第1章緒論1.1本課題研究背景與意義隨著世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)電力工程的需求穩(wěn)定增長(zhǎng)，基礎(chǔ)能源消耗過多。世界正面臨著不樂觀的能源危機(jī)和環(huán)境危機(jī)?；兔禾康葌鹘y(tǒng)能源在使用時(shí)會(huì)造成有害物質(zhì)的環(huán)境污染，并且隨著能源需求的增加，不可再生能源將變得稀缺。風(fēng)能，光能等分布式能源（DG）等可再生能源具有環(huán)保，高效等特點(diǎn)，可以合理地解決上述問題。隨著DG份額的擴(kuò)大，由源側(cè)和負(fù)載側(cè)供需不平衡引起的不確定性和可變性將導(dǎo)致棄風(fēng)和光照條件緩慢惡化，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)軟件運(yùn)行失衡。儲(chǔ)能電池（ESB）連接到智能電網(wǎng)后，具有削峰，填谷和改善電能質(zhì)量分析的優(yōu)勢(shì)。有效地調(diào)節(jié)ESB的數(shù)量可以合理地改善這種情況。因此，關(guān)于源-存儲(chǔ)-充電操作控制策略和多個(gè)總體目標(biāo)部署，本文中具有無窮無盡和清潔環(huán)保功能的以下工作已成為世界各國(guó)積極推廣新能源技術(shù)的當(dāng)務(wù)之急[1]?？稍偕茉窗l(fā)電的高比例也已成為世界范圍內(nèi)普遍關(guān)注的未來電力系統(tǒng)方案。歐洲，中國(guó)和美國(guó)分別明確提出了一個(gè)宏偉的藍(lán)圖，以期在2050年之前完成100％，80％和60％的可再生能源發(fā)電系統(tǒng)[2-3]。在新的升級(jí)方案下，電源系統(tǒng)的特性發(fā)生了重大變化。任何起伏的風(fēng)能和太陽能發(fā)電都已成為主要的開關(guān)電源。根據(jù)儲(chǔ)能技術(shù)和其他靈活的資源調(diào)整，可再生能源中的任何不確定性都會(huì)得到補(bǔ)充，并且操作靈活性成為配電系統(tǒng)關(guān)心的關(guān)鍵問題[4]。可再生能源在電力系統(tǒng)中的比重越來越高，電力系統(tǒng)越來越受不確定性因素的影響，對(duì)電力系統(tǒng)的安全系數(shù)和可信度產(chǎn)生了許多不利影響[5-7]意識(shí)到電力系統(tǒng)具有一定的工作響應(yīng)能力，即電力系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性可以減少或消除不確定因素的不利影響。電力系統(tǒng)運(yùn)行靈活性的困難是當(dāng)代電力系統(tǒng)運(yùn)行的基本要求。作為不確定性因素和電力系統(tǒng)適應(yīng)隨機(jī)變化能力的評(píng)論，靈活性是電力系統(tǒng)科學(xué)研究中不可忽視的關(guān)鍵指標(biāo)值之一。它與安全系數(shù)，可信度和合理性密切相關(guān)[8-10]。與傳統(tǒng)的電力能源相比，可再生能源的基本建設(shè)周期時(shí)間短，間歇性，不確定性強(qiáng)，比能源低[11-13]，并且隨機(jī)性非常強(qiáng)。配電系統(tǒng)必須保持足夠的電力儲(chǔ)備能力和電網(wǎng)傳輸能力，并同時(shí)容納可再生能源發(fā)電[14]，以應(yīng)對(duì)由于生產(chǎn)不確定性而引起的電力波動(dòng)。當(dāng)電氣系統(tǒng)占很大比例時(shí)，生產(chǎn)不確定性從根本上改變了系統(tǒng)能量流的分布特性。使系統(tǒng)流量和能量流量的分布隨機(jī)不可預(yù)測(cè)。難以預(yù)測(cè)[15-16]。分布式電源（DG）是智能電網(wǎng)的重要組成部分，DG對(duì)配電網(wǎng)的影響與DG的安裝位置和容量密切相關(guān)[17,18]。合理地配置DG能有效降低網(wǎng)絡(luò)損耗，提高電壓水平，保證電能質(zhì)量[19-21]。由于含風(fēng)電、光伏的新能源DG容易受天氣的短期波動(dòng)和氣候的周期性變化的影響，導(dǎo)致其出力具有間歇性和不穩(wěn)定性等特點(diǎn)，進(jìn)而增加了區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度難度[22-24]。因此，如何合理地配置新能源DG以及提高風(fēng)光消納能力已成為專家學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一負(fù)荷側(cè)的響應(yīng)行為存在一定程度的不確定性和間歇性[25-27]，受到外界的影響較大，尤其是電價(jià)及政策激勵(lì)措施的影響，用戶的用電行為將變得多樣化、復(fù)雜化[28]，也將使系統(tǒng)的潮流流向由可預(yù)測(cè)的從輸電到配電到負(fù)荷的單一方向變?yōu)殡y以預(yù)測(cè)的雙向流動(dòng)，潮流的分布變得更加的隨機(jī)與不確定。同時(shí)，負(fù)荷預(yù)測(cè)的偏差、間歇性負(fù)荷的不確定性均對(duì)配電系統(tǒng)運(yùn)行過程中的功率分布有著重要影響[29-30]，也要求配電系統(tǒng)必須預(yù)留一定的安全運(yùn)行裕度。發(fā)電側(cè)和需求側(cè)均有大量不確定性因素影響著配電系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行[31-32]，因此，為保證運(yùn)行過程中的供需平衡，配電系統(tǒng)有必要具備一定的應(yīng)變和響應(yīng)能力，即所謂的靈活性，以盡可能消除或減小以上不確定因素帶來的負(fù)面影響，保證配電系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行[33]。分布式電源作為集中發(fā)電的合理填充，具有項(xiàng)目投資成本低，綠色環(huán)保，運(yùn)行方式靈活，變化多等優(yōu)點(diǎn)。但是，與配電系統(tǒng)的大規(guī)模DG連接將增加操作的多樣性和可變性，甚至?xí)霈F(xiàn)逆變器電源流行趨勢(shì)，工作電壓質(zhì)量下降以及電源系統(tǒng)可靠性降低的問題。對(duì)配電系統(tǒng)的運(yùn)行靈活性進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。眾所周知，在配電系統(tǒng)的相關(guān)研究中，當(dāng)前的研究工作更加關(guān)注系統(tǒng)組件的安全性，可靠性和合理性。研究?jī)?nèi)容可以集中在某個(gè)方面，也可以綜合考慮。對(duì)于三個(gè)層次的操作難題，研究也更加深入。但是，關(guān)于分配系統(tǒng)的靈活性的研究工作很少進(jìn)行。沒有系統(tǒng)軟件的基本理論分析，指標(biāo)值的物理模型和應(yīng)用討論。