考虑联络线转供及孤岛划分的配电网风险评估

基于风险评估理论和N-1安全准则,针对含分布式电源的配电系统故障及其供电恢复情况,提出负荷点损失风险指标、线路过负荷风险指标及其综合风险指标评估系统的风险程度,通过统计分析找到系统脆弱节点及线路。基于启发式算法,提出优先联络线转供、然后通过分布式电源孤岛划分相互配合的故障恢复策略,并从最大限度地降低系统负荷点损失风险的角度讨论了分布式电源的入网位置。以IEEE 33节点配电系统为例,验证了所提评估指标能反映含分布式电源配电网的风险程度,所提故障恢复策略及分布式电源入网位置方案能有效降低系统风险。     

含分布式发电的配电网安全风险评估的研究

随着分布式发电技术快速发展,分布式电源在配电系统中的渗透率越来越高,与此带来的安全影响不可忽视,需要进行有效的安全评估。提出了基于层次分析法的综合评估算法(CEA-AHP),该算法通过建立分布式电源接入电网的节点模型,结合配电网灵活的结构特性,利用效用理论,从低电压风险、负荷过载风险和失负荷风险三个方面对该类配电网进行安全风险综合评估。采用IEEE33节点配电系统,通过对原配电系统、加入DG后配电系统及切除部分联络线后系统进行分析验证,表明该算法能够准确反映同一假想故障不同重构方案下和不同假想故障下电网安全性的相对高低,为含分布式的配电网安全风险评估、检修和规划提供可靠参考。     

基于组合抽样的含分布式电源随机潮流计算

针对含分布式电源系统随机潮流计算中随机变量类型多的特点,提出基于组合抽样的蒙特卡罗模拟法,其根据随机因素的不同特点采用不同的抽样方法,并计及线路随机故障的影响。将随机因素作为随机变量建立概率分布模型;对连续概率分布的负荷及分布式电源出力采用拉丁超立方抽样,对离散概率分布的电源和线路随机故障采用结合拉丁超立方抽样的改进重要抽样方法,以减小方差,提高模拟计算效率;对系统随机变量进行抽样建模。通过对接有分布式电源的IEEE 14节点系统和IEEE 57节点系统的算例分析,表明了所提方法是有效的,并具有良好的收敛性。     

主动配电系统中失联分布式电源差异化就地控制策略优化

随着主动配电系统中分布式电源渗透率不断提高,配电网运行对信息系统的依赖程度也不断加深。为降低通信故障场景下的电网运行风险,提出一种失联分布式电源差异化就地控制策略的优化方法。首先,基于故障模式后果分析法,建立通信故障场景与链路有效性状态的对应性模型,形成通信故障场景与链路失效对应性关联关系表。然后,考虑通信故障场景和源荷的不确定性,以包含电压越限、潮流过载(失负荷)的综合风险最小为目标,建立了分布式电源差异化就地控制策略的双层多目标优化模型,并采用区间潮流和智能优化算法进行求解。以IEEE 33节点系统作为算例,验证了策略的有效性,并分析了通信系统配置对策略的影响,研究成果可为主动配电系统中失联分布式电源运行策略的制定提供理论支撑。     

考虑随机性分布式电源的配电系统潮流计算

配电系统中风力发电以及光伏发电等具有随机性的分布式电源容量的不断增加,使配电系统潮流变化具有一定的随机性。根据风电系统以及光伏系统的变化规律建立了风电以及光伏的随机等效模型,利用三点估计法进行了含随机分布式电源的概率潮流计算,并利用Gram Charlier级数得到相关变量的概率密度分布函数,通过对IEEE33节点进行仿真说明了方法的可行性。     

有源配电网故障场景下的电压暂降仿真与评估方法研究

针对含有分布式电源的配电网进行电压暂降仿真与评估问题,提出基于点估计法的电压暂降仿真与评估方法。首先建立故障信息模型,包括对故障线路率、故障点、故障类型、故障持续时间、故障阻抗等,以及分布式电源输出功率的随机模型,然后基于点估计法将随机概率密度问题转换为多个确定性问题。通过计算随机变量的期望、标准差、三阶中心矩,利用Cornish-Fisher级数来表示每个节点电压暂降的概率密度函数,以及计算电压暂降指标SARFI,发现网络的薄弱环节。通过对含两个不同类型分布式电源的IEEE13-bus和IEEE 33-bus系统的测试,并与Monte Carlo法进行对比,证明了算法的有效性。通过对不同类型风机模型的应用,证实了该文提出算法的可行性和高效性。     

考虑随机性分布式电源的配电系统潮流计算简

配电系统中风力发电以及光伏发电等具有随机性的分布式电源容量的不断增加,使配电系统潮流变化具有一定的随机性。根据风电系统以及光伏系统的变化规律建立了风电以及光伏的随机等效模型,利用三点估计法进行了含随机分布式电源的概率潮流计算,并利用Gram Charlier级数得到相关变量的概率密度分布函数,通过对IEEE33节点进行仿真说明了方法的可行性。     

含分布式电源的配电网保护改进方法

分布式电源(DG)接入配电网,改变了配电线路中短路电流的大小和方向,也改变了系统电网的结构.对普遍配置于配电网的三段式电流保护的正确动作将造成影响.本文是一种将传统的三段式电流保护改变为两段式电流保护,并结合通信系统的保护方法对配电网进行保护的配置.可以避免分布式电源接入系统可能造成配电线路保护误动的问题,同时,在允许分布式电源孤岛运行的方式下,当系统电源与分布式电源接入点之间的线路发生短路故障时,实现将故障从两端切除的要求.     

