基于随机潮流的含电动汽车配电网内分布式电源规划

随着分布式电源(DG)和电动汽车的大量发展,对接入配电网的电动汽车与DG进行协同研究具有重要意义。文中以协调配电公司、DG投资商和公共社会三者之间利益为出发点,综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用,以及DG的环境效益和电动汽车入网(V2G)所节省的电网投资等社会效益,建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型,采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。在优化计算过程中充分考虑了负荷预测值的不确定性、风电源的输出功率的随机性以及电动汽车充放电功率的不确定性,提出了电动汽车充放电对系统最大功率影响的数学模型,并采用基于半不变量法的随机潮流算法对规划模型中的约束条件进行了检验。最后,以某实际配电网系统为仿真算例,在不同置信水平约束下对该系统内DG分别进行了优化规划,验证了文中所建数学模型及相应求解算法的有效性。     

计及配网停电损失的DG双层规划方法

分布式电源发电商与配电网公司利益共赢是促进能源战略落地的重要保障.文中提出了一种计及配电网停电损失的分布式电源双层规划方法.上层模型以DG发电商收益最大化为目标,基于网损灵敏度方法确定DG候选安装位置,对DG的选址和定容进行优化;下层模型以配电网公司净收益最大化为目标,通过孤岛划分方法动态优化分段开关安装位置,减少配电...     

有源配电网分布式电源与智能软开关三层协调规划模型

当前配电系统调节能力的欠缺严重限制了高比例可再生分布式电源(DG)的广泛并网。在以智能软开关(SOP)为代表的电力电子装置接入系统的趋势下,考虑系统规划与运行优化相结合,协调DG运营商与配电公司的利益需求,提出一种有源配电网DG与SOP三层协调规划模型。上层以DG运营商单位容量收益最大化为目标进行DG规划,中层以配电公司年综合成本最小化为目标进行SOP规划,下层以场景内运行成本最小化为目标优化系统运行状态,决策DG消纳量返回上层与中层模型。采用场景分析法解决DG与负荷的随机性问题,基于并行遗传算法和锥规划的混合算法求解模型。最后以IEEE 33节点系统为例,与仅规划DG,DG和SOP先后规划的情况对比,结果表明兼顾系统运行优化的DG与SOP协调规划有利于满足不同主体的利益需求,提高规划方案可行性。     

计及模糊随机性的主动配电网分布式电源规划模型

随着分布式电源（distributed generation,DG）大规模接入,电源规划与网架结构不匹配问题开始引起人们的关注与思考。因此,文章从DG最优配置的角度出发,同时考虑网架结构优化,建立了计及模糊随机性的主动配电网DG规划模型。首先针对DG接入给配电网引入的强不确定问题,提出一种计及DG出力模糊随机性的典型日场景生成方法,提高模型的精度和准确性。然后,分别以DG供应商年收益最大和配电公司年网损费用最低为上、下层的目标函数,构建主动配电网双层DG规划模型。为促进DG的消纳,上层模型还考虑了储能的协调优化过程。最后,基于改进的IEEE-33节点系统,采用GAMS-DICOPT求解器和自适应权重离散粒子群算法对规划模型求解,验证了模型的有效性。算例结果表明,通过DG的合理配置与网架结构优化,能够实现多利益主体的共赢,并促进DG的消纳。     

计及分布式发电的配电网规划新模式

结合我国能源特点及可持续发展战略,从优化配置资源、提高资源利用效率、实现社会效益最大化、推动电力工业与经济、环境和谐发展的角度出发,通过对分布式电源出现与并网运行给配电系统以及广大用户带来的利弊分析,充分论证了分布式电源投资商与供电公司之间相互依存的关系,指出分布式电源与配电网之间经协调规划完全可以使双方实现"共赢",提出了一种分布式发电与配电网规划的新模式,并创造性地引入协调因子指导DG的投资建设.     

基于主从博弈的配电网源网协调扩展规划

由社会资本投资的大量分布式电源(Distribution Generation, DG)接入配电网势必对配电网稳定与经济运行带来诸多挑战。为了对DG进行合理规划,以我国电力改革的实际情况为背景,从配电公司(Distribution System Company,DISCO)和分布式电源运营商(Distributed Generation Owners,DGOs)的利益角度出发,构建基于主从博弈的DISCO配电网扩展规划的双层优化模型。上层决策以DISCO的成本最小化为目标,综合考虑各年配电网运行约束和DG渗透率约束;而下层决策则由多个DGO的子优化问题组成,以各DGO的收益最大作为优化目标,计及各年并网容量约束。然后,采用粒子群算法求解该双层优化模型,得到以年为单位的最有配电网扩展规划方案。最后,基于IEEE-33节点系统进行仿真实验,验证了所提模型的有效性与先进性。     

