分布式電源的控制方式較為靈活、對(duì)環(huán)境的污染小,且它可以就地消納電能,所以其在電力系統(tǒng)中扮演的角色越來(lái)越重要。配電網(wǎng)里的分布式電源逐漸增多后,會(huì)對(duì)配電網(wǎng)最初的結(jié)構(gòu)甚至運(yùn)行模式均產(chǎn)生較大干擾,其中較為直觀的有潮流的改變、節(jié)點(diǎn)電壓的波動(dòng)以及網(wǎng)絡(luò)損耗的增減等。因此,隨著風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電在配電網(wǎng)中的日益普及,給配電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。除了風(fēng)力發(fā)電和太陽(yáng)能發(fā)電輸出功率具有的隨機(jī)波動(dòng)性,風(fēng)速、光照以及負(fù)荷之間還存在一定的相關(guān)關(guān)系,這些相關(guān)關(guān)系給電網(wǎng)運(yùn)行造成的影響和隨機(jī)性、波動(dòng)性帶來(lái)的影響都是一樣不能忽略的。本文針對(duì)風(fēng)速、光照以及負(fù)荷之間的相關(guān)關(guān)系,借助配電網(wǎng)概率潮流計(jì)算,對(duì)含分布式電源的配電網(wǎng)優(yōu)化問(wèn)題展開(kāi)研究。首先,簡(jiǎn)要闡述了分布式電源接入配電網(wǎng)帶來(lái)的影響,分析了關(guān)于概率潮流、含分布式電源的配電網(wǎng)優(yōu)化問(wèn)題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀,并對(duì)多種人工智能優(yōu)化算法進(jìn)行了綜合對(duì)比后,確定采用粒子群算法對(duì)最終的優(yōu)化模型進(jìn)行求解分析。其次,考慮到拉丁超立方蒙特卡洛模擬法相較于其他概率潮流算法,其計(jì)算效率高,且計(jì)算誤差較小,所以引入了拉丁超立方采樣的蒙特卡洛模擬對(duì)配電網(wǎng)作詳細(xì)的概率潮流計(jì)算。通過(guò)對(duì)風(fēng)速、光照以及負(fù)荷概率模型的分析,并借用Spearman秩相關(guān)系數(shù)矩陣描述三者之間的相關(guān)關(guān)系,給出了相關(guān)性樣本矩陣的采集流程并將其加入到概率潮流的計(jì)算過(guò)程中,建立了配電網(wǎng)雙層優(yōu)化模型,上層以網(wǎng)損最低為目標(biāo)對(duì)配電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,下層以綜合年費(fèi)用最少和節(jié)點(diǎn)平均電壓偏差最小為目標(biāo)進(jìn)行分布式電源的多目標(biāo)規(guī)劃。最后,運(yùn)用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)上層模型優(yōu)化迭代,結(jié)合迭代出的最優(yōu)結(jié)果運(yùn)用多目標(biāo)粒子群算法對(duì)下層模型規(guī)劃求解,并采用模糊優(yōu)選決策對(duì)得到的最優(yōu)非支配解集進(jìn)行決策,得出最終優(yōu)化方案。以IEEE33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)系統(tǒng)為基礎(chǔ)作對(duì)應(yīng)的算例分析,分析證明了在優(yōu)化包含分布式電源的配電網(wǎng)時(shí),考慮不確定因素間存在的相關(guān)關(guān)系的重要性,最終得到的配電網(wǎng)優(yōu)化方案在經(jīng)濟(jì)適用性、可靠性上表現(xiàn)都較為良好,能夠更加有效的使接入分布式電源的配電網(wǎng)保持安全、經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定運(yùn)行。
【學(xué)位單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM744

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