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含分布式能源的配电系统可靠性分析研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 含分布式能源的配电系统发展现状

1.3 含分布式能源的配电系统可靠性分析发展现状

1.3.1 配电网可靠性分析指标

1.3.2 配电网可靠性分析方法

1.3.3 含分布式能源的配电网可靠性分析研究现状

1.4 本文的主要工作

第二章 基于网络分区的配电网可靠性分析

2.1 配电网停运类型

2.1.1 永久可修复故障停运

2.1.2 瞬时性故障停运

2.1.3 计划停运

2.2 配电网的分块简化

2.2.1 分区编码

2.2.2 故障分区

2.3 配电自动化水平以及故障类型处理

2.3.1 配电自动化发展阶段

2.3.2 故障类型处理

2.4 序贯蒙特卡洛模拟法

2.4.1 元件状态抽样

2.4.2 可靠性评估流程

2.5 算例分析

2.5.1 IEEE RBTS-BUS6配电网算例系统及参数

2.5.2 IEEE RBTS-BUS6网络可靠性分析

2.6 小结

第三章 基于序贯蒙特卡洛含分布式能源的配电网可靠性分析

3.1 分布式元件模型

3.1.1 ARMA模型

3.1.2 风机出力模拟

3.1.3 光伏阵列出力模型

3.1.4 负荷出力模型

3.1.5 蓄电池

3.1.6 燃气轮机

3.2 含分布式能源配电网主动控制策略

3.2.1 微网运行

3.2.2 微网内分布式能源使用策略

3.2.3 负荷响应

3.2.4 基于遗传算法的最优切负荷

3.3 IEEE RBTS-BUS6网络算例

3.3.1 分布式电源类型与容量对馈线4可靠性指标影响

3.3.2 负荷响应对IEEE RBTS-BUS6网络可靠性影响分析

3.4 盐城长安变算例分析

3.4.1 盐城长安变网络基本信息

3.4.2 盐城长安变网络可靠性分析

3.5 南京新街口丰富变(A+区域)算例分析

3.5.1 南京新街口丰富变网络基本信息

3.5.2 南京新街口丰富变网络可靠性分析场景设置

3.5.3 南京新街口丰富变网络可靠性结果分析

3.6 小结

第四章 基于伪序贯蒙特卡洛含分布式能源的配电网可靠性分析

4.1 非序贯蒙特卡洛模拟

4.1.1 非序贯蒙特卡洛抽样

4.1.2 收敛判据

4.2 伪序贯蒙特卡洛模拟

4.2.1 向前/向后时序模拟

4.2.2 分布式能源伪序贯抽样方法

4.2.3 伪序贯蒙特卡洛模拟法流程

4.2.4 可靠性指标

4.3 算例分析

4.3.1 未加入分布式能源IEEE RBTS-BUS6馈线4可靠性数据分析

4.3.2 加入分布式能源IEEE RBTS-BUS6馈线4可靠性数据

4.3.3 不同分布式能源接入对IEEE RBTS-BUS6馈线4可靠性指标变化

4.4 小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

作者简介

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摘要

配电网可靠性分析是电力系统可靠性评估的重要内容。随着传统能源的大量消耗以及环境污染的加重,开发和利用清洁高效的分布式能源成为各国研究的焦点,而分布式能源的大量接入,使得传统的单电源辐射状配电网转换成多电源供电的网络结构。当配电网中有元件发生故障时,需要考虑主动控制策略以及微网运行方案,并且分布式能源具有随机性与波动性的特点,给配电网的可靠性分析的模型方法带来了巨大挑战。对此,本文提出了考虑分布式能源接入以及主动控制策略的配电网可靠性分析方法。
  首先,基于开关为边界对复杂配电网进行分区、编码,采用算法实现故障自动定位与分区,提高了配电网可靠性分析的效率。针对以往配电网可靠性分析只考虑永久可修复故障的不足,本文指标综合考虑永久可修复故障、瞬时故障以及检修停运,在此基础上建立配电自动化发展不同阶段的模型,基于IEEE RBTS-BUS6配电网对不含分布式能源的配电网进行可靠性计算,深入分析网络的可靠性指标以及不同配电自动化发展阶段、不同故障类型对可靠性指标的影响。
  其次,建立风机、光伏阵列、蓄电池、燃气轮机出力以及负荷波动模型,为更好的体现分布式能源出力的季节性以及区域性特点,本文中根据实际数据采用ARMA模型对风机和光伏阵列出力进行预测,蓄电池考虑多约束充放电模型。此外,考虑分布式能源的间歇性特点,在可靠性评估中考虑微网运行、负荷响应、基于遗传算法的最优切负荷等主动控制策略。在此基础上采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网可靠性进行分析,以含有分布式电源接入的IEEE RBTS-BUS6网络以及江苏地区典型网络进行可靠性评估。
  由于序贯蒙特卡洛模拟法仿真时间较长,本文采用伪序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行可靠性分析,其中非序贯蒙特卡洛模拟法用来进行抽样,而只在抽样到故障时采用序贯蒙特卡洛模拟法进行时序模拟获得故障序列,基于IEEE RBTS-BUS6网络算例表明该算法具有精度高,仿真速度快的优点。

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