含高比例分布式光伏的配电网多目标概率规划方法

针对分布式光伏出力不确定性造成的配电网规划成本增加、运行稳定性降低问题,文章提出了一种含高比例分布式光伏的配电网多目标概率规划方法。通过K-means聚类对光伏出力数据进行场景削减,得到典型场景集及其概率模型,基于蒙特卡洛概率潮流生成不确定性场景,模拟分布式光伏实际运行情况。基于所得不确定性场景,建立双层概率规划模型：上层以投资建设成本最小和光伏渗透率最大为目标,对分布式光伏及储能进行选址定容,下层考虑分布式光伏出力的不确定性,以概率潮流下的运维成本、网损成本、购电成本和电压偏差指数最小为目标,对分布式光伏出力以及储能各时段充放电功率进行优化。采用改进的粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法对概率规划模型进行求解。采用安徽某地光伏出力作为典型数据,以IEEE 33节点系统为算例开展多场景算例分析,结果表明：与传统规划方法对比,所提方法能够提升光伏渗透率和配电网运行稳定性,并降低综合成本。     

基于配电网静态电压质量机会性约束的可再生能源分布式发电容量规划

从配电网自身参数角度分析分布式电源并网后带来的电压越限问题,研究配电网静态电压随分布式电源功率注入的变化趋势。提出一套系统性地考虑分布式电源出力随机性和相关性以及配电网静态电压质量机会性约束的分布式电源接入容量规划方法。较之现有分布式电源规划方法,所提方法在可接受的计算强度下更加专注于提高处理分布式电源出力随机性和相关性的准确性,保证了规划结果的可靠性。所提方法使用差分进化算法对拉丁超立方采样所生成的分布式电源出力的原始采样序列进行重排序,从而满足电源出力相关性的要求;利用概率潮流的方法将分布式电源的随机出力映射为节点电压的概率分布以满足规划过程中电压质量的机会约束。采用差分进化算法对规划模型进行求解。IEEE 33节点配电网中的应用验证了所提方法的有效性及实用性。     

基于混合蛙跳算法的分布式风电源规划

对分布式风电源(DWG)出力的随机性和负荷的不确定性进行概率建模。在此基础上,以年综合费用最小为目标,利用机会约束规划方法建立了配电网DWG选址定容规划模型。采用基于拉丁超立方采样蒙特卡洛模拟(LHS-MCS)法的概率潮流判断规划方案是否满足节点电压机会约束和支路电流机会约束。设计了混合蛙跳算法(SFLA)求解DWG规划模型的具体实现方法。33节点配电网的DWG规划结果验证了模型的合理性、LHS-MCS检验机会约束条件的有效性以及SFLA的高效性。     

考虑相关性的分布式电源多目标规划方法

考虑不确定性因素间的相关性,以年综合费用最小和配电网运行风险最小为优化目标,以相关性限制、分布式电源(DG)投资限制和多种电气限制为约束条件,基于机会约束规划理论建立了DG多目标规划模型。针对模型的特点,提出采用计及相关性的配电网概率潮流嵌入非支配排序遗传算法求解规划模型,得到Pareto最优解集,供决策者进行选择。在IEEE 33节点配电网算例和某实际61节点配电网算例上对提出的规划方法进行了验证,着重研究了相关性对规划结果的影响。     

考虑光伏出力不确定性的园区配电网日前运行计划

随着分布式光伏大量接入配电网,其出力的不确定性成为影响配电网安全运行的重要因素,在制定日前运行计划时需要予以考虑。提出一种以最小化购电费用和电压偏移期望为目标的园区配电网日前运行机会约束规划模型。使用高斯混合模型描述光伏出力的不确定性,并采用样本均值近似方法将表述电压越限概率的机会约束转化为确定性约束,从而将机会约束规划模型转化为确定性的混合整数线性规划模型。通过求解该模型得到最优的配电网日前运行计划。以IEEE 13节点标准算例和北京某高校校园配电网为例,验证了所提模型和方法的有效性。     

