基于随机潮流的配电网最大光伏接入能力与影响分析

本文结合蒙特卡洛模拟和功率修正的配电网前推回代潮流方法,建立光伏发电系统随机模型和负荷随机模型,提出了含有光伏发电系统的配电网随机潮流计算方法。应用所提出的随机潮流方法,针对典型模式配电系统和IEEE-33节点配电系统从节点电压和线路损耗两个方面研究了光伏发电系统对配电网的影响。仿真结果表明:光伏发电系统的渗透率在一定范围内,光伏发电系统并网对于配电网有积极的作用,能够提高节点电压并降低线损;当光伏电源渗透率过大时会出现逆向潮流现象,将使节点电压高于允许值或引起线损增加;进一步本文还根据实际数据结果给出了适宜的光伏发电接入渗透率范围。     

基于改进遗传算法的光伏发电并网优化配置

光伏发电在未来将成为新增分布式发电系统的主流,为此研究了光伏发电并网的优化配置问题。建立了光伏电源选址和定容的配电网络损耗最小、节点电压偏移最小和接入费用最小的多目标优化模型;提出了一种改进的基于遗传算法的并列选择法;突出优化重点目标,对各目标函数区别对待,在前推回推法计算配电网潮流的基础上,采用该改进的算法求得模型的最优解;最后通过IEEE33节点算例系统对模型和算法进行了测试,结果表明所建模型的正确性和改进算法的优越性。     

考虑随机性分布式电源的配电系统潮流计算简

配电系统中风力发电以及光伏发电等具有随机性的分布式电源容量的不断增加,使配电系统潮流变化具有一定的随机性。根据风电系统以及光伏系统的变化规律建立了风电以及光伏的随机等效模型,利用三点估计法进行了含随机分布式电源的概率潮流计算,并利用Gram Charlier级数得到相关变量的概率密度分布函数,通过对IEEE33节点进行仿真说明了方法的可行性。     

考虑随机性分布式电源的配电系统潮流计算

配电系统中风力发电以及光伏发电等具有随机性的分布式电源容量的不断增加,使配电系统潮流变化具有一定的随机性。根据风电系统以及光伏系统的变化规律建立了风电以及光伏的随机等效模型,利用三点估计法进行了含随机分布式电源的概率潮流计算,并利用Gram Charlier级数得到相关变量的概率密度分布函数,通过对IEEE33节点进行仿真说明了方法的可行性。     

风光互补发电系统的可靠性分析

为了分析风光互补发电系统的可靠性,基于RTS标准测试系统,建立了风电场模型和太阳能光伏发电系统模型,分析了风光互补发电系统的可靠性和影响可靠性的因素,分析结果显示,在风能和光伏发电互补作用下,系统的可靠性指标相对于仅接入风电时会有所上,在风光互补发电系统中加入电池储能系统可以提高风力发电系统的可靠性。     

大规模光伏发电并网概率潮流计算及对电网的影响

随着并网光伏发电容量的规模越来越大,光伏发电固有的波动性和不可控性导致其大规模并网时会使潮流分布发生变化甚至潮流反向,对电网的安全稳定运行造成影响。建立了光伏发电系统的潮流计算模型,以IEEE14节点系统和西北某省级电网系统为研究算例,对含光伏的电力系统进行概率潮流计算,全面分析了不同光伏接入容量、不同光伏接入点及不同光伏出力相关性的情况下大规模光伏并网对系统潮流的影响。结果表明光伏接入容量越大,电压及支路潮流的波动和越限概率也越大,光伏接入点将影响系统网损及光伏极限接入容量,并发现光伏接入对系统潮流的影响具有方向性,且光伏电站出力相关性不可忽略。所得结论可为电力系统新能源规划与运行提供决策参考。     

含有风电与光伏发电以及电动汽车的电力系统概率潮流

建立含有风电、光伏发电和可入网电动汽车（PEV）的电力系统概率潮流模型。基于历史气象数据对不同季节和不同天气状况下的风光数据进行模拟,并计及风电、光伏发电、PEV充／放电及负荷的不确定性,在此基础上,对不同季节中每日不同时段的电力系统采用三点估计法（3PEM）进行概率潮流计算,进而计算潮流结果的统计特性。某140节点配电系统的仿真结果验证了所提模型和方法的准确性。     

