基于机会约束规划的并网光伏电站极限容量研究概要
基于机会约束目标规划的高风电接入比例下大规模储能与火电协调调度_赵书强_王扬_徐
(State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Baoding 071003, Hebei Province, China) ABSTRACT: The uncertainty and fluctuation of large-scale wind power significantly affect power system dispatch. To optimize the coordinated dispatch of energy storage system (ESS) and thermal generation, a novel method was proposed based on the combination of bi-level programming (BLP) and chance constrained goal programming (CCGP). First of all, with good flexibility and priority, CCGP was introduced to solve the uncertain model with multiple chance constraints. In addition, the idea of “units come after types” was proposed based on the hierarchical structure of BLP. The upper-level focused on the complementation among different power sources, aiming to guarantee system security and minimize abandoned wind power. The lower-level emphasized on the output distribution of same types of units, which optimized costs of operation. Finally, with case studies, the validity of the model was verified and the function of ESS in the wind power integrated system was analyzed. Results showed that the model could make a balance between security and economy while optimizing wind power integrated system. And reasonable dispatch of ESS could improve system’s wind power accommodation ability. KEY WORDS: chance constrained goal programming (CCGP); bi-level programming; large scale ESS; high penetration level 摘要： 针对大规模风电不确定和波动性对电力系统调度的影 响，提出了基于双层规划(bi-level programming，BLP)和机 会约束目标规划(chance constrained goal programming， CCGP)结合， 求解高风电渗透率下的火电储能协调调度模型 的方法。 首先， 引入具有很好灵活性和优先性的机会约束目
光伏发电系统的容量规划与优化
光伏发电系统的容量规划与优化随着环保理念的普及和清洁能源的需求增加，光伏发电系统作为一种可持续发展的能源选择，受到越来越多的关注。
然而，为了确保光伏发电系统的运行效率和经济性，容量规划与优化显得尤为重要。
本文将从容量规划与优化的角度，探讨光伏发电系统的相关问题。
一、容量规划1. 光伏市场分析与需求预测光伏市场分析可以通过调研和数据分析进行，包括行业趋势、政策支持和市场需求等方面的考量。
借助过去数据和相关指标，可以预测未来光伏发电系统的需求情况，进而进行容量规划。
2. 建筑条件与布局在进行光伏发电系统容量规划时，需要考虑建筑条件和布局。
光伏电池板需要足够的日照，建筑物的朝向、倾角和周围环境等因素将会对发电效率产生影响。
因此，在设计容量时应该充分考虑这些条件，以获得最佳的发电效果。
3. 考虑设备的性能与效率光伏发电系统组成中的设备，例如光伏电池板、逆变器等，其性能和效率也是容量规划的关键因素。
选择具有高效能和长寿命的设备，能够提高系统的整体效能，并减少后期维护和更换的成本。
4. 考虑电网接入条件光伏发电系统一般需要与电网进行连接，因此在容量规划时需要考虑电网接入条件。
包括是否需要额外的设备，以及容量规模对于电网的影响，如电网压力、电网平衡等等。
确保光伏发电系统的容量规划与电网接入条件相匹配，以保证光伏电力的稳定输出。
