新能源配电网低碳运行长期负荷预测研究

为解决新能源配电网持续低碳运行时的长期负荷预测难度问题。提出利用多时间尺度分析法获取电力负荷数据的小波尺度,选取多个尺度进行分析获取的初步长期负荷数据,采用指数平滑法对获取的初步长期负荷数据进行平滑处理。通过对平滑处理后长期负荷数据的累加累减以及还原,构建一阶微分方程,利用灰色关联方法实现配电网低碳运行长期负荷预测。结果表明,所提方法的预测结果接近电力负荷实际值,预测误差始终低于0.3 MW,且在配电网不同时期的预测误差范围均较小。

基于深度强化学习的新能源配电网双时间尺度无功电压优化

新能源大量接入配电网,其波动性及间歇性容易导致配电网电压的频繁波动问题。传统基于模型的无功电压优化方法高度依托于电网的精准建模,其求解精度与计算速度难以满足含新能源配电网对于电压控制的要求。该文基于深度强化学习,提出一种双时间尺度配电网无功电压优化方法。该方法将电力系统无功电压优化问题转化为马尔可夫决策过程,统筹考虑无功补偿设备的差异化调节特性和不同深度强化学习算法的特点,设计针对离散型设备和连续型设备协调控制的双时间尺度优化方案。其中,长时间尺度上制定并联电容器组投切计划,以调整电压偏移,同时最小化全系统网损;短时间尺度上设置滚动预测窗,制定SVG出力计划,以跟踪电压变化,解决新能源并网带来的配电网电压频繁波动问题。最后通过IEEE33节点拓展系统验证该数据驱动方案在无功电压优化的实现速度和效果上所具有的优势。

基于混合整数二阶锥规划的新能源配电网电压无功协同优化模型

考虑配电网运行的时序特性,以多时段功率损耗最小、电压偏离最小和电压无功优化中需求响应利用率最大化为多目标函数,建立分布式新能源配电网电压无功协同控制的多时段多目标动态优化模型。在对配电网无功补偿装置无功功率进行优化配置并充分利用实时的需求响应基础上,提出分布式电源（distributed generation,DG）环境下配电网电压无功多目标协同优化的混合整数二阶锥规划方法。在优化问题求解中,优化的决策变量包括离散型变量和连续型变量,而且潮流约束等式计算复杂性大。该文首先将潮流模型转化成锥规划模型,将潮流变量间复杂的关系以线性公式替代,而新变量则用特殊结构的锥集表示,从而简化了优化模型,使得优化问题转化为可高效快速精确求解的混合整数二阶锥规划模型。采用PG＆E的69节点配电系统测试的结果验证了所提出控制方法的可行性和适用性。

基于CVaR分析的新能源配电网电压风险评估模型

针对风光等分布式新能源大规模接入给配电网带来反向潮流而造成的电压波动大、局部区域电压偏高的问题,在传统配电网运行风险评估理论的基础上,结合分布式电源、电动汽车和负荷概率模型,采用严重度函数描述了电压偏高、偏低的风险,构建节点电压偏高、偏低的严重性函数。将传统风险评估理论的事故风险评估替换为基于条件风险价值(CVaR)模型,提出了考虑电动汽车和负荷不确定性的事故冲击和损失计算方法,建立了电压波动的CVaR风险指标,提出了分布式电源发电功率、电动汽车充放电功率的特殊函数的估计方法。以IEEE33系统为计算实例,计算了正常运行和预期故障线路2种情况下的电压波动的CVaR风险值,验证了该方法的可行性和适用性。

新能源配电网低碳高效运行的可拓层次评估方法

本文在传统配电网评估模型的基础上,建立了新能源配电网的综合评估指标体系,该指标体系从设备运行状态、供电可靠性、电能质量、经济性以及环保性五个方面较为全面地对新能源配电网进行综合评估,突出了新能源配电网区别于传统配电网的特性,同时提出了基于可拓层次分析法的综合评估方法,该方法在传统层次分析法的基础上考虑了人为判断的模糊性,并且较容易满足判断矩阵的一致性要求。最后通过算例分析验证了指标体系的全面性和评估方法的适应性。

新能源配电网故障修复时间分析与预测研究

风能、太阳能、潮汐能等新能源作为可再生能源,具有节能、环保的优势性,以其为应用发展的新能源电源并网运行,可缓解煤炭、石油等发电的高能耗、高污染问题,促使电网趋向绿色生态发展。为提高电力服务质量,及时告知停电用户故障修复及停电恢复时间,提出了MCNNs模型,将停电原因、电路编号和天气事件等离散数据及连续数据进行二进制编码,代入深度神经网络进行训练,采用正则化和非线性激活优化训练过程,从而提高故障修复及停电恢复时间预测准确率。在仿真阶段,将所提方法与VGG16、ResNet和多层感知器模型进行比较,故障修复时间的预测模型优于停电恢复时间的预测模型,停电恢复时间MAE为118.20 min,比故障修复时间MAE高约90 min。

