考虑时序特性的分布式电源选址定容规划

针对分布式电源(Distributed Generator,DG)接入配电网的优化选址定容问题,建立以年损耗电量最小为目标,考虑DG出力及负荷时序特性的多时段最优潮流模型。利用代表性场景模拟全年情况,给出场景及其权重的确定方法。以IEEE14和IEEE33系统为算例,在GAMS环境下进行建模仿真,计算全网最优的DG安装位置及安装容量,以验证模型的合理性。仿真结果表明,时序特性对DG规划有显著影响,所建模型能够更好地利用不同类型DG出力在时序上的互补作用,提高电网对DG出力的消纳能力。     

考虑峰谷分时电价和时序特性的分布式电源选址定容

不同类型的负荷和分布式电源出力在不同季节不同时段表现出明显差异,即时序特性。文章基于负荷和分布式电源的时序特性,采取负荷峰谷划分时段理论,将一年进行四季五时段的划分,结合负荷峰谷分时电价,以配电网网损费用最小为目标函数,确立了对分布式电源的选址定容。最后以IEEE 33节点配电网为算例,采用遗传算法进行计算,仿真结果验证了所提方法的合理性及可行性。     

考虑时序特性的多目标分布式电源选址定容规划

配电网负荷及分布式电源出力呈现明显的时序特性,文中对负荷和分布式电源的典型时序特性进行了分析,以配电网损耗、停电损失为目标,考虑时序特性和多场景提出了多目标分布式电源选址定容规划模型,给出了场景和场景权重的确定方法。应用遗传算法进行求解,采用多段染色体编码方式,根据节点视在功率二阶精确矩处理不可行解,有效地提高了优化效率。IEEE 69节点系统仿真结果证实了时序特性对分布式电源的选址定容有很大影响,验证了所提出模型和方法的可行性和有效性。     

考虑时序特性和环境成本的并网型分布式电源选址定容规划

基于分布式电源出力和负荷的典型时序特性,建立考虑环境成本的并网型分布式电源选址定容规划模型,以配电网建设费用、损耗费用、购电费用和分布式电源运行费用最小为目标函数,采用可处理PV节点的前推回代潮流计算方法判断规划方案是否满足潮流约束及计算网络损耗。同时,为克服粒子群算法的"早熟"问题,提出了一种将联系数与粒子群算法相结合的改进粒子群算法,并用改进算法对模型进行优化。IEEE13节点系统仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

考虑风电与负荷时序性的分布式风电源选址定容

配电网中分布式风电源选址定容时,计及风电机组出力和节点负荷的时序性特征。利用蒙特卡洛模拟MCS(Monte Carlo simulation)对一年内每小时风速进行抽样,并求出对应的风机出力。综合考虑每小时风机出力效率以及对应的节点小时负荷负载率,构建小时场景,利用改进K-means聚类法进行场景聚类。根据聚类后每个场景的风机出力效率均值、负荷负载率均值以及对应场景的概率,以配电公司最小年费用成本为目标函数,利用改进遗传算法对分布式风电源进行选址定容。对33节点算例的仿真分析结果表明,风机出力与节点负荷的时序特性对分布式风电源的选址定容有重大影响,同时也验证了所提模型及方法的有效性。     

分布式风电源选址定容规划研究

针对风电机组出力的间歇性、波动性,以及负荷变化的不确定性,应用机会约束规划建立了分布式风电源(distributed wind generation,DWG)接入现有配电网的选址定容规划模型,以独立发电商(independent power producer,IPP)收益最大为目标函数,采用随机潮流判断规划方案是否违反节点电压约束和支路功率传输约束。将模拟植物生长算法(plant growth simulation algorithm,PGSA)应用到DWG选址定容规划中。33节点配电系统DWG规划结果验证了模型的合理性和PGSA算法的有效性。     

分布式电源的选址及定容

分布式电源的接入会对配电网的运行和规划产生重要影响,影响的大小与分布式电源的位置和容量有很大关系。在分布式电源个数、位置和单个容量不确定的情况下,以配电网最小网络损耗为目标函数,应用了遗传算法优化分布式电源的位置和容量。通过算例分析,验证了所提方法能够得到较合理的分布式电源接入位置和容量的方案。     

配电网规划中分布式电源的选址和定容

分布式电源的选址和定容会对配电网规划产生很大影响,利用Weibull风速概率分布建立了分布式电源的数学模型,并采用基于隐式编码方式与最优保存策略的遗传算法,对IEEE14节点配电测试系统进行仿真,得到了分布式电源选址和定容的最优规划方案。算例结果表明,分布式电源的接入有效提高了系统的经济性,利用所提算法进行不同渗透率下的分析,为实际含分布式电源的配电网规划提供了一种简化思路。     

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.     

