含高比例分布式光伏的配电网多目标概率规划方法

针对分布式光伏出力不确定性造成的配电网规划成本增加、运行稳定性降低问题,文章提出了一种含高比例分布式光伏的配电网多目标概率规划方法。通过K-means聚类对光伏出力数据进行场景削减,得到典型场景集及其概率模型,基于蒙特卡洛概率潮流生成不确定性场景,模拟分布式光伏实际运行情况。基于所得不确定性场景,建立双层概率规划模型:上层以投资建设成本最小和光伏渗透率最大为目标,对分布式光伏及储能进行选址定容,下层考虑分布式光伏出力的不确定性,以概率潮流下的运维成本、网损成本、购电成本和电压偏差指数最小为目标,对分布式光伏出力以及储能各时段充放电功率进行优化。采用改进的粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法对概率规划模型进行求解。采用安徽某地光伏出力作为典型数据,以IEEE 33节点系统为算例开展多场景算例分析,结果表明:与传统规划方法对比,所提方法能够提升光伏渗透率和配电网运行稳定性,并降低综合成本。