基于集群划分的配电网分布式光伏与储能选址定容规划

针对传统分布式电源规划方法难以满足未来含高比例分布式电源的配电网在运行阶段的分区控制需求问题,该文提出分布式电源集群规划的概念和方法。首先,根据系统网架结构和节点负荷特性对配电网进行集群划分,构成配电网—集群—节点多层级网架结构;其次,基于集群划分结果,建立分布式光伏与储能双层协调选址定容规划模型。上层模型以年综合费用最小为目标,决策变量为各集群的分布式光伏总容量、储能容量和功率;下层模型以系统网损最小为目标,决策变量为集群内各节点接入的光伏分容量和储能的并网位置;针对该模型特性,采用嵌入潮流计算的双层迭代混合粒子群算法进行求解。以某示范区10kV实际配电网的光储系统容量和布点优化为例,验证所提模型的可行性和求解方法的有效性。     

考虑风-光-荷联合时序场景的分布式电源接入容量规划策略

随着分布式发电市场的进一步开放,含大量分布式电源接入的主动配电网将成为未来配电网的发展模式,为保障配电网的安全和优质,有必要对配电网各节点的最大允许接入容量进行规划决策。针对风、光等分布式电源以及负荷的随机性和时序相关性,提出了一种考虑风-光-荷联合时序场景的分布式电源接入容量规划模型,所提模型同时考虑了分布式电源(distributed generation,DG)出力控制、DG功率因数调节、无功补偿装置投切等3种主动配电网的典型主动管理措施,并采用联合概率分布法和场景削减技术对其进行求解。IEEE 33节点系统的仿真结果验证了所提模型的可行性。     

基于双储能系统的主动配电网储能配置

储能系统可以为主动配电网的运行提供支撑和调节。针对为满足主动配电网安全运行导致的储能损耗较快、成本过大的问题,提出一种基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法。建立两阶段优化模型,第一阶段优化以储能配置总容量最小为目标求解得储能接入位置及充放电策略;第二阶段优化在储能接入位置配置2组相同容量的储能,分别承担充电与放电工作,首先根据第一阶段充放电策略求得双储能系统运行策略,然后在储能循环寿命损耗模型基础上以配电网中储能总年成本最小为目标求得各接入位置储能配置容量。以改进IEEE 33节点系统进行算例分析,结果表明所提储能优化配置方法可以使主动配电网中储能总年成本大幅降低,提升储能经济性。     

基于虚拟分区调度和二层规划的城市配电网光伏-储能优化配置

针对含高渗透率分布式能源城市配电网的特点,提出基于虚拟分区和二层规划的光伏电源与储能规划模型和方法。依据历史数据,采用密度聚类提出光伏和负荷分时段多状态生成方法,该方法能考虑光伏与负荷的时序性、随机性及内在关联,且状态数大幅减少。以年费用最小为上层规划目标函数,光伏安装位置和容量为上层优化变量,等效负荷方差和最小为下层规划目标函数,虚拟分区和储能安装位置与容量为下层优化变量,同时考虑各区内储能的优化调度,建立基于虚拟分区的光伏和储能配置的二层规划模型。采用精英保留策略遗传算法和粒子群优化算法联合迭代求解模型。IEEE 33节点系统仿真结果验证了所提模型和方法的有效性,所获得的光伏-储能配置方案能够有效提升配电网的经济效益和减少网损。     

基于多目标人工蜂鸟算法的电-氢混合储能系统最优配置

将氢气储能系统与电池储能系统相互结合,可实现长期且快速的能量吞吐并减小分布式电源渗透率提高对配电网稳定性的影响。综合考虑电-氢混和储能系统接入配电网的经济性和技术性要求,以最小化系统全生命周期成本、配电网的电压波动和净负荷波动为目标,建立了电-氢混和储能系统多目标优化配置模型。采用基于Pareto的多目标人工蜂鸟算法求解其规划方案,并与多目标粒子群算法以及多目标原子轨道搜索进行了对比。最后,基于扩展的IEEE-69节点标准测试系统进行求解。仿真结果表明：多目标人工蜂鸟算法能够获得解集质量更加优异的Pareto前沿。所得混合储能系统配置方案在兼顾经济效益的同时,改善了配电网的电压质量和负荷水平。与仅配置电池储能系统相比,电-氢混合储能系统对配电网净负荷波动与电压波动的改善分别提高了21.02%与16.66%,证明了本文所提优化配置方法的有效性和卓越性。     

