含高比例分布式电源的配电网灵活性评估方法

针对现有灵活性评估方法对配电网传输能力考虑不足的问题，提出了一种含高比例分布式电源的配电网灵活性评估方法。首先，分析了配电网灵活性需求与灵活性资源的运行特性，建立配电网灵活性供需模型，得到配电网灵活性供需匹配的4种情况。然后，基于灵活性供需分析提出了3类配电网灵活性评估指标，并构建了以运行成本最低为目标函数的优化调度模型。最后，通过对改进的IEEE33节点配电网进行仿真计算，验证了所提评估指标和评估方法的有效性和优越性。     

柔性负荷聚合商参与电力系统的多时间尺度协同优化调度策略

随着电动汽车(EV)、分布式储能和温控负荷等柔性负荷接入新一代电力系统,为电网调度提出了新的挑战和机遇。基于多种柔性负荷的响应特性,计及风电和负荷预测不确定性所需的系统旋转备用,提出了一种柔性负荷聚合商参与电网调控的多时间尺度优化调度方法。首先,建立了不同柔性负荷模型,在日前阶段,考虑了EV优化充电和分布式储能电价差套利的柔性负荷聚合商运行约束,建立了以日前系统运行经济性最优为目标的调度模型;在日内阶段,考虑了系统旋转备用成本及温控负荷的约束,建立了日内调度模型。最后,以改进的8-bus电力系统算例分析,得出了柔性负荷聚合商参与电力系统的日前-日内协同调度运行计划及承担备用方案,验证了优化方法的有效性和可行性。     

含分布式电源的配电网三阶段协同优化调度

针对含分布式电源配电网的实际运行情况,根据主动配电网的设备调度时间尺度和调节次数,建立一种基于日前阶段、日中阶段以及实时阶段的配电网三阶段优化调度流程,解决分布式电源出力不确定性的影响。在日前阶段,采用配电网动态重构,依据分布式电源出力预测的持续分量进行网络拓扑结构变换。在日中阶段,采用列和约束生成算法处理分布式电源出力的不确定性,建立配电网的鲁棒优化模型,对有载调压变压器、分组投切电容器档位进行再调整,确定下一级在线控制的分布式电源和储能的运行基点。在实时阶段,建立时间解耦的储能平抑分布式电源出力不确定性模型,利用分布式电源和储能可以快速响应特点,在实时风光场景下进行根节点功率波动的平抑。改进的IEEE33节点算例验证了所确定模型的有效性。通过多时间尺度的协调调度,可以有效降低分布式电源出力不确定性带来的影响,提高配电网运行稳定性。     

全资源调度下主动配电网削峰填谷优化运行研究

针对主动配电网优化运行问题,构建一种全资源优化调度模型,以运行费用最小为优化目标,对分布式发电单元、储能单元、可切除柔性负荷等进行协调调度。针对构建的全资源优化调度模型,采用二次序列规划求解方法,并搭建MATLAB+OpenDSS仿真计算平台。以IEEE37馈线系统作为测试算例,分析不同电价信息下主动配电网采用优化调度后的削峰填谷效果,并进行了对比分析。     

基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度

随着微电网的不断发展,局部区域内多个微电网互相联结形成微网群,有利于其协调控制,提高运行稳定性和经济性。相对传统微电网,微网群系统具有多运营主体的特点,微网群能量调度中心需协调各方利益对运行计划优化调度。考虑含多源异质分布式电源出力具有随机性,采用盒式不确定集合描述不确定性,考虑最坏情况对不确定约束凸转换。建立微网群系统的两级递阶优化调度模型:上层是微网群能量调度中心优化调度模型,下层是子微网优化调度模型,然后对所建递阶优化调度模型耦合性和分布性进行分析,采用一种新型的协同优化方法——目标级联法,实现上下层模型的解耦独立优化。算例表明基于目标级联法的分层分布式优化调度算法具有快速性和良好收敛的特点。     

