計(jì)及不確定因素的多目標(biāo)分布式電源優(yōu)化配置研究.pdf

1、分布式電源(distributed generation，DG)具有靈活、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保的特點(diǎn)，若配置得當(dāng)可以有效減少配電網(wǎng)網(wǎng)損，提高電能質(zhì)量。發(fā)展分布式電源已成為當(dāng)前解決能源利用與環(huán)境保護(hù)矛盾的重要舉措之一。然而，隨著大規(guī)模電動(dòng)汽車(plug-in electricvehicle，PEV)和風(fēng)光等可再生能源發(fā)電的并網(wǎng)，PEV充電功率和風(fēng)光等可再生能源DG出力的隨機(jī)特性勢(shì)必給配電系統(tǒng)的安全運(yùn)行帶來(lái)潛在的威脅。因此，有必要在考慮上述不確定性影

2、響的基礎(chǔ)上，對(duì)配電網(wǎng)內(nèi)的多類型DG進(jìn)行優(yōu)化配置，以適應(yīng)未來(lái)主動(dòng)配電網(wǎng)的發(fā)展。
　　首先，闡述了可再生能源DG和電動(dòng)汽車接入配電網(wǎng)后對(duì)配電網(wǎng)的電壓分布、有功損耗、供電可靠性和運(yùn)行規(guī)劃等方面的影響，并根據(jù)風(fēng)光可再生能源DG和PEV充電行為的隨機(jī)特性，建立了風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電輸出功率和PEV充電功率的概率模型，以使規(guī)劃結(jié)果更加符合實(shí)際情況。
　　然后，在闡述機(jī)會(huì)約束規(guī)劃(chance constrained programming

3、，CCP)的基本理念及特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，建立了基于CCP框架的多目標(biāo)DG優(yōu)化配置模型，該模型考慮了風(fēng)電、光伏、微型燃?xì)廨啓C(jī)3種類型DG的選址和定容，以環(huán)境效益、DG總費(fèi)用和有功損耗最優(yōu)為目標(biāo)，并采用機(jī)會(huì)約束的形式對(duì)電壓幅值和線路傳輸容量進(jìn)行約束。在DG優(yōu)化配置數(shù)學(xué)模型中，各個(gè)子目標(biāo)通過(guò)加權(quán)的方式形成綜合目標(biāo)函數(shù)，子目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)采用一種多目標(biāo)綜合評(píng)估方法——層次分析法進(jìn)行計(jì)算。
　　其次，文章提出一種能夠處理隨機(jī)變量不確定性的拉丁超立

4、方采樣蒙特卡洛模擬嵌入改進(jìn)縱橫交叉算法(modified crisscross optimization algorithm-correlation Latinhypercube sampling Monte Carlo simulation，MCSO-CLMCS)的DG優(yōu)化配置求解方法。該方法根據(jù)可再生能源DG出力和PEV充電功率的概率模型，利用基于CLMCS的概率潮流計(jì)算方法計(jì)算配電系統(tǒng)的概率潮流，并根據(jù)概率潮流結(jié)果檢驗(yàn)約束條件及計(jì)

5、算目標(biāo)函數(shù)值，再由帶自適應(yīng)變異機(jī)制的改進(jìn)縱橫交叉MCSO算法進(jìn)行全局尋優(yōu)得到最優(yōu)配置方案。
　　最后，以IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)和美國(guó)PG&E69節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)兩個(gè)典型的配電系統(tǒng)對(duì)所提模型和方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明，文中所提模型和方法能夠得到合理的分布式電源優(yōu)化配置方案，可以有效提高配電系統(tǒng)運(yùn)行的安全性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。此外，文章所提出的MCSO-CLMCS算法具有收斂精度高，運(yùn)算速度快等優(yōu)點(diǎn)，適合于求解復(fù)雜的多目標(biāo)DG優(yōu)化配置問(wèn)題。