含分布式發(fā)電的電力系統(tǒng)分析方法研究.pdf

1、作為集中式發(fā)電的補(bǔ)充，分布式發(fā)電(Distributed Generation，簡稱DG)能起到削峰填谷，改善電壓水平，減少網(wǎng)絡(luò)損耗，延緩或減少輸配電設(shè)備擴(kuò)建，以及減輕環(huán)境污染等作用，近年來在全球范圍內(nèi)引起了人們極大的關(guān)注。由于DG自身的一些特殊性，含DG的系統(tǒng)分析方法與傳統(tǒng)方法不完全一致，結(jié)合DG的特點(diǎn)研究DG并網(wǎng)系統(tǒng)的相關(guān)分析方法是當(dāng)前電力研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。本文致力于對該領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)問題進(jìn)行研究，其內(nèi)容涉及到DG系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)分析、

2、規(guī)劃分析、優(yōu)化分析以及動(dòng)態(tài)分析等方面。
　　 在穩(wěn)態(tài)分析方面，本文首先建立了不同類型的DG在潮流計(jì)算中的數(shù)學(xué)模型，提出了包含多種DG的配電網(wǎng)潮流雙層迭代算法和靈敏度補(bǔ)償算法，對兩種算法的收斂性能進(jìn)行了分析和比較，算例測試表明基于靈敏度補(bǔ)償?shù)乃惴ň哂惺諗靠臁Φ踔挡幻舾械膬?yōu)點(diǎn)；接著，利用提出的算法分析了DG對配網(wǎng)電壓分布的影響，發(fā)現(xiàn)不同類型的DG對系統(tǒng)電壓支撐能力不一樣；然后，在靈敏度補(bǔ)償算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合配電網(wǎng)電壓穩(wěn)定指標(biāo)定

3、量地研究了不同類型和不同安裝位置的DG對配網(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性的影響，得到了若干重要結(jié)論。
　　 在規(guī)劃分析方面，根據(jù)電壓穩(wěn)定分析的結(jié)論提出了一種快速的、啟發(fā)式的DG選址方法，該方法具有簡單實(shí)用的特點(diǎn)，對實(shí)際電力系統(tǒng)中的DG規(guī)劃具有較好的參考意義。另外，本文還研究了DG位置和容量的綜合規(guī)劃方法，建立了考慮經(jīng)濟(jì)性和安全性的DG多目標(biāo)規(guī)劃模型，其中目標(biāo)函數(shù)由DG投資成本最小、系統(tǒng)網(wǎng)損最小和靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最大三個(gè)子目標(biāo)構(gòu)成，由于DG的并

4、網(wǎng)增大了系統(tǒng)的短路電流，為了防止規(guī)劃方案出現(xiàn)短路電流超標(biāo)現(xiàn)象，在建立的模型中還考慮了短路電流約束。在求解方法上，引入模糊理論將不同量綱的多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單一目標(biāo)的優(yōu)化問題。43節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的測試結(jié)果表明在DG規(guī)劃模型中計(jì)及短路電流約束是必要的，且按本文模型得到的DG規(guī)劃方案較大地改善了系統(tǒng)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性，使得系統(tǒng)能在較高的電壓穩(wěn)定水平下承受更大的負(fù)荷增長，這對解決規(guī)劃過程中因負(fù)荷的不確定性引起的問題具有較大的意義。
　　 在優(yōu)

5、化分析方面，主要結(jié)合DG中發(fā)展較為成熟的風(fēng)力發(fā)電技術(shù)開展了研究。首先研究了含大型風(fēng)電場的電力系統(tǒng)多時(shí)段動(dòng)態(tài)優(yōu)化潮流問題。為了考慮風(fēng)電場風(fēng)速隨機(jī)變化的特點(diǎn)，在風(fēng)速預(yù)測的基礎(chǔ)上提出了分時(shí)段策略，結(jié)合異步發(fā)電機(jī)的無功電壓特性，提出了風(fēng)電系統(tǒng)最優(yōu)潮流的改進(jìn)內(nèi)點(diǎn)算法。IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的測試結(jié)果表明提出的多時(shí)段動(dòng)態(tài)優(yōu)化潮流對風(fēng)速的隨機(jī)性和間歇性具有一定的適應(yīng)性。接著，研究了風(fēng)電系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題，為了解決風(fēng)速預(yù)測誤差較大帶來的困難，引入了模糊理

6、論，采用模糊梯形隸屬度函數(shù)來表示風(fēng)電場輸出功率的不確定性，在此基礎(chǔ)上建立了風(fēng)電系統(tǒng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的模糊模型。在求解方法方面，通過引入下降搜索算子對傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化算法(PSO)進(jìn)行了改進(jìn)，算例結(jié)果表明提出的改進(jìn)PSO算法收斂性優(yōu)于傳統(tǒng)PSO算法，在搜索過程中具有跳出局部最優(yōu)解的潛力。然后，考慮到風(fēng)速具有統(tǒng)計(jì)特征，應(yīng)用基于概率的場景決策法建立了含風(fēng)電的配網(wǎng)無功優(yōu)化模型，結(jié)合風(fēng)電機(jī)組輸出功率特性提出了風(fēng)電系統(tǒng)典型場景的選取策略，并采用基于自適