含高渗透率可再生能源的主动配电网两阶段 柔性软开关与联络开关协调优化控制

主动配电网要求配电网满足灵活可控、弹性坚强的要求,然而高渗透率可再生能源(REG)的接入给主动配电网的经济安全运行带来了很大的挑战。针对REG出力的时序性与随机性,考虑REG预测误差,建立两阶段柔性软开关(SOP)与联络开关协调优化控制架构。在日前阶段以网损最小、弃风弃光最少为综合目标建立了SOP与联络开关时序协调优化模型;在日内滚动优化阶段,基于模型预测控制建立SOP反馈滚动优化控制模型,以减少REG出力随机性对配电网运行的影响。提出网络重构约束的二阶锥模型转化方法,以实现利用混合整数二阶锥规划方法统一求解SOP与网络重构的协调优化。算例结果表明,通过日前、日内滚动两阶段协调优化控制能充分考虑REG出力的波动性与随机性,增强配电网对REG的消纳能力,在提升配电网电压水平的同时改善配电网的经济效益,保障配电网经济安全运行。     

考虑电热混合储能与重构联合优化的配电网风电消纳策略

可再生能源消纳是促进节能减排、建设低碳智能电网的重要内容之一。该文着眼于配电网运行环节,引入主动网络重构措施,协同电热混合储能管控,提出适用于配电网风电消纳的多能源优化消纳模型与求解策略。首先,对配电网各单元(如分布式风电系统、电热混合储能系统等)功率模型进行分析,在此基础上建立综合电热混合储能管控和网络重构的非线性混合整数数学优化模型,并采用二阶锥手段松弛线性化非线性约束,实现模型的快速求解。算例仿真验证并展示了电热混合储能管控和网络重构的联合优化策略对配电网促进风电消纳的影响。     

基于深度确定策略梯度算法的主动配电网协调优化

将新一代人工智能在智能电网和能源互联网中进行应用,实现高比例可再生能源及时有效接入电网,文中基于深度学习中的深度确定策略梯度(DDPG)算法实现主动配电网的优化运行。首先,构造了含多微电网的主动配电网优化模型的DDPG回报函数,使主动配电网的节点电压总偏差和线损最小,最大限度地降低微电网功率调节量的变化以减小对微电网运行的影响,同时维持联络线功率平衡以减小对配电网的影响。然后,分析了主动配电网优化控制的DDPG样本数据处理、回报函数设计、模型训练和学习过程。最后,通过改进IEEE 14节点算例仿真验证了DDPG算法的有效性。     

基于混合整数凸规划的主动配电网无功电压优化运行方法

合理协调主动配电网电力设备的无功调节资源,能够加强电压运行水平、提高分布式能源的渗透率、以及减少网络损耗。首先,建立主动配电网无功电压优化运行模型;然后,通过引入二进制变量和连续变量,将模型中的变压器离散变比约束和离散无功补偿装置运行约束转化为线性约束,并把节点功率平衡约束松弛为二次锥约束形式,得到混合整数凸规划模型;最后,采用33节点系统作为仿真测试系统,并利用工程优化包求解所述模型,获取主动配电网中不同电力设备的运行方案。测试系统上的仿真结果表明本文方法能够有效处理高度非凸的主动配电网无功电压优化运行问题。     

基于目标机会约束规划的储能容量优化配置模型

针对高比例可再生能源的不确定性给主动配电网的电力平衡与灵活性运行带来的影响,提出了一种基于目标机会约束规划的储能容量配置方法。首先分析了含高比例可再生能源的主动配电网中典型"鸭型净负荷曲线"场景下的电力需求与灵活性需求问题,由此引入目标机会约束规划方法,建立了考虑电力需求裕度、灵活性需求裕度的目标机会约束规划模型以配置储能资源。最后,通过算例验证所提模型的有效性,仿真结果表明,所提储能容量优化配置模型及其协同运行方案能有效解决高比例可再生能源接入下典型"鸭型净负荷曲线"场景中的电力需求以及灵活性需求不足问题。     

