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。     

考虑电动汽车能量管理的微网分布式电源选址定容

基于电动汽车(EVs)移动负载和储能特性,提出含EV的微网分布式电源(DGs)选址定容模型和EV运行管理策略。利用电价引导机制,制定EV无序充电、有序充电和有序充放电3种能量管理模式。以投资成本、交互功率波动率、孤岛失负荷率最小为目标,采用基于精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解DG优化配置方案。仿真结果表明,与EV无序充电模式相比,EV有序充电和有序充放电模式可以有效减少DG配置容量,降低微网综合成本,减小交互功率波动,EV延迟充电与放电辅助服务可显著提高微网孤岛供电可靠性。     

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。     

光伏电源的选址定容规划

从投资成本、降损效益等多个方面分析光伏电源接入配电网所产生的成本效益,在此基础上,分别考虑有功损耗最小和光伏电源接入容量最大两个优化目标,提出两种光伏电源选址定容的优化模型,并应用遗传算法进行求解。     

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。     

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...     

主动管理模式下分布式风电源选址定容规划

节能减排背景下,以分布式风电源(DWG)为代表的可再生能源发电得到了快速发展。考虑风速和负荷间的时序相关性,采用联合概率分布法对其进行多场景构建。在此基础上,考虑调节有载调压变压器抽头、削减DWG有功出力、调节DWG功率因数和需求侧管理4种主动管理措施,建立了主动管理模式下DWG选址定容双层规划模型,上层规划以年综合费用最小为目标,下层规划则以每个场景的配电网运行费最小为目标。提出改进差分进化算法和原对偶内点法相结合的混合策略对规划模型进行求解。IEEE 33节点配电网算例的仿真和分析验证了模型的可行性和所提求解方法的有效性。     

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。     

配电网供电可靠性的分布式电源选址与定容

在配电网故障恢复过程中常出现因电压越限、线路过载等需进行切负荷操作,降低了配电网的供电可靠性。分布式电源(DG)的接入会影响配电网的供电可靠性,但是其影响性质和程度均取决于其接入位置与容量。分析了DG接入对配电网可靠性、电压及网损的影响,并提出了一种DG选址与定容方法:随机生成事故集,以配电网故障平均停电量最小为目标函数,以线路不过载、电压不越限等配电网稳定运行要求为约束条件,利用和声算法搜索最优方案。算例分析表明本方法能提供合理的DG位置与容量方案。     

进化规划算法在分布式电源选址和定容中的应用

在当今电力系统中,越来越多的分布式电源投入使用。分布式电源一般部署在配电系统负荷中心附近,分布式电源并入电网,对降低网损、维持电压稳定、保证供电可靠性、构建坚强智能电网等都具有十分积极的意义。为了达到上述的积极影响,很有必要对分布式电源的选址和定容进行深入研究。本文以降低网损为目标建立了目标函数,为了获取分布式电源的最优位置和容量,采用了进化规划算法,对IEEE69配电测试系统进行了仿真分析,结果表明该方法准确可靠,并将仿真结果和遗传算法进行了比较,验证了进化规划算法在分布式电源选址和定容中的可行性。     

计及不确定性和环境因素的多类型分布式电源选址定容

分布式风电源和光伏电源因风速和太阳辐照度的随机性存在出力不确定性的特点,且配电网负荷水平也存在不恒定的特性。在进行配电网规划时,该不确定性对配电网具有不可忽视的影响。将这种不确定性计及到分布式电源的优化配置问题当中,运用场景划分的方法将一年中配电网的运行状态划分成8760个小时场景,并采用改进K-means聚类方法对场景进行聚类。以计及环境因素在内的年综合费用最小为目标函数,采用改进粒子群算法对多类型分布式电源进行选址定容规划。最后采用配电网系统算例进行仿真分析,验证了该优化配置模型和方法的有效性。     

计及分布式能源与电动汽车接入的空间负荷预测

相较于传统负荷预测,空间负荷预测更加关注某一局部空间内的负荷分布情况,因而可以更好地确定电气设备的选型与空间布局。分布式能源及电动汽车的飞速发展,使城市空间负荷分布变得更为复杂,采用原有基于时间序列的负荷预测方法可能带来较大误差,不利于城市规划的经济性与可靠性。利用最小二乘支持向量机(least squares supportvectormachine,LS-SVM)的非线性映射能力,建立了计及分布式能源与电动汽车充电负荷的空间负荷预测模型,并通过我国中部某地区的实际算例验证了所提方法的有效性。     

含电动汽车负荷的分布式风电源优化配置

分布式风电(distributed wind generation,DWG)出力、系统负荷功率以及电动汽车(electric vehicles,PEV)无序充电功率的随机性和时序性波动为配电网中DWG的优化配置带来更多的不确定性。为此,利用季节场景与时段划分法处理DWG出力与负荷大小的时序特性,并对PEV的随机性进行概率建模。对各时段采用机会约束规划方法建立了以年度综合成本为目标的DWG优化配置模型。利用蒙特卡洛模拟嵌入保留精英策略的遗传算法的方法对典型算例进行求解,结果验证了所提模型与方法的正确性和有效性。     

