基于NSGA-Ⅱ算法的分布式电源和充电站规划研究
发布时间：2021-08-20 17:12
本文介绍了当今能源格局的紧张态势,说明了发展分布式电源和推广电动汽车的必要性,然后从分布式电源和电动汽车充电站的规划角度出发,分析了现有的国内外关于分布式电源和电动汽车充电站相关研究的优劣,指出了目前大部分文献很少将二者联合在一起规划且优化算法效果不佳的现状。本文的主要研究点可分为以下几点:（1）分析了多种分布式电源的输出特性和时序性,研究了分布式电源出力和季节、天气等因素的关联性,且从分布式电源并网问题出发,对不同并网位置、容量进行仿真,分析了分布式电源对配电网中的电压分布、有功损耗的影响。（2）提出了以出行链的方式来模拟电动汽车群的出行行为规律,从概率学的角度,对出行链上的时间和空间上的多个特征量进行拟合,提出了电动汽车在城市不同区域之间的概率转移和路径选择的模拟方法。（3）提出了一种含分布式电源和电动汽车充电站的规划方法,建立了以配电网有功损耗最小、分布式电源总容量最大、充电额外花费最小为目标的电力网和道路网优化模型,以NSGA-Ⅱ算法对此多目标优化问题进行求解,分析了优化结果的准确性和合理性。
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
某地区四季风机出力时序分布
东南大学硕士学位论文10性如图2-1所示。图2-2某地区四季光伏出力时序分布由图2-2可以看出，风电和光伏出力在季节上具有一定的互补性。在冬季光伏出力较弱的时候，风力出力较强，而在夏季，光伏出力较强，而风电则处于比较发电能力较弱的一个季节，并且在图中可以看出，光伏在凌晨和傍晚以后基本不出力，而风力在这段时间里出力较强，而白天两者情况正好相反。另一方面，由于风电和光伏出力受到天气较大的影响，具有较大的随机性和波动性，所以往往要接入储能装置来抑制功率波动对电网的影响。根据DG的时序特性，在节点i处t时刻的DG的输出功率可由下式表达：()()()iwisiPtPtPt(2-6)式中，Pi(t)为在节点i处t时刻的DG的输出功率，Pwi(t)为在节点i处t时刻的风力发电机的输出功率，Psi(t)为在节点i处t时刻的光伏组件的输出功率。通常，光伏发电作为一类有功电源接入电网[51]。目前，风力发电机机组多为双馈类型，具有较强的无功调节能力，一般可将接入点等效为恒功率因数的PQ节点，则等效后的风机的无功功率为：()()*tanwiwiQtPt(2-7)式中，Qwi(t)为在节点i处t时刻的风机的输出无功功率，φ为功率因数角，φ处于第一、四象限时，风机分别处于发出无功、吸收无功的运行状态。
第二章分布式电源时序特性及其对电力系统的影响13123456789101112131415161718192021222324252627282930313233图2-3IEEE33标准节点系统接线图本文以前推回代法求解IEEE33节点系统潮流，其基本参数设置为：（1）平衡节点编号为1，其电压标幺值为1.05，其余节点均为PQ节点，电压初值均设置为1；（2）最大迭代次数设置为200，收敛精度设置为10-6。若定义DG最大有功出力与配电网最大负荷之比为渗透率，则有：*100%DGiALLPP(2-8)上式中，PDGi为在第i个节点上DG最大有功出力，PALL为全网最大有功负荷，α为定义的DG渗透率。由图2-3中可以看出，IEEE33节点系统18和33号节点位于馈线末端，12号节点处于馈线中端，6号节点连接两个线路分支，假设此配电网这四个节点安装分布式电源，当DG渗透率由0%到100%变化时，可得到下图所示结果：图2-4不同位置安装DG配电网有功损耗的变化
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国成为全球最大的电动汽车市场[J]. 崔冬. 中国物流与采购. 2018(13)
[2]多个分布式电源接入对配电网的网损和电压的影响[J]. 王灿,王秋红,唐军,詹红霞,李潮,梅哲,邓强. 重庆电力高等专科学校学报. 2018(01)