基于原对偶内点法的新能源配电网无功优化模型

分布式电源出力的随机性与波动性使得配电网系统的潮流分布和电能质量等方面受到了重大影响。考虑到配电网电压波动等问题,在复杂的非线性规划问题的基础上,提出一种解决含分布式电源配电网无功优化问题的二阶锥规划方法,以达到调节电压水平、提高电能质量和降低系统损耗的目的。该方法首先将电力系统各节点电压偏差、电源有功和无功出力的上下界作为约束条件,以分布式电源的接入位置和接入容量作为决策变量,建立以电力系统损耗期望值最小为目标的SOCP模型,并采用现代原对偶内点算法加以求解。通过IEEE14节点系统的计算结果,验证了所提模型与方法的有效性和可行性。

新能源接入配电网经济性与可靠性优化研究

为寻求新能源配电网的可靠性和经济性最优,实现新能源电源的优化配置,本文提出将可靠性和经济性同时作为两个优化目标,运用自适应粒子群优化法,对新能源电源进行多目标优化配置。以IEEE-RBTS Bus 6主馈线F4为例,通过系统仿真找到新能源配电系统可靠性与经济较均衡的Pareto最优解集,可根据决策者的偏好选择最优方案。本文的研究为新能源电力系统可靠性和经济评估提供了一个新的研究思路。

新能源集中接入配电网可拓层次评估仿真

针对配电网新能源的影响指标分析中,采用的多指标评估中出现指标不相容现象,导致评估精度不高的问题,设计了一种基于可拓层次分析的新能源集中接入配电网综合评估方法。根据标度法建立可拓区间判断矩阵,利用层次分析法对其求解,确定综合评估权重值。通过新能源接入配电网的设备运行、电能质量、可靠性、经济性和环保指标五个方面的分析,设立新能源集中接入配电网的整体评判标准。为验证上述评估方法的可行性与有效性,进行仿真,结果可知所提方法的评估准确率较多,指标评估准确率高19.1%,符合实际应用标准。

考虑源-荷随机协调特性的配电网概率潮流多目标优化方法

分布式电源(distrubuted generation,DG)和电动汽车(electric vehicle,EV)随机充放电环境下的配电网优化运行是目前一项重要的研究课题,通过建立分布式电源和电动汽车充放电的随机概率模型,进而构建出配电系统在随机因素下的运行状态。在满足电网运行的潮流约束条件下,以系统优化成本、有功损耗期望、电压偏差期望为目标函数,建立配电网概率优化的模型,使用基于概率潮流的混沌粒子群算法对模型求解,得出配电网优化运行的策略。最后以IEEE 33节点系统为算例,验证所提方法的正确性与有效性。

考虑DG、DS和EV协同运行的配电网无功优化方法

综合考虑分布式电源、电动汽车充放电和分布式储能运行的协调配合,并与不同类型无功补偿装置输出无功功率的协同控制,以配电网有功网损及电压波动量最小化为目标函数,建立配电网无功优化的多目标优化模型。考虑风速的概率特性、日照强度的不确定性、荷电状态和充放电特性以及运行效率,构建分布式风电机组出力、光伏发电系统出力、电动汽车充放电功率以及储能装置充放电功率的随机模型。选择DG、DS和EV等无功功率作为控制变量,采用遗传算法对优化问题进行求解。仿真计算表明了本文构建的无功优化模型的适应性和所提算法的可行性和有效性。

新型单心式独立型移相变压器及其调节特性研究

为提升高比例新能源配电网的潮流控制能力和精度,提出了一种新型单心式独立型移相变压器(SCIPST),对调压绕组匝数配置进行了优化,通过独立控制2个调压绕组,SCIPST能够独立调节线路电压的相位和幅值。与传统移相变压器相比,增加了独立调节线路电压幅值的功能和可调移相角的数量,提高了调节精度。通过独立调节线路电压相位和幅值,能够在一定范围内实现独立调节线路有功、无功。介绍了SCIPST的拓扑结构,详细分析了工作原理并给出了控制策略。建立了SCIPST的仿真模型,对SCIPST调节电网潮流和电压的稳态和暂态性能进行仿真验证。研制出小容量SCIPST实验模型,搭建了潮流调节特性测试平台,开展了调节潮流模拟实验。仿真和实验结果证明了所提出的SCIPST的可行性和有效性。

基于PSO自适应算法的配电网DG容量优化方法

针对用户侧分布式电源(DG,Distibuted Generation)大规模接入影响到配电网运行的问题,以网损最小、分布式电源投资运行成本最小和电压偏差最小为目标函数,建立了分布式电源容量多目标优化模型,得到了多目标函数和约束条件;提出了改进粒子群自适应优化算法,并对IEEE33配电系统进行了实例计算与分析。计算结果表明,分布式电源容量的优化模型能够实现分布式电源容量配置和布点的优化,改进粒子群自适应优化算法提高了算法的全局寻优能力,避免陷入局部最优解,使Pareto最优解集分布均匀。