考虑碳交易和无功补偿的分布式电源优化配置

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.22069

摘要/Abstract

摘要：

“双碳”背景下，在规划分布式电源时引入碳交易和无功补偿机制是实现电力系统低碳化、稳定化的重要手段。为此，提出一种考虑碳交易和无功补偿的分布式电源优化配置方法。首先，引入碳交易机制，建立碳交易成本计算模型。其次，建立考虑碳交易和无功补偿的分布式电源双层优化配置模型，上层以年综合成本为优化目标，决策变量为光伏和燃气轮机接入配电网中的位置及容量；下层以系统网损、电压偏移量、节点电压稳定裕度为优化目标，决策变量为无功补偿电容器在配电网中的位置和容量。最后，通过改进的自适应遗传算法对优化配置模型进行求解。结合IEEE33节点构造的算例进行仿真分析，结果表明，该模型可在保证系统经济性和环保性的基础上有效降低网损，并提高系统电压的稳定性。

关键词: 碳交易机制, 无功补偿, 分布式电源, 自适应遗传算法, 优化配置

Abstract:

Under the background of “double carbon”, the introduction of carbon trading and reactive power compensation mechanism in the planning of distributed generation is an important means to realize the low-carbon and stability of power system. Therefore, a optimal configuration method of distributed generation considering carbon trading and reactive power compensation was proposed. Firstly, the carbon trading mechanism was introduced to establish the calculation model of carbon trading cost. Then, a two-tier optimal configuration model of distributed generation considering carbon trading and reactive power compensation was established. The upper layer took the annual comprehensive cost as the optimization objective, and the decision variables were the location and capacity of photovoltaic and gas turbine connected to the distribution network. The lower layer took the system network loss, voltage offset and node voltage stability as the optimization objectives. The decision variables were the location and capacity of the reactive power compensation capacitor in the distribution network. Finally, the optimal configuration model was solved by the improved adaptive genetic algorithm. Combined with the example of IEEE33 node structure, the simulation analysis was carried out. The results show that the model can effectively reduce the loss of network and improve the stability of system voltage on the basis of ensuring the economy and environmental protection of the system.

Key words: carbon trading mechanism, reactive power compensation, distributed generation, adaptive genetic algorithm, optimal configuration

中图分类号:

TK 73

孙健浩, 初壮. 考虑碳交易和无功补偿的分布式电源优化配置[J]. 发电技术, 2024, 45(1): 142-150.

Jianhao SUN, Zhuang CHU. Optimal Configuration of Distributed Generation Considering Carbon Trading and Reactive Power Compensation[J]. Power Generation Technology, 2024, 45(1): 142-150.

图/表 10

图1 求解流程图

Fig. 1 Solution flow chart

图2 节点系统图

Fig. 2 Node system diagram

表1 仿真数据

Tab. 1 Simulation data

参数	数值
运行年限 $Y$ /a	20
年等值回报率 $r$ /(元/a)	0.1
外购单位电价 $γ$ /[元/(kW⋅h)]	0.5
年最大负荷损耗时间 $T l o s s$ /h	3 200
年最大负荷利用时间 $T m a x$ /h	5 000
单位电量无偿碳排放配额 $η$ /[kg/(kW⋅h)]	0.613
外购单位电量碳排放强度 $δ$ /[kg/(kW⋅h)]	0.841
微型燃气轮机碳排放强度 $μ$ /[kg/(kW⋅h)]	0.184
燃气轮机单位电量无偿碳排放配额 $λ$ /[kg/(kW⋅h)]	0.342
无功补偿装置投资(运行)成本 $C c (C c h)$ /[元/(kW⋅h)]	60(10)
光伏投资(运行)成本 $C P V (C P V M)$ /[元/(kW⋅h)]	6 500(70)
燃气轮机投资(运行)成本 $C M T (C M T M)$ /[元/(kW⋅h)]	1 500(11.8)

