定。其关系如下：

　　式中：p0，t为t时刻系统供电负荷；ploss，t为t时刻系统网络损耗；ptotal，t为t时刻用户负荷；EESS为ESS额定安装容量；PESS为ESS额定功率；pPV，t为t时刻光伏出力。

　　２规划模型

　　２．１目标函数

　　在高比例分布式光伏接入电网和过剩光伏用ＥＳＳ完全消纳的前提下，为提高配电网中其他手段对光伏的消纳能力，降低年规划成本，提出了考虑需求侧响应和双向动态重构的光伏储能规划模型。将ＤＰＶ和ＥＳＳ的投资成本折算为年等值成本，以年规划成本最小为目标函数：

　　式中：ＣＴｏｔａｌ为系统年规划成本；ＣＩＮＳ为等年值安装成本；ＣＯＭ为年运行维护成本；Ｃｂｕｙ为主网购电成本；ＣＳ为光伏发电补贴。

　　在用户负荷已知的前提下，ESS的最佳配置点由DPV额定安装容量决定，忽略DPV、ESS接入位置带来网损变化的影响，年总规划成本与DPV接入量有关。DPV接入容量越高系统向上级购电量减少，但是DPV、ESS的安装运维成本会提升。年总规划成本与DPV接入容量关系曲线呈V形，在某一点取最低值，获得DPV接入容量与规划成本的最优权衡。将该最低点的DPV额定容量规定为该系统的最佳DPV额定安装容量，其对应的ESS额定安装容量也为最佳，此时的年规划成本最低。

　　2．2双层划分模型

　　通过需求侧响应策略改变用户负荷曲线或者通过网络重构改变网络拓扑时，最小规划成本和其对应的DPV、ESS安装容量也会发生改变。本文建立双层划分模型，以获得最佳的需求侧响应策略与动态重构策略，从而求出该主动配电网策略对应用户负荷曲线以及网络拓扑以及最终的规划结果，其规划模型框架如图1所示。

　　2．3上层划分模型

　　上层划分模型确定峰谷时段划分与分时电价。为了使用户负荷与光伏出力更加匹配、增大光伏出力过剩时段的用户负荷以消纳光伏，进行峰谷时段划分优化：基于某地典型日的用户负荷与光伏出力特性，将光伏出力过剩的时段11：00—16：00设置为谷时段，其他时段根据原有峰谷特性划分峰谷时段。

　　2．3．1目标函数

　　通过分时电价策略增大光伏出力过剩时段的用户负荷以消纳光伏，降低规划成本，上层划分模型目标函数为式中：ES为需求侧响应策略后所需安装的ESS容量；E0为原ESS安装容量。ES越小，则系统消纳光伏的能力越强，ESS的安装成本也越小。

　　2．3．2约束条件

　　(1)DR负荷约束

　　实施DR策略前后，用户负荷总量不会改变。

　　式中：pi，t、p u，tr分别为t时刻节点i实施分时电价前后的用户负荷；N为该系统下节点总数。

　　(2)用户购电约束

　　为了使用户能积极响应分时电价策略，需保证用户响应分时电价后，购电花费减少。

　　式中：ρ为原电价；ρ为需求侧响应之后t时刻对应的电价。

　　2．4下层划分模型

　　将光伏出力过剩时段通过改变网络拓扑增大系统网络损耗的手段规定为逆向重构，用于消纳光伏；将其他时段降低网络损耗的手段规定为正向重构，用于减少购电成本。

　　根据上层需求侧响应之后的各时段负荷特性与光伏出力特性确定最佳重构策略，包括重构时段数目与划分方式。节点N在t时刻的复功率为Xt＝[xt1，xt1，…，xtN]，将日系统负荷进行规范化处理，定义为X＝[X1，X2，…，XT]T，将该矩阵进行时段划分，设1≤α≤β≤N，则时段内的负荷段差为dαβ[20]。

　　式中：Y为24 h的典型日周期被划分为m个重构时段所对应的时段划分方式。重构次数越大，段差和越小，表明重构时段划分方式Y的时段内数据误差越小，但是频繁的重构会严重影响开关的寿命，不满足开关次数约束。

