新能源配电网多类型有功无功电源容量协同优化

间歇性分布式电源(distributed generation,DG)接入电网后对线路潮流、节点电压等的影响与其接入位置和容量密切相关。考虑间歇性分布式电源出力的随机性和间歇性,同一配电区域光照、风速和负荷变化具有一定的相关性及受季节变化的影响,为此,采用可处理输入随机变量相关性的基于拉丁超立方抽样的蒙特卡洛概率潮流计算方法(correlation Latin hypercube sampling Monte Carlo simulation,CLMCS)计算含间歇性分布式电源的配电网潮流,以分布式电源和无功补偿装置的年运行收益为上层规划目标函数,以电压改善年收益和降损年收益为下层规划目标函数,建立嵌入机会约束规划的二层规划分布式电源和无功补偿装置容量协同优化配置模型。采用两层嵌套的自适应人工鱼群算法对本文协同优化配置问题进行求解。最后通过IEEE33节点配电系统算例分析,验证了本文模型和算法的有效性。     

新能源配电网多运行指标协同的灵敏性分析方法

配电网电压和网损指标协同控制一直受到高度重视。在新能源环境下,配电网电压和网损指标协同控制的难度更大并更具挑战性。根据配电网中各个物理量之间的变化关系与交互作用特性,将物理量分为独立参数变量、状态变量和控制变量3种类型,建立配电网在新能源环境下电压和网损运行指标,构建针对分布式电源和传统无功补偿装置的配电网潮流分布、节点电压和网损的灵敏度矩阵。以局部电压稳定指标作为分布式电源接入电网后电压和无功分布的技术指标,以分布式电源的投资和运行维护成本作为经济指标,分析分布式电源大规模接入电网后对电压和网损造成的影响。以IEEE 30系统为实例,通过仿真计算对所建的模型和算法进行了验证。     

基于免疫PSO的新能源配电网无功多目标模糊优化

考虑分布式能源的间歇性和随机性对配电网电压的影响,用模糊数表征分布式电源出力不确定性和负荷功率的波动性,构建配电网多目标模糊无功优化模型,提出分布式电源和无功补偿装置输出无功功率的协同优化方法。以有功网损最小和电压偏差最小为目标函数,并将目标函数和约束条件模糊化,根据其隶属度函数形成模糊适应度函数,再将两目标通过最大满意度法转化为单目标,最后利用免疫粒子群算法进行求解,从而确定在负荷功率模糊波动下具有不同模糊出力水平的分布式电源和具有不同运行方式的无功补偿装置输出无功功率的最优值。以IEEE33配电网系统为算例,验证了所提出的模型和算法的可行性和有效性。     

风电与电动汽车协同并网的电力系统动态环境经济多目标模糊优化调度模型

为协调电动汽车与风电并网给电力系统经济调度带来的影响,构建了考虑插电式混合电动汽车入网的含风电场电力系统环境经济多目标调度模型。而风力发电和负荷的不确定性因素必将增加调度难度,为此应用模糊理论实现风电与电动汽车协同并网的模糊化建模,利用满意度指标将确定性环境与经济的多目标问题转化为单目标优化问题,在采用线性下降搜寻思路和考虑边界约束的粒子信息分享方法对传统粒子群算法进行改进的基础上,采用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法求解所提出的动态环境与经济调度模型,从电网运行和车主需求角度出发,考虑了系统旋转备用和车主日常出行等制约关系。经过仿真以及对不同场景下多个调度方案的对比分析,验证了模型的合理性和以及改进PSO算法对解决此类动态调度问题的优越性。