[发明专利]一种考虑分布式电源出力和负荷不确定性的孤岛划分方法在审
申请号: | 201510496269.8 | 申请日: | 2015-08-13 |
公开(公告)号: | CN105071437A | 公开(公告)日: | 2015-11-18 |
发明(设计)人: | 林济铿;李飞;刘阳升;刘慧杰;王忠岳;张鑫 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
主分类号: | H02J3/38 | 分类号: | H02J3/38;G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人: | 宣慧兰 |
地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 考虑 分布式 电源 出力 负荷 不确定性 孤岛 划分 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种孤岛划分方法,尤其是涉及一种考虑分布式电源出力和负荷不确定性的孤岛划分方法。
背景技术
随着节能减排工作力度的加大,以可再生能源为主的各类分布式发电(distributedgeneration,DG)在配网中的渗透率越来越高。由于分布式电源具有独立供电的能力,在配网因故障而停电之后,若能充分利用DG独立、快速的供电能力(即孤岛运行能力),实现停电区域中非故障网络及重要负荷的快速恢复供电,对于提高配网的供电可靠性,以及减少停电损失具有重要意义。
对于含DG的配网故障后,如何充分利用DG的孤岛运行来实现系统的故障恢复,各界学者提出了不同的配网孤岛划分方法,其方法大致可分成两类:
第一类不计DG出力的波动性及负荷需求的不确定性。此类方法通常先根据故障后失电区内的分布式电源的分布形成初始孤岛划分方案,之后再对方案中的每个孤岛进行安全性校验,进而确定最终的孤岛划分方案。第一种方法以功率最大的DG为根节点建立功率树,结合连通性约束和放射性约束用隐枚举法在不考虑网损的情况下进行优化求解获得初始划分方案,然后在计及网损条件下通过对每个孤岛进行静态生存性约束校验来修正恢复供电的负荷量,从而得到最终的孤岛划分方案。文献分别以DG为中心,通过功率圆遍历的方法确定恢复等值有效负荷最大的孤岛方案。但当DG较多时,以不同DG为中心的功率圆会存在相互重叠的可能,相交区域内负荷的不同归属判定将会得到不同的孤岛划分方案。第二种方法分别利用基于树背包理论的分支定界算法和深度优先动态规划算法,并采用“搜索+校核”策略,实现了最优孤岛的划分,其孤岛划分的最优性具有较强的理论支撑。从DG最优源点开始,根据节点电压约束、支路潮流约束与无电磁环网约束,逐条线路扩展供电范围,当约束条件不能满足时即完成一个源点的扩展,当所有的源点扩展结束时即完成了孤岛划分。第三种方法将含有分布电源的配网故障恢复分为三阶段,一是DG网络孤岛的形成,主要通过分支定界的方法来搜索形成最优孤岛,然后在孤岛形成的基础上将剩余网络进行扩张合并,最后将扩张后的孤岛与大电网进行同步来实现最优恢复,偏重于大电网的整体恢复,效果好但所需时间长;第四种方法将孤岛恢复分为两阶段,第一阶段利用分支定界的方法求解以DG为根节点的树背包问题,第二阶段对孤岛安全进行校验。该类方法由于未考虑分布式电源出力的波动性和负荷需求的不确定性,采用该类方法所得到的孤岛划分方案无法兼顾供电的可靠性和经济性,只是近似方案。
第二类方法计及DG出力的波动性及负荷需求的不确定性。目前该类方法的研究处于起步阶段,相关文献相对比较少。第一种方法提出了一种孤岛划分方法。该方法的具体过程是将DG出力和负荷需求功率用区间函数描述,并通过馈线分区和待恢复树的最优切割来实现故障停电网络的快速恢复供电。该方法计及了分布式发电的波动性及负荷需求的不确性,其所得的最优方案更符合实际;但由于馈线分区和待恢复树的最优切割操作相对比较繁琐,有待进一步提高其效率。第二种方法只考虑了风电一种分布式发电,并根据统计分析将风电出力划分为3种状态并根据每一出力状态的概率,得到风电出力期望,进而基于风电出力期望,构造以系统有功网损期望值最小为目标的优化模型,确定最佳孤岛。该方法虽考虑了风电出力的随机性,但并未考虑负荷需求的不确定性及网络结构的优化,模型过于简单。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种考虑全面完整的考虑分布式电源出力和负荷不确定性的孤岛划分方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种考虑分布式电源出力和负荷不确定性的孤岛划分方法,包括以下步骤:
1)设定分布式电源和负荷构成的随机变量序列{X1,X2,…,XK},其中前K1个随机变量为K1个DG的出力,剩余的K2个随机变量为K2个负荷节点的负荷需求,且K1+K2=K;
2)对随机变量序列{X1,X2,…,XK}中的K个随机变量,分别根据其各自服从的分布函数用拉丁超立方采样方法进行N次分层采样,得到各自的N个采样值,构建初始采样矩阵Z0;
3)通过消除各随机变量采样值之间的相关性,对初始采样矩阵Z0重新排列得到有效采样矩阵Z;
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