基于高斯混合模型的配电网大规模光伏与电动汽车充电桩协同规划

大规模不确定性源荷接入对配电网安全经济运行产生了显著影响。针对分布式光伏出力强不确定性导致多元源荷规划过程中主动配电网供电质量下降的问题,提出一种计及不确定性的主动配电网多元源荷多目标规划方法。利用高斯混合模型对分布式光伏出力进行刻画,根据出力峰值初步确定其装机容量;建立了用于确定分布式光伏和电动汽车充电桩位置的联合优化规划模型;采用多目标粒子群算法进行求解,得到Pareto最优边界进而获得分布式光伏和电动汽车充电桩的最优规划方案。通过IEEE 33节点算例,仿真验证了所提基于高斯混合模型的多元源荷多目标规划方法的有效性。     

基于深度卷积生成对抗网络场景生成的间歇式分布式电源优化配置

风电和光伏等间歇性分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中接入比例不断提高,对配电网规划影响显著,需对其出力的不确定性进行建模,以提升含DG的配电网规划的效益与实用性.建立了考虑出力不确定性的DG双层优化配置模型.通过改进的条件深度卷积生成对抗网络模型对DG出力的不确定性进行建模,并在...     

风速相关性对配电网运行特性的影响

配电网中不同风机间的地理位置比较靠近,风速会具有较强的相关性。采用逆Nataf变换建立了风速相关性模型,基于蒙特卡洛概率潮流和机会约束规划研究了风速相关性对配电网运行特性和风电最大装机容量的影响,并提出了改进的风电渗透率指标。研究结果表明,风速相关性对配电网运行特性和风电最大装机容量有重要的影响,考虑风速相关性可以更合理地用于指导含风电配电网的规划与运行;改进的风电渗透率指标考虑了风电出力的随机性与波动性,能更准确合理地表征风电接入对电力系统的影响。     

考虑光伏不确定性的配电网负荷特性概率评估

为准确评估光伏接入配电网以后对其负荷特性的影响程度,分析了光伏出力的不确定性和时序性特点,建立了基于净空模型的光伏出力时序模型。根据光伏出力以及负荷的随机性特点,提出置信日负荷率、置信日峰谷差以及置信日削峰度3种概率性负荷特性指标,基于概率性指标并结合蒙特卡洛模拟法形成考虑光伏不确定性的配电网负荷特性概率评估方法,运用其分析不同渗透率和天气情况下光伏接入对工业生产、酒店商业、农业加工、居民生活类负荷的影响程度。以广东地区的光伏出力历史数据为例进行仿真分析,结果表明:提出的概率性负荷特性指标能够准确的反映光伏接入对负荷特性的影响情况,为配电网规划与运行提供依据。     

基于随机潮流的高比例新能源接入配电网的极限线损分析

高比例新能源的接入使得配电网潮流具有波动性和不确定性,系统不确定性潮流将影响配电网极限线损准确计算。针对含高比例新能源的配电网,分析新能源出力及负荷的概率模型。结合对称采样无迹变换算法,建立计及新能源出力和负荷随机性的配电网极限线损模型。对基于随机变量相关性采样获得的样本点线损计算,经加权处理后得到配电网线损的概率特征。最后,以IEEE 69节点系统和某县配电网为例,选用蒙特卡洛模拟方法做对比,验证了该模型的可行性。     

