考虑风光与负荷时序特性的主动配电网分布式电源优化配置

主动配电网中分布式电源优化配置时,风光机组出力与负荷时序波动特性使场景过多,这既会增加模型求解的难度,也会影响优化配置结果。为此,首先引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)结合K-means算法对全小时场景进行聚类缩减。然后,建立考虑风光与负荷时序特性的主动配电网双层优化配置模型,上层以系统年综合经济成本最优为目标,决策变量为风光机组接入配电网的位置及容量;下层以系统各时段运行电压水平最优为目标,决策变量为配电网主动管理措施下的运行成本;综合考虑风光机组时序出力和负荷侧时序响应,实现主动配电网分布式电源优化规划。最后,采用改进的自适应遗传算法对模型进行求解。IEEE 33节点系统算例表明,所提方法及模型在确保场景选取的多样性和合理性的同时,兼顾了风光机组出力与负荷时序波动特性,提高了系统运行水平,降低了系统运行成本。     

考虑时序特性的配电网分布式电源优化配置

分布式风电、光伏电池等分布式电源输出功率以及系统负荷功率的随机性和时序性波动为配电网中分布式电源的优化配置带来巨大的挑战。为此,利用全年各季节各时段历史数据,基于多场景与时段划分的方法对配电网各时段风速、光照强度和负荷大小建立概率分布模型,以包括配电网运行商收益与修正的电压质量改善指标在内的综合效益为目标函数,对各时段采用机会约束规划方法建立考虑时序特性的分布式电源优化配置模型。以IEEE33节点配电系统作为算例,采用精英策略遗传算法对该模型进行求解,规划结果验证了所提模型的有效性,同时表明合理的分布式电源配置方案能够取得较好的经济、环境以及电压质量效益。     

考虑时序特性含电动汽车配电网分布式电源优化配置

由于电动汽车负荷是一个综合性的影响因素复杂的时空负荷,因此在配电网分布式电源规划的时候需要对电动汽车负荷的时空特性加以考虑。基于电动汽车时空特性与分布式电源的时序特性,建立包含可入网电动汽车、分布式电源以及储能装置的配电网分布式电源优化模型。以配电网年度总成本为优化目标,利用蒙特卡洛模拟得到时空特性的电动汽车负荷,依据协调控制策略,采用引入变异和交叉操作的混合粒子群算法对建立的模型进行优化求解。最后通过某实际地区进行算例分析,验证了所建立模型的正确性以及求解方法的有效性。     

含电动汽车负荷的分布式风电源优化配置

分布式风电(distributed wind generation,DWG)出力、系统负荷功率以及电动汽车(electric vehicles,PEV)无序充电功率的随机性和时序性波动为配电网中DWG的优化配置带来更多的不确定性。为此,利用季节场景与时段划分法处理DWG出力与负荷大小的时序特性,并对PEV的随机性进行概率建模。对各时段采用机会约束规划方法建立了以年度综合成本为目标的DWG优化配置模型。利用蒙特卡洛模拟嵌入保留精英策略的遗传算法的方法对典型算例进行求解,结果验证了所提模型与方法的正确性和有效性。     

考虑时序最优潮流的分布式电源优化配置方法

针对分布式电源广泛接入会增加配电系统节点电压、线路潮流越限风险的问题,提出一种考虑时序最优潮流的分布式电源优化配置方法。首先,建立以最大限度消纳新能源电量和单位电能供电成本最低为目标函数的最大最小优化模型;然后,利用配网静态安全域方法实现内层和外层模型的快速求解;最后,对IEEE 33节点系统开展算例分析,结果表明本文方法可以快速制定风、光电源消纳方案,实现资源的优化配置。     

考虑需求响应的增量配电网分布式电源优化配置

为促进配电网发展和提高配电运营效率,我国新电改方案允许放开增量配电投资业务,因而会出现公用配网之外的增量配电网。增量配电网作为独立运营商,其运营模式、资源配置和投资决策与公用配电网具有不同特点。基于此,提出一种计及需求响应DR(demand-side response)的增量配电网分布式电源DG(distributed generation)规划-运行双层机会约束优化配置方法。下层运行模型以增量配电网负荷曲线最优为目标,决策增量配电网峰谷平各时段向负荷售电电价;上层规划模型以下层运行优化为基础,考虑增量配电网全寿命周期净收益最大从而决定DG的安装位置与容量。针对DG与负荷出力的概率分布、DR侧负荷的时序性,利用中值拉丁超立方抽样技术对各时段内服从特定概率分布的DG与负荷进行处理,形成24个时段内DG与负荷的初始时序样本和DR侧负荷变化量的时序样本,并采用随机模拟嵌套精英保留策略遗传算法对上述模型进行求解。IEEE 33节点系统的仿真结果验证了该方法的合理性与有效性。     

