分布式电源的选址定容.docx

摘要随着全球化石能源的日益紧缺以及环境污染问题日益严重调节能源消费结构加大清洁能源的使用比例具有重大而迫切的现实意义。分布式电源因其控制方式灵活、对环境的污染小所以在电力系统中扮演着越来越重要的角色。但是若分布式电源的并网位置及容量大小的选择不合理则会造成配电网线路损耗增大、节点电压越限和运行维护费用增加等问题。传统的分布式电源选址定容大多考虑确定的系统状态但由于光伏发电和风力发电的出力具有不确定因素使得传统的选址定容手段不再适用。因此本文在场景分析法的基础上研究基于多场景的配电网中分布式电源选址定容优化。首先针对分布式电源和负荷出力的不确定性建立风电机组、光伏单元出力的概率模型和负荷波动的概率模型。采用等概率转换原则与cholosky分解相结合的技术考虑分布式电源、负荷之间的相关性。其次采用拉丁超立方抽样技术得到分布式电源和负荷出力的初始场景针对传统的K-means聚类算法容易陷入局部最优的缺点本文采用基于遗传算法的K-means聚类算法对所生成的场景聚类从而生成合理数量的场景数。最后分布式电源选址和定容问题的研究。本文选用节点有功网损灵敏度作为选址方法在考虑分布式电源的有功出力及无功出力前提下对配电网中各节点有功网损灵敏度进行了理论分析。目标函数是在多场景的基础上以系统年运行费用最小为目标函数其中考虑了分布式电源的投资、网络损耗和环境等方面的费用利用改进的粒子群算法对所建立的规划模型进行求解。通过IEEE33节点进行算例分析证明了合理地选择分布式电源的并网位置及容量大小可以有效的降低网损提高系统运行的稳定性从而保证系统的安全经济运行。关键词：分布式电源；配电网；不确定因素；改进粒子群算法；选址定容摘要1第一章绪论51.1研究背景与意义51.2国内外研究现状71.2.1分布式电源选址定容的研究现状71.2.2含DG的配电网优化算法研究现状91.3本文的主要工作：11第二章DG与负荷出力不确定性模型的建立与相关性分析122.1引言122.2分布式电源与负荷出力的概率模型122.2.1风力发电的概率模型122.2.2光伏发电的概率模型142.2.3负荷的概率模型142.3分布式电源与负荷出力相关性的分析152.3.1基于等概率转换原则的非正态分布转换152.3.2基于Cholesky分解的相关标准正态分布转换162.4本章总结：16第三章计及DG与负荷相关性的多场景分析173.1引言173.2场景模型的建立173.2.1基于LHS下的DG与负荷场景的生成183.2.2场景聚类213.3算例分析243.4本章总结25第四章基于多场景的分布式电源选址定容优化研究264.1引言264.2分布式电源选址方法的分析264.3分布式电源定容的分析284.3.1目标函数293.3.2约束条件304.4求解算法314.4.1标准的粒子群算法314.4.2带惯性权重的粒子群算法334.4.3算法参数的选择344.5优化算法的实现354.5.1编码方案354.5.2算法的流程36第五章算例分析385.1算例参数385.2选址分析385.3定容分析395.3.1考虑环境因素395.3.2考虑不确定因素405.4本章小结42第六章总结与展望436.1总结436.2展望44第七章参考文献45第一章绪论1.1研究背景与意义近年来世界范围内的能源安全问题与气候变化情况饱受人们的关注。同时随着不可再生能源的存储量急剧减少以及人们环保意识的不断加强清洁、可再生能源在现代人类日常生活和生产中扮演着越来越重要的角色。在国家支持新能源发展推动智能电网的政策前提下可再生能源技术正在迅猛发展。由于中国经济和社会的快速发展电能资源的需求量也在不断上升未来的几十年将会呈现出持续增长的趋势。预计到2030年全国会有高达9.5万亿千瓦时的总用电量且按照年均2%的增长率不断上升。在满足如此多的电能需要的基础上往往最重要的是要保证供电的可靠性、安全性以及供电的电能质量同时要不断的提高电网的经济运行能力。分布式电源（distributedgenerationDG）是一种安装于用户或负荷侧的发电装置其发电功率在几十千瓦到几十兆瓦并与周围的环境相兼容是对新能源的有效利用方式。DG接入配电网中具有诸多的优点：（1）对于不同的负荷可以采用不同的装机容量有利于合理的配置资源使能源的利用率显著提高；（2）DG多采用风能、太阳能、潮汐能等发电方式这些清洁能源能够减少对环境的污染；（3）DG接在负荷侧可对偏远地区提供灵活的供电方式同时可以减少线路的损耗提高电能质量；（4）DG占地面积小投资小运行维护的周期较短可以减少后期运行维护的成本有利于配电网的经济运行。DG与传统的电力系统运行模式相比其与配电网相结合是一种安全、可靠、经济的运行方式且其在环保方面与传统的模式相比也有较大的