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配电网规划中分布式电源的选址和定容的研究

张婷婷  
【摘要】: 为了满足我国经济高速发展的需求,在已建中央电站及电网的基础上,大力发展分布式发电技术将是电力系统未来发展的必然趋势。分布式发电具有减轻环境污染、降低终端用户费用、改善电能质量、提高供电可靠性、灵活地跟踪负荷变化、能满足能源可持续发展等众多优点,因此分布式发电与大电网供电相互补充、协调,是综合利用现有资源和设备、为用户提供可靠和优质电能的最佳方式。随着分布式发电技术的逐步推广,它对配电网中的节点电压、线路潮流、短路电流、可靠性等都会带来影响,且其影响程度与分布式电源的位置和容量密切相关。这必然给传统的配电网规划带来实质性的挑战,使得电网规划人员在选择最优方案时必须考虑由它所带来的影响。 本文建立了含分布式电源的配电网规划经济性模型,以折算到每年的分布式电源的投资及运行费用和线路运行费用最小及引入分布式电源后购电费用最小为目标函数,并把节点电压约束、导线电流约束、分布式电源运行约束三个不等式约束条件通过惩罚因子的形式引入,建立了归一化目标函数。 根据新增负荷总量确定待建分布式电源的总容量。在分布式电源个数、位置和单个电源容量均不确定的情况下,建立了便于配电网规划中的分布式电源选址和定容的多目标优化模型。对于带惯性权重的粒子群算法中产生的分布式电源容量和位置,加入到配电网中的综合规划结果进行经济性评估以衡量个体方案的优劣。 通过带惯性权重的粒子群算法进行分布式电源地址和容量优化计算,并对不含有和含有分布式电源的配电网规划结果作了比较分析。算例结果表明,引入分布式电源后对配电网优化带来了一定的合理性和优越性。也从一个侧面印证了分布式发电技术进入电力系统后会带来较有利的影响,同时也印证了分布式发电技术有着广阔的应用前景。通过第二个实际算例的分析,带惯性权重的粒子群算法比遗传算法在收敛性能有一定提高,优化结果较好,得到了分布式电源较为合理位置和容量方案。


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