计及时空相关性的分布式风电接入配电网风险评估

随着分布式电源的大量接入,为研究分布式风电的相关性对配电网风险的影响,提出了一种计及时空相关性的分布式风电接入配电网风险评估方法。首先,考虑风电出力在不同季节的时空相关性,基于Copula函数和马尔科夫模型建立风电出力两阶段四季场景生成模型;其次,为提高风险评估的效率,基于红黑树结构建立动态故障集,通过查找、存储已抽样状态序列及其评估结果,避免同一状态反复调用程序计算潮流;最后,在IEEE 33节点配电网系统中计算配电网过电压、低电压、线路过载和失负荷运行风险指标,并基于层次分析法建立综合运行风险指标,合理全面地评估了强相关性风电接入配电网带来的风险,验证了所提模型和方法的有效性和准确性。     

分布式电源接入对配电网线路保护的影响及对策研究

含分布式电源并网的配电网发生短路故障时,流经保护的短路电流会受到分布式电源提供的助增电流、汲取电流或反方向电流的影响,导致线路电流保护的误动或者拒动。基于IEEE33节点配电系统,在PSASP平台上搭建了仿真模型,计算了多个故障点下流经保护的短路电流大小,分析了分布式电源不同接入容量和位置对线路电流保护的影响,得出了对保护的分区域影响结论,并给出了几种减小影响的措施。     

Monte Carlo simulation-based probabilistic assessment of DG penetration in medium voltage distribution networks

With the growing use of renewable energy sources, Distributed Generation (DG) systems are rapidly spreading. Embedding DG to the distribution network may be costly due to the grid reinforcements and control adjustments required in order to maintain the electrical network reliability. Deterministic load flow calculations are usually employed to assess the allowed DG penetration in a distribution network in order to ensure that current or voltage limits are not exceeded. However, these calculations may overlook the risk of limit violations due to uncertainties in the operating conditions of the networks. To overcome this limitation, related to both injection and demand profiles, the present paper addresses the problem of DG penetration with a Monte Carlo technique that accounts for the intrinsic variability of electric power consumption. The power absorbed by each load of a medium voltage network is characterized by a load variation curve; a probabilistic load flow is then used for computing the maximum DG power that can be connected to each bus without determining a violation of electric constraints. A distribution network is studied and a comparison is provided between the results of the deterministic load flow and probabilistic load flow analyses.     

基于随机潮流的含电动汽车配电网内分布式电源规划

随着分布式电源(DG)和电动汽车的大量发展,对接入配电网的电动汽车与DG进行协同研究具有重要意义。文中以协调配电公司、DG投资商和公共社会三者之间利益为出发点,综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用,以及DG的环境效益和电动汽车入网(V2G)所节省的电网投资等社会效益,建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型,采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。在优化计算过程中充分考虑了负荷预测值的不确定性、风电源的输出功率的随机性以及电动汽车充放电功率的不确定性,提出了电动汽车充放电对系统最大功率影响的数学模型,并采用基于半不变量法的随机潮流算法对规划模型中的约束条件进行了检验。最后,以某实际配电网系统为仿真算例,在不同置信水平约束下对该系统内DG分别进行了优化规划,验证了文中所建数学模型及相应求解算法的有效性。     

基于概率潮流的风电分布式电源优化配置

由于风电机组输出功率的随机波动性,使得基于风电机组的分布式电源并网后,给配电系统的结构和运行带来巨大变化,影响系统的安全性和可靠性。在含分布式电源的配电网系统规划中,对分布式电源进行合理选择和配置是发挥最大效益的关键。采用Weibull分布来描述风速的随机变化,并计及风电机组强迫停机率的影响,结合功率曲线,建立风力发电的概率分析模型。通过Cornish-Fisher级数交流概率潮流计算方法,分析风电和负荷的随机波动对含分布式电源配电系统的影响,利用混合整数非线性规划方法,确定风电系统的最佳接入点和注入容量使得系统有功网损最小。     

基于随机响应面法的主动配电网无功优化

考虑分布式电源(DG)的无功主动调控能力,计及状态变量的机会约束,建立主动配电网随机无功优化模型。通过非参数核密度估计对随机因素进行建模,进一步借助随机响应面法,研究适应于多种概率模型的概率潮流计算方法,用以判断状态变量是否满足机会约束,并利用Nataf变换处理随机变量的相关性。结合基于粒子群的无功优化方法,对所建立模型进行求解。最后,基于修改过的IEEE 33节点和美国PGE 69节点配电系统测试所提方法的正确性和有效性。算例表明所提概率潮流计算方法所得累积分布函数具有较高的精度,同时设计不同的场景,进一步表明所提模型和算法适应不同DG无功控制策略、可发现确定性优化方案的概率越界风险并调整解决。     

