基于功率圆的分布式电源优化配置研究

分布式电源接入配电网,会对配电网潮流、线路损耗、继电保护等方面产生影响,因此有必要对其接入位置和接入容量进行研究。以配电网馈线潮流为基础,考虑到分布式电源的最大供电范围,利用功率圆的概念,建立了含分布式电源的有功功率网损目标函数,通过在功率圆内利用支路权值的启发式搜索策略,得出DG在配电网中的最佳接入位置。对实际算例分析,验证了该方法的有效性和可行性。     

大气污染防治下京津冀地区分布式电源优化配置研究

科学地规划发展新能源资源已成为解决京津冀地区雾霾天气的关键,如何优化配置分布式电源是有效开发及利用分布式能源的前提。为解决京津冀地区大气污染问题,梳理京津冀地区分布式电源的发展现状,构建分布式电源优化配置指标,建立目标函数和约束条件,并基于CO-EDO算法对分布式电源进行优化配置。选取京津冀地区某分布式能源示范工程分布式能源系统进行算例分析,结果表明通过对京津冀地区分布式电源进行优化配置,能有效降低冷-热-电三联供(DCCHP)系统的能源投入,实现节能减排。     

含分布式电源的配电网保护配置研究

介绍传统配电网的继电保护配置情况,针对分布式电源接入配电网后保护配置存在的问题,分析分布式电源接入对三段式电流保护及自动重合闸的影响,提出适用于含分布式电源配电网的保护配置方案,并说明该方案的应用情况。     

考虑不确定性的分布式电源多目标优化配置

为保证电力系统经济可靠运行,对独立运行发电系统中的分布式电源容量进行合理地优化配置。首先,考虑风光出力不确定性,建立了相应发电单元的概率模型,基于图论法建立了最优切负荷模型,利用基于拉丁超立方抽样的蒙特卡洛法对风光出力进行模拟,采用随机潮流进行计算;其次,以考虑环境效益、网损费用、投资成本的综合经济成本及最优切负荷量为目标函数;最后,采用多目标粒子群算法求解得到最优电源容量配置。计算结果表明,基于分布式电源优化配置模型求解得到的电源容量配置方案保证经济性的同时兼顾了可靠性。IEEE-30节点系统算例表明模型和算法简单有效。     

基于增广Lagrange-Hopfield神经网络的分布式电源最优配置的研究

为了解决配电网中分布式电源的最优配置问题,首先构建了以总体投资费用和购电费用为主体的目标函数,并且建立了配电网潮流、节点电压、电流和有功功率的约束方程,提出了一种基于增广拉格朗日松弛法作为其能量函数的连续型Hopfield神经网络来计算配电网中配置分布式电源的位置和容量。最后通过IEEE33配电网系统,分析了在目标函数中不同的投资费用和购电费用权重时,分布式电源的配置位置对系统网络损耗和有功损耗影响,验证该算法具有可行性、操作简单和计算速度快的特点。     

分布式电源优化配置研究现状与展望

对分布式电源的优化配置问题进行了综述,对其国内外发展现状做了概括和分析。介绍目前主要的优化配置模型,详细地总结了经典数学优化方法、启发式优化算法、智能优化算法、复合算法在分布式电源优化配置中的应用。对分布式电源优化配置中存在的问题进行探讨,并展望了分布式电源优化配置的未来发展方向。     

分布式电源对低压配电网线损影响的研究

针对配电网负荷分布特点,深入分析了分布式电源的接入位置及接入容量对均匀负荷、递增负荷、递减负荷以及等腰负荷四种分布状态下配电网线损的影响。并对四种负荷分布系统进行了仿真计算,得出分布式电源对配电网线损的影响规律,从而为相关部门配电网规划提供依据。     

分布式电源的优化配置

分布式电源（DG）的优化配置对充分发挥其优点,减少对电网的影响至关重要.介绍了3种典型的DG优化配置模型,对解决优化配置模型的数值优化算法及启发式优化算法进行了综述,概述了DG多目标优化模型的处理方法.针对DG配置的现状,提出今后计及可靠性、不确定性等因素的DG配置的发展方向.     

