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。     

基于负荷场景多层聚类的储能精细化规划研究

为解决目前储能规划中场景划分不够精确及模型适用范围有限的问题,提出了基于负荷场景多层聚类的储能精细化规划方法。首先,提出了基于关联分析与聚类的负荷时空耦合特性分析方法及考虑负荷时空特性的负荷场景多层聚类方法。其次,面向典型负荷场景,构建了综合考虑碳排放、全周期成本、弃风弃光惩罚及储能和分布式电源协同的储能精细化规划模型。最后,选取某地实际配电网开展算例分析,得到了不同负荷场景下储能与分布式电源的最优协同配置方案,验证了所提模型与方法的可行性与有效性。     

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。     

计及不确定性和环境因素的多类型分布式电源选址定容

分布式风电源和光伏电源因风速和太阳辐照度的随机性存在出力不确定性的特点,且配电网负荷水平也存在不恒定的特性。在进行配电网规划时,该不确定性对配电网具有不可忽视的影响。将这种不确定性计及到分布式电源的优化配置问题当中,运用场景划分的方法将一年中配电网的运行状态划分成8760个小时场景,并采用改进K-means聚类方法对场景进行聚类。以计及环境因素在内的年综合费用最小为目标函数,采用改进粒子群算法对多类型分布式电源进行选址定容规划。最后采用配电网系统算例进行仿真分析,验证了该优化配置模型和方法的有效性。     

聚类网架拓扑与源荷关联场景生成下配电网分布式电源规划方法

面对多样化的配电网拓扑结构,为了对分布式电源规划激励措施的成本进行快速有效估算,提出了一种基于聚类网架拓扑的配电网分布式电源规划方法。同时,在规划阶段充分考虑分布式电源与负荷的相关性,提出了基于Copula理论的源荷关联场景规划方法。通过SimRank++算法计算不同馈线拓扑结构间的相似度,由层次聚类算法获取配电网的不同馈线集群,将集群中心作为典型网架的拓扑结构。针对每一种典型网架的拓扑结构,以经济性为目标建立分布式电源的规划模型,并采用模拟退火粒子群优化算法对模型求解。基于实际城市配电网进行算例分析,分析结果表明所提方法能够灵活地指导分布式电源规划,从而为可再生能源和配电网的战略规划提供参考。     

计及风-光-荷时序特性的主动配电网源-储规划策略

为提高风、光分布式电源在主动配电网中的渗透率,计及风-光-荷时序相关特性提出主动配电网源-储规划策略。针对风、光分布式电源以及负荷的时序波动特性,采用改进模糊C均值聚类算法合成风-光-荷时序全场景。综合考虑分布式电源渗透率、消纳水平、经济效益及电压偏差指标建立多目标规划模型。采用混沌粒子群算法进行求解,引入适应度计算改善其全局寻优能力,得到源-储多目标规划解集。通过对东北地区某47节点配电系统的仿真,得到源-储多目标规划方案,并根据电压累计概率密度对规划方案进行评价。结果验证了所提方法的正确性和可行性。     

基于最优场景生成算法的主动配电网无功优化

针对间歇性分布式电源输出功率的不确定性和随机性,提出采用Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成最优场景,将随机优化问题转换为确定性优化问题。建立了风—光—荷多场景树模型,并以有功网损最小、电压偏差最小作为目标函数,考虑储能荷电状态约束影响,建立含间歇性分布式电源的主动配电网无功优化数学模型,并采用人工蜂群算法对模型进行求解。仿真分析得出基于Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成的最优场景能较精确地体现分布式电源有功出力的随机特性。最后,以IEEE-33节点配电系统为例进行仿真分析,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于多目标的多阶段主动配电网规划方法分析

传统主动配电网规划方法未考虑到间歇性分布电源可信性出力,且配电网负荷分配不合理,导致规划效果并不理想。提出一种基于多目标的多阶段主动配电网规划方法,在常规负荷预测的基础上组建接入主动配电网的风、光等间歇性分布电源可信出力模型,全面考虑需求侧响应对负荷预测结果的影响,构建配电网负荷预测模型;通过负荷预测结果,构建基于多目标的多阶段主动配电网规划模型;基于粒子群算法,在模型优化的过程中引入快速支配策略、精英保留策略等,对节点配电系统进行计算,设计不同负荷水平下的电源最佳规划方案。仿真实验结果表明,所提方法能够有效减少规划费用,提升规划效果。     