主动配电网分布式鲁棒优化调度方法

分布式电源渗透率的增长使配电网运行的不确定性增大,加上分布式电源与配电网往往归属于不同利益主体,集中式的确定性优化调度方法已不能满足主动配电网的实际运行需求。考虑可再生能源出力的不确定性,建立了主动配电网分布式鲁棒优化调度模型。首先将配电网潮流方程进行简化以获得节点电压和注入功率之间的近似线性关系,进而推导出节点电压安全和线路电流安全约束的近似线性表达式;接着通过对偶优化理论将鲁棒优化调度模型转化为不含不确定变量的二次规划模型;然后将二次规划模型分拆成配电网侧和可控资源侧的优化子问题,采用交替方向乘子法对各子问题进行分布式优化求解。最后以修改的IEEE 33节点系统为例,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于可控负荷的主动配电网电压优化调节方法

随着主动配电网技术的发展,可控负荷成为一种重要的调节资源,有巨大的应用潜力。针对目前配电网电压波动大、调节能力不足的现状,提出了一种基于可控负荷的主动式电压调节方法,以所有节点电压与安全运行电压下限差值之和最大为目标,并在目标函数中设置电压越限惩罚量,将电压调节功能建立为主动日前电压优化调度模型。根据用电需求和分布式能源出力特性,对系统内所有节点上的可控负荷制定优化用电计划,主动改善所有节点各时刻的运行电压,从而实现主动电压调节。通过对比仿真算例,验证了所提方法的有效性。     

考虑储能调节的主动配电网有功—无功协调运行与电压控制

为解决高比例可再生能源接入后配电网的节点电压越限问题,提出了一种考虑储能调节效应的有功—无功协调优化方法。首先,从理论层面分析了配电网接入可再生能源发电后带来的电压偏差问题,论证可从无功功率与有功功率两个方面实现电压控制;其次,建立了以节点电压总偏差最小为目标函数的配电网有功—无功协调优化数学模型;再次,提出了基于分布熵的自适应粒子群算法来实现模型求解;最后,通过算例验证了所提方法的有效性和实用性。     

含多微网的主动配电网分层优化调度

针对多微网接入配电网调度中出现的配电系统可靠性降低、明显的弃风弃光现象,提出了两层嵌套的优化调度模型。内层以配电网功率和电压波动最小为目标,约束配电网与各微网的交互功率,提高系统的安全可靠性能。外层以最小微网成本和环境惩罚费用为目标,在内层调度结果的约束下,实现多微网的经济优化调度,进一步提高可再生能源的利用率。采用改进粒子群优化(IPSO)算法求解该模型,以IEEE 14节点配电网系统为例对该模型进行验证,结果表明了所提模型提高了配电系统可靠性和可再生能源利用率。     

基于需求响应技术的主动配电网优化调度

针对可再生能源大量接入配电网后,由于其自身出力的随机性和波动性给配网的调控所带来的困难,引入需求响应技术,充分利用用户受电价影响改变用电模式的能力,提出了一种主动配电网(active distribution network,ADN)鲁棒优化调度方法,在保证系统运行安全可靠的基础上优化配网运行。该方法分为三个阶段:第一阶段,通过不确定集的形式表征可再生能源出力的随机性,并通过极端场景法对集合进行削减,最终将不确定性参数转化为确定性参数;第二阶段,运用需求响应技术,通过电价激励达到调控负荷的目的,从而实现对负荷削峰填谷的作用;第三阶段,运用两层规划模型将可再生能源的无功调节能力与配电网传统调控手段相配合,统筹调控,从而实现降低主动配电网的网损和电压波动,减少传统设备的调节次数,优化配网运行。最后基于美国PGE 69节点系统对所提方法的有效性进行了验证。     

