基于功率重构和时序特性约束的长预见期光伏集群功率预测

光伏装机容量的逐渐增大为大规模的光伏并网带来了巨大挑战,突破更长预见期的光伏功率预测有助于电力系统的安全稳定运行。现有研究及应用最长预见期为7 d,为将预见期延长至8~15 d,提出了一种基于功率重构和时序特性约束的长预见期光伏集群功率预测方法。首先,采用近似积分计算日电量和辐照能;其次,基于麻雀搜索算法优化变分模态分解以分解电量及辐照能序列,并采用多元线性回归模型对不同频率的分量进行预测叠加得到电量预测结果;然后,根据出力特性建立约束过程,将电量预测结果重构为光伏功率;最后,将所提方法应用于中国甘肃省某光伏集群,模型在不同季节典型月功率预测的均方根误差平均降低2.55%,验证了方法的有效性。

基于GA-PSO算法计及风电时序特性的主动配电网双层规划

合理规划配电网是提高风电消纳能力的重要一环,但风电出力与负荷时序特性场景应用较多,会增加模型求解难度,对优化配置结果有不利影响。引入拉丁超立方抽样结合K-means聚类技术削减样本数量得到典型风电与负荷多场景模型以提高模型计算效率。考虑风电运营商与国网公司利益,建立计及风电时序特性的主动配电网双层规划模型,即上层以风电运营商收益最大为目标确定风电规划方案,下层以配电网络损耗最小优化系统运行状态。基于IEEE 33节点系统进行算例分析,验证规划模型的有效性。研究结果表明:采用GA-PSO联合优化算法规划后配电系统损耗成本为26.04万元,比单一GA算法和PSO算法规划分别降低了5.03%和0.77%,场景成本减少了4.0万元。因此,验证了所提规划模型的有效性。

基于时序特性的微电网安全运行域模型及影响机理分析

为确定不同时序下接入配电系统的微电网安全运行范围,并对不同微电网之间的运行交互影响进行分析,以含微电网的配电系统为研究对象,提出基于时序特性的微电网安全运行域(TSC-MGSOR)模型及其影响机理分析方法。对微电网外特性进行建模,以描述不同时刻下微电网的发用电状态;在充分考虑可再生能源发电时序特性对微电网外特性影响的基础上,提出TSC-MGSOR的概念及模型,并给出模型的求解算法;基于所提TSC-MGSOR模型,分析微电网的接入对一维/二维TSC-MGSOR的影响机理。基于改进的IEEE 33节点系统进行仿真验证,结果表明,所提TSC-MGSOR模型能精确描述不同时刻微电网的安全运行范围,所提一维/二维TSC-MGSOR影响机理分析方法能有效分析微电网不同接入模式对一维/二维TSC-MGSOR的影响。

计及源荷时序特性的低压台区分布式光伏接入分布鲁棒优化方法

为提高低压配电台区中分布式光伏(DPV)的接入容量,促进光伏消纳,本文提出一种计及源荷时序特性的低压台区DPV接入分布鲁棒优化方法.首先,针对低压台区中分布式光伏出力和负荷需求的不确定性,提出一种基于优化聚类的源-荷联合时序场景生成方法;其次,计及电压约束、线路容量约束、逆变器无功补偿约束及光伏消纳约束等,构建低压台区分布式光伏接入分布鲁棒优化模型,在保证各典型场景最恶劣概率分布下的弃光率期望值符合要求的情况下,最大化低压台区中分布式光伏接入容量;然后,建立低压台区分布式储能接入的数学模型,以研究储能接入及其充放电机制对低压台区分布式光伏接入的影响;最后,以实际配电台区为例进行仿真计算,验证了本文模型的有效性.

考虑环境成本和时序特性的微网多类型分布式电源选址定容规划

基于不同类型负荷和分布式电源的时序特性以及不同类型分布式电源的环保性能,建立考虑环境成本的微网分布式电源选址定容规划模型,以分布式电源投资费用、燃料费用、网络损耗费用和环境赔偿费用最小为目标函数,采用基于蒙特卡罗模拟的随机潮流计算方法判断规划方案是否满足潮流约束及计算网络损耗。最后采用遗传算法对规划模型进行求解。算例结果验证了模型的合理性。

考虑时序特性的多目标分布式电源选址定容规划

配电网负荷及分布式电源出力呈现明显的时序特性,文中对负荷和分布式电源的典型时序特性进行了分析,以配电网损耗、停电损失为目标,考虑时序特性和多场景提出了多目标分布式电源选址定容规划模型,给出了场景和场景权重的确定方法。应用遗传算法进行求解,采用多段染色体编码方式,根据节点视在功率二阶精确矩处理不可行解,有效地提高了优化效率。IEEE 69节点系统仿真结果证实了时序特性对分布式电源的选址定容有很大影响,验证了所提出模型和方法的可行性和有效性。