連接。由此可見，配電系統(tǒng)的靈活性評(píng)價(jià)及優(yōu)化問題在電力系統(tǒng)的相關(guān)研究中具有很大的發(fā)展空間和極廣的應(yīng)用空間，也是面對(duì)智能電網(wǎng)和大規(guī)?？稍偕茉唇尤脒^程中帶來的日益增強(qiáng)不確定性時(shí)，有待解決的重要問題之一[34-35]。因此，配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性的相關(guān)研究具有極強(qiáng)的參考意義和現(xiàn)實(shí)意義，能夠解決實(shí)際問題，是一項(xiàng)非常必要而又非常迫切的工作。隨著中國(guó)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整以及電力體制改革的不斷推進(jìn)，分布式電源高滲透率的接入配電網(wǎng)成為必然。然而，高比例分布式電源的接入，對(duì)配電系統(tǒng)的運(yùn)行靈活性提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。所謂靈活性，是配電系統(tǒng)響應(yīng)負(fù)荷和波動(dòng)電源變化而隨之調(diào)節(jié)的能力。對(duì)配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性進(jìn)行評(píng)估，對(duì)于接納更多的分布式電源，實(shí)現(xiàn)未來清潔電力系統(tǒng)的目標(biāo)具有十分重要的意義。本課題對(duì)含高比例分布式電源的配電系統(tǒng)靈活性進(jìn)行評(píng)價(jià)以及優(yōu)化，以保證配電系統(tǒng)具有足夠的運(yùn)行靈活性，達(dá)到滿足電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行及后期發(fā)展的需要。該設(shè)計(jì)的目的是訓(xùn)練學(xué)生綜合利用電路，電力系統(tǒng)暫態(tài)分析等相關(guān)知識(shí)，通過Matlab軟件對(duì)配電系統(tǒng)進(jìn)行建模仿真，建立靈活性評(píng)估指標(biāo)，對(duì)接入高比例分布式電源的配電系統(tǒng)靈活性進(jìn)行評(píng)估。同時(shí)，通過本次論文使學(xué)生了解新能源領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r及政策法規(guī)；受到工程計(jì)算方法、計(jì)算機(jī)應(yīng)用，文檔檢索，數(shù)據(jù)咨詢和論文撰寫方面的基礎(chǔ)培訓(xùn)。通過運(yùn)用理論知識(shí)和技術(shù)手段來分析和解決工程問題，訓(xùn)練學(xué)生應(yīng)用特定的算法和研發(fā)技能。1.2課題研究現(xiàn)狀綜述（1）分布式電源接入配電系統(tǒng)研究現(xiàn)狀。隨著DG在電力系統(tǒng)中所占比例的增大，配電系統(tǒng)須考慮與DG的配合。電網(wǎng)系統(tǒng)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、故障電流的方向及大小、節(jié)點(diǎn)電壓的變化等方面會(huì)因?yàn)榉植际诫娫吹慕尤攵訌?fù)雜[36-37]，電力系統(tǒng)的復(fù)雜程度會(huì)因DG所占比重增加產(chǎn)生的大量隨機(jī)性而成倍增加。文獻(xiàn)[38]和文獻(xiàn)[39]分別構(gòu)建了考慮碳排放費(fèi)用和考慮動(dòng)態(tài)碳排放價(jià)格電網(wǎng)規(guī)劃模型，同時(shí)需要實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)投資及運(yùn)行成本的最小化，其中涉及電網(wǎng)容量投資成本年金、發(fā)電和碳排放成本。文獻(xiàn)[40]采用圖解方法確定分布式電源并網(wǎng)位置。文獻(xiàn)[41]和文獻(xiàn)[42]采用解析法通過公式推導(dǎo)確定分布式電源位置，圖解法和解析法只能確定單點(diǎn)DG配置問題，對(duì)于多個(gè)DG接入配電網(wǎng)的情況很難得到有效解或最優(yōu)解。前期建模優(yōu)化法研究構(gòu)建的規(guī)劃模型主要是以經(jīng)濟(jì)利益為主體的單目標(biāo)優(yōu)化。文獻(xiàn)[43]構(gòu)建了綜合考慮設(shè)備投資成本、系統(tǒng)有功損耗、停電損失及購(gòu)電費(fèi)用的多目標(biāo)DG規(guī)劃模型，采用改進(jìn)遺傳算法實(shí)現(xiàn)DG位置及容量的優(yōu)化配置。（2）配電系統(tǒng)靈活性評(píng)價(jià)及優(yōu)化研究現(xiàn)狀。目前，配電系統(tǒng)靈活性尚未有統(tǒng)一定義。NERC認(rèn)為電力系統(tǒng)的靈活性主要體現(xiàn)在運(yùn)行層面，指系統(tǒng)利用自身資源滿足負(fù)荷變化的能力。IEA則強(qiáng)調(diào)電力系統(tǒng)快速響應(yīng)發(fā)電和負(fù)荷的大幅波動(dòng)，對(duì)可預(yù)見或不可預(yù)見的事件做出快速反應(yīng)的能力。文獻(xiàn)[44]對(duì)各種靈活性的定義進(jìn)行梳理，總結(jié)形成了涵蓋面廣的電力系統(tǒng)靈活性定義：經(jīng)濟(jì)約束和運(yùn)行約束下，某一時(shí)間尺度內(nèi)，電力系統(tǒng)快速而有效地優(yōu)化調(diào)配現(xiàn)有資源，快速響應(yīng)電網(wǎng)功率變化、控制電網(wǎng)關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)的能力。綜上所述，電力系統(tǒng)靈活性表征電力系統(tǒng)的一種能力，其核心內(nèi)涵在于快速響應(yīng)變化，維持電力供需平衡。目前國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)對(duì)配電系統(tǒng)靈活性的研究大多側(cè)重在原理分析，以定量和定性研究為主。量化指標(biāo)主要有IRRE、PFNS/EFNS、單節(jié)點(diǎn)能量計(jì)算模型等。配電系統(tǒng)中的不確定因素有很多，靈活性研究方面考慮的不確定性因素多考慮為含可再生能源的系統(tǒng)。文獻(xiàn)[45]針對(duì)大規(guī)模風(fēng)電所帶來的不確定性，由經(jīng)濟(jì)性評(píng)估為基礎(chǔ)，定義了系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的正負(fù)電價(jià)，建立了大規(guī)模風(fēng)電的靈活性評(píng)價(jià)模型；文獻(xiàn)[46]從某一時(shí)段負(fù)荷的功率譜密度著手，得出風(fēng)電出力變化的周期圖，并將其與可調(diào)度的靈活性資源圖對(duì)比，得出大規(guī)模風(fēng)電的靈活性價(jià)值評(píng)估。