含光伏发电的配电网有功无功资源综合优化配置

含光伏发电的配电网有功无功资源综合优化配置

刘驰远

国电奈曼风电有限公司 内蒙古通辽市奈曼旗 028300

摘要：目前配电网的光伏发电规划没有充分考虑到其低功率控制能力的现状。因此，本研究以统筹和协调的方式优化了光伏电容器和非功能电容器在网络中的配置。分配账户考虑到时效和随机性，开发了一个光伏电荷和功率时效多状态模型，最小值大于信任度，最优化目标函数和光伏电源电容器的位置和安装容量的变量被规划，操作信任度水平的成本较低，每次都在最低级别上规划目标函数。将光伏和冷凝状态切换到较低的水平，并为综合机遇应力规划建立一个双级规划模型。两级规划模型充分利用光伏发电效率低下的控制潜力，可以确保分配网络的经济和安全运行。

关键词：光伏发电；配电网；优化配置

优化是一个多变量、多约束的非线性规划问题，目的是确定系统中不同类型的非功能设备在今后一段时间内的状况，从而减少网络损耗。通过调整变压器的分馏连接器，改变变压器的开关组件的数量，从而改变不活动电流，从而改善电压质量，并确保网络运行的安全性和节约。功率失效和调节基因端电压在我们传统的低压和中压分配网络事实上，只有主要的电站具有电压调节和非功率补偿，以帮助优化销售网络的规划、运作和保护发生了重大变化，国内外专家已经开始研究优化能源供应问题。

一、慨述

近年来，太阳能光伏发电迅速增长，太阳能作为一种清洁和可再生能源，具有不良的特性，对其他新能源具有不可比的优势。传输分配网络结构大于R/x，有源功率和非电功率对线性损耗和输出质量具有很大影响。在一个实施例中，设计了一种补偿电容器效率低下的装置，其目标功能是网络损失和设备投资成本的最小和，但要取决于节点电压和效率低下的补偿能力。光伏生产的接入能力足以提高分配网的电源质量和减少电流损失，因此，光伏的规划与光伏打的配置兼容。电容器最近的研究表明，光伏不仅能产生能量，而且还能为不同的人提供非电支持。水平可同时使用的光电生产作为能量分配网络的有用能源和无源能源，在包括光伏发电的能量分配网络中，有源和非电功率资源包括光伏和电容器只有协调这两个系统的配置，综合规划生产性和非生产性资源，才能有效地减少资源的浪费和最大限度地利用资源。投资和业务效率。

二、光伏发电配电网模型

1、光伏发电时序多状态模型。为了整合光伏发电和电荷的要求和随机性，将一天分为24个周期，并为每一个周期建立多状态光伏发电和电荷模型。时间T阶段模型假设如下：从历史数据中获得所需的值和T周期的光强度和负荷变量；在该时间段计算了Beta光强度分布的αt、βt，参数μt、δt。里奥德拉能源生产光伏电池和电荷被分成不同的状态，光伏电池和电荷的发电概率是根据t周期概率分配参数计算的。其概率密度函数为：

光伏电荷和生产的波动幅度大大低于每日波动幅度，取光伏发电每一时间段的PV产量为NPV=5，每一时间段的负载量为NL=3。每一周期的能量是NSYS=NPVNL=15，气体微型涡轮和电容器是受控的电源，其输出功率可根据分配网络运行期间的状态进行最佳调整。

三、配电网光伏发电与电容器综合配置模型

在集成的光电池生产和电容配置中，调度考虑到操作调度以获得更可靠的解决方案。泽泻网络损耗值被用来规划分布式电源的位置和容量。而且，只有在获得24小时分配电源的最佳输出之后，才能计算网络损失的值，而且，在分配电源运行期间的最佳输出必须根据程序的位置和能力来确定。与双规划模型兼容的迭代计算级别两级调度模型、上层调度结果影响目标函数和下层的应力。下层调度以最佳值反馈到上层，从而在上层和下层之间实现相互作用。

利用双规划模型优化光伏发电和电容器水平上电平的调度取决于最低年度成本，并优化光伏的位置和生产能力。安装电容器下一级规划是以最小年运行成本为目标函数，优化变量，如光伏功率电源生成、微型燃料电机、电力功率和电容器胶印计算准确地利用下一层的调度结果来实现上一层的目标函数，因为光伏能量的产生是每个生产、负载、节点电压和线路功率周期的随机变量，本文通过机会约束规划来处理两级规划模型中与随机变量有关的目标功能和不对称约束。

1、上层规划数学模型。上层规划的目标功能是最低成本，包括CINV设备的投资成本、COM维护费用、CEN电网上的电力采购费用以及CIE排放量减少费用。

1）目标函数：

2、下层规划数学模型。低电平调度根据每个周期的安装位置和光伏发电能力优化无源功率输出、燃气轮机和光伏电容器。燃气轮机和微伏电容器由当前上层规划，光伏发电的主动功率根据条件确定。自然的电力分配网工作和非活动控制对电网的影响表现在网络损失和张力因此，建立了一个目标功能，以尽量减少网络损坏的年度成本、微型涡轮机的燃料成本和和最小的目标函数：

四、配电网光伏发电与电容器优化配置模型求解方法

1、上层规划编码方式。为了解决这个双层规划问题，使用了一种包括精英保留策略的改进的遗传算法。自适应交叉率变异算法在上级和下级规划中使用染色体混合编码的遗传，如图所示。

第一部分为光伏电源位置和容量，采用2位二进制编码，00为无接入容量，01为接入容量100kVA, 10为接入容量200kVA, 11为接入容量300kVA, NP为光伏电源候选位置数，T1…Tnp为光伏电源代码;第2部分表示电容器的位置和容量，采用2位二进制编码，00表示无法访问，01表示访问容量为10 kvar, 10表示访问容量为20 kvar, 11表示访问容量为30kvar, nc为电容器候选位置数，C1，…Cnc对电容器进行编码;第3部分介绍了微型燃气轮机的位置和容量。采用二进制数码，0表示无法接入，1表示装机容量为300kW, NE为微型燃气轮机候选位置数，S1，…Sne是燃气轮机代码。

2、下层规划编码方式。太阳能光伏发电受到自然资源的影响，没有考虑到操作控制，24小时的工作状态是根据无用能量输出光伏发电、燃气轮机的能量输出和输入的数量来规划的。电容器编码染色体被分成四个部分，每个部分在每个位置24小时内反映电源输出功率。第一部分光电生产有一个NP X 24基因组表示光伏选择位置第一部分T时产生的无功率功率，其他部分是每个基因组被三位编码，并且可以考虑八个潜在贡献值。

综合规划方案应得到优先考虑，分布式电源再补给比集成优化电容器具有略小的编程效应，但优于先规划分布式电源再补给电容器的那些电容器。最大值、光伏输出达到额定功率的80%和网络压力可以被重新设置。然而在电荷峰值期间，光电池没有输出能量，电网受到高水平的损坏，光电池具有渗透性。高功率在夜间高峰期的大部分时间内不起作用。如果用小涡轮机取代对控制能源如光伏发电的部分投资，总的目标将会大大改善。

结语：

基于含光伏发电的配电网有功、整合和无效配置资源的光伏生产网络，同时充分考虑到光伏生产和负载的调度和随机性，在每个周期内都开发了多状态模型，并提出了两级规划模型和分辨率方法，以便结合利用光伏发电、容量和控制，综合规划机遇应力。

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