新能源环境下配电网线损和电压协同管理策略研究
发布时间：2021-04-23 21:06
能源和环境危机使风能和太阳能等可再生能源日益受到人们的关注,电动汽车零排放的特性也使得它正逐步成为汽车行业发展的新趋势。可再生能源发电出力受天气、地理位置以及季节变换等因素的影响而具有间歇性和不确定性,用户用车行为的不确定性也使电动汽车充电行为具有随机性。这些不确定性严重影响到分布式电源配电网的安全性。储能系统以其“源-荷”特性使得其可在两者之间实时切换,可以作为抑制可再生能源间歇出力的装置。新能源配电网是可再生能源、电动汽车和储能装置并存的系统,如何解决“源-荷-车-储”并存环境下配电网的线损和电压协同管理,保证分布式电源配电网的安全,已成为电力行业亟待解决的问题。本研究基于模糊集和锥规划相关理论,从新能源配电网的线损和电压协同管理的角度出发,针对新能源环境下配电网运行特点,研究了分布式电源出力的不确定性、电动汽车充电不确定性和负荷功率不确定性对配电网潮流分布的影响,综合考虑各种不确定性因素,建立多种协同管理模型及求解算法,较为系统地解决新能源环境下配电网线损和电压协同管理问题:（1）针对配电网中降损减压是一对相互制约的矛盾行为,进行线损和电压协同优化管理研究。分析配电网有功损耗与节...
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：129 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题的研究意义
1.1.1 分布式电源的模型和特性
1.1.2 分布式电源对配电网的影响
1.1.3 电动汽车带来的挑战
1.1.4 储能系统
1.2 国内外研究现状
1.2.1 配电网线损和电压协同优化研究现状
1.2.2 配电网优化算法研究现状
1.2.3 配电网风险评估研究现状
1.2.4 二阶锥规划
1.2.5 随机模糊机会约束规划
1.3 论文研究内容
第二章 新能源配电网线损和电压协同管理的多目标协调优化方法
2.1 概述
2.2 线损和电压协同管理原理
2.3 新能源配电网线损和电压的多目标协调优化模型
2.3.1 线损指数（LLI）
2.3.2 电压偏移指数（VDI）
2.3.3 多目标优化模型
2.4 求解方法
2.4.1 粒子群优化算法
2.4.2 模拟退火粒子群算法
2.5 算例分析
2.5.1 IEEE-33配电系统
2.5.2 IEEE-118配电系统
2.6 本章小结
第三章 新能源配电网线损和电压协同管理的随机二阶锥规划方法
3.1 引言
3.2 随机二阶锥规划概述
3.3 分布式电源出力和电动汽车充电功率的随机模型
3.3.1 太阳能光伏发电的随机模型
3.3.2 风力发电的随机模型
3.3.3 电动汽车负荷的随机特性
3.4 基于随机二阶锥规划的数学模型
3.4.1 目标函数
3.4.2 约束条件
3.4.3 模型求解
3.5 算例与仿真结果
3.5.1 电动汽车的充电负荷分析
3.5.2 基于SSCOPs的线损和电压协同管理
3.5.3 算法比较
3.6 本章小结
第四章 新能源配电网线损和电压协同控制的随机模糊规划方法
4.1 概述
4.2 随机模糊机会约束规划
4.2.1 模糊集理论
4.2.2 模糊变量及可能性测度
4.2.3 随机模糊机会约束规划
4.3 不确定因素的模型分析
4.3.1 风力发电机组出力随机模糊分布模型
4.3.2 光伏发电系统出力随机模糊分布模型
4.3.3 电动汽车充电负荷的随机模糊分布模型
4.3.4 负荷功率的随机分布模型
4.4 基于随机模糊机会约束规划的配电网线损和电压协同优化模型
4.4.1 目标函数
4.4.2 约束条件
4.4.3 目标函数的处理
4.4.4 求解方法
4.5 算例分析
4.5.1 算例数据
4.5.2 仅考虑分布式电源出力随机模糊变化的分析
4.5.3 仅考虑电动汽车负荷随机模糊变化的分析
4.5.4 考虑DGs出力和EVs负荷随机模糊变化的优化分析
4.6 本章小结
第五章 考虑风险的新能源配电网线损和电压协同管理
5.1 引言
5.2 新能源配电网风险指标
5.2.1 风险评估模型
5.2.2 线损和电压风险指标
5.3 考虑风险的新能源配电网线损和电压协同管理模型
5.3.1 多目标函数
5.3.2 约束条件
5.4 协同模型的锥转换
5.4.1 二阶锥规划标准形式
5.4.2 模型的锥转换
5.5 求解方法
5.6 算例与仿真结果
5.6.1 电动汽车的随机充电风险分析