基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划

合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的。应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源（DG）规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度。对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性。     

考虑分布式电源的配电网优化规划

分布式电源（DG）的发展给配电网络规划带来了新的挑战。考虑负荷增长,从供电公司的角度,以DG接入投资、线路投资以及电网有功损耗最小为目标函数,建立了配电网节能减损的规划模型,充分利用配电网正常运行呈辐射状网络的特点,采用启发式方法对含DG的配电网进行规划,通过模糊评估算法分析了DG接入对配电网运行带来的影响,进而引入协调系数,对目标函数进行优化。算例计算结果验证了所提出的模型和算法的有效性。     

考虑DG及负荷时序性的多目标配电网重构与DG调控综合优化规划

为解决分布式电源（distributed generation,DG）出力及负荷的时变性给实际配电网调度所造成的不利影响,使配电网的优化规划方案更加切实可行,提出了一种基于配电网重构和DG选址定容结合的多目标粒子群动态优化模型,该模型以配电网有功损耗、电压偏差及经济成本为优化目标,考虑负荷及DG出力的时变性,对配电网络重构和DG调度进行综合优化求解。通过基于随机森林模型（random forest,RF）及长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的混合预测模型对配电网负荷及DG出力进行预测。采用经帕累托最优理论改进的粒子群算法得到配电网重构及DG调控的帕累托最优解集并利用模糊隶属度函数法来确定帕累托最优解集中的最佳配电网调度方案。基于IEEE 33标准测试系统设计多个算例进行仿真分析,结果表明,所提考虑负荷及DG出力时序性的配电网重构和DG调度联合优化模型可显著改善配电网络运行的经济性和稳定性。     

含分布式电源与充电站的配电网协调规划

分布式电源与电动汽车充电站共同接入配电网,对配电网规划和运行具有重要的影响。提出一种综合协调规划方法,该方法能够实现分布式电源选址定容、充电站位置及容量、配电网架建设和改造的综合优化规划。考虑风光资源和负荷的随机波动性,以配电系统投资、运行维护和环境成本的随机期望值最小为目标,建立了含分布式电源与充电站的配电网协调规划模型,采用改进遗传算法进行求解。以一个待扩展的辐射状配电网络为例,仿真计算结果表明,对含分布式电源与充电站的配电网进行综合协调规划,能够提高电网的经济和环境效益,得到的规划方案更为合理。     

基于需求侧响应的配电网优化调度研究

随着配电网的快速发展,分布式电源和需求侧响应技术正逐步由输电网向配电网转移。提出了一种含电价型需求侧响应的配电网的优化调度方法。首先构建了电价型需求侧响应的负荷转移模型,以实现需求侧响应执行后的负荷转移;其次,构建了运行成本最小的配电网的调度模型,该模型包括分布式电源的运行成本、与主网的功率交换费用,并将储能设备充放电状态引入约束;最后,采用CPLEX求解器对模型求解。仿真结果表明,需求侧响应技术和储能设备能提升分布式电源的消纳能力,降低配电网的调度运行成本,优化了负荷特性。     

电动汽车接入对风电穿透功率极限的影响研究

电动汽车和分布式风电接入电网是当前的研究热点。首先分析了分布式风电以及电动汽车入网的随机特性,介绍了基于非参数核密度估计法的含电动汽车配电网负荷建模方法。该方法能够较好地克服由传统的正态分布进行负荷建模带来的误差。建立了基于机会约束的分布式风电穿透功率极限的计算模型,并使用嵌入随机模拟技术的粒子群优化算法对不同电动汽车渗透率时风电的穿透功率极限进行求解。最后,算例说明了电动汽车入网对负荷分布的影响,并从多个角度分析了电动汽车渗透率对风电极限穿透功率的影响机理。     

基于DG和多端VSC协调控制的交直流配电网优化运行

分布式电源(DG)大规模并网不仅带来了消纳问题,还使交直流网络的经济安全运行面临巨大挑战。基于此,文中提出一种基于DG选址和多端电压源换流器(VSC)协调控制的交直流混合配电网优化运行方法。针对DG选址,基于灵敏度分析方法提出一种节点网损灵敏度指标,利用网络中不同位置的负荷节点对网损敏感度不同的规律进行交流网侧的DG选址。进而建立以网络有功总损耗、节点电压偏移量和DG盈余量最小为目标的多目标优化模型,对多端VSC不同控制策略下的端口功率电压变量和DG的有功出力进行协调控制。仿真结果表明,所提优化运行方法能够提高网络运行经济性和安全性,并兼顾配电网对DG的消纳水平,为实际工程中的决策人员提供重要的参考。     

