【摘 要】
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随着现代科技的发展和智能电网的不断进步,以分布式电源为主的清洁能源作为未来电力行业的发展方向,受到越来越多的关注。随着大量电动汽车和柔性负荷的加入,负荷侧种类呈现出多元化的特点。而各类资源的接入使得配电网的结构发生了转变,由原来简单的传统配电网转变为复杂的主动配电网。与此同时,可再生能源具有的随机性和波动性给配电系统经济运行造成了一定的影响,不利于可再生能源的有效消纳。为解决上述问题,本文研究了一
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随着现代科技的发展和智能电网的不断进步,以分布式电源为主的清洁能源作为未来电力行业的发展方向,受到越来越多的关注。随着大量电动汽车和柔性负荷的加入,负荷侧种类呈现出多元化的特点。而各类资源的接入使得配电网的结构发生了转变,由原来简单的传统配电网转变为复杂的主动配电网。与此同时,可再生能源具有的随机性和波动性给配电系统经济运行造成了一定的影响,不利于可再生能源的有效消纳。为解决上述问题,本文研究了一种考虑各类资源参与的主动配电网的优化调度模型,以提高配电系统的经济性与可再生能源的消纳能力。首先,介绍了配电网的各个单元,对源侧不同的发电单元和荷侧不同的负荷类型分别建立了模型,构建了主动配电网的总体优化调度架构。在此基础上,结合多时间尺度思想,提出了多源协同互动日前-日内相结合的优化调度策略,并建立了主动配电网优化调度双层模型。其中,上层模型以总运行费用最低为目标函数,下层模型以可再生能源的消纳率最高和微型燃气轮机以及储能的可调度量的调整值最小为目标函数,上下层配合以实现主动配电网调度优化。然后,为求解双层模型选择合适的算法,主要研究了帝国竞争算法和克隆进化帝国竞争算法（Clonal Evolution Imperialist Competitive Algorithm,CEICA）。为增强群体多样性、提高算法的寻优精度,以CEICA为基础进行改进,提出了一种基于遗传算法改进的克隆进化帝国竞争算法（Improved Clonal Evolution Imperialist Competitive Algorithm Based on Genetic Algorithm,GA-CEICA）。并利用测试函数对改进后的算法进行验证。通过对三种算法的收敛性和适应性进行对比分析得到,改进后的帝国竞争算法的收敛速度和收敛性都优于其他算法,对于求解所建立的调度模型较为适用。最后,使用IEEE33节点配网系统进行仿真分析。分别采用CEICA和GA-CEICA对所建立的双层调度模型进行求解,验证模型的可行性与GA-CEICA的精确性。上层模型采用日前优化调度策略,下层模型采用日内优化调度策略。结果显示,采用GA-CEICA时调度日的总运行费用降低幅度更明显,并且新能源的消纳量在该调度日提高幅度更大。由此可以证明,GA-CEICA更适合多源协同优化调度模型的求解。从基于IEEE33节点配网系统仿真结果可得,本文所提出的多源协同优化调度策略和模型是可靠且有效的。
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