[发明专利]一种基于场景分析法的配电网中分布式电源规划方法

说明书

本发明公开了氢气检测技术领域的一种基于场景分析法的配电网中分布式电源规划方法，包括以下具体步骤：步骤一，根据全年历史数据春、夏、秋、冬四个季节中阴、晴、雨、雾四个日场景划分典型日场景样本集，全年划分为16个场景；步骤二，基于H‑K复合聚类算法对生成的场景进行削减得到典型规划场景；步骤三，建立主动管理模式下目标区域的分布式电源双层规划模型；步骤四，采用CS算法和PDIPM算法分别对上层模型和下层模型进行求解；本发明可有效解决配电网DG规划问题，得到的规划结构有较好的经济性和可靠性，为DG规划相关问题的求解提供了新思路。

技术领域

本发明涉及氢气检测技术技术领域，具体为一种基于场景分析法的配电网中分布式电源规划方法。

背景技术

为了改善能源结构的并缓解能源危机，今年来风能、太阳能、海洋能、生物质能等可再生能源得到了快速发展，将分布式电源DG(Distributed Generation)接入配电网是世界各国开发利用可在生能源的重要方式。但是大量 DG的接入会导致配电网运行的复杂性和不确定性增加，其中，影响最大的是系统电压的稳定性，同时也对电网的电能质量、系统保护和系统可靠性都具有影响。

通过场景分析法可解决DG出力随机性问题，通过场景分析法合理划分各种场景，按DG输出功率的不同将其出力划分为不同场景，依据其概率密度函数计算场景发生概率，以场景功率代替DG的输出功率，消除出力随机性。

今年来有较多文献通过场景分析法对DG接入配电网的随机性问题进行描述，但现有列举有限典型场景的分析方法不够全面，有遗漏最佳方案的可能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于场景分析法的配电网中分布式电源规划方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于场景分析法的配电网中分布式电源规划方法，包括以下具体步骤：

步骤一，根据全年历史数据春、夏、秋、冬四个季节中阴、晴、雨、雾四个日场景划分典型日场景样本集，全年划分为16个场景；

步骤二，基于H-K复合聚类算法对生成的场景进行削减得到典型规划场景；

步骤三，建立主动管理模式下目标区域的分布式电源双层规划模型；

步骤四，采用CS算法和PDIPM算法分别对上层模型和下层模型进行求解。

优选的，在步骤一中，场景生成过程如下：

通过HOMER软件得出目标区域内全年的风速、日照强度及负荷需求的数据进行统计分析，得出各适随机变量在各场景中24小时的典型数据，假设各时刻的典型数据与实际数据的误差服从其统计特征的概率密度，则各“规划场景”中随机变量的表达式如下：

式中：

ν_t⁰、E_t⁰、L_t⁰分别为t时刻典型的风速值、日照强度值和负荷需求值；

ν_t,s、E_t,s、L_t,s分别为s场景下t时刻风速值、光照强度值、负荷需求值；

Δν_t,s、ΔE_t,s、ΔL_t,s分别为s场景下t时刻风速误差值、光照强度误差值、负荷需求误差值；

s＝1，2，…，N_s，N_s为场景总数；

t＝1，2，…，24；

以上述模型为依据生成大量场景。