计及灵活性不足风险的配电网智能软开关与多类型共享储能协调优化

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.24234

发电技术 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (4): 758-767.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.24234

• 大规模新能源并网运行调控关键技术 • 上一篇下一篇

计及灵活性不足风险的配电网智能软开关与多类型共享储能协调优化

王杰¹, 徐立军¹, 李笑竹², 樊小朝¹, 古丽扎提∙海拉提null¹, 王维庆²

^1.新疆绿氢制储用技术重点实验室(新疆工程学院)，新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830023
^2.新疆大学电气工程学院，新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830017

收稿日期:2024-11-07 修回日期:2025-02-25 出版日期:2025-08-31 发布日期:2025-08-21
通讯作者: 徐立军
作者简介:王杰(1990)，女，博士，副教授，研究方向为电-氢耦合系统的建模与优化运行、新型配电网规划与运行优化、可再生能源并网，bjewang@163.com；
徐立军(1978)，男，博士，教授，研究方向为可再生能源制氢技术、新型电力系统运行优化，本文通信作者，1311817899@qq.com；
李笑竹(1990)，女，博士，副教授，研究方向为新能源电力系统的鲁棒控制和经济调度，272268272@qq.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目(72361033);新疆天山英才青年科技拔尖人才项目(2022TSYCCX0053);新疆自治区天池英才青年博士计划(2024XGYTCYC12);新疆工程学院博士启动基金(2024XGYBQJ01)

Coordinated Optimization of Intelligent Soft Open Points and Multiple Types of Shared Energy Storage in Distribution Networks Considering Flexibility Deficiency Risk

Jie WANG¹, Lijun XU¹, Xiaozhu LI², Xiaochao FAN¹, GULIZHATI∙Hailati¹, Weiqing WANG²

^1.Key Laboratory of Green Hydrogen Production, Storage and Utilization Technology in Xinjiang (Xinjiang Institute of Engineering), Urumqi 830023, Xinjiang Uygur Autonomous Region, China
^2.School of Electrical Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830017, Xinjiang Uygur Autonomous Region, China

Received:2024-11-07 Revised:2025-02-25 Published:2025-08-31 Online:2025-08-21
Contact: Lijun XU
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(72361033);The Xinjiang Tianshan Elite Young Scientist Excellence Program(2022TSYCCX0053);Xinjiang Tianchi Talent Program(2024XGYTCYC12);Xinjiang Institute of Technology PhD Start-up Fund(2024XGYBQJ01)

摘要/Abstract

摘要：

目的为解决高渗透率新能源的接入给新型配电网造成的运行安全问题，联合智能软开关、多类型共享储能多种灵活性设备，提出了计及灵活性不足风险的配电网智能软开关与多类型共享储能协调优化运行方法。方法首先，阐述了智能软开关与多类型共享储能灵活性资源的灵活调节机理，构建了基于条件风险价值的灵活性不足风险指标。其次，综合考虑灵活性、安全性及经济性指标，建立了新型配电网智能软开关与多类型共享储能协调优化模型。最后，在改进的IEEE 33节点系统对所提出的方法进行测试。结果所提出的计及灵活性不足风险的新型配电网智能软开关与多类型共享储能的协调优化方法，能够充分应对新能源出力的波动性和负荷需求的随机性，有效降低新型配电网的有功损耗，提高新型配电网运行的灵活性、安全性与经济性。结论所提出的灵活性优化模型将为新型配电系统灵活调度提供较高的实际参考价值。

关键词: 新能源, 新型配电网, 智能软开关, 多类型共享储能, 灵活性, 条件风险价值

Abstract:

Objectives To address the operational security issues in the new-type distribution network caused by the high-penetration integration of renewable energy, this paper proposes a coordinated optimization method for intelligent soft open points and multiple types of shared energy storage, by integrating these flexible devices while considering the risk of flexibility deficiency. Methods Firstly, the flexible regulation mechanism of flexible resources, including intelligent soft open points and multiple types of shared energy storage, is elaborated, and a flexibility deficiency risk indicator based on conditional value at risk is constructed. Secondly, considering flexibility, safety, and economy, a coordinated optimization model for intelligent soft open points and multiple types of shared energy storage in the new-type distribution network is established. Finally, the proposed method is tested on an improved IEEE 33-bus system to verify its effectiveness. Results The proposed coordinated optimization method for intelligent soft open points and multiple types of shared energy storage, considering flexibility deficiency risk, can fully cope with the volatility of renewable energy output and the randomness of load demand, effectively reduce active power loss of the new-type distribution network, and enhance its flexibility, safety, and economy. Conclusions The proposed flexibility optimization model provides significant practical reference value for flexible scheduling of new-type distribution systems.