5.6.2 DGs和EVs同时接入配电网风险分析
5.7 本章小结
结论与展望
1. 结论
2. 展望
参考文献
攻读学位期间发表的论文
攻读学位期间参加的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]含功效系数法的电力系统多目标综合优化[J]. 刘隽楷,邹晓松,袁旭峰,熊炜,赵靓玮. 电测与仪表. 2018(24)
[2]基于二阶锥松弛和Big-M法的配电网分布式电源优化配置[J]. 刘健辰,刘山林. 电网技术. 2018(08)
[3]基于随机集理论的电力系统运行风险评估[J]. 侯赞,刘宝柱,张爽. 电网技术. 2017(12)
[4]考虑DG、DS和EV协同运行的配电网无功优化方法[J]. 陈嘉威,吴杰康,郭清元,赵守安,徐宏海. 电气工程学报. 2017(08)
[5]澳大利亚“9·28”大停电事故分析及对中国启示[J]. 曾辉,孙峰,李铁,张强,唐俊刺,张涛. 电力系统自动化. 2017(13)
[6]考虑实时和潜在因素的城市配电网风险评估模型和方法[J]. 林子钊,潘凯岩,周名煜,谭大帅,白恒远. 电力系统自动化. 2017(04)
[7]计及参数模糊性的含风电场电力系统概率潮流计算[J]. 柳志航,卫志农,孙国强,臧海祥,李逸驰. 电网技术. 2017(07)
[8]分布式电源对配电网电压的影响分析及其优化控制策略[J]. 肖浩,裴玮,邓卫,孔力. 电工技术学报. 2016(S1)
[9]改进状态抽样法及其在含微网配电网风险评估中的应用[J]. 董新,张波,潘志远. 电力系统保护与控制. 2016(03)
[10]日风速随机模糊不确定模型[J]. 马瑞,张强,吴瑕,李晅. 中国电机工程学报. 2015(24)
博士论文
[1]二阶锥规划的若干算法研究[D]. 汤京永.上海交通大学 2012
[2]二阶锥规划的理论与算法研究[D]. 曾友芳.上海大学 2011
[3]不确定系统优化理论与应用研究[D]. 丁晓东.东华大学 2002
硕士论文
[1]SVC与分布式电源的协同优化技术研究[D]. 吴长元.广东工业大学 2018
[2]考虑电动汽车充电负荷随机模糊需求响应的调度优化研究[D]. 余鹏.长沙理工大学 2017
[3]基于混合算法的电网扩展规划研究[D]. 罗慰.西华大学 2016
[4]面向分布式电源和电动汽车的配电网运行风险评估[D]. 邬智江.广东工业大学 2016
[5]考虑光伏与电动汽车充电功率不确定性的配电网调度方法研究[D]. 王力成.浙江大学 2015
[6]分布式电源的优化调度[D]. 杨为.合肥工业大学 2010
[7]双层随机规划方法及其应用研究[D]. 闫森.天津大学 2004
[8]减少配电网无功损耗的研究[D]. 史建刚.合肥工业大学 2003
本文编号：3156042
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：129 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题的研究意义
1.1.1 分布式电源的模型和特性
1.1.2 分布式电源对配电网的影响
1.1.3 电动汽车带来的挑战
1.1.4 储能系统
1.2 国内外研究现状
1.2.1 配电网线损和电压协同优化研究现状
1.2.2 配电网优化算法研究现状
1.2.3 配电网风险评估研究现状
1.2.4 二阶锥规划
1.2.5 随机模糊机会约束规划
1.3 论文研究内容
第二章 新能源配电网线损和电压协同管理的多目标协调优化方法
2.1 概述
2.2 线损和电压协同管理原理
2.3 新能源配电网线损和电压的多目标协调优化模型
2.3.1 线损指数（LLI）
2.3.2 电压偏移指数（VDI）
2.3.3 多目标优化模型
2.4 求解方法
2.4.1 粒子群优化算法
2.4.2 模拟退火粒子群算法
2.5 算例分析
2.5.1 IEEE-33配电系统
2.5.2 IEEE-118配电系统
2.6 本章小结
第三章 新能源配电网线损和电压协同管理的随机二阶锥规划方法
3.1 引言
3.2 随机二阶锥规划概述
3.3 分布式电源出力和电动汽车充电功率的随机模型
3.3.1 太阳能光伏发电的随机模型
3.3.2 风力发电的随机模型
3.3.3 电动汽车负荷的随机特性
3.4 基于随机二阶锥规划的数学模型
3.4.1 目标函数
3.4.2 约束条件
3.4.3 模型求解
3.5 算例与仿真结果
3.5.1 电动汽车的充电负荷分析
