近年来,随着传统化石能源的日渐衰竭,全球范围内对环境问题的广泛关注和电力科学技术的快速发展,以光伏发电、风力发电等可再生能源发电为主的分布式电源(Distributed generation,DG)技术成为国内外研究的热点,DG在电力系统内的渗透率也逐步提高。配电网接入DG并辅以主动、灵活、智能的运行控制手段,形成主动配电网(Active distribution network,ADN)。DG的接入改变了传统配电网的潮流和电压分布特性,可再生能源的随机性和间歇性也给配电网运行控制带来不确定因素。在高密度可再生分布式电源(Renwable DG,RDG)接入时,如何在保证电网运行安全的前提下尽可能多地消纳可再生能源、减少切机和能源浪费,是主动配电网面临的一个挑战。同时,RDG和储能的接入也使得负荷的供电路径多样化,对主动配电网提高供电可靠性、减少电网故障带来的停电损失也提供了新的机遇。另一方面,随着智能电网的建设和配电网馈线自动化水平的逐渐提高,主动配电网运行控制方法更加多样化,拓扑结构更加灵活多变,为应对高密度RDG接入带来的挑战和机遇提供了手段。基于上述背景,本文从网络拓扑调整的角度对主动配电网的优化运行进行研究,通过正常运行状态下的拓扑优化,即网络重构,改善电网潮流和电压分布、提升电网对RDG的消纳能力;通过故障状态下针对RDG供电范围的网络拓扑优化,即孤岛划分,充分利用RDG和储能的持续供电能力、最大程度缓解电网故障带来的影响。本文的主要研究内容如下:1)提出以提升分布式电源消纳为目标的静态重构方法。以消纳RDG功率最大为目标,建立了单时间断面网络静态重构模型。考虑了可再生能源出力和负荷功率预测的不确定性,并采用机会约束规划模型将随机优化问题转化为确定性优化问题。提出了基于改进智能算法的重构求解策略。借鉴大数据和统计分析的思想,引入皮尔森相关系数修正项对算法迭代过程提出了改进。2)提出基于二阶锥规划的动态重构方法。以一日内主动配电网运行经济效益最高为目标建立了动态重构优化模型,提出了适用于网络结构灵活变化的拓展DistFlow潮流方程,并基于此建立了动态重构的运行约束表达式。引入虚拟“支路电压”的概念对电压降约束进行线性化处理,提出了基于“有功流”的辐射形拓扑线性约束方法,同时配合变量替换和约束松弛,建立了主动配电网动态重构优化模型的二阶锥规划形式。3)提出基于能量指标的静态网孤岛划分方法。考虑到RDG、储能、电动汽车等分布式资源(Distributed energy resources,DER)和负荷的功率波动特性,建立了孤岛划分时段内各DER和负荷的能量指标,并提出了基于能量指标的孤岛划分两层优化模型。上层模型保持了传统孤岛划分背包树问题(Tree knapsack problem,TKP)的数学形式,下层模型对各孤岛进行功率调度和潮流检验,并提出了基于检验结果的上层模型的修正方法和孤岛运行调整策略。通过建立含能量约束、功率约束和能量转移约束的约束集,确保孤岛划分结果的合理性和有效性。4)提出基于动态负荷权重的动态孤岛划分方法。对配电网故障后失电区域的拓扑结构进行动态优化,用单位功率停电损失作为负荷权重,结合不同种类电力用户的停电损失关于停电时长的特性,通过DER、网络结构和各类负荷的动态配合实现故障后配网总停电损失最小。首先基于统计数据对各类用户的停电损失函数进行拟合,引入图论相关概念建立了动态孤岛划分理论最优模型;其次在时间离散化、储能性能和用户停电次数的相关假设下提出了简化实用模型。考虑了 DER和负荷功率的不确定性并采用解析法对不确定模型进行转化。提出了动态孤岛划分简化实用模型的启发式求解方法。
