新能源配电网电力调度优化方法分析

新能源配电网电力调度优化方法分析

盘有康

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摘要：现阶段，随着可持续发展战略成为中国经济发展的战略之一，为了确保社会环境和经济的协调可持续发展，新能源的开发和利用首当其冲。大力发展新能源势在必行。太阳能、风能、生物质能等可再生能源的出现，使新能源成为发电系统中的“生力军”。然而，近年来，太阳能、风能、生物质能等新能源发电存在一系列问题。因此，本文针对新能源发电并网后配电网的运行现状，需要采取必要的优化措施，减少新能源发电一体化对电网安全稳定运行的负面影响，提高新能源发电并网的应用效果。

关键词：新能源；配电网；电力调度；优化方法

引言：随着能源危机和环境问题的日益严峻，新能源在电力系统中的占比不断提高。新能源具有间歇性、随机性和波动性等特点，给配电网的电力调度带来了新的挑战。为实现新能源的高效消纳和配电网的安全经济运行，对新能源配电网电力调度优化方法进行深入分析具有重要意义。

一、新能源配电网电力调度运行现状

（一）新能源出力的不确定性与预测难度

新能源如太阳能、风能等具有天然的间歇性和随机性。太阳能发电取决于天气状况、季节变化和昼夜交替，晴天时光伏板输出功率较高，而阴雨天或夜晚则几乎无输出；风力发电则受到风速、风向以及季节和地域的影响，风速的随机波动导致风电机组输出功率的不稳定，这种出力的不确定性给电力调度带来了巨大挑战。虽然目前的预测技术在不断发展，但要准确预测新能源的出力仍然存在较大困难。

（二）新能源与传统能源协调调度的复杂性

在现有的电力系统中，传统能源如煤炭、天然气等发电形式与新能源发电共存。传统能源发电具有稳定性和可控性强的特点，而新能源发电具有不确定性和波动性。如何在满足电力需求的前提下，实现新能源与传统能源的协调调度，是当前新能源配电网电力调度面临的重要问题[1]。一方面，新能源的大规模接入使得电力系统的运行特性发生了变化，传统的调度策略和方法需要进行调整和优化；另一方面，由于不同类型电源的特性差异，在调度过程中需要考虑不同电源的启停成本、运行成本、环境成本等多种因素，以实现整个电力系统的经济、环保和安全运行。

二、新能源配电网电力调度优化方法

（一）基于精准预测技术的调度优化

提高新能源出力的预测精度是实现电力调度优化的基础。为实现精准预测，可以综合运用多种预测技术和模型。一方面，利用数值天气预报数据，结合人工智能算法如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等，建立新能源出力预测模型。这些算法能够学习历史气象数据与新能源发电功率之间的复杂非线性关系，从而提高预测准确性。例如，采用多层人工神经网络模型，输入历史天气数据（包括温度、湿度、风速、太阳辐射强度等）以及对应的新能源发电功率数据进行训练。训练后的模型能够根据实时的天气预报信息，预测未来一段时间内新能源的发电功率[2]。另一方面，采用物理模型与统计模型相结合的混合预测方法。物理模型基于新能源发电的原理和设备特性，考虑地理、气象等因素对发电功率的影响；统计模型则基于历史数据进行数据分析和建模。通过将两种模型的结果进行融合，可以充分发挥各自的优势，弥补单一模型的不足。

（二）储能系统的优化配置与调度

储能系统在新能源配电网中起着至关重要的作用，能够有效平抑新能源出力的波动，提高电力系统的稳定性和灵活性。在储能系统的优化配置方面，需要综合考虑新能源的分布、负荷需求、电网结构以及储能技术的特性和成本等因素。