考虑时序与储能配合的分布式电源优化配置研究

本文基于不同类型负荷和DG的典型时序特性,以及考虑不同类型污染物的环境代价和储能效益,以配电网年社会成本、年购电成本、年环境成本、年可靠性成本、最低点电压偏移量为目标函数,建立DG和储能设备的优化配置模型。该模型根据负荷和DG出力的时序性,对DG和储能装置的位置和容量进行协同优化。同时为了改善NSGA-Ⅱ初始化多样性低、交叉变异概率恒定、收敛速度慢等缺点,将云模型的思想融入到NSGA-Ⅱ中,并利用改进的云模型NSGA-Ⅱ对上述模型进行寻优,然后再用1—9标度法与隶属度函数相结合的方法对寻优的结果进行评价。最后,通过IEEE-33节点系统对该模型进行仿真。结果表明,上述模型和算法能有效地对分布式电源和储能设备进行优化配置。     

低碳背景下考虑时序特性的分布式电源优化规划研究

分布式发电是利用可再生能源,缓解能源危机和环境问题的重要途径.基于不同类型分布式电源出力及负荷时序特性,建立考虑可再生能源利用的分布式电源优化规划模型,模型以向上级电网购电量最小为目标.采用自适应混沌粒子群算法对模型进行全时序计算,得到满足各时段下约束的分布式电源规划方案,确定DG安装位置和容量.最后通过Baran&Wu 33节点配电系统算例,分别在某夏季典型日和全年时段内验证了模型和算法的合理有效性.     

考虑电源和负荷时序特性的主动配电网网源协调规划方法

提出了一种考虑电源和负荷时序特性的主动配电网网源协调双层规划模型。模型上层为规划层,以综合费用最小为目标,对线路的改造、分布式电源和补偿电容的选型、选址和定容进行决策。模型下层为运行层,以年运行费用、快速电压稳定性、用户用电习惯满意度等为目标。考虑分布式电源和负荷的波动性和不确定性,建立二者的时序模型。综合考虑分布式电源出力、需求响应和补偿电容投切,实现主动配电网的经济调度。采用改进的IEEE33节点配电系统对该方法进行仿真。仿真结果表明,所提出的网源协调规划方法能有效降低主动配电网的投资成本和运行成本,同时能有效提高电网运行效率和分布式电源渗透率。     

基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置

针对能源互联网背景下大量分布式电源接入配电网的优化配置问题,从经济性出发,建立了以投资成本、运行维护成本、网络损耗成本和购电成本之和最小为目标的分布式电源的选址定容优化模型。利用前推回推法计算配电网络潮流,采用了自适应遗传算法对所提模型进行求解。结合IEEE 33节点构造算例进行分析,结果表明该模型在保证经济性的同时,能有效减少网络损耗并提高电压质量。     

计及分布式电源输出特性的有源配电网重构方法

针对含分布式电源的配电网重构算法将分布式电源等效为恒功率因数输出模型,未考虑节点电压变化对分布式电源无功出力影响的问题,提出一种考虑分布式电源不同输出特性的配网重构方法。首先对分布式电源进行分类并建立等效模型,该模型充分考虑了节点电压对分布式电源无功出力的影响,能够根据节点电压确定不同属性的分布式电源无功出力。再使用自适应烟花算法对配网重构进行寻优求解,对重构后的系统网损和节点电压进行对比分析。含分布式电源的IEEE 33节点典型测试系统的仿真结果对比验证了所提模型的有效性和真实性。     

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。     

考虑运行风险的主动配电网分布式电源多目标优化配置

考虑配电网运行中的不确定性,文章通过改进蒙特卡洛法生成大量预想事故集,利用潮流计算和拓扑分析得到接入分布式电源后系统运的行风险。提出一种考虑主动配电网运行风险的分布式电源多目标优化配置模型,将主动配电网运行带来的运行风险RL与分布式电源运行成本CDG作为目标函数,采用改进的粒子群算法对多目标优化模型进行求解,获得分布式电源安装位置和安装容量以及运行风险与运行成本之间的权衡关系。仿真算例表明,所提出的考虑主动配电网运行风险的分布式电源多目标优化配置方法,与单一只考虑经济性或者可靠性的优化模型相比更加合理,适用于分布式电源的优化选址和定容,验证了该模型的可行性。     

