含光伏发电的配电网有功无功资源综合优化配置

针对配电网中光伏发电渗透率逐渐提高、而当前配电网光伏发电规划未充分考虑其无功调节能力的现状,研究将配电网中提供有功和无功的光伏发电、提供无功的电容器进行综合协调优化配置。考虑时序性和随机性,对光伏发电出力和负荷建立分时段多状态模型。以高于置信水平的年费用最小为上层规划目标函数,光伏电源和电容器安装位置和容量为上层优化变量,以高于置信水平的运行年费用最小为下层规划目标函数,每个时段光伏发电无功出力和电容器投切状态为下层优化变量,建立嵌入机会约束规划的二层规划模型。因为考虑光伏发电的无功调节能力以及运行中电源出力随负荷变化的调整,所以配电网损耗、电压等指标和目标函数计算更准确。采用分段二进制编码方式和精英保留策略遗传算法对二层规划模型求解。算例结果表明：配电网中光伏发电、电容器综合配置有利于提高资源利用率、减少投资和运行费用;充分利用光伏发电的无功调节潜力,有助于保证配电网经济安全运行;同时,若光伏发电配合微型燃气轮机等可控电源,可获得更好的投资与运行效益。     

考虑通道因素的含分布式电源配电网双层协调规划

大量分布式电源出力随机波动性会威胁配电网经济安全运行,因此本文提出一种考虑通道因素的变压器增容和分布式电源配电网协调规划方法。首先,根据分布式电源的运行特点采用模糊变量表示分布式电源出力并建立其隶属函数以反映输出功率的不确定性;其次,引入分布式发电渗透率和供电半径等约束条件,以期望网损、设备固定费用及其运行成本等为目标,建立包含多种控制手段的含分布式电源配电网上下层协调规划模型;最后,对上下层控制变量进行染色体混合编码,构建双层优化遗传求解算法。由仿真结果验证所提方法在提升配电网经济性与可靠性的有效性。     

考虑电源和负荷时序特性的主动配电网网源协调规划方法

提出了一种考虑电源和负荷时序特性的主动配电网网源协调双层规划模型。模型上层为规划层,以综合费用最小为目标,对线路的改造、分布式电源和补偿电容的选型、选址和定容进行决策。模型下层为运行层,以年运行费用、快速电压稳定性、用户用电习惯满意度等为目标。考虑分布式电源和负荷的波动性和不确定性,建立二者的时序模型。综合考虑分布式电源出力、需求响应和补偿电容投切,实现主动配电网的经济调度。采用改进的IEEE33节点配电系统对该方法进行仿真。仿真结果表明,所提出的网源协调规划方法能有效降低主动配电网的投资成本和运行成本,同时能有效提高电网运行效率和分布式电源渗透率。     

含分布式新能源的配电网风险规划

针对配电网规划中分布式新能源出力随机性大、规划复杂度高的问题,提出一种含分布式新能源的配电网风险规划模型。该模型以网络综合费用最小为目标函数,通过网络支路负荷容量确定新建分布式新能源出力最大值,综合考虑系统供电不足等网络风险因素,进行含分布式新能源的配电网风险规划。在求解过程中提出一种类比通信网络广播方式修复遗传算法不可行解的方法。通过在含分布式光伏发电和径流式水电站的安徽某地区10 kV网架规划中的实际应用,验证了该风险规划模型的有效性。     

主动配电网规划中的负荷预测与发电预测

负荷预测和发电预测是配电网规划中的关键环节,是变电站、网架规划重要计算依据。考虑主动配电网下新型负荷和分布式电源接入等因素,提出适用于主动配电网的概率型负荷预测和发电预测方法。首先全面分析了主动配电网的负荷分类,提出含友好负荷的整体负荷预测方法;其次构建主动配电网分布式电源装机容量及分布预测模型,考虑分布式电源出力的概率特性,进而提出分布式电源可信出力预测方法;最后以负荷预测和发电预测结果为基础,分析了新型负荷和分布式电源对主动配电网规划的影响。     

基于机会约束规划和二层规划的配电网广义电源优化配置

针对配电网中分布式电源渗透率逐渐提高、有功和无功资源规划分进行的现状,提出了将配电网中能够提供有功或无功功率的电源统称为广义电源的概念。考虑时序性和随机性,对不可控的风力、光伏和负荷建立了分时段多状态模型。以高于置信水平的年费用和运行费用小分别为上、下层规划目标函数,建立了基于机会约束规划的二层规划模型,考虑了分布式电源的无功调节能力以及运行中电源出力随负荷变化的调整,使配电网损耗、电压等指标和目标函数计算更准确。采用分段二进制编码方式和精英保留策略遗传算法对二层模型求解。算例结果表明,有功和无功资源综合配置有利于提高资源利用率,减少年费用;考虑分布式电源无功出力能够充分发挥分布式电源无功控制作用,保证配电网经济安全运行。     