基于柔性多状态开关的有源配电网双层优化方法

大量间歇性分布式电源的接入,给配电网带来了新的挑战。柔性多状态开关(soft open point, SOP)是一种新型的电力电子装置,具有强大的功率调控和潮流优化能力。文中提出了一种基于SOP的有源配电网双层优化方法。首先考虑SOP运行控制的约束条件,建立了多端口SOP等效模型。然后以年综合费用最小为目标建立SOP上层规划模型,以多时段配电网电压偏差、网损最低为目标建立基于最优潮流的下层优化模型,并采用改进的遗传粒子群混合优化算法对双层优化模型进行求解。最后在IEEE 33节点算例上,对比分析了规划前后三端口SOP的优化能力。结果表明,SOP能有效解决配电网电压越限问题,同时降低系统损耗,并且合理的SOP规划对配电网运行优化效果更为显著。     

主动配电系统中失联分布式电源差异化就地控制策略优化

随着主动配电系统中分布式电源渗透率不断提高,配电网运行对信息系统的依赖程度也不断加深。为降低通信故障场景下的电网运行风险,提出一种失联分布式电源差异化就地控制策略的优化方法。首先,基于故障模式后果分析法,建立通信故障场景与链路有效性状态的对应性模型,形成通信故障场景与链路失效对应性关联关系表。然后,考虑通信故障场景和源荷的不确定性,以包含电压越限、潮流过载(失负荷)的综合风险最小为目标,建立了分布式电源差异化就地控制策略的双层多目标优化模型,并采用区间潮流和智能优化算法进行求解。以IEEE 33节点系统作为算例,验证了策略的有效性,并分析了通信系统配置对策略的影响,研究成果可为主动配电系统中失联分布式电源运行策略的制定提供理论支撑。     

基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制

为应对高比例分布式光伏并网引起的电压越限和电压波动问题,充分发挥光伏逆变器的实时无功调节能力,提高光伏消纳率,提出基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制方法。长时间尺度下,建立以配电网运行成本期望值最小为目标,考虑状态变量机会约束的两阶段动态随机优化调度模型,制定传统无功电压设备和光伏并网点电压的经济趋优调度计划。短时间尺度下,以并网点电压调度值为追踪目标,提出基于并网点PV-PQ-QV节点类型转换的自适应趋优控制策略,实时调整光伏无功出力和有功削减量。为提高算法效率,提出二阶锥规划与基于拉丁超立方采样概率潮流交互迭代的随机最优潮流解耦法求解两阶段动态随机优化调度模型。算例结果表明,所提方法能够有效解决配电网实时运行过程的电压安全问题,并提高系统运行的经济性。     

基于改进粒子群算法的主动配电网有功无功协调优化研究

随着间歇性分布式电源接入配电网的比例日益增高,配电网局部电压越限、网损增加的情况时有发生,降低了配电网对分布式能源的利用率,制约了配电网的经济运行水平。提出将有功调节措施(储能)考虑到无功动态优化模型中,旨在制定合理的储能充放电策略以平滑风光出力波动,减少无功补偿装置的动作次数,并在此基础之上,以节点电压偏移和网损为最小目标,制定无功补偿设备的投切策略,最终实现改进粒子群无功优化算法,对改进的IEEE33节点算例进行仿真计算,计算结果表明,所提方法和模型可以达到降低网络损耗、提升电网电压稳定性的目的。     

基于博弈论的主动配电网扩展规划与光储选址定容交替优化

针对当前主动配电网规划方法无法反映投资者先后决策的问题,提出了基于博弈理论的主动配电网扩展规划与光储选址定容的双层交替优化方法。首先,基于当前欧洲国家广泛采用的自消费模式,提出了考虑峰谷电价的光伏和储能系统运行策略;其次,在此基础上建立了主动配电网扩展规划和光储选址定容的双层优化模型;然后,提出了双层优化模型求解方法,上层优化模型应用二进制粒子群算法进行优化,下层优化模型中引入博弈理论,决定光储的容量配置;最后,采用某规划区的配电系统进行仿真,优化结果表明,光储系统的合理配置与接入方案可有效降低用户的用电成本,也可有效降低配电系统的网络损耗。     

