大數據聯盟下一種分布式光伏資源共享算法設計

劉洋　劉吉成

摘要：為了提升分布式光伏資源利用率，提高時均用電效率，提出大數據聯盟下分布式光伏資源共享算法。依據光伏發電-電-用電價值鏈建立資源共享目標，并在約束條件下利用線性電力系統網絡模型建立主導節點選擇矩陣，劃分資源共享集群。針對集成的分布式光伏資源，依據大數據聯盟理論，將資源共享分為兩種資源共享模式，建立資源共享動態模型，實現資源共享。結果表明，所提方法的資源共享效果較好，能夠有效提升資源利用率，具有一定的應用價值。

關鍵詞：分布式光伏資源；資源共享；價值鏈；資源利用率；時均用電效率

中圖分類號：TM73 文獻標志碼：A 文章編號：1000-1646（2024）01-0109-06

隨著經濟社會的發展，人們對于能源的需求不斷增長，引發了越來越多的環境問題。以非可再生能源為主的能源結構無法滿足環保需求，因此，人們將目光轉移向風力、光伏、水電等清潔能源，尤其是光伏資源具有分布范圍廣、開發潛力大等特點，成為最受到關注的能源?？紤]到光伏能源的分散性，分布式光伏資源的集中共享成為亟待解決的問題之一。

相關學者提出了自己的看法：羅首權等根據可調度資源的歸屬主體，明確區域可調度資源種類，在保證主體利益平衡的基礎上，建立以用電滿意度最高為目標的雙層優化共享模型。通過目標級聯分析法不斷調整調度資源量，實現分布式資源的集中分配。但是，該算法需要調度大量聯動的硬件資源，運行成本較高，時均用電效率較低。付文杰等為了解決分布式資源集中共享問題，設計一種雙層規劃模型，該模型能夠實現分布式資源容量優化。雖然方法按照強對偶理論將規劃模型轉化為數學公式進行求解，但是方法以鏈式結構為設計基礎，要求執行過程不能中斷，導致其抗干擾能力較差。陳瑞捷等從光伏出力不確定性人手，設計一種以模糊集理論為核心的兩階段調度模型。根據歷史數據設計資源調度的約束條件后，優化調度模型，得到合理的資源共享方案。但是，該方法分階段調度過程中相互之間缺少協調機制，應用后資源利用率依舊較低。以解決上述共享算法的不足為目標，本文基于大數據聯盟理論，設計了一種分布式光伏資源集成共享算法，力圖解決當前存在的問題。

1 算法設計與應用

1.1 建立光伏資源共享目標約束條件

在資源集成共享算法設計中，首先需要建立共享目標約束條件，在此基礎上完成后續計算。針對分布式光伏資源的運行模式，可以得出光伏發電一儲能一用電價值鏈。資源共享目標約束條件的建立需要從價值鏈節點活動人手。光伏發電-儲能-用電價值鏈節點之間的互動關系如圖1所示。

根據圖1可知，在價值鏈中通過光伏節點進行發電，為儲能節點、用電節點提供能源支持。而儲能節點的主要職能是保存日常供電后剩余的光伏資源，也是資源共享的主體。以此為基礎建立目標約束條件，具體包括兩個優化目標，分別是能源交易總利潤和用電效率。

實際計算過程中，選取固定時間段，根據資源共享收益和光伏資源產生成本得到資源共享總利潤，計算表達式為

式中：λ為光伏資源共享總利潤；M為配電網內用戶數量；i為某用戶；T為集中共享時間段；t為時刻；，為用戶在選定時刻通過共享向外輸出的資源量；B為用戶在選定時刻通過共享向內輸入的資源量。

用電效率是所有用戶總用電量與光伏資源總發電量之比，需要注意的是總用電量的計算需要用總用電量減去外部買入電量，即

式中：θ為用電效率；F為光伏電網用電量；J為光伏資源發電量；D為從外部電網購買電量。在上述兩個共享目標的約束下進行光伏資源集中共享研究。

1.2 分布式光伏資源共享集群劃分

考慮到分布式光伏資源會受到外界因素干擾，存在不確定性，為了達到更好的資源共享效果，針對分布式光伏集群進行動態劃分，實現光伏資源集成處理。文中設計的光伏集群劃分方法主要包括兩個環節：一是主導節點選擇；二是集群劃分?；诠夥Y源共享區域的電壓偏差調節配電網節點的無功電源出力，選取區域內二次指標最小的節點為主導節點。計算過程中，利用線性電力系統網絡模型建立主導節點選擇矩陣，結合靈敏度矩陣進行線性處理，便于集群劃分計算，規?；植际焦夥潆娋W線性化矩陣可表示為

式中：S1、S2、S3、S4為節點靈敏度矩陣；AX為擾動增量；△Y為控制增量；△C為負荷節點的電壓增值；△V為負荷節點無功功率的變化量?？紤]到光伏資源共享區域內往往包含多個負荷節點，為了準確選取主導節點，設計主導節點η的目標約束條件G為