基于机会约束规划的多类型分布式电源容量与布点优化方法

在分析三种不同类型分布式电源并网模型的基础上,建立了配电网分布式电源容量和布点多目标优化的机会随机约束模型;综合考虑了分布式电源以PQ、PI和PV等不同接口模型并网时的出力特性,弥补了以往研究中将分布式电源统一处理为分布式电源PQ模型的缺陷;在包含不同接入类型的分布式电源的配电网规划中,由于考虑光伏发电系统输出功率Beta概率分布的影响与考虑风电机组欠额定输出、额定输出和无输出的概率模型的影响,对潮流、电源出力、节点电压等制约关系构建了机会约束条件函数,同时将分布式电源运行成本纳入多目标函数,采用改进的模拟退火粒子群算法对所建优化问题进行求解。计算结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

计及多种分布式能源运行的配电网双层优化规划方法

在配电网分布式可再生能源(Renewable Distributed Generation, RDG)优化规划问题上,考虑可控分布式电源和可中断负荷的调度运行情况,建立RDG双层优化模型。上层模型以配电网系统电压偏移最小、网络损耗最小为目标,求解RDG接入配电网的最优位置和容量。下层模型以配电网发电综合运行成本最小为目标,求解各时段可控分布式电源和可中断负荷最优出力安排。利用场景分析方法处理多种分布式可再生能源优化中的不确定因素。为减少模型计算量,采用K-means聚类算法获取典型场景。最后,采用改进的自适应遗传算法求解,以IEEE-33节点网络系统为例对所提模型与方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够有效提高RDG优化方案在系统实际运行中的适用性。     

不同类型分布式电源在配电网中的优化布置

分布式电源接入配电网后对电网节点电压、网络潮流、网损等方面带来的影响与分布式电源的种类、接入容量及接入位置密切相关。本文基于静态负荷模型,对小水电、光伏发电两种典型分布式电源与储能设备进行了研究。通过分析不同分布式电源的稳态输出特性,将不同分布式电源的出力特征与电力系统中潮流、电压不越限等约束条件相结合,以网损最小为目标函数提出了小水电、光伏发电与储能设备的优化布置函数。结论表明考虑出力差异性后,不同分布式电源的最优布置计算结果具有明显区别,相比将分布式电源当作常规电源出力将更加精确。     

含高比例分布式光伏的配电网多目标概率规划方法

针对分布式光伏出力不确定性造成的配电网规划成本增加、运行稳定性降低问题,文章提出了一种含高比例分布式光伏的配电网多目标概率规划方法。通过K-means聚类对光伏出力数据进行场景削减,得到典型场景集及其概率模型,基于蒙特卡洛概率潮流生成不确定性场景,模拟分布式光伏实际运行情况。基于所得不确定性场景,建立双层概率规划模型：上层以投资建设成本最小和光伏渗透率最大为目标,对分布式光伏及储能进行选址定容,下层考虑分布式光伏出力的不确定性,以概率潮流下的运维成本、网损成本、购电成本和电压偏差指数最小为目标,对分布式光伏出力以及储能各时段充放电功率进行优化。采用改进的粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法对概率规划模型进行求解。采用安徽某地光伏出力作为典型数据,以IEEE 33节点系统为算例开展多场景算例分析,结果表明：与传统规划方法对比,所提方法能够提升光伏渗透率和配电网运行稳定性,并降低综合成本。     

基于自适应变异粒子群算法的分布式电源选址与容量确定

在不考虑负荷新增节点的情况下进行分布式发电的布点规划,建立了以配电网年运行费用最小为目标的经济模型。模型中针对分布式电源运行费用引入固定安装费用权重因子,更准确地刻画了分布式电源接入后配电网费用的变化。同时,为克服粒子群算法存在的早熟问题,采用自适应变异的粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization algorithm,AMPSO)对配电网中的DG选址和定容进行了优化。通过对IEEE 33节点配电网测试系统进行分析,验证了上述模型的准确性和求解算法的有效性。     

主动管理模式下分布式风电源选址定容规划

节能减排背景下,以分布式风电源(DWG)为代表的可再生能源发电得到了快速发展。考虑风速和负荷间的时序相关性,采用联合概率分布法对其进行多场景构建。在此基础上,考虑调节有载调压变压器抽头、削减DWG有功出力、调节DWG功率因数和需求侧管理4种主动管理措施,建立了主动管理模式下DWG选址定容双层规划模型,上层规划以年综合费用最小为目标,下层规划则以每个场景的配电网运行费最小为目标。提出改进差分进化算法和原对偶内点法相结合的混合策略对规划模型进行求解。IEEE 33节点配电网算例的仿真和分析验证了模型的可行性和所提求解方法的有效性。     

基于二阶锥规划的含DG与EV配电网分布式发电有功协调方法

分布式电源出力的不确定性与电动汽车充电的随机性给配电网运行效益带来一定的影响。本文根据分布式发电功率和电动汽车充电功率的不确定性,提出了分布式电源出力状态概率模型和电动汽车充电功率状态概率模型,在此基础上形成系统多状态运行空间,建立了含DG和EV配电网分布式发电有功协调模型。以期望的运行成本与期望的停电损失最小为优化目标。利用二阶锥规划,将目标函数和约束条件函数中的非线性形式通过旋转锥转换为线性形式,而新变量间则用特殊结构的锥集表示,从而简化了优化模型。以IEEE14节点的配电系统为例,对所研究的模型与算法进行了验证与分析,获得了较好的效果。     

