多运行目标下的分布式光伏接入配电网极限容量多模型评估方法

作为异构能源的重要组成之一，分布式光伏电源并网运行时由于其出力的随机性、波动性等特性，对传统配电网络的安全稳定运行构成了较大程度的冲击和威胁；同时，随着发电容量的进一步提升，配网接纳分布式光伏电源的能力将成为主要制约因素。为此，在兼顾多运行目标的前提下，构建多模型学习方法，设计并整合光伏出力变化预测模型、负荷分布预测模型以及配网接纳分布式光伏极限容量评估模型，全过程分析光伏接入对配网运行产生的影响。构建Elman神经网络模型，确保光伏发电出力变化的预测精度；建立BP神经网络模型，在保障配网负荷时间、空间分布预测精度的同时，兼顾预测效率；在多约束条件下，基于PSO模型提出针对分布式光伏发电最大准入容量的优化模型，实现配网接纳分布式光伏发电极限的准确评估。实例结果表明，所提出方法可为配网安全稳定运行提供保障，并能够为配网接纳分布式光伏发电极限容量提供规划参考。