含分布式电源的配电网三阶段协同优化调度

针对含分布式电源配电网的实际运行情况,根据主动配电网的设备调度时间尺度和调节次数,建立一种基于日前阶段、日中阶段以及实时阶段的配电网三阶段优化调度流程,解决分布式电源出力不确定性的影响。在日前阶段,采用配电网动态重构,依据分布式电源出力预测的持续分量进行网络拓扑结构变换。在日中阶段,采用列和约束生成算法处理分布式电源出力的不确定性,建立配电网的鲁棒优化模型,对有载调压变压器、分组投切电容器档位进行再调整,确定下一级在线控制的分布式电源和储能的运行基点。在实时阶段,建立时间解耦的储能平抑分布式电源出力不确定性模型,利用分布式电源和储能可以快速响应特点,在实时风光场景下进行根节点功率波动的平抑。改进的IEEE33节点算例验证了所确定模型的有效性。通过多时间尺度的协调调度,可以有效降低分布式电源出力不确定性带来的影响,提高配电网运行稳定性。     

基于细菌菌落算法的含分布式电源多目标无功优化

以含风电和光伏的配电网为研究对象,提出了含风电和光伏的配电网多目标无功优化模型.用场景分析法对双馈异步风力发电机(DFIG)进行了场景分析,用Beta分布函数来模拟光伏出力,通过蒙特卡洛方法对配电网进行了无功补偿选址,最后通过细菌菌落优化算法对IEEE33节点配电系统进行了算例分析,验证了该模型及方法的有效性.     

小型水电站水库优化调度新模型探讨

针对目前水电站水库优化调度计算中 ,电站出力系数和水头损失近似取值或计算导致优化计算结果并非真正最优的问题 ,提出了小型水电站水库优化调度新模型 .该模型以水库优化调度模型为主模块 ,以水电站厂内优化运行为子模块 .在用动态规划求解主模块过程中 ,调用水电站厂内优化运行子模块 .由于子模块以机组的实际动力特性为依据 ,而且将电站引水系统和尾水系统由于机组组合方式不同所出现的不确定因素纳入优化设计之中 ,可有效地解决电站出力系数和水头损失近似计算的问题 ,且计算结果更加准确、可靠     

基于随机模糊机会约束的主动配电网分布式风电双层规划模型

针对风速兼具随机性和模糊性的多重不确定特征,提出一种主动配电网分布式风电容量配置的随机模糊机会约束双层规划模型.通过随机模糊模拟描述分布式风电出力不确定性,并考虑其时序特征建立风电出力时序性随机模糊模型,结合随机模糊模拟及潮流分析获取节点电压、支路功率及系统倒送功率等系统静态安全指标的随机模糊机会测度,采用兼顾随机性和模糊性的可信度作为评价分布式风电容量配置方案的指标;进而考虑系统功率平衡、静态安全指标机会测度约束及主动管理措施,以年利润随机模糊期望值最大为上层优化目标,以通过主动管理使分布式风电有功削减随机模糊期望值最小为下层优化目标,通过判断上层方案静态安全指标是否满足随机模糊机会约束的置信水平进行上下层规划协同,从而构建一种分布式风电容量配置随机模糊机会约束双层规划新模型;最后提出结合随机模糊模拟、前推回代潮流计算和遗传算法对模型求解.IEEE 14节点算例仿真过程及结果表明模型和算法的有效性和优越性.     