3.5.2 基于SSCOPs的线损和电压协同管理
3.5.3 算法比较
3.6 本章小结
第四章 新能源配电网线损和电压协同控制的随机模糊规划方法
4.1 概述
4.2 随机模糊机会约束规划
4.2.1 模糊集理论
4.2.2 模糊变量及可能性测度
4.2.3 随机模糊机会约束规划
4.3 不确定因素的模型分析
4.3.1 风力发电机组出力随机模糊分布模型
4.3.2 光伏发电系统出力随机模糊分布模型
4.3.3 电动汽车充电负荷的随机模糊分布模型
4.3.4 负荷功率的随机分布模型
4.4 基于随机模糊机会约束规划的配电网线损和电压协同优化模型
4.4.1 目标函数
4.4.2 约束条件
4.4.3 目标函数的处理
4.4.4 求解方法
4.5 算例分析
4.5.1 算例数据
4.5.2 仅考虑分布式电源出力随机模糊变化的分析
4.5.3 仅考虑电动汽车负荷随机模糊变化的分析
4.5.4 考虑DGs出力和EVs负荷随机模糊变化的优化分析
4.6 本章小结
第五章 考虑风险的新能源配电网线损和电压协同管理
5.1 引言
5.2 新能源配电网风险指标
5.2.1 风险评估模型
5.2.2 线损和电压风险指标
5.3 考虑风险的新能源配电网线损和电压协同管理模型
5.3.1 多目标函数
5.3.2 约束条件
5.4 协同模型的锥转换
5.4.1 二阶锥规划标准形式
5.4.2 模型的锥转换
5.5 求解方法
5.6 算例与仿真结果
5.6.1 电动汽车的随机充电风险分析
5.6.2 DGs和EVs同时接入配电网风险分析
5.7 本章小结
结论与展望
1. 结论
2. 展望
参考文献
攻读学位期间发表的论文
攻读学位期间参加的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]含功效系数法的电力系统多目标综合优化[J]. 刘隽楷,邹晓松,袁旭峰,熊炜,赵靓玮. 电测与仪表. 2018(24)
[2]基于二阶锥松弛和Big-M法的配电网分布式电源优化配置[J]. 刘健辰,刘山林. 电网技术. 2018(08)
[3]基于随机集理论的电力系统运行风险评估[J]. 侯赞,刘宝柱,张爽. 电网技术. 2017(12)
[4]考虑DG、DS和EV协同运行的配电网无功优化方法[J]. 陈嘉威,吴杰康,郭清元,赵守安,徐宏海. 电气工程学报. 2017(08)
[5]澳大利亚“9·28”大停电事故分析及对中国启示[J]. 曾辉,孙峰,李铁,张强,唐俊刺,张涛. 电力系统自动化. 2017(13)
[6]考虑实时和潜在因素的城市配电网风险评估模型和方法[J]. 林子钊,潘凯岩,周名煜,谭大帅,白恒远. 电力系统自动化. 2017(04)
[7]计及参数模糊性的含风电场电力系统概率潮流计算[J]. 柳志航,卫志农,孙国强,臧海祥,李逸驰. 电网技术. 2017(07)
[8]分布式电源对配电网电压的影响分析及其优化控制策略[J]. 肖浩,裴玮,邓卫,孔力. 电工技术学报. 2016(S1)
[9]改进状态抽样法及其在含微网配电网风险评估中的应用[J]. 董新,张波,潘志远. 电力系统保护与控制. 2016(03)
[10]日风速随机模糊不确定模型[J]. 马瑞,张强,吴瑕,李晅. 中国电机工程学报. 2015(24)
博士论文
[1]二阶锥规划的若干算法研究[D]. 汤京永.上海交通大学 2012
[2]二阶锥规划的理论与算法研究[D]. 曾友芳.上海大学 2011
[3]不确定系统优化理论与应用研究[D]. 丁晓东.东华大学 2002
硕士论文
[1]SVC与分布式电源的协同优化技术研究[D]. 吴长元.广东工业大学 2018
[2]考虑电动汽车充电负荷随机模糊需求响应的调度优化研究[D]. 余鹏.长沙理工大学 2017
[3]基于混合算法的电网扩展规划研究[D]. 罗慰.西华大学 2016
[4]面向分布式电源和电动汽车的配电网运行风险评估[D]. 邬智江.广东工业大学 2016
[5]考虑光伏与电动汽车充电功率不确定性的配电网调度方法研究[D]. 王力成.浙江大学 2015
[6]分布式电源的优化调度[D]. 杨为.合肥工业大学 2010
[7]双层随机规划方法及其应用研究[D]. 闫森.天津大学 2004
[8]减少配电网无功损耗的研究[D]. 史建刚.合肥工业大学 2003
本文编号：3156042
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/glzh/3156042.html