文獻(xiàn)[47]中以含可再生能源的系統(tǒng)為研究對(duì)象，提出的電力系統(tǒng)靈活性指標(biāo)需要由其所含的所有資源的最大最小出力差和爬坡速率來決定。配電系統(tǒng)靈活性優(yōu)化提升方面的研究，多從靈活性資源的配置上著手，但在實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行中可用性較低，無法保證系統(tǒng)靈活性的供需平衡。配電系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性是學(xué)者們?cè)谘芯恐兄攸c(diǎn)關(guān)注的問題。但是，對(duì)于配電系統(tǒng)而言，靈活性并沒有一個(gè)確切的概念，因此，運(yùn)行問題中的靈活指標(biāo)較多，涉及的方法及內(nèi)容也較為廣泛。針對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行過程，有的學(xué)者討論了不確定條件下的配電系統(tǒng)規(guī)劃以及靈活性評(píng)估的問題[48-50]。文中將配電系統(tǒng)靈活性述為電源擴(kuò)展和運(yùn)行不確性條件下，以合理的經(jīng)濟(jì)成本保證系統(tǒng)可靠性要求的能力，其中也考慮到電源擴(kuò)建過程中的選址問題。針對(duì)市場(chǎng)和交易機(jī)制的靈活性，也有文章通過德國(guó)電力市場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，分析了當(dāng)前電價(jià)機(jī)制下對(duì)電力系統(tǒng)靈活性的提升影響[51]。針對(duì)配電系統(tǒng)靈活性量化方面，有的研究通過對(duì)間歇性電源出力狀態(tài)的概率分布、有效容量等時(shí)序特性的量化，把間歇性電源出力的隨機(jī)性及其對(duì)應(yīng)的靈活性需求納入到相關(guān)的隨機(jī)生產(chǎn)模擬算法中[52-53]，也有學(xué)者從系統(tǒng)保證可靠運(yùn)行概率的角度對(duì)系統(tǒng)靈活性進(jìn)行了定量分析，通過蒙特卡洛算法，建立了分析大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)電力系統(tǒng)靈活性評(píng)估的算法模型[54]。針對(duì)配電系統(tǒng)規(guī)劃問題，文獻(xiàn)[55-56]分別針對(duì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃以及電源規(guī)劃問題構(gòu)建了靈活性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，能夠?qū)Σ煌亩?guī)劃方案進(jìn)行靈活性評(píng)估1.3本課題主要完成的內(nèi)容智能清潔電網(wǎng)歷程高比例分別式發(fā)電（DG）的并網(wǎng)運(yùn)行減省了碳濃密型能源的使用，從而辦理了傳統(tǒng)化石燃料消耗增加的問題。但是，與DG網(wǎng)絡(luò)連接的位置和容量的選擇將直接影響系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性，因此有必要優(yōu)化智能配電網(wǎng)的DG集成。將儲(chǔ)能電池（ESB）連接到智能電網(wǎng)后，可以有效提高電網(wǎng)的監(jiān)管能力和運(yùn)營(yíng)靈活性，而高滲透率風(fēng)、光等分布式電源并網(wǎng)具有較高的隨機(jī)波動(dòng)性，這對(duì)智能配電網(wǎng)絡(luò)的安全可靠運(yùn)行有一定影響。DG隨機(jī)處理方法、波動(dòng)性出力產(chǎn)生的不確定性影響的能力已經(jīng)成為目前關(guān)注的焦點(diǎn)。因此有針對(duì)性對(duì)智能配電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化規(guī)劃具有重要意義。DG并網(wǎng)規(guī)劃及優(yōu)化均為多約束、多目標(biāo)的非線性問題，針對(duì)該問題，文獻(xiàn)提出配電系統(tǒng)長(zhǎng)期規(guī)劃發(fā)展模型，綜合考慮投資、運(yùn)行成本及排放成本，在方案合理性與多樣性方面具有優(yōu)勢(shì)，但求解過程復(fù)雜且魯棒性較差。文獻(xiàn)為分銷公司建立了具有最高DG收入和最低成本的兩階段編程模型，并使用一種改進(jìn)的布谷鳥算法來獲得最佳配置方案。該文件從投資效率，電網(wǎng)損失和環(huán)境保護(hù)等方面建立了多用途DG規(guī)劃模型。當(dāng)使用提供商分解算法，分布式網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)格結(jié)構(gòu)和DG位置設(shè)置作為整數(shù)決定因素和目標(biāo)設(shè)置時(shí)，文獻(xiàn)依賴于總成本最低的計(jì)劃模型。文獻(xiàn)探究了DG的運(yùn)行個(gè)性，創(chuàng)辦了DNA電網(wǎng)的兩階段準(zhǔn)備模型，該模型擁有最低的初始年度投資和最低的運(yùn)行本錢?？傊?，用于優(yōu)化配電網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃的數(shù)學(xué)模型是與投資和運(yùn)營(yíng)層相關(guān)的兩層優(yōu)化問題。迫切需要深入研究投資層和運(yùn)營(yíng)層的集成建模解決方案方法，因?yàn)樵谟?jì)劃的融合中單獨(dú)解決現(xiàn)有投資方法和運(yùn)營(yíng)層的方法還不夠級(jí)別越高，計(jì)算時(shí)間越長(zhǎng)。確保整個(gè)活動(dòng)配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型的最佳全局解決方案。所以，本文主要進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的工作：（1）根據(jù)風(fēng)、光出力模型和負(fù)荷模型得到某地區(qū)一年內(nèi)每天的風(fēng)光出力以及負(fù)荷情況，建立了“風(fēng)、光出力效率—負(fù)荷負(fù)載率”的配電網(wǎng)時(shí)序場(chǎng)景；并采用改進(jìn)模糊Ｃ均值聚類算法對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行縮減。