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

发布时间：2016-05-11 06:40

第1章绪论

1.1选题背景与意义
随着人类社会的发展,人们对能源的需求量日益增加。煤庚、石油等传统化石能源在人类文明的发展进程中起到了十分重要的作用,并将在未来的一段时间内,继续成为人类社会不可或缺的重要能量来源之一。根据2014年6月BP世界能源统计年鉴发布的消息,由于新兴经济体的持续发展,全球石油消费量继续保持稳中有升的趋势,其中2013年全球石油消费增长率为1.4% (即140万桶/曰),高于2012年的增长率及过去十年中的平均增长水平[1]。然而,传统的化石能源储量有限、不可再生,导致全球能源供应紧张,价格大幅波动的不利情形时有发生。另一方面,传统化石能源的燃烧,不可避免地会带来二氧化硫、氮氧化物等有毒有害气体的排放,而大量产生的二氧化碳气体还会进一步加剧全球气候变暖,引起海平面持续升高。因此,大力推动可再生新能源的开发和利用,正在逐步成为各国政府的共识之一。丹麦在新能源利用方面处于世界领先水平,计划于2025年将丹麦电力系统中的风电渗透率提高至50%,并相应地开展了 EDISON项目,即通过电动汽车的智能充放电管理来达到提高含有大量可再生能源的电力系统的运行可靠性[2]。作为世界第一科技强国的美国,通过立法和政府补贴的方式支持新能源项目的开发。奥巴马政府于2009年签署了《2009年美国复兴与再投资法案》,并通过税收抵扣、减免以及特殊融资的方式对新能源项目进行支持[3]。在此背景下,我国政府于2010年9月颁布了《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,其中大力发展可再生能源被确定为战略新兴产业发展中的重点发展方向之一,并在“十二五”发展规划中明确了对核能、风能、太阳能以及生物质能的重点开发。图1-1展示了 2013年全球范围内各种能源使用量的增长率。相比于传统能源,近年来可再生能源的使用量获得了迅猛的增长,其2013年的增幅高达16.3%[1]。大力发展可再生新能源符合绿色低碳经济和可持续发展战略,是人类社会未来的发展方向。
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1.2本文主要工作

1.2.1课题来源
本硕士论文的研究工作同时受到了国家高技术研究发展计划(863计划)“海岛新能源电站智能监控与能量管理平台”(2001AA050203 )、国家自然科学基金“考虑设备动态健康评价的智能电网多维度风险分析方法"(51177143)、浙江省自然科学基金“基于电力变压器可载性分析的智能电网状态调度方法研究”(LZ14E070001 )资助。

1.2.2论文主要内容
本文的主要工作是在已知一定误差水平的新能源发电系统出力预测的基袖上制定小时级的配电网调度计划以及电动汽车的曰前调度计划。具体工作如下所述:
1)在获得一定误差水平的光伏发电系统出力预测以及负荷预测的基础上,提出一种考虑配电网不确定性的优化调度策略,使得配电网在所有具有不确定性的注入功率(光伏发电系统有功输出、负荷)处于预测值时拥有较小的网络损耗,同时保证注入功率在可能的变化范围内波动不会导致配电网线路潮流、节点电压越限。文中利用遗传算法求解该混合整数规划问题,并获得小时级的配电网调度策略。文中通过算例对比了确定性调度策略与考虑光伏功率及负荷不确定性的配电网调度策略的鲁棒性和网络有功损耗。
2)根据家用车辆使用的统计数据,建立电动汽车充电功率模型。在此基袖之上,提出电动汽车延迟充电策略,该策略能配合一天之内光伏出力的波动特性(正午出力较多)和负荷水平的变化,起到削峰填谷的作用,从而平抑配电网日内有功功率的波动和减小光伏出力波动对配电网的冲击。文中以一天(24小时)为周期制定考虑电动汽车群和光伏发电系统接入的电动汽车延时充电策略。文中通过算例说明了电动汽车通过充电延时控制能获得相比于无序充电时拥有更好的负荷曲线。
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第2章考虑负荷及光伏功率不确定性的配电网调度方法