　　2．4．1目标函数

　　下层划分模型的目标函数为在重构频率满足约束的条件下，尽可能减小重构的误差，即段差和更小，同时降低规划成本。两个目标函数为不同量纲，进行归一化处理。下层划分模型目标函数为

　　式中：C(Y，m)为划分为m个时段的重构划分方式下，对应网络拓扑的年规划成本；C0为原购电成本。

　　将下层划分模型的最优结果反馈给上层，更新上层的划分结果。

　　2．4．2约束条件

　　(1)配电网重构应满足以下潮流约束。

　　式中：PG，i，t、QG，i，t分别为t时刻节点i所电源注入的有功功率和无功功率；PL，i，t、QL，i，t分别为t时刻节点i处的有功负荷和无功负荷；Yij、θij，t分别为i、j之间的电导和电导相角；Ui，t、Uj，t分别为t时刻节点i、j的电压幅值；θi，t、θj，t分别为t时刻节点i、j的电压相角。

　　(2)电压幅值约束

　　网损的变化会影响各节点电压幅值，为保证电压水平在允许范围内，需要满足幅值约束。

　　Uj，min＜Uj，t＜Uj，max(18)

　　式中：Uj，max、Uj，min分别为所允许的电压上限和下限。

　　(3)开关动作次数约束

　　配网中频繁的重构会减少开关的寿命，需加入开关动作次数约束。

　　∑Nq≤Nmax(19)

　　式中：将24 h周期内划分为Q个连续的重构时段；Nq为第q个重构时段内开关动作次数。

　　(4)配电网网络拓扑约束

　　配电网重构后不能改变原有线路辐射状特性，且要避免出现以及环网。

　　3算例分析

　　以某地含有ESS和DPV的33节点配网系统为例，线路电压等级为12．66 kV，线路参数参考文献[21]，DPV、ESS经济技术参考文献[22]，其网络拓扑如图2所示，实现为原系统支路，虚线为可进行重构的联络开关。本文不考虑售电的情况，过剩的光伏通过ESS完全消纳。国家光伏补贴参考2023年国家对光伏发电补贴政策，分布式电价补贴标准为0．42元／(kW·h)。根据初始系统下式(4)~(7)得出年规划成本与光伏接入容量的关系，将成本最低时的光伏接入容量规定为原始的光伏接入容量，此时光伏额定接入容量大小为2500 kW。

　　3．1划分结果

　　首先，确定优化后的分时电价峰谷时段划分，其划分结果如表1所示。

　　该地区某典型日的各时段用户负荷与光伏出力情况如图3所示。由图可知，光伏出力过剩的时段10：00—16：00通过峰谷时段划分后变为谷时段，该时段下的用户购电电价水平降低，用户用电量增高，此时段内的用户负荷总量增加约6．8％，过剩光伏通过ESS消纳，根据式(1)~(2)求出ESS的安装容量，ESS的需求量与实施需求侧响应策略之前相比降低了约44．6％，大幅度增大了光伏消纳能力。其余时段的负荷转移到光伏出力过剩时段，用户负荷水平降低。

　　将24 h的一个研究周期划分为5个连续的重构时段，其重构结果如表2所示。在光伏出力过剩的时段内执行逆向重构增大系统网络损耗消纳光伏以降低ESS安装容量与成本，其余时段正向重构降低网络损耗，从而降低购电成本。

　　3．2划不同规划方案下DPV、ESS规划结果分析通过对以下4种场景下的DPV和ESS选址定容进行仿真，对比光伏消纳指标、年综合成本规划指标以及电压水平等指标，验证所提出方案的有效性和优势。

　　场景1：不考虑需求侧响应和重构直接进行选址定容；场景2：不考虑需求侧响应，仅考虑双向向动态重构进行选址定容；场景3：仅虑需求侧响应，不考虑双向动态重构进行选址定容；场景4：同时虑需求侧响应和双向动态重构进行选址定容。