主动配电网中分布式电源优化配置

主动配电网规划将主动管理模式与配电网规划、控制及运行相结合,在分布式电源优化配置阶段,充分考虑通过主动管理控制配电网运行。首先建立双层分布式电源规划模型,上层规划以主动配电网运营商年收益最大为目标,下层规划通过主动管理使分布式电源有功出力切除量最小;然后,为计及负荷及分布式电源出力的时序特性,分析了不同类型负荷及分布式电源在典型场景下的日曲线,并且引入分时电价机制来反映主动配电网需求侧特性;再采利用改进粒子群算法求解上层规划模型,采用原对偶内点法对下层规划模型求解;最后以IEEE-33节点配电网作为算例,验证了所提模型的合理性和算法的有效性。     

基于风-光联合概率分布的DG配置优化方法

风、光等分布式电源接入配电网大大增加了配电网运行的不确定性,给分布式电源的规划带来了新的挑战。在分布式电源的优化配置过程中考虑到风速和光照强度的相关性,提出一种基于大数定律的联合概率分布方法,用以描述风、光资源分布的时序相关性。在此基础上,考虑光伏电站和风电场出力函数,建立了基于风-光联合概率分布的分布式电源选址定容多目标规划模型。分别以分布式电源投资最少和各个场景下配电网网络损耗最小为目标,在算例分析中利用具有高收敛特性的遗传算法对规划模型进行求解,验证了该模型的可行性。     

考虑分布式光伏电源与负荷相关性的接入容量分析

研究了配电网网架结构和运行工况已知的条件下,分布式光伏电源的可接入容量问题。通过分析配电网网架结构和各节点负荷的历史数据,设定分布式光伏电源接入位置和容量初始值,构建了初始相关性样本矩阵。通过分析分布式光伏电源出力与负荷的相关性,提出了光伏发电就地消纳能力指数的概念及计算方法,构建了改进型相关性样本矩阵。以系统向配电网传输功率最小为目标函数,建立了节点电压、配电网潮流为主要约束的规划模型,利用前推回代潮流算法和退火算法求解。以中山供电局马新站10 kV配电网为例,仿真及潮流验算结果表明:对于一个已知网架结构和运行工况的配电网,考虑分布式光伏电源与负荷的相关性可有效提高分布式光伏电源的接入容量。     

基于K-均值聚类多场景时序特性分析的分布式电源多目标规划

若不考虑分布式电源出力及负荷需求的波动性及不确定性,可能导致分布式电源规划容量偏大或系统电压改善程度降低。深入分析分布式电源出力时序波动特性,并引入K-均值聚类多场景概率分析方法,以降低上述波动性及不确定性对配电网的影响;以最大化年寿命周期收益率和电压分布改善率作为目标函数,建立分布式电源多目标规划模型,并采用多目标复合微分进化算法对其求解和基于最短归一化距离法实现多目标总体最优解决策。以IEEE33节点配电系统为例进行分布式电源多目标规划,验证了所提方法的有效性和优越性。     

需求响应视角下的配电网不确定性重构模型

需求响应的实施改变了用户的用电习惯,同时分布式电源的出力和电动汽车的充电特性具有不确定性,这些因素对配电网重构提出了新的要求。为此,文中计及峰谷分时电价对用电负荷的影响,建立了综合考虑光伏发电系统、风力发电系统出力和电动汽车充电不确定性的配电网重构模型,采用量子进化算法,以运行费用最小为目标函数,对模型进行分时段求解。IEEE 33节点系统测试结果表明,所述方法能够有效计及分布式电源出力等不确定因素和需求响应因素对配电网重构的影响,较好地提高了配电网的运行经济性。     

低碳背景下考虑时序特性的分布式电源优化规划研究

分布式发电是利用可再生能源,缓解能源危机和环境问题的重要途径.基于不同类型分布式电源出力及负荷时序特性,建立考虑可再生能源利用的分布式电源优化规划模型,模型以向上级电网购电量最小为目标.采用自适应混沌粒子群算法对模型进行全时序计算,得到满足各时段下约束的分布式电源规划方案,确定DG安装位置和容量.最后通过Baran&Wu 33节点配电系统算例,分别在某夏季典型日和全年时段内验证了模型和算法的合理有效性.     

含光伏电源的配电网规划研究

考虑光伏电源接入电网后出力的随机性,采用随机期望值的规划模型,建立了以年费用最小为目标的含光伏电源配电网规划模型,并运用改进的自适应遗传算法模型求解,获得光伏电源的最优接入位置及容量规划。自适应遗传算法克服了传统遗传算法易于陷入局部最优的缺点,通过算例验证,证明了模型及算法的可行性。