摘要：處于能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng),受交通系統(tǒng)、天然氣系統(tǒng)等多系統(tǒng)交互影響,是能源互聯(lián)網(wǎng)運行過程的核心環(huán)節(jié)。結(jié)合能源互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)涵與特征,分析了能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)特征,提出從微電網(wǎng)規(guī)劃、主動配電系統(tǒng)規(guī)劃、配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃、配電系統(tǒng)與交通系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃4個關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域?qū)γ嫦蚰茉椿ヂ?lián)網(wǎng)的配電系統(tǒng)規(guī)劃理論進行研究的思路。綜述了配電系統(tǒng)規(guī)劃過程中各個關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的研究成果,深入探討了目前規(guī)劃方法中需解決的規(guī)劃模型、求解算法、不確定因素處理等關(guān)鍵理論問題,并針對相關(guān)領(lǐng)域進行了展望。

關(guān)鍵詞 :能源互聯(lián)網(wǎng);分布式可再生能源;規(guī)劃模型;主動配電系統(tǒng);天然氣系統(tǒng);交通系統(tǒng);

作者：王瑋 李睿 姜久春

0 引言

21世紀(jì)以來,世界能源發(fā)展格局已經(jīng)發(fā)生了深刻的變化,人類對能源的依賴程度不斷加深,能源利用規(guī)模持續(xù)增大,以可再生能源為主的新能源技術(shù)快速發(fā)展,能源結(jié)構(gòu)多元化趨勢愈加明顯,能源消納與利用方式更加靈活。一場以發(fā)展清潔能源、保障能源安全、應(yīng)對氣候變化和可持續(xù)發(fā)展為顯著特征的能源革命正在孕育和發(fā)展[1]。

與此同時,通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、信息物理系統(tǒng)等信息通信技術(shù)與能源體系的高度融合,構(gòu)建結(jié)構(gòu)多元化、開發(fā)清潔化、消費電氣化、系統(tǒng)智能化綜合能源互聯(lián)利用體系,成為擺脫依賴化石能源的工業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展模式的重要途徑。在此背景下,能源互聯(lián)網(wǎng)基本構(gòu)想和愿景被提出[2],并被認(rèn)為是第3次工業(yè)革命的堅實基礎(chǔ)和核心推動力。

考慮到互聯(lián)網(wǎng)在能源革命中的重要地位,能源互聯(lián)網(wǎng)自提出以來便受到國內(nèi)外研究機構(gòu)的廣泛關(guān)注。在美國,國家能源可再生能源實驗室(NREL)研發(fā)完成了用于大規(guī)模能源系統(tǒng)時序數(shù)據(jù)管理的開源數(shù)據(jù)系統(tǒng),并成立了專注于規(guī)模清潔能源并網(wǎng)研究的研發(fā)中心(ESIF),致力于為美國提供清潔、經(jīng)濟和安全的混合能源供應(yīng)[3]。隨著歐盟“20-20-20”和2050電力生產(chǎn)無碳化發(fā)展目標(biāo)的確立,歐盟發(fā)布了歐盟電網(wǎng)計劃(EEGI)新版路線圖,努力將各國能源系統(tǒng)融合構(gòu)建成跨歐洲的統(tǒng)一能源生態(tài)系統(tǒng),實現(xiàn)能源的清潔、高效利用[3-4]。荷蘭Power Matching City示范工程力圖在包含天然氣發(fā)電、混合熱泵、熱電聯(lián)產(chǎn)的智能能量協(xié)調(diào)管理方面取得突破[3]。

目前,學(xué)者對能源互聯(lián)網(wǎng)的研究已有了一些進展。文獻[5]基于互聯(lián)網(wǎng)理念,通過分析分布式電源的即插即用、能源路由器與開放規(guī)范的分布式智能管理系統(tǒng)3個重要特征,給出了能源互聯(lián)網(wǎng)的基本架構(gòu);其強調(diào)的開放、互動理念受到其他學(xué)者的廣泛認(rèn)可。文獻[6]認(rèn)為能源互聯(lián)網(wǎng)是以智能電網(wǎng)為主要載體的廣域、分布式、多能源互補的能源生態(tài)系統(tǒng),其主要強調(diào)多能源協(xié)調(diào)互補運行。文獻[7]摒棄傳統(tǒng)單獨依靠電力系統(tǒng)完成可再生能源并網(wǎng)運行的模式,提出了一種融合電網(wǎng)、管網(wǎng)系統(tǒng)、熱力系統(tǒng)及交通系統(tǒng)的智能能源網(wǎng)絡(luò),以實現(xiàn)100%可再生能源供應(yīng)。

綜合上述研究不難發(fā)現(xiàn),電力能源所具有的瞬發(fā)、瞬供特點,決定了電能在能源互聯(lián)網(wǎng)能源結(jié)構(gòu)中的主體地位,成為能源互聯(lián)網(wǎng)中冷、熱、氣、電等多類型分布式能源配給與消納的主要能源形式。而隨著分布式能源技術(shù)的快速發(fā)展,大量、多類型分布式可再生能源發(fā)電在配電系統(tǒng)廣泛接入,使得配電系統(tǒng)從傳統(tǒng)無源配電網(wǎng)絡(luò)向有源配電系統(tǒng)轉(zhuǎn)變。同時,分布式冷-熱-電聯(lián)供系統(tǒng)(CCHP)、電轉(zhuǎn)氣技術(shù)(P2G)、電動汽車并網(wǎng)技術(shù)(V2G)等多種分布式能源技術(shù)使得配電系統(tǒng)成為了電力系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)、交通系統(tǒng)、熱能系統(tǒng)的關(guān)鍵交互領(lǐng)域[8-9],造成配電系統(tǒng)中多種能源供能與消納過程的隨機波動、電能雙向潮流等新特征。這勢必對配電系統(tǒng)的規(guī)劃、運行、控制與保護等方面帶來新的要求與

挑戰(zhàn)。

本文針對能源互聯(lián)網(wǎng)愿景的5大支柱,歸納了能源互聯(lián)網(wǎng)的基本概念與內(nèi)涵,結(jié)合能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)特征,以能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)規(guī)劃相關(guān)問題與研究趨勢為研究對象,提出以主動配電系統(tǒng)規(guī)劃為核心,從微電網(wǎng)規(guī)劃、主動配電系統(tǒng)規(guī)劃、配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃、配電系統(tǒng)與交通系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃4個關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域?qū)γ嫦蚰茉椿ヂ?lián)網(wǎng)的配電系統(tǒng)規(guī)劃理論展開研究的思路。對4個關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域研究成果進行綜述,并對相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域研究過程中遇到的關(guān)鍵理論問題進行探討與分析,理清發(fā)展脈絡(luò)并給出相應(yīng)研究重點及展望。

