考虑多目标协同的“水光充储”配电网优化规划方法

高比例分布式光伏、电动汽车接入对配电网产生较大冲击,挖掘小水电、储能的灵活调节潜力,构建“水光充储”一体化系统成为水电富集地区配电网的新形态,其协同规划方法成为需要解决的关键问题。首先,给出“水光充储”系统的框架和定义,以优化经济成本、充电距离和系统碳排放量为目标,建立了“水光充储”配电网协同优化规划模型;其次,使用行程链方法对电动汽车的充电需求进行预测,使用K-means聚类算法和层次分析法得到典型日的电源出力曲线,并使用带精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)求解多目标模型得到帕累托(Pareto)解集,采用最优理想解法进行筛选,得到不同场景下的最优规划方案;然后,对不同场景的最优规划方案开展综合评估;最后,以IEEE 33节点系统为例开展案例分析,优化结果表明所提方法能够兼顾规划方案的经济性、低碳性、社会性、安全性和可靠性等多维评价指标,验证了所提方法的合理有效性,可为分布式光伏、充电站和储能接入配电网时的规划建设提供重要参考。