二、容量优化1. 综合考虑发电量与投资回报在进行光伏发电系统的容量优化时，需要综合考虑系统的发电量和投资回报。
一方面，根据光伏电池板的额定发电能力和大致的日照情况，可以估计系统的年发电量，从而确定系统的容量。
另一方面，考虑到光伏发电系统的投资成本和运维成本，需要进行经济性分析，以确定最佳的容量规模。
2. 考虑负载需求与储能系统容量优化中还需要考虑负载需求和储能系统。
根据负载需求的大小，可以合理配置光伏发电系统的容量，使发电量能够满足实际需求，并尽量达到自给自足的状态。
此外，储能系统的加入可以在光伏发电系统产生过剩电力时进行储存，以应对夜晚等无法发电的情况，进一步提高系统的自给自足能力。
分布式光伏电源极端可接入容量极限研究
分布式光伏电源极端可接入容量极限研究摘要：随着可再生资源发电和分布式电源的大规模接入，通常依靠灵活的网络结构和较大的容量裕度来应对负荷的不确定性，以保证电力系统的安全可靠性的传统配电网已无法应对高渗透率分布式电源的接入，而且传统配电网运行控制方法也显得相对简单。
大量高渗透率的分布式光伏电源接入电网，改变了传统配电网中的潮流分布和潮流方向，这种潮流的变化对电网的稳态电压分布产生一些影响。
基于此，本文主要对分布式光伏电源极端可接入容量极限进行分析探讨。
关键词：分布式光伏电源；极端可接入；容量极限1 前言分布式光伏电源的合理分布可对配电网的电压起到支撑作用，但是分布式光伏电源的无约束接入运行可能导致配电网某些节点产生电压偏差和电压波动。
为此，就分布式光伏电源接入电网国内外已经颁布了相关技术规定，以便更好地引导和规范光伏电源的合理应用。
目前对于分布式光伏电源允许接入电网的容量已有大量文献资料对其进行了研究分析。
2 电压偏差和电压波动分析对于处于正常运行方式的馈线，均可以等效为一个单电源辐射状结构。
由于配电网中馈线长度较短、电压等级较低，分析中可以略去馈线间的互感和对地分布电容，而只计及馈线自阻抗。
负荷采用恒功率静态模型并假设三相负荷平衡。
光伏电源采用有功功率源模型，且不参与配电网电压调节。
配电母线以上系统等效为具有一定串联阻抗的电压源。
分析中，将配电网电压近似为额定电压UN。
在上述近似条件下，含分布式光伏电源的配电网的分析模型如图1所示。
图 1 含分布式光伏的配电网模型为了不失一般性设其共有n个节点，每个节点均接有负荷和光伏电源，若某节点不存在光伏电源或负荷时，将相应功率设为零即可。
图中，0号节点代表配电母线，R0+jX0代表主电源侧系统阻抗，Rk+jXk代表第k段馈线的等值阻抗，PL.k+jQL.k代表第k个节点的负荷功率，PPV.k代表第k个节点上的光伏功率。
设第k个节点配电变压器的额定容量为SNT.k，其无功损耗幅值占SNT.k的比率为αk，负荷功率因数为φ，负荷有功功率占SNT.k的比率为βk。
基于风险和条件风险方法的光伏电站并网极限容量计算
2.1.2 约束条件 a. 等式约束 ：
CVaR 优化模型 。 若并网光伏电站的个数为 n， 则将
k k 模型中函数 CPV（PPV，GT ） 替换为 鄱 CPV（PPV，G T m）。 n
m＝1
第6期
周任军 ， 等 ： 基于风险和条件风险方法的光伏电站并网极限容量计算
3 算例分析
3.1 算例简介 本文在 IEEE 30 系统上分析并网光伏电站极限 容量 ，说明采用 CVaR 方法计算光伏发电并网极限容 量的具体过程 。 算例数据均采用标幺值 ，表 1 是算例
Project supported by the National Natural Science Foundation of China （11171095，10871031）
电 力 自 动 化 设 备
ψ（x ，α） =
第 32 卷
乙
ρ（y）dy f （x ,y ） ≤α
（1）
对于给定的置信度 β，VaR［13］、CVaR［14］分别为 ：
RVaR β（x） =min ≥ αR：ψ（x， α）≥β ≥ RCVaR β（x） = 1 1- β
（2） （3）
乙
f （x，y）ρ （y）dy
计及光伏调压能力的分布式光伏并网机会约束规划方法
收稿日期： ２０１７⁃０１⁃１５ 基金项目： 国家自然科学基金项目（５１４７７１４７） 、河北省自然科学基金项目（ Ｅ２０１６２０３２６８） 作者简介： 王 宁（１９８１⁃） ， 男， 河北籍， 讲师， 博士， 研究方向为分布式电源规划、 微电网电能质量分析与治理；
孙玲玲（１９８７⁃） ， 女， 辽宁籍， 实验师， 硕士， 研究方向为分布式电源规划。
第 ３７ 卷 第 ６ 期 ２０１８ 年 ６ 月
电工电能新技术 Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ
Ｖｏｌ． ３７， Ｎｏ． ６ Ｊｕｎ． ２０１８
计及光伏调压能力的分布式光伏并网机会约束规划方法
王 宁１， 孙玲玲１， 贾清泉１， 崔志强２
（１． 电力电子节能与传动控制河北省重点实验室， 燕山大学， 河北 秦皇岛 ０６６００４； ２． 河北省仪器仪表工程技术研究中心， 河北 承德 ０６７０００）