考虑虚拟电厂的分布式电源优化配置研究

为了分析大量分布式电源接入对配电网电能质量的影响,构建了考虑虚拟电厂的分布式电源配置电能质量优化模型,并提出一种PSO-DE优化算法进行求解.首先,对含有虚拟电厂电源的配电网进行了建模,分析了虚拟电厂电源接入对配电网的影响;接着,针对不利影响建立了包含电压偏差和畸变率综合最小为目标的电能质量优化模型;然后,改进传统粒子...     

考虑风电出力和负荷不确定性的电力系统有功优化潮流

建立了考虑风电出力和负荷不确定性的电力系统有功优化潮流模型。针对传统经验值法确定的系统所需旋转备用容量适应性较差的不足,文中在对风电出力和负荷需求进行区间预测的基础上,采用极限场景理论确定系统的正负旋转备用以协调风电出力和负荷的随机性。针对现有爬坡率约束只考虑单时段机组调节的缺点,为避免系统在风电出力和负荷出现陡峭波动时,机组调节量超过限值,加入多时段耦合约束以平衡系统风电出力和负荷的波动性。最后通过一种改进的粒子群算法对模型求解,并以含风电场的IEEE 30节点系统为算例验证所提模型的正确性与有效性。     

考虑泵类负荷特性的低压配电网分散无功补偿优化配置

针对以增氧泵、抽水泵等农业负荷为主的低压配电网台区常出现馈线末端电压过低而导致泵类负荷无法正常启动的问题,提出了考虑泵类负荷特性的低压配电网分散无功补偿优化配置模型。模型中目标函数综合考虑了补偿装置的投资成本和降低台区网损的经济效益,约束条件包括配电台区在泵类负荷正常运行和启动条件下的各种约束。采用sigmoid函数近似逼近目标函数中不连续的符号函数,并采用在离散取值附近曲率较大的非线性罚函数处理无功补偿容量的离散变量特性,进而采用原对偶内点法求解优化模型。通过对某个实际低压配电台区的计算分析,验证了该方法获得的补偿方案能够改善配电台区电压质量,保证泵类负荷的正常启动,并能有效降低台区网损。     

计及风速和负荷特性的风火打捆发电系统规划

风火电打捆是解决能源基地电力外送的有效手段。提出一种计及风速和负荷特性的风火电打捆发电系统优化规划方法。根据送端系统风速和受端系统负荷特性,建立打捆发电系统分段波动输送功率模型。以打捆发电系统在规划期内单位发电成本为优化目标函数,计及风电场拟规划区间约束和打捆发电系统运行约束,构建了风火电打捆发电系统优化规划模型。模型采用模拟退火算法求解,并通过算例分析证明所述方法的有效性。     

考虑负荷与分布式电源随机性的配电网无功优化*

考虑负荷与分布式电源(DG)的随机性,在满足配电网运行约束条件以及补偿器动作次数约束条件下,提出配电网日整体收益最大,综合考虑分布式电源投资和维护费用以及补偿器投入费用的无功优化模型。用网损降损率变化率作为补偿器动作的"动作阀",同时针对遗传算法(GA)在寻优过程中寻优速度慢的缺点,用精英保留策略遗传算法(ESGA)求解含DG配电网无功优化问题。IEEE33节点配电系统算例仿真结果表明所提方法能有效解降低网络损耗,实现配电网动态无功优化。     

考虑负荷电压静特性的含分布式电源的配电网潮流计算

针对传统前推回代算法在考虑负荷静态电压特性时存在迭代次数较多、对负荷静态电压特性变化呈强敏感性的问题,提出了一种改进前推回代法。与传统前推回代法相比,改进算法的效率对负荷静态电压特性变化的敏感性较弱。研究了各种类型分布式电源(distributed generators,DG)在改进前推回代算法中的计算模型,克服了前推回代法只适用于P、Q恒定型负荷节点的限制。以IEEE 36节点系统为例验证了算法和模型的有效性和鲁棒性,并分析了不同负荷静态电压特性、不同类型DG对算法收敛性及系统潮流的影响,为DG合理接入配电网提供参考。