2.1概述
传统电力系统的不确定性主要是由负荷的随机波动造成的。根据负荷预测以及所制定的发电机组日前调度计划,常规发电机组通过一次调频、二次调频可以使供电量与负荷需求始终保持平衡。然而,可再生新能源发电单元的有功出力会受到外界环境条件的巨大影响,其出力的波动性和不确定性远大于常规负荷,给含有大规模可再生能源发电单元的电力系统调度带来了巨大的挑战。对于常规配电网,由于不包含常规发电机组,其控制手段主要包括投切并联电容器及调节其它无功补偿设备、调节有载调压变压器分接头等;而对于新兴的主动配电网,相应的控制手段还包括调节微型燃气轮机发电单元出力、调节储能设备充放电功率等。为增加可再生新能源发电机组的接入容量,以及应对其出力的较大不确定性,提出一种相应的调度策略具有十分重要的意义。对于光伏发电系统出力不确定性的描述,国内外学者进行了大量的研究。文献[21]从大气澄净指数、太阳总照射量和反射量等环境因数到系统输出功率对光伏发电系统进行了详细的建模,并将该模型代入到福射型配电网中,通过概率潮流计算接入的光伏发电系统对配电网造成的影响。由于光伏发电系统的出力同时受到多个因素的共同影响,如文献[22]中在考虑光伏发电系统出力不确定时,认为光伏电板的偏差服从正态分布,而光照强度的偏差服从贝塔分布,在最终计算光伏发电系统功率输出时需要假设两者相互独立。为了简便起见,同时也为了增加所制定调度策略的鲁棒性,本章通过光伏发电系统出力的预测区间来刻画其不确定性。对于配电网中的负荷,由于其波动相对较小,通常被认为服从正态分布[23]。
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2.2配电网网损优化与不确定性考虑
对配电网的各种优化通常是以网损最小为目标函数的。在配电网各个节点注入功率恒定的情况下(潮流计算中的P2节点),提高平衡节点的电压可整体提高配电网中各个节点的电压,从而在传输相同功率的情况下减小配电网线路中的电流值,达到降低网损的目的。因此,在以确定性方法(即不考虑配电网中的不确定因素)对配电网网损进行优化时,为了求得最优解,配电网中平衡节点的电压一般会被尽量抬高,直到至少有一个节点(包括平衡节点)的电压达到其上限值。因为,若所求得的某一可行解并未使配电网中至少有一点电压达到其上限值,则可以通过向上调节平衡节点电压来进一步减小配电网网损,即该可行解还不是最优解。
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第3章配电网中电动汽车与光伏发电系统有功协同调度方法......22
3.1概述......22
3.2电动汽车充电功率建模......23
3.3电动汽车延时充电策略......29
3.4算例分析......31
3.5考虑剩余电量的电动汽车延时充电策略......33
3.6算例分析2......34
3.7本章小结......39
第4章考虑光伏及电动汽车不确定性的配电网优化调度方法......41
4.1 減......41
4.2电动汽车充电功率的不确定性与配电网越限......4
14.3区间数简介......42
4.4配电网区间潮流计算......43
4.5考虑光伏发电系统及电动汽车不确定性的配电网优化调度模型......44
4.6求解方法......48
4.7算例分析......50
4.8本章小结......58

第4章考虑光伏及电动汽车不确定性的配电网优化调度方法

4.1概述

在给定某地区车辆日行驶里程数及到达时刻概率密度函数的情况下,通过蒙特卡洛抽样,我们可以根据3.2节的模型获得电动汽车群在无序充电的情况下一天之内各个时刻充电功率的期望及标准差。在3.3节和3.5节中,我们通过所得的电动汽车在各个时刻的充电功率期望,提出了两种电动汽车延时充电控制策略,该延时充电控制策略可以平抑负荷及光伏发电系统出力不确定性所带来的配电网功率波动。在此基細上,本章利用3.2节所求得的各个时刻电动汽车充电功率标准差来刻画其充电功率的不确定性,并将其代入配电网中,提出了考虑光伏发电系统出力及电动汽车充电功率不确定性的配电网优化调度方法。对于配电网中的随机元素(如负荷、光伏发电系统有功出力、电动汽车充电功率),本章均釆用区间数的形式来刻画其不确定性。因为相对于获得配电网中的随机元素预测值的期望和标准差,运行调度人员可以凭借操作经验对其分布区间作出更加准确的估计[24]。因此,在仅知配电网中随机元素分布区间的情况下对配电网进行优化调度具有实际的工程意义。目前,考虑不确定性的优化方法主要包括鲁棒性优化、概率优化以及区间数优化等。而区间数优化方法在求解过程中不需要知道不确定变量的精确概率信息,而仅需知道其分布区间的大小[39],故具有非常广泛的应用。本章在考虑了负荷、光伏发电系统及电动汽车不确定性的情况下,建立相应的区间数优化模型,并通过智能算法进行求解。

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结论

在第三章的基础上,本章将电动汽车群的充电行为放到配电网中进行潮流计算,从而使电动汽车充电延时控制与配电网中其它控制手段整合起来进行协同调度。该调度方法不但能平抑配电网日内有功负荷的波动,还能减小网损,防止配电网越限事故的发生。本章中利用区间数来刻画配电网中的不确定因素,并对各种不确定因素的区间数表示进行了阐述。与以往的电动汽车充电调度方法不同,本章所提配电网协同调度策略考虑了电动汽车充电功率的不确定性,并通过算例考察了用区间数刻画这种不确定性的合理性。此外,针对电动汽车充电功率不确定性可能导致配电网越限事故发生的情况,本章描述了两个典型的场景。在这两个场景中,通过算例分别对比了确定性调度方法及本章方法在网损优化与鲁棒性方面的优劣,从而证明配电网调度中考虑电动汽车充电功率不确定性的必要性。
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参考文献(略)

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本文编号：43792