摘要： 为了在光伏计划接入容量的基础上制定其最优接入方案，最大程度发挥其无功调压能力对 系统效能的贡献，本文提出一种计及调压能力的分布式光伏发电机会约束规划模型。 所建规划模 型充分考虑系统运行无功优化措施，利用光伏逆变器剩余容量、有载调压器分接头控制及电容器投 切组合 ３ 种无功优化手段对配电网进行调压；以系统网损最小为目标，电压偏差为机会约束对光伏 发电最优接入容量进行规划。 针对光伏发电输出功率的概率分布时序特性，利用中值拉丁超立方 抽样技术形成 ２４ 个时段光伏与负荷初始时序样本；采用用多重积分法和 Ｇｒａｍ⁃Ｃｈａｒｌｉｅｒ 级数展开 得到配电网节点电压分布作为机会约束条件。 根据模型特点，采用改进的随机权重粒子群算法对 模型进行求解。 最后，选取 ＩＥＥＥ３３ 节点系统进行仿真算例分析。 仿真结果表明，在光伏发电规划 过程中充分考虑光伏无功电压调节能力，能够改善系统电压质量，促进可再生能源高效利用。 关键词： 分布式光伏； 时序性； 电压偏差； 剩余容量； 机会约束规划
基于机会约束规划的微电网容量优化配置
Abstract ：In order to achieve the high efficient use of energy, and improve power supply reliability and energy saving and environmental benefits, on the basis of the randomness and volatility of the new energy generation in the grid-con nection , this paper establishes the annual average cost and self-balancing ability as the objective multi-objective func tion with the opportunity constraint theory as the tool. On this basis, considering the constraints of micro-grid in opera tion, the NSGA-II algorithm based on Monte Carlo simulation is used to obtain the annual average cost under different self-balance rates. According to the utility theory, three kinds of typical different weights are obtained, and a scheme is selected to simulate many times, thus the annual average cost under different confidence levels is obtained, which provides effective guidance for micro-grid research. Keywords ：grid-connection, annual average cost of integration, self-balance rate, utility theory, confidence
基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度研究
基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度研究一、本文概述随着全球能源危机和环境污染问题的日益严重，可再生能源的大规模开发利用已成为全球能源转型的重要方向。
主动配电网作为连接可再生能源与用户的桥梁，其能量优化调度研究对于提高能源利用效率、保障电网安全稳定运行、推动可再生能源的消纳等方面具有重要意义。
本文旨在研究基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度问题，以期在保证电网安全稳定运行的前提下，实现可再生能源的最大化利用和经济效益的最优化。
本文将对主动配电网能量优化调度的背景和意义进行阐述，明确研究的重要性和紧迫性。
通过对国内外相关文献的综述，分析当前主动配电网能量优化调度研究的主要方法和存在问题，为本文的研究提供理论支撑和参考依据。
接着，本文将详细介绍机会约束规划的基本理论和方法，并探讨其在主动配电网能量优化调度中的应用可行性和优势。
在此基础上，本文将构建基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度模型，包括目标函数的确定、约束条件的设置、优化变量的选择等。
通过算例分析和仿真实验，验证所提模型的有效性和优越性，为实际工程应用提供理论支持和实践指导。
本文的研究不仅对推动主动配电网能量优化调度理论的发展和完善具有重要意义，同时也为实际工程应用提供了有力的理论支撑和实践指导，对于推动可再生能源的大规模开发利用、提高能源利用效率、保障电网安全稳定运行等方面具有重要的应用价值和社会意义。
二、主动配电网概述主动配电网（Active Distribution Network, ADN）是近年来随着可再生能源（如风电、光伏等）大规模接入配电网而兴起的一种新型电力系统。
与传统的被动配电网不同，主动配电网强调对分布式电源（Distributed Generation, DG）和可控负荷的主动管理和优化调度，以实现配电网的高效、安全、可靠运行。