计及低碳效益的分布式发电优化配置

首先对电力系统各个环节进行低碳分析,针对配电网分布式发电DG(distributed generation)优化配置问题,提出了低碳费用、电压安全、有功网损这三个评估配电网效益的重要指标,在此基础上建立分布式发电多目标优化配置模型,应用最大满意度法将多目标规划转化成单目标规划问题,并用模拟植物生长算法PG-SA(plant growth simulation algorithm)对上述模型进行求解。算例表明该模型确定的分布式电源在配电网的位置和容量可有效减少碳排放、提高系统运行电压,降低有功网损。     

Planning for distributed wind generation under active management mode

In the smart grid (SG), the active management (AM) mode will be applied for the connection and operation of distributed generation (DG), which means real time control and management of DG units and distribution network devices based on real time measurements of primary system parameters. In this paper, a novel bi-level programming model for distributed wind generation (DWG) planning under AM mode is put forward. The model takes the maximum expectation of net benefit of DWG as the upper level program objective, and takes the minimum expectation of generation curtailment as the lower level program objective. The impact of active management algorithm on improvement of branch power flow and node voltage is taken into account. A hybrid algorithm combining the plant growth simulation algorithm (PGSA) with probabilistic optimal power flow (POPF) algorithm is presented to solve the optimal planning of DWG under AM mode. The case studies have been carried out on a 33-node distribution network, and the results verify the rationality of the planning model and the effectiveness of the proposed method.     

基于改进粒子群优化算法的DG准入容量与优化布置

为进一步优化配电网中分布式电源（distributed generation,DG）的准入容量和优化布置问题,以节点电压和线路载流量为约束条件建立了单电源和多电源准入容量的数学模型,以有功网损最小为目标函数建立了DG优化布置模型。为有效求解该模型,采用了基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法和二次插值相结合的改进PSO算法,将该改进方法应用于IEEE 33节点标准算例,分别进行了DG的最优接入位置与最优容量的仿真,并与粒子群算法优化结果进行了对比,同时还分析了优化布置下的潮流分布。算例仿真结果表明该方法可有效减少DG接入后配电网的网损,提高配电网的供电质量。     

含分布式电源的配电网优化研究

随着中国环境问题的愈发凸显和节能减排形式的越来越严峻,传统火力发电高污染、高耗能的问题暴露地越来越明显,与此同时,以风电、光伏为主的分布式电源（distributed generation,DG）发电过程绿色无污染,且安装灵活,可直接接入中低压配电网,很好地解决了传统大电网面临的弊端,DG合理接入配电网也可以带来很好的经济性。本次研究建立了涵盖DG投资商、电网公司、用户角度的多目标模型,引入了NSGGA-2改进算法,最后在IEEE33节点算例的基础上,针对DG位置、容量、类型进行了多组仿真试验验证了所提算法的可行性,为决策者提供了多种模型下的最优配置方案。     

基于虚拟电机的V2G新型充放电控制策略

为了提高电动汽车车辆到电网(V2G)的稳定性,增强其友好互动,设计了一种新型电动汽车V2G充放电模型,并提出了基于虚拟电机的电动汽车V2G充放电控制策略。电动汽车DC接口采用虚拟直流电机控制,电网AC接口采用虚拟同步电机控制。与传统V2G结构相比,在两侧接口处采用隔离型双向DC/DC变换器连接。在此基础上,对于虚拟直流电机的参数整定,根据电动汽车初始电池荷电状态(SOC)确定阻尼系数以决定电动汽车组的功率分配,并根据SOC的变化实时调节虚拟惯量以提高电动汽车参与电网频率调节的能力。在不同电网状态下对具有不同初始SOC的电动汽车采用所提控制策略进行仿真测试,结果表明,该策略能够在兼顾电动汽车用户需求的同时,有效协调V2G功率双向流动,并减少并网点谐波电流,进而维持电网稳定运行。     

基于V2G技术的电动汽车实时调度策略

随着电动汽车逐渐普及,其对电网的影响也不断扩大。为加强电动汽车与电网间协作,充分利用电动汽车在电网能量调度中的高度灵活性,提出一种基于V2G技术的电动汽车实时调度策略。首先以降低充电成本和网损成本为目标,建立电动汽车调度模型。然后通过构建网损灵敏度指标分析电网节点性能,基于电网负荷制定分时电价,通过潮流计算和凸优化算法实时求解得到电动汽车充放电策略。最后以IEEE 33节点配电网为例验证了所提策略可以有效降低充电成本与网损成本,同时分析了电动汽车渗透率、V2G占比对车网协作效果的影响。