计及不确定性和全寿命周期成本的配电变压器规划方法

随着配电网中分布式电源规模日益扩大,在电力系统规划中进一步考虑不确定性因素的影响,同时精细化规划成本具有重要的现实意义。考虑到设备投资,提出了一种计及光伏出力不确定性和全寿命周期成本的配电变压器规划方法。首先,利用Cholesky分解的方法将具有相关性各随机变量历史数据转换为相互独立的样本以消除其相关性。然后,通过基于非参数核密度估计的建模方法确定光伏及负荷的概率分布,以此为基础,以机会约束理论实现配电变压器的不确定风险定容,同时引入三点估计法计算配电网概率潮流确定其负载损耗。最后,构建出基于全寿命周期理论的不确定性配电变压器选型模型并利用粒子群优化算法进行求解。算例仿真验证了所述模型的合理性,同时结果表明,所提方法能有效弥补配电变压器定容与选型的界限,更为精细化地量度其寿命周期内的成本,提升了配电变压器规划的经济性。     

计及相关性的主动配电网动态鲁棒规划方法研究

为进一步科学地制定配电网不确定规划策略,考虑到分布式电源及多元负荷的不确定性及相关性,提出了一种计及相关性的主动配电网动态鲁棒规划方法.利用Cholesky分解将具有相关性的随机变量转换为相互独立的变量.同时利用多面体不确定性集合表征的方法,将随机变量的不确定性通过无分布的有界区间来表示.提出了主动配电网二阶段鲁棒规划...     

考虑多种分布式电源及其随机特性的配电网多目标扩展规划

为了增强新建配电网环网转供能力,提高供电可靠性,同时减小投资和运行维护成本,提出了一种分布式电源(DG)选址定容和多供电途径的网状新建配电网协调规划方法。该方法建立了考虑经济性、可靠性和稳定性的多目标优化模型,优化求解采用两层嵌套的粒子群算法。在规划中考虑了风电、光伏、燃气轮机、储能电池4种DG的选址和定容。针对输出功率不确定的DG,建立了概率模型,利用多状态系统理论,将随机性问题转化为确定性问题。最后以某开发区的实际配电系统为例,验证了所提模型和方法的合理性。     

基于不确定网络理论计及经济性与可靠性的主动配电网规划

提出了基于不确定网络理论的主动配电网扩展规划模型。首先,考虑负荷与分布式电源出力时间分区相关性,构建特征概率不确定性集合;其次,建立统筹分布式电源、网架、静止无功补偿装置、变电站和有载调压变压器各设备的升级新建及其主动管理措施的经济子规划模型,并提出了适用于规划问题的两阶段整体最优可靠性方法,且通过二阶锥松弛将原模型转化为混合整数二阶锥规划问题进行快速求解。分别得到全过程多阶段经济和综合可靠性不确定性测度分布作为网架树权重。最后,利用不确定网络中最小生成树理论,搜索与理想网架树分布最接近的最优规划方案。改进的IEEE 33节点系统与IEEE 69节点系统算例验证了所提模型的有效性。     

面向用户需求的DG与配网网架多目标联合规划

考虑电力用户的多样化供电需求和可再生能源DG出力随机性,提出了面向用户需求的DG与配网网架多目标联合规划方法。根据用户对供电电压质量和可靠性等多样化的需求,对负荷需求整理分类;根据可再生能源DG出力的概率模型和机会约束规划方法,处理不确定性问题;以年社会成本、电压偏移率和用户停电缺失量综合最优为目标函数,建立了DG与配网网架多目标联合规划模型。基于pareto优化理论,采用多目标混合粒子群算法和熵权修正的AHP-TOPSIS多属性决策策略相结合的方法,求解模型。最后,利用算例验证所建模型的合理性和有效性。     

主动配电网中考虑空间与时间相关性的分布式光伏并网规划

在考虑光伏出力空间与时间相关性的基础上,利用机会约束规划方法建立了主动配电网下计及光伏总费用、电网运行成本、主动管理费用的多目标分布式光伏并网规划模型。首先建立不同类型光伏出力的空间与时序概率模型,并引入随机变量。当光伏出力为空间概率模型时,利用等概率转换原则与Cholesky分解技术处理随机变量在空间上的相关性;当光伏出力为时序概率模型时,利用舍选抽样法处理随机变量在时间上的相关性并形成样本矩阵。最后在求解模型时采用一种随机模拟技术与基于粒子群算法的布谷鸟算法(CAPSO)相结合的混合智能算法进行求解。选取IEEE33系统进行算例分析,仿真结果表明,该模型提高了分布式电源并网渗透率,同时降低了主动配电网规划过程中的综合经济成本。     