考虑源荷不确定性的分布式电源选址定容

大规模的分布式电源入网给配电网的规划带来诸多不确定性因素。为使配网规划结果更加合理,考虑待规划地区的风速、光照强度和负荷的不确定性,构建了以年综合费用最少为目标函数的分布式电源选址定容规划模型。首先,对风、光和负荷进行了概率建模;其次,采用拉丁超立方采样方法生成初始场景,并采用改进的同步回代缩减法对场景进行削减;最后,鉴于粒子群算法具有收敛速度慢和容易早熟的缺点,将自适应惯性权重和混沌优化算法融入粒子群算法中,进而提出了一种改进型粒子群算法,并且在IEEE 33节点的标准算例系统上进行了仿真,结果表明所建模型和所提算法的合理性与有效性。     

考虑相关性的间歇性分布式电源选址定容规划

节能减排背景下,以分布式风电和光伏为代表的间歇性分布式电源得到了快速发展。考虑风速、光照强度和负荷间的相关性,以年综合费最小为目标,利用机会约束规划方法建立了间歇性分布式电源选址定容规划模型。采用秩相关系数矩阵表征风速、光照强度和负荷间的相关性,利用拉丁超立方采样和Cholesky分解生成相关性样本矩阵。应用动态小生境差分进化算法对规划模型进行求解。IEEE 33节点配电网算例的仿真结果验证了模型的合理性。     

考虑电动汽车充电站选址定容的配电网规划

针对电动汽车充电站选址定容的配电网规划问题,建立了以配电网投资及运行成本、电动汽车充电站投资及运行成本最小为优化目标的模型.采用带精英策略的改进树形结构编码单亲遗传算法ITSE-PGA(improved tree structure encoding partheno-genetic algorithm),在配电网规划的同时进行了电动汽车充电站位置和容量的优化.不同于用于传统的配电网规划的树形结构编码单亲遗传算法,该方法在含电动汽车充电站的优化过程中,配电网络不一定连通,所以要对不可行解做特殊处理.通过算例仿真,验证了该方法的可行性和有效性.     

一种同时考虑DG和ESS选址定容的主动配电网规划方法

为提高主动配电网的供电可靠性以及促进间歇性分布式电源的高效利用,提出了一种同时考虑分布式电源和储能系统选址定容的主动配电网规划方法。综合考虑了功率平衡约束、运行功率约束以及电压约束等约束条件,建立了以主动配电网的年经济费用、年平均缺供电量以及污染气体减排量为目标函数的多目标规划模型。利用改进的NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解,得到目标函数的帕累托最优解集,并利用模糊集理论找出最优解。最后,对IEEE69节点配电系统进行规划,结果表明,所建立的模型能够兼顾主动配电网的经济性、可靠性以及环保性三方面影响,问题求解过程中所用算法具有良好的收敛性以及全局搜索能力。     

考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法

以投资周期经济收益最高为目标,基于二阶锥规划提出了一种考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法。首先,针对闭环设计的配电网结构,提出计及联络线和分段开关状态的拓展DistFlow潮流模型,并基于此建立了考虑网络动态重构的分布式电源配置优化模型。引入"虚拟支路电压"的概念对模型进行线性化处理,提出了基于"有功流"的辐射形拓扑线性约束方法,同时配合电流、电压变量替换和二阶锥松弛,建立了统一优化模型的二阶锥形式。采用添加辅助电压约束的方法,解决了对含电压上限约束时二阶锥模型松弛不紧致的问题。在IEEE标准算例中测试了算法的有效性,结果表明,考虑网络动态重构可以提高电网对分布式电源的消纳能力,同时提升分布式电源投资周期内的总体经济效益。     

计及可入网电动汽车的分布式电源最优选址和定容

一些不确定性因素如可入网电动汽车（PEV）的随机充放电行为导致的负荷和输出功率不确定性、风电机组和太阳能电源输出功率不确定性,以及未来燃料价格波动和负荷随机变化,都会给分布式电源（DG）的选址和定容问题带来风险。在此背景下,采用机会约束规划方法来解决DG的选址和定容中这些不确定性因素所引起的风险。以DG的总成本（包括投...     

考虑需求响应的CCHP系统中分布式电源的选址定容

以往对于冷/热/电联供(combined cooling heating and power,CCHP)系统的研究主要集中在其运行优化上,较少对系统中分布式电源(distributed generation,DG)的选址定容问题进行研究,更少有文献将基于价格与基于激励的需求响应(demand response,DR)综合考虑在系统中。该文利用CCHP系统的多能源互补特性,综合考虑基于价格与基于激励的需求响应,以分布式电源接入节点与接入容量为变量,提出了计及需求响应的分布式电源选址定容模型。首先,建立了CCHP系统热电耦合运行模型。其次,综合考虑负荷削减量、中断持续时间与中断时间因子等因素,提出了可中断负荷的单位电量补偿定价的方法。通过在目标函数中分析需求响应成本,使规划目标更为全面,从而节约投资。另外,综合基于激励与基于价格的需求响应作用,考虑用户对于电价、燃气价格、可中断负荷单位电量补偿定价的响应,定义了改进的价格弹性系数,并利用此系数对负荷预测进行修正。最后,通过基于邻域再搜索的改进粒子群算法(neighborhood re-dispatch particle swarm optimization,NR-PSO)对规划模型进行求解,并通过对某13节点综合园区系统的仿真分析,验证了所提模型及方法的有效性。     

考虑潮流倒送约束的分布式光伏电站选址定容规划

提出一种考虑潮流倒送约束的配电网分布式光伏电站选址定容规划方法。该方法利用序贯蒙特卡洛模拟法处理光伏出力及负荷的时序性和随机性,以配电网对主网电能的需求最小为优化目标,以安装断路器的支路潮流不倒送和节点电压不越限为约束,在提高分布式光伏接入容量、减少碳排放量的同时,避免了常规选址定容模型引起的安装断路器支路潮流倒送频率高、危及现有配电网安全运行的不足。最后,采用性能良好的生物地理学优化算法对所建模型进行求解,在IEEE33节点系统上验证了所提方法的有效性。