（2）歸結(jié)考慮電壓穩(wěn)定性、風(fēng)光消納程度、經(jīng)濟(jì)性、混濁排放等多方面建立準(zhǔn)備模子以優(yōu)化多個(gè)主張，以確定指標(biāo)元素，分布式風(fēng)能和太陽能的最佳輸出量。（3）建立兩階段式優(yōu)化處理方法，第一階段采用混沌粒子群算法對(duì)配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化規(guī)劃模型高效求解，得到Pareto最優(yōu)解集；第二階段采用改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)投影法對(duì)第一階段所得優(yōu)化方案進(jìn)行決策，最終得到不同偏好情況下的最優(yōu)解集。（4）選取某地區(qū)本色配電體制舉行算例仿真，考據(jù)本文所提算法的準(zhǔn)確性和有用性。1.4本課題主要研究方案本文針對(duì)高比例分布式電源接入后對(duì)于配電系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力供需之間矛盾凸顯，對(duì)含大規(guī)模分布式電源的配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性建模，考慮分布式電源接入的不確定性以及負(fù)荷需求側(cè)的波動(dòng)性，根據(jù)配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性指標(biāo)，通過仿真計(jì)算，從而展開對(duì)含高比例分別式電源的配電體制運(yùn)轉(zhuǎn)乖巧性研究。接連運(yùn)行靈活性目的，以標(biāo)準(zhǔn)配電系統(tǒng)為框架，建立配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性研究模型。在高比例分布式電源、多時(shí)間尺度負(fù)荷需求以及儲(chǔ)能裝置接入情況下，對(duì)配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性進(jìn)行分析。以經(jīng)濟(jì)性和靈活性的雙目標(biāo)函數(shù)對(duì)含高比例分布式電源的配電系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)行研究。本課題將按如下的技術(shù)方案開展研究：（1）基于我國(guó)某電網(wǎng)實(shí)際風(fēng)/光電場(chǎng)的數(shù)據(jù)，建立分布式電源出力特性模型。（2）對(duì)含高比例分散式電源的配電體制運(yùn)行靈活性舉行量化剖析，建立了具有顯著的物理意義靈活性計(jì)算模型和指標(biāo)體系。（3）以含高比例分布式電源的配電系統(tǒng)為框架，舉行考慮分布式電源時(shí)序個(gè)性和計(jì)及分散光陰尺度負(fù)荷須要側(cè)的配電網(wǎng)潮流估摸，研討高比例分布式電源接入配電系統(tǒng)后對(duì)運(yùn)行靈活性裕度。（4）對(duì)儲(chǔ)能裝置投入運(yùn)行時(shí)對(duì)配電系統(tǒng)靈活性的提升進(jìn)行定量分析。（5）以標(biāo)準(zhǔn)配電系統(tǒng)以及某地區(qū)實(shí)際電網(wǎng)為框架，分別建立電力系統(tǒng)靈活性優(yōu)化運(yùn)行模型進(jìn)行仿真計(jì)算，以經(jīng)濟(jì)性和靈活性的雙目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行含高比例分布式電源的配電系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行研究。（6）處理相關(guān)數(shù)據(jù)，分析仿真結(jié)果，驗(yàn)證算法的正確性及可行性，并應(yīng)用于實(shí)際規(guī)劃與運(yùn)行。

第2章配電網(wǎng)多目標(biāo)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型2.1配電網(wǎng)時(shí)序場(chǎng)景模型2.1.1風(fēng)電出力時(shí)序模型風(fēng)電出力受實(shí)際風(fēng)速變化影響，其變化服從Weibull分布[49]，相應(yīng)概率密度函數(shù)為：(1)式中，v為實(shí)際風(fēng)速；δ為形狀參數(shù)；κ為尺度參數(shù)。風(fēng)機(jī)功率與風(fēng)速的關(guān)系可通過分段函數(shù)表示：(2)式中，vin為切入風(fēng)速，vr為額定風(fēng)速，vout為切除風(fēng)速；Pr為額定功率。2.1.2光伏出力時(shí)序模型光照強(qiáng)度普遍服從Beta分布[50]，概率密度函數(shù)可表示為：(3)式中，L為光照強(qiáng)度，Lmax為最大光照強(qiáng)度；ξ、χ為形狀參數(shù)；Γ為Gramma函數(shù)?？紤]光照強(qiáng)度、溫度等因素影響，光伏出力計(jì)算公式可表示為：(4)式中，Pl(t)表示光照強(qiáng)度在第t時(shí)刻的輸出功率；G(t)表示PV發(fā)電系統(tǒng)在第t時(shí)刻的表面溫度；θ表示溫度系數(shù)；lste、Gste和Pste分別表示標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試環(huán)境下的光照強(qiáng)度、PV發(fā)電系統(tǒng)溫度和最大輸出功率。2.1.3負(fù)荷時(shí)序模型配電網(wǎng)中主要包括商業(yè)負(fù)荷、居民負(fù)荷、工業(yè)負(fù)荷三種主要負(fù)荷，由于每種負(fù)荷其用電需求都與時(shí)間相關(guān)，相應(yīng)計(jì)算公式可表示為：(5)式中，PLi為節(jié)點(diǎn)i的負(fù)荷有功功率，QLi為節(jié)點(diǎn)i的負(fù)荷無功功率。2.1.4風(fēng)—光—負(fù)荷時(shí)序場(chǎng)景構(gòu)建根據(jù)風(fēng)、光出力時(shí)序模型和負(fù)荷時(shí)序模型得到某地區(qū)一年內(nèi)每天的風(fēng)光出力以及負(fù)荷情況，即可得到所對(duì)應(yīng)的風(fēng)、光出力效率以及負(fù)荷負(fù)載率，進(jìn)而建立“風(fēng)、光出力效率—負(fù)荷負(fù)載率”的配電網(wǎng)時(shí)序場(chǎng)景，則ｎ天的采樣樣本集表示為：(6)采用改進(jìn)模糊Ｃ均值聚類算法[51]對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行縮減，給定聚類的個(gè)數(shù)H，并從n個(gè)場(chǎng)景樣本中生成H個(gè)初始聚類中心Zh(1)（h=1，2，3，…，H）。