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。     

风电场中分布式电源配置方法优化研究

现有的风电系统电源配置方法一般通过有功矩法确定电网的连接点,难以获取电源分布的最佳定容,网损较大,配置效果不理想。针对这一问题,对风电场中分布式电源DG（distributed generation）配置方法进行了优化研究,建立了风电场中分布式电源配置的目标函数,并通过约束方程获取有功网损和分布式电源节点状态变量的越限概率;采用改进基本仿电磁学算法得到分布式电源分布的最优定容方案,实现了分布式电源的优化配置。实验结果表明,所提方法能够减少风电场的有功网损,平均配置失误率和稳定性分别为1.96%和96.2%,具有最佳的电源优化配置效果。     

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。     

基于改进FPA-LHS算法的并网型微电网容量优化配置研究

随着分布式电源的迅猛发展,微电网逐步成为了能源供应的重要方式。而风能和太阳能受环境影响较大,具有出力不稳定的特点,并网后会对电力系统的稳定运行造成影响,因此对并网型风/光/储微电网的容量进行优化配置成为了微电网规划的研究热点。为此,首先选取磷酸铁锂电池为储能装置,构建了风/光/储微电网的出力模型;然后以最小系统年等额成本、最小系统年碳排放总额和最小系统外购电比例为优化目标,建立了并网型风/光/储微电网容量的多目标优化模型;随后对FPA-LHS算法进行改进,并运用改进FPA-LHS算法对多目标优化模型进行求解,得到了优化后的配置方案;最后通过与其他优化算法的计算结果进行对比,验证了改进FPA-LHS算法的有效性。     

含分布式电源的配电网中混合储能优化配置

以光伏及风力发电为代表的分布式电源,其出力的波动性、间歇性及随机性等特点使得所接入的配电网面临来自规划、运行的多重挑战,储能装置的快速响应特性使其成为应对间歇式电源在配电网渗透率日益提高形势下电网安全经济运行问题的重要手段。针对配电网的削峰填谷及平滑负荷变化场景需求,搭建了以成本和电力系统优化运行为目标,同时计及电网和储能装置运行约束的混合储能系统容量优化配置模型,并基于典型储能功能定位计算得出储能类型及容量。算例分析结果表明,该模型智能化地实现了典型场景下混合储能的优化配置。     

分布式可再生能源发电系统研究

为研究太阳能、风力等可再生能源的互补发电,提出了基于直流总线的小规模分布式发电系统的实验平台。该平台由太阳能发电、风力发电、蓄电池、飞轮、公用电网并网和负载等6个单元构成。各单元仅通过直流总线联接,自主控制。发电系统可在独立和并网两种运行模式之间在线自动平滑切换。其中,风力、太阳能发电单元成功实现了最大功率点追踪控制,飞轮单元有效补偿了直流总线电压的高频波动,电池单元解决了负载和发电单元之间的电力供需矛盾,并网单元解决了负载和发电系统之间的电力供需矛盾。通过实验验证,该发电系统在两种运行模式以及在运行模式切换时均能稳定、可靠地工作,直流总线的电压稳定在325～375V之间。     

分布式光伏储能系统的优化配置方法

光伏发电的随机性和间歇性导致资源利用率低,储能具备控制灵活、响应快速的特性,是当前解决光伏并网和提高消纳的有效手段之一。目前,高昂投资成本是制约储能推广应用的关键,文中从成本角度出发研究了分布式光伏系统中储能的优化配置方法。首先,以分布式储能系统的投资和运行成本为目标,同时考虑储能接入位置、配置容量、荷电状态和电网运行状态等为约束条件建立双层优化模型;然后,介绍优化模型求解方法,外层采用遗传算法优化储能配置位置、功率和容量,内层采用粒子群算法结合MATPOWER潮流计算工具优化储能日内运行策略;最后,在Matlab软件中采用IEEE9节点系统验证了优化配置方法的可行性和有效性。     

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。     

基于猫鼠种群算法的分散式风力发电优化配置

发展智能电网是能源可持续发展的重要支撑,而以分散式发电的方式利用可再生能源发电是智能电网的一大特点。从经济、技术和环境等因素出发,将人工鱼群算法和猫群算法相结合,提出了一种新型的优化方法--猫鼠种群算法。研究了分散式风力发电的优化配置问题,包括选择分散式风力发电机的位置和确定风力发电机的容量。猫鼠种群算法同鱼群算法一样,具有参数不敏感性,解决了优化算法参数较多带来的困扰。最后本文以IEEE14节点系统为例,验证了算法的有效性和优越性。