基于PSO-BFO算法的主动配电网优化调度策略研究

随着分布式发电单元、微电网单元和储能单元在配电网中渗透率的提高,传统配电网的运行模式、管理模式和控制模式都产生了巨大的变化,传统配电网正在逐步过渡到主动配电网。现有的配电网优化调度策略不再适用于主动配电网的优化调度,针对主动配电网优化调度策略的研究显得极为重要。考虑到风力或光伏等分布式发电单元预测输出功率的波动性、储能单元出力受自身限制和微电网单元具有互补特性的情况,统筹兼顾主动配电网的电气运行参数、网络运行损耗和供应电能质量是一个复杂的多目标优化问题,本文对基于粒子群—细菌觅食算法的主动配电网优化调度策略展开研究。首先,通过分析与主动配电网优化调度策略相关的各单元结构的特点,建立了本文所需的主动配电网优化调度模型。其次,通过对储能单元组成原理和充放电特点的研究,提出了基于相似形方法改进的功率差控制策略。该方法综合了功率差控制策略和相似形方法的优点,可有效解决因实际负荷曲线峰谷值及其来临时间与预测曲线不相符而造成制定充放电策略失效的问题。然后,阐述了用于求解多目标主动配电网优化调度模型并获得Pareto解的粒子群—细菌觅食算法的原理和具体步骤。最后,基于熵权决策法对上述多目标优化问题的Pareto解进行取舍,获得了唯一有效的主动配电网优化调度方案。具体算例的验证结果表明,本文提出的主动配电网优化调度模型是合理的。采用粒子群—细菌觅食算法和熵权决策法求解模型所获得的最佳调度策略,不仅给出了系统内各可调度单元在完整调度周期内的出力方案,还给出了联络开关的位置方案,体现了主动配电网优化调度策略统筹优化“源—网—荷”的能力。