化石能源枯竭和气候环境恶化两大问题日趋严重,促使风光等分布式发电(distributed generation,DG)大量并入配电网,负荷侧也出现了可控负荷等新元素,然而一系列能源转型措施带来了复杂不确定性和波动性问题,使配电网的灵活性需求急剧增加...化石能源枯竭和气候环境恶化两大问题日趋严重,促使风光等分布式发电(distributed generation,DG)大量并入配电网,负荷侧也出现了可控负荷等新元素,然而一系列能源转型措施带来了复杂不确定性和波动性问题,使配电网的灵活性需求急剧增加,针对新型配电网下的灵活性量化评估和优化调度研究具有重要意义。基于此,首先对配电网灵活性供需平衡机理进行概述,并得到应用于配电网运行状态优化的智能软开关(soft open point,SOP)运行约束方程;其次,从灵活性供需匹配和传输通道2个方面提出净负荷适应率和支路负荷裕度2个灵活性评估指标,进而构建以运行成本和灵活性为优化目标的优化调度模型;然后,采用综合范数约束不确定性场景概率分布置信集合,构建基于数据驱动的分布鲁棒优化调度模型,并采用列与约束生成(columns and constraintsgeneration,CCG)算法进行求解;最后,在改进的IEEE33节点算例上验证了模型对配电网运行状态的优化作用和分布鲁棒方法的有效性。展开更多
文摘化石能源枯竭和气候环境恶化两大问题日趋严重,促使风光等分布式发电(distributed generation,DG)大量并入配电网,负荷侧也出现了可控负荷等新元素,然而一系列能源转型措施带来了复杂不确定性和波动性问题,使配电网的灵活性需求急剧增加,针对新型配电网下的灵活性量化评估和优化调度研究具有重要意义。基于此,首先对配电网灵活性供需平衡机理进行概述,并得到应用于配电网运行状态优化的智能软开关(soft open point,SOP)运行约束方程;其次,从灵活性供需匹配和传输通道2个方面提出净负荷适应率和支路负荷裕度2个灵活性评估指标,进而构建以运行成本和灵活性为优化目标的优化调度模型;然后,采用综合范数约束不确定性场景概率分布置信集合,构建基于数据驱动的分布鲁棒优化调度模型,并采用列与约束生成(columns and constraintsgeneration,CCG)算法进行求解;最后,在改进的IEEE33节点算例上验证了模型对配电网运行状态的优化作用和分布鲁棒方法的有效性。
