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計及分布式電源出力和負荷不確定性的配電網(wǎng)孤島劃分

發(fā)布時間:2018-06-17 05:02

  本文選題:分布式電源 + 不確定性。 參考:《電力系統(tǒng)自動化》2015年14期


【摘要】:針對計及分布式電源(DG)出力波動性及負荷需求不確定性的配電網(wǎng)孤島劃分問題,提出了一種基于樹背包理論的最優(yōu)孤島劃分新模型及相應求解方法。所述方法的基本思路為:首先,構造了DG出力波動性和負荷需求不確定性基于樹背包理論的隨機最優(yōu)孤島劃分新模型;進而,基于拉丁超立方超樣方法、確定性樹背包算法、數(shù)理統(tǒng)計方法,確定各初始孤島的組成,包括DG及相應負荷節(jié)點;最后,對每個初始孤島在考慮孤島重構的基礎上采用基于隨機最優(yōu)潮流的優(yōu)化調整,通過優(yōu)化調整而保證DG孤島運行的最優(yōu)性、安全性和經(jīng)濟性。所述方法實現(xiàn)了計及分布式發(fā)電及負荷出力不確定性情況下最佳孤島的系統(tǒng)形成方法,能根據(jù)實時情況確定最大可能出現(xiàn)的孤島,相對于在確定性條件下的孤島具有更強的可信度。含有多個DG的PGE 69節(jié)點系統(tǒng)的算例驗證了所述模型及算法的有效性。
[Abstract]:A new optimal islanding model based on tree knapsack theory is proposed to solve the islanding problem of distribution network considering the fluctuation of distributed power generation (DG) and uncertainty of load demand. The basic ideas of the proposed method are as follows: firstly, a new stochastic optimal island partition model based on tree knapsack theory is constructed for DG force fluctuation and load demand uncertainty, and then, based on Latin hypercube hypersample method, deterministic tree knapsack algorithm is proposed. The composition of each initial island, including DG and corresponding load nodes, is determined by mathematical statistical method. Finally, the optimal adjustment based on stochastic optimal power flow is adopted for each initial island based on the consideration of island reconstruction. The optimality, safety and economy of DG island operation are ensured by optimizing adjustment. The method realizes the system forming method that takes into account the uncertainty of distributed generation and load output, and can determine the largest possible isolated island according to the real-time situation. Compared with the island under deterministic conditions, it has stronger reliability. An example of PGE 69 bus system with multiple DG is given to verify the validity of the proposed model and algorithm.
【作者單位】: 智能電網(wǎng)教育部重點實驗室(天津大學);同濟大學電子與信息工程學院;國網(wǎng)河南省電力公司經(jīng)濟技術研究院;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(51177107)~~
【分類號】:TM732

【參考文獻】

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9 謝夏慧;汪l,

本文編號:2029832


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