随着分布式能源和储能容量的增加以及电动汽车的普及,配电网的功率流动由单向转变为双向,且网络拓扑由径向转变为复杂的网状结构。为了高效应对网状配电网的潮流(power flow,PF)分析和最优潮流(optimal power flow,OPF)问题,以及进一步...随着分布式能源和储能容量的增加以及电动汽车的普及,配电网的功率流动由单向转变为双向,且网络拓扑由径向转变为复杂的网状结构。为了高效应对网状配电网的潮流(power flow,PF)分析和最优潮流(optimal power flow,OPF)问题,以及进一步提升现有线性化模型的近似精度、完善对网络损耗等元素的线性近似,该文构建迭代隐式线性化潮流(iterative implicit linearization power flow,IIL-PF)模型及其最优潮流模型(IIL-OPF)。该模型将非线性潮流流形M(Manifold)视为节点电压和节点注入功率之间的隐式代数关系,之后利用切平面对M进行局部近似,并迭代更新线性化点以提高线性模型的近似精度。此外,所提模型充分考虑了支路始/末端潮流、支路潮流平方、支路损耗等因素,并对其进行明确的线性化推导。最后,基于修改的IEEE 33系统,分别在径向和网状运行方式下,验证所提模型可快速收敛,并具有较高的近似精度。其中IIL-PF计算结果、IIL-OPF的目标函数和发电机出力等优化结果与MATPOWER的非线性模型相比,误差均在1%以内,因此所提模型可以满足工程规划或日前运行模拟等应用要求。展开更多
电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及可入网电动汽车(plug-inelectric vehicle,PEV)和风电机组的不确定性的随机经济调度模型。首先采用随机仿真方法研究PEV的充...电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及可入网电动汽车(plug-inelectric vehicle,PEV)和风电机组的不确定性的随机经济调度模型。首先采用随机仿真方法研究PEV的充电与放电功率的概率分布。之后,在假设风速服从Rayleigh分布的前提下,导出了风电机组出力概率分布的表达式。通过理论分析得到了风电机组和电动汽车接入网络(vehicle to grid,V2G)的电源出力的数学期望的解析表达式,并在此基础上,构建了电力系统随机经济调度模型。最后,以IEEE118节点系统为例说明了所提出的随机经济调度模型的基本特征。展开更多
文摘随着分布式能源和储能容量的增加以及电动汽车的普及,配电网的功率流动由单向转变为双向,且网络拓扑由径向转变为复杂的网状结构。为了高效应对网状配电网的潮流(power flow,PF)分析和最优潮流(optimal power flow,OPF)问题,以及进一步提升现有线性化模型的近似精度、完善对网络损耗等元素的线性近似,该文构建迭代隐式线性化潮流(iterative implicit linearization power flow,IIL-PF)模型及其最优潮流模型(IIL-OPF)。该模型将非线性潮流流形M(Manifold)视为节点电压和节点注入功率之间的隐式代数关系,之后利用切平面对M进行局部近似,并迭代更新线性化点以提高线性模型的近似精度。此外,所提模型充分考虑了支路始/末端潮流、支路潮流平方、支路损耗等因素,并对其进行明确的线性化推导。最后,基于修改的IEEE 33系统,分别在径向和网状运行方式下,验证所提模型可快速收敛,并具有较高的近似精度。其中IIL-PF计算结果、IIL-OPF的目标函数和发电机出力等优化结果与MATPOWER的非线性模型相比,误差均在1%以内,因此所提模型可以满足工程规划或日前运行模拟等应用要求。
文摘电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及可入网电动汽车(plug-inelectric vehicle,PEV)和风电机组的不确定性的随机经济调度模型。首先采用随机仿真方法研究PEV的充电与放电功率的概率分布。之后,在假设风速服从Rayleigh分布的前提下,导出了风电机组出力概率分布的表达式。通过理论分析得到了风电机组和电动汽车接入网络(vehicle to grid,V2G)的电源出力的数学期望的解析表达式,并在此基础上,构建了电力系统随机经济调度模型。最后,以IEEE118节点系统为例说明了所提出的随机经济调度模型的基本特征。
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