含分布式电源的主动配电网双层规划模型

基于分解协调原理建立分布式电源双层规划模型,研究分布式电源在主动配电网中的合理规划问题。上层规划以节点网损灵敏度为原则,从系统网络损耗的角度确定分布式电源的安装位置与容量;下层规划根据分布式电源的投资效益、电压偏差指标建立多目标优化规划数学模型用于确定分布式电源的最佳出力。提出一种改进的多目标粒子群算法进行模型求解,通过对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算验证所建模型和算法的可行性和有效性。     

考虑主动管理的配电网分布式光伏并行优化配置

主动管理技术的快速发展为分布式光伏发电大规模接入配电网提供了可能。将主动管理与分布式光伏优化配置相结合,以分布式光伏的安装位置、容量和主动管理措施为决策变量,建立以分布式光伏能量渗透率最大和电压偏差最小为目标函数的优化配置模型;利用基于二分K-均值聚类的多场景分析法处理光伏出力和负荷的不确定性及时序特性,克服K-均值聚类场景缩减对初始质心选取敏感的缺陷;提出基于并行计算的多场景分析和多目标分子微分进化算法对优化模型进行求解,得到配电网分布式光伏最优配置方案及主动管理策略。IEEE 33节点配电系统仿真结果表明,所提优化配置方法可有效提高分布式光伏消纳量并保证供电质量。     

网源协调驱动下考虑网络转供能力的配电系统多目标双层近期规划

提高供电能力和对分布式电源(DG)的接纳是未来环网状配电网扩展规划的新目标。为此,通过引入安全距离这一配电网N-1安全评价指标,提出了一种考虑N-1安全和DG与网架协调的配电网多目标双层优化规划模型。该模型以改造线路、新增负荷接入位置和DG安装位置及容量为决策变量,计及了系统故障负荷的转供和不可控DG出力及负荷波动带来的不确定性。根据模型的特点,利用多场景技术将随机性问题转化为确定性问题,并采用正态边界交点和动态小生境差分进化算法组成的混合策略对模型加以求解。通过算例对比分析了是否考虑N-1安全和网源协调对规划结果的影响,仿真结果表明,所提规划模型能够在提高DG渗透率的同时,挖掘配电网的供电潜力和推迟线路改造;所得规划方案实现了配电网经济效益和安全水平的综合优化,更适用于负荷增长平缓和占地通道资源紧张的城市建成区配电网近期扩展规划。     

提升配电网供电性能的风-光-储两阶段规划与配置

针对配电网中分布式电源（DG）不合理规划引起供电性能下降的问题,文中提出了一种在风-光-储接入情况下的配电网两阶段规划与配置方法。第一阶段通过计算节点有功网损灵敏度确定风-光电源的接入位置和容量,第二阶段以储能接入容量最小,系统电压稳定指标最大,负荷缺电率最小建立多目标规划模型,同时结合节点平均等效负荷对储能充/放电进行管理。为提高第二阶段多目标问题的求解精度,提出了一种基于多目标粒子群算法的混合智能求解算法用于求解第二阶段模型,最后利用序数偏好法（TOPSIS）选出储能最优接入方案。为验证本文所提方法的有效性在IEEE-33节点系统上设置四种场景进行仿真测试,结果表明所提方法可以明显改善配电网的运行情况,给相关规划与配置提供借鉴与参考。     

考虑负荷与DG随机性特征的配电网多目标动态重构

传统确定性潮流和静态重构方法无法计及电网中不确定性因素的影响,为此文中提出了一种基于概率潮流考虑负荷与DG随机性特征的配电网多目标动态重构方法。首先,建立了分布式电源（DG）出力与负荷的概率模型,并采用半不变量与Gram-Charlier级数进行概率潮流计算。然后,提出了一种模拟退火-中心聚类（SA-PAM）算法,将退火机制引入PAM算中进行负荷聚类实现重构时段划分。随后,建立了以网损期望、电压越限概率、电压偏移为目标的配电网重构模型。为提升模型求解速度和效率,提出了一种多种群并行免疫算法,其中优势子种群采用高斯变异算子进行局部搜索实现快速收敛,普通子种群采取抗体交叉、超变异保证种群多样性实现全局搜索。最后,通过IEEE33节点系统进行仿真验证了所提方法的有效性。     