考虑高铁负荷和风光不确定性的输电网规划方法研究

为对复杂山区含高铁负荷和风光电站的输电网进行合理规划,提出了考虑高铁负荷和风光不确定性的输电网随机规划方法。首先,对具有间歇性和冲击性的高铁负荷,通过拉普拉斯混合模型结合二项分布对其进行建模。其次,针对直流随机潮流不能计及电压分布,而交流随机潮流模型较为复杂的问题,以解耦线性潮流计算为基础,提出一种基于解耦线性化的半不变量随机潮流计算方法,并基于此构建考虑电压偏差的输电网规划模型。然后,针对输电网规划求解问题中决策变量维度高、约束复杂的特性,通过自适应地动态调整进化过程中交叉、变异概率对遗传算法进行改进。最后,对某高海拔山区铁路沿线电网进行仿真研究,验证了本模型和求解算法的正确性与有效性。     

考虑风电功率概率分布不确定性的输电系统规划

提出一种考虑风电功率概率分布不确定性的输电系统规划方法。该方法可保证在风电功率任意一种可能的概率分布下均满足输电系统安全运行要求,同时最小化投资成本。首先采用概率分布鲁棒机会约束优化模型描述含风电场的输电网规划问题,然后综合运用S-lemma和矩阵Schur补性质消去该优化模型中的随机变量,并将其转化为含有矩阵不等式的确定性模型,进而采用基于线性矩阵不等式优化的遗传算法进行求解。实际电网算例说明了所提出方法的可行性和有效性。     

考虑分布式新能源动态不确定性的配电网灾后时序负荷恢复方法

现有弹性配电网负荷恢复研究较少考虑到接入的分布式新能源出力不确定性及其动态更新对负荷恢复策略的影响,同时新兴的动态微电网技术能根据不确定因素的预测曲线灵活调整网络拓扑,进一步提升系统弹性。为此,提出了一种考虑分布式新能源动态不确定性的配电网灾后时序负荷恢复方法。建立了基于高斯Copula的不确定因素预测概率分布滚动修正模型,并提出了基于切片采样法的场景生成方法形成分布式新能源出力和负荷的典型场景;在考虑动态微电网划分的基础上,建立了配电网多时段负荷恢复模型;将滚动修正与负荷恢复模型相结合,建立了弹性配电网在线负荷恢复决策框架。所提方法在改进的IEEE 37节点馈线测试系统中得到了验证,算例结果表明其能充分考虑动态变化的不确定性以及灵活的配电网拓扑对负荷恢复策略的影响,从而有效提高系统的恢复能力。     

计及恶劣天气时空相关性的弹性配电网储能电站多层规划方法

针对恶劣天气下配电网应对极端事故的系统弹性提升问题,提出了计及复合自然灾害时空相关性的配电网储能电站多层规划方法。首先建立了恶劣天气下考虑暴雨强度与风速相关性的联合灾害强度概率分布模型,通过对复合灾害强度分布特征与配电网元件运行风险之间的多维时空相关性分析,构建了计及复合自然灾害时空相关性的配电网故障风险模型。其次提出了复合灾害天气下提升配电网运行弹性的储能电站多层规划策略,构建了考虑灾害时空分布特征的储能配置-风险建模-配网调度的储能电站规划模型架构,并基于Benders分解将其转化为三层混合整数非线性规划问题进行高效求解。通过典型配电网的仿真测试和对比分析可知,所提方法能够有效提升恶劣天气下配电网应对故障风险的运行弹性和恢复能力,保障灾害事件下配网重要负荷的可靠供电。