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配电网重构是配电网优化运行的主要途径之一,可降低配电网有功功率损耗、提高经济性和可靠性。近年来,随着煤炭、石油等传统化石能源的日益枯竭,及其燃烧带来的环境污染问题日趋严重,以风电、光伏为代表的可再生分布式电源得到了广泛的应用。但是,因其固有的出力随机性特点,当分布式风电和光伏并网后,使得电网的不确定性增加;同时,风速、光照和负荷均受气象因素的影响还具有相关性的特点,因而对配电网的优化运行带来严峻挑战。因此,本文以含风电和光伏的配电网为对象,研究了考虑相关性和不确定性的配电网重构问题。为了分析风电、光伏以及负荷的不确定性和相关性对配电网潮流的影响,基于蒙特卡洛模拟法建立了可计及不确定性和相关性的含风电和光伏配电网的随机潮流模型。首先,分别采用威布尔分布、贝塔分布以及正态分布描述风速、光照和负荷的不确定性;然后,利用改进相关矩阵法处理风速、光照以及负荷多维随机变量的相关性;最后,使用蒙特卡洛模拟法计算含风电和光伏配电网的随机潮流。以改进的IEEE-33节点配电系统为例进行计算,分析相关性对配电网潮流的影响。算例分析表明:三者的相关性对配电网有功功率损耗、各节点电压以及支路功率的波动等有相当程度的影响。为了研究风电、光伏以及负荷的不确定性和相关性对配电网重构结果的影响,将前述计及相关性的随机潮流嵌入配电网重构模型,以配电网有功功率损耗期望值最小为目标,建立计及相关性和不确定性的含风电和光伏的配电网单目标机会约束重构模型,并给出改进整数粒子群求解算法。结合基本环路的整数编码策略提出了基于断开支路组向量对配电网重构过程中的无效解进行判断修复的方法。以改进的IEEE-33节点和PG&E69节点配电系统为例进行重构。算例分析表明:建立的配电网重构模型不仅可有效减小配电网有功功率损耗、提高电压水平,还可计及相关性和不确定性对配电网重构的影响。为了减小配电网重构过程中蒙特卡洛随机潮流的计算量,提出场景削减的离散模型方法,建立了综合考虑配电网有功功率损耗期望值、开关操作次数等因素的配电网多目标协调重构模型。该场景削减方法能够在保证结果精确度的情况下有效减小蒙特卡洛随机潮流的计算量;该多目标模型综合考虑配电网的有功功率损耗期望值、开关操作次数以及负荷均衡指标,采用基于Pareto最优解的多目标粒子群优化算法进行求解。以改进的IEEE-33节点和PG&E69节点配电系统为例进行多目标重构,算例分析表明:所提基于离散模型的场景削减方法可对场景进行有效削减,在保证精度的同时减小随机潮流计算量,提高重构效率;与单目标重构模型相比,多目标重构可获得更多方案。