[3]考虑分布式电源接入的配网线损影响指标研究[J]. 刘若愚,杨勇,陈辉,林怀德. 电工电气. 2018(01)
[4]分布式电源并网对于配电网的影响分析[J]. 罗勇. 通讯世界. 2017(23)
[5]分布式发电接入配电网的电压和网损影响分析[J]. 吴家宏,刘云. 电气时代. 2017(12)
[6]2017年全球电动汽车展望[J]. 程如烟. 科技中国. 2017(10)
[7]城市规划中电动汽车充电基础设施发展建设研究[J]. 董海涛. 智能城市. 2017(08)
[8]分布式电源接入对配电网风险性和经济性的影响[J]. 宋胜菏. 电子制作. 2017(16)
[9]“十三五”新能源及电网发展展望[J]. 李琼慧. 电气应用. 2017(11)
[10]分布式电源接入对配电网运行的影响[J]. 曾晓毅,史乔石,洪峰,范展成. 中国新通信. 2016(09)
博士论文
[1]多源微网典型应用的优化设计[D]. 刘柏良.东南大学 2015
[2]含微电网的智能配电网规划理论及其应用研究[D]. 刘壮志.华北电力大学 2013
[3]分布式电源和电动汽车对配电系统规划和运行的影响研究[D]. 刘志鹏.华南理工大学 2013
[4]微网发电技术若干问题研究[D]. 范元亮.浙江大学 2012
[5]微网控制策略与电能质量改善研究[D]. 高晓芝.天津大学 2012
[6]含分布式电源的配电系统可靠性评估方法研究[D]. 王浩鸣.天津大学 2012
硕士论文
[1]基于分类概率多场景分析的分布式电源规划研究[D]. 刘君.华东交通大学 2018
[2]基于分布式电源出力优化的电动汽车消纳分析[D]. 胡国宝.南昌大学 2018
[3]含分布式电源的配电网规划研究[D]. 周步强.兰州理工大学 2017
[4]计及电网调峰的城市电动汽车集中充电站布局优化研究[D]. 李菁华.东北电力大学 2017
[5]NSGA2遗传算法改进研究及其在微电网配置中的应用[D]. 李海珍.兰州理工大学 2017
[6]城市电动汽车充电站布局规划研究[D]. 吴丽霞.重庆交通大学 2017
[7]低碳时代城市电动汽车充电设施空间规划初探[D]. 温珊珊.东南大学 2016
[8]含多种分布式电源的配电网多目标规划[D]. 徐陈.宁夏大学 2016
[9]分布式电源对电网的影响及准入容量的研究[D]. 胡奕挺.华北电力大学 2015
[10]带动态时间约束的最短路径研究[D]. 原国伟.贵州大学 2015
本文编号：3353897
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
某地区四季风机出力时序分布
东南大学硕士学位论文10性如图2-1所示。图2-2某地区四季光伏出力时序分布由图2-2可以看出，风电和光伏出力在季节上具有一定的互补性。在冬季光伏出力较弱的时候，风力出力较强，而在夏季，光伏出力较强，而风电则处于比较发电能力较弱的一个季节，并且在图中可以看出，光伏在凌晨和傍晚以后基本不出力，而风力在这段时间里出力较强，而白天两者情况正好相反。另一方面，由于风电和光伏出力受到天气较大的影响，具有较大的随机性和波动性，所以往往要接入储能装置来抑制功率波动对电网的影响。根据DG的时序特性，在节点i处t时刻的DG的输出功率可由下式表达：()()()iwisiPtPtPt(2-6)式中，Pi(t)为在节点i处t时刻的DG的输出功率，Pwi(t)为在节点i处t时刻的风力发电机的输出功率，Psi(t)为在节点i处t时刻的光伏组件的输出功率。通常，光伏发电作为一类有功电源接入电网[51]。目前，风力发电机机组多为双馈类型，具有较强的无功调节能力，一般可将接入点等效为恒功率因数的PQ节点，则等效后的风机的无功功率为：()()*tanwiwiQtPt(2-7)式中，Qwi(t)为在节点i处t时刻的风机的输出无功功率，φ为功率因数角，φ处于第一、四象限时，风机分别处于发出无功、吸收无功的运行状态。