主动配电网的核心在于其“主动性”，即能够主动响应电网运行状态的变化，通过优化调度和控制手段，提高配电网的供电质量、运行效率和可再生能源的消纳能力。
基于随机规划的分布式光伏并网最大准入容量计算
基于随机规划的分布式光伏并网最大准入容量计算
随着新能源技术的快速发展，分布式光伏的发电量在全球范围内迅速增加。
然而，这种增长速度也带来了电网的稳定性问题，因此需要考虑如何计算分布式光伏最大准入容量（MACC）以确保电网的稳定性和可靠性。
针对这一问题，本文以随机规划为基础，提出了基于随机规划的分布式光伏并网最大准入容量计算模型MACC），该模型可用于确定分布式光伏最大入网容量，以确保电网的稳定性和可靠性。
首先，本文构建了分布式光伏的MACC计算模型。
为了简化模型的复杂性，将直流系统的最佳操作状态假设为给定的，并对模型进行约束，以满足电网稳定性要求。
然后，本文提出了基于随机规划的模型，利用随机抽样来估计未知变量，从而加快了计算速度。
此外，本文还分析了光伏系统在不同MACC容量下的发电量，以确定最优MACC 容量。
接下来，本文基于实际参数对模型进行了仿真，分析了实际发电量和MACC容量之间的关系，验证了模型的有效性和可靠性。
仿真结果表明，MACC容量的增加可以有效提高分布式光伏的发电量，但是其增加速度会随着MACC容量的增加而降低。
最后，本文研究了当分布式光伏最大准入容量超过最优值时，电网稳定性问题。
实验结果表明，当分布式光伏MACC容量超过最优值时，电网会发生故障，因此有必要实施有效的控制策略，将分布式光伏的MACC容量控制在最优水平之内。
本文从理论上和实践上研究了基于随机规划的分布式光伏并网
最大准入容量计算，并从实际应用的角度提出了合理的解决方案。
本文的研究对于提高综合电网稳定性和可靠性具有重要的实际意义。
基于随机规划的分布式光伏并网最大准入容量计算
基于随机规划的分布式光伏并网最大准入容量计算
随着全球能源需求的增长，可再生能源的发展和技术的进步，光伏发电的使用也越来越普遍。
光伏发电可以比较好地解决传统发电技术不能解决的环境污染问题，同时具有资源可再生、发电成本低、运行稳定等优点，在大范围应用中也取得了极大的成就。
然而，光伏发电的发电能力依赖于短时间内的最大容量，因此，计算和确定光伏发电最大接入容量成为提高光伏发电发电效率和安全性的基础和必要
条件。
为了更好地实现光伏发电最大接入容量的计算，下面将介绍基于随机规划的分布式光伏并网最大准入容量计算。
首先，通过统计和分析太阳能辐射资源，构建静态太阳辐射资源能源模型。
然后，采用随机规划理论，建立准入容量优化模型，以使光伏机组准入容量和发电量最大化。
模型建立完成后，可以实现分布式光伏最大准入容量的实时计算。
此外，为了更好地解决分布式光伏并网最大准入容量计算问题，针对光伏发电发电量的可能波动，以及因太阳能辐射资源及机组自身故障等因素对准入容量的影响，还可以引入动态博弈方法，进一步优化光伏发电的准入容量。
该方法在计算的过程中，会以实时的太阳辐射功率和电网负荷的变化为基准，利用博弈理论，实时评估并调整发电容量。
总结而言，基于随机规划的分布式光伏并网最大准入容量计算可以较好地解决实际应用中光伏发电最大接入容量的优化问题，以提高
光伏发电的发电效率和安全性，同时也可以更好地利用太阳能资源，保护环境，减少污染。
光伏发电系统的可扩展性与容量规划
光伏发电系统的可扩展性与容量规划随着人们对可再生能源的重视和需求的增加，光伏发电系统作为一种清洁、可持续的能源解决方案正越来越受到关注。
然而，在建立光伏发电系统时，考虑到未来的发展和需求，系统的可扩展性和容量规划显得尤为重要。
本文将探讨光伏发电系统的可扩展性与容量规划的相关问题，为光伏发电系统的有效运营和发展提供指导。
一、光伏发电系统的可扩展性可扩展性是指系统在满足当前需求的基础上，能够在未来随着需求的增加而进行适当的扩展和升级的能力。
在实际应用中，光伏发电系统的可扩展性需要考虑以下几个方面：1. 设备选型灵活性：在建设光伏发电系统时，选择具备较高的可扩展性和兼容性的设备是至关重要的。
光伏组件、逆变器等设备的选型应注意其兼容性和支持的功率范围，以便在今后的扩展中能够无缝地进行设备替换和增加。
2. 建设规模规划：在初步建设光伏发电系统时，应根据所需发电容量和发展预期合理规划建设规模。
同时，还应考虑扩建的空间和可行性，以确保今后的扩展能够顺利进行。
3. 系统设计灵活性：光伏发电系统的系统设计应具备一定的灵活性，能够根据今后的需求随时进行调整和优化。
设计中应注意设计合理的布置和连接方式，方便今后系统进行升级和扩展。
二、光伏发电系统的容量规划光伏发电系统的容量规划指的是根据实际需求和资源情况，合理确定系统的发电容量。
在进行容量规划时，应综合考虑以下几个因素：1. 用电需求：首先需要准确估计光伏发电系统所需满足的用电需求。
根据所需供电负载的大小和时间分布，确定系统的发电量，进而确定系统的容量。
2. 地理环境：光伏发电系统的发电量与所处地理环境有关，如建筑物的朝向、倾角、阴影遮挡等。
通过详细的光照分析和实地勘测，可对系统的发电量做出准确评估，从而基于实际情况进行容量规划。
3. 物理条件：考虑到光伏发电系统的可行性和经济性，容量规划还需综合考虑所拥有的地面或屋顶面积、购买成本等因素。