根据新能源的出力特性和负荷需求的时空分布，确定储能系统的安装位置和容量。在新能源出力波动较大且负荷需求较高的区域，适当增加储能容量；在电网的关键节点和薄弱环节配置储能装置，提高电网的输电能力和稳定性。其次，选择合适的储能技术和类型。目前常用的储能技术包括电池储能（如锂离子电池、铅酸电池、钠硫电池等）、超级电容器储能、飞轮储能、抽水蓄能等。不同的储能技术具有不同的性能特点和适用场景，需要根据实际需求进行选择和组合。在储能系统的调度方面，建立基于优化算法的调度策略。以系统运行成本最小化、新能源消纳最大化或电网稳定性最大化为目标，考虑储能系统的充放电效率、寿命损耗、运行约束等条件，运用线性规划、动态规划、启发式算法等优化方法，确定储能系统的充放电计划。例如，在新能源出力过剩时，控制储能系统充电储存能量；在新能源出力不足或负荷高峰时段，控制储能系统放电补充电力供应，实现新能源与储能系统的协同优化运行。

（三）多能源互补协同调度

新能源配电网中往往存在多种能源形式，如太阳能、风能、水能、生物质能等，以及传统的火力发电等。通过多能源互补协同调度，可以充分发挥不同能源的优势，提高系统的整体性能和可靠性。建立多能源互补协同调度模型，以系统的综合效益最大化为目标，综合考虑不同能源的发电成本、环境成本、出力特性、运行约束等因素。例如，太阳能和风能在时间和季节上具有一定的互补性，白天太阳能发电充足，而夜晚和风力较强的时段风能发电较多；水能发电具有调节灵活的特点，可以作为调峰电源；生物质能发电相对稳定，可以作为基础电源。通过合理安排不同能源的发电计划，实现优势互补，提高系统的供电可靠性和经济性。同时，加强不同类型电源之间的协调控制

[3]。利用先进的通信和控制技术，实现新能源发电、传统发电、储能系统以及需求侧资源之间的快速、精准控制和协调。例如，采用智能电网技术，实现发电侧、输电侧、配电侧和用户侧的信息交互和协同控制，根据实时的供需状况和运行条件，动态调整各电源的出力和运行状态，确保电力系统的安全稳定运行。

（四）智能优化算法在调度中的应用

智能优化算法如遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等在新能源配电网电力调度优化中具有广泛的应用前景。这些算法能够在复杂的约束条件下，快速搜索到最优或近似最优的调度方案。以遗传算法为例，将电力调度问题转化为一个优化问题，将调度方案编码为染色体，通过选择、交叉、变异等遗传操作，不断迭代进化，逐步找到最优的调度方案。粒子群优化算法则通过模拟鸟群的觅食行为，在解空间中搜索最优解，具有收敛速度快、计算效率高的优点。模拟退火算法基于固体退火原理，通过模拟降温过程，在一定概率下接受劣解，避免陷入局部最优，能够找到全局最优解。在实际应用中，可以将多种智能优化算法进行组合或改进，提高算法的性能和求解效率。例如，将遗传算法与粒子群优化算法相结合，利用遗传算法的全局搜索能力和粒子群优化算法的局部搜索能力，提高求解的精度和速度；或者对传统的智能优化算法进行改进，引入自适应机制、并行计算等技术，使其更好地适应新能源配电网电力调度优化的复杂问题。

三、结语

综上所述，新能源配电网电力调度优化对于提高新能源消纳能力、保障电网安全稳定运行至关重要。随着新能源在能源结构中占比不断提高，未来还需在技术创新、机制完善、协同发展等方面深入探索，以实现更高效、更智能、更经济的新能源配电网电力调度，推动能源转型与可持续发展目标的实现。

参考文献：

[1]刘黎明.分布式新能源大规模接入与配电网的相关性分析[J].电器工业,2022(08).

[2]马临超;齐山成;刘毅;杨捷.考虑分布式可再生能源的配电网电力调度优化模型研究[J]. 可再生能源,2022(05),

[3]陆凯.配电网调度的安全性与可靠性分析[J].光源与照明,2022(03).