隨著能源短缺和環(huán)境污染問題日益緊迫,可再生能源技術(shù)得以蓬勃發(fā)展,尤其是小容量、分散化、以就地消納為主的分布式電源(Distributed Genenation,DG),已成為智能電網(wǎng)不容小覷的重要構(gòu)成部分。對(duì)處于系統(tǒng)末端、直接面向電力用戶的配電網(wǎng)而言,分布式電源的高密度接入給配電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性和安全性以及電網(wǎng)調(diào)控能力都帶來了極大挑戰(zhàn),而另一方面隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,電力用戶的需求由“穩(wěn)定”向“優(yōu)質(zhì)”逐步提高,在這樣的背景下,主動(dòng)配電網(wǎng)(Active Distribution Network,ADN)概念應(yīng)運(yùn)而生并受到廣泛關(guān)注。它對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行主動(dòng)控制、對(duì)可控資源實(shí)現(xiàn)主動(dòng)管理的愿景是依托主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)的:在更高的可觀可控水平下,ADN基于實(shí)時(shí)狀態(tài)感知,通過態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判,并通過對(duì)靈活性資源的實(shí)時(shí)調(diào)控以實(shí)現(xiàn)主動(dòng)管控。為了使主動(dòng)配電網(wǎng)能夠先于配電網(wǎng)運(yùn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)制定管控計(jì)劃,主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)亟待研究發(fā)展。本文著力于在主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)階段搭建預(yù)測(cè)框架并對(duì)實(shí)現(xiàn)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)的具體技術(shù)手段進(jìn)行了研究。本文主要完成的工作如下:(1)提出了主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)框架�？紤]到現(xiàn)有的針對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知的研究工作在態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)階段的工作框架上存在研究洼地,本文提出了包含數(shù)據(jù)源模塊、態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模塊及態(tài)勢(shì)管控模塊三部分內(nèi)容的主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)框架,并針對(duì)每一模塊工作的開展提供了具體的實(shí)現(xiàn)思路。(2)提出了主動(dòng)配電網(wǎng)典型運(yùn)行場(chǎng)景集生成策略。本文在場(chǎng)景生成階段整合了基于歷史功率數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)概率分布的靜態(tài)生成方法和基于馬爾可夫鏈-蒙特卡洛方法的動(dòng)態(tài)生成方法,輔以基于概率距離的變速率動(dòng)態(tài)削減的場(chǎng)景削減方法,提出了從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)的主動(dòng)配電網(wǎng)典型運(yùn)行場(chǎng)景集生成策略。該方法對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)中各種類型的分布式電源及負(fù)荷場(chǎng)景生成具有普適性,并通過具體的光伏典型場(chǎng)景生成案例驗(yàn)證了該場(chǎng)景集生成策略具有有效性和實(shí)用性。(3)提出了主動(dòng)配電網(wǎng)超短期預(yù)測(cè)方法。本文采用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)中的分布式電源/負(fù)荷元素進(jìn)行超短期預(yù)測(cè),在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前開展相似場(chǎng)景辨識(shí)工作,通過基于關(guān)聯(lián)系數(shù)的相似氣象辨識(shí)和基于動(dòng)態(tài)彎曲時(shí)間距離的相似趨勢(shì)辨識(shí)選取訓(xùn)練樣本。具體預(yù)測(cè)實(shí)例驗(yàn)證了該方法的預(yù)測(cè)精度能滿足主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)的實(shí)際需要。最后,基于主動(dòng)配電網(wǎng)中各元素的超短期預(yù)測(cè)結(jié)果,通過潮流分析給出全網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)變化趨勢(shì)并通過熱點(diǎn)圖進(jìn)行了視覺化呈現(xiàn)。(4)提出了主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)管控方案。本文從風(fēng)險(xiǎn)視角對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)進(jìn)行了運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估,評(píng)估對(duì)象包括典型場(chǎng)景和實(shí)時(shí)場(chǎng)景;對(duì)存在風(fēng)險(xiǎn)的典型場(chǎng)景應(yīng)用基于改進(jìn)粒子群算法的主動(dòng)配電網(wǎng)綜合優(yōu)化模型進(jìn)行態(tài)勢(shì)管控,并形成典型運(yùn)行場(chǎng)景優(yōu)化策略集;將實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景與典型場(chǎng)景集進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析,采用近似典型場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的優(yōu)化策略對(duì)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景進(jìn)行快速優(yōu)化。該方案通過典型場(chǎng)景離線優(yōu)化,實(shí)時(shí)場(chǎng)景在線匹配調(diào)用,實(shí)現(xiàn)了主動(dòng)配電網(wǎng)主動(dòng)管理、主動(dòng)控制的服務(wù)愿景。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TM732
【部分圖文】：

第二章 主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)基礎(chǔ)在選擇離散狀態(tài)數(shù) M 之前，首先以某光伏電站 2013 年-2015 年三年的實(shí)測(cè)光出為例分析光伏的出力特性。將該光伏電站 2013 年至 2015 年的歷史出力數(shù)據(jù)間隔為采用單位求取其月均出力，全年 1152 個(gè)時(shí)刻的月均出力，如圖 2-2 所

某光伏電站 3 月各時(shí)刻月均輸出功率（5 分鐘采樣）

第三章 主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)框架與實(shí)現(xiàn)結(jié)果如圖 3-22 所示。當(dāng)樣本數(shù)據(jù)為晴朗天氣時(shí)，采用相似場(chǎng)景辨識(shí)進(jìn)而進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練普遍效果較好，MAPE 可控制 5%以內(nèi)；而由于多云/陰雨天氣數(shù)據(jù)序列本身波動(dòng)幅度大，采用本方法進(jìn)行超短期預(yù)測(cè)的 MAPE 在 15%左右。
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