基于分类概率综合多场景分析的分布式电源多目标规划

被引：70

作者：

孙惠娟 ^{[1
]}

刘君 ^{[2
]}

彭春华 ^{[1
]}

机构：

[1] 华东交通大学电气与自动化工程学院

[2] 江西省机电设备招标有限公司

来源：

电力自动化设备 | 2018年 / 38卷 / 12期

关键词：

分布式电源规划; 多场景分析; 分类概率; H-K复合聚类;

D O I：

10.16081/j.issn.1006-6047.2018.12.006

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

为了在配电网分布式电源规划中更加准确合理地考虑分布式电源出力及负荷需求的不确定性,基于风电、光伏和负荷的随机性分布特征差异,提出分类概率综合多场景分析方法以实现更合理的多场景生成,并融合K-Means聚类方法和层次凝聚聚类(HAC)算法形成H-K复合聚类场景压缩方法,实现更高效的场景压缩;以年均收益率和配电系统电压分布改善率最大化为目标构建多场景分布式电源多目标规划模型,并采用基于HAC种群截断策略的改进非劣排序复合微分进化算法对模型进行求解;以IEEE 33节点配电系统为例进行了分布式电源多目标规划,仿真结果验证了所提方法的有效性和优越性。

引用

页码：39 / 45

页数：7

共 15 条

[1]

Hesitant fuzzy agglomerative hierarchical clustering algorithms [J].

Zhang, Xiaolu ;

Xu, Zeshui .

INTERNATIONAL JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE, 2015, 46 (03) :562-576

[2]

Scenario-based dynamic economic emission dispatch considering load and wind power uncertainties.[J].Jamshid Aghaei;Taher Niknam;Rasoul Azizipanah-Abarghooee;José M. Arroyo.International Journal of Electrical Power and Energy Systems.2013,

[3]

Multi-objective optimal strategy for generating and bidding in the power market.[J].Chunhua Peng;Huijuan Sun;Jianfeng Guo;Gang Liu.Energy Conversion and Management.2011,

[4]

An approach to quantify the technical benefits of distributed generation [J].