1 能源互聯(lián)網(wǎng)的基本概念與能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)技術(shù)特征

1.1 能源互聯(lián)網(wǎng)基本概念

能源互聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)主要需滿足以下5個方面[2]：(1)實現(xiàn)石油、煤炭為主的化石能源向風(fēng)能、太陽能、水能、生物質(zhì)能等綠色可再生能源的轉(zhuǎn)變;(2)采用建筑載能等多種方式實現(xiàn)大規(guī)模、多形式的分布式電源的廣泛接入;(3)利用氫儲能等多種儲能方式保證電能持續(xù)穩(wěn)定供應(yīng);(4)利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)能源廣域互動共享;(5)利用電動汽車實現(xiàn)交通系統(tǒng)與電力系統(tǒng)互聯(lián)。

可以看出,能源互聯(lián)網(wǎng)實質(zhì)是以電力系統(tǒng)為核心與紐帶,以風(fēng)能、太陽能等可再生能源與天然氣為主要一次能源,以大規(guī)模、多形式分布式電源與儲能系統(tǒng)廣泛接入為特點,以云計算、大數(shù)據(jù)等先進信息通信技術(shù)(ICT)為能源利用和管理手段的電力系統(tǒng)、交通系統(tǒng)、天然氣系統(tǒng)、信息通信系統(tǒng)在內(nèi)的多系統(tǒng)高度融合的能源綜合管控系統(tǒng),以實現(xiàn)多種能源協(xié)調(diào)互補、源-網(wǎng)-荷-儲協(xié)同互動,最終實現(xiàn)整個能源系統(tǒng)的“清潔替代”與“電能替代”。

1.2 能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)特征

與傳統(tǒng)配電網(wǎng)相比,作為未來智能能源體系重要組成部分,能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)具有以下新特征：

(1)多種能源協(xié)調(diào)互補

面向能源互聯(lián)網(wǎng)的配電系統(tǒng)廣泛增加了風(fēng)能、太陽能、生物質(zhì)能等多種分布式可再生能源發(fā)電方式,使得配電網(wǎng)由無源網(wǎng)絡(luò)向有源配電系統(tǒng)發(fā)生了巨大轉(zhuǎn)變。同時,通過能源結(jié)構(gòu)科學(xué)配比,并利用多種能源在時空分布與動態(tài)特性的互補特點,實現(xiàn)能源清潔化的同時保證能源供應(yīng)的安全與穩(wěn)定[10]。

(2)源-網(wǎng)-荷-儲協(xié)同互動

利用能源路由器與智能能源管理系統(tǒng),通過對分布式電源和能源需求側(cè)中柔性可控的多種能源負(fù)荷主動管理,輔以多種類、多形式儲能方式相配合,實現(xiàn)能源互聯(lián)網(wǎng)條件下的配電系統(tǒng)源-網(wǎng)-荷-儲協(xié)同互動,實現(xiàn)能源需求與生產(chǎn)供給協(xié)調(diào)優(yōu)化及資源優(yōu)化配置。

(3)多種系統(tǒng)高度融合

電力系統(tǒng)作為以能源互聯(lián)網(wǎng)核心與樞紐,通過電動汽車并網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)配電系統(tǒng)與交通系統(tǒng)融合;通過天然氣發(fā)電與電轉(zhuǎn)氣技術(shù)等實現(xiàn)配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)融合;通過冷、熱、電三聯(lián)供技術(shù)實現(xiàn)配電系統(tǒng)與熱(冷)能系統(tǒng)融合。上述系統(tǒng)所涉及的多種大量分布式物理設(shè)備則是利用能源路由器結(jié)合信息通信系統(tǒng),實現(xiàn)能量流與信息流融合。

(4)海量分布式設(shè)備廣域互聯(lián)

能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)通過將廣域、海量分布式能源、儲能與柔性負(fù)荷等分布式設(shè)備深度互聯(lián),實現(xiàn)端對端多元化能源共享和能源開放市場,提高需求側(cè)資源管理精細化程度以及綜合能源系統(tǒng)經(jīng)濟運行水平。

2 能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)規(guī)劃關(guān)鍵問題

能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)特征使得其在規(guī)劃過程中面臨多個方面的挑戰(zhàn),如多種具有隨機性、波動性、間歇性的能源協(xié)調(diào)互補利用、多種能源存儲與消納模式(電、熱和冷)的相互協(xié)調(diào)、多種系統(tǒng)(配電系統(tǒng)、天然氣系統(tǒng)、交通系統(tǒng)、信息通信系統(tǒng))的協(xié)同運行,以及開放能源市場環(huán)境下,不同利益主體的協(xié)同共贏問題。

為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn),應(yīng)針對分布式能源接入、分布式設(shè)備的主動管理與控制、多系統(tǒng)交互影響等方面對面向能源互聯(lián)網(wǎng)的配電系統(tǒng)規(guī)劃方法的深刻影響展開研究,探尋解決對策。為此,本文按照從點到面的分析思路,提出了應(yīng)從微電網(wǎng)規(guī)劃、主動配電系統(tǒng)規(guī)劃、配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃、配電系統(tǒng)與交通系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃4個關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域?qū)γ嫦?a href="http://www.zuoguai.cn/technology/pm/" target="_blank" class="keylink">能源互聯(lián)網(wǎng)的配電系統(tǒng)規(guī)劃理論展開研究。對規(guī)劃過程中規(guī)劃模型中的目標(biāo)函數(shù)與約束條件、求解過程中的規(guī)劃方案尋優(yōu)空間與求解算法以及不確定因素處理等關(guān)鍵理論問題進行深入探討。

2.1 微電網(wǎng)規(guī)劃

作為能源互聯(lián)網(wǎng)中最小的能源網(wǎng)絡(luò)單元,微電網(wǎng)能夠?qū)⒎稚⒌碾娫础δ堋⒇?fù)荷等多種分布式設(shè)備結(jié)合,實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)部自我控制、管理。

微電網(wǎng)概念被提出以來,已有很多學(xué)者對微電網(wǎng)規(guī)劃展開廣泛研究,而多分布式電源優(yōu)化配置、選址、定容則成為微電網(wǎng)規(guī)劃的首要內(nèi)容[11-14]。文獻[11]綜合考慮了初期投資成本、運行維護成本、環(huán)境收益等因素,以投資凈收益最大化為優(yōu)化目標(biāo),給出了含風(fēng)、光、儲及熱電聯(lián)供的微電網(wǎng)電源容量最優(yōu)配比方法。文獻[13]基于柴、儲協(xié)調(diào)控制策略與系統(tǒng)備用容量的分析,給出了一種以全壽命周期內(nèi)的總成本現(xiàn)值、負(fù)荷容量缺失率和污染物排放水平為目標(biāo)的含風(fēng)、光、柴、儲獨立微電網(wǎng)的多目標(biāo)規(guī)劃方法。

