分布式光伏接入配电网的选址定容优化研究

分布式光伏接入配电网时若安装位置、容量等不合理会对电力系统造成诸多不利影响,在对分布式光伏并网进行规划时必须予以考虑。为了解决分布式光伏接入配电网的选址定容优化问题,简要阐述了分布式光伏并网对配网电压质量、网损的影响,给出了分布式光伏接入配电网的选址定容优化过程,建立了考虑电压质量、网络损耗、投资成本三个目标的分布式光伏选址定容优化模型,进一步提出一种基于改进遗传算法的分布式光伏接入配电网选址定容优化方法,并通过IEEE34节点标准算例和华北某地区实际光伏接入配电网的算例验证了方法的有效性与可行性。     

考虑电动汽车充电站的主动配电网“源-网-荷-储”协调规划

提出了协同考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网“源-网-荷-储”多主体协调规划模型。该模型充分考虑配电网规划过程中多方主体的利益,基于已有的“源-网-荷-储”规划研究成果,以电动汽车充电站为枢纽,引入配电网与交通网间的耦合关系,将配网公司作为充电站投资主体,在网层规划中纳入充电站选址定容问题进行网架与电动汽车充电站的协同规划。采用改进粒子群算法求解模型,并采用改进IEEE 33节点算例进行仿真分析,结果表明该规划方法可有效提高规划过程中各主体的经济收益。     

基于卷积神经网络的含分布式光伏配电网静态等值

为提升含分布式光伏配电网静态等值的运行方式适应性,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的含分布式光伏配电网静态等值方法。考虑源荷不确定性及相关性,基于核密度估计和Copula函数生成光伏、负荷功率场景并计算配网潮流。针对各单一运行方式下的等值问题,构造含分布式光伏配电网的等值模型,采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)辨识变压器和线路参数。为提高模型参数计算效率,提出一种基于CNN的含分布式光伏配电网静态等值参数估计模型。在某省配电网算例下验证了所提方法的有效性。相较于其他方法,基于CNN的静态等值考虑了源荷功率的波动性及相关性,且提高了等值参数辨识效率,能够应用于静态等值参数的在线计算。     

含可再生分布式电源参与调控的配电网无功电压优化控制研究综述

高比例可再生分布式电源(RDG)分散接入配电网,其出力随机性叠加负荷波动性,对优化控制和运行态势预测分析带来极大困难,使得充分挖掘多类型无功设备调节潜力,从"源-网-荷-储"多维度拓宽无功优化控制"可行域"成为必要。结合风电、光伏发电等RDG参与配电网无功优化和电压调控研究现状,归纳整理了相关建模方法,主要包括:多时间尺度和分层分区优化控制、有功无功协调优化、网络重构与无功调控协调优化等;简要分析了配电网无功优化数学方法,包括随机变量处理方法和无功优化求解方法等。最后,结合未来"源-网-荷-储"结构变化、能源互联网发展趋势和电力市场化改革现状,对配电网无功优化调控研究方向给予展望,以期为相关研究工作提供帮助。     

含光伏发电与储能的配电网基于源—网—荷互动模式下电压安全最优控制策略

针对光伏发电与储能设备大量接入配电网,考虑多种电压无功资源协调的电压最优控制问题,该文研究“源-网-荷”互动模式下的含光伏发电与储能配电网最优电压控制策略。采用LQR理论,建立含光伏发电与储能配电网最优电压控制模型,并针对含光伏发电与储能配电网稳态运行点多变且模型和参数信息不完整或不精确的情况,引入ADP算法设计最优控制策略的在线计算方法。算例仿真表明,基于ADP的最优电压控制策略可以在配电网和分布式光伏的不同运行情况下取得良好的电压改善效果。因此该方法适用于电力系统在线控制应用。     

基于指标加权K-means++算法的分布式光伏功率波动平抑控制方法

近年来分布式光伏装机容量增长迅速,其快速波动性显著提升了输配网联络线功率波动平抑难度。挖掘分布式资源与柔性负荷的调控潜力成为解决配电网功率波动问题的新思路,但其总体数量大、单体容量小的特点使其难以协同调控。根据功率波动平抑需求构建资源聚类控制指标体系,提出了基于指标加权的分布式资源聚类方法,将海量分布式资源聚合成若干集群;构建以经济性最优为目标、以功率波动率为耦合约束的配电网功率波动平抑控制模型,实时优化资源聚合体调控量,解决了分布式光伏功率波动平抑困难问题。算例仿真验证表明,所提方法有效提升了海量分布式资源协同调控效率,兼顾调控成本与控制效果,提升了分布式光伏功率波动平抑可行性。     

