考慮多因素條件下的智能配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃研究.pdf

1、發(fā)展智能電網(wǎng)技術(shù)能夠促進(jìn)清潔、可再生能源的利用，提高供電服務(wù)質(zhì)量。然而，分布式電源、電動(dòng)汽車(chē)的接入對(duì)配電網(wǎng)的運(yùn)行產(chǎn)生了重要的影響，增加了配電網(wǎng)規(guī)劃的難度及不確定性，給配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。本文考慮了用戶對(duì)于供電可靠性的要求，研究考慮可靠性的配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃，建立多目標(biāo)規(guī)劃模型；考慮了分布式電源出力的不確定性，考慮 DG不確定性對(duì)配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃的影響，建立模糊期望值模型；考慮分布式電源及電動(dòng)汽車(chē)接入配電網(wǎng)，研究多種新能源利用形式下的

2、配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃，建立雙層規(guī)劃模型。本文的主要工作如下：
　　針對(duì)用戶對(duì)供電可靠性的要求，本文以可靠性和經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)提出了考慮可靠性的配電網(wǎng)網(wǎng)架多目標(biāo)規(guī)劃方法，通過(guò)優(yōu)化放射狀網(wǎng)架結(jié)構(gòu)及配置聯(lián)絡(luò)線的方式提高規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)的可靠性。首先，采用最優(yōu)生成樹(shù)算法得到初始網(wǎng)架，在此基礎(chǔ)之上利用多目標(biāo)遺傳算法對(duì)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，通過(guò)采用遺傳算法改進(jìn)整數(shù)編碼，在放射狀網(wǎng)架的規(guī)劃過(guò)程中同時(shí)考慮聯(lián)絡(luò)線的配置，最終得到多組經(jīng)濟(jì)性和可靠性最佳組合的方案及 Par

3、eto曲線。該方法能夠獲得多組對(duì)應(yīng)不同可靠性的經(jīng)濟(jì)最優(yōu)的方案，規(guī)劃人員可以根據(jù)實(shí)際需求在多個(gè)方案中靈活選擇。通過(guò)算例仿真，驗(yàn)證該方法的有效性。
　　針對(duì)用戶及電網(wǎng)公司均建設(shè)分布式電源的情況，本文提出了基于模糊期望值模型的配電網(wǎng)網(wǎng)架不確定規(guī)劃方法。通過(guò)引入模糊期望值理論，將確定性規(guī)劃方法應(yīng)用于配電網(wǎng)模糊優(yōu)化規(guī)劃中；通過(guò)采用遺傳算法改進(jìn)整數(shù)編碼，同時(shí)考慮配電網(wǎng)網(wǎng)架和分布式電源的規(guī)劃。首先，生成最優(yōu)生成樹(shù)作為初始網(wǎng)架，通過(guò)遺傳算法調(diào)整初

4、始網(wǎng)架結(jié)構(gòu)，利用遺傳算法的并行尋優(yōu)性，在網(wǎng)架的規(guī)劃過(guò)程中同時(shí)確定分布式電源的位置和容量，最終得到模糊期望值最優(yōu)的規(guī)劃結(jié)果。通過(guò)算例仿真，驗(yàn)證該方法的有效性。
　　針對(duì)DG、電動(dòng)汽車(chē)充電站同時(shí)接入配電網(wǎng)的情況，本文提出了雙層規(guī)劃模型：第一層為配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃；第二層為 DG與電動(dòng)汽車(chē)充電站的選址、定容。通過(guò)分析各配電網(wǎng)規(guī)劃方法的特點(diǎn)，同時(shí)，考慮到雙層規(guī)劃模型求解的復(fù)雜性及 DG、充電站同步規(guī)劃的多任務(wù)性，雙層規(guī)劃第一層采用改進(jìn)最小生成