計(jì)算任意一個(gè)場(chǎng)景樣本Xj組到第h個(gè)聚類中心的歐式距離為(7)Xj隸屬于Zh(1)的程度表示為隸屬度，其表達(dá)式為：(8)其中m為模糊加權(quán)指數(shù)，理論上m∈[1，∞]，可以用來調(diào)整隸屬度的平滑程度，m越大則聚類的模糊性越大[12]。在模糊聚類實(shí)例中，m—般取2。對(duì)于任意的場(chǎng)景樣本Xj，當(dāng)其屬于某一類的隸屬度值ujh(1)最大，則把Xj劃分到類Zh(1)中。遍歷完所有樣本組，完成第一次聚類劃分。更新聚類中心，并以此聚類中心作為下次迭代的初始聚類中心，計(jì)算公式如下：(9)式中，Ch為第h類所有對(duì)象；Nh為第h類包含的對(duì)象數(shù)。重復(fù)上述步驟，直到分類不再發(fā)生變化2.2建立配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型2.2.1電壓穩(wěn)定指標(biāo)隨著分布式電源滲透率的提高，配電網(wǎng)的電壓質(zhì)量會(huì)受到一定影響[52]，甚至?xí)斐呻妷涸较?，因此需要提高電壓質(zhì)量以滿足配電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性的需求。在電壓質(zhì)量指標(biāo)的選取中，通常采用第一類電壓穩(wěn)定指標(biāo)來描述電壓質(zhì)量[53]，其計(jì)算公式為：(10)式中：l為支路數(shù)；Ui為節(jié)點(diǎn)i的電壓值；Rij和Xij分別表示支路l的電阻值和電抗值；Pj和Qj表示節(jié)點(diǎn)j的有功功率和無功功率；節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j分別為支路l的首末端。為了衡量整個(gè)配電網(wǎng)的電壓質(zhì)量，應(yīng)計(jì)算所有支路的Vk，選取其中最大值作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，相應(yīng)計(jì)算公式為：(11)式中：N為支路個(gè)數(shù)。其中f1越小，表示電壓質(zhì)量越好，反之越差。2.2.2風(fēng)、光消納指標(biāo)消納指標(biāo)亦是影響配電網(wǎng)規(guī)劃的主要原因之一[54]，以棄風(fēng)光電量作為衡量消納水平的指標(biāo)相應(yīng)計(jì)算公式為：(12)式中，T為調(diào)度總時(shí)段；N為可再生能源數(shù)量；SjDG、SjDG’分別為時(shí)段t時(shí)節(jié)點(diǎn)j處可再生能源最大可調(diào)用功率及實(shí)際調(diào)用功率。其中f2越小，表示棄風(fēng)、棄光量越小，消納水平越好；反之越差，相應(yīng)目標(biāo)函數(shù)為min(f2)。2.2.3污染排放指標(biāo)風(fēng)、光等分布式電源屬于清潔能源，其發(fā)電過程中不會(huì)排放污染物，質(zhì)子交換膜類氫等燃料電池在發(fā)電過程也無污染，但成本較高，文中選擇造價(jià)較低、污染較小的燃料電池為研究對(duì)象。此時(shí)燃料電池和微型燃?xì)廨啓C(jī)等電源在發(fā)電過程中排放CO、SO2和PM10等物質(zhì)，從而污染環(huán)境[20]?？紤]環(huán)境效應(yīng)建立指標(biāo)函數(shù)：(13)式中，N為配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，NDG為排放式分布式電源類型數(shù)量，M為污染物類型數(shù)量；SDG(ij)為第j類分布式電源在節(jié)點(diǎn)i所發(fā)出的功率，βj為該類電源排放污染物的折算系數(shù)，Ejk為第k類污染物的排放率，λk為該類污染物權(quán)重系數(shù)。FC、MT發(fā)電效率較低且易破壞環(huán)境，通過合理配置其容量以降低污染排放指標(biāo)。2.2.4成本-效益指標(biāo)應(yīng)用成本-效益分析（CostBenefitAnalysis，CBA）對(duì)配電網(wǎng)的成本和收益進(jìn)行分析，得出配電網(wǎng)的成本-效益的數(shù)學(xué)模型，計(jì)算公式如下：(14)式中，B、C分別表示配電網(wǎng)的總效益、總成本。(1)成本分析配電網(wǎng)的運(yùn)行成本費(fèi)用包括DG運(yùn)行費(fèi)用CDG、儲(chǔ)能裝置的運(yùn)行費(fèi)用CESS、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行費(fèi)用CO以及電壓越限的損耗費(fèi)用CV，相應(yīng)計(jì)算公式為：(15)DG運(yùn)行費(fèi)用CDG相應(yīng)計(jì)算公式為：(16)式中，T為調(diào)度的總時(shí)長(zhǎng)；KDG為DG安裝節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；SkDG為安裝節(jié)點(diǎn)k處的DG安裝容量；cI為DG單位容量投資費(fèi)用；λDG為折現(xiàn)率；cM為DG單位容量的維護(hù)費(fèi)用。儲(chǔ)能裝置的運(yùn)行費(fèi)用CESS包括儲(chǔ)能投資費(fèi)用CEI和調(diào)用成本CEC，相應(yīng)計(jì)算公式為：(17)式中，KESS為儲(chǔ)能裝置安裝節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；PkESS為安裝節(jié)點(diǎn)k處的儲(chǔ)能裝置額定功率；cEI為儲(chǔ)能裝置單位功率投資費(fèi)用；λESS為折現(xiàn)率；EkESS為安裝節(jié)點(diǎn)k處的儲(chǔ)能裝置額定容量；cEeI為儲(chǔ)能裝置單位容量投資費(fèi)用；cEM為儲(chǔ)能單位容量的維護(hù)費(fèi)用；cEB為儲(chǔ)能充電成本；PbESS為儲(chǔ)能裝置充電功率；cED為儲(chǔ)能放電成本；PdESS為儲(chǔ)能裝置放電功率。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行費(fèi)用CO主要包括電網(wǎng)的購(gòu)電費(fèi)用和網(wǎng)損費(fèi)用，相應(yīng)計(jì)算公式為：(18)式中，cP為從電網(wǎng)中的購(gòu)電單價(jià)；SP為從電網(wǎng)中的購(gòu)電量；cL為從網(wǎng)損成本；PL為網(wǎng)損。電壓越限的損耗費(fèi)用CV相應(yīng)計(jì)算公式為：(19)式中，cV為電壓越限的損耗費(fèi)用；E為單位時(shí)間電壓越限范圍。(2)效益分析配電網(wǎng)的效益主要包括DG發(fā)電效益和政府補(bǔ)貼，計(jì)算公式如下：(20)式中，cS為DG單位容量發(fā)電效益；cA為DG單位容量的政府補(bǔ)貼。ηk為DG安裝節(jié)點(diǎn)k處的發(fā)電效率。2.2.5約束條件(1)等式約束對(duì)于含分布式電源的節(jié)點(diǎn)，功率平衡方程為：(21)式中，PGi、QGi分別為節(jié)點(diǎn)i的有功和無功功率；PLi、QLi分別為節(jié)點(diǎn)i的有功負(fù)荷和無功負(fù)荷；ΔPi、ΔQi分別為節(jié)點(diǎn)i分布式電源的有功和無功變化；Ui為節(jié)點(diǎn)i的電壓；Gij、Bij、θij分別為節(jié)點(diǎn)i和j之間的電導(dǎo)、電納和相角差。(2)不等式約束(22)式中，Uimin為節(jié)點(diǎn)i處的電壓下限；Uimax為節(jié)點(diǎn)i處的電壓上限；Pess,min、Pess,max分別為儲(chǔ)能額定功率的最小值和最大值；Eess,min、Eess,max分別為儲(chǔ)能額定容量的最小值和最大值；QminSVC為無功補(bǔ)償量下限；QmaxSVC為無功補(bǔ)償量上限。

