含分布式风电的配电网规划优化及应用研究

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分布式风电(Distributed Wind Generation,DWG)作为一种清洁、环保的绿色能源,具有改善生态环境,优化能源布局,促进经济和社会健康发展的优势,但是DWG功率的随机变动加重了电网的负荷调节负担,大量的DWG接入更是对系统的安全稳定产生重大影响,如何实现可靠性和经济性相协调的DWG接入及运行是配电网规划中亟待解决的问题。在国家自然科学基金和江苏省优势学科的支持下,以含DWG的配电网规划优化为对象,将配电网的重构接入运行的规划要素与智能算法寻优机制相结合,构造更具实用价值的规划方法与模型,实现计及多要素的安全经济协调规划。主要研究工作及取得成果如下:  (1)为降低DWG接入配电网的无功功率损耗,提高电压质量和保持网络稳定性,构造了含DWG的配电网重构及电容优化配置模型,提出了一种适用于含DWG的配电网重构及电容优化的二进制粒子群与人工蜂群融合优化算法(Binary Particle Swarm Optimization-Artificial Bee Colony,BPSO-ABC),在提高种群多样性的同时,引入逻辑指令执行多结构运算,克服信息传递及位置更新不精确的缺陷。通过多个基准函数和智能算法对比测试表明,本研究所提BPSO-ABC算法全局搜索和收敛性能更佳。算例仿真结果显示,含DWG的配电网重构及电容同步优化配置后的系统功率损失、电压分布状态最佳,且优于其他智能方法的优化结果。  (2)为削减DWG对配电网电源质量、电压分布和安全性造成的影响,寻求DWG接入配电网的位置容量最优规划方案,提出了基于BPSO-ABC融合优化的BP神经网络模型(BPSO-ABC BP),优先选择电压薄弱点作为配电网接入位置,建立了包含DWG容量和电压幅值的训练数据集,通过BPSO-ABC算法在数据训练时全局寻优网络参数及结构,将搜索范围缩小之后,利用BP神经网络寻找符合期望的DWG位置容量最优解。相对于现有常见模型,所提BPSO-ABC BP模型预测精度更高,预测能力更强,相关性更好。算例仿真显示,位置容量优化后的配电系统损耗明显降低,电压稳定性有效改善,节点的电压分布值提高至0.90 p. u.以上。  (3)为提高DWG接入配电网的供电可靠性,促进风电高效利用,提出了评价可靠性和经济性的一种新的发电价值指数,构建了一种DWG接入与运行协调规划模型,制定峰谷时变负荷下经济运行策略。相对于现有常用规划方法,所提模型同时考虑了运行策略、可靠性与接入位置容量的相互关系,将BPSO-ABC融合算法用于算例求解,在线路损耗,供电量不足期望,发电收益及成本等表现出优于现有规划方法的求解效果。  (4)针对多类型、多样化和多节点的DWG接入引起馈线端电压上升和负荷电压依赖性增强,由此配电网规划优化方案的确定更加困难,提出了含DWG的配电网规划中关键独立目标的多目标函数模型,采用约束法对目标要素进行处理,基于一种均衡引导因子设计了改进的BPSO-ABC算法,寻求最满意的非劣解。仿真表明,所提模型更好地解决了个体目标间的矛盾,指导系统规划者更合理地决策折中的非支配解。与标准算法的规划结果相比,改进算法能更快地搜寻到最优解,且最优解的值优于标准算法的运行结果。  (5)针对目前含DWG的配电系统规划成本分析较多使用现值法来估算,存在反映投资获利能力或相对收益准确度不高的缺陷,提出了一种结合风电功率分析的平准化电力成本评价方法,对相应场址所选定的含DWG的配电网分别采用平准化和现值法作经济性对比分析,结果表明,平准化的电力成本较现值法要高,并且增大寿命周期和容量系数对风电发电成本产生积极的影响,而其他输入参数的增大会导致平准化成本增加。因此,平准化的电力成本更能准确反映含DWG配电系统规划的投资收益。
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