通过合理的技术选型和经济分析，确定系统的容量。
光伏发电系统的最优容量与布局分析
光伏发电系统的最优容量与布局分析随着环境保护意识的不断提高和可再生能源的发展，光伏发电系统被广泛应用于各类建筑和地区的能源供应中。
为了确保光伏发电系统能够正常运作并取得最佳发电效果，我们需要进行最优容量与布局的分析。
本文将对光伏发电系统的最优容量以及布局进行详细的解析与讨论。
光伏发电系统的最优容量与布局分析是在考虑到可再生能源供应、系统运营成本以及区域特点的基础上进行的。
光伏发电系统的容量需要根据需求合理设置。
光伏发电系统的最优容量是指系统所能满足的能源需求的最佳容量。
一般来说，我们可以根据所需负荷进行计算和决策。
首先，在进行光伏发电系统的最优容量分析时，需要考虑到建筑物或地区的能源需求。
根据建筑物或地区的负荷和用电量，可以计算出光伏发电系统所需的容量。
这可以通过分析历史用电数据、负荷曲线以及不同季节的用电特点来获得。
根据这些数据，我们可以了解到光伏发电系统需要满足的最低负荷和最高负荷，从而计算出最优的容量。
其次，在进行光伏发电系统的最优布局分析时，需要考虑到建筑物或地区的环境特点。
光伏发电系统的布局应尽可能地使太阳能板面对太阳光的辐射最大化。
为了实现这一目标，需要考虑到建筑物或地区的方向、角度、阴影和障碍物等因素。
通过分析建筑物或地区的方位和周围环境，可以确定最佳的光伏发电系统布局。
此外，在考虑光伏发电系统的最优容量和布局时，还需要考虑到系统运营成本。
光伏发电系统的容量和布局将直接影响到系统的产能以及系统的投资和运营成本。
因此，需要综合考虑光伏电池板的价格、光伏系统的维护成本、系统运行的稳定性和可靠性等因素。
通过合理的容量和布局选择，可以在满足能源需求的同时降低系统的运营成本。
最后，还需要考虑到地区政策和法规对光伏发电系统的影响。
不同地区的政策和法规可能存在对光伏发电系统容量和布局的限制或要求。
因此，在进行最优容量和布局分析时，必须遵循地方政策和法规的规定，确保项目的合法性和可行性。
综上所述，光伏发电系统的最优容量与布局分析是一个综合考虑多种因素的过程。
基于配电网静态电压质量机会性约束的可再生能源分布式发电容量规划
基于配电网静态电压质量机会性约束的可再生能源分布式发电容量规划周辛南;柯德平;孙元章【摘要】从配电网自身参数角度分析分布式电源并网后带来的电压越限问题,研究配电网静态电压随分布式电源功率注入的变化趋势.提出一套系统性地考虑分布式电源出力随机性和相关性以及配电网静态电压质量机会性约束的分布式电源接入容量规划方法.较之现有分布式电源规划方法,所提方法在可接受的计算强度下更加专注于提高处理分布式电源出力随机性和相关性的准确性,保证了规划结果的可靠性.所提方法使用差分进化算法对拉丁超立方采样所生成的分布式电源出力的原始采样序列进行重排序,从而满足电源出力相关性的要求;利用概率潮流的方法将分布式电源的随机出力映射为节点电压的概率分布以满足规划过程中电压质量的机会约束.采用差分进化算法对规划模型进行求解.IEEE 33节点配电网中的应用验证了所提方法的有效性及实用性.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2015(035)009【总页数】7页(P143-149)【关键词】分布式电源;电压越限;拉丁超立方采样;相关性;机会约束规划;差分进化算法;配电;可再生能源;容量规划【作者】周辛南;柯德平;孙元章【作者单位】武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072【正文语种】中文【中图分类】TM7320 引言分布式发电技术的快速发展，为可再生能源的开发利用提供了条件。
然而，小型分布式电源的无序接入也对配电网运行和调度模式产生了一定的冲击[1-2]。
分布式电源经中低压配电网实现并网运行，使配电网由传统的单电源辐射架构变为多供电节点网络，必然引起馈线中有功、无功功率传输的大小及方向发生改变，进而影响配电网的静态电压分布[3-4]。
对于薄弱配电网，由于自身线路条件限制，其带负荷能力相对较弱，分布式电源并网运行会造成线路电压升高甚至电压越限，严重影响了配电网的电压质量，分布式发电的并网容量也受到了极大的限制。
基于机会约束规划的配电网分布式光伏承载能力评估
基于机会约束规划的配电网分布式光伏承载能力评估
丁琦欣;覃洪培;万灿;彭琰;李昀熠
【期刊名称】《东北电力大学学报》
【年(卷),期】2022(42)6
【摘要】近年来分布式光伏发展迅猛,其发电功率间歇性和不确定性给配电网运行安全带来巨大威胁,亟需对配电网分布式光伏进行承载能力量化分析,以指导其科学开发.为此,考虑光伏发电功率不确定性,提出了一种基于机会约束规划的配电网分布式光伏承载能力评估方法.首先,基于分布式光伏历史运行数据,采用高斯混合模型对其发电功率概率分布进行建模表征;其次,考虑线路热稳定约束、电压安全约束以及设备运行约束,将光伏出力视作随机变量,建立了基于机会约束规划的配电网分布式光伏承载能力评估模型;然后,推导建立了分布式光伏发电功率与线路潮流、节点电压等系统状态变量间的仿射关系,通过计算累积分布函数在给定置信度下的分位点实现机会约束的确定性转化;最后,在一个改进的测试系统上验证了所提方法的有效性.