考虑与集中市场协同的本地点对点交易双层优化模型

随着配电网内分布式能源渗透率不断提升,合适的市场机制可促进分布式能源的就近消纳。构建了与集中市场协同的本地点对点交易双层优化框架,上层为本地点对点交易的纳什议价非线性模型,下层为集中市场出清线性模型。提出了两阶段求解方法求解所建模型,在阶段1将上层模型简化为最小化本地市场总运行成本模型,下层模型保持不变,并借助Karush-Kuhn-Tucker条件进行等价代替,将其转化为混合整数二阶锥问题进行求解;阶段2为支付效益最大化问题,可采用算术-几何均值不等式进行求解。以一个输配联合系统为算例进行仿真分析和有效性验证,结果表明所建模型能促进分布式能源的就近消纳,提高本地市场主体的收益,并保证配电网安全运行。     

计及多种分布式能源运行的配电网双层优化规划方法

在配电网分布式可再生能源(Renewable Distributed Generation, RDG)优化规划问题上,考虑可控分布式电源和可中断负荷的调度运行情况,建立RDG双层优化模型。上层模型以配电网系统电压偏移最小、网络损耗最小为目标,求解RDG接入配电网的最优位置和容量。下层模型以配电网发电综合运行成本最小为目标,求解各时段可控分布式电源和可中断负荷最优出力安排。利用场景分析方法处理多种分布式可再生能源优化中的不确定因素。为减少模型计算量,采用K-means聚类算法获取典型场景。最后,采用改进的自适应遗传算法求解,以IEEE-33节点网络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,该方法能够有效提高RDG优化方案在系统实际运行中的适用性。     

主动配电网日前有功-无功联合调度

随着主动配电网技术的不断发展,其可调设备种类和数量都迅速增加,包含有载调压变压器、并联电容器组、分布式发电以及储能等多种资源。以配电网运行经济性为目标,建立了配电网日前有功-无功联合调度模型,通过调用其大量有功-无功资源实现配电网的运行优化。结合优化理论最新进展,利用分段线性逼近方法对原始模型进行松弛,以提高求解效率。搭建改进的IEEE 33节点系统进行算例分析,验证了所提有功-无功联合调度模型以及求解算法的有效性。     

含分布式发电的配电网有功—无功综合优化

为克服配电网中风力发电机和光伏电池出力随机波动、负荷变化带来的电压变动,研究了多种分布式电源接入配网后的电压控制问题。以分布式电源出力随机波动和负荷变化时每个时段的电压偏差和网损最小,以及尽量减少大电网向配电网输送有功为目标函数建立电压控制模型,采用粒子群优化算法对微型燃气轮机和燃料电池等出力稳定的分布式电源进行有功和无功综合优化,在保证电压质量的情况下减少对环境的污染。通过对IEEE33节点系统和一个实际算例系统分别进行仿真计算,结果表明该控制方案能在有效提高配电网电压水平的基础上提高环境效益。     

Planning for distributed wind generation under active management mode

In the smart grid (SG), the active management (AM) mode will be applied for the connection and operation of distributed generation (DG), which means real time control and management of DG units and distribution network devices based on real time measurements of primary system parameters. In this paper, a novel bi-level programming model for distributed wind generation (DWG) planning under AM mode is put forward. The model takes the maximum expectation of net benefit of DWG as the upper level program objective, and takes the minimum expectation of generation curtailment as the lower level program objective. The impact of active management algorithm on improvement of branch power flow and node voltage is taken into account. A hybrid algorithm combining the plant growth simulation algorithm (PGSA) with probabilistic optimal power flow (POPF) algorithm is presented to solve the optimal planning of DWG under AM mode. The case studies have been carried out on a 33-node distribution network, and the results verify the rationality of the planning model and the effectiveness of the proposed method.