计及警报信息时序特性的电网故障诊断解析模型

现有的故障诊断解析模型没有利用警报信息的时序特性,对于复杂的多重故障,诊断结果可能有2个甚至多个解,不够明确。文中通过提出动态关联路径的概念,构造了能够充分利用警报信息时序特性的电力系统故障诊断的一种新解析模型,能够合理地描述现代电力系统多种保护配置下保护和断路器的动作时序关系,对于复杂故障可以得到更为明确的诊断结果。最后用实际电力系统所发生过的故障对所提出的方法进行了说明。

元江—红河干流径流时序特性及突变分析

以元江干流主要控制性水文站蛮耗站在1956～2000年观测记录共45年的径流量序列数据为基础，运用Mann-Kendall、有序聚类和累积距平等统计方法分析元江径流分布规律及其变化的基本特征。结果表明：实测径流年内分配不均，年际变化不大，年径流变差系数为0．263。实测径流量序列存在明显的阶段性和缓慢上升趋势。对元江实测径流序列进行还原处理得到天然径流量，发现其与实测径流的差异不大，多年平均水资源耗水量仅占天然径流量的2．92％。年径流量和径流系数在1965年和1994年前后都发生两次增加突变；而年降水量与流域年蒸散发量没有发生突变。归一化植被植物变化表明元江干流植被覆盖在1993年左右被破坏较为严重。因此，得出径流变化趋势主要与降雨有关，两次突变主要受人类对下垫面改变的影响。

考虑时序特性的配电网风-光-储随机规划模型

针对分布式电源(Distributed Generation, DG)的不确定性和时序特性,构建了考虑时序特性的配电网风-光-储随机规划模型。首先对风电和光伏的时序特性和不确定性概率分布进行详细建模,并给出储能系统的充放电、容量限制约束模型。为充分融入随机规划,采用ARMA模型对风-光的不确定性运行工况进行场景抽取,并通过Kantorovich方法筛选获得10组典型场景。此外,建立以投资成本和运行成本为综合优化目标,二阶锥松弛支路潮流、储能、DG运行相关约束、安全约束等为约束条件的风-光-储投资随机规划模型。最后,通过修改的IEEE33节点系统进行算例分析,验证了该模型的有效性。

基于K-均值聚类多场景时序特性分析的分布式电源多目标规划

若不考虑分布式电源出力及负荷需求的波动性及不确定性,可能导致分布式电源规划容量偏大或系统电压改善程度降低。深入分析分布式电源出力时序波动特性,并引入K-均值聚类多场景概率分析方法,以降低上述波动性及不确定性对配电网的影响;以最大化年寿命周期收益率和电压分布改善率作为目标函数,建立分布式电源多目标规划模型,并采用多目标复合微分进化算法对其求解和基于最短归一化距离法实现多目标总体最优解决策。以IEEE33节点配电系统为例进行分布式电源多目标规划,验证了所提方法的有效性和优越性。

考虑时序特性的主动配电网静态安全分析

主动配电网(ADN)是实现间歇性绿色能源高效利用和网络优化运行的有效技术方案。静态安全分析是调度过程中提高系统运行安全性的重要工作。文中计及分布式电源、储能、可平移负荷,考虑ADN运行的时序特性,提出适用于主动配电网N-1支路故障的静态安全分析方法。首先建立了适用于ADN静态安全分析的元件时序模型和安全指标;其次考虑故障发生时段和故障期间网络运行状态两方面的时序性,提出一种ADN静态安全分析方法,该方法计及了ADN的孤岛运行与主动管理能力,以孤岛功率平衡和网络潮流约束为准则得出切负荷值,定量评估出不同时段、不同支路和系统总体的安全性,以找到系统运行的薄弱环节;最后通过算例的基本分析结果和多场景比较,验证了所提出安全指标和静态安全分析方法的正确性和有效性。

基于CLARA算法的考虑时序特性分布式电源规划

针对配电网分布式电源(DG)的优化选址定容问题,以配电网年损耗电量最小为目标,考虑不同类型DG出力的随机性和时序特性,建立多场景多时段混合整数非线性随机优化模型。利用蒙特卡洛方法生成描述DG出力的序列场景,通过考虑各场景需要满足的约束条件近似对随机过程进行约束,将原随机优化问题转化为确定性优化问题。利用CLARA算法对各场景各时段模拟得到的样本进行聚类,以避免全场景下样本规模大、模型求解难等问题。IEEE 14和IEEE 33节点标准系统的测试表明,所提模型和算法能有效利用不同类型DG的时序互补作用,提高配电网对DG出力的消纳能力。与不采用聚类方法全场景代入及采用PAM聚类方法相比,所提算法在保证优化结果近似误差低于3%的同时,能显著降低模型的求解难度和节省计算时间。

基于时序特性含储能装置的分布式电源规划

基于风力发电、光伏发电和5类不同负荷的时序特性,以配电网的投资成本、维护成本、购电费用、可靠性成本、环境污染补偿费用之和最小为目标函数,建立分布式电源和储能装置的选址定容规划模型。该模型采用负荷、分布式电源和储能装置协调优化的策略,对钠硫蓄电池储能装置的容量及功率进行优化配置,以在不过多装设储能装置及保证配电网经济性、可靠性的前提下,提高配电网对分布式电源接纳能力。采用粒子群优化算法对典型算例进行求解,结果验证了所提模型和方法的正确性和有效性。