含分布式电源的配电网韧性与评估方法研究

分布式电源的接入对配电网韧性具有积极影响,为更加全面地进行多角度定量分析,提出一种考虑分布式电源灾后应急供电恢复的配电网韧性评估方法。首先,建立考虑极端灾害的随机性与元件的脆弱性的配电网故障模型,并通过随机抽样确定配电网故障状态,评估极端灾害对配电网的影响。其次,考虑可再生能源出力与负荷的波动性,通过场景缩减确定典型场景,并利用分布式电源实现重要负荷的优先恢复。再次,从系统与节点层面构建多角度的韧性评价指标体系,更加全面地反映配电网韧性水平。最后,在改进的IEEE 33节点配电系统算例中验证了所提方法的有效性。     

含电动汽车充电站的风/光/柴独立微电网分层优化调度

为解决电动汽车通过有序充/放电参与微电网运行的多利益主体优化调度问题,提出一种含电动汽车充电站的风/光/柴微电网多时间尺度分层优化调度方法。首先分析电动汽车充电站和微电网运营商之间的利益关系,建立含电动汽车充电站的风/光/柴微电网分层调度体系;然后考虑风/光/柴微电网不同工况下的发电成本和电动汽车放电成本建立充/放电定价机制,引导电动汽车群有序充电与短时放电;接着考虑分布式电源和负荷预测的准确度,建立含电动汽车充电站的风/光/柴微电网日前/短时优化调度模型;最后采用混合整数线性规划算法对模型进行求解。仿真结果表明：该方法能够实现电动汽车群对风/光/柴微电网的“有序充电-能量支持,短时放电-功率支持”以及电动汽车充电站和微电网运营商两个利益主体之间的协同增效,并验证了该方法的正确性和有效性。     

基于均匀网络理论的配电网协调优化

针对含可调度式分布式电源的配电网优化问题,提出一种基于均匀网络理论的配电网协调优化方法。首先通过基尔霍夫电压和电流定律,建立出以网损最小为目标的网络均匀性条件;其次,提出均匀网络逼近算法解决电源出力的约束问题;最后,结合提出的高效单环网重构算法,给出考虑电容器投切、重构和可调度式电源优化的配电网协调优化算法。算例首先验证了均匀网络逼近算法的准确性,在此基础上,采用IEEE33标准节点系统验证了方法的高效性和实用性。     

基于城市能源互联网的配电网规划优化研究

传统配电网规划方法忽略了分布式电源接入配电网前后功率值的变化,导致其规划后建设投资成本较高。为此,提出基于城市能源互联网的配电网规划优化方法。首先,计算分布式电源接入配电网前后的发电功率值,通过功率值对比分析分布式电源接入配电网前后负荷变化,确定城市能源互联网对配电网影响因素。随后,基于该影响因素建立负荷预测模型,预测配电网在城市能源互联网影响下的负荷变化。最后,设置电力供需平衡、潮流容量、电压和电流等约束条件,建立配电网规划优化模型。仿真结果表明：该配电网规划优化方法的预测区域负荷准确度高,功率预测性能与实际值相差极小,并且该方法可降低配电网规划建设投资和经营的总成本,实现配电网规划的合理化。     

基于大数据与粒子群的清洁能源协同优化调度方法

为解决清洁能源系统运行节点因存在延迟调度,而影响清洁能源协同优化调度效果的问题。为避免该问题,本文提出基于大数据技术与粒子群算法的清洁能源协同优化调度方法。根据清洁能源协同运行特点,利用大数据技术分析作业参数,并设计运行节点延迟调度策略,然后构建清洁能源系统输出功率调度模型。将最大运营利益和最小弃能成本作为优化目标,构建清洁能源协同优化调度模型,再采用粒子群算法进行求解,得到最优调度方案。实验结果表明：本文方法可以获取较优的清洁能源协同调度结果。