虚拟电能交易驱动的光储聚合商容量优化配置

近年来，在双碳目标、新型电力系统的背景下，近乎零边际发电成本的分布式清洁能源装机得到迅速发展。然而，如何研究含分布式清洁能源“产消者”之间能源交易机制及这种交易行为对规划的影响面临重要挑战。针对含光伏和储能的光储聚合商之间交易行为影响，提出了一种基于虚拟电能交易驱动的光储容量优化配置方法。首先，以光储聚合商效益函数为基础，构建了光储聚合商之间的电力交易协商过程与撮合机制，以产生电能定价并模拟一定容量配置下系统优化运行状态；其次，考虑多个聚合商分散交易行为对容量配置的影响，建立考虑虚拟交易影响的光储聚合商容量优化配置模型，该模型将交易行为的影响以交易成本的形式融入运行构成，以光储容量配置成本与运行成本最小为目标函数，通过交易规划约束保证系统的安全性；最后，仿真结果发现：本文提出的光储聚合商效益函数能够指导光储聚合商之间的交易定价行为，模拟分散交易，电能的价格和负荷水平受到储能与光伏容量配置的影响；通过考虑交易定价机制对光储容量配置的影响与优化引导效果，得到了聚合商经济性最优的容量配置方案，满足负荷正常消耗并避免了储能规划投资上的浪费。本文为含可交易能源的光储聚合商交易层面提供了定价策略，为考虑分布式清洁能源交易影响的光储容量优化配置方法提供了有效一定参考。     

计及源荷时序特性的低压台区分布式光伏接入分布鲁棒优化方法

为提高低压配电台区中分布式光伏(DPV)的接入容量,促进光伏消纳,本文提出一种计及源荷时序特性的低压台区DPV接入分布鲁棒优化方法.首先,针对低压台区中分布式光伏出力和负荷需求的不确定性,提出一种基于优化聚类的源-荷联合时序场景生成方法;其次,计及电压约束、线路容量约束、逆变器无功补偿约束及光伏消纳约束等,构建低压台区分布式光伏接入分布鲁棒优化模型,在保证各典型场景最恶劣概率分布下的弃光率期望值符合要求的情况下,最大化低压台区中分布式光伏接入容量;然后,建立低压台区分布式储能接入的数学模型,以研究储能接入及其充放电机制对低压台区分布式光伏接入的影响;最后,以实际配电台区为例进行仿真计算,验证了本文模型的有效性.     

源-网-荷-储一体化环境下复杂电网投资决策指标体系的研究

从源—网—荷—储的单一环节和多元交互出发,构建了复杂电网投资决策指标体系。为计及复杂电网中各侧指标的依存和反馈关系,考虑决策者的指标偏好及指标包含的信息量,将ANP-EWM组合赋权法引入到投资决策中。首先,提出复杂电网中源、网、荷、储的单侧指标和考虑网源交互、荷网交互、源荷交互、源储交互、荷储交互、网储交互的交互指标,建立投资决策指标体系;其次,利用博弈论得到ANP-EWM组合赋权法为指标赋权;最后,使用优劣解距离法求取项目总效用值。以IEEE 39节点系统为例,将所提方法与其他赋权法进行比较,验证所提方法的有效性。     

多运行目标下的分布式光伏接入配电网极限容量多模型评估方法

作为异构能源的重要组成之一,分布式光伏电源并网运行时由于其出力的随机性、波动性等特性,对传统配电网络的安全稳定运行构成了较大程度的冲击和威胁;同时,随着发电容量的进一步提升,配网接纳分布式光伏电源的能力将成为主要制约因素。为此,在兼顾多运行目标的前提下,构建多模型学习方法,设计并整合光伏出力变化预测模型、负荷分布预测模型以及配网接纳分布式光伏极限容量评估模型,全过程分析光伏接入对配网运行产生的影响。构建Elman神经网络模型,确保光伏发电出力变化的预测精度;建立BP神经网络模型,在保障配网负荷时间、空间分布预测精度的同时,兼顾预测效率;在多约束条件下,基于PSO模型提出针对分布式光伏发电最大准入容量的优化模型,实现配网接纳分布式光伏发电极限的准确评估。实例结果表明,所提出方法可为配网安全稳定运行提供保障,并能够为配网接纳分布式光伏发电极限容量提供规划参考。     