考虑DG并网逆变器和APF参与电压治理的SVG优化配置

为解决配电网中分布式电源(DG)高比例渗透引起的电压偏差问题,提高系统电压稳定性,提出一种DG并网逆变器和电压检测型有源滤波器（voltage detection based active power filter,VDAPF）参与电压治理的SVG优化配置策略。采用分区思想,提出基于社团理论的分区方法,选取各区域的主导治理节点作为SVG候选接入节点;建立SVG总投资成本最小和系统电压偏差治理效果最优的多目标SVG优化配置模型,并采用改进的遗传算法对配置模型进行求解;考虑DG并网逆变器和电压检测型APF剩余容量的不确定性,采用多场景分析技术构建一系列电压治理运行场景。以IEEE 33节点配电网结构为算例进行分析,验证了所提优化配置策略的有效性和合理性。     

考虑多种分布式电源及其随机特性的配电网多目标扩展规划

为了增强新建配电网环网转供能力,提高供电可靠性,同时减小投资和运行维护成本,提出了一种分布式电源(DG)选址定容和多供电途径的网状新建配电网协调规划方法。该方法建立了考虑经济性、可靠性和稳定性的多目标优化模型,优化求解采用两层嵌套的粒子群算法。在规划中考虑了风电、光伏、燃气轮机、储能电池4种DG的选址和定容。针对输出功率不确定的DG,建立了概率模型,利用多状态系统理论,将随机性问题转化为确定性问题。最后以某开发区的实际配电系统为例,验证了所提模型和方法的合理性。     

面向用户需求的DG与配网网架多目标联合规划

考虑电力用户的多样化供电需求和可再生能源DG出力随机性,提出了面向用户需求的DG与配网网架多目标联合规划方法。根据用户对供电电压质量和可靠性等多样化的需求,对负荷需求整理分类;根据可再生能源DG出力的概率模型和机会约束规划方法,处理不确定性问题;以年社会成本、电压偏移率和用户停电缺失量综合最优为目标函数,建立了DG与配网网架多目标联合规划模型。基于pareto优化理论,采用多目标混合粒子群算法和熵权修正的AHP-TOPSIS多属性决策策略相结合的方法,求解模型。最后,利用算例验证所建模型的合理性和有效性。     

考虑DG及负荷时序性的多目标配电网重构与DG调控综合优化规划

为解决分布式电源（distributed generation,DG）出力及负荷的时变性给实际配电网调度所造成的不利影响,使配电网的优化规划方案更加切实可行,提出了一种基于配电网重构和DG选址定容结合的多目标粒子群动态优化模型,该模型以配电网有功损耗、电压偏差及经济成本为优化目标,考虑负荷及DG出力的时变性,对配电网络重构和DG调度进行综合优化求解。通过基于随机森林模型（random forest,RF）及长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的混合预测模型对配电网负荷及DG出力进行预测。采用经帕累托最优理论改进的粒子群算法得到配电网重构及DG调控的帕累托最优解集并利用模糊隶属度函数法来确定帕累托最优解集中的最佳配电网调度方案。基于IEEE 33标准测试系统设计多个算例进行仿真分析,结果表明,所提考虑负荷及DG出力时序性的配电网重构和DG调度联合优化模型可显著改善配电网络运行的经济性和稳定性。     

安全距离理论下计及故障恢复的智能配电网随机规划

在智能配电网主变站间充分互联背景下,为提高其供电效率、节省新建投资,提出了一种基于安全距离的配电网随机规划方法。首先,基于安全域理论,介绍了配电网N-1安全性分析方法和指标族。其次,考虑系统故障负荷的转供和分布式电源出力及时变负荷带来的不确定性,以总成本现值最小为目标函数,采用机会约束规划方法建立了配电网规划模型。然后,采用模糊C-means聚类法与动态小生境差分进化算法相结合的策略对模型加以求解。最后,通过算例对比所提规划方法与现有两种规划方法,结果表明,所述模型所得规划方案在保证N-1安全的前提下,实现了系统经济性和安全性的全面优化,充分发挥了配电网的供电潜力,更适用于负荷增长平缓和占地通道资源紧张的城市建成区配电网近期规划。