计及分布式电源的变电站个数及馈线条数概率规划

随着分布式电源渗透率的提高,分布式电源对配电网规划方法和结果的影响研究更具现实意义。采用概率规划方法,建立了涉及分布式电源的变电站个数及馈线条数优化简化模型,模型目标为变电站和中压线路的相关总费用最小,并考虑了线路的容量约束;提出了中压主干线与分支线长度的近似计算模型,并考虑了负荷变化、分布式电源随机性和线路负荷转供率对停电时间和停电费用的影响。基于模型求解获得的变电站优化个数、馈线优化条数和最小总费用,定义了相应的三大类置信变量。算例表明了概率规划对于变电站个数和馈线条数选择的意义以及分布式电源的替代作用。     

考虑负荷与DG随机性特征的配电网多目标动态重构

传统确定性潮流和静态重构方法无法计及电网中不确定性因素的影响,为此文中提出了一种基于概率潮流考虑负荷与DG随机性特征的配电网多目标动态重构方法。首先,建立了分布式电源（DG）出力与负荷的概率模型,并采用半不变量与Gram-Charlier级数进行概率潮流计算。然后,提出了一种模拟退火-中心聚类（SA-PAM）算法,将退火机制引入PAM算中进行负荷聚类实现重构时段划分。随后,建立了以网损期望、电压越限概率、电压偏移为目标的配电网重构模型。为提升模型求解速度和效率,提出了一种多种群并行免疫算法,其中优势子种群采用高斯变异算子进行局部搜索实现快速收敛,普通子种群采取抗体交叉、超变异保证种群多样性实现全局搜索。最后,通过IEEE33节点系统进行仿真验证了所提方法的有效性。     

基于灰靶决策和NSGA-II的配电系统分布式电源多目标优化

为优化分布式电源(Distributed Generation,DG)的安装位置和容量,以节点电压总偏差、DG投资运行维护费用、网损费用和购电费用为目标函数建立DG优化配置的多目标数学模型。模型中采用拉丁超立方抽样对DG和负荷的概率模型进行状态抽样,以计及DG出力和负荷的不确定性。运用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)算法求解建立的模型得到Pareto解集。采用基于信息熵赋权的多目标灰靶决策算法从Pareto解集中选择最优方案。对25节点配电系统进行仿真计算,结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

Impacts of load models and power factor control on optimal sizing of photovoltaic distributed generators in a distribution system

This paper studies the impact of optimal sizing of photovoltaic distributed generators (PV‐DGs) on a distribution system using different static load models (i.e., constant power, constant current, and constant impedance) and various power factor (PF) operations. A probabilistic approach with Monte Carlo simulation is proposed to obtain the optimal size of PV‐DG. Monte Carlo simulation is applied to predict the solar radiation, ambient temperatures, and load demands. The objective is to minimize average system real power losses, with the power quality constraints not exceeding the limits, i.e. voltage and total harmonic voltage distortion (THDv) at the point of common coupling (PCC). A modified Newton method and a classical harmonic flow method are employed to calculate the power flow and THDv values, respectively. An actual 51‐bus, medium‐voltage distribution system in Thailand is employed as a test case. Results demonstrate that the proposed method performs well to provide the optimal size of PV‐DG based on technical constraints. Further, the results show that the three static load models do not affect the optimal PV‐DG size but the model has a different impact for various PF operations. PV‐DGs may improve the voltage regulation and decrease the losses in distribution systems practically, but the THDv values could increase. © 2012 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

考虑微网充电站影响的输电网风险评估方法

微网充电站接入配电网后,传统的辐射型配电网中将存在电源,这就造成在传统的输电网风险评估方法中配电网不能够再简单等效为一个无源负荷点。为了分析这种影响,提出了考虑微网充电站影响的输电网风险评估方法。首先介绍了风险评估基础理论,然后重点分析了微网充电站概率模型,包括分布式电源出力概率模型和电动汽车(Electric Vehicles, EV)充电负荷概率模型。应用考虑了配电网层面影响的期望负荷削减量代替绝对负荷削减量。最后应用测试系统验证了所提方法的有效性,包括微网充电站中分布式电源容量配置比例以及反送电比例对于输电网风险指标的影响。分析结果表明,微网充电站能够有效降低输电网风险水平。     

Distribution system adequacy assessment accounting customer controlled generator sets

This paper describes a probabilistic approach for the adequacy assessment of a distribution system having distribution generator (DG) sets, which are owned and controlled by customers. Markov modeling has been employed to obtain capacity outage table for DG sets. Available capacity of distribution substation has been assumed as continuous random variable. Discrete capacity distribution is added to continuous distribution of substation capacity and merged with hourly peak load for obtaining probability of failure and expected demand not supplied (EDNS) annually with the help of derived closed form relations. The procedure has been illustrated with a case study.