主动配电网分布式电源并网和需求侧管理规划

针对长岛县规划发展海上风电以及对配电网进行改造的实际情况,本文提出考虑分布式能源并网和需求侧主动管理的综合规划方案。以年综合费用最小为目标函数,计及各种电气约束条件,建立风能并网的分布式能源和需求侧管理综合规划模型,并采用多场景技术和进化策略算法,对综合规划模型进行求解。同时,以修改后的长岛县30节点配电网系统为例,对规划模型进行仿真验证,并对不同规划方案进行经济性和可靠性分析。分析结果表明,得到的综合规划方案既能实现年综合费用最优,也符合该地区配电网安全稳定要求。该研究为长岛主动配电网分布式能源规划和建立需求侧管理机制提供了理论指导。     

分布式发电规划的负荷模型研究

分布式发电大规模接入配电网,是当前电力系统面临的挑战之一．虽然学术界广泛认同分布式发电具有降低系统网损的的潜力,但是如果计算过程中负荷建模不当,很可能会影响分布式发电规划的准确性．研究配电网负荷模型对分布式发电规划的影响,采用综合电力负荷模型将配电网负荷分为居民用电、工业用电和商业用电,对比分析了不同负荷模型对含分布式发电的配电网损的影响．对-38节点配电系统进行分析,计算不同分布式发电接入方案以及采用不同负荷模型时系统的网损．算例的仿真结果表明,负荷模型的选取对分布式发电的规划具有重要影响．     

基于“先无功–后有功”功率补偿的配电网电压协同控制策略

整县分布式光伏电源的大量开发与利用及分布式电源规模化并网对实现“碳达峰、碳中和”与“乡村振兴”两大国家战略具有重要的现实意义。由于分布式电源发电尖峰和低谷阶段与负荷峰谷时常不同步,进而导致配电系统过/欠电压问题,严重影响了电能质量,甚至威胁系统安全。针对上述问题,本文提出一种基于“先无功–后有功”功率补偿的配电网层级式电压协同控制策略。首先,建立基于“先无功–后有功”功率补偿的配电网层级式电压协同控制框架。其次,结合多微电网节点注入电流与电压的方程与功率–电压灵敏度分析,根据多节点电压越限程度,提出一种基于“先无功–后有功”功率补偿的多智能体协同调节策略,该策略先通过无功补偿器进行无功调节,当电压尚未得到有效治理时,再采用多微电网进行有功调节。再次,为了进一步满足各节点微电网有功功率调节需求,并考虑电网内部源–荷–储运行成本与污染排放,提出一种基于多目标优化的微电网内部分布式源–荷–储优化协调功率控制策略。最后,在MATLAB平台中设计了3种仿真场景以及IEEE测试系统模型对所提控制策略进行了验证。结果表明,所提出的电压协同控制方法在最经济的情况下可以实现各节点电压的综合高效治理,同时...     

考虑配电网三相不平衡度的分布式光伏并网容量规划

大量分布式光伏并网可能会给配电网的网损、电流三相不平衡度和电能质量带来负面影响。为合理地规划分布式光伏并网容量,提出了一种综合考虑配电网三相不平衡度、系统经济性、电压偏差和静态电压稳定裕度的规划方法。利用动态时间弯曲距离来描述时间序列的相似性,采用改进K-means聚类算法,得到规划区负荷有功功率及与规划区纬度相同区域已知光伏出力的典型场景。利用博弈论的思想基于改进层次分析法和熵权法得到综合权重,将多目标优化问题转换成单目标优化问题,并采用改进的量子粒子群算法对其进行求解。最后利用改进的IEEE33节点配网系统和某地区实际配网系统进行了仿真验证,研究结果表明所提分布式光伏并网容量规划方法的合理性和有效性。     