Optimal siting and sizing of intermittent distributed generators in distribution system

Intermittent distributed generators (IDGs), such as distributed wind turbine generator (WTG) and photovoltaic generator (PVG), have been developing rapidly in recent years. The output power of WTG and PVG highly depends on the wind speed and illumination intensity, respectively. There always exist correlations among the wind speed, illumination intensity, and bus load, which could have significant influence on the determination of siting and sizing of IDGs in distribution system. Given this background, a chance‐constrained‐programming‐based IDGs planning model, which can take into account the correlations, is developed in this paper. Latin hypercube sampling technique and Cholesky decomposition are introduced to handle the correlations. A Monte Carlo simulation‐embedded multi‐population differential evolution algorithm is employed to solve the developed model. Case studies carried out on the Baran & Wu 33‐bus distribution system verify the feasibility of the developed model and effectiveness of the proposed solving methodology. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

考虑分时电价的电动汽车充电负荷计算

为了利用分时电价实现电动汽车的有序充电,提出了一种考虑分时电价的充电负荷计算方法。将电池充电过程划分为5个阶段,考虑行程结束时间与每日行驶里程的概率分布,计算了考虑分时电价后全天各时段内一辆电动汽车处于电池各充电阶段的概率,结合电池各充电阶段的充电功率,得到每个时段内一辆电动汽车的充电负荷期望值,根据中心极限定理计算了所有车辆充电负荷的分布情况。仿真结果表明,考虑分时电价后,充电负荷集中分布于谷时段,降低了对电网的不利影响。与蒙特卡洛模拟方法相比,该方法计算效率更高,计算结果基本相同。     

Optimum siting and sizing of a large distributed generator in a mesh connected system

This paper proposes a new approach to optimally determine the appropriate size and location of the distributed generator (DG) in a large mesh connected system. This paper presents a visual optimization approach in which the planner plays an important role in determining the optimal siting and sizing of the DG through the choice of the appropriate weight factors of the parameters included in the optimization technique according to the system deficiencies. Losses, voltage profile and short circuit level are used in the algorithm to determine the optimum sizes and locations of the DG. The short circuit level parameter is introduced to represent the protective device requirements in the selection of the size and location of the DG. The proposed technique has been tested on the IEEE 24—bus mesh connected test system. The obtained results showed clearly that the optimal size and location can be simply determined through the proposed approach.     

计及分布式电源的乡村地区变电站动态升压规划

针对当前低密度负荷地区分布式电源(DG)渗透率不断提高、规划期内变电站电压等级过渡缺乏技术支撑的问题,提出了一种乡村地区有源配电网变电站升压改造规划模型.首先,针对35 kV变电站提前退役升压等情况,提出了35 kV变电站在原有站址升压改造或者在新址新建等场景的全寿命周期成本折算等年值的度量方法.其次,以规划期整体全寿...     

Optimal siting and sizing of distributed energy storage systems via alternating direction method of multipliers

Energy Storage Systems (ESSs) will have an important role in the optimal operation of Active Distribution Networks (ADNs). Within this context, this paper focuses on the problem of ESSs optimal siting and sizing. Following similar approaches already proposed by the Authors, this paper proposes a multi-objective procedure that accounts for various ancillary services that can be provided by ESSs to ADNs. The proposed procedure takes into account the voltage support and network losses minimization along with minimization of the cost of energy from external grid and congestion management. For the case of large-scale problems, accounting for networks with large number of nodes and scenarios, the selection of the solution methodology is a non-trivial problem. In this respect, the paper proposes and discusses the use of the Alternative Direction Method of Multipliers in order to define an efficient algorithm capable to treat large-scale networks and, also, address the issue of the optimality of the solution. A real large-scale network with real profiles of load and distributed photovoltaic generation is used as the case study to analyze the effectiveness of the proposed methodology.     

考虑电动汽车随机接入的微网优化调度

在电动汽车(EV)行驶统计规律的基础上,提出EV智能接入模式下的微网优化调度模型,微网调度机构根据不同EV用户需求、可再生能源功率、其他负荷功率以及EV充放电过程需满足的约束,给出包括EV在内的微网内所有设备的运行策略。该模型可利用CPLEX软件求解。以14节点微网系统为例,分别对EV随机充电模式、错峰充电模式以及智能接入模式下的微网调度运行进行优化,结果表明,智能接入模式下的EV作为分散式储能单元,与微网内集中式储能元件协调配合,发挥移峰填谷的作用,更具经济性。     

考虑电压稳定性和充电服务质量的电动汽车充电站规划

充电站的合理规划可有效降低其建设对电网产生的不利影响,促进电动汽车(Electric Vehicle, EV)规模化应用及其产业发展。通过交通起止点分析确定充电需求点信息,在满足充电可靠性的前提下确定候选站址方案。基于系统电压稳定性和充电服务质量,建立了充电站规划的多目标优化模型。采用超效率数据包络分析方法确定各目标函数权重系数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,运用动态自适应粒子群优化算法求解。最后以IEEE33节点系统结合待规划区域为例进行仿真,结果验证了所提方法的有效性。