摘要:

摘要:采用割平面一致性算法对高光伏渗透主动配电网的最优潮流问题进行分散式求解。首先对潮流方程进行线性近似，将节点电压表示为节点注入功率线性函数，搭建包含网络损耗和弃光惩罚费用的二次规划模型。然后利用拉格朗日对偶松弛技术将集中式模型解耦，将配电网络和各光伏逆变器分别作为独立的代理，对每个代理建立主问题对原问题进行近似，在相邻代理间仅传递割平面约束，最终一致地求出各代理的最优解。各代理相互独立，保密性好，不需要上层协调器，并且在发生割平面信息丢失时仍然可以收敛到最优解。最后，通过对一实际屋顶光伏系统和33节点系统进行测试，证明了所提方法的正确性和有效性。

摘要:主动配电网是实现配电网集成新能源的有效技术手段，目前多采用全局优化+区域自治的分层分区的优化调度方法。由于主动配电网中各区域的可控资源并不均衡，某些区域自治能力较低可能导致实时情况下难以自治，从而使得实际运行结果与计划值产生较大偏差，降低了系统总体的运行效率。文中重点研究了区域自治的满足条件以及自治能力的衡量方法，并利用鲁棒机会约束模型将其引入到调度计划中，提出了考虑区域自治能力的主动配电网优化调度模型，引用最优条件分解理论实现模型的分层协调求解。采用浙江某地的实际系统数据作为算例，验证了所提方法的有效性。

摘要:针对配电网集中式供电恢复方法存在信息交互范围大、集中式决策系统计算量大等问题，提出了一种基于智能配电终端的分布式供电恢复方法。描述了以智能配电终端为核心的分布式供电恢复系统的结构和功能，在基于智能终端间对等通信交互信息的基础上，提出了分布式供电恢复的实现方法，包括分布式拓扑搜索和供电恢复控制两部分。首先采用分布式的方法搜索非故障停电区域，然后基于逆向搜索与约束条件相结合的方法确定可恢复供电区域，最后考虑分布式电源的特性和约束条件确定孤岛运行区域。提出了与分布式供电恢复网络拓扑搜索过程相适应的约束条件简化求解方法，以电网逐步戴维南等值为基础，在确定可恢复供电区域的搜索过程中实现功率、电压、支路潮流约束验证，同时还考虑了电网有分支时对约束条件的修正，无需进行集中式的潮流计算。算例分析验证了所提方法的有效性。

摘要:高渗透率分布式电源接入配电网，加剧了配电网的波动性和不确定性，为提高配电网应对不确定扰动的能力，针对含高渗透率分布式电源配电网的灵活性提升开展研究。首先，分析了含高渗透率分布式电源配电网的灵活性需求。其次，从配电网容量灵活充裕度和分布式电源接纳的灵活适应性两个方面，提出了线路容量裕度、变压器向上容量裕度、变压器向下容量裕度、净负荷波动率、净负荷最大允许波动率5个配电网灵活性评价指标。进而构建了在灵活性指标约束下计及可中断负荷及储能的配电网灵活性提升的多目标优化调度模型。仿真结果表明，通过灵活性资源的优化调度，可以有效提升含高渗透率分布式电源的配电网灵活性，提高配电网接纳分布式电源的能力。

摘要:针对柔性直流配电系统采用的U_dc-P和U_dc-I_dc两种典型下垂控制策略，建立了基于动态导纳的下垂控制小扰动稳定分析模型。研究了直流线路参数、交流互联电网强度以及直流负荷等影响因素变化时系统出现的不稳定现象；进而提出了基于带通滤波的前馈补偿下垂控制方法，并对补偿前后的系统稳定性进行了分析比较。最后通过改进的IEEE 33节点配电系统算例进行时域仿真测试，仿真结果表明所提方法能够有效提高系统阻尼与稳定性。