微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)方面,考慮到直流系統(tǒng)在輸送容量、可控性以及供電質(zhì)量等方面優(yōu)勢,同時不存在交流系統(tǒng)固有的穩(wěn)定性問題[15],直流微電網(wǎng)與交直流混合微電網(wǎng)開始逐漸受到學(xué)者的重視,但相關(guān)研究比較有限。文獻[16]分別從交流子微網(wǎng)與直流子微網(wǎng)電壓等級、母線結(jié)構(gòu)、接地方式和交直流混合微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?個方面對交直流混合微電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計方案進行了研究。文獻[17]對交直流混合微電網(wǎng)的接入容量、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)進行分析,給出了各類微電網(wǎng)供電模式的優(yōu)缺點及應(yīng)用場合。

2.2 主動配電系統(tǒng)規(guī)劃

與微電網(wǎng)不同,主動配電系統(tǒng)更突出利用靈活的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),和對分布式電源、需求側(cè)資源的主動管理,以實現(xiàn)源-網(wǎng)-荷-儲協(xié)調(diào)高效運行。其規(guī)劃模型應(yīng)該是綜合考慮變電站選址定容、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、多種分布式電源、儲能設(shè)備的優(yōu)化配置、選址定容等規(guī)劃內(nèi)容,以追求經(jīng)濟效益好、能源損耗小、供電可靠率高以及可再生能源利用率高等眾多目標(biāo),并涉及多種間歇式可再生能源發(fā)電、負(fù)荷需求增長以及未來能源市場等多種不確定因素的組合優(yōu)化復(fù)雜問題[18]。

目前針對主動配電系統(tǒng)的研究主要圍繞以下3個方面進行：(1)主動配電系統(tǒng)發(fā)電預(yù)測與電源規(guī)劃方法,重點關(guān)注主動管理模式下間歇性可再生能源發(fā)電出力的準(zhǔn)確預(yù)測方法、置信容量評估方法及基于置信容量分布式電源與儲能設(shè)備的容量優(yōu)化及合理選址[19-23];(2)主動配電系統(tǒng)中新型負(fù)荷預(yù)測方法,研究重點主要是需求側(cè)管理模式下各種負(fù)荷分類識別方法,不同類型用戶對不同引導(dǎo)機制的響應(yīng)機理及相應(yīng)數(shù)學(xué)模型研究,以及基于需求側(cè)響應(yīng)的新型負(fù)荷預(yù)測方法[24-27];(3)主動配電系統(tǒng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)規(guī)劃,關(guān)注的重點主要集中在分布式電源、儲能系統(tǒng)及變電站選址定容、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等內(nèi)容的綜合性規(guī)劃[28-32]。

上述研究成果為微電網(wǎng)與主動配電系統(tǒng)規(guī)劃奠定了重要基礎(chǔ),但普遍存在以下幾方面的問題：

(1)主動配電系統(tǒng)規(guī)劃相對于微電網(wǎng)規(guī)劃更加注重對分布式電源與需求側(cè)資源的主動管理考慮,但多數(shù)研究卻存在源-網(wǎng)-荷規(guī)劃過程中的獨立優(yōu)化決策缺陷,雖然文獻[30-31]分別通過雙層規(guī)劃模型、多目標(biāo)規(guī)劃模型在一定程度上實現(xiàn)了分布式電源與網(wǎng)架結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)規(guī)劃,但優(yōu)化過程中建立負(fù)荷模型時忽略了需求側(cè)響應(yīng)的重要作用,這就從本質(zhì)上忽略了源-網(wǎng)-荷3者的內(nèi)在聯(lián)系和可能存在的交互影響,可能導(dǎo)致無法得到全局最優(yōu)規(guī)劃方案。

(2)對于分布式電源規(guī)劃過程中的容量配比和互補利用方面,往往是從微電網(wǎng)、配電網(wǎng)角度出發(fā),著重實現(xiàn)微電網(wǎng)與主動配電系統(tǒng)內(nèi)部的功率平衡與局部優(yōu)化,并將上級電網(wǎng)看作是無窮大電源[6]。

但隨著能源互聯(lián)網(wǎng)中分布式電源數(shù)量的不斷增加,互聯(lián)程度不斷提高,海量的具有隨機性、波動性和間歇性特點的分布式電源對整個電網(wǎng)乃至能源互聯(lián)網(wǎng)的影響巨大,局部協(xié)調(diào)互補將無法滿足能源互聯(lián)網(wǎng)安全穩(wěn)定經(jīng)濟運行的要求。有學(xué)者[32-35]通過借鑒“分布式優(yōu)化”理念,提出以多微電網(wǎng)節(jié)點接入的主動配電系統(tǒng)規(guī)劃方法,利用微電網(wǎng)為局部優(yōu)化,通過微電網(wǎng)之間的相互協(xié)調(diào),實現(xiàn)海量分布式電源廣域協(xié)調(diào)優(yōu)化[36],但目前的研究還十分有限,且沒有避免上述第1個問題。

(3)海量間歇式可再生能源與負(fù)荷需求側(cè)響應(yīng)給規(guī)劃過程帶來許多隨機、模糊、灰色等不確定性因素,除了利用云理論規(guī)劃模型[37]與盲數(shù)規(guī)劃模型[38]以外,目前絕大部分研究均忽略或采用單一的概率模型、模糊模型或灰色模型對這些不確定因素進行處理。但規(guī)劃過程中的不確定信息往往具有交叉混合性,這將使規(guī)劃結(jié)果一定程度上失去“最優(yōu)”意義。

2.3 配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃

能源互聯(lián)網(wǎng)一次能源中,除了風(fēng)、光等可再生能源以外,最具有環(huán)保和經(jīng)濟優(yōu)勢的便是天然氣能源。環(huán)境效益方面,天然氣發(fā)電幾乎不排放二氧化硫及煙塵,而以天然氣為燃料的CCHP系統(tǒng)的二氧化碳排放量僅為燃煤發(fā)電的1/4。經(jīng)濟效益方面,天然氣發(fā)電廠具有建設(shè)成本低,發(fā)電效率高等優(yōu)勢。此外,天然氣發(fā)電具有靈活的調(diào)節(jié)能力和調(diào)峰性能,可以在能源互聯(lián)網(wǎng)起到調(diào)峰電源的作用。可以預(yù)見,天然氣將超過煤炭和石油,與可再生能源一同成為主要的一次能源。因此,配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃具有重要的研究價值。

