基于最优场景生成算法的主动配电网无功优化

被引:32
作者
吴丽珍 [1 ,2 ]
蒋力波 [1 ]
郝晓弘 [1 ]
机构
[1] 兰州理工大学电气工程与信息工程学院
[2] 北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心
关键词
主动配电网; 场景分析; Wasserstein距离; K-means聚类; 人工蜂群算法;
D O I
暂无
中图分类号
TM714.3 [系统中能量损失的降低及无功功率的补偿];
学科分类号
080802 ;
摘要
针对间歇性分布式电源输出功率的不确定性和随机性,提出采用Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成最优场景,将随机优化问题转换为确定性优化问题。建立了风—光—荷多场景树模型,并以有功网损最小、电压偏差最小作为目标函数,考虑储能荷电状态约束影响,建立含间歇性分布式电源的主动配电网无功优化数学模型,并采用人工蜂群算法对模型进行求解。仿真分析得出基于Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成的最优场景能较精确地体现分布式电源有功出力的随机特性。最后,以IEEE-33节点配电系统为例进行仿真分析,验证了所提方法的有效性和可行性。
引用
收藏
页码:152 / 159
页数:8
相关论文
共 12 条
[11]   基于概率统计的含间歇性分布式发电的配电网无功优化 [J].
王淳 ;
高元海 .
电网技术, 2014, 38 (04) :1032-1037
[12]   含风电场最优潮流的Wait-and-See模型与最优渐近场景分析 [J].
黎静华 ;
韦化 ;
莫东 .
中国电机工程学报, 2012, 32 (22) :15-24