考虑风光与负荷时序特性的主动配电网分布式电源优化配置

摘要

主动配电网中分布式电源优化配置时，风光机组出力与负荷时序波动特性使场景过多，这既会增加模型求解的难度，也会影响优化配置结果。为此，首先引入戴维森堡丁指数（Davies-Bouldin index, DBI）结合K-means算法对全小时场景进行聚类缩减。然后，建立考虑风光与负荷时序特性的主动配电网双层优化配置模型，上层以系统年综合经济成本最优为目标，决策变量为风光机组接入配电网的位置及容量；下层以系统各时段运行电压水平最优为目标，决策变量为配电网主动管理措施下的运行成本；综合考虑风光机组时序出力和负荷侧时序响应，实现主动配电网分布式电源优化规划。最后，采用改进的自适应遗传算法对模型进行求解。IEEE 33节点系统算例表明，所提方法及模型在确保场景选取的多样性和合理性的同时，兼顾了风光机组出力与负荷时序波动特性，提高了系统运行水平，降低了系统运行成本。