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。     

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。     

考虑电压约束的分布式电源接入配电网最大准入容量计算方法

研究了分布式电源接入配电网最大准入容量确定方法。从配电网接纳分布式电源的角度出发,在考虑节点电压约束的前提下,建立了含负荷不确定性的分布式电源接入配电网最大准入容量的双层规划数学模型,通过适当的变换将求解双层规划问题变成求解多次单层规划的问题,然后提出采用可信赖域序列二次规划算法来求解变换后的单层规划问题。为验证所提方法,对IEEE 33节点系统算例进行了仿真,结果表明所提算法能较好地求解分布式电源接入配电网最大准入容量的问题。     

基于节点可靠性重要度评估的配网侧储能鲁棒规划方法

面向可靠性提升,提出基于节点可靠性重要度评估的配网储能规划方法。综合源-荷关系、节点负荷及供能关键性等要素,提出基于供电可靠性的节点重要度快速评估算法,形成储能接入候选节点集,构建基于2阶段鲁棒优化的储能规划模型。考虑配电网故障不确定性,采用“N-k”不确定集来表征断线故障场景,并在最差故障场景与重要节点集约束作用下实现系统整体失负荷电量的最小化;针对不同故障假设,提出2类3层优化求解策略,支撑鲁棒储能规划模型的高效求解。西藏某地区实际配电网的算例结果表明,所提方法能够准确辨识对供电可靠性提升起到关键作用的节点,并给出具有强风险承受力的储能配置方案。相较2种对比方法,所提储能规划方法的可靠性收益更高。     

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。     

考虑季节特性及节点电压偏移的储能系统优化配置

考虑到可再生能源渗透率的增加以及储能装置的接入,研究了含可再生能源配电网的储能优化问题。选用蓄电池作为储能装置,建立了数学模型,并对含风电和光伏的配电系统进行储能优化配置,以系统的经济性和稳定性为优化目标,分别建立了单目标和多目标优化模型。采用改进粒子群优化算法,选择储能容量、储能功率和储能位置作为控制变量进行优化计算。最后结合不同季节风电、光伏和负荷的波动数据,选取含分布式电源的IEEE 33节点配电网系统,对其进行潮流计算及储能优化配置,由此验证了本文配置方法的有效性。     

广义电源高压配网替代容量的评估方法

主动配电网中分布式电源、储能及需求侧可控负荷的接入提高了系统的可靠性,可代替高压配电网承担部分负荷。为评估广义电源的容量价值,根据等可靠性原则,提出了广义电源高压配网可信容量的评估方法,采用弦截法和状态转移序贯蒙特卡洛法进行求解。算例中量化分析了广义电源在多种高压配电网典型接线模式下的可信容量,验证了所提方法的有效性,为主动配电网变电站容量规划及网架结构选择提供了参考。     

基于粒子群算法的配电网储能优质优化研究

随着经济发展由粗放式增长向集约型增长转变,对配电网储能进行优化成为了学术界的前瞻性研究,这对于我国加速发展意义重大。本次研究利用粒子群优化算法以及双层多目标优化配置数学方法,构建了基于粒子群优化算法的配电网储能优质优化研究模型,该模型在对主动配电网概率潮流进行计算的基础上,达到了提高广义电源运行效率的效果,从而为相关人员进行含广义电源的配电网管理提供了方法参考。以PG&E-69节点配电系统作为研究对象,对该模型进行验证。研究结果表明,智能算法类型对广义电源优化配置的影响并不大。同时较上层模型,下层模型对广义电源优化配置的效率更高,因而,要实现广义电源的高效运行,进而提高配电网的储能效果,必须实现双层模型的合理运用。本研究可以为配电网储能优质研究提供一定的指导价值。     

考虑高渗透率光伏接入的分布式储能优化配置

针对当前分布式储能的优化配置研究不适合大规模光伏接入的问题,提出了一种考虑规模化分布式光伏出力特性的储能优化配置方法。该方法采用蒙特卡洛模拟法随机模拟不同光伏接入场景,从而得到配电网允许接入的分布式光伏最大装机容量;基于相关土地规划,估算分布式光伏潜在装机容量;针对负荷曲线和光伏出力曲线进行潮流计算,根据电压越限程度确定分布式储能总功率及总电量。以一个低压台区为例,对整个优化配置方法进行了说明,可用于指导未来分布式储能的规划和建设。     