考虑峰谷分时电价和时序特性的分布式电源选址定容

不同类型的负荷和分布式电源出力在不同季节不同时段表现出明显差异,即时序特性。文章基于负荷和分布式电源的时序特性,采取负荷峰谷划分时段理论,将一年进行四季五时段的划分,结合负荷峰谷分时电价,以配电网网损费用最小为目标函数,确立了对分布式电源的选址定容。最后以IEEE 33节点配电网为算例,采用遗传算法进行计算,仿真结果验证了所提方法的合理性及可行性。

风电功率爬坡事件作用下考虑时序特性的系统风险评估

与常规的风电功率随机波动相比,风电功率爬坡事件具有明显的时序特性。为准确评估其对系统运行风险的影响,分析风电功率爬坡事件的特点及发生过程,并基于非序贯蒙特卡罗模拟法推导与之相适应的常规机组停运模型。通过对常规机组可能停运时刻和对应的运行状态分别进行抽样,考虑爬坡事件与常规机组停运之间的时序关系对评估结果的影响。在计及低频减载及AGC调节作用的基础上,采用频率越限次数和失负荷期望对系统运行风险进行评估。以IEEE RTS 24节点系统为例,对多种场景下系统运行风险进行评估及对比分析,验证了所提模型的有效性。

计及时序特性的主动配电网无功电源规划

主动配电网集成了丰富的可控资源,而当前配电网的无功电源规划并没有考虑主动管理手段,导致无功电源优化配置难以反映全面的综合性效益。针对此状况,考虑分布式电源、变压器分接头、储能、负荷调整等主动管理手段,计及主动配电网的时序特性,建立两层规划模型,在规划中考虑运行特性对电容器进行了综合优化配置,规划层考虑电容器的投资维护费用,运行层计及配电网的年运行费用,并采用基于小生境的遗传算法对两层规划模型进行优化求解。算例结果表明:在电容器规划中考虑主动管理手段,有利于提高资源利用率、降低配电网的投资和运行费用;充分利用分布式电源和储能的无功调节能力有利于配电网的安全经济运行。

考虑时序特性和环境成本的并网型分布式电源选址定容规划

基于分布式电源出力和负荷的典型时序特性,建立考虑环境成本的并网型分布式电源选址定容规划模型,以配电网建设费用、损耗费用、购电费用和分布式电源运行费用最小为目标函数,采用可处理PV节点的前推回代潮流计算方法判断规划方案是否满足潮流约束及计算网络损耗。同时,为克服粒子群算法的"早熟"问题,提出了一种将联系数与粒子群算法相结合的改进粒子群算法,并用改进算法对模型进行优化。IEEE13节点系统仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。

考虑时序特性的配电网分布式电源优化配置

分布式风电、光伏电池等分布式电源输出功率以及系统负荷功率的随机性和时序性波动为配电网中分布式电源的优化配置带来巨大的挑战。为此,利用全年各季节各时段历史数据,基于多场景与时段划分的方法对配电网各时段风速、光照强度和负荷大小建立概率分布模型,以包括配电网运行商收益与修正的电压质量改善指标在内的综合效益为目标函数,对各时段采用机会约束规划方法建立考虑时序特性的分布式电源优化配置模型。以IEEE33节点配电系统作为算例,采用精英策略遗传算法对该模型进行求解,规划结果验证了所提模型的有效性,同时表明合理的分布式电源配置方案能够取得较好的经济、环境以及电压质量效益。

考虑时序特性的分布式电源接入配电网规划

分布式电源及储能单元接入配电网对其经济性与安全性具有显著影响。为了增强配电网转供能力,提高供电可靠性、稳定性,同时减少投资和运行维护成本,提出一种风-光-储接入配电网的定容规划方法。方法考虑分布式电源的时序特性、不同季节负荷的时序特性及实时电价,构造功率平衡、电压偏差等约束条件,建立考虑经济性、稳定性的风-光-储接入配电网的多目标优化模型,并采用非支配排序遗传算法获得帕累托最优解集。在IEEE33节点系统中进行算例分析,结果表明考虑时序特性更符合实际,规划结果更优。

兼顾不确定性和时序特性的主动配电网分布式电源与需求响应优化配置

传统分布式电源优化配置多采用服从固定分布参数的分布式电源随机出力模型,并未考虑分布参数的时序差异性。本研究基于实测数据分别依季节和小时拟合得到不同时段下风速和光照强度的分布参数,从而建立风机和光伏出力不确定时序模型,并基于价格弹性理论建立需求响应负荷不确定时序模型,最终建立以分布式电源和智能电表的安装位置、容量或数量为优化变量,以设备投资成本、售电利润、网损成本和排放成本为目标的主动配电网协调配置模型,采用基于蒙特卡罗随机潮流的遗传算法优化求解。IEEE33系统多场景对比仿真结果表明,考虑分布式电源和需求响应不确定时序特性的协调配置能科学有效地提高主动配电网规划的经济性和环保性,协调发挥分布式电源和需求响应各自优势,适应低碳主动配电网的发展需求。