基于非线性模型的柔性负荷方法研究

张晓晨，周文涛，刘 畅，陈 懿，杜孟珂，王泽黎

(国网北京朝阳供电公司，北京 100124 )

基金项目：国网北京市电力公司科技项目（5202031900F7）

作者简介：张晓晨（1987—），女，高级工程师,硕士，主要研究方向为配网自动化,liusuyy3229@163.com.

摘要：为有效处理基于光伏的分布式发电过程中存在的过电压和过载问题，在研究了低压配电系统功率流、光伏发电、需求响应等模型的基础上，提出了一种基于需求响应机制的柔性负荷模型。该模型为一个典型的非线性规划问题，可通过PSO算法进行求解。仿真阶段，利用基于光伏的分布式低压馈线模型验证所提柔性负荷模型，结果表明，所提模型能够将需求进行转移，且电压和电流均满足限制条件。实验结果也进一步验证了该模型能够提升能源利用效率。

关键词：分布式发电；光伏；柔性负荷；非线性规划

中图分类号：TP393      文献标识码：A      文章编号：2095-509X(2021)06-0089-04

随着电力系统的不断发展，以可再生能源为基础的分布式发电（DG）设施不断完善，低（LV）配电系统已广泛应用于工业、社会生活等各个方面。然而这些分布式发电可能存在风险，例如电流超过电缆线路极限导致过载，以及由于系统中注入大量能量而产生过电压。为此，需求响应（demand response，DR）成为有效集成这些分布式能源的一个非常合适的解决方案。

为了确保相关设备或设施处于最佳运行状态，目前国内外众多学者对需求响应进行了深入研究并制定了相应措施。卢锦玲等^［1］根据多能源系统中的能量流动关系，对园区多能源系统内部各单元进行建模,并以系统运行总成本最小为目标，提出一种考虑电热负荷需求响应以及电动汽车接入的园区多能源系统优化运行策略。黄豫等^［2］着重分析了能源互联网环境下的自动需求响应技术、储能技术、信息与通信技术，总结各需求响应技术未来的发展方向及面对的问题，并提出促进需求响应技术发展的多种建议。张军六等^［3］重点研究了气电互联虚拟电厂多目标优化问题，构建了气电互联虚拟电厂多目标模型，通过为各目标函数赋权将多目标优化模型转化为单目标模型进行求解。Ramin等^［4］提出了一个多目标随机网络约束机组组合（network constrained unit commitment，NCUC）问题，用于求解可移动电池储能(transportable battery-based energy storage，TBES）和DR规划，目的是最小化电网的运行成本和温室气体排放总量。Juan等^［5］提出了一种基于价格的DR计划调度方案，目的是将用户的用电成本降到最低。然而大多文献只考虑平衡运行条件，这是比较片面的。

为解决上述问题，本文提出了应用于低压配电系统的柔性负荷模型，该模型为一个典型的非线性约束问题。

1 模型介绍

低压配电系统可看作是一个由多个节点与边构成的图G ，描述为^［6］

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