考虑配电网消纳能力的分布式电源与储能优化配置

计及经济性及电网运行约束对配电网中分布式电源及储能进行合理规划,是提高新能源利用率及消纳能力的重要解决方案。提出一种配电网中分布式电源及储能的选址定容双层优化方法,内层考虑新能源及储能电池的时序特性,基于日内最优潮流与虚拟调度思想确定消纳运行方案;外层基于运行方案,综合考虑电压偏差、运行成本、弃风弃光惩罚,利用粒子群算法确定最优配置方案,提高配电网的消纳能力。采用IEEE 33节点配电网测试系统算例验证了所提方法的有效性。     

基于虚拟变电站的配电网薄弱区域集群双层规划研究

位于配电网末端的偏远山区常常由于存在供电可靠性不足的问题而被视为配电网薄弱区域,为了提高此类地区的供电可靠性,引入虚拟变电站和集群规划的概念和方法,提出了一种基于虚拟变电站的分布式电源与储能双层选址定容规划模型。上层模型以集群效能指标最大为目标,从结构性和功能性两方面对配电网薄弱区域进行集群划分,规划结果为各集群的划分方案;下层模型以考虑用户损失费用的年综合费用最小为目标,在各集群内部建设虚拟变电站,规划结果是集群内分布式电源的接入位置及容量、储能装置的接入容量及功率;针对集群规划模型的特性,文章提出计及孤岛运行的用户停电损失费用计算方法,并以双层迭代的混合粒子群算法进行求解。算例部分以云南含分布式小水电的某典型场景为例,验证了所提模型的可行性和求解方法的有效性。     

基于虚拟变电站的配电网薄弱区域集群双层规划研究

位于配电网末端的偏远山区常常由于存在供电可靠性不足的问题而被视为配电网薄弱区域,为了提高此类地区的供电可靠性,引入虚拟变电站和集群规划的概念和方法,提出了一种基于虚拟变电站的分布式电源与储能双层选址定容规划模型。上层模型以集群效能指标最大为目标,从结构性和功能性两方面对配电网薄弱区域进行集群划分,规划结果为各集群的划分方案;下层模型以考虑用户损失费用的年综合费用最小为目标,在各集群内部建设虚拟变电站,规划结果是集群内分布式电源的接入位置及容量、储能装置的接入容量及功率;针对集群规划模型的特性,文章提出计及孤岛运行的用户停电损失费用计算方法,并以双层迭代的混合粒子群算法进行求解。算例部分以云南含分布式小水电的某典型场景为例,验证了所提模型的可行性和求解方法的有效性。     

基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置

分布式电源的合理规划能够降低配电网的功率损耗,针对可再生能源分布式电源规划配置问题,提出了一种基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置方法。所提方法建立了以最小化实际功率损耗和改善配电网电压分布与电压稳定性为目标的多目标函数;利用改进蚁狮优化算法,通过模仿自然界中蚁狮的狩猎行为,统筹考虑损耗敏感系数和电压敏感系数,推导出不同类型的分布式电源单元的最佳总线位置和容量;以IEEE-33总线径向分布系统进行了仿真实验。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法在降低功率损耗和电压分布方面更优,从而验证了所提算法的适应性和有效性。     

考虑降损和平抑峰谷的配电网储能电池Pareto优化模型

为发挥储能电池在配电网运行中降损及平抑峰谷的作用,建立了一种考虑降损和平抑峰谷的配电网储能电池Pareto多目标优化模型。该模型以配电系统中有功损耗最小和1天中各时段负荷方差最小为目标函数,以储能电池的充放电功率为控制变量,以罚函数的形式处理电池容量约束和静态安全约束。依据日负荷曲线获取储能电池最佳充放电时段,结合前推回代潮流计算方法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II）对多目标模型进行求解。基于最大满意度,在Pareto解集中分别分析了网损最小、削峰填谷效果最优和网损与削峰填谷折中最优3种优化方案,以获取不同的储能电池运行优化方案。最后,以IEEE33配电网系统为例,验证了所提方法的实用性和有效性,并分析了不同决策策略下运行方案的优劣,为配电网经济运行提供决策参考。     

基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置

风力发电作为清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛。但风电出力的随机波动性对电力系统电能质量产生了不利影响。储能系统具有灵活的双向调节能力,引入储能可有效平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。本文考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和系统内储能接入总容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型,并采用改进多目标粒子群算法（BAS-PSO）求解该模型。模型求解结果为一组pareto最优解,为在其中选取最优储能配置方案,采用基于信息熵的逼近理想解排序法,得到最佳储能接入节点与容量。在IEEE-33节点配电网系统中对所提模型进行仿真验证,结果表明储能系统可有效降低配电网的电压偏差与有功网损,提高了系统的电能质量与运行经济性,并具有削峰填谷的作用,同时验证了BAS-PSO算法的有效性。