考虑削峰填谷的配电网集中型充电站选址定容规划

采用电池租赁和建立集中型充电站是电动汽车产业具有竞争力的发展模式。根据规划区各类型电动汽车日行驶距离概率分布,建立了电动汽车日换电需求模型。以此为基础,将集中型充电站的规划与配电网调度相结合,建立了考虑削峰填谷作用的集中型充电站选址定容二层规划模型。利用改进遗传算法与自适应粒子群相结合的混合智能算法进行求解,并将加权伏罗诺伊图应用于集中型充电站服务区域的划分,实现了集中型充电站负载率的均衡。通过仿真算例验证了所提模型和方法的有效性和可行性。

均衡不同主体利益的集中型充电站多目标二层规划

随着电力体制改革的深入,集中型充电站的建设主体越来越多样化,为实现集中型充电站独立开发商和配电公司的利益均衡,在已有风电场接入的配电网中,考虑集中型充电站作为可控负荷对电网的削峰填谷作用,建立了能够反映不同主体利益的集中型充电站多目标二层规划模型。上层多目标函数为电网网损年减少值和集中型充电站开发商的效益,下层目标函数为集中型充电站的辅助收益。采用改进非劣排序遗传算法和自适应变异粒子群算法相结合的多目标二层求解策略对集中型充电站的位置、容量和调度进行优化,结果验证了该模型的合理性和算法的可行性。

基于模糊推理的节假日负荷预测

由于节假日负荷成分与正常日有较大差异,加之样本较少,节假日短期负荷预测难度较大。而准确预测可以提高系统运行的可靠性和经济性。为了提高节假日负荷预测的精度,针对节假日负荷特点,利用相似日方法获得待预测日负荷归一化曲线,利用模糊推理方法对负荷水平年增长率进行调整。通过对实际负荷进行预报计算,结果表明预报精度较高,建议用于节假日短期负荷预测。

基于BP神经网络的风电场短期功率预测

风力发电具有绿色环保、资源丰富和容易开发等优势,但其间歇性和随机性的缺点对电力系统的安全、稳定运行,以及电能质量产生的影响却限制了风电的发展,而风电场功率短期预测是解决该问题的有效途径之一。负荷预测的精度与历史数据的准确性直接相关,提出将历史数据的处理分为失真数据查找和空缺数据补全两部分来处理的思想,并将负荷预测中的回归分析应用到数据处理中,提高了历史数据的准确性。在建立BP神经网络模型时,利用SPSS中的相关性分析和经验公式,确定输入层神经元和隐层神经元的范围,经多次试验后确定BP神经网络模型,并对某风电场的短期功率进行预测。结果表明,该方法精度较高,为电力调度部门提供了很好的依据,同时也为提高电网中风电装机比例提供了一种有效的途径。

含光伏发电的配电网有功无功资源综合优化配置

针对配电网中光伏发电渗透率逐渐提高、而当前配电网光伏发电规划未充分考虑其无功调节能力的现状,研究将配电网中提供有功和无功的光伏发电、提供无功的电容器进行综合协调优化配置。考虑时序性和随机性,对光伏发电出力和负荷建立分时段多状态模型。以高于置信水平的年费用最小为上层规划目标函数,光伏电源和电容器安装位置和容量为上层优化变量,以高于置信水平的运行年费用最小为下层规划目标函数,每个时段光伏发电无功出力和电容器投切状态为下层优化变量,建立嵌入机会约束规划的二层规划模型。因为考虑光伏发电的无功调节能力以及运行中电源出力随负荷变化的调整,所以配电网损耗、电压等指标和目标函数计算更准确。采用分段二进制编码方式和精英保留策略遗传算法对二层规划模型求解。算例结果表明:配电网中光伏发电、电容器综合配置有利于提高资源利用率、减少投资和运行费用;充分利用光伏发电的无功调节潜力,有助于保证配电网经济安全运行;同时,若光伏发电配合微型燃气轮机等可控电源,可获得更好的投资与运行效益。

基于机会约束规划和二层规划的配电网广义电源优化配置

针对配电网中分布式电源渗透率逐渐提高、有功和无功资源规划分进行的现状,提出了将配电网中能够提供有功或无功功率的电源统称为广义电源的概念。考虑时序性和随机性,对不可控的风力、光伏和负荷建立了分时段多状态模型。以高于置信水平的年费用和运行费用小分别为上、下层规划目标函数,建立了基于机会约束规划的二层规划模型,考虑了分布式电源的无功调节能力以及运行中电源出力随负荷变化的调整,使配电网损耗、电压等指标和目标函数计算更准确。采用分段二进制编码方式和精英保留策略遗传算法对二层模型求解。算例结果表明,有功和无功资源综合配置有利于提高资源利用率,减少年费用;考虑分布式电源无功出力能够充分发挥分布式电源无功控制作用,保证配电网经济安全运行。

基于机会约束规划的DG与配电网架多目标协调规划

考虑分布式电源出力以及负荷的不确定性,提出了一种基于机会约束规划的DG与配电网架综合协调规划方法。依据概率密度函数分别对不可控分布式电源和负荷建立了多状态模型,进而获得配电系统多状态模型。以分布式电源位置及容量、线路升级改造、新增负荷点接入为优化变量,以设备投资成本、系统有功损耗、停电损失及购电费用为目标函数,建立了基于机会约束规划的DG与配电网架多目标协调规划模型。通过加权将多目标优化转化成单目标优化问题,采用染色体混合编码方式的遗传算法进行求解。算例仿真结果表明,基于机会约束规划对DG和配电网架进行综合协调规划,能够有效提升配电网的经济效益和供电可靠性,通过模型参数的灵敏度分析给出了置信水平的参考值和光伏单位造价对规划方案经济性的影响。

基于混沌相空间重构理论的风电场短期风速预测

风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战,进行短期风速预测对并网风力发电系统的运行具有重要意义。根据风速具有混沌特性,采用相空间重构理论对短期风速进行预测。由嵌入时间窗Γ和m、τ的关系,确定了m和τ的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行相空间重构。在选取参考点时既考虑相点欧式距离又考虑其空间及时间上的相关性,有效克服'伪邻近点'的影响,提高了预测精度。预测模型采用了一阶局域预测模型和BP神经网络两种模型。算例分析结果验证了所提出方法的可行性和有效性。