提升源网荷储多元协同的虚拟化网格划分方法

为减少分布式源荷双侧随机性及时序不匹配对配电系统经济运行的影响,提升区域内源网荷储多元功率互补协同,促进可再生能源就地消纳能力,提出一种全面兼顾分布式电源消纳、负荷需求响应、储能支撑及网络拓扑多元协同的配电网虚拟化网格划分方法。通过图论搜索算法遍历虚拟网格内所有节点信息,充分依托负荷需求响应节点、分布式电源节点以及储能节点建立虚拟网格信息优化模型。引入二阶锥规划松弛电压、电流辅助变量,获得优化后的网络潮流分布。考虑虚拟网格通信成本,兼顾虚拟网格供电率、虚拟网格间功率交互以及虚拟网格节点控制维度,建立了虚拟网格分区划分目标函数模型,提出虚拟网格分区划分策略。以IEEE33节点系统为案例,对所提出的虚拟化网格分区划分策略进行验证,结果表明虚拟网格分区划分方法可提高源荷匹配度、虚拟网格供电率以及经济性。

面向高比例新能源并网场景的风光-电动车协同调度方法

风光-电动汽车协同调度能够有效降低风光出力和电动汽车无序充电等多重不确定性对电力系统的不利影响.现有优化调度模型多以等效负荷波动最小为优化目标,仅考虑了等效负荷的整体波动性,无法衡量风光出力与负荷的匹配度且并未考虑不同出力场景下风光出力的差异性.针对上述问题,提出一种面向高比例新能源并网场景的风光-电动车协同调度方法.构建基于蒙特卡罗模拟的电动汽车无序充电模型;基于风光出力预测数据,构建基于Gap statistic和K-means++算法的风光出力典型日划分模型;以等效负荷方差和负荷追踪系数最小为双优化目标,构建风光-电动汽车协同调度模型,并采用NSGA-Ⅱ算法求解.结果表明:所提模型能够有效提升风光出力与负荷的匹配度,降低等效负荷波动性,从而缓解风光出力和电动汽车无序充电等多重不确定性对电力系统的不利影响.

基于改进粒子群优化算法的分布式电源集群划分方法

随着新型电力系统建设进程的推进,分布式电源并网比重逐渐增加,为解决新型配电网分布式电源调控困难的问题,采用改进粒子群优化算法对大规模分布式电源进行集群划分。首先,在模块度划分标准基础上,引入群内源荷有功匹配度和无功匹配度,提出由三者加权组合的综合性能指标,构建基于综合指标体系的集群划分优化模型;其次,采用惯性权重动态递减策略改进二进制粒子群优化算法,使其惯性权重动态变化,优化粒子位置与速度的更新进程,提高粒子群优化算法的寻优效率;最后,采用改进二进制粒子群优化算法对基于综合指标体系的集群划分优化模型进行寻优,基于此对IEEE33节点、某10 kV实际配网馈线系统进行集群划分。结果表明:基于综合指标体系的集群划分方法在保障划分结果模块度基本不变的基础上,可将有功匹配度和无功匹配度分别提高30%左右;而改进粒子群优化算法对提高划分结果的各个指标值均具有明显效果。

基于高斯混合模型的海洋能发电资源优化配置研究

为了充分利用波浪、潮流等海洋可再生能源,针对海洋能资源丰富的海岛电网,文中提出了以消纳率最优为目标的海洋能发电资源优化配置方法。首先,采用高斯混合模型(GMM)描述海洋能发电的随机波动性,并生成出力场景;其次,以海洋能消纳率最优为目标构建了海岛电网的海洋能发电资源优化配置模型;然后,对渗透率、消纳率及源荷匹配度3个指标进行综合分析,获得最优配置方案;最后,基于实际海岛负荷、波浪和潮流数据构建了海洋能发电资源优化配置算例,并重点分析了资源优化配置过程中渗透率约束的取值范围。结果表明:在不同的渗透率约束下,源荷匹配度呈现先升后降的趋势;在最优渗透率约束取值范围内,GMM出力场景与实测数据场景的优化配置结果相差不大且趋势一致,验证了GMM生成海洋能出力场景的有效性。