　　3．2．1 DPV出力与规划成本曲线变化

　　根据第一节的初步定容原则，绘制不同场景下的“DPV出力－年规划成本”关系曲线，对各场景下的年规划成本和光伏接入容量初步规划结果进行对比分析，如图4所示。以不采用图4不同场景下DPV出力与任何主动配电网策略的年规划成本关系曲线场景一为基准，假设DPV和ESS平均接入各节点上，忽略各节点接入容量不同带来的网损变化与节点电压水平变化影响。只考虑双向重构策略或者需求侧响应策略后成本曲线的最低点产生位移，其成本最低点处的规划成本分别降至492．2万元和476．85万元，光伏接入容量提高至2325 kW和2400 kW。场景4的成本曲线谷值与其他场景相比，其规划成本进一步降低至468．62万元，其谷值对应的DPV额定安装容量提高到2425 kW。可见同时考虑需求侧响应与双向动态重构策略对降低规划成本、提高光伏消纳水平有较好的积极影响。

　　3．2．2规划结果

　　不同场景下的规划结果如表3所示。场景2、3、4的主动配网策略都是通过提高光伏出力过剩时段内的光伏消纳水平，大幅降低ESS的安装容量，分别为41 5、175、556 kW，ESS的年等值安装与运维成本下降。各场景规划结果中光伏接入量小幅提升，以场景4最为突出，从场景1下DPV接入容量2244 kW增至2429 kW，DPV的年等值安装与运维成本增加。DPV渗透率高的时段通过ESS消纳过剩的DPV出力，并在当天的其他时段内释放电能，光伏出力的提升有效降低了系统的购电成本，并提高了光伏补贴。

　　场景3、4通过双向动态重构策略降低了光伏出力水平低的时段内系统网络损耗，也达到减少购电成本的目的。从规划结构可知，同时考虑需求侧响应与双向动态重构策略后的选址定容规划，可以获得最低的年规划成本463．61万元，与未考虑主动配电网策略的原场景以及其他场景相比，分别降低了39．85、11．03、26万元，同时光伏接入量的提高降低了对化石能源发电的依赖，响应了“双碳”的号召。

　　3．2．3节点电压水平分析

　　为了研究不同场景下节点电压水平的差异，选取系统节点中负荷分布最低的8号节点与负荷分布最高的31号节点为典型进行分析，两典型节点各场景下的电压幅值曲线分别如图5(a)、图5(b)所示。根据图3的PV出力曲线的光伏特性可知系统在00：00—6：00与20：00—24：00光伏接入量为0，所以各场景的光伏接入容量差异并不影响这两个时段的节点电压水平。在太阳辐照度水平较低的时段，场景2、4下的两节点电压水平均与场景1相近，而场景3下两节点电压水平得到了提升，该时段下场景3通过正向重构降低了该时段的网损以及优化了电压分布，使该时段保持了较高的电压水平。在太阳辐照度较高12：00—15：00时段，场景2的电压水平与场景1相近，但是场景3下的电压水平由于逆向重构拉高网损而大幅度降低，通过电压幅值约束将系统节点最低电压限制在0．93 p．u．以上。而场景4同时考虑需求侧响应策略与动态重构策略，与文献[17]只考虑双向重构策略的规划相比，该时段下节点8与节点31的电压幅值最低点由0．953 p．u．和0．932 p．u．分别提升至0．991 p．u．和0．982 p．u．。这是由于场景4考虑需求侧响应之后，光伏消纳能力提高，此场景成本最低点对应的光伏接入容量比场景3增加了约100 kW，该时段的光伏出力大幅度增加，抬高了系统内节点电压水平。

　　4结束语

　　本文通过双层划分模型获得最优的需求侧响应策略与动态重构策略，在此基础上进行选址定容，对比分析了4种场景下的DPV、ESS的规划结果，得出以下结论。

　　(1)分段式双向动态重构策略通过在光伏出力过剩时段逆重构以增大系统网络损耗消纳光伏，提高了系统用电负担以及对DPV的需求，但是造成该时段下系统电压水平偏低。与需求侧响应策略结合后，系统接入更多的光伏，使该时段光伏出力增大，可获得更高的电压水平。

