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。     

考虑风光与负荷时序特性的主动配电网分布式电源优化配置

主动配电网中分布式电源优化配置时,风光机组出力与负荷时序波动特性使场景过多,这既会增加模型求解的难度,也会影响优化配置结果。为此,首先引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)结合K-means算法对全小时场景进行聚类缩减。然后,建立考虑风光与负荷时序特性的主动配电网双层优化配置模型,上层以系统年综合经济成本最优为目标,决策变量为风光机组接入配电网的位置及容量;下层以系统各时段运行电压水平最优为目标,决策变量为配电网主动管理措施下的运行成本;综合考虑风光机组时序出力和负荷侧时序响应,实现主动配电网分布式电源优化规划。最后,采用改进的自适应遗传算法对模型进行求解。IEEE 33节点系统算例表明,所提方法及模型在确保场景选取的多样性和合理性的同时,兼顾了风光机组出力与负荷时序波动特性,提高了系统运行水平,降低了系统运行成本。     

考虑风光与负荷时序特性的主动配电网分布式电源优化配置

主动配电网中分布式电源优化配置时,风光机组出力与负荷时序波动特性使场景过多,这既会增加模型求解的难度,也会影响优化配置结果。为此,首先引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)结合K-means算法对全小时场景进行聚类缩减。然后,建立考虑风光与负荷时序特性的主动配电网双层优化配置模型,上层以系统年综合经济成本最优为目标,决策变量为风光机组接入配电网的位置及容量;下层以系统各时段运行电压水平最优为目标,决策变量为配电网主动管理措施下的运行成本;综合考虑风光机组时序出力和负荷侧时序响应,实现主动配电网分布式电源优化规划。最后,采用改进的自适应遗传算法对模型进行求解。IEEE 33节点系统算例表明,所提方法及模型在确保场景选取的多样性和合理性的同时,兼顾了风光机组出力与负荷时序波动特性,提高了系统运行水平,降低了系统运行成本。     

基于机会约束规划的主动配电网最大供电能力双层优化

与传统配电网不同,接入主动配电网的可控分布式电源能够参与配电网的经济运行。可控分布式电源的出力分配由主动配电网的经济调度策略确定。为实现供电能力最大化,可控分布式电源通常运行在额定状态,这与经济运行的目标相背离。这一矛盾会对最大供电能力计算带来影响。提出一种基于机会约束规划的主动配电网最大供电能力双层优化模型。上层模型用于求解主动配电网的最大供电能力;下层模型在负荷增长的过程中结合主动配电网对可控分布式电源有效管理的特点,对可控分布式电源出力按经济调度原则进行分配。以改进IEEE-33配电系统为例对该模型进行验证,结果表明该模型可获得符合主动配电网经济运行要求的最大供电能力。     

考虑不确定性的分布式电源多目标优化配置

为保证电力系统经济可靠运行,对独立运行发电系统中的分布式电源容量进行合理地优化配置。首先,考虑风光出力不确定性,建立了相应发电单元的概率模型,基于图论法建立了最优切负荷模型,利用基于拉丁超立方抽样的蒙特卡洛法对风光出力进行模拟,采用随机潮流进行计算;其次,以考虑环境效益、网损费用、投资成本的综合经济成本及最优切负荷量为目标函数;最后,采用多目标粒子群算法求解得到最优电源容量配置。计算结果表明,基于分布式电源优化配置模型求解得到的电源容量配置方案保证经济性的同时兼顾了可靠性。IEEE-30节点系统算例表明模型和算法简单有效。     

考虑利益主体合作的分布式电源运营商电源优化配置

随着电力市场的不断开放,分布式电源运营商作为新的利益主体进入市场,在主动配电网中由大量分布式电源运营商进行电源配置将成为未来的趋势。如何在电力市场环境下良好地运营,在进行电源优化配置时保证技术经济效益是分布式电源运营商面临的重要问题。针对此问题,文章对分布式电源运营商与配电公司之间的合作关系进行了深入分析,在分布式电源运营商的综合收益中考虑主动管理成本,计及运营期间配电公司实施的主动管理策略,构建了双层电源优化配置模型。上层以分布式电源运营商为主体,以综合收益最大为目标进行电源优化配置;下层以配电公司为主体,以分布式电源切除量最小为目标进行优化运行。建立联合概率场景以计及分布式电源出力及负荷的不确定性,采用改进和声搜索算法与基于过滤集合的内点算法进行模型求解。算例分析结果表明,文章所提双层电源优化配置模型符合电力市场现状,模型中主动管理策略与主动管理费用的引入实现了分布式电源运营商与配电公司的互利共赢,为分布式电源运营商的可持续发展提供了借鉴。     

基于需求侧响应的主动配电网双层优化方法

分布式电源在配电网中渗透率越来越高,导致配电网电压越限问题凸显,对此构建协同考虑主动配电网设备规划和运行的双层优化模型。上层模型考虑配电网中分布式电源、静止无功补偿器及电容器组的容量配置优化以减少配电网投资运行成本。下层模型考虑需求侧响应,有载调压变压器、储能及分布式电源等设备的协调控制,着重提高电压稳定性。针对模型特征,采用基于改进麻雀算法和二阶锥规划的混合优化算法进行求解。外部采用改进麻雀算法求解多维变量以提高求解速度,内部基于二阶锥规划求得配电网主动管理控制策略。最后采用改进的IEEE33节点系统进行仿真验证。结果表明,所提出双层优化方法可以有效提高配电网运行经济性,改善配电网电压分布,平抑负荷峰谷差。     

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。     

含间歇电源、储能和电动汽车的配电孤岛短时恢复供电策略

电力系统发生停电事故后,含有分布式电源和储能系统的配电系统可以形成孤岛运行的微网,在短时间内为微网内的停电负荷恢复供电。然而,风电和光伏等间歇性电源的发电出力具有不确定性,难以对孤岛内负荷进行持续、稳定供电。在此背景下,提出了计及间歇性电源出力不确定性的配电系统恢复优化模型。首先,考虑含有分布式电源、储能系统和可控负荷的配电系统,针对停电事故发生后一个较短时段内的供电恢复问题,提出了以最大化恢复供电的负荷用电量为目标的配电系统恢复模型。之后,分析各种分布式电源的出力特性和供电能力,并利用可控负荷平衡间歇性电源出力波动。考虑到间歇性电源出力的不确定性,利用概率模型对其出力预测值进行处理,这样就避免了在模型求解时再处理不确定性因素,从而可将配电系统恢复模型转换为混合整数二次规划问题并用CPLEX求解器求解。最后,以修改的IEEE 33节点配电系统为例,对所提出的模型和方法进行了验证。     

考虑电压稳定的分布式发电最优配置

提出了一种考虑电压稳定的分布式发电最优配置方法.该种方法以配电公司成本最小为目标、以分布式电源出力限制、穿透功率上限等为约束、形成非线性优化模型.新模型中还引入了电压稳定条件以确保系统运行时的稳定性.运用启发式算法对优化模型进行求解,确定分布式电源的最佳配置点和配置容量.仿真计算结果验证了上述模型和算法的有效性.