第二章分布式电源时序特性及其对电力系统的影响13123456789101112131415161718192021222324252627282930313233图2-3IEEE33标准节点系统接线图本文以前推回代法求解IEEE33节点系统潮流，其基本参数设置为：（1）平衡节点编号为1，其电压标幺值为1.05，其余节点均为PQ节点，电压初值均设置为1；（2）最大迭代次数设置为200，收敛精度设置为10-6。若定义DG最大有功出力与配电网最大负荷之比为渗透率，则有：*100%DGiALLPP(2-8)上式中，PDGi为在第i个节点上DG最大有功出力，PALL为全网最大有功负荷，α为定义的DG渗透率。由图2-3中可以看出，IEEE33节点系统18和33号节点位于馈线末端，12号节点处于馈线中端，6号节点连接两个线路分支，假设此配电网这四个节点安装分布式电源，当DG渗透率由0%到100%变化时，可得到下图所示结果：图2-4不同位置安装DG配电网有功损耗的变化
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国成为全球最大的电动汽车市场[J]. 崔冬. 中国物流与采购. 2018(13)
[2]多个分布式电源接入对配电网的网损和电压的影响[J]. 王灿,王秋红,唐军,詹红霞,李潮,梅哲,邓强. 重庆电力高等专科学校学报. 2018(01)
[3]考虑分布式电源接入的配网线损影响指标研究[J]. 刘若愚,杨勇,陈辉,林怀德. 电工电气. 2018(01)
[4]分布式电源并网对于配电网的影响分析[J]. 罗勇. 通讯世界. 2017(23)
[5]分布式发电接入配电网的电压和网损影响分析[J]. 吴家宏,刘云. 电气时代. 2017(12)
[6]2017年全球电动汽车展望[J]. 程如烟. 科技中国. 2017(10)
[7]城市规划中电动汽车充电基础设施发展建设研究[J]. 董海涛. 智能城市. 2017(08)
[8]分布式电源接入对配电网风险性和经济性的影响[J]. 宋胜菏. 电子制作. 2017(16)
[9]“十三五”新能源及电网发展展望[J]. 李琼慧. 电气应用. 2017(11)
[10]分布式电源接入对配电网运行的影响[J]. 曾晓毅,史乔石,洪峰,范展成. 中国新通信. 2016(09)
博士论文
[1]多源微网典型应用的优化设计[D]. 刘柏良.东南大学 2015
[2]含微电网的智能配电网规划理论及其应用研究[D]. 刘壮志.华北电力大学 2013
[3]分布式电源和电动汽车对配电系统规划和运行的影响研究[D]. 刘志鹏.华南理工大学 2013
[4]微网发电技术若干问题研究[D]. 范元亮.浙江大学 2012
[5]微网控制策略与电能质量改善研究[D]. 高晓芝.天津大学 2012
[6]含分布式电源的配电系统可靠性评估方法研究[D]. 王浩鸣.天津大学 2012
硕士论文
[1]基于分类概率多场景分析的分布式电源规划研究[D]. 刘君.华东交通大学 2018
[2]基于分布式电源出力优化的电动汽车消纳分析[D]. 胡国宝.南昌大学 2018
[3]含分布式电源的配电网规划研究[D]. 周步强.兰州理工大学 2017
[4]计及电网调峰的城市电动汽车集中充电站布局优化研究[D]. 李菁华.东北电力大学 2017
[5]NSGA2遗传算法改进研究及其在微电网配置中的应用[D]. 李海珍.兰州理工大学 2017
[6]城市电动汽车充电站布局规划研究[D]. 吴丽霞.重庆交通大学 2017
[7]低碳时代城市电动汽车充电设施空间规划初探[D]. 温珊珊.东南大学 2016
[8]含多种分布式电源的配电网多目标规划[D]. 徐陈.宁夏大学 2016
[9]分布式电源对电网的影响及准入容量的研究[D]. 胡奕挺.华北电力大学 2015
[10]带动态时间约束的最短路径研究[D]. 原国伟.贵州大学 2015
本文编号：3353897
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