基于机会约束规划的主动配电网分布式风光双层优化配置

提出了一种基于机会约束规划的主动配电网(ADN)分布式风光双层随机最优潮流优化配置模型。上层模型以兼顾传统配电网的投资收益与配电自动化成本的年利润最大为目标函数,通过蒙特卡罗(MC)随机模拟和前推回代法获取系统静态安全机会约束;下层模型以分布武电源(DG)有功削减最小为目标函数,考虑包括DG有功功率削减限制、有载调压变压器电压调节、DG功率因数调节等主动管理(AM)措施及系统静态安全机会约束。给出了结合遗传算法、MC随机模拟和前推回代法的模型求解方法,通过判断上层模型是否满足静态安全机会约束起动下层模型。算例仿真结果表明,该方法在满足置信水平的机会约束下可有效避免小概率事件的负面影响,且在适应多容量渗透率边界下获得兼顾安全经济环境优化的ADN规划方案。