基于博弈论的"源-网-荷"多主体利益协调互动的ADN分层规划

针对开放电力市场环境下存在的多主体利益博弈规划问题,提出一种基于博弈论的"源—网—荷"多主体利益协调互动的主动配电网(ADN)分层规划模型,结合迭代搜索法和改进的粒子群算法来对模型进行求解.模型上层从规划层面上考虑源、网、荷三方各自的决策,以每一个利益主体效益在博弈模式中达到均衡为目标;下层从主动管理层面考虑分布式电源(DG)削减和有载调压变压器(OLTC)调节等策略,以DG年切除量期望值最小为目标.在上层中运用迭代搜索算法搜索多方均衡解,在上层中的每一方主体决策寻优过程以及下层决策寻优过程中运用改进的粒子群算法.通过改进的IEEE 33节点算例,验证所提模型的可行性,为电力市场开放环境下存在多决策主体利益博弈的ADN规划问题提出思路和建议.     

含光伏发电的配电网消纳能力研究

分布式光伏发电的接入使电网承载更大的压力.电网接纳分布式光伏发电的能力已成为制约光伏产业发展的主要因素.针对配电网最大可接纳分布式光伏电源的问题,建立了含分布式光伏发电的配电网仿真模型.模型以各母线电压和短路电流作为约束条件,综合得出准入容量目标值范围的计算方法和评估策略.有利于定量计算配电网接纳分布式光伏电源的能力,并为光伏电源接入电网的合理规划设计及运行管理提供依据.利用提出的方法分析了江西省某市电网的光伏接纳能力,为该市的配电网光伏规划提供了依据.     

考虑分布式储能与电动汽车充电网络的配电网多目标规划

电动汽车和风光储技术的快速发展对配电网规划起到关键作用.首先基于车配电池组的需量来分析充电需求,并通过充电站截获的交通流量将电动汽车负荷功率计入网络中,提出一种考虑储能优化策略的配电网多目标规划模型.该模型以规划成本最小、配电网电压水平最优、交通网络满意度最佳来构造多目标函数,对风光储及充电站相关设备布点定容,并采用嵌...     

基于改进遗传算法的源网荷储协同控制方法

针对现有大多数方法难以兼顾系统经济性与新能源消纳的问题,提出一种基于改进遗传算法的源网荷储协同控制方法。该方法综合考虑源网荷储系统的特性,构建了以运行成本和弃风弃光量最小化为目标的模型。通过采用混沌优化算法来对遗传算法进行改进,进而设计一种基于双层嵌套结构及改进遗传算法相结合的高效方法用于目标函数的求解,以得到最佳的系统控制模式。基于IEEE33节点系统对所提方法进行实验论证的结果表明,优化后系统的弃风弃光量和运行成本仅为0.872 MW及2.330万元,说明了该方法可有效减少系统的运行成本,并提高新能源的消纳。     

基于PSO-DE算法的分布式光伏优化配置研究

为解决分布式光伏电源接入配电网的优化配置问题,提出一种基于粒子群和差分进化的PSO-DE算法,同时构建了包含网损最小、投资成本最低、电压质量最优的无偏好多目标分布式光伏选址定容综合优化模型。首先对差分进化算法的变异过程进行改进,然后利用粒子群算法对差分进化算法中的缩放因子和杂交因子进行优化,采用标准测试函数对PSO-DE算法进行测试和参数敏感度分析,验证了算法的客观性和稳定性;并利用无偏好可变权重对多目标模型进行处理;最后以分布式光伏选址定容优化的实际应用为例,并与其他算法对比,验证了模型和算法的有效性和实用性。     

含大规模风光电源的配电网储能电池选址定容优化方案

分布式储能可改善风光等分布式电源大规模并网导致的电网安全和经济运行问题,配电网储能配置关系储能电池工作能力的提升和电网投资成本的降低。提出一种配电网中储能选址定容的双层优化方案:外层以电网成本最低为目标,通过遗传算法优化储能配置,并对遗传算法加以改进,提高计算效率;内层以降低网损、提高削峰填谷收益为目标,利用序列二次规划算法同时计算多时段配网最优潮流,实现储能充放电优化;为保证内外层优化有效配合,利用内层结果对储能容量进行修正,提高储能的利用率;分析风电和光伏额定功率等因素对储能系统配置结果的影响。最后对一个含风光电源的17节点配电网进行测试,验证所提方法的有效性。