第3章基于兩階段優(yōu)化決策模型的求解第一階段為配電網(wǎng)優(yōu)化配置，在考慮提升風(fēng)、光分布式電源基礎(chǔ)上，以電壓穩(wěn)定指標(biāo)、消納指標(biāo)以及運(yùn)行成本-效益指標(biāo)值為目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)智能電網(wǎng)時(shí)序情景建立優(yōu)化模型，利用雜亂粒子群算法進(jìn)行有效求解，得到帕累托最優(yōu)解集。進(jìn)一步求解Pareto解集，測(cè)量每個(gè)Pareto最優(yōu)解的最優(yōu)性，選擇最優(yōu)性更大的最優(yōu)解作為最佳和最合適的解，最后得出最優(yōu)解。3.1混沌粒子群算法對(duì)于傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化計(jì)算方法，部分由于偶然的粒子復(fù)位和超進(jìn)化聯(lián)系而導(dǎo)致的優(yōu)化問題，是根據(jù)混亂的編碼順序和粒子群的多樣性重新設(shè)置粒子的初始位置和速率。得到改善。雜亂粒子群算法的粒子速度和位置公式計(jì)算如下：(23)(24)式中，vsqw是粒子q在第s次迭代中第w維的速度；ω為慣性權(quán)重；c1，c2是學(xué)習(xí)因子；r1，r2是[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)；xsgw是粒子q在第s次迭代中第w維的位置；psgw是粒子q在第w維的個(gè)體極值點(diǎn)的位置；gsgw是整個(gè)群體在第w維的全局極值點(diǎn)的位置。采用Logistic映射模型生成混沌序列，其表達(dá)式為：(25)式中，γ為控制參數(shù)；Lsgw為混沌變量。將混沌變量Lsgw轉(zhuǎn)換成決策變量xsgw，其表達(dá)式為：(26)式中，[lgw，hgw]為xsgw取值范圍。3.2改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)投影法針對(duì)灰色關(guān)聯(lián)投影法只能單向評(píng)價(jià)的弱點(diǎn)，將逼近理想解（TOPSIS）法與灰色關(guān)聯(lián)投影法相結(jié)合對(duì)多指標(biāo)進(jìn)行綜合決策。首先判斷個(gè)指標(biāo)方向性，本文中考慮的指標(biāo)f1、f2為負(fù)向指標(biāo)（值越小，目標(biāo)越好），指標(biāo)f3、f4為正向指標(biāo)（值越大，目標(biāo)越好），經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理將負(fù)向指標(biāo)轉(zhuǎn)化正向指標(biāo)[]。第i個(gè)優(yōu)化規(guī)劃方案與正理想方案的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)TGij+（-）為：(27)式中，NS為優(yōu)化方案?jìng)€(gè)數(shù)；fij+（-）為第i個(gè)優(yōu)化規(guī)劃方案的第j個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值；f0j+（-）為理想方案的第j個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值；ρ為分辨系數(shù)，取0.5。各優(yōu)化規(guī)劃方案的投影值Ti為：(28)式中，λj為各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)。各個(gè)方案的優(yōu)化程度Ei為：(29)式中，T0為TGij+（-）取1時(shí)，投影值Ti對(duì)應(yīng)的數(shù)值。值越大方案越優(yōu)?；趦呻A段優(yōu)化決策模型的配電網(wǎng)優(yōu)化流程如圖1所示。圖1優(yōu)化流程圖3.3仿真結(jié)果分析在特定區(qū)域采用實(shí)物實(shí)際配電系統(tǒng)，基準(zhǔn)電壓為12.66kV，系統(tǒng)負(fù)荷為總負(fù)荷為7142.3kW和4086.5kvar，基準(zhǔn)功率為10MVA。圖2配電系統(tǒng)拓?fù)鋱D圖3配電系統(tǒng)編號(hào)圖設(shè)定WT和PV并網(wǎng)容量約束為不超過系統(tǒng)總負(fù)荷的30%，WT、PV、FC及MT的實(shí)際并網(wǎng)容量約束分別為1600kW、300kW、200kW及100kW?？紤]不同場(chǎng)景，以電壓穩(wěn)定為前提建立初步優(yōu)化指標(biāo)進(jìn)行仿真，結(jié)果如表1所示表1DG與ESB并網(wǎng)容量與位置方案源儲(chǔ)并網(wǎng)容量（節(jié)點(diǎn)）B指標(biāo)/p.uWT/kwPV/kwFC/kwMT/kwESB/kw·h1——————————0.29872140222017511812570.1152(18)(39)(47)(51)(10)3160717916719512380.1158(21)(34)(46)(64)(15)4176218218212312470.0958(19)(36)(44)(63)(22)電壓穩(wěn)定性指標(biāo)值在[0，1]的范圍內(nèi)。從表2中可以看出，與方案1相比，方案2、3和4的電壓穩(wěn)定性提高了約61％，從而確認(rèn)所選的電網(wǎng)連接點(diǎn)具有一定的可接受性。因此，選擇表中的方案用于接下來的分析。在考慮負(fù)載需求，PK成本效益和電壓穩(wěn)定性的前提下，為改善系統(tǒng)組件，其Pareto解決方案遍及圖16所示的情況?？梢钥闯?，獲利方法可能成反比電壓穩(wěn)定度指標(biāo)值，勤奮的電壓穩(wěn)定性提供利潤(rùn)。從模型的對(duì)策分析中選擇，結(jié)果如表3所示。