计及独立发电商利益的分布式电源规划及决策

针对配电公司与独立发电商共同参与下的分布式电源规划与决策问题,基于成本效益分析、DG出力和负荷时序特性,建立了以多个独立发电商收益净现值最大为目标的分布式电源多目标规划模型,应用改进非支配排序遗传算法求解得到Pareto最优解集;以网损、电压质量和延缓网络更新作为决策指标,结合配电公司偏好和数据客观信息,利用基于变异系数法和AHP法的组合赋权法确定指标权重,对Pareto最优解集进行Vague集多属性决策分析,选取出最利于改善配电网技术性能的分布式电源规划方案。并以BaranWu 33节点配电系统验证了该模型和算法的有效性。     

基于线损最优的分布式电源接入技术分析

为确保含分布式电源（DG）接入配电网的线损率最低,使配网运行期间的节能降耗目标实现。本文阐述分布式电源接入配电网线损计算方法,以效益最大化为目标,建立遗传算法模型,结合配电网基本情况及模拟结果,输出最终优化指标,实现负荷节点配电容量的最优补偿。本案例通过模型分析和算法研究,输出配网线损率最低优化结果,以望借鉴。     

基于向量序优化的含分布式电源的配电网规划

分布式发电的快速发展以及用户对电能质量的要求愈发严格,为分布式电源接入下的配电网规划带来了新挑战。提出了一种基于向量序优化的配电网分布式电源规划方法。首先构建考虑电压质量和投资成本的配电网分布式电源规划模型;然后引入序优化理论与帕累托博弈方法,在电压质量与投资费用的博弈过程中对规划方案进行排序分层;最终借助线性隶属度函数在帕累托前沿中求得折衷最优解,并以Matpower Case 30节点的配电网系统为算例进行仿真验证。结果表明,文中方法可以实现电压质量和投资成本的统筹协调,能够在提升规划方案经济性的同时保证系统的电压水平。     

考虑用户差异化可靠性需求的配电网规划方法

综合考虑配电网中源储荷等资源的运行响应特性和终端用户的差异化可靠性需求,提出一种基于主从博弈且满足经济性、可靠性、安全性相协调的配电网双层优化规划方法。其中,上层模型以配电网经济性最优为目标,求解分布式电源选址定容结果;下层模型以用户差异化可靠性指标最优为目标,求解各时段分布式电源和可中断负荷最优出力安排。最后,采用改进的基于混沌搜索的自适应粒子群算法求解,以IEEE-33节点系统为例对所提模型与方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够有效满足不同类型终端用户的差异化可靠性需求。     

一种考虑新能源出力相关性及不确定性的分布式发电规划策略

分布式可再生能源的大规模应用及并网给传统电网的规划及运行均带来了挑战及冲击。该文提出一种考虑新能源出力相关性及不确定性的分布式发电规划策略。该方法首先基于Cholesky分解同时获得满足风电出力分布及风电场出力相关性的新能源出力抽样方法。然后,考虑新能源出力的不确定性,提出一种基于新能源多场景出力的概率规划模型。随后,基于该模型规模庞大、约束非线性特点,提出一种基于节点有功变化的部分线损计算策略。最后,在IEEE 33节点测试系统上进行了测试,证明了该方法的有效性。     

考虑分布式发电商投资的区域配电网光伏储能容量配置

基于成本效益分析,以分布式发电商净收益现值最大为目标函数,建立了考虑单一分布式发电商投资的区域配电网光伏储能容量配置模型。在模型中,采用雨流计数法计算储能寿命,并针对不同的电价机制设计了相应的调度策略。针对提出的优化模型,设计了两阶段求解框架:第一阶段在极端场景下计算候选节点接纳能力的有功值上限;第二阶段将第一阶段的结果作为约束,利用枚举法求解最优的分布式光伏储能容量。运用所提出的模型和框架,在IEEE33节点中针对不同类型区域配电网及不同电价机制进行了仿真分析。结果表明,分布式发电商能够在确保自身收益最大化的同时,实现与用户的双赢。     

计及可靠性的含源配电网储能系统的优化配置北大核心CSCD

本工作研究了计及可靠性的含源配电网储能系统的优化配置问题。首先,提出了适用于含源配电网供电可靠率指标的计算方法,具体考虑了负荷时序、分布式光伏出力及储能系统运行特性。然后,基于上述计算方法,提出了计及可靠性的含源配电网储能系统的优化配置模型,综合考虑了配电网的可靠性和经济性指标,约束条件包括配电网潮流、系统功率平衡、光伏出力以及储能系统运行。最后,以17节点配电网为例,利用遗传算法对本研究模型进行求解,得到了含光伏配电系统中储能系统的最优安装位置和容量。并且,分析讨论了储能和分布式光伏同步配置、储能在系统侧集中配置等不同的安装方案以及子目标权重系数的设置对目标函数的影响。     

基于分布式电源选址定容的配网降损方法研究

高渗透率分布式电源(Distributed Generation, DG)接入运行是未来配电网发展的必然趋势。文章将大规模辐射型配电网中DG的位置选取和容量确定作为求解变量,以降低配电网运行线损为优化目标,采用粒子群优化与非支配遗传排序协同进化算法(Particle Swarm Optimization and Non-Dominant Sequencing Genetic Algorithm, CPSO-NSGA)进行模型求解。针对配电网节点规模较大的实际情况,文章通过线损敏感度系数法筛选出适宜DG接入的母线集合,基于CPSO-NSGA从选定的母线集合中推导出DG的最优接入容量。最后,通过在IEEE33节点标准系统中的算例,验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于植物发电技术的分布式 发电系统容量规划

针对当前生物质能源的发展现状,提出一种新型生物质能源利用技术,基于植物发电技术建立一种新的分布式发电系统模型,并对此类型分布式电源并网进行电源容量规划。首先介绍了植物发电技术,并结合相关研究成果总结了该技术的发展现状。其次,对植物发电电源进行基础建模,并进一步提出基于此技术的分布式发电系统数学模型;之后利用改进遗传算法对含植物发电电源的分布式发电系统的电源容量进行优化计算。最后,通过一个IEEE33节点算例进行仿真优化,得出最优规划方案,并验证所提出系统规划的可行性和有效性     

计及复杂场景运行的主动配电网多阶段规划

随着主动配电网的发展,配电网规划需要综合考虑复杂场景下的运行成本和投资成本。在此背景下,考虑了分布式发电、储能系统和可中断负荷的协调运行,提出了一种规划—运行解耦的双层配电网规划模型。在该模型中,基于待规划资源全场景的影子价格进行了投资的成本效益修正,并提出了规划资源受限场景的筛选方法,从而在很大程度上减轻由于运行与规划耦合而带来的计算负担。该方法模拟了运行决策者向规划决策者的信息反馈,从而最大限度地减少规划和运行的总修正成本,实现网络解和非网络解的平衡。采用扩展的IEEE33节点系统验证所提出的模型,结果表明,该模型可以有针对性地简化主动配电网规划中的运行问题,从而获得最优的主动配电网规划方案。