基于场景聚类的主动配电网分布式风电的优化配置

为了实现主动配电网分布式电源(distributed generation,DG)优化配置,提出了一种多阶段优化配置方法.该方法首先应用多场景聚类方式考虑DG与负荷的时序性与随机性,将场景空间划分为若干个大致均等的子空间,在每个子空间中分别取各维分量坐标的代数平均值对应的点为该场景的簇心;然后将求取目标函数的最优解问题...     

考虑DG时序特性及EV时空特性的配电网规划

分布式电源(DG)出力以及电动汽车(EV)充电的不确定性给配电网规划带来巨大挑战。首先,利用季节场景与时段划分法构建DG和常规负荷时序特性模型;其次,利用蒙特卡洛模拟法和交通起讫点分析法构建EV充电负荷时空分布模型;最后,基于2个模型得到的配电网各节点各时刻的DG出力、不同类型常规负荷及EV充电负荷,以配电网运营商年收益最大为目标函数,充分考虑网架新建、网架替换和DG选址定容等因素,构建考虑时序特性含DG和EV的配电网机会约束规划模型,并采用蒙特卡洛模拟嵌入双种群协同进化遗传算法的方法对模型进行求解。以某配电网为算例,验证了所提模型和算法的合理性和有效性。     

基于CLARA算法的考虑时序特性分布式电源规划

针对配电网分布式电源(DG)的优化选址定容问题,以配电网年损耗电量最小为目标,考虑不同类型DG出力的随机性和时序特性,建立多场景多时段混合整数非线性随机优化模型。利用蒙特卡洛方法生成描述DG出力的序列场景,通过考虑各场景需要满足的约束条件近似对随机过程进行约束,将原随机优化问题转化为确定性优化问题。利用CLARA算法对各场景各时段模拟得到的样本进行聚类,以避免全场景下样本规模大、模型求解难等问题。IEEE 14和IEEE 33节点标准系统的测试表明,所提模型和算法能有效利用不同类型DG的时序互补作用,提高配电网对DG出力的消纳能力。与不采用聚类方法全场景代入及采用PAM聚类方法相比,所提算法在保证优化结果近似误差低于3%的同时,能显著降低模型的求解难度和节省计算时间。     

主动配电网分层鲁棒规划模型及其求解方法

国内外大力提倡用户开发利用清洁能源,而分布式电源(distributed generation,DG)的不确定性对接入配电网规划运行带来了巨大的挑战。文章侧重于对现有配电网的升级改造,主要包含有载调压变压器、主动配电网储能系统、分组投切电容器、静止无功补偿装置等主动管理手段的网络拓扑规划设计,以适应分布式电源和负荷的不确定发展。首先,对DG和负荷建立了一定保守度的不确定性时序集合,并设计了场景筛选规则;其次,构建了主动配电网分层鲁棒规划模型,并以弃风、弃光和失负荷最少为优化目标;然后,对规划模型投资层和运行层进行有效关联,且通过二阶锥等手段将原模型转化为混合整数二阶锥规划问题进行快速求解。最后,通过修改的IEEE 33节点系统验证了模型的有效性。     

考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划

随着主动配电网中不可控分布式电源(distributed generation,DG)渗透率的不断提高,其给配电网规划运行提出了更大的挑战,可能导致配电网电压越限、清洁能源弃电等问题。基于此,该文在规划阶段充分应用不同类型DG和负荷的时序性和潮流计算特性,以及引入不同恢复率的激励型需求响应(demand response,DR)模型,从而构建考虑不同DG和负荷类型建模的主动配电网协同规划决策模型。该模型以年度为时间尺度,并考虑年内DG和负荷的时序运行模拟,形成了投资层面和运行模拟层面的多时间尺度双层优化模式,且在决策目标中添加了DR成本和清洁能源弃电成本等为优化目标,同时,在模型约束中也涉及可控DG和主网出力的爬坡率限制。最后,通过算例对时序性、潮流计算特性和DR容量等方面进行有效性验证分析。     