由于CCHP能夠?qū)崿F(xiàn)能源的梯級利用,具有能效高、污染少等特點,研究學(xué)者對天然氣機組在該領(lǐng)域的應(yīng)用展開了廣泛研究。對于CCHP系統(tǒng)容量優(yōu)化配置方面,學(xué)者主要基于經(jīng)濟性、環(huán)保性和節(jié)能性,結(jié)合運行特性、冷-熱-電負(fù)荷需求、分時能源價格及氣候條件等因素,以年運行費用最小、一級能耗最低、污染物排放量最小、各主要設(shè)備配置數(shù)量最少等目標(biāo)中的單個[39-40]或多個[41-42]為優(yōu)化目標(biāo),根據(jù)“以熱定電”或“以電定熱”等運行策略,建立聯(lián)供系統(tǒng)配置和運行策略的優(yōu)化模型,實現(xiàn)CCHP系統(tǒng)的設(shè)備容量優(yōu)化配置。文獻[42]在天然氣為驅(qū)動的傳統(tǒng)CCHP系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種太陽能、冷、熱、電聯(lián)供系統(tǒng),并給出了設(shè)備容量和運行策略的優(yōu)化分析模型。文獻[40,43]將儲能裝置引入到分布式聯(lián)供系統(tǒng)優(yōu)化配置模型體系中,實現(xiàn)了各設(shè)備與儲能裝置的同時優(yōu)化配置。

近年,除了CCHP外,P2G技術(shù)也開始受到德國與丹麥等歐洲學(xué)者的關(guān)注[44-45]。作為新的電能存儲與消納方式,P2G技術(shù)的能源轉(zhuǎn)換效率能夠達到60%以上,同時還具有提高天然氣系統(tǒng)設(shè)備資產(chǎn)利用率等優(yōu)點。在分布式能源領(lǐng)域,P2G技術(shù)將會進一步推動天然氣系統(tǒng)與配電系統(tǒng)融合,成為規(guī)劃過程中的重要考慮因素。

對于P2G技術(shù)的研究目前比較有限,文獻[45]通過對比電轉(zhuǎn)氫技術(shù)(P2H),得出了P2G技術(shù)具有能量轉(zhuǎn)換效率高、能源存儲能力強、設(shè)施投入低等技術(shù)優(yōu)勢。為了達到經(jīng)濟性(安裝與運行費用最小)、節(jié)能性(電能與天然氣損失最小)的目標(biāo),考慮可再生能源發(fā)電安裝位置、天然氣與氫氣網(wǎng)絡(luò)、二氧化碳可用源及初期與運行成本5個方面,給出了P2G技術(shù)定址方案。

可見,CCHP技術(shù)與P2G技術(shù)的發(fā)展使得能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)交互影響更加深刻,對2系統(tǒng)的協(xié)同規(guī)劃研究具有重要意義。配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃目前的研究主要是通過對天然氣系統(tǒng)供應(yīng)、存儲,尤其是消納過程的數(shù)學(xué)模型與配電系統(tǒng)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型相結(jié)合,綜合考慮2系統(tǒng)約束條件,以2系統(tǒng)建設(shè)與運行成本之和最小為優(yōu)化目標(biāo)給出多階段混合整數(shù)非線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型[46-48]。

作為2系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換樞紐,天然氣分布式發(fā)電機在配電系統(tǒng)模型中是電源,而在天然氣系統(tǒng)中則是能源負(fù)荷。大部分文獻則忽略了不同的天然氣發(fā)電形式由于能量轉(zhuǎn)換效率的不同而對協(xié)同規(guī)劃的產(chǎn)生的影響。同時,除文獻[48]利用幾何布朗運動和平均恢復(fù)過程處理能源價格與負(fù)荷需求帶來的不確定性,并結(jié)合序貫蒙特卡洛抽樣仿真方法給出多階段柔性協(xié)同規(guī)劃模型外,大部分優(yōu)化模型采用了確定性優(yōu)化模型,因此無法處理能源互聯(lián)網(wǎng)中間歇式可再生能源發(fā)電、開放能源市場與需求側(cè)響應(yīng)等方面帶來的不確定因素影響,使得得出的2系統(tǒng)多階段擴展規(guī)劃方案的可行性遭到質(zhì)疑。此外,除文獻[49]利用能源供應(yīng)不足成本對穩(wěn)定性加以考量外,在多數(shù)優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)中,忽略了對系統(tǒng)節(jié)能性、環(huán)保性、穩(wěn)定性的考量,僅簡單以2系統(tǒng)建設(shè)與運行成本之和作為優(yōu)化目標(biāo)使得優(yōu)化結(jié)果不夠全面,無法對2系統(tǒng)低碳與環(huán)保效益進行準(zhǔn)確評估。

2.4 配電系統(tǒng)與交通系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃

作為21世紀(jì)世界汽車工業(yè)發(fā)展的重要方向,電動汽車的發(fā)展反映了能源消費方式的深刻變革。近日,國家住建部發(fā)布《關(guān)于加強城市電動汽車充電設(shè)施規(guī)劃建設(shè)工作的通知》,要求及時將電動汽車充電設(shè)施作為城市重要基礎(chǔ)設(shè)施納入到城市規(guī)劃,建設(shè)布局合理、適度超前、車樁相隨、智能高效的充電設(shè)施體系。可見,以電動汽車充電樁、充電站及換電站等充電設(shè)施為紐帶,配電系統(tǒng)與交通系統(tǒng)的交互影響將會不斷加深。

目前,國內(nèi)外學(xué)者對電動汽車充電站相關(guān)規(guī)劃問題已經(jīng)做了很多工作,研究的重點主要集中在以下2個方面：

(1)電動汽車充電站的規(guī)劃研究[50-52],其主要是根據(jù)電動汽車充電需求與充電站建設(shè)、運行費用等,在已有配電系統(tǒng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和變電站位置的基礎(chǔ)上,對充電站選址定容規(guī)劃。文獻[50]利用交通配流模型表征充電站充電服務(wù)能力,并在此基礎(chǔ)上綜合考慮充電類型(充/換)、充電負(fù)荷在配電系統(tǒng)中節(jié)點位置的不確定性和車流在交通系統(tǒng)中分布不確定性,運用多場景技術(shù)建立了基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的充電站選址定容的2階段多目標(biāo)優(yōu)化模型,以期實現(xiàn)充電服務(wù)能力最大化、電壓偏差與網(wǎng)損最小。文獻[51]基于B2G技術(shù),將電動汽車與電池解耦,將燃油汽車的出行規(guī)律用于電動汽車分析中,給出了電動汽車換電需求預(yù)測模型,并在此基礎(chǔ)上提出了以電網(wǎng)的等效負(fù)荷方差和最小作為下層規(guī)劃模型目標(biāo)函數(shù),以集中型充電站、線路的建設(shè)運行費用和網(wǎng)損費用最小作為上層規(guī)劃模型目標(biāo)的集中型充電站雙層規(guī)劃模型。

(2)含電動汽車充電站的電網(wǎng)規(guī)劃研究[53-55],其主要是在充分考慮充電站優(yōu)化選址、定容的基礎(chǔ)上,以建設(shè)成本最小、充放電便利性最好為目標(biāo),包含變電站、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)規(guī)劃等內(nèi)容的配電系統(tǒng)擴展規(guī)劃。文獻[54]結(jié)合層次分析法與利差最大化方法,給出了充電站年投資成本系數(shù),并在此基礎(chǔ)上充分考慮電價機制與相應(yīng)充放電策略,給出變電站、饋線及考慮年投資成本系數(shù)的充電站平均年建設(shè)、維護、運行及貸款等額年金成本之和最小為優(yōu)化目標(biāo)的規(guī)劃模型。在文獻[50]的基礎(chǔ)上,文獻[55]針對分散式充電樁,提出了基于節(jié)點充電需求的規(guī)劃策略,給出了配電系統(tǒng)與電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)規(guī)劃的多目標(biāo)優(yōu)化模型,以實現(xiàn)投資成本與網(wǎng)損之和最小、快速充電站截獲交通流量最大的目標(biāo)。

目前,對電動汽車充電站與含充電站的配電網(wǎng)規(guī)劃方面已經(jīng)取得了一定的研究成果,但從給出的規(guī)劃數(shù)學(xué)模中可以看出,目前的研究多基于給定的交通路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和道路交通流量,局限于從配電系統(tǒng)單方面考慮。雖然文獻[50,52]在模型中引入交通配流模型與交通流量密度等概念以量化交通系統(tǒng)對充電站與配電系統(tǒng)的影響,但沒有就充電站、變電站建設(shè)位置對交通系統(tǒng)中車流分布、擁塞程度、道路擴建等問題展開研究。規(guī)劃過程中,交通系統(tǒng)與配電系統(tǒng)的互聯(lián)分析并不夠,無法滿足能源互聯(lián)網(wǎng)中2系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃的需求。

3 未來研究重點及展望

能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)規(guī)劃戰(zhàn)略的制定應(yīng)充分體現(xiàn)能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下“多源協(xié)調(diào)互動”、“源-網(wǎng)-荷-儲協(xié)同互動”、“多源高度融合”和“海量分布式設(shè)備廣域互聯(lián)”的技術(shù)特點,并按照分層優(yōu)化的原則,優(yōu)先滿足電力系統(tǒng)、天然氣系統(tǒng)、交通系統(tǒng)、熱力系統(tǒng)相關(guān)行業(yè)宏觀協(xié)調(diào)的基礎(chǔ)上,解決上文所述4個關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域相關(guān)問題。具體來講,建議未來一段時期內(nèi)對以下幾方面內(nèi)容開展研究：

(1)微電網(wǎng)規(guī)劃方面,為了實現(xiàn)各類型電源、儲能、負(fù)荷等分布式設(shè)備的即插即用,重點研究不同電壓等級及不同容量的交直流混合微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟?guī)劃、設(shè)計方法和“即插即用”接口設(shè)計,提高分布式設(shè)備靈活接入能力。

此外,應(yīng)著重對智能能源建筑的規(guī)劃設(shè)計展開研究,利用其作為微電網(wǎng)與其他類型分布式能源網(wǎng)絡(luò)(微熱網(wǎng)、微氣網(wǎng)等)的連接紐帶,優(yōu)化分布式能源網(wǎng)絡(luò)中的冷、熱、電3方面的能源、儲能及負(fù)荷的合理配置。

(2)主動配電系統(tǒng)規(guī)劃方面,為了實現(xiàn)橫向多源互補,縱向源-網(wǎng)-荷-儲協(xié)調(diào),應(yīng)更加重視多種儲能設(shè)備容量配置方法與需求側(cè)響應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)承載能力的利用價值研究。

對微電網(wǎng)功率外特性進行深入研究并建立數(shù)學(xué)模型,借鑒“分布式優(yōu)化”理念,研究微電網(wǎng)節(jié)點接入的主動配電系統(tǒng)規(guī)劃方法,增強主動配電系統(tǒng)中多微電網(wǎng)節(jié)點的互聯(lián)與集成能力,利用微電網(wǎng)內(nèi)部局部優(yōu)化及微電網(wǎng)之間的相互協(xié)調(diào),使配電系統(tǒng)中海量分布式能源廣域協(xié)調(diào)優(yōu)化配置,以實現(xiàn)全網(wǎng)協(xié)調(diào)、區(qū)域自治。

同時,為了保證運行安全的同時,充分實現(xiàn)規(guī)劃的經(jīng)濟性最優(yōu),應(yīng)摒棄傳統(tǒng)規(guī)劃方法僅以最嚴(yán)重工況作為運行條件的確定性規(guī)劃思路。建立分布式電源、儲能系統(tǒng)及負(fù)荷的多時間尺度仿真模型,并結(jié)合運行過程中的控制策略,實現(xiàn)規(guī)劃過程中對運行狀況的精細化仿真。充分挖掘源、荷兩側(cè)可調(diào)度資源及并合理利用之間的交互影響(如季節(jié)性或晝夜性的多種能源出力互補性,分布式能源出力與負(fù)荷需求相關(guān)性,需求側(cè)響應(yīng)對負(fù)荷曲線的移峰填谷作用等),以此優(yōu)化網(wǎng)架結(jié)構(gòu),改善投資與運行成本,提高資產(chǎn)利用率。

為了全面考慮實際應(yīng)用過程中來自源、網(wǎng)、荷、儲等多方面的多重不確定因素,應(yīng)利用蒙特卡羅模擬、拉丁超立方采樣、場景分析法及機會約束規(guī)劃等方法實現(xiàn)計及多種不確定性因素的配電系統(tǒng)柔性規(guī)劃,以提高規(guī)劃方案在實際應(yīng)用過程中的適用性和有效性。

(3)配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃方面,為提高2系統(tǒng)聯(lián)合規(guī)劃的協(xié)同水平,以P2G與CCHP為紐帶,充分考慮其在配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)中的不同作用,建立相應(yīng)數(shù)學(xué)模型,量化2系統(tǒng)的交互影響,并針對間歇式可再生能源發(fā)電、開放能源市場與需求側(cè)響應(yīng)等方面帶來的不確定因素,研究配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)協(xié)同不確定多目標(biāo)規(guī)劃模型。

(4)配電系統(tǒng)與交通系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃方面,以電動汽車充電設(shè)施為紐帶,進一步研究配電系統(tǒng)與交通系統(tǒng)的交互影響;研究配電系統(tǒng)與交通系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃模型,約束條件中應(yīng)對交通系統(tǒng)中的路段負(fù)荷約束、節(jié)點流量守恒約束、建設(shè)預(yù)算約束等約束條件加以考慮。目標(biāo)函數(shù)中,也應(yīng)將交通系統(tǒng)中的系統(tǒng)總走行時間、交通網(wǎng)絡(luò)可靠性、交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)及改造成本等作為重要考量因素。

(5)面向能源互聯(lián)網(wǎng)的配電系統(tǒng)與信息通信系統(tǒng)規(guī)劃方面,面向能源互聯(lián)網(wǎng)的配電系統(tǒng)中,大量分布式設(shè)備及上述多分布式能源系統(tǒng)間的能量實時優(yōu)化需求對信息通信系統(tǒng)提出了極高的要求。這使得面向能源互聯(lián)網(wǎng)的配電系統(tǒng)與信息通信系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃成為極其重要的研究方向之一。

為了滿足能源互聯(lián)網(wǎng)中大量分布式設(shè)備的態(tài)勢感知和自治決策需求,信息通信系統(tǒng)規(guī)劃必須與配電系統(tǒng)分層、分區(qū)運行控制管理策略與物理結(jié)構(gòu)相協(xié)調(diào),以實現(xiàn)運行過程中,利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)實現(xiàn)對海量、異構(gòu)數(shù)據(jù)完成高速采集、雙向傳輸、多元融合及實時處理。

進一步對協(xié)同規(guī)劃過程中配電系統(tǒng)與信息通信系統(tǒng)的協(xié)同仿真方法進行研究。在優(yōu)化目標(biāo)方面,必須將信息通信系統(tǒng)投資與運行綜合費用納入優(yōu)化目標(biāo),以評估配電系統(tǒng)與信息通信系統(tǒng)的綜合經(jīng)濟性。同時,在約束條件方面,可靠性分析過程中也應(yīng)利用配電系統(tǒng)與通信系統(tǒng)聯(lián)合仿真,準(zhǔn)確定量評估信息通信系統(tǒng)運行過程中可能遇到的延時、誤碼、中斷等故障對配電系統(tǒng)可靠性的影響。

4 結(jié)論

1)能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,電力系統(tǒng)的主干作用及多系統(tǒng)交互影響對配電系統(tǒng)規(guī)劃、運行、保護等方面帶來了巨大挑戰(zhàn)。本著規(guī)劃先行的原則,利用科學(xué)規(guī)劃方法,就能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)規(guī)劃技術(shù)與發(fā)展模式進行研究,具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

2)面向能源互聯(lián)網(wǎng)的配電系統(tǒng)研究,應(yīng)突出多能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)互補、源-網(wǎng)-荷-儲協(xié)同互動、多種系統(tǒng)高度融合與海量分布式設(shè)備廣域互聯(lián)的特點,按照從點到面的分析思路,以主動配電系統(tǒng)規(guī)劃為核心,從微電網(wǎng)規(guī)劃、主動配電系統(tǒng)規(guī)劃、配電系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃及配電系統(tǒng)與交通系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃4個技術(shù)領(lǐng)域?qū)δ茉椿ヂ?lián)網(wǎng)環(huán)境下的配電系統(tǒng)規(guī)劃理論深入進行研究。

3)規(guī)劃過程中要注重主動配電系統(tǒng)的主動控制、主動調(diào)節(jié)能力,在規(guī)劃過程中對運行工況進行精細化仿真,將運行過程與規(guī)劃過程集成,以提高主動配電系統(tǒng)規(guī)劃方案的安全性和經(jīng)濟性。

參考文獻

[1]劉振亞. 中國電力與能源[M]. 北京：中國電力出版社,2012：9-15.

LIU Zhenya. China power and energy[M]. Beijing, China: China Electric Power Press, 2012: 9-15.

[2]Rifkin J. The third industrial revolution: how lateral power is transforming energy, the economy, and the world[M]. New York, USA: St. Martin’s Griffin, 2011: 46-48.

[3]國網(wǎng)能源研究院. 2014國內(nèi)外智能電網(wǎng)發(fā)展分析報告[M]. 北京：中國電力出版社,2014：9-15,29,36-40.

State Grid Energy Research Institute. Current status and development trend of capacity credit of photovoltaic generation[M]. Beijing, China: China Electric Power Press, 2014: 9-15, 29, 36-40.

[4]張毅威,丁超杰,閔 勇,等. 歐洲智能電網(wǎng)項目的發(fā)展與經(jīng)驗[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2014,38(7)：1717-1723.

ZHANG Yiwei, DING Chaojie, MIN Yong,et al. Development and experiences of smart grid projects in Europe[J]. Power System Technology, 2014, 38(7): 1717-1723.

[5]Huang A Q, Crow M L, Heydt G T,et al. The future renewable electric energy delivery and management (FREEDM) system: the energy internet[J]. Proceedings of the IEEE, 2014, 99(1): 133-148.

[6]董朝陽,趙俊華,文福拴,等. 從智能電網(wǎng)到能源互聯(lián)網(wǎng)：基本概念與研究框架[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2014,38(15)：1-11.

DONG Zhaoyang, ZHAO Junhua, WEN Fushuan,et al. From smart grid to energy internet basic concept and research framework[J]. Automation of Electric Power Systems, 2014, 38(15): 1-11.

[7]Mathiesen B V, Lund H, Connolly D,et al. Smart energy systems for coherent 100% renewable energy and transport solutions[J]. Applied Energy, 2015, 145: 139-154.

[8]劉滌塵,彭思成,廖清芬,等. 面向能源互聯(lián)網(wǎng)的未來綜合配電系統(tǒng)形態(tài)展望[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2015,39(11)：3023-3034.

LIU Dichen, PENG Sicheng, LIAO Qingfen,et al. Outlook of future integrated distribution system morphology orienting to energy internet[J]. Power System Technology, 2015, 39(11): 3023-3034.

[9]蒲天驕,劉克文,陳乃仕,等. 基于主動配電網(wǎng)的城市能源互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)[J]. 中國電機工程學(xué)報,2015,35(14)：3511-3521.

PU Tianjiao, LIU Kewen, CHEN Naishi,et al. Design of ADN based urban energy internet architecture and its technological[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(14): 3511-3521.

[10]姚建國,楊勝春,王 珂,等. 智能電網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷”互動運行控制概念及研究框架[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2012,36(21)：1-6,12.

YAO Jianguo, YANG Shengchun, WANG Ke,et al. Concept and research framework of smart grid “source-grid-load” interactive operation and control[J]. Automation of Electric Power Systems, 2012, 36(21): 1-6, 12.

[11]Moradi M H,Eskandari M,Showkati H.A hybrid method for simultaneous optimization of DG capacity and operational strategy in microgrids utilizing renewable energy resources[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2014, 56(3): 241-258.

[12]Katsigiannis Y A,Georgilakis P S,Karapidakis E S.Hybrid simulated annealing-tabu search method for optimal sizing of autonomous power systems with renewables[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2012, 3(3): 330-338.

[13]郭 力,劉文建,焦冰琦,等. 獨立微網(wǎng)系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化規(guī)劃設(shè)計方法[J].中國電機工程學(xué)報,2014,34(4)：524-536.

GUO Li, LIU Wenjian, JIAO Bingqi,et al. Multi-objective optimal planning design method for stand-alone microgrid system[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(4): 524-536.

[14]Xu L, Ruan X B, Mao C X,et al. An improved optimal sizing method for wind-solar-battery hybrid power system[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2013, 4(3): 774-785.

[15]王成山,王 丹,周 越,等. 智能配電系統(tǒng)架構(gòu)分析及技術(shù)挑戰(zhàn)[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2015,39(9)：2-9.

WANG Chengshan, WANG Dan, ZHOU Yue,et al. Framework analysis and technical challenges to smart distribution system[J]. Automation of Electric Power Systems, 2015, 39(9): 2-9.

[16]周金輝,田龍剛,潘 浩. 交直流混合微電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計研究[J]. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版,2015,38(2) ：166-170,238.

ZHOU Jinhui, TIAN Longgang, PAN Hao. Study of planning and design of hybrid AC/DC micro-grid[J]. Journal of Hefei University of Technology: Natural Science Edition, 2015, 38(2): 166-170, 238.

[17]柯人觀. 微電網(wǎng)典型供電模式及微電源優(yōu)化配置研究[D]. 杭州：浙江大學(xué),2013：26-28.

KE Renguan. Research on typical power supply model of micro-grid and optimal allocation of micro-power[D]. Hangzhou, China: Zhejiang University, 2013: 26-28.

[18]尤 毅,劉 東,于文鵬,等. 主動配電網(wǎng)技術(shù)及其進展[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2012,36(18)：10-16.

YOU Yi, LIU Dong, YU Wenpeng,et al. Technology and its trends of active distribution network[J]. Automation of Electric Power Systems, 2012, 36(18):10-16.

[19]江知瀚,陳金富. 計及不確定性和多投資主體需求指標(biāo)的分布式電源優(yōu)化配置方法研究[J]. 中國電機工程學(xué)報,2013,33(31)：34-42.

JIANG Zhihan, CHEN Jinfu. Optimal distributed generator allocation method considering uncertainties and requirements of different investment entities[J]. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(31): 34-42.

[20]何 俊,鄧長虹,徐秋實,等. 基于等可信容量的風(fēng)光儲電源優(yōu)化配置方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2013,37(12)：3317-3324.

HE Jun, DENG Changhong, XU Qiushi,et al. Optimal configuration of distributed generation system containing wind PV battery power sources based on equivalent credible capacity theory[J]. Power System Technology, 2013, 37(12): 3317-3324.

[21]Nick M, Cherkaoui R, Paolone M. Optimal allocation of dispersed energy storage systems in active distribution networks for energy balance and grid support[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2014, 29(5): 2300-2310.

[22]彭顯剛,林利祥,劉 藝,等. 計及電動汽車和可再生能源不確定因素的多目標(biāo)分布式電源優(yōu)化配置[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2015,39(8)：2188-2194.

PENG Xiangang, LIN Lixiang, LIU Yi,et al. Multi-objective optimal allocation of distributed generation considering uncertainties of plug-in electric vehicles and renewable energy sources[J]. Power System Technology, 2015, 39(8): 2188-2194.

[23]Zhang J, Fan H, Tang W,et al. Planning for distributed wind generation under active management mode[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2013, 47(6): 140-146.

[24]Paoletti S, Casini M, Giannitrapani A,et al. Load foreing for active distribution networks[C]∥2ndIEEE PES International Conference and Exhibition on Innovative Smart Grid Technologies (ISGT Europe). Manchester,UK: IEEE, 2011: 1-6.

[25]曾 鳴,李 娜,王 濤,等. 兼容需求側(cè)資源的負(fù)荷預(yù)測新方法[J]. 電力自動化設(shè)備,2013,33(10)：59-62,73.

ZENG Ming, LI Na, WANG Tao,et al. Load foreing compatible with demand-side resources[J]. Electric Power Automation Equipment, 2013, 33(10): 59-62, 73.

[26]Paoletti S, Vicino A, Zima M,et al. Foreing and validation tools for distribution networks with active demand[C]∥2012 IEEE International Energy Conference (ENERGYCON 2012). Florence, Italy: IEEE, 2012: 641-646.

[27]劉繼東,韓學(xué)山,韓偉吉. 分時電價下用戶響應(yīng)行為的模型與算法[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2013,37(10)：2973-2978.

LIU Jidong, HAN Xueshan, HAN Weiji. Model and algorithm of customers’ responsive behavior under time-of-use price[J]. Power System Technology, 2013, 37(10): 2973-2978.

[28]Martins V F, Borges C L T. Active distribution network integrated planning incorporating distributed generation and load response uncertainties[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2011, 26(4): 2164-2172.

[29]Mehdi J,Kazem Z,Tarafdar H M.Dynamic expansion planning of sub transmission substations and defining the associated service area[J]. Electric Power Systems Research, 2014, 116: 218-230.

[30]唐 念,夏明超,肖偉棟,等. 考慮多種分布式電源及其隨機特性的配電網(wǎng)多目標(biāo)擴展規(guī)劃[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2015,39(8)：45-52.

TANG Nian, XIA Mingchao, XIAO Weidong,et al. Multi-objective expansion planning of active distribution systems considering distributed generator types and uncertainties[J]. Automation of Electric Power Systems, 2015, 39(8): 45-52.

[31]白牧可,唐 巍,張 璐,等. 基于機會約束規(guī)劃的DG與配電網(wǎng)架多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃[J]. 電工技術(shù)學(xué)報,2013,28(10)：346-354.

BAI Muke, TANG Wei, ZHANG Lu,et al. Multi-objective coordinated planning of distribution network incorporating distributed generation based on chance constrained programming[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2013, 28(10): 346-354.

[32]肖 浩,裴 瑋,楊艷紅,等. 計及電池壽命和經(jīng)濟運行的微電網(wǎng)儲能容量優(yōu)化[J]. 高電壓技術(shù),2015,41(10)：3256-3265.

XIAO Hao, PEI Wei, YANG Yanhong,et al. Energy storage capacity optimization for microgrid considering battery life and economic operation[J]. High Voltage Engineering, 2015, 41(10): 3256-3265.

[33]徐 迅. 含微網(wǎng)的配電網(wǎng)規(guī)劃研究[D]. 上海：上海交通大學(xué),2013：44-58.

XU Xun.Distribution network planning with micro-grids[D]. Shanghai, China: Shanghai Jiao Tong University, 2013: 44-58.

[34]繆源誠,程浩忠,龔小雪,等. 含微網(wǎng)的配電網(wǎng)接線模式探討[J]. 中國電機工程學(xué)報,2012,32(1)：17-23.

MIAO Yuancheng, CHENG Haozhong, GONG Xiaoxue,et al. Evaluation of a distribution network connection mode considering micro-grid[J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 32(1): 17-23.

[35]戴 上,張 焰,祝達康. 含有微電網(wǎng)的配電網(wǎng)規(guī)劃方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2011,34(22)：41-45.

DAI Shang, ZHANG Yan, ZHU Dakang. Distribution network planning method containing micro grid[J]. Automation of Electric Power Systems, 2011, 34(22): 41-45.

[36]裴 瑋,杜 妍,李洪濤,等. 應(yīng)對微網(wǎng)群大規(guī)模接入的互聯(lián)和互動新方案及關(guān)鍵技術(shù)[J]. 高電壓技術(shù),2015,41(10)：3193-3203.

PEI Wei, DU Yan, LI Hongtao,et al. Novel solution and key technology of interconnection and interaction for large scale microgrid cluster integration[J]. High Voltage Engineering, 2015, 41(10): 3193-3203.

[37]王晉偉. 多不確定性信息的多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃研究[D]. 北京：華北電力大學(xué),2012：12-19.

WANG Jinwei. Research on multi--objective transmission network planning under multi uncertainty[D]. Beijing, China: North China Electric Power University, 2012: 12-19.

[38]程浩忠. 電力系統(tǒng)規(guī)劃 [M]. 2版. 北京：中國電力出版社,2014：171-174.

CHENG Haozhong. Power system planning[M]. 2nd ed. Beijing, China: China Electric Power Press, 2014: 171-174.

[39]黃興華,李 赟. 聯(lián)供系統(tǒng)設(shè)備配置與運行策略集成優(yōu)化研究[J]. 太陽能學(xué)報,2008,29(1)：24-28.

HUANG Xinghua, LI Yun. Integrated optimization research on facilities scheme and operation strategy of gas turbine cogeneration system[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2008, 29(1): 24-28.

[40]肖小清,闞偉民,楊 允,等. 有蓄能的聯(lián)供系統(tǒng)超結(jié)構(gòu)優(yōu)化配置[J]. 中國電機工程學(xué)報,2012,32(32)：8-14.

XIAO Xiaoqing, KAN Weimin, YANG Yun,et al. Superstructure-based optimal planning of cogeneration systems with storage[J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 32(32): 8-14.

[41]Ebrahimi M, Keshavarz A. Sizing the prime mover of a residential micro-combined cooling heating and power (CCHP) system by multi-criteria sizing method for different climates[J]. Energy, 2013, 54(6): 291-301.

[42]荊有印,白 鶴,張建良. 太陽能冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計與運行策略分析[J]. 中國電機工程學(xué)報,2012,32(20)：82-87.

JING Youyin, BAI He, ZHANG Jianliang. Multi-objective optimization design and operation strategy analysis of a solar combined cooling heating and power system[J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 32(20): 82-87.

[43]劉愛國,張士杰,肖云漢. 帶蓄能裝置的分布式熱電冷聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)優(yōu)化配置[J]. 熱力發(fā)電,2010,39(6)：14-20.

LIU Aiguo, ZHANG Shijie, XIAO Yunhan. Optimized allocation of distributed heat-electricity-cool cogeneration system with energy accumulating facility[J]. Thermal Power Generation, 2010, 39(6): 14-20.

[44]Wang Y J, Dong C Y, Xu Y,et al. Enabling large-scale energy storage and renewable energy grid connectivity：a power-to-gas approach[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(14): 3586-3595.

[45]Moskalenko N, Lombardi P, Komarnicki P. Multi-criteria optimization for determining installation locations for the power-to-gas technologies[C]∥2014 IEEE PES General Meeting Conference & Exposition. Washington D.C.,USA: IEEE, 2014: 1-5.

[46]Unsihuay-Vila C, Marangon-Lima J W, De-Souza A C Z,et al. A model to long-term, multiarea, multistage, and integrated expansion planning of electricity and natural gas systems[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2010, 25(2): 1154-1168.

[47]Chaudry M, Jenkins N, Strbac G. Multi-time period combined gas and electricity network optimisation[J]. Electric Power Systems Research, 2008, 78(7): 1265-1279.

[48]Jing Q, Zhao Y D, Jun H Z. Multi-stage flexible expansion co-planning under uncertainties in a combined electricity and gas market[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2015, 30(4): 2119-2129.

[49]Zhang X P, Shahidehpour M,Alabdulwahab A S,et al. Security-constrained co-optimization planning of electricity and natural gas transportation infrastructures[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2015, 30(6): 2984-2993.

[50]韓偉強,王貴斌,文福拴. 電動汽車充電設(shè)施多階段最優(yōu)規(guī)劃[J]. 華北電力大學(xué)學(xué)報,2014,41(5)：23-30.

HAN Weiqiang, WANG Guibin, WEN Fushuan. Multistage optimal planning of electric vehicle ging facilities[J]. Journal of North China Electric Power University, 2014, 41(5): 23-30.

[51]所 麗,唐 巍,白牧可,等. 考慮削峰填谷的配電網(wǎng)集中型充電站選址定容規(guī)劃[J]. 中國電機工程學(xué)報,2014,34(7)：1052-1060.

SUO Li, TANG Wei, BAI Muke,et al. Locating and sizing of centralized ging stations in distribution network considering load shifting[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(7): 1052-1060.

[52]葛少云,馮 亮,劉 洪,等. 考慮車流信息與配電網(wǎng)絡(luò)容量約束的充電站規(guī)劃[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2013,37(3)：582-589.

GE Shaoyun, FENG Liang, LIU Hong,et al. Planning of ging stations considering traffic flow and capacity constraints of distribution network[J]. Power System Technology, 2013, 37(3): 582-589.

[53]Dharmakeerthi C H, Mithulananthan N, Saha T K. A comprehensive planning framework for electric vehicle ging infrastructure deployment in the power grid with enhanced voltage stability[J]. International Transactions on Electrical Energy Systems, 2015, 25(6): 1022-1040.

[54]Lin X N, Sun J W, Ai S F,et al. Distribution network planning integrating ging stations of electric vehicle with V2G[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2014, 63: 507-512.

[55]姚偉鋒,趙俊華,文福拴,等. 配電系統(tǒng)與電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)的協(xié)調(diào)規(guī)劃[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2015,39(9)：10-18.

YAO Weifeng, ZHAO Junhua, WEN Fushuan,et al. Coordinated planning for power distribution system and electric vehicle ging infrastructures[J]. Automation of Electric Power Systems, 2015, 39(9): 10-18.