配电网中考虑不确定性的分布式电源规划方法研究

被引:0
作者
张沈习
机构
[1] 上海交通大学
关键词
配电网; 分布式电源规划; 不确定性; 相关性; 机会约束规划; 主动管理; 多层规划; 多阶段; 可用供电能力;
D O I
10.27307/d.cnki.gsjtu.2016.001761
年度学位
2016
学位类型
博士
导师
摘要
配电网按照是否在运行过程中采用主动管理措施可分为两类:一类是不考虑主动管理措施的传统配电网(traditional distribution network,TDN),另一类则是考虑一系列主动管理措施的主动配电网(active distribution network,ADN)。风电、光伏等间歇性分布式电源(distributed generation,DG)接入配电网运行后,将大大增加配电网中的不确定性。不确定性的增加会影响配电网的各项指标,且影响程度与DG接入的位置和容量有着密切的关系。本文深入研究了配电网中考虑不确定性的DG规划方法,取得的主要成果如下:(1)提出了TDN中考虑不确定性因素(风速、光照强度和负荷)间相关性的DG单目标规划方法。基于机会约束规划理论,以年综合费用最小为目标函数,以相关性限制、DG投资限制和电气限制为约束条件,建立了TDN中考虑不确定性因素间相关性的DG单目标规划模型;采用基于概率潮流的随机优化方法对规划模型进行求解;研究了风速、光照强度和负荷间的相关性对规划结果的影响。(2)提出了TDN中考虑不确定性因素(风速、光照强度和负荷)间相关性的DG多目标规划方法。以年综合费用最小和风险最小为目标函数,建立了TDN中考虑相关性的DG多目标机会约束规划模型;采用多目标优化方法结合概率潮流得到规划模型的Pareto最优解集,供决策者选择,确保DG规划方案能够满足负荷增长需求和风险控制要求。(3)提出了TDN中考虑不确定性的DG规划方案的可用供电能力评估方法。定义了TDN可用供电能力的一组概率指标,并将其用于评估TDN中考虑风速、光照强度和负荷的不确定性的DG规划方案;通过概率指标计算可以从技术层面了解当前DG规划方案对未来负荷增长的适应性;该评估方法能够考虑不确定性因素以及不确定性因素间的相关性。(4)提出了ADN中考虑需求侧管理和网络重构的DG单阶段规划方法。以年综合费用最小为目标函数,以主动管理约束、DG投资限制和电气限制为约束条件,采用多场景技术处理不确定性,建立了ADN中DG单阶段规划模型;根据分解协调的思想将其转化为多层规划模型,并提出相应的混合求解策略;该规划方法能在DG规划阶段全面模拟ADN的最优运行;研究了需求侧管理成本和网络重构对规划结果的影响。(5)提出了ADN中考虑需求侧管理和网络重构的DG多阶段规划方法。以规划期内年综合费用最小为目标函数,利用多场景技术建立了ADN中DG多阶段规划模型,确保各阶段规划方案能满足负荷增长的需求;约束条件中除了主动管理约束、DG投资限制约束和电气限制约束外,还包括阶段与阶段之间DG投资建设方案可衔接性的约束。(6)提出了ADN中考虑不确定性的DG规划方案的可用供电能力评估方法。定义了不确定性环境下ADN的可用供电能力;在此基础上,考虑多种主动管理措施,建立了ADN的可用供电能力评估模型;通过评估ADN的可用供电能力,可以从技术层面了解当前DG规划方案对未来负荷增长的适应性;研究了不同主动管理措施的组合对评估结果的影响。通过33节点典型配电网和某实际61节点配电网算例的仿真和分析,验证了本文方法的可行性和有效性。
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页数:143
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[1]
A hybrid artificial bee colony assisted differential evolution algorithm for optimal reactive power flow.[J].Yuancheng Li;Yiliang Wang;Bin Li.International Journal of Electrical Power and Energy Systems.2013,
[2]
Planning for distributed wind generation under active management mode.[J].Jietan Zhang;Hong Fan;Wenting Tang;Maochun Wang;Haozhong Cheng;Liangzhong Yao.International Journal of Electrical Power and Energy Systems.2013,
[3]
A fuzzy environmental-technical-economic model for distributed generation planning [J].
Zangeneh, Ali ;
Jadid, Shahram ;
Rahimi-Kian, Ashkan .
ENERGY, 2011, 36 (05) :3437-3445
[4]
Quality of wind speed fitting distributions for the urban area of Palermo; Italy.[J].Valerio Lo Brano;Aldo Orioli;Giuseppina Ciulla;Simona Culotta.Renewable Energy.2010, 3
[5]
Correlation control in small-sample Monte Carlo type simulations I: A simulated annealing approach [J].
Vorechovsky, M. ;
Novak, D. .
PROBABILISTIC ENGINEERING MECHANICS, 2009, 24 (03) :452-462
[6]
Hybrid solar/wind power system probabilistic modelling for long-term performance assessment.[J].G. Tina;S. Gagliano;S. Raiti.Solar Energy.2005, 5
[7]
A study on algorithms for optimization of Latin hypercubes.[J].M. Liefvendahl;R. Stocki.Journal of Statistical Planning and Inference.2005, 9
[8]
Improvements to and limitations of Latin hypercube sampling [J].
Huntington, DE ;
Lyrintzis, CS .
PROBABILISTIC ENGINEERING MECHANICS, 1998, 13 (04) :245-253
[9]
Fitting wind speed distributions: a case study.[J].A. Garcia;J.L. Torres;E. Prieto;A. de Francisco.Solar Energy.1997, 2
[10]
A DISTRIBUTION-FREE APPROACH TO INDUCING RANK CORRELATION AMONG INPUT VARIABLES [J].
IMAN, RL ;
CONOVER, WJ .
COMMUNICATIONS IN STATISTICS PART B-SIMULATION AND COMPUTATION, 1982, 11 (03) :311-334