考虑主动管理措施的配电网无功补偿双层优化配置

为了适应未来大量分布式电源(DG)并网及自动化水平显著提高的主动配电网发展,在规划阶段应该考虑主动管理措施,优化系统运行方式。同时,现有的无功补偿规划研究忽略了DG及负荷的不确定性。为此,计及间歇性DG及负荷的不确定性,提出主动配电网无功补偿双层优化配置模型。上层规划以无功补偿电容器的投资成本、网络损耗费用综合最优为目标函数,下层规划在此基础上考虑调节无功补偿容量及调节有载变压器抽头两种主动管理措施,对每个场景进行优化。采用K-均值聚类法对场景进行缩减,结合和声搜索算法和粒子群算法联合求解模型。通过IEEE33节点算例进行仿真计算,验证所提模型和方法的正确性。     

考虑风-光-荷联合时序场景的分布式电源接入容量规划策略

随着分布式发电市场的进一步开放,含大量分布式电源接入的主动配电网将成为未来配电网的发展模式,为保障配电网的安全和优质,有必要对配电网各节点的最大允许接入容量进行规划决策。针对风、光等分布式电源以及负荷的随机性和时序相关性,提出了一种考虑风-光-荷联合时序场景的分布式电源接入容量规划模型,所提模型同时考虑了分布式电源(distributed generation,DG)出力控制、DG功率因数调节、无功补偿装置投切等3种主动配电网的典型主动管理措施,并采用联合概率分布法和场景削减技术对其进行求解。IEEE 33节点系统的仿真结果验证了所提模型的可行性。     

主动配电网中分布式电源优化配置

主动配电网规划将主动管理模式与配电网规划、控制及运行相结合,在分布式电源优化配置阶段,充分考虑通过主动管理控制配电网运行。首先建立双层分布式电源规划模型,上层规划以主动配电网运营商年收益最大为目标,下层规划通过主动管理使分布式电源有功出力切除量最小;然后,为计及负荷及分布式电源出力的时序特性,分析了不同类型负荷及分布式电源在典型场景下的日曲线,并且引入分时电价机制来反映主动配电网需求侧特性;再采利用改进粒子群算法求解上层规划模型,采用原对偶内点法对下层规划模型求解;最后以IEEE-33节点配电网作为算例,验证了所提模型的合理性和算法的有效性。     

考虑风光与负荷时序特性的主动配电网分布式电源优化配置

主动配电网中分布式电源优化配置时,风光机组出力与负荷时序波动特性使场景过多,这既会增加模型求解的难度,也会影响优化配置结果。为此,首先引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)结合K-means算法对全小时场景进行聚类缩减。然后,建立考虑风光与负荷时序特性的主动配电网双层优化配置模型,上层以系统年综合经济成本最优为目标,决策变量为风光机组接入配电网的位置及容量;下层以系统各时段运行电压水平最优为目标,决策变量为配电网主动管理措施下的运行成本;综合考虑风光机组时序出力和负荷侧时序响应,实现主动配电网分布式电源优化规划。最后,采用改进的自适应遗传算法对模型进行求解。IEEE 33节点系统算例表明,所提方法及模型在确保场景选取的多样性和合理性的同时,兼顾了风光机组出力与负荷时序波动特性,提高了系统运行水平,降低了系统运行成本。     

考虑风光与负荷时序特性的主动配电网分布式电源优化配置

主动配电网中分布式电源优化配置时,风光机组出力与负荷时序波动特性使场景过多,这既会增加模型求解的难度,也会影响优化配置结果。为此,首先引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)结合K-means算法对全小时场景进行聚类缩减。然后,建立考虑风光与负荷时序特性的主动配电网双层优化配置模型,上层以系统年综合经济成本最优为目标,决策变量为风光机组接入配电网的位置及容量;下层以系统各时段运行电压水平最优为目标,决策变量为配电网主动管理措施下的运行成本;综合考虑风光机组时序出力和负荷侧时序响应,实现主动配电网分布式电源优化规划。最后,采用改进的自适应遗传算法对模型进行求解。IEEE 33节点系统算例表明,所提方法及模型在确保场景选取的多样性和合理性的同时,兼顾了风光机组出力与负荷时序波动特性,提高了系统运行水平,降低了系统运行成本。     

