配电网中分布式电源最大准入容量分析

为计算配电网中分布式电源(distributed generator,DG)的最大并网容量,以配电网中DG的准入容量最大化为目标函数,在分析DG的接入位置、容量及接入方法等因素对配电网影响的基础上,形成了模型的电压约束、潮流约束以及DG的容量约束,采用遗传算法和牛顿–拉夫逊法求解模型。算例结果验证了该方法的有效性。     

基于IGDT-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估

为应对大规模分布式电源DG(distribution generation)接入给配电网带来的挑战,考虑DG出力的不确定性以及电网储能投资成本的有限性,提出基于信息间隙决策理论IGDT(information gap decision theory)-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估方法。首先,以最大化DG可开放容量为目标,综合考虑储能投资成本以及节点电压和线路容量机会约束等约束,建立基于IGDT-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估模型;其次,对IGDT模型中的max项、机会约束以及网络重构等相关约束进行转化,并利用Cplex求解器对转化后的混合整数线性规划模型进行求解;最后,通过某地区有源中压配电网实例分析,验证了所提方法的有效性。     

配电网典型接线模式下分布式电源的准入容量计算

随着分布式电源DG(distributed generation)接入配电网的多样化发展,快速确定DG在不同模式配电网的准入容量是其规划设计和安全运行的重要环节。根据DG接入配电网后馈线稳态运行指标的变化情况,分析了DG准入容量对馈线电压、电流的影响,并定义了电压抬升率。针对单辐射接线、单环网接线、多供一备接线和多分段多联络接线4种典型配电网接线模式,综合节点电压、设备容量和电压抬升率影响因素,提出了一种解析计算DG准入容量的快速实用算法。对深圳电网的10 k V馈线实际案例,计算了前述4种典型接线模式下DG准入容量,验证了所提出的DG准入容量算法的可行性。     

倒送功率约束下的分布式电源最大接入容量分析

分布式电源(DG)接入配电网后,低电压等级电网可能倒送功率至高电压等级电网,对电网造成不利影响。在各种影响因素中,倒送功率限制是影响DG接入电网的主要因素。从倒送功率约束的角度出发,结合节点电压及潮流约束,建立了以DG接入容量最大为目标的数学模型,给出了最大接入容量的计算方法,并分析了DG的接入对配电网有功网损的影响。考虑节假日对负荷的影响,给出了调整倒送功率约束以增大DG接入容量的建议。以一个33节点的10 kV配电网接入分布式光伏电源为例,验证了所提方法的可行性。     

分布式电源并网后配电网的节点电压变化分析

分布式电源(DG)的大规模应用,提升了配电网的供电可靠性,也改变了配电网中馈线电压的分布。建立节点的电压增量模型,分析DG功率因数对配电网电压的影响规律。根据电压敏感度分析节点电压对DG准入容量的约束,提出求解DG准入容量的模型。采用IEEE 69节点配电网标准算例,验证DG在不同功率因数和电源类型下配电网电压的分布规律,分析功率因数对DG可接入容量的影响。     

分布式电源模型和负荷模型对配电系统的影响

针对配电系统中分布式电源的配置问题,考虑负荷模型下的不同电压来分析DG模型对DG的选址和容量大小的影响。通过结合不同性能指标为优化子目标的多目标函数,并利用遗传算法对适当的配置地点及DG的容量进行评估,从而根据多目标函数解决接入配电网的DG的配置问题。在IEEE 25节点系统中进行的仿真结果表明,负荷模型对DG在配电网中的配置影响很小,而DG模型对其在配电系统中的配置地点、单机容量和渗透率有明显的影响。     

考虑分布式电源随机性的配电网最大供电能力

随着分布式电源（distributed generation, DG）越来越广泛地应用,逐渐接入到配电网中,对配电网影响举足轻重,而目前配电网最大供电能力（load supplying capability, LSC）的计算方法均未计及DG接入带来的随机性影响。针对这一问题,首先建立LSC求解模型,在蒙特卡罗模拟的概率潮流计算中考虑DG随机性,利用改进的负荷倍数法和计及电压与支路功率约束的LSC逼近法来计算配电网最大供电能力;然后通过配电网IEEE-33算例验证该模型和算法的有效性,模拟多种情景下LSC的变化,仿真结果表明DG接入配电网可提升网络静态安全裕度,且DG随机性出力影响LSC的分布特征;最后分析制约LSC提升的薄弱环节,并建议在节点电压较低处增加调压装置或无功自动补偿装置。     

分布式电源接入对配电网电压的影响研究

分布式电源(DG)接入配电网,改变了配电网结构和潮流分布,影响了配电网电压。基于链式配电网,分析了不含DG时配电网的电压损失和单独考虑DG时配电网的电压损失。基于电压叠加定理,将两部分电压损失相加,得出辐射电网下DG接入对配电网电压损失的影响表达式。此外建立单点接入下DG准入容量的数学模型。采用IEEE 69节点配电网标准算例,分析DG接入位置和容量对配电网电压的影响,以及接入位置对DG准入容量的影响。     