考虑网架结构和分布式电源的主动配电系统双层规划

针对主动配电系统中风光资源的波动性和负荷的随机性问题,建立了光伏发电、风力发电与负荷的多状态模型,将其不确定性转化为预想场景集。提出了以包括线路的投资、运行维护费用,分布式发电的投资、运行维护费用,网损费用及综合碳成本的系统年经济费用最小为上层规划目标函数,以分布式发电的年发电量期望值最大为下层规划目标函数的考虑网架结构和分布式电源的主动配电系统双层规划模型,引入网络连通性、辐射状、功率平衡以及无功补偿投切等约束条件,利用改进的遗传算法和原对偶内点法对上下规划模型进行求解。通过54节点的算例验证了所提模型与算法的正确性和有效性。     

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示：所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。     

基于物联网的光伏发电智能监控系统

搭建基于物联网的区域光伏发电系统的智能监控平台。以光伏发电系统故障检测算法和设备的优化管理为基础,通过建立性能评估模型,实现对区域分布式光伏发电系统的安全运行性能进行评估。运行结果表明,系统数据传输效果好、性能稳定可靠,具有很高的应用和推广价值。     

锦—苏特高压直流对江苏电网变压器直流偏磁的影响

±800 kV锦-苏特高压直流工程大功率双极不平衡调试期间,江苏电网建设了直流偏磁在线监测系统,开展了直流偏磁带电检测工作。对距苏州换流站接地极100 km内主要500 kV和220 kV主变开展直流偏磁测试,包括中性点直流电流、振动、噪声等,并研究其对江苏电网的影响。研究发现,该工程直流偏磁会造成附近主变振动加剧、噪声增加,但未见造成局部过热现象,对主变的安全运行影响较小。提出了对新投运主变出厂试验增加直流偏磁试验和加强直流偏磁在线监测跟踪的建议。     

基于概率潮流的风电分布式电源优化配置

由于风电机组输出功率的随机波动性,使得基于风电机组的分布式电源并网后,给配电系统的结构和运行带来巨大变化,影响系统的安全性和可靠性。在含分布式电源的配电网系统规划中,对分布式电源进行合理选择和配置是发挥最大效益的关键。采用Weibull分布来描述风速的随机变化,并计及风电机组强迫停机率的影响,结合功率曲线,建立风力发电的概率分析模型。通过Cornish-Fisher级数交流概率潮流计算方法,分析风电和负荷的随机波动对含分布式电源配电系统的影响,利用混合整数非线性规划方法,确定风电系统的最佳接入点和注入容量使得系统有功网损最小。     

基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度

为了解决风电和电动汽车大量接入主动配电网所引发的随机优化调度问题,利用基于无迹变换的随机潮流计算方法处理风电出力的波动性、电动汽车充电的随机性以及电网负荷的随机波动。进而建立了以电动汽车充电功率和分布式电源出力为优化变量,以配电网运行费用最小、有功网损最小和负荷方差最小为优化目标的主动配电网随机优化模型。同时,采用多目标粒子群算法对模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例对该模型进行仿真。仿真结果表明:考虑不确定性和电动汽车有序充电的优化调度模型,可以有效地减少配电网运行的成本、降低网损和缩小峰谷差,验证了所提模型的正确性和有效性。     

计及可再生能源与负荷互补特性的储能随机调度

在“风光储”并网系统中,需要考虑间歇性新能源的不确定性对电力系统的影响,基于此,构建了计及风电、光伏发电系统出力不确定性和负荷随机性的常规电源和储能装置随机优化日前调度模型。模型考虑了储能装置充放电限制的约束条件,在假设风速服从Weibull分布,光照服从Beta分布的条件下,推导出“风光储”并网系统等效负荷的平均方差表达式,并以此为目标函数建立储能装置随机优化调度模型,衡量平抑常规机组波动的能力。应用双链量子遗传算法进行求解,最后以IEEE30节点系统为例验证了所提出模型的可行性和有效性。     