圖4DG配置Pareto解分布表2典型優(yōu)化方案Case成本效益/元污染氣體/kg電壓穩(wěn)定/p.u.case1610730012479213.20000.118case252170608998622.60000.121case345011096039747.80000.125結(jié)合表2可知，case1電壓穩(wěn)定性較高，環(huán)境污染較高；case3電壓穩(wěn)定性較低，污染程度較??；case2綜合考慮穩(wěn)定性及環(huán)境性指標(biāo)，對(duì)比其他方案優(yōu)化結(jié)果較好，故選取該方案。對(duì)于WT、PV比例較高的部分地區(qū)，優(yōu)化結(jié)果如表3所示，研究表明WT和PV出力過高會(huì)導(dǎo)致電壓越限，進(jìn)而造成系統(tǒng)崩潰，所得結(jié)論與文獻(xiàn)[51][52]一致。針對(duì)該問題，加入儲(chǔ)能裝置以改善電壓。表3高滲透率并網(wǎng)優(yōu)化結(jié)果運(yùn)行方式風(fēng)光出力/kW最高電壓/p.u.最低電壓/p.u.未加儲(chǔ)能裝置15001.070.8820001.090.89加入儲(chǔ)能裝置15001.000.9320001.030.93不難發(fā)現(xiàn)，儲(chǔ)能裝置能夠有效消納光伏出力，避免電壓越限，并起到連續(xù)供電的作用。本文通過采樣某地區(qū)一年內(nèi)每天的平均風(fēng)速以及平均光照強(qiáng)度得到相對(duì)應(yīng)的風(fēng)、光出力效率，再結(jié)合負(fù)載率的年變化曲線，即可得到風(fēng)—光—負(fù)荷時(shí)序場(chǎng)景。考慮到某些場(chǎng)景的概率相對(duì)較低，選取概率較大的場(chǎng)景配置DG，選取的聚類場(chǎng)景如表4所示。表4典型場(chǎng)景場(chǎng)景負(fù)載率風(fēng)機(jī)效率光伏效率概率10.63050.8120.2640.12920.89460.4330.4570.21330.91750.6790.2090.096綜合考慮經(jīng)濟(jì)性、環(huán)境性和電壓穩(wěn)定性三方面指標(biāo)對(duì)配電系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，不同場(chǎng)景下Pareto解分布情況見下圖。場(chǎng)景1（負(fù)荷水平A=0.63）圖5Pareto解分布情況表5典型優(yōu)化方案結(jié)果CaseDG、ESB容量/kW評(píng)價(jià)指標(biāo)WT/kWPV/kWFC/kWMT/kWESB/kWh效益/萬元污染/kg電壓穩(wěn)定指標(biāo)/p.u.case11599.86151.74189.36176.751285.87708.5499095840.1149case21574.75194.47176.25166.651257.98699.9284357540.1150case31566.78116.85196.7563.251147.37637.5662997560.1151case41552.12200.68155.8567.921098.26634.5152526540.1152case51542.36198.56123.2351.651068.73608.5141348540.11542）場(chǎng)景2（負(fù)荷水平A=0.80）圖6Pareto解分布情況表6典型優(yōu)化方案結(jié)果CaseDG、ESB運(yùn)行調(diào)控容量/kW評(píng)價(jià)指標(biāo)WT/kWPV/kWFC/kWMT/kWESB/kW效益/萬元污染/kg電壓穩(wěn)定指標(biāo)/p.u.case11599.56191.64199.94182.421085.34714.84114278470.0902case21594.86199.57199.85145.451035.27716.5590735470.0910case31593.48159.86179.3673.851007.37644.6161156780.0911case41578.34174.82144.5258.93988.66621.4450388540.0912case51453.72111.56106.58183.72968.93608.9343234870.0913由圖6、表7可知，負(fù)網(wǎng)絡(luò)高效運(yùn)行的特征Pareto解決方案分布均勻且分布高度，這表明兩步解決方案方法具有出色的全局搜索功能。多樣性和合理性。3.4本章小結(jié)本章針對(duì)高比例分布式電源接入后對(duì)于配電系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力供需之間矛盾凸顯，對(duì)含大規(guī)模分布式電源的配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性建模，考慮分布式電源接入的不確定性以及負(fù)荷需求側(cè)的波動(dòng)性，根據(jù)配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性指標(biāo)，通過仿真計(jì)算，對(duì)具有高配電能力的配電系統(tǒng)的運(yùn)行靈活性進(jìn)行研究。本課題將按如下的技術(shù)方案開展研究：（1）基于我國(guó)某電網(wǎng)實(shí)際風(fēng)/光電場(chǎng)的數(shù)據(jù)，建立分布式電源出力特性模型。（2）高分布容量的配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性的定量分析，建立了具有顯著的物理意義靈活性計(jì)算模型和指標(biāo)體系。（3）以含高比例分布式電源的配電系統(tǒng)為框架，進(jìn)行考慮分布式電源時(shí)序特性和計(jì)及不同時(shí)間尺度負(fù)荷需求側(cè)的配電網(wǎng)潮流計(jì)算，研究高比例分布式電源接入配電系統(tǒng)后對(duì)運(yùn)行靈活性裕度。（4）定量分析儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行時(shí)配電系統(tǒng)靈活性的提高。（5）根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)配電系統(tǒng)和特定區(qū)域的實(shí)際電網(wǎng)，建立了靈活的電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行模型以進(jìn)行仿真計(jì)算，并使用了雙重功能經(jīng)濟(jì)目標(biāo)和靈活性，以建立具有高分配比率的配電系統(tǒng)。電氣系統(tǒng)的最佳功能研究。（6）處理相關(guān)數(shù)據(jù)，分析仿真結(jié)果，驗(yàn)證算法的正確性及可行性，并應(yīng)用于實(shí)際規(guī)劃與運(yùn)行。

