【摘 要】
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传统的配电网优化调度策略仅以经济效益为单一目标进行优化调度,难以满足新的发展需求;同时既没有考虑源、网、荷之间的互动,也没有考虑电动汽车和储能装置等需求侧资源的响应,这给含电动汽车和新能源的配电网优化调度研究提出了全新的考验和更广阔的发展方向。主动配电网(Active Distribution Network,ADN)正是在这一背景之下得以提出。主动配电网是依据电力系统的实时运行状态,以保证系统经
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传统的配电网优化调度策略仅以经济效益为单一目标进行优化调度,难以满足新的发展需求;同时既没有考虑源、网、荷之间的互动,也没有考虑电动汽车和储能装置等需求侧资源的响应,这给含电动汽车和新能源的配电网优化调度研究提出了全新的考验和更广阔的发展方向。主动配电网(Active Distribution Network,ADN)正是在这一背景之下得以提出。主动配电网是依据电力系统的实时运行状态,以保证系统经济稳定安全为目的,采用先进的信息、通信和电力电子技术对大量接入的可再生能源、储能设备、可控负荷等分布式能源进行主动管理和自主协调控制的配电网。本课题为了实现“源、网、荷”三者间的相互协调、良性互动,遂提出了一种主动配电网多阶段多目标优化调度策略。该优化调度策略将通过配网侧风电、光伏发电、沼气电站等分布式电源形式与需求侧资源进行有序地响应互动,以达到经济效益与环境效益协同发展的目的。主动配电网的优化调度策略中,由于影响电动汽车充电负荷的因素较多,本文拟采用Monte Carlo模拟法对电动汽车无序充电负荷以及峰谷分时电价下电动汽车有序充电负荷进行模拟仿真,采用不确定性建模方法建立风力发电和光伏发电系统的出力模型,为主动配电网优化调度提供初始变量。为了更有效地协同调度配网侧分布式电源与需求侧资源,主动配电网优化调度策略创造性地引入了用户对峰谷分时电价的响应度模型。考虑到优化模型在求解过程中出现的帕累托最优前沿的问题,本文采用模糊理论对优化模型进行模糊化处理,将多目标优化问题转化成决策者满意度最大的单目标优化。基于模糊优化模型本文采用NSGA-Ⅱ智能多目标优化算法求取帕累托前沿,并在拓展的标准33节点系统上进行模拟仿真。为了验证所提出的主动配电网优化调度模型的有效性和准确性,本文设置三种不同优化调度场景进行仿真分析,验证合理的利用需求侧资源配合新能源入网优化调度能最大限度地消纳可再生能源,平抑系统负荷波动,满足电力系统经济调度的原则。
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