1研究背景
传统的变电站优化规划理论已经比较成熟，但对于大规模，高渗透率的分布式电源接入配电网后对变电站选址定容影响的研究较少。一些研究将分布式电源装机容量或者将其乘以一定系数来代替分布式电源出力，且考虑了分布式电源加入后对变电站容量及投资的影响，但忽略了分布式电源出力的间歇性特点以及分布式电源出力与负荷特性之间的匹配关系，因此不能准确衡量分布式电源的容量价值。针对以上问题，本文在基于加权Voronoi图的传统变电站规划方法基础上，从系统可靠性角度分析分布式电源的容量价值，将分布式电源的置信容量加入系统电力电量平衡计算，以变电站及线路投资运行维护费用最小为目标，建立变电站优化规划模型。该模型通过量化分布式电源的容量价值指导变电站规划，延缓和节省变电站投资，提高配电网的精细化规划水平。
2分布式电源置信容量的评估方法与影响要素
分布式电源发电具有随机性、间歇性的特点，在中国电网中所占比例较低，尚不参与电力平衡，因此认为分布式发电只提供电量价值，不提供容量价值，即传统机组完全可以承担电网的峰荷需求。但随着分布式电源的渗透率不断增加，其容量价值已不可忽略，因此，迫切需要对分布式电源发电的容量价值进行深入研究。在电力电量平衡中，电源的容量价值表现为可被信任的容量，即置信容量。
1评估方法
本文采用了ELCC作为分布式电源置信容量的评估指标。其工作原理如下：在维持系统可靠性水平不变至达到相同EENS的情况下，分布式电源发电使系统负荷供应能力增加的大小为：
式中：R0为电源加入前的可靠性指标;P为可靠性估算函数;L和∆L分别为系统的初始负荷和新增负荷;GD，G和∆G分别为分布式电源发电容量、系统初始装机容量和需新增的参考机组容量，如图1所示。
图1中，曲线1和曲线2分别为分布式电源加入前、后系统可靠性指标同变电站供电负荷大小之间的关系曲线。在满足同一可靠性水平R0的场景下，含分布式电源的系统的负荷供应能力提高了∆L，因此，分布式电源发电的置信容量CCD=∆L。该指标将分布式电源发电等效为传统电源，应用更加方便。具体步骤如下：
1)输入变电站容量及供电范围内的负荷数据;
2)依据上节方法评估系统的可靠性水平R0;
3)利用2.1节的模型生成光伏及风电的时序出力模型;
4)评估分布式的电源加入后系统的可靠性水平;
5)利用弦切法调整负荷大小，使得分布式电源加入后系统的可靠性水平为R0;
6)此时系统增加的负荷∆L即为分布式电源的置信容量。
2影响因素
DG的容量置信度与变电站供电范围内的负荷多少、变电站容量、初始可靠性参数、分布式电源的装机容量以及分布式电源中风机与光伏的装机容量比例都有密切关系。为了能使分布式电源的容量价值得到更大的发挥，从而最大程度地减少常规能源发电设施建设投资。本文选取两个场景对DG的容量置信度影响因素进行定量分析。
1)场景1：变电站容量：2×40MVA;风机：20台，每台装机容量335kW;光伏：10000kW。
分布式电源总装机容量：16700kW。
只考虑主变故障，可靠性参数EENS初始值：1238.9kW。分布式电源的置信度随负荷大小的变化趋势如表1和图2,3所示。
表1置信度与负荷大小的关系
图2分布式电源加入前后系统的可靠性指标随负荷变化趋势
图3分布式电源的置信度随负荷变化趋势
由表1和图2，3中的数据可知，随着负载率的不断增加，DG的置信容量和置信度是不断增加的，但同时可靠性指标EENS也是在不断增加的。因此，为使DG的容量价值得到最大发挥，应使可靠性指标选作规划要求允许的临界值。
2)场景2：变电站容量：2×40MVA，负荷：50MW。
表2置信度与分布式电源构成的关系
由表2可以看出，当风机与光伏的装机容量以同一比例组合时，分布式电源的容量置信度是基本保持一致的。可以看出，当分别替换为相同装机容量的光伏与风机时，风机的容量置信度更高，而光伏发电夜间出力比较小，故置信度较低。
3基于分布式电源置信容量的变电站优化规划模型
传统的变电站规划中变电站的负载率满足“N─1”原则，且允许主变短时1.3倍过载运行，而当高渗透率的分布式电源接入配电网后，其出力仅供应一部分负荷，因此变电站的负载率已不能实际表征变电站出力与所供区域内负荷之间的关系。
本文从可靠性的角度对变电站规划问题进行分析：当变电站一台主变发生故障时，系统的可靠性指标(例如缺供电量)应满足一定的要求。在此要求的基础上，以变电站及线路投资运行维护费用最小为目标，建立变电站优化规划模型。
通过上述分析，变电站优化规划的目标函数可以由以下公式描述：
式中：station为变电站建设及维护年费用;Feeder为变电站低压侧的线路投资年费用;CQ为变电站低压侧线路网损年费用;Relfol(i)为第i个变电站供电范围内考虑分布式电源加入后的可靠性;Relstd(i)为第i个变电站供电范围内的可靠性标准，通常选作分布式电源加入前系统的可靠性指标;Si为第i个变电站的容量;cosφ为功率因数;CCPV(i)为第i个变电站供电范围内所有光伏电源的置信容量;CCWTG为第i个变电站供电范围内所有风机电源的置信容量;N为已有和新建变电站的总数;Ji为第i个变电站所供负荷的集合;J为全体负荷点的集合;lik为第i个变电站与第k个负荷的连线距离;Ri为第i个变电站供电半径限制。
具体的实现流程如下：
1)首先根据目标年负荷、已有站容量以及事先给定的变电站候选容量集，确定N个新建变电站个数及容量组合方案。
2)在不考虑分布式电源的接入条件下，针对每个方案，基于加权Voronoi图算法对规划区域进行传统变电站规划得到变电站站址容量，及每个变电站的供电范围，作为初始解;
3)计算每个变电站供电范围内的可靠性指标EENS;
4)计算分布式电源接入后的可靠性指标EENS'，进而计算各变电站供电范围内的分布式电源的置信容量。
5)变电站容量优化。对满足条件Sicosφ≤Sdxicosφ+CCD(i)的新建变电站，将其变为容量为Sdxi的变电站。其中，CCD(i)为第i个变电站供电范围内所有分布式电源的置信容量，Sdxi为变电站可选的下一级待选容量。
6)更新变电站容量，将变电站的有功与分布式电源的置信容量之和视作变电站的等效有功容量，根据上述模型进行变电站选址定容。
7)如果所有变电站站址移动距离小于设定的阈值且变电站容量没有变化，则进入第八步;否则，进行下一次迭代，进入第三步。
8)输出变电站站址，容量，供电范围以及费用。如果所有方案都已遍历，进入第九步;否则，带入下一个方案数据，进入第二步。
9)对N种方案结果按费用大小排序，选择费用最小的方案作为最终规划方案。
4算例验证
本算例为某占地面积63.08km2的开发区。根据用地规划将其分为368个小区进行空间负荷预测，规划目标为20年，其目标年预测总负荷为744.5MW。该规划区为无已有站的待规划区。
实现该区域变电站规划所需备选变电站容量为：2×31.5MVA、2×40MVA、2×50MVA、3×40MVA和3×50MVA四种规格，功率因数为0.9。
规划区域预测光伏发电额定容量为250.5MW，风机总台数为378台，每台额定容量为335kW。风机的切入风速为2.5m/s，额定风速为12.5m/s，切出风速为25m/s;平均风速为19.56km/h，风速分布标准差为10.06km/h。光伏模型的参数为额定光照强度为1kW/m2，抽样年数为5万年，故障参数如表3所示。
表3设备故障率
不考虑分布式电源的影响，使用传统算法对规划区域进行传统变电站选址定容，结果如图4所示。
图4传统变电站优化规划结果
图4中的数字表示变电站编号和变电站容量(MW)，空心圆为负荷点，实心圆为变电站。变电站选址定容结果如表4所示。
表4传统变电站选址定容结果数据
考虑分布式电源的接入，以上述结果的可靠性指标作为本文方法的可靠性标准，用本文方法对规划区域进行变电站选址定容规划的结果如图5所示。图中，空心圆为负荷点，实心小圆为分布式电源(光伏)，三角为分布式电源(风机)，实心大圆为变电站。
图5考虑分布式电源置信容量的变电站选址定容结果
由表5数据可以看出，考虑了分布式电源出力后的变电站建站容量虽然减小了，但其可靠性参数EENS却没有变大，变电站及线路投资及维护费用大大减少。传统变电站选址的贴现年投资费用为11012万元，而本文考虑分布式电源出力后的贴现年投资费用为7352万元。其原因如下：
1)分布式电源出力对变电站出力的替代作用，分布式电源的容量价值得到充分的发挥;
2)传统变电站规划中考虑容量满足“N-1”的约束，虽然容量充裕度高，但投资费用高出很多，造成变电站容量的浪费，而本文用可靠性指标来衡量变电站容量设定是否合理，在保持相同可靠性指标的情况下尽量减少新建变电站的容量，从而达到节省投资的目的。
5结语
本文提出了一种考虑规划区域大规模分布式电源接入的变电站优化规划方法，主要创新点与结论如下：
1)依照分布式电源接入前后可靠性指标不变的原则，提出了一种分布式电源出力的置信容量评估方法。
2)改变了传统变电站选址都是以变电站满足“N-1”条件的负载率为约束条件的思路。从可靠性角度出发，综合考虑变电站故障及分布式电源出力，提出了一种考虑规划区域大规模分布式电源接入的变电站选址定容方法。
3)通过实际算例的计算结果以及与不考虑分布式电源的变电站优化规划方法进行对比，验证了本文方法的科学性和实用性。