結(jié)論分布式電源作為集中式發(fā)電的有效補(bǔ)充，其具有投資成本低、低碳環(huán)保、控制方式靈活多變等多種優(yōu)勢(shì)。但是大規(guī)模DG接入配電系統(tǒng)將增加運(yùn)行的復(fù)雜性和不確定性，甚至可能出現(xiàn)潮流逆變、電壓質(zhì)量惡化、供電可靠性降低等問題，因此，對(duì)含高比例分布式電源的配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文著重于分析和研究具有高分布式功率的分布式系統(tǒng)的操作靈活性，并得出以下結(jié)論：（1）考慮到分布式電源的不確定性以及靈活性的影響，對(duì)分布式電源建模并定性定量分析；考慮分布式電源時(shí)序特性和建立多種計(jì)及不同時(shí)間尺度負(fù)荷模型；在此基礎(chǔ)上對(duì)含大規(guī)模分布式電源的配電系統(tǒng)建立了具有顯著的物理意義的運(yùn)行靈活性仿真模型。研究高比例分布式電源接入配電系統(tǒng)后對(duì)運(yùn)行靈活性影響。（2）定量分析具有高分散率的配電系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)靈活性。首先，在對(duì)能源系統(tǒng)的運(yùn)行靈活性進(jìn)行定性分析之后，將能量調(diào)整范圍用作一種度量，以定量分析系統(tǒng)中各種類型的供應(yīng)和資源消耗的靈活性。在可使用大規(guī)模可再生能源的能源系統(tǒng)中，系統(tǒng)不確定性的主要原因通常是分布式能源生產(chǎn)的變化，從而增加了系統(tǒng)能量平衡的不確定性。輸出越高，輸出更改的結(jié)果越嚴(yán)重。此外，負(fù)荷預(yù)測(cè)的變化和間歇性負(fù)荷的不確定性將對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行期間的能量分配產(chǎn)生重大影響，并且電源系統(tǒng)必須保留一定的安全運(yùn)行裕度。因此，可以使系統(tǒng)承受功率波動(dòng)并分配負(fù)載的分布式電源的最大致命容量可以用作操作靈活性的指標(biāo)。考慮到產(chǎn)量的突然下降和兩個(gè)方向的快速增長(zhǎng)，靈活性是有方向性的，需分別研究?jī)蓚€(gè)方向上的靈活性裕度。（3）在配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性仿真模型中加入儲(chǔ)能裝置，分析儲(chǔ)能裝置對(duì)配電系統(tǒng)靈活性的影響，對(duì)配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性進(jìn)行評(píng)估。（4）針對(duì)配電系統(tǒng)運(yùn)行中存在的問題，科學(xué)地研究供電系統(tǒng)在整個(gè)運(yùn)行過程中的經(jīng)濟(jì)性與柔性之間的關(guān)系，建立配電系統(tǒng)柔性的物理模型來改善運(yùn)行，創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)性與靈活性的雙重目標(biāo)。并根據(jù)計(jì)算實(shí)例進(jìn)行分析，對(duì)每個(gè)指標(biāo)值實(shí)體模型和優(yōu)化模型進(jìn)行有效認(rèn)證，以反映配電系統(tǒng)運(yùn)行靈活性在解決可變性要素時(shí)的特點(diǎn)和實(shí)際效果。東北電力大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文23參考文獻(xiàn)[1]劉振亞．全球能源互聯(lián)網(wǎng)[M]．北京：中國(guó)電為出版狂，2015．2．[2]Renewableelectricityfuturesstudy[M]．NationalRenewableEnergyLaboratory，2012．[3]InternationalEnergyAgency．Harnessingvariablerenewables[M]．Paris：InternationalEnergyAgency，2011：41-67．RuggieroS，VarhoV，RikkonenP．TransitiontodistributedenergygenerationinFinland：prospectsandbarriers[J]．EnergyPolicy2015，8(6)：433–438．[4]HandMM，BaldwinS，DeMeoE，etal．Renewableelectricityfuturesstudy[R]．Colorado：NationalRenewableEnergyLaboratory，2014．[5]莊園，王磊．分布式電源在配電網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)化選址與定容的研究[J]．電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2012，40(20)：73-78．[6]汪興旺，邱曉燕．基于改進(jìn)粒子群算法的配電網(wǎng)分布式電源規(guī)劃[J]．電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2009，37(14)：16-21．[7]劉楊華，吳政球，徐有慶，等．分布式發(fā)電及其并網(wǎng)技術(shù)綜述[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2008，32(15)：72-76．[8]LannoyeE，F(xiàn)lynnD，OmalleyM．Evaluationofpowersystemflexibility[J]．IEEETransactionsonPowerSystems，2012，27(2)：922-931．[9]KaplanEL，MeierP．Nonparametricestimationfromincompleteobservations[J]．JournaloftheAmericanStatisticalAssociation，1958，53(282)：457-481．[10]LannoyeE，F(xiàn)lynnD，OmalleyM．Assessmentofpowersystemflexibility：ahigh-levelapproach[C]．ProceedingsofthePowerandEnergySocietyGeneralMeeting．SanDiegoCalifornia，USA：IEEE，2012：1-8．[11]雷金勇，李戰(zhàn)鷹，盧澤漢，等．分布式發(fā)電技術(shù)及其對(duì)電力系統(tǒng)影響研究綜述[J]．南方電網(wǎng)技術(shù)，2011，4(14)：46-50．[12]RozaliNEM，AlwiSRW，MananZA，KlemesJJ，HassanMY．Processintegrationofhybridpowersystemswithenergylossesconsiderