考慮空氣質量及供電能力的主動配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究.pdf

1、隨著風、光等清潔可再生能源發(fā)電技術的規(guī)模日益擴大，各類分布式電源（Distributed Generation, DG）在配電網(wǎng)中的應用率逐漸提高，使傳統(tǒng)的配電網(wǎng)由無源網(wǎng)絡向多電源的主動配電網(wǎng)（Active Distribution Network, ADN）發(fā)展。一方面，主動配電網(wǎng)的多電源特征將引起配電網(wǎng)結構發(fā)生改變并出現(xiàn)雙向潮流，對配電網(wǎng)的供電能力產(chǎn)生了一定的影響。另一方面，主動配電網(wǎng)所接入的可控型分布式電源和儲能單元將參與網(wǎng)絡的運

2、行調(diào)度，使得傳統(tǒng)配電網(wǎng)能夠更加經(jīng)濟高效清潔運行。近年來，全國范圍內(nèi)多次遭受了嚴重霧霾天氣的侵襲，使得居民用電和工業(yè)負荷發(fā)生明顯的變化，對傳統(tǒng)負荷預測的精度產(chǎn)生了一定的影響。因此，本文主要從以下三個方面對主動配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度問題進行了研究：
　　首先，通過研究空氣質量指數(shù)對電力負荷的影響，尋求在重度污染頻發(fā)的情況下更準確的電網(wǎng)短期負荷預測方法。該方法考慮到空氣質量指數(shù)、負荷自身變化的特點以及溫度等綜合因素對電力負荷的影響，結合主成分

3、分析和灰色關聯(lián)法，計算各個影響因素的關聯(lián)度和權重，從而計算相似度選取相似日。根據(jù)所選取的相似日，采用極限學習機對其進行訓練，建立基于加權相似度和極限學習機的短期電力負荷預測模型。該模型可以預測重度污染頻發(fā)情況下的電力負荷，有利于電網(wǎng)相關部門及時調(diào)整調(diào)度計劃，提高企業(yè)的技術管理水平和經(jīng)濟效益。
　　然后，根據(jù)分布式電源并網(wǎng)接口類型和控制策略的不同，將分布式電源處理成不同的節(jié)點類型，在潮流計算中建立對應的數(shù)學模型，并采用改進的前推回代

4、法進行潮流計算?；谒⒌某绷饔嬎隳Ｐ?，以最大負荷系數(shù)為目標函數(shù)，采用重復潮流算法對當前運行狀態(tài)下的配電網(wǎng)進行最大供電能力的計算。該計算模型可以計算未來一段時間的配電網(wǎng)供電裕度，從而為調(diào)度人員對于配電網(wǎng)的調(diào)度和規(guī)劃提供一定的參考依據(jù)。
　　最后，在考慮負荷預測和分布式電源的輸出功率等不確定性因素的基礎上，結合隨機模擬技術，基于機會約束規(guī)劃建立了考慮供電能力的主動配電網(wǎng)多目標優(yōu)化調(diào)度模型。該模型以配電網(wǎng)系統(tǒng)運行成本最少、供電能力最