表1 仿真数据

Tab. 1 Simulation data

参数	数值
运行年限 $Y$ /a	20
年等值回报率 $r$ /(元/a)	0.1
外购单位电价 $γ$ /[元/(kW⋅h)]	0.5
年最大负荷损耗时间 $T l o s s$ /h	3 200
年最大负荷利用时间 $T m a x$ /h	5 000
单位电量无偿碳排放配额 $η$ /[kg/(kW⋅h)]	0.613
外购单位电量碳排放强度 $δ$ /[kg/(kW⋅h)]	0.841
微型燃气轮机碳排放强度 $μ$ /[kg/(kW⋅h)]	0.184
燃气轮机单位电量无偿碳排放配额 $λ$ /[kg/(kW⋅h)]	0.342
无功补偿装置投资(运行)成本 $C c (C c h)$ /[元/(kW⋅h)]	60(10)
光伏投资(运行)成本 $C P V (C P V M)$ /[元/(kW⋅h)]	6 500(70)
燃气轮机投资(运行)成本 $C M T (C M T M)$ /[元/(kW⋅h)]	1 500(11.8)

表2 节点电压稳定裕度次序表

Tab. 2 Node voltage stability margin sequence table

次序	节点	电压稳定裕度/pu	次序	节点	电压稳定裕度/pu
1	19	0.642 93	18	8	0.766 07
2	18	0.646 98	19	27	0.778 78
3	17	0.649 96	20	7	0.785 60
4	16	0.656 40	21	6	0.799 30
5	33	0.659 43	22	26	0.883 91
6	15	0.661 40	23	5	0.885 98
7	32	0.662 16	24	25	0.908 94
8	31	0.668 82	25	4	0.923 78
9	14	0.669 20	26	24	0.925 45
10	13	0.678 40	27	23	0.939 54
11	30	0.686 73	28	22	0.959 25
12	29	0.698 04	29	3	0.960 76
13	12	0.700 59	30	21	0.961 07
14	11	0.706 35	31	20	0.969 05
15	10	0.711 72	32	2	0.984 63
16	28	0.730 40	33	1	1.000 00
17	9	0.736 24

表3 不同方案下优化配置结果

Tab. 3 Optimized configuration results under different schemes

方案	外购电容量/kW	光伏		燃气轮机		网损/kW	碳排放量/t	成本/万元						总成本/ 万元
方案	外购电容量/kW	节点	容量/ kW	节点	容量/ kW	网损/kW	碳排放量/t	光伏	燃气轮机	无功补偿	网损	负荷电费	碳交易	总成本/ 万元
1	3 927	—	—	—	—	211.92	16 191.89	0	0	0	33.91	928.75	362.21	1 324.87
2	2 988	14	30	16	350	93.48	13 133.46	2.5	14.85	0	14.95	723.75	0	756.05
2	2 988	30	20	31	420	93.48	13 133.46	2.5	14.85	0	14.95	723.75	0	756.05
3	2 985	14	310	16	70	90.76	12 592.54	52.52	3.6	0	14.52	723.75	78.22	872.61
3	2 985	30	320	31	120	90.76	12 592.54	52.52	3.6	0	14.52	723.75	78.22	872.61
4	2 972	12	290	17	80	77.19	12 436.01	52.52	3.6	10.81	12.35	723.75	65.87	868.82
4	2 972	28	340	31	110	77.19	12 436.01	52.52	3.6	10.81	12.35	723.75	65.87	868.82

表4 最终双层优化配置结果

Tab. 4 Final double-layer optimal configuration results

类型	节点	容量
光伏	12	290 kW
光伏	28	340 kW
燃气轮机	17	80 kW
燃气轮机	31	110 kW
无功补偿装置	13	170 kV⋅A
	14	70 kV⋅A
	15	70 kV⋅A
	16	110 kV⋅A
	17	130 kV⋅A
	18	20 kV⋅A
	19	210 kV⋅A
	29	190 kV⋅A
	30	210 kV⋅A
	31	290 kV⋅A
	32	280 kV⋅A
	33	70 kV⋅A

图3 节点电压对比图

Fig. 3 Node voltage comparison diagram

图4 电压偏移量与稳定裕度对比

Fig. 4 Comparison of voltage offset and stability margin

图5 算法收敛对比曲线

Fig. 5 Comparison curve of algorithm convergence

表5 算法寻优对比结果

Tab. 5 Comparison results of algorithm optimization

参数	改进的自适应遗传算法	传统的遗传算法
求解时间/s	128.3	245.7
迭代收敛次数	98	124
总成本/万元	868.82	874.94

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