　　(2)同时考虑需求侧响应和双向动态重构的DPV、

　　ESS规划使年规划成本进一步降低。在光伏渗透率低的时段将配电网重构改变网络拓扑与分时电价策略削峰填谷结合能够减少系统网损从而减少购电成本，在光伏渗透率高的时段将逆向重构增大系统网损和分时电价策略促进用户用电结合增大系统用电负荷以消纳更多的光伏以降低购电成本与ESS的需求。

参考文献：

　　[1]BO Z，ZHI X，CHEN X，et al．Network Partition－Based ZonalVoltage Control for Distribution Networks With Distributed PVSystems[J]．IEEE Transactions on Smart Grid，2017(99)：1．

　　[2]薛斐，黄则浩，凌代伟，等．兼顾用户体验和光伏消纳的低压配电网电压协调控制方法[J]．机电工程技术，2022，51(11)：301－305．

　　[3]李军徽，孙大朋，朱星旭，等．光伏高渗透率下分布式储能群间协同的电压控制策略[J]．电力系统自动化，2023，47(10)：47－56．

　　[4]招景明，苏洁莹，潘峰，等．考虑光伏波动的有源配电网分布式储能双目标优化规划[J]．可再生能源，2022，40(11)：1546－1553．

　　[5]方保民，李红志，孔祥鹏，等．含高比例光伏出力的长期分布式储能配置研究[J]．电力系统保护与控制，2021，49(2)：121－129．

　　[6]赵立军，张秀路，韩丽维，等．基于多场景的配电网分布式光伏及储能规划[J]．现代电力，2022，39(4)：460－468．

　　[7]何芳，丛雨，王立强．光伏逆变器机电暂态模型功率控制参数辨识及验证[J]．内蒙古电力技术，2022，40(3)：1－6．

　　[8]李子林，刘蓉晖．考虑需求侧响应的含储能区域综合能源系统运行优化[J]．现代电力，2019，36(6)：61－67．

　　[9]李嘉乐，杨博，胡袁炜骥，等．考虑需求侧响应的电－氢混合储能系统选址定容[J]．电网技术，2023－01－19．http：／／www．cnki．com．cn／Article／CJFDTotal－DWJS20230113001．htm．

　　[10]黄远明，张玉欣，夏赞阳，等．考虑需求响应资源和储能容量价值的新型电力系统电源规划方法[J]．上海交通大学学报，2023，57(4)：432－441．

　　[11]陈长青，阳同光．计及柔性负荷的电网储能和光伏协调规划研究[J]．电力系统保护与控制，2021，49(4)：169－177．

　　[12]方逸波，袁晓冬，费骏韬，等．基于需求侧响应的配电网储能容量识别[J]．电力工程技术，2019，38(6)：61－68．

　　[13]THBH A，TVT A，DNVB C，et al．An improved metaheuristicmethod for simultaneous network reconfiguration and distributedgeneration allocation[J]．Alexandria Engineering Journal，2022，61(10)：8069－8088．

　　[14]WANG H J，PAN J S，NGUYEN T T，et al．Distribution network reconfiguration with distributed generation based on parallel slime mould algorithm[J]．Energy，2022(B)：244．

　　[15]倪识远，张林垚．考虑动态重构的主动配电网多目标双层优化调度方法[J]．电力系统保护与控制，2020，48(20)：10．

　　[16]朱俊澎，顾伟，张韩旦，等．考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法[J]．电力系统自动化，2018，42(5)：111－119．

　　[17]李诗颖，杨晓辉．基于双向动态重构与集群划分的光伏储能选址定容[J]．电力系统保护与控制，2022，50(3)：51－58．

　　[18]黄鸣宇，张庆平，张沈习，等．高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构[J]．电力系统保护与控制，2022，50(1)：116－123．

　　[19]梁栋，郭育威，王笑雪，等．考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化[J]．电力建设，2022，43(9)：94－103．

　　[20]董志辉，林凌雪．基于改进模糊C均值聚类时段划分的配电网动态重构[J]．电网技术，2019，43(7)：2299－2305．

　　[21]王守相，王成山．现代配电系统分析[M]．北京：高等教育出版社，2007．

　　[22]丁明，方慧，毕锐，等．基于集群划分的配电网分布式光伏与储能选址定容规划[J]．中国电机工程学报，2019，39(8)：15．