η（G）=min（φ△C△V） （4）

式中，φ為對稱權值。主導節點選擇結束后，需要根據分布式光伏的調節能力、響應速度等特點進行集群劃分，分布式光伏場站的可調容量是集群成員選取的依據。將光伏并網逆變器感性無功功率約束區間表示為

2 共享效果驗證與分析

2.1 實驗背景與場景設置

在分布式光伏規?；l展、多點接人配電網的發展背景下可知，分布式光伏資源共享的關鍵問題在于共享集群劃分，因此，要充分考慮資源共享區域內電壓偏差問題，搭建“高光伏出力、低系統負荷”場景驗證所提方法的有效性與可行性。采用MATLAB仿真軟件搭建分布式光伏的典型配電網拓撲結構如圖2所示。

由圖2可知，運用MATLAB軟件搭建的仿真模型中共包含38個可觀測節點，9個光伏電源以及1個變電站。參考分布式光伏的接入電壓規模，可以將其劃分為35kV、10kV、380V以及220V四個等級。按照集群劃分結果，對配電網內分布式光伏資源進行集成共享處理。配電網內分布式光伏電源的接入信息如表1所示。

根據表1可知，本次實驗從裝機容量、通信方式兩方面描述光伏接入狀態。其中，觀測節點16、27、29、35所接入的光伏電源采用無線局域網進行通信，其余光伏電源的通信方式則是光纖通信。結合國家制定的供電標準，在測試實驗進行過程中，設置每個觀測節點的電壓標值在[0.93，1.07]之間。

2.2 實驗數據來源

以國電電網電子商務公司的光伏運維數據為基礎，根據1.1節中建立的光伏資源共享目標約束條件，從中抽取能源交易總利潤和用電效率相關數據進行實驗分析。具體的實驗數據如表2所示。

2.3 實驗結果分析

2.3.1 時均用電效率分析

在上述實驗設置場景下，展開資源共享效果測試。結合式（2）得出資源共享后仿真系統的時均用電效率，并以此來反映文中設計算法的有效性。選用文獻[3]方法和文獻[4]方法在仿真環境中進行光伏資源共享處理，同樣計算優化后24h系統時均用電效率，得到圖3所示的用電效率對比圖。

根據圖3可知，相比其他兩種共享方法的優化結果，所提方法的時均用電效率得到了明顯提升。所提方法在資源共享處理之前劃分了分布式光伏資源共享集群，準確選取主導節點，有效提升了時均用電效率。

2.3.2 光伏資源利用率分析

為了進一步驗證所提方法分布式光伏資源集成共享效果，將資源利用率作為評價指標，以表1中分布式光伏節點16、20、23、29和35為目標，驗證3種方法對上述節點的資源利用效果，結果如圖4所示。

根據圖4可知，所提方法的資源利用率高于文獻[3]方法和文獻[4]方法，通過該方法處理后，光伏資源的利用率始終高于92%，說明其能夠有效提升光伏資源的利用效果，有利于緩解資源浪費問題。所提方法結合分布式光伏的響應速度、調節能力等特點對光伏集群進行了劃分，然后再進行集成處理，提升了光伏資源利用率。

2.3.3 資源共享抗干擾效果分析

由于分布式光伏資源會受到外界因素干擾，存在不確定性，因此，從抗干擾效果出發驗證不同方法的資源共享效果。通過電壓偏差反映抗干擾效果，其計算表達式為

式中：U為實際電壓；UN為電網標稱電壓。根據式（15）計算得出不同方法的電壓偏差，結果如圖5所示。

根據圖5可知，在實驗開始階段3種方法的電壓偏差變化趨勢明顯，其中，文獻[3]方法呈現出快速下降的特點；文獻[4]方法呈現出快速上升的特點；而所提方法的電壓偏差則保持在相對穩定的變化區間。通過對比可知，所提方法的電壓偏差較為穩定，說明在分布式光伏資源共享中，所提方法不易受到干擾因素的影響，抗干擾效果較好。本文針對分布式光伏集群進行動態劃分，并結合靈敏度矩陣進行線性處理，避免了傳統方法以鏈式結構設計為基礎，要求執行過程不能中斷的問題，使方法的抗干擾性能得到了提升。

3 結束語

針對分布式光伏資源的集成共享問題進行研究，提出一種新的共享算法。根據實驗結果可知，所提方法有效提升了配電網的時均用電效率，達到了提升光伏資源利用率的目的，同時提升了資源共享的抗干擾效果，說明所提方法的資源共享效果較好，能夠有效提升資源利用效果。下一步研究重點是將用戶不確定性因素融入到共享算法中，實現日前市場與實時市場的資源協調調度。

（責任編輯：景勇 英文審校：尹淑英）