计及配电网节点/支路边际容量成本的分布式电源规划

随着越来越多的分布式电源(DG)接入配电网,必须协调好配电网规划与DG配置之间的关系。通过引入节点灵敏度系数矩阵和单位负荷增量成本矩阵,提出了能够计及无功影响的配电网节点/支路边际容量成本模型及其计算方法,并应用于分析DG并网对网络容量紧张程度的影响。采用节点/支路边际容量成本变化量指标评估和量化DG起到的延缓网络升级扩容的作用,讨论了基于变化量指标的用户自备和电网公司所有2种产权形式的DG规划,重点介绍了电网公司产权的DG优化配置模型和算法。算例仿真中,考虑了不同的DG功率因数、并网容量和接入位置以及不同的配电网负荷水平等各种场景,得到了一些有益的结论。     

考虑电压质量的分布式电源选址定容

分布式电源(DG)对配电网的影响与其接入的位置及容量密切相关,为此对DG的选址定容问题进行研究.首先介绍不同类型DG在潮流计算中的模型,详细分析电压稳定性指标,然后提出基于电压稳定性指标的DG选址方法,分析DG接入对配电网网络损耗和电压质量的影响,提出以降低网络损耗和改善电压质量为目标的分布式选址定容目标函数,并采用混合智能算法进行DG定容的优化计算.算例分析表明该方法在DG选址和定容问题中是有效的.     

基于遗传-蚁群算法的交直流配电网分布式电源优化配置

随着分布式电源（distributed generation，DG）受到广泛的关注与研究，分布式电源接入交直流配电网的规划问题日益突出。该文在分布式电源选址定容阶段充分考虑不同类型DG和负荷的时序特性，以DG运维费用、DG投资年等效费用、系统网络损耗费用、燃料费用、污染赔偿费用、环保补贴综合最小作为目标函数，同时加入电压、功率等约束条件，建立了DG的选址定容模型。根据遗传、蚁群算法各自的优劣势，提出了运用遗传-蚁群复合算法求解该优化模型。最后以改进的IEEE-33节点配电网作为算例，验证了所提模型的合理性及算法的有效性。     

含高渗透分布式电源配电网灵活性提升优化调度方法

高渗透率分布式电源接入配电网,加剧了配电网的波动性和不确定性,为提高配电网应对不确定扰动的能力,针对含高渗透率分布式电源配电网的灵活性提升开展研究。首先,分析了含高渗透率分布式电源配电网的灵活性需求。其次,从配电网容量灵活充裕度和分布式电源接纳的灵活适应性两个方面,提出了线路容量裕度、变压器向上容量裕度、变压器向下容量裕度、净负荷波动率、净负荷最大允许波动率5个配电网灵活性评价指标。进而构建了在灵活性指标约束下计及可中断负荷及储能的配电网灵活性提升的多目标优化调度模型。仿真结果表明,通过灵活性资源的优化调度,可以有效提升含高渗透率分布式电源的配电网灵活性,提高配电网接纳分布式电源的能力。     

三相不平衡配电网不确定性分布式电源运行域仿射求解算法

高不确定性分布式电源(DG)的大量并网,给配电网安全、可靠运行带来了极大挑战。DG运行域可为DG的接入位置提供参考依据,并可实时监控配电网的运行安全,实现预警和预防性控制。提出了一种三相不平衡配电网中不确定性DG运行域的仿射求解算法。利用基于仿射算术的潮流计算求取节点电压关于DG出力不确定变量的近似线性表达式,综合考虑馈线容量、反向潮流以及电压表达式的安全范围等约束条件,构建三相不平衡配电网的DG运行域的优化求解模型,继而求取配电网中各DG的运行域边界。通过对改进的IEEE 123三相不平衡系统进行仿真,并与近似精确的仿真逼近法进行对比,验证了所提求解算法的准确性及高效性。     

Maximum capacity of distributed generators connected to a distribution system with a step voltage regulator,as determined with an electric power density model

In a distribution system containing a step voltage regulator (SVR), the maximum capacity of distributed generators (DGs) is calculated for DGs completely dispersed on a distribution line. The maximum capacity of the DGs is calculated under the constraint of an upper or lower voltage regulation value and an allowable current value by using voltage and current profiles expressed analytically in terms of our proposed power density model. As the voltage control method for the SVRs, we consider the conventional SVR, whose transformation ratio is fixed to 1 if it detects reverse power flow, and a reverse power flow SVR which operates appropriately even if it detects reverse power flow. Calculation of the maximum capacity of DGs with respect to the power factor of the DGs indicates which parameters, including the power factor of the DGs, the distribution of the DGs, and the load, influence the maximum DG capacity. Calculation of the maximum capacity of DGs versus the system length indicates that the constraints can be subdivided into two modes in the conventional SVR and four modes in the reverse power flow SVR. The maximum DG capacity in the system with a reverse power flow SVR is larger than that in a system with the conventional SVR. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 165(4): 41–51, 2008; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.20591     

分布式电源并网的配电网改进潮流算法

分布式电源(DG)的并网,不可避免地对配电网运行和安全产生很大影响,因此必须对含DG的配电网潮流进行计算调整.在分析常见的几种DG基础上,给出它们各自在潮流计算中的模型以及处理方法,并提出一种改进型前推回代潮流算法,来计算含DG的配电系统潮流.考虑到前推回代法处理PV节点的能力较差,引入注入无功修正法.此外,分析PV节点型DG无功初值选取对潮流收敛性的影响,以及DG并网对系统电压和网损的影响.设计不同类型DG并网的测试方案,在IEEE 33节点配电网络中反复检验,结果表明该方法是有效的.     