摘要:微电网中包含的高渗透率风机、光伏及柴油机、负荷等元件使微电网调频困难。为充分利用风柴荷备用资源对微电网调频性能的改善作用，考虑微电网频率总体最优，提出了一种基于高渗透率可再生能源微电网的风柴荷协调调频策略。考虑风柴荷与微电网频率特性的相互作用，推导了含高渗透率风电的微电网频率特性，建立了风柴荷联合调频下微电网频率特性模型，对比分析了不同调频参数下的微电网频率特性。其中风机和柴油机始终优先参与调频，可控负荷仅在负荷突变量大于风柴备用容量时参与调频，同时可控负荷调频系数根据频率波动大小而改变，兼顾风柴调频备用与供电可靠性，使微电网既能充分利用风柴调频能力，又能减少可控负荷调频压力，保证了需求侧供电的可靠性。仿真结果表明，所提出的调频策略可有效改善高渗透率可再生能源微电网的频率稳定问题，并减轻可控负荷调频压力。

摘要:随着具有不确定性的可再生能源接入孤岛微电网的比例不断提高，传统确定性条件下孤岛微电网的潮流计算受到挑战。基于有功功率—频率/无功功率—电压(P-f/Q-U)控制和有功功率—电压/无功功率—频率(P-U/Q-f)控制两种下垂控制策略，在计及可再生能源的不确定性时，建立了综合控制下孤岛交流微电网的概率潮流计算模型，并提出了一种改进的三步Levenberg-Marquardt(MTLM)算法对潮流方程进行求解。采用基于Sobol序列的拟蒙特卡洛模拟获得具有随机性的可再生能源出力和负荷的样本，进而对38节点孤岛交流微电网进行概率潮流计算，通过对比验证了MTLM算法的快速收敛性和鲁棒性，研究了不同下垂控制策略下系统频率和电压的概率分布情况，分析了具有随机性的高比例可再生能源接入对孤岛微电网的影响。

摘要:针对光伏接入规划中光照强度和负荷大小的不确定性，采用场景分析法依据改进的聚类数量评价指标，在考虑负荷之间相关性的同时减少了规划场景数量。围绕配电网公司和光伏运营商利益协同的问题，充分考虑光伏无功和有功功率对电压的调节作用，构建了多目标双层优化规划模型，上层规划模型优化光伏接入容量，下层考虑光伏接入后的配电网调压策略。对采用非支配排序遗传算法获得的帕累托解集，提出了选取最优解的评估指标及评估流程，并在IEEE 33节点配电系统中验证了所提方法的可行性。

摘要:考虑主动管理和需求侧管理措施，针对分布式风电源(WTG)出力模糊随机的运行特性，建立了主动配电网中分布式电源双层模糊随机机会约束规划模型。首先将风速处理为一个随机模糊变量，以处理实际风速因历史统计数据不足产生的误差。在此基础上，考虑主动管理和需求侧管理措施，构建双层模糊随机机会约束规划模型，上层以模糊随机年利润最大为目标，下层以WTG有功削减费用和负荷中断费用之和最小为目标，各项静态安全指标均以模糊随机机会约束考虑，采用遗传算法、蒙特卡洛模拟和原对偶内点法对上下层模型进行求解。最后通过IEEE 14节点配电系统进行了仿真计算，验证了所提模糊随机机会约束规划模型的有效性和合理性。

摘要:针对高渗透率光伏接入下主动配电网(ADN)运行优化的不确定性问题，提出了一种基于近似值函数的自适应鲁棒优化方法。该方法考虑光伏出力的随机特性和系统运行的鲁棒性，通过自适应鲁棒优化保证系统安全运行，同时最小化运行成本。首先，建立考虑多种可调装置的ADN运行优化模型，并通过凸优化技术将该模型转化为混合整数二阶锥优化模型。然后，利用近似动态规划的值函数思想构造ADN时段解耦的自适应鲁棒优化模型，通过逐次投影近似算法进行近似值函数参数训练。最后，采用列与限制生成算法实现模型的鲁棒逐时段递推求解。对IEEE 33节点和PG&E69节点系统进行算例分析，并与确定性优化、近似动态规划和两阶段鲁棒优化方法进行对比，验证了所提方法的可行性和有效性。

