采用马尔可夫链—多场景技术的交直流主动配电网优化调度

针对含有柔性直流装置的交直流混合主动配电网,构建基于场景分析的随机优化调度模型。计及时间轴线上各点误差相关性,利用基于马尔可夫链的多场景技术模拟风电、光伏与负荷随时间变化的间歇性和波动性;通过模糊C均值聚类思想进行场景削减得到典型场景。提出多时间尺度的协调优化调度策略:长时间尺度计及不确定性,以电网期望成本最小为目标,优化联络线出力和柔性直流装置出力;短时间尺度调整可控单元,使两级优化结果偏差最小。算例验证了采用马尔可夫链的多场景抽样能有效描述原始问题的不确定性,修正随时间推移逐渐增大的预测偏差,减轻短时间尺度调度压力;验证了所述调度策略能有效应对间歇式能源的不确定波动,提高分布式能源消纳能力。     

基于模型预测控制的含柔性直流装置的主动配电网电压控制

针对含有柔性直流装置的主动配电网(active distribution network,ADN),提出应对分布式电源不确定性的基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的三相电压分区控制方法:将主动配电网分为若干区域,采用全局优化和区域自治控制的时序递进控制策略。全局控制以网损最小为目标进行优化,获得各个区域主导节点的电压和离散设备控制指令;区域自治在全局优化结果的基础上,基于模型预测控制方法进行电压滚动优化控制,以应对分布式电源的瞬时波动。算例表明,该文控制方法相对于传统的开环控制方法,能有效应对分布式电源波动带来的电压越限问题,并且相对集中控制分区控制效率更高。