不同类型分布式电源在配电网中的优化布置

分布式电源接入配电网后对电网节点电压、网络潮流、网损等方面带来的影响与分布式电源的种类、接入容量及接入位置密切相关。本文基于静态负荷模型,对小水电、光伏发电两种典型分布式电源与储能设备进行了研究。通过分析不同分布式电源的稳态输出特性,将不同分布式电源的出力特征与电力系统中潮流、电压不越限等约束条件相结合,以网损最小为目标函数提出了小水电、光伏发电与储能设备的优化布置函数。结论表明考虑出力差异性后,不同分布式电源的最优布置计算结果具有明显区别,相比将分布式电源当作常规电源出力将更加精确。     

Multi-Objective Approach for Reconfiguration of Distribution Systems with Distributed Generations

This paper presents a fuzzy multi-objective based heuristic algorithm for network reconfiguration of distribution systems considering distributed generations (DGs). The objectives of reduction of real power loss, branch current carrying capacity limit, maximum and minimum voltage constraints, and feeder load balancing are considered for performance enhancement of the distribution system. Since these objectives are non-commensurable and difficult to solve simultaneously using conventional approaches, they are converted into fuzzy domain and a fuzzy multi-objective function is formulated. A sensitivity analysis based on voltage profile improvement and real power loss reduction is used for obtaining optimal locations of DGs and genetic algorithm is used for optimal sizing of DGs. The proposed reconfiguration algorithm is implemented in two stages, initially in the first stage without incorporating DGs and in the second stage incorporating DGs for obtaining an optimal distribution system network reconfiguration. The advantage of the proposed method is demonstrated through a seventy node four feeders and a sixteen node three feeders distribution systems.     

基于BFOA算法的配电网DG选址定容方法

发展分布式能源系统对于实现的“碳达峰”和“碳中和”,提升可再生能源的开发利用具有重要意义。提出一种基于细菌觅食优化算法（BFOA）的配电网分布式电源（DG）选址定容方法。建立以配电网的功率损耗指数、电压偏差以及安装分布式电源所降低的净运行成本最小为目标的数学模型及约束条件,提出损耗敏感系数（LSF）来确定DG安装位置,并引用BFOA算法求解DG的最佳容量。仿真表明,相对于传统优化算法,BFOA算法在模型求解时间和收敛速度上具有明显优势,所提规划方法能够最大限度地降低功率损耗和运行成本,并提高系统的电压稳定性。     

基于动态规划算法的配电网孤岛划分策略

配电网发生故障后,失电区域内应该形成含分布式电源(DG)的电力孤岛保证负荷供电的连续性。在孤岛形成算法中充分考虑负荷等级及其可控性,建立孤岛划分问题的数学模型,并利用动态规划算法形成含单DG或多DG组合的初级孤岛划分方案;根据一定的规则修正初级孤岛,形成次级孤岛;校验岛内各负荷点的电压和潮流约束,确定最优孤岛。算例验证了所提模型的有效性和优越性。     

Quasi-Oppositional Swine Influenza Model Based Optimization with Quarantine for optimal allocation of DG in radial distribution network

Optimal allocation of Distributed Generations (DGs) is one of the major problems of distribution utilities. Optimum locations and sizes of DG sources have profoundly created impact on system losses, voltage profile, and voltage stability of a distribution network. In this paper Quasi-Oppositional Swine Influenza Model Based Optimization with Quarantine (QOSIMBO-Q) has been applied to solve a multi-objective function for optimal allocation and sizing of DGs in distribution systems. The objective is to minimize network power losses, achieve better voltage regulation and improve the voltage stability within the frame-work of the system operation and security constraints in radial distribution systems. The limitation of SIMBO-Q algorithm is that it takes large number of iterations to obtain optimum solution in large scale real systems. To overcome this limitation and to improve computational efficiency, quasi-opposition based learning (QOBL) concept is introduced in basic SIMBO-Q algorithm. The proposed QOSIMBO-Q algorithm has been applied to 33-bus and 69-bus radial distribution systems and results are compared with other evolutionary techniques like Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), combined GA/PSO, Teaching Learning Based Optimization (TLBO) and Quasi-Oppositional Teaching Learning Based Optimization (QOTLBO). Numerical studies represent the effectiveness and out-performance of the proposed QOSIMBO-Q algorithm.