含高比例分布式电源的配电网灵活性评估方法

针对现有灵活性评估方法对配电网传输能力考虑不足的问题，提出了一种含高比例分布式电源的配电网灵活性评估方法。首先，分析了配电网灵活性需求与灵活性资源的运行特性，建立配电网灵活性供需模型，得到配电网灵活性供需匹配的4种情况。然后，基于灵活性供需分析提出了3类配电网灵活性评估指标，并构建了以运行成本最低为目标函数的优化调度模型。最后，通过对改进的IEEE33节点配电网进行仿真计算，验证了所提评估指标和评估方法的有效性和优越性。     

面向有源配电网的DG与网架日前综合调度

为在日前时间尺度上解决有源配电网优化调度问题,实现网架结构与分布式电源(distributed generation,DG)出力的协调调度,采用改进模糊聚类分析对负荷-DG等值负荷曲线进行时段划分,根据DG出力优化值对分段结果进行动态调整;采用机会约束方法处理不可调度DG随机出力问题,采用二层规划模型处理网架结构与DG有功出力协调问题,建立日前协调调度模型.实验结果表明:网络重构与可调度DG的出力调整相互影响.调度DG出力能减少开关动作次数,延长开关设备的寿命;网络重构能增加DG的渗透率,提高能源利用效率,增强配电网消纳DG的能力.所提出的方法能够有效应对负荷变化,在提高配电公司经济效益的基础上,实现配电网资产与DG资源的综合利用.     

含光伏发电的配电网消纳能力研究

分布式光伏发电的接入使电网承载更大的压力.电网接纳分布式光伏发电的能力已成为制约光伏产业发展的主要因素.针对配电网最大可接纳分布式光伏电源的问题,建立了含分布式光伏发电的配电网仿真模型.模型以各母线电压和短路电流作为约束条件,综合得出准入容量目标值范围的计算方法和评估策略.有利于定量计算配电网接纳分布式光伏电源的能力,并为光伏电源接入电网的合理规划设计及运行管理提供依据.利用提出的方法分析了江西省某市电网的光伏接纳能力,为该市的配电网光伏规划提供了依据.     

小型水电站水库优化调度新模型探讨

针对目前水电站水库优化调度计算中,电站出力系统和水头损失近似取值计算导致优化计算结果并非真正最优的问题,提出了小型水电站水库优化调度新模型,该模型以水库优化调度模型为主模块,以水电站厂内优化运行为子模块,在用动态规划求解主模块过程中,调用水电站厂内优化运行于模块,由于子模块以机组的实际动力特性为依据,而且将电站引水系统和尾水系统由于机组组合方式不同所出现的不确定因素纳入优化设计之中,可有效地解决电站出力系统和水头损失近似计算的问题,且计算结果更加准确,可靠。     

基于集中式信息系统的主动配电网鲁棒优化调度

为了适应配电网从被动受电向主动供电角色的转化,提出基于集中式信息系统的主动配电网鲁棒优化调度策略。采用交流潮流模型描述配电网的功率平衡关系,计及无功注入的调节作用,建立两阶段电能与备用联合调度模型;应用鲁棒优化技术,构建可再生能源发电出力的不确定性集合;将高维、非凸的最优化问题转化为凸问题,以保证最优解的性能。对算例系统进行仿真计算,结果表明资源的优化调度提高主动配电网的灵活性,所提出的鲁棒优化调度策略能够增强主动配电网对间歇性可再生能源发电的容纳能力。     

考虑可再生能源出力不确定性的多能源电力系统日前调度

随着可再生能源的开发利用,以风电和光伏发电为代表的不确定电源对电力系统安全运行影响越来越大。传统对风电和光伏发电出力不确定的研究,大多假设其预测误差服从正态分布,但正态分布并不能准确描述这一误差分布。基于此,采用人工神经网络直接模拟预测误差的分布规律以确定其对调度方案的影响,同时为了提高模型的求解速度利用神经网络模拟机会约束条件成立的概率水平,将训练好的人工神经网络嵌入机会约束规划模型求解中,形成能够考虑风、光出力不确定性的多能源电力系统日前调度模型。为提高可再生能源消纳能力,调度模型在保证经济性的同时,优化可再生能源的渗透率。采用博弈优化理论,将得到的多目标优化非劣解作为博弈参与者的策略集,进一步通过相互博弈达到纳什均衡的过程寻找最优策略解。最后通过修改的IEEE30节点系统,采用实际风电场和光伏电站出力数据验证了所提模型的有效性。