Key words: renewable energy, new-type distribution network, intelligent soft open point, multiple types of shared energy storage, flexibility, conditional value at risk

中图分类号:

TK 01

王杰, 徐立军, 李笑竹, 樊小朝, 古丽扎提∙海拉提null, 王维庆. 计及灵活性不足风险的配电网智能软开关与多类型共享储能协调优化[J]. 发电技术, 2025, 46(4): 758-767.

Jie WANG, Lijun XU, Xiaozhu LI, Xiaochao FAN, GULIZHATI∙Hailati, Weiqing WANG. Coordinated Optimization of Intelligent Soft Open Points and Multiple Types of Shared Energy Storage in Distribution Networks Considering Flexibility Deficiency Risk[J]. Power Generation Technology, 2025, 46(4): 758-767.

图/表 8

表1 成本系数 (元/(kW⋅h))

Tab. 1 Cost coefficient

成本系数	$c g$	$c S O P$	$c e s s$	$c c s e s$	$c l o s s$	$κ t$
数值	0.65	0.02	0.154 2	0.01	0.57	0.22

表1 成本系数 (元/(kW⋅h))

Tab. 1 Cost coefficient

成本系数	$c g$	$c S O P$	$c e s s$	$c c s e s$	$c l o s s$	$κ t$
数值	0.65	0.02	0.154 2	0.01	0.57	0.22

图1 修改的 IEEE 33节点系统结构图

Fig. 1 Structural diagram of modified IEEE 33 bus system

图2 热负荷与市场出清价格

Fig. 2 Heat load and market clearing price

表2 优化结果对比

Tab. 2 Comparison of optimization results 万元

案例	$C F R S C$	$C N L C$	$I S E S$	$I C S E S$	$F C V a R$
1	1.642 0	0.098 5	0.532 1	4.129 9	0.094 5
2	1.429 3	0.095 9	0.595 0	—	0.120 3
3	1.495 7	0.095 4	—	4.332 7	0.084 5
4	1.663 1	0.079 0	0.595 9	4.930 0	0.039 0
5	1.637 7	0.077 4	0.560 2	4.044 8	—

表2 优化结果对比

Tab. 2 Comparison of optimization results 万元

案例	$C F R S C$	$C N L C$	$I S E S$	$I C S E S$	$F C V a R$
1	1.642 0	0.098 5	0.532 1	4.129 9	0.094 5
2	1.429 3	0.095 9	0.595 0	—	0.120 3
3	1.495 7	0.095 4	—	4.332 7	0.084 5
4	1.663 1	0.079 0	0.595 9	4.930 0	0.039 0
5	1.637 7	0.077 4	0.560 2	4.044 8	—

图3 案例4 和案例5 系统节点电压曲线

Fig. 3 System nodal voltage curves for case 4 and case 5

图4 案例2—4 系统SOP优化曲线

Fig. 4 System SOP optimization curves of case 2-4

图5 案例4的SES和CSES优化曲线

Fig. 5 SES and CSES optimization curves of case 4

表3 灵活性不足风险分布比较 (元)

Tab. 3 Comparison of flexibility deficiency risk distribution

时刻	案例2		案例3
时刻	上调成本	下调成本	上调成本	下调成本
01：00	0	91.44	0	0.55
02：00	0	97.11	0	20.01
03：00	0	11.41	1.42	10.10
04：00—10：00	0	0	52.35	0
11：00	108.45	51.25	43.44	—
12：00	45.39	8.77	19.71	25.53
13：00	14.54	6.74	29.91	30.06
14：00	67.14	208.39	67.22	11.67
15：00	4.22	27.71	46.26	—
16：00	91.77	107.44	0	0
17：00—18：00	0	0	0	0
19：00	3.11	67.21	0	—
22：00	0	71.20	0	16.45
23：00	0	51.40	0	11.22
24：00	0	68.31	0	4.1

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计及灵活性不足风险的配电网智能软开关与多类型共享储能协调优化

Coordinated Optimization of Intelligent Soft Open Points and Multiple Types of Shared Energy Storage in Distribution Networks Considering Flexibility Deficiency Risk

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