计及“源-荷”不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法

针对可再生分布式电源(RDG)和需求响应负荷(DR)的不确定性增加了增量配电网中“源-网-荷”多利益主体协调运行难度问题,提出了计及“源-荷”不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法和同步回代缩减法,产生关于RDG可发电功率和DR负荷电价弹性系数的典型场景集合,简化描述RDG和DR负荷的不确定性特征;在此基础上,分别以RDG运营商、配电网运营商和DR负荷用户的收益或成本最优为目标,建立“源-荷”不确定性场景集下的增量配电网多目标优化模型;然后,采用基于Pareto熵的多目标差分进化算法对模型进行求解,并利用模糊隶属度函数从Pareto最优解集选取最优折衷解;最后,以IEEE30节点配电网为例,证明了所建模型的合理性和所提算法有效性。

基于“源-荷”不确定性的配电网用电负荷分布式协同控制

随着配电网建设运行规模的不断增大,形成了大量用电负荷控制问题,特别是在用电负荷数据分析中弱化了样本时序特征,造成了局部负荷特征获取不全,使配电网用电负荷预测系统无法维持电网能量的平衡性;在以往配电网用电负荷处理分配时很少考虑“源-荷”不确定性产生的影响,容易导致用电负荷分类识别概率过低、用电负荷预测出现较大误差,并长期存在发电成本过高、配电平衡度不足等一系列问题。针对上述情况,通过概率分布函数对“源”、“荷”两个方面的不确定性展开研究,设置由两个概率分布函数组成的多目标函数为协同出力平衡度设置约束条件,利用改进分群涡流搜索算法进行求解,得到用电负荷协同控制方案。测试结果显示,在17:00时,光伏装置1的功率为1050 kW;在11:00时,光伏装置2的功率为980 kW,基于“源-荷”不确定性均方根误差小于0.7%;而基于“源-荷”不确定性的方案成本为45.32万元,平衡度为0.94。基于“源-荷”不确定性的配电网用电负荷协同控制方法比未基于“源-荷”不确定性方案所达成的协同控制平衡度更高,协同控制技术也更为合理。

基于源-荷不确定性的共享储能规划及多微电网灵活性优化策略

随着大量可再生能源接入电网和电力负荷需求的增长,电力系统的运行可靠性下降。共享储能系统可以遏制微电网供需双侧的不确定性,从而引起广泛研究关注。提出一个“源-荷-储”协同调度的双层模型,以解决电力供需双侧不匹配问题,促进电网经济运行。上层模型求解共享储能系统的最优配置,而下层模型则求解多微电网系统的最小运行成本。为促进微电网间、微电网与共享储能之间的功率交互,采用了基于交互贡献度的利润分配方案。结合电力市场情况,设计了5种实验方案。实验结果表明,方案3中共享储能比方案2中独立储能的容量配置降低了62.4%,MMG运营成本降低了46.8%;而在方案5中进一步考虑了需求响应之后,相当于增加了等效的虚拟储能容量,使得此方案下共享储能的容量配置相较于方案3降低了31.8%,MMG运营成本降低了40.2%。