基于AFSVM-PSO混合智能算法的含DG配电网无功规划研究

作为新型的、极具发展潜力的发电和能源综合利用方式,分布式电源技术具有能源类型多样、运行方式灵活、环境效益良好、投资见效明显等优点,以光伏发电和风电机为代表的间歇性新能源近年来得到了迅速发展。而在分布式电源并网后,由于其功率输出受到气象条件等随机因素的影响,使得系统潮流波动加剧,可能导致节点电压水平不合格,因此对含分布式电源的配网进行无功规划至为关键。本文针对上述问题进行了如下研究工作:首先,介绍分布式电源接入后配网运行面临的挑战,总结目前国内外含分布式电源的配电网无功规划问题的研究现状,建立光伏电站和异步风机的有功输出概率模型。考虑到分布式电源间的出力变化以及节点负荷波动均具有一定的相关性,采用计及输入随机变量相关性的拉丁超立方采样方法来生成随机场景。其次,建立了基于机会约束规划的含分布式电源配电网无功规划数学模型,其中目标函数根据权重系数综合考虑了配网运行经济性、电能质量、静态电压稳定裕度这三个方面,节点电压上下限约束为给定置信水平下的机会约束条件。再次,对含分布式电源的配电网无功规划问题的寻优求解算法进行探究,分别介绍了支持向量机、人工鱼群算法以及粒子群算法,构造AFSVM-PSO混合智能算法,给出了基于AFSVM-PSO混合智能算法的含分布式电源配网无功规划问题具体求解步骤和流程图,该混合智能算法能在整个寻优过程中达到计算效率和求解精度的协调均衡。最后,以IEEE 33节点配网系统和广东地区某64节点实际配网系统作为算例,利用AFSVM-PSO混合智能算法对这两个配网系统的机会约束无功规划问题进行求解,并对优化效果进行对比分析,算例结果表明求解得到的无功规划方案能够有效降低配网系统运行成本,改善系统节点电压水平,提高系统静态电压稳定裕度,从而验证了本文所提出模型和求解方法的合理性和有效性。