计及时序特性的微电网可靠性评估及其在储能优化配置中的应用

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作者
廖庆龙
机构
[1] 重庆大学
关键词
微电网; 风速模型; 随机生产模拟; 可靠性评估; 储能优化配置;
D O I
暂无
年度学位
2017
学位类型
博士
导师
摘要
分布式发电作为传统集中式发电的有效补充,在电力系统中得到越来越广泛的应用。作为消纳分布式发电的有效解决方案,微电网具有环境友好、运行方式灵活、投资见效快等优点,与大电网互为支撑,有助于提高供电可靠性和电能质量、降低能耗。然而,随着储能设备和大量分布式电源的接入、高级通信和控制技术的应用,微电网在网络结构、运行控制和故障恢复等方面都与传统配电网有很大差别。同时,可再生能源分布式电源出力的间歇性和随机性、储能荷电状态的时序相关性,也给微电网定量评估和优化规划带来了新的挑战。因此,开展微电网可靠性及其在规划中的应用研究具有重要的理论意义和实际价值。本文结合国家高技术研究发展计划(863计划)“含分布式电源的微电网关键技术研发”项目,在风速建模、微电网发电系统随机生产模拟、微电网可靠性评估、储能优化配置等方面进行了相关研究和探索。风速序列建模是建立风机出力模型,进行微电网可靠性评估的基础。为准确刻画风速变化中蕴含的时序变化特性,建立基于非齐次马尔可夫链的时序风速模型,克服了常规模型难以计及日变化特性和季节影响的不足。首先,采用Fisher最优分割法按季节变化影响程度划分历史风速序列分段,并通过季节指数提取各分段季节影响分量;然后,通过傅里叶变换验证和提取风速潜在变化周期,进而引入时间相关变量建立非齐次马尔可夫链风速模型;最后,提出计及日变化特性和季节影响的风速序列生成方法。采用四个实际观测站风速数据进行建模,算例结果表明:四个观测站概率分布拟合统计量R2均高于0.99988,且该模型可准确刻画风速日周期和季节变化特性,验证了模型的准确性和有效性。针对传统随机生产模拟法难以计及负荷、可再生能源和储能时序特性的不足,计及电源、负荷、储能的时序相关特性提出微电网时序随机生产模拟算法。通过分析系统运行调度策略对机组加载顺序和储能充放电条件的影响、储能充电等效负荷和放电等效机组对机组加载的影响,修正基于可用容量分布的单一时段随机生产模拟方法,提出相邻时段储能荷电状态的时序更新模型,进而建立计及运行调度策略的微电网时序随机生产模拟方法。将所提方法应用于浙江省某实际微电网,与时序蒙特卡洛模拟法相比LOLE、EUE和系统总发电量期望误差分别1.81%、1.10%和0.03%,可有效计及微电网时序运行特性,但计算时间仅为时序蒙特卡洛法的18.3%。计及微电网时序运行特性,提出基于孤岛时序概率模拟的微电网可靠性评估算法,在解决传统解析评估算法无法计及时序特性不足的同时保持了其计算速度快的优点。利用网络分块理论对网络结构进行简化,基于分块邻接矩阵搜索故障发生后的动作开关,以快速确定故障影响区域停电类型和孤岛运行范围。根据储能充放电功率约束,提出约束k均值聚类方法建立孤岛净负荷多状态模型;结合孤岛初始时刻储能荷电状态分布,建立基于时序概率模拟的孤岛连续供电分析方法,进而提出计及时序特性的微电网可靠性评估算法。算例分析表明:所提解析算法计算结果与时序蒙特卡洛模拟法非常接近,可计及微电网时序特性,可靠性指标最大误差为1.22%,且计算时间仅为后者的9.15%;运行调度策略、储能容量和储能接入位置等对系统可靠性水平有明显影响。除配置储能外,从外部电网购置备用是并网型微电网匹配功率缺额的有效手段。计及可靠性约束提出包含储能容量位置优化和备用购置优化的双层优化模型,实现了储能配置和备用购置的协调优化,降低了系统成本。在内层优化部分,以系统可靠性指标为约束,考虑系统在不同时段的可靠性水平差异,采用逐步搜索法确定各时段需购买的最小备用容量;外层优化部分,以综合成本等年值最小为目标,计及负荷点可靠性的差异化要求,应用基于整数编码的改进遗传算法求解各接入点最优储能配置方案。算例结果表明:在储能优化配置中考虑从外部电网购置备用进行协调优化可有效降低储能配置容量,进而提高系统经济性。
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