【总页数】11页(P28-38)
【作者】丁琦欣;覃洪培;万灿;彭琰;李昀熠
【作者单位】浙江大学电气工程学院;浙江大学工程师学院;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TM615;TM73
【相关文献】
1.基于机会约束规划的分布式家庭并网光伏系统优化调度模型
2.计及光伏调压能力的分布式光伏并网机会约束规划方法
3.含光伏分布式电源配电网的电动汽车充电站机会约束规划
4.基于机会约束规划含光伏发电的配电网故障恢复
5.基于机会约束规划的农村配电网光伏电源\r极限准入容量计算方法
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基于电压偏差机会约束的分布式光伏发电准入容量研究
基于电压偏差机会约束的分布式光伏发电准入容量研究孙玲玲;赵美超;王宁;贾清泉;杜广玉【期刊名称】《电工技术学报》【年(卷),期】2018(033)007【摘要】针对光伏发电并网输出功率随机性及相关性导致配电网节点电压越限的不确定性,提出基于电压偏差机会约束的分布式光伏发电并网准入容量规划方法.首先,建立考虑光伏相关性的配电网概率潮流计算模型,将 Nataf 变换与基于矩法的三阶多项式正态变换相结合处理光伏的相关性,采用多重积分理论和Gram-Charlier 级数展开得到配电网节点电压分布;然后,以最大化光伏发电并网准入容量为规划目标,电网电压不越限为机会约束,建立基于电压偏差机会约束的光伏并网准入容量计算模型,利用改进的随机权重粒子群算法对模型进行求解.仿真算例结果表明该方法能够提高光伏并网容量,使配电网运行满足电压偏差不越限.【总页数】10页(P1560-1569)【作者】孙玲玲;赵美超;王宁;贾清泉;杜广玉【作者单位】燕山大学电气工程学院秦皇岛 066004;燕山大学电气工程学院秦皇岛 066004;燕山大学电气工程学院秦皇岛 066004;燕山大学电气工程学院秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院秦皇岛 066004【正文语种】中文【中图分类】TM732【相关文献】1.基于机会约束规划的多类型分布式电源容量与布点优化方法 [J], 罗煜;吴杰康;简俊威;廖一键;郭清元2.高密度分布式光伏发电系统接入配电网准入容量研究 [J], 曹哲;刘波;袁智强3.基于灵活网架的分布式光伏电源准入容量研究 [J], 叶斌;朱泽安;马静;代磊;王承民;候四维4.基于机会约束规划的农村配电网光伏电源\r极限准入容量计算方法 [J], 陈伟;吴建虎;裴喜平5.基于鲁棒优化的配电网中分布式光伏准入容量研究 [J], 甘雯; 徐晴; 沈诚亮; 詹锐烽; 吴恒超; 郭营因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
计及光伏调压能力的分布式光伏并网机会约束规划方法
计及光伏调压能力的分布式光伏并网机会约束规划方法王宁;孙玲玲;贾清泉;崔志强【期刊名称】《电工电能新技术》【年(卷),期】2018(037)006【摘要】为了在光伏计划接入容量的基础上制定其最优接入方案,最大程度发挥其无功调压能力对系统效能的贡献,本文提出一种计及调压能力的分布式光伏发电机会约束规划模型.所建规划模型充分考虑系统运行无功优化措施,利用光伏逆变器剩余容量、有载调压器分接头控制及电容器投切组合3种无功优化手段对配电网进行调压;以系统网损最小为目标,电压偏差为机会约束对光伏发电最优接入容量进行规划.针对光伏发电输出功率的概率分布时序特性,利用中值拉丁超立方抽样技术形成24个时段光伏与负荷初始时序样本;采用用多重积分法和Gram-Charlier级数展开得到配电网节点电压分布作为机会约束条件.根据模型特点,采用改进的随机权重粒子群算法对模型进行求解.最后,选取IEEE33节点系统进行仿真算例分析.仿真结果表明,在光伏发电规划过程中充分考虑光伏无功电压调节能力,能够改善系统电压质量,促进可再生能源高效利用.【总页数】9页(P88-96)【作者】王宁;孙玲玲;贾清泉;崔志强【作者单位】电力电子节能与传动控制河北省重点实验室,燕山大学,河北秦皇岛066004;电力电子节能与传动控制河北省重点实验室,燕山大学,河北秦皇岛066004;电力电子节能与传动控制河北省重点实验室,燕山大学,河北秦皇岛066004;河北省仪器仪表工程技术研究中心,河北承德067000【正文语种】中文【中图分类】TM464【相关文献】1.应用改进的BB-BC算法的分布式光伏并网接纳能力计算方法 [J], 刘少鹏;罗凤章;王成山;李静;孙强;王哲2.计及经济成本的分布式光伏并网接纳能力计算 [J], 孙强;王雪;罗凤章;倪颖婷;殷强;李静3.分布式光伏并网系统中逆变器调压策略 [J], 潘俊东4.配备储能装置的分布式光伏系统并网点电压调压策略研究 [J], 邓长征;杜志恒;陈洁5.