風(fēng)光發(fā)電及電動(dòng)汽車充放電隨機(jī)性對(duì)配電系統(tǒng)的影響研究.pdf

1、電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展趨勢(shì)已經(jīng)成為近年來電力工業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)，智能電網(wǎng)必須能夠支持大規(guī)模間歇性可再生能源和分布式電源。風(fēng)光混合發(fā)電系統(tǒng)能夠在一定程度上彌補(bǔ)單獨(dú)風(fēng)力發(fā)電或光伏發(fā)電的供電不穩(wěn)定性，但風(fēng)光發(fā)電受自然氣候嚴(yán)重影響具有隨機(jī)性、間隙性、波動(dòng)性。電動(dòng)汽車（Electric Vehicle，EV）受到了各國(guó)政府、汽車生產(chǎn)商以及能源企業(yè)的廣泛關(guān)注，電動(dòng)汽車還可以作為儲(chǔ)能系統(tǒng)向電網(wǎng)注入功率，即與電網(wǎng)互動(dòng)(Vehicle to Grid

2、，V2G)。電動(dòng)汽車作為電力系統(tǒng)中的一類特殊負(fù)荷，存在時(shí)間（充電時(shí)間不確定）-空間（充電位置不確定）-行為（行駛、充放電行為不確定）三種維度上的隨機(jī)不確定性，當(dāng)大量無任何協(xié)調(diào)的電動(dòng)汽車并入電網(wǎng)后，必然會(huì)對(duì)電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行產(chǎn)生巨大影響。
　　上述不確定性給原本就變量眾多的大規(guī)模電力系統(tǒng)的規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化帶來極大的困難。風(fēng)光發(fā)電輸出功率的不確定性會(huì)給風(fēng)光發(fā)電的規(guī)劃問題帶來風(fēng)險(xiǎn)，大量電動(dòng)汽車在無序充電的情況下，將可能增加系統(tǒng)的最大負(fù)荷，

3、降低全網(wǎng)負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)，降低電網(wǎng)投資與收益的比例，降低電網(wǎng)效率。綜上，本文的具體工作主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
　　1)確定條件下的分布式電源(Distribtuted Generation，DG)選址和定容。以有功損耗、電壓質(zhì)量、電壓穩(wěn)定指標(biāo)、線路載荷能力為多目標(biāo)，用比較矩陣法確定各個(gè)目標(biāo)的權(quán)重，以風(fēng)力發(fā)電為分布式電源，優(yōu)化配電系統(tǒng)的DG安裝容量與位置。本部分的優(yōu)化問題既包含離散變量又包含連續(xù)變量，為了提高快速尋優(yōu)及避免陷入局部最

4、優(yōu)的能力，用云理論改進(jìn)遺傳算法，根據(jù)染色體的適應(yīng)度改變交叉與變異的量進(jìn)行尋優(yōu)。最后將該方法用于28節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)的DG的選址定容，并與普通遺傳算法進(jìn)行了比較。
　　2)基于成本/可靠性評(píng)估的含電動(dòng)汽車的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)容量規(guī)劃。建立了含有風(fēng)力發(fā)電與電動(dòng)汽車的配電系統(tǒng)的成本/可靠性評(píng)估模型，考慮了風(fēng)力發(fā)電的不確定性，可入網(wǎng)電動(dòng)汽車充放電的隨機(jī)性與規(guī)律性，以考慮可中斷供電負(fù)荷賠償費(fèi)用的配電系統(tǒng)年費(fèi)用最小為目標(biāo)將配電系統(tǒng)中的風(fēng)力發(fā)電容量進(jìn)行規(guī)

5、劃。采用蒙特卡洛仿真法模擬風(fēng)機(jī)出力、發(fā)電機(jī)及負(fù)荷狀態(tài)求得用戶斷電功率與斷電時(shí)間，以IEEE-RBTS(Roy Billinton TestSystem)為測(cè)試系統(tǒng)，對(duì)所提出的優(yōu)化模型進(jìn)行了仿真，求得在不同EV數(shù)量的情形下以系統(tǒng)年費(fèi)用（包括固定成本、維護(hù)運(yùn)行費(fèi)用、燃料費(fèi)用）與負(fù)荷斷電賠償費(fèi)用之和最小為目標(biāo)的風(fēng)力發(fā)電的安裝容量。
　　3)考慮風(fēng)光發(fā)電與EV充放電隨機(jī)性的概率潮流計(jì)算。建立了含有風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電和EV的電力系統(tǒng)概率潮流

6、模型。以歷史氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)不同季節(jié)和不同天氣狀況下的風(fēng)光數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬，并計(jì)及了風(fēng)電、太陽能發(fā)電、EV充放電及負(fù)荷的不確定性，在此基礎(chǔ)上對(duì)不同季節(jié)中每日不同時(shí)段的電力系統(tǒng)采用三點(diǎn)估計(jì)法(3-point estimationmethod，簡(jiǎn)稱3PEM)進(jìn)行概率潮流計(jì)算，進(jìn)而計(jì)算潮流結(jié)果的統(tǒng)計(jì)特性。最后，以某140節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)為例對(duì)所構(gòu)造的概率潮流模型和采用的求解方法進(jìn)行驗(yàn)證，通過與蒙特卡洛仿真法求解得到的概率潮流結(jié)果進(jìn)行比較，證明了這種

7、方法的準(zhǔn)確性。此外，還考察與分析了含風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、電動(dòng)汽車的配電系統(tǒng)在不同季節(jié)不同時(shí)間段的概率潮流結(jié)果的差異。
　　4)考慮儲(chǔ)能充放電策略優(yōu)化的風(fēng)光混合發(fā)電系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化。在第二章建立的風(fēng)力發(fā)電隨機(jī)性模型與第三章建立的光伏發(fā)電隨機(jī)性模型的基礎(chǔ)上，對(duì)蓄電池的充放電功率進(jìn)行建模，采取動(dòng)態(tài)規(guī)劃法對(duì)蓄電池的充放電控制策略進(jìn)行優(yōu)化;然后建立保證供電可靠性的前提下配置最經(jīng)濟(jì)的風(fēng)力發(fā)電/光伏發(fā)電/蓄電池的容量模型。最后以我國(guó)某地氣象數(shù)據(jù)為依