摘要:电源集群划分可简化电网规划、运行监视和调度控制等过程，具有广泛的工程应用基础。随着规模化可再生能源的分布式接入，配电网面临的过电压、功率倒送等问题愈发严重，传统基于单一判据的集群划分方法已难以满足配电网规划运行需求。以含高渗透率分布式可再生能源的配电网规划为应用场景，提出综合考虑结构性与功能性的集群划分方法:结构性上采用基于电气距离的模块度指标；功能性上以集群的无功平衡度及有功平衡度为指标，构建了综合性能指标体系；同时，为适应综合性能指标的计算表达，对基本遗传算法进行了改进，设计了基于网络邻接矩阵的新的染色体编码方式。以某10 kV实际馈线系统为例进行了理论和算法验证，结果表明所提集群划分具有较强的电气耦合性、较好的调压能力及有功平衡程度。

摘要:针对风电运行数据中存在的大量异常数据，结合风机运行过程与数据不确定性统计提出了一种基于置信等效边界模型的风功率数据清洗方法。首先，基于风机运行机理及运行策略提出了风速、风轮转速和功率三维关联性关系，依照风速对异常数据进行分段精细化剔除；在此基础上，结合Copula理论分运行区间建立了风速条件下风机输出功率的条件概率分布，进而求得功率在一定置信度水平下的等效边界模型，可直接用于异常数据识别剔除，提高有效数据占比；然后，采用分段三次Hermite插值法重构缺失数据，得到完整风速、功率有效数据；最后，定义置信度带宽比等数据清洗质量评价指标，采用k折交叉验证置信等效边界模型性能。选取某型号风机实际运行数据进行实例分析，结果显示清洗后数据具有更高的置信度带宽比、更适中的偏度及更高的峰度，进而表明有效数据占比大大增加且分布更加集中，表明了所提方法的有效性和合理性。

摘要:含有高比例分布式电源和多种离散可调设备的主动配电网最优潮流问题，实质上是一种非凸、非线性混合整数优化问题，这类问题的求解速度较慢。文中提出了基于定常海森矩阵的配电网三相最优潮流模型，模型中考虑了三相变压器、具有三相耦合特性的分布式电源、分相调压器等设备的二次模型，以保证海森矩阵为常数。通过增加支路电流为待求变量，提出直角坐标系下三相变压器的二次模型，使优化模型的海森矩阵为常数阵，从而降低最优潮流的计算时间。构建了计及分布式电源三相功率耦合特征的配电网三相最优潮流模型，比较了二次罚函数和高斯罚函数对离散控制变量的处理效果，并应用预估—校正原对偶内点法对优化模型进行求解。同时，提出加入调压器的二级迭代最优潮流策略，从而进一步优化目标值。最后，通过算例验证了所建模型与所提方法的正确性与有效性。

摘要:光伏功率曲线的建模和预测是电网运行调度和规划建设普遍关注的问题。对大量光伏电站录波数据的挖掘和利用为波动性光伏功率的建模提供了新的方向。提出了一种多尺度分析策略来实现对光伏功率时间序列的固有和随机特性的挖掘和建模。结合大时间尺度的多子集聚类分析和小时间尺度的标准化变换和概率分布建模方法，实现了对光伏功率波动性和规律性的挖掘，并与气象领域的理论模型进行了交互验证。最后通过实际光伏电站的日前功率预测实例验证了所述方法和模型的有效性。

摘要:随着光伏发电渗透率的提高，电网需有较大调频备用容量应对光伏功率的随机大幅波动。储能系统(ESS)的快速充放电能力能够对光伏发电出力的大幅波动进行快速平抑，以减小电网调频所需备用容量。但目前储能成本相对较高，无法完全依赖储能来应对光伏功率的大幅度爬坡。为此，文中首先提出了利用有限容量的储能实现光伏爬坡功率有限平抑的控制策略，对光伏出力大幅度波动进行有效平抑。然后，考虑电网调频容量需求与储能配置容量的相互制约关系，建立了ESS投入后调频成本计算的数学模型，并以等效收益最大为优化目标实现ESS能量容量和功率容量的优化配置。最后，利用遗传算法对优化模型进行求解，并通过某高渗透率光伏电网验证了该方法的有效性。