计及联合效益的分布式光伏并网接纳能力研究 [J], 喻婷;曾成碧因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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22 第30卷第22期 2010年8月5日中国电机工程学报Proceedings of the CSEE Vol.30 No.22 Aug.5, 2010 ©2010 Chin.Soc.for Elec.Eng. (2010) 22-0022-07 中图分类号：TM 74；TK 519 文献标志码：A 学科分类号：470·40 文章编号：0258-8013基于机会约束规划的并网光伏电站极限容量研究王一波，许洪华(中国科学院太阳能热利用技术及光伏系统重点实验室，北京市海淀区 100190) Research of Capacity Limit of Grid-connected Photovoltaic Power Station on the Basis ofChance-constrained ProgrammingWANG Yi-bo, XU Hong-hua(Solar Thermal Technology and Photovoltaic System Key Laboratory, Chinese Academy Sciences,Haidian District, Beijing 100190, China)ABSTRACT: Photovoltaic (PV) power generation has random fluctuating and intermittent nature. With the increasing capacity of grid-connected (GC) PV power station (PS), it will also increase the chance that power grid indices, such as power grid frequency, voltage and so on, run over their boundaries. In this paper, chance-constrained programming of grid-connected photovoltaic power station’s (GCPVPS’s) capacity limit was studied. A chance-constrained programming model which maximizes GCPVPS’s capacity and constrains by power grid indices’ eligible-rates was built. And, the solar irradiance stochastic time-series model and the PV power system models in different tracking types was introduced. The method was verifed and analyzed on IEEE 30-bus power system, and the results show that the proposed model is suitable for calculating GCPVPS’s capacity limit with considering the random nature of loads and solar irradiance, the method has respectively small calculation cost and high accuracy, and it is very necessary that the PV tracking type and the grid indices’ eligible-rate are considered.KEY WORDS: grid-connected photovoltaic (PV) generation system; capacity limit; chance-constrained programming; photovoltaic system model摘要：光伏发电具有随机波动性和间歇性，随着并网光伏电站容量的增加，将增大电网发生频率、电压等指标越限的机会。
研究了并网光伏电站极限容量计算的机会约束规划模型，该模型以最大化并网光伏电站容量为规划目标、电网指标合格率约束为机会约束，并且引入太阳辐射随机时间序列模型和不同跟踪形式的光伏系统模型。
在IEEE 30算例中进基金项目：国家863高技术基金项目(2006AA050206)。
The National High Technology Research and Development of China 863 Program (2006AA050206)．行了验证与分析，结果表明，该模型适用于在考虑负荷及太阳辐射随机变化条件下的并网光伏电站极限容量计算，计算代价较小、准确性较高，并且得出结论，考虑光伏跟踪形式和电网指标合格率十分必要。
关键词：并网光伏发电系统；极限容量；机会约束规划；光伏系统模型0 引言大型并网光伏电站不仅能够为公共电网提供数量可观的清洁电力，而且有利于新型光伏发电技术的规模化应用，促进光伏发电成本降低。
