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针对大规模光伏并网给配电网带来的电网运行问题,考虑空调负荷的需求响应能力,提出一种空调负荷参与配电网光伏消纳的两阶段调度策略.第一阶段,在微网层中,各空调负荷聚合商根据微网运营商在日前制定的光伏消纳计划,基于非合作博弈,共同进行市场投标,以确定日前调度计划;第二阶段,在配网层中,当微网自身无法完全消纳光伏出力,功率返送主网,导致网络中出现电压越限时,电网公司利用空调负荷的需求响应能力调节电压.仿真分析结果表明,所提策略在提升光伏消纳效果,调节配电网电压的同时,还提高了空调负荷聚合商的收益,减少了微网运营商和电网公司的调控成本. 相似文献
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分布式光伏的并网和利用是应对当前能源和环境危机的重要方式,高比例分布式光伏接入所导致的电压越限是制约配电网接纳分布式光伏的重要因素之一。以提高配电网对分布式光伏的接纳量为首要目标,考虑多电压等级配电网的配合,提出利用中压主动配电网的调控能力,通过中低压配电网的相互影响缓解低压配电网调压手段缺乏,提升低压配电网接纳分布式光伏能力的方法:首先考虑配电网中分布式光伏和负荷出力的时序性,根据季节和天气构建12种场景,对配电网进行一年的时序全过程模拟。然后建立10 kV中压主动配电网优化运行模型和380 V辐射型低压配电网分布式光伏选址定容模型。仿真结果表明所提方法可以提高低压配电网接纳分布式光伏的能力。除此之外,进一步分析了分布式光伏接入和调压对中压主动配电网电压的影响,以及低压配电网中负荷对接纳分布式光伏和调压方式的影响。 相似文献
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配电网源网荷储协调优化是消纳可再生能源的重要手段,其中,无功优化可保障系统安全可靠和经济运行。该文提出了一种基于深度学习和智能在线场景匹配的配电网源网荷储无功协调优化方法,它充分考虑到运行场景的特性,直接利用配网运行大数据离线生成历史场景库并基于多目标粒子群优化算法离线构建历史策略库,再基于不同优化目标和K-means聚类算法对历史场景库和实时待优化场景进行两次分类,然后以历史场景库为训练集,以实时待优化场景为测试集,基于深度神经网络实现智能在线场景匹配,通过匹配效果评估匹配历史策略或在线优化分配无功优化方案。最后,在IEEE 30节点仿真模型接入分布式光伏、储能和电动汽车充电站等随机负荷进行算例验证。结果表明,方法可灵活、有效地对系统进行协调无功优化,不依赖于模型和参数,极大地提高了决策效率。 相似文献
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针对大量分布式电源接入电网带来的配电网调度和控制问题,和电网日益严重的峰谷差问题,需求响应成为电网调控的必要手段.负荷聚合商通过虚拟电厂技术,将热电联产、光伏、分布式储能、可中断负荷等分布式资源进行聚合,挖掘可控负荷和储能的需求响应价值,实现了区域配电网的源-网-荷协调优化控制机制.首先建立虚拟电厂双层优化模型,上层以负荷聚合商收益最大为最优目标,以各分布式资源自身限制等为约束条件,下层以储能和可中断负荷自身收益最大化为最优目标,以储能和可中断负荷自身限制为约束条件,采用CPLEX求解器进行求解.然后,对单纯价格型需求响应、各主体独自参与激励型需求响应、以虚拟电厂形式参与激励型需求响应3种形式下的负荷聚合商、储能装置、用户的效益进行了分析.最后,通过计算结果的效益分析,证明了此应用场景下以虚拟电厂方式参与激励型需求响应能提升负荷聚合商和储能装置的经济收益. 相似文献
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