基于量子人工蜂群算法的风电场多目标无功优化

为了分析风机的不确定性出力对电网运行的影响,建立了风电场的概率模型,利用两点估计法(2PEM)进行概率潮流计算。然后,建立了综合考虑有功网损、电压偏移量和静态电压稳定裕度的多目标无功优化模型,并通过层次分析法(AHP)确定各个目标函数的权重,避免了人为主观臆断性。提出了量子人工蜂群算法,并将该算法和前述的概率潮流计算相结合应用到风电场无功优化当中。最后,以IEEE 14节点系统为例,将风电场接入该系统进行无功优化,并和传统的人工蜂群算法(ABC)进行比较,结果表明量子人工蜂群算法优化效果更好,具有更高的收敛精度,有效地避免了早熟现象。     

基于直流概率潮流的风电穿透功率极限计算

风力发电已经成为清洁能源中发展最快的一种发电方式,确定风电穿透功率极限对风电并网的规划和运行有着重要作用。文中提出了基于直流概率潮流的风电穿透功率极限计算方法,计算中通过直流概率潮流计算,综合考虑风电场出力、发电机出力、节点负荷等因素的随机性,得到含有风电场的电力系统中线路有功潮流的概率分布,然后利用随机规划理论和改进的遗传算法求解风电穿透功率极限。最后以IEEE30系统为算例,验证计算方法的有效性。     

基于二次插值粒子群算法的配电网多目标双阶段故障恢复策略

随着人们对供电质量要求的提高,为了满足配电系统的可靠性、安全性和经济性方面的要求,配电网的故障恢复策略相关研究成为了目前专家学者研究的重要课题。提出了基于二次插值粒子群算法的适用于配电网多目标下故障恢复的双阶段策略。首先建立了配电网故障恢复时基于不同目标函数下的数学模型,制定了适合基于二次插值粒子群算法的配电网多目标双阶段故障恢复策略的编码策略,并利用基于二次插值的粒子群算法对其进行求解。最后以某实际电网为例,在不同故障情况下验证了所提策略的正确性和实用性。     

含风电场最优潮流的Wait-and-See模型与最优渐近场景分析

精确模拟风功率分布的场景,有效求解反映风电随机性的最优潮流模型,对大规模风电并网的经济调度、质量控制及安全运行均具有重要意义。引入风电随机变量,建立最优潮流的"wait-and-see"(WS-OPF)模型;采用优于其他指标的瓦瑟斯坦(Wasserstein)距离为衡量指标,形成与风功率概率分布最优近似的场景模型,生成渐近最优场景,获得潮流分布及机组最优出力等指导调度安全经济运行的重要信息。最后,以IEEE 30和IEEE 300系统为例,对比各种距离指标的模拟精度,验证Wasserstein距离的优良性;同时,与不考虑风电随机性的模型相比,WS-OPF模型能更好地模拟风功率随机特性,提供与实际发生的风功率相近的调度方案,从而合理地规避风电接入电网的风险,提高风电的消纳能力。     

A bi-level probabilistic transmission planning with intermittent generations based on life cycle cost

With the growing development of intermittent renewable energy sources, such as wind and solar, transmission planners are faced with uncertainly varying generations and resultant probabilistic power flow. A bi-level programming model is proposed to coordinate the process of decision making and reliability assessment. Based on the concept of life cycle cost (LCC), its minimization can be defined as the objective function of a transmission planner. This upper level problem needs to be solved jointly with the lower probabilistic optimal power flow problem of minimizing the load shedding in the system. Hence the bi-level problem is transformed into a Mathematical Programming with Equilibrium Constraints (MPEC) with Karush-Kuhn-Tucker conditions. Due to the nonlinearity nature of MPEC, disjunctive inequalities and Generalized Benders Decomposition methods are used to solve this problem. Results of both Garver’s 6-bus test system and a realistic 63-bus system are used to illustrate the rationality and validity of the proposed method.