至2008年年底，世界范围内大型光伏电站(200 kWp以上)已有1 900余座，累积容量达到3.6 GWp，主要分布在西班牙、德国和美国。
10 MWp 以上光伏电站共计44座，西班牙60 MWp光伏电站是单座容量最大的电站，美国加州正在建设250 MWp荒漠光伏高压并网电站。
全世界大型光伏电站呈现数量迅速增加、容量急剧增大的趋势，大规模及超大规模光伏高压并网发电系统已成为光伏发电的一个重要发展方向。
然而，当并网光伏电站容量达到较高水平时，将影响接入电网的安全稳定运行。
特别在中国西藏等地区，电网结构比较薄弱、负荷水平较低，电网条件成为当地发展大型并网光伏电站的重要制约因素。
综合考虑电网约束和光伏电站运行特性，研究并网光伏电站极限容量，能够为电网安全稳定运行提供保障，为建设大型并网光伏电站提供依据。
大型并网光伏电站对公共电网的影响：一方面表现在大量有功功率的注入和功率波动，对电网电压、频率、电气设备负载、系统备用率等安全性指第22期王一波等：基于机会约束规划的并网光伏电站极限容量研究 23标的影响，以及对功角、电压和频率稳定性的影另一方面需要注重光伏发电的随机特性，大响[1-2]；型光伏电站并网运行将增大某些电网指标越限的机会，并且与光伏电站的跟踪形式有关。
然而，确定性方法在计算光伏发电穿透功率极限时，无法计入光伏发电的随机特性，其结果通常是满足特殊条件甚至极端条件下电网安全稳定约束的光伏发电注入功率的极限值[3-6]。
机会约束规划能够计入随机变量影响，并已用于风力发电穿透功率极限的计算，提高了准确性和合理性[7]。
为综合考虑电网约束和光伏发电特性，本文研究了基于机会约束规划的并网光伏电站极限容量计算方法。
首次引入太阳辐射随机时间序列模型和多种跟踪形式的光伏系统数学模型，用于表征不同形式光伏系统的运行特性；电网约束条件表示为合格率的形式，用于评估光伏电站引起的电网安全性指标越限的可能性；使用遗传算法和时序蒙特卡罗模拟的混合算法进行求解。
本文方法在IEEE 30算例系统上进行了验证与研究，结果表明本文方法具有较高的准确性和快速性，光伏电站跟踪形式和电网指标合格率对光伏电站极限容量的影响较大。
1 并网光伏电站极限容量的机会约束规划模型由于实际电网负荷的随机波动作用，电网频率、电压等指标通常处于波动状态，而不是静止状态，特别是在结构薄弱或调节能力较差的孤立电网，指标波动较为剧烈。
为保证供电的可靠性，电网通常允许短时的、小幅度的指标不合格现象。
另一方面，为避免各项指标出现长期不合格现象，电网公司制定了“合格率”要求，用来考核电网的长期运行性能，针对不同类型电网，合格率要求也略有不同[8]。
随机波动的光伏功率大量注入电网，将加剧电网指标的波动，增加电网指标不合格的机会。
因而，并网光伏电站的极限容量计算问题可归结为以电网指标合格率为约束、以最大化并网光伏电站容量为目标的机会约束规划问题，并采用遗传算法和蒙特卡罗模拟的混合算法进行求解，机会约束规划模型为⎧maxF(x)=eTx⎪⎪s.t.⎪nttttttt⎪PG.+P+P−UPV.iL.iii∑Uj(Gijcosθij+Bijsinθij)=0⎪j=1⎪n⎪Qt+Qt−UtUt(Gsinθt−Bcosθt)=0L.ii∑jijijijij⎪G.ij=1⎪t⎪Prob{PG.dn≤PG≤PG.up}≥βPG⎪⎪t(1)⎨Prob{QG.dn≤QG≤QG.up}≥βQG⎪t⎪Prob{−Pij.up≤Pij≤Pij.up}≥βPij⎪t⎪Prob{Udn≤U≤Uup}≥βU⎪t⎪Prob{−θup≤θij≤θup}≥βθ⎪t⎪Prob{fdn≤f≤fup}≥βf⎪sr.t/∑PLt}≥βη⎪Prob{η≤∑PG⎪tt−Δttt−ΔtP{|(PP)(PP−+−⎪∑∑robL.L.PV.PV.iikk)|/Δt≤∑vPG.p}≥βVP⎩式中：目标函数F(x)为电网中全部光伏电站的总容量；不等式约束是表示为机会约束形式的电网指标合向量x为决策变量，表示为[CPV.1 CPV.2 ⋅⋅⋅CPV.m]T，格率约束；Prob为指标合格事件的机会(即指标合格率)；β* 为置信水平(即指标合格率要求)；P和Q分CPV为光伏电站的光伏组件额定容量，MWp，决策变量x与光伏电站接入节点集合保持对应；e为单位向量[1 1 ⋅⋅⋅ 1]T；PPV为光伏电站注入节点的有功功率，它取决于光伏电站容量CPV、太阳辐射和并网逆变器效率；等式约束为电网功率平衡约束；别为有功功率和无功功率；U和θ 分别为电压幅值和相角；G和B分别为支路电导和电纳；f为电网稳态频率；η 为最低旋转备用率；vPG.p为第p台调频发电机组的功率调节速度，考虑到有些机组输出24 中国电机工程学报第30卷功率上升速度与下降速度有所不同，vPG.p取其中较小者；下标up和dn分别表示上限和下限；下标PV、G和L分别表示光伏电站、常规发电厂和负荷；下标k 为光伏电站在决策变量x中的序号；下标i和j为电网的节点编号；上标t表示时间；上标sr表示旋转备用；上标Δt为负荷时间序列和光伏发电功率时间序列的时间尺度。
置信水平β 是一个不大于1的非负数，β 越接近1则对指标合格率的要求越严格，取β = 1时不允许指标越限。