基于改进FPA算法的含分布式光伏配电网选址定容多目标优化方法

近年来配电网分布式光伏数量不断增加,不合理的分布式光伏接入位置和容量给配电网带来了极大的冲击.针对分布式光伏接入位置和容量不合理给配电网带来的影响,提出了一种以投资成本最低、网损最小、电压质量最优为优化目标的选址定容模型.结合遗传算法、混沌序列和花授粉算法求解优化模型.通过混沌序列对花粉位置进行初始化,保证种群的多样性...     

考虑规模化分布式光伏接入的配电网台区鲁棒优化规划方法

间歇强的分布式光伏规模化接入配电网台区具有点多面广、分散无序的特点,导致其接入方案的选址定容难,为此,考虑配电网台区接纳分布式光伏的能力,提出了一种规模化分布式光伏接入配电网的鲁棒优化规划模型。首先,设计了分布式光伏接入配电网台区的拓扑分析方法,并构建以成本最小为目标的分布式光伏接入配电网的规划模型。其次,应用鲁棒优化方法处理分布式光伏出力的不确定性,并利用遗传算法对规划模型求解,实现了一次求解即可获知分布式光伏的最佳接入点以及最优安装容量。最后,通过IEEE 33节点配电网案例,验证了所提模型在改善电能质量,提高模型优化速度方面的有效性。     

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。     

提升分布式光伏承载力的灵活资源协同规划

分布式光伏渗透率的日益提高对配电网的安全可靠运行提出了挑战,如何提升配电网对分布式光伏的承载力具有重要意义。配电网中的各类灵活资源为调整配电网运行以应对光伏出力的不确定性,从而为分布式光伏的规模入网提供了可能。考虑了远动开关、电动汽车和移动储能等灵活资源,建立了灵活资源协同规划部署的两阶段随机优化模型。第一阶段以灵活资源的投资费用最小为目标,对充电站及远动开关的位置进行规划;第二阶段以配电网运行成本最小为目标,并将弃光惩罚引入目标函数,对配电网的运行层进行优化。通过求解优化模型得到移动储能投入容量、充电站位置及远动开关位置的决策方案。最后,选取IEEE-37节点馈线测试系统进行算例分析,得到灵活资源的部署策略。结果表明,通过对灵活资源的合理规划部署,可以提升分布式光伏的承载力,提高配电网规划运行的经济性。     

计及光伏消纳率的分布式光伏电源双层多场景规划

针对当前配电网中由于分布式光伏电源规划不合理而导致较为严重的弃光问题,研究构建了新型计及光伏消纳率的分布式光伏电源双层多场景规划模型。其中外层规划模型以光伏投资者年净收益最大为目标优化光伏电源的安装容量,内层规划模型则以光伏年消纳率最大为目标对光伏电源的出力削减量进行优化。然后,基于多场景分析和改进K均值聚类方法进行场景缩减,并利用分子微分进化算法求解上述双层规划模型。最后以IEEE 33节点配电网系统为例进行计及光伏消纳率的分布式光伏电源规划,结果验证了所提规划模型及求解方法的优越性。     

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。     

考虑光-荷不确定性和旋转备用约束的主动配电网经济优化调度策略

分布式光伏、储能装置等大量分布式电源接入主动配电网(active distribution networks,ADN)后,光伏出力、负荷和旋转备用容量的多重不确定性对主动配电网经济调度的可靠性提出新的挑战。考虑了光伏出力及负荷不确定性,对旋转备用容量进行概率约束,以调度过程中运行成本最小为目标函数提出了一种主动配电网经济优化调度模型。通过所提出的潮流约束线性化方法和离散步长变换方法,将机会约束规划(chance constrained programming,CCP)模型转化为易于求解的确定性混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)模型,并通过CPLEX求解器进行求解。基于IEEE-33节点配电网系统对所提方法进行验证。算例结果表明,所提策略的系统计算时间显著减少,优化效果更好,且可以通过适当设置旋转备用容量概率约束的置信水平实现主动配电网可靠性与经济性间平衡。     

考虑光-荷不确定性和旋转备用约束的主动配电网经济优化调度策略

分布式光伏、储能装置等大量分布式电源接入主动配电网(active distribution networks,ADN)后,光伏出力、负荷和旋转备用容量的多重不确定性对主动配电网经济调度的可靠性提出新的挑战。考虑了光伏出力及负荷不确定性,对旋转备用容量进行概率约束,以调度过程中运行成本最小为目标函数提出了一种主动配电网经济优化调度模型。通过所提出的潮流约束线性化方法和离散步长变换方法,将机会约束规划(chance constrained programming,CCP)模型转化为易于求解的确定性混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)模型,并通过CPLEX求解器进行求解。基于IEEE-33节点配电网系统对所提方法进行验证。算例结果表明,所提策略的系统计算时间显著减少,优化效果更好,且可以通过适当设置旋转备用容量概率约束的置信水平实现主动配电网可靠性与经济性间平衡。     

分布式光伏电站接入配电网的分布鲁棒优化配置方法

随着分布式光伏(Distributed Photovoltaic, DPV)电站接入配电网的规模日益增大,光伏出力的不确定波动特性造成配电网运行状态的频繁波动,故对接入配电网的DPV电站进行合理规划对于配电网的安全运行尤为重要。针对DPV电站接入配电网的并网点和容量选择问题,以并网位置节点和配置容量同时作为决策变量,并考虑DPV出力的不确定性,建立了DPV电站接入配电网的并网点和容量选择的分布鲁棒优化配置模型。以当地光照强度和环境温度的历史数据计算出的DPV电站单位容量光伏的日出力曲线作为数据驱动构建出基于KL散度的模糊集。通过优化计算出模糊集中最大和最小期望的概率分布以得到单位容量光伏出力不确定波动的范围,将分布鲁棒优化模型转化为鲁棒优化模型,并采用Benders分解法求解得到优化配置方案。最后,以某个实际180节点配电网为例进行仿真计算,并与确定性优化和传统鲁棒优化方法进行对比分析。验证了所提出的分布鲁棒优化方法既能够保证在光伏出力不确定波动下配电网的安全运行,又能够克服鲁棒优化方法的保守性,使求得的配置方案在经济性和鲁棒性之间达到良好的平衡。     

计及投资方收益与主动配电网管理的分布式光伏电源规划

构建了计及光伏投资方收益与主动管理措施的配电网分布式光伏电源双层规划模型,其中外层规划模型以光伏投资方年净收益最大为目标优化光伏电源的安装容量,内层规划模型则通过源/网/荷综合主动管理措施对光伏电源的出力削减量进行优化以实现光伏电源的年消纳率最大的目标。同时利用改进K-means聚类方法对全年不同时段的场景进行聚类缩减,并结合并行差分和声搜索算法求解上述双层规划模型。仿真计算结果验证了所提规划模型及求解方法的合理性。