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。     

考虑供电可靠性的主动配电网储能系统优化规划

储能系统具备灵活的功率调节能力与供蓄能力,在配电网中合理接入储能系统,可有效提高系统供电可靠性。本章首先建立了主动配电网规划中的分布式电源DG(Distributed Generation, DG)、用电负荷和储能系统的数学模型,并针对DG出力与负荷需求的变化特性构建时序模型,作为储能系统优化配置与下文中协同规划研究的基础。基于已建立的关键模型,以年综合成本最小为优化目标,进行含DG配电网中储能系统的配置与运行协同优化模型。通过线性化方法将所建立的模型转化为混合整数二阶锥规划模型,在MATLAB平台上经YALMIP工具箱调用CPLEX算法包求解。在含DG的IEEE-33节点配电系统算例上仿真分析,验证所提方法可有效提升规划区域的供电可靠性。     

基于负荷点聚类分区的配电网网架规划方法

针对大规模配电网中负荷点众多,一次性考虑所有负荷点的网架规划存在决策变量过多和规划难度大的问题,提出了一种基于负荷点聚类分区的配电网网架规划方法。首先,通过负荷权重改进K-means聚类算法,并对负荷点进行聚类分区;其次,建立连接关系矩阵用于快速计算流过线路的电流和分析联络线位置对故障线路下游负荷转供的影响;然后,建立计及地理因素的年投资和运行总成本最小的主网架规划模型,并用改进的最小生成树算法求解;最后,以年投资和停电总成本最小为目标进行各负荷点分区之间的联络线规划,且根据不同的负荷转供情况采用了不同的停电成本计算方法。算例结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

考虑DG与负荷不确定性的主动配电网重构

分布式电源(Distributed Generation,DG)以其清洁性的特点越来越多的接入配电网中,但是具有明显的不确定性,所以本文主要考虑了DG与负荷的不确定性对主动配电网重构的影响。针对DG与电力负荷的不确定性,通过信息熵与场景划分法相互结合,根据负荷曲线将负荷划分为多个场景,并且以Wasserstein概率距离指标对风力发电与光伏发电的场景进行划分。提出“无重复”的环路编码与初始种群生成策略,提高了优化效率。建立基于有功网络损耗期望值的多场景配电网重构模型,最后使用改进的烟花算法对制定场景的重构目标函数进行优化。     

计及分布式电源与可平移负荷的变电站优化规划

电网中分布式电源(distributed generation,DG)出力的随机波动性,以及负荷与电网互动性的增强,使得基于电网最大运行工况进行的传统变电站规划不再适应新形势下智能电网的发展。针对该问题,首先建立了负荷和分布式电源(distributed generation,DG)出力的时间序列,并基于该序列建立了配电网变电站选址定容的时序模型,在该模型中考虑了各变电站供区内DG渗透率的平衡,有效计及了DG的地理分布及其波动性;然后,基于变电站供区内的负荷及DG出力特性,研究了变电站综合负荷特性,并根据各负荷点的调节能力,提出了改善变电站综合负荷特性的负荷平移策略;通过将交替定位分配法与自适应调整搜索范围的遗传算法相结合,提出了交替迭代遗传算法(location and allocation with genetic algorithm,LA-GA),用以对变电站规划的时序模型进行优化求解;最后,对一实际规划区域进行仿真计算,验证了文中模型和算法的有效性。     

间歇性分布式电源在主动配电网中的优化配置

以分布式风电和光伏为代表的间歇性分布式电源IDG(Intermittent Distributed Generator)得到了快速发展。考虑风速、光照强度和负荷之间的时序相关性,以年碳排放量最小为目标建立了IDG在主动配电网中的多场景优化配置模型。该模型能够计及调节有载调压变压器抽头、切除IDG出力和调节IDG功率因数3种主动管理措施。利用K-means聚类法对场景数量进行缩减并得到每个场景发生的概率。提出采用自适应遗传算法和原对偶内点法相结合的混合求解策略对模型进行求解。IEEE 33节点主动配电网算例仿真结果验证了所提模型与方法的有效性。     

多场景下EV充电站与DG多目标规划

一直依赖化石能源不是长久之计,可再生分布式电源(Distributed Generation,DG)及电动汽车(Electric Vehicle,EV)作为两大新能源技术,受到各国的重视。但是大规模的EV与DG接入配电网会造成许多影响,在进行配电网规划时需要加以考虑,文中提出了一种多场景下EV充电站与DG的联合规划模型,利用K-means算法对一年内的DG出力与常规负荷数据进行聚类,然后利用蒙特卡洛方法预测电动汽车的充电负荷,最后构建以网损最小、负荷波动最小为目标函数的多目标规划模型,以改进的人工蜂群-粒子群算法进行求解,结合IEEE-33节点配电网进行仿真分析,验证了模型的有效性与可行性。     

基于配电网节点边际容量成本和时序特性的分布式电源规划

配电网的边际容量成本表述了负荷的增加或分布式电源(DG)接入配电网中引起供电设备所需容量的变化,从而引起的供电投资成本的变化。本文针对开环运行的配电网,通过灵敏度法构建灵敏度系数矩阵,对配电网的节点边际容量成本(LMCC)进行计算,并根据实际情况考虑LMCC的变化,将DG效益评估分为用户自备DG和电力部门DG配置。重点讨论电力部门DG配置情况下多类型DG选址定容的规划,并考虑了多类型DG和负荷的时序特性。最后运用MATLAB仿真软件在IEEE33节点配电网系统中进行了LMCC数值计算,利用粒子群算法进行了考虑时序特性的DG规划,并验证了模型和方法的合理性。     

考虑供需互动和分布式电源运行特性的主动配电网网架规划

考虑主动管理和需求侧管理措施,以及分布式电源(DG)的运行特性,建立了主动配电网网架的双层规划模型,上层模型以年初始投资最小为目标,下层以DG运行维护费用、主动管理费用和需求侧管理费用最小为目标,上层模型和下层模型分别采用最小生成树Prim算法和原对偶内点法进行求解。在考虑DG的运行特性方面,采用基于Wasserstein距离的场景生成方法进行风光联合运行场景的构建。最后通过29节点配电网算例验证了所提模型的合理性和有效性,以及DG在减少系统网损和改善系统运行方面的积极作用。     

网源协调驱动下考虑网络转供能力的配电系统多目标双层近期规划

提高供电能力和对分布式电源(DG)的接纳是未来环网状配电网扩展规划的新目标。为此,通过引入安全距离这一配电网N-1安全评价指标,提出了一种考虑N-1安全和DG与网架协调的配电网多目标双层优化规划模型。该模型以改造线路、新增负荷接入位置和DG安装位置及容量为决策变量,计及了系统故障负荷的转供和不可控DG出力及负荷波动带来的不确定性。根据模型的特点,利用多场景技术将随机性问题转化为确定性问题,并采用正态边界交点和动态小生境差分进化算法组成的混合策略对模型加以求解。通过算例对比分析了是否考虑N-1安全和网源协调对规划结果的影响,仿真结果表明,所提规划模型能够在提高DG渗透率的同时,挖掘配电网的供电潜力和推迟线路改造;所得规划方案实现了配电网经济效益和安全水平的综合优化,更适用于负荷增长平缓和占地通道资源紧张的城市建成区配电网近期扩展规划。