计及源-荷时序性和相关性的主动配电网多阶段规划

摘要

近年来，随着环境问题日益严重，清洁能源得到迅速发展。大量清洁能源以分布式电源(Distributed Generation, DG)的形式接入配电网，给配电网的规划和运行带来诸多不确定性因素。另外，主动配电网(Active Distribution Network, ADN)作为未来配电网的主流形态，DG的高渗透率接入特性以及多种主动管理模式都给配电网的规划和运行带来了新的挑战。本文针对源-荷的时序性以及地理位置相关性，建立配电网运行场景。考虑主动配电网分阶段投建，提出多阶段划分方法，建立主动配电网多阶段规划-运行双层规划模型。　　首先基于清洁能源出力和负荷需求的随机性与时序性，建立了具有时序性的风电出力概率模型、光伏发电概率模型以及负荷需求概率模型。考虑到接入配电网同一位置的DG和负荷存在相关性，采用拉丁超立方采样和Nataf变换得到具有相关性的风-光-荷样本。为降低后续运行状态计算量，加入场景缩减步骤，采用K-均值聚类进行场景缩减，并采用聚类有效性指标进行评价，最终得到43个具有时序性运行场景。通过不同抽样方法对比，验证了本文抽样方法的有效性，并通过算例分析，说明相关性对配电网运行与规划的影响。　　而后，基于中长期负荷预测数据利用K-均值聚类方法进行多阶段划分，提出了考虑负荷水平的配电网多阶段划分方法。以配电网整个规划阶段的经济性最优及DG实际发电量最大为优化目标，建立主动配电网多阶段规划-运行双层规划模型。主要考虑四种主动管理策略参与运行优化，分别为：分布式发电机出力控制、可中断负荷控制、无功补偿的投切、有载变压器的调节。采用收缩因子粒子群双层优化算法求解多时间尺度规划-运行双层模型，最后对修改后的IEEE33节点拓展算例进行仿真。仿真结果表明：考虑时序性和相关性场景的规划方案提高了DG渗透率并在一定程度提高了经济性。以DG发电量最大作为下层优化目标的双层模型促进了DG的消纳，相比较只考虑上层经济性的模型在经济效益和环境效益两方面得到改善。考虑主动管理模式的优化方案既提高了系统电压水平，又提高了DG渗透率。本文的多阶段规划模型大幅降低了规划期的总成本，比常规多阶段规划总成本降低13.6%，比单阶段规划总成本降低37.3%。

目录

声明

第1 章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1 清洁能源不确定性分析方法

1.2.2 主动配电网规划研究现状

1.2.3 配电网多阶段规划研究现状

1.3 本文主要工作

第2 章 计及相关性和时序性的不确定性模型

2.1 引言

2.2 风-光-荷不确定性建模

2.2.1 风电出力概率模型

2.2.2 光伏出力概率模型

2.2.3 负荷需求概率模型

2.3 计及相关性的拉丁超立方采样

2.3.1 拉丁超立方采样

2.3.2 Nataf 变换

2.3.3 相关性样本的生成步骤

2.4 场景聚类分析

2.4.1 K-均值聚类算法

2.4.2 聚类有效性分析

2.5 场景模型仿真分析

2.5.1抽样方法性能测试

2.5.3时序性典型运行场景仿真结果

2.5.4计算时间对比

2.6相关性对运行与规划的影响

2.7 本章小结

第3 章 主动配电网多阶段规划模型

3.1引言

3.2 主动配电网

3.3中长期配电网多阶段划分方法

3.3.1多阶段规划

3.3.2多阶段划分方法

3.4多阶段双层规划模型框架

3.5上层模型

3.5.1目标函数

3.5.1投资约束

3.6下层模型

3.6.1目标函数

3.6.2运行约束

3.7 本章小结

第4 章 主动配电网多阶段协调规划算法

4.1引言

4.2收缩因子粒子群算法

4.3基于CFPSO双层规划

4.2.1编码方式

4.2.2求解流程

4.4算例仿真

4.4.1数据准备

4.4.2时序性和相关性对比分析

4.4.3双层优化模型对比分析

4.4.4主动管理模式对比分析

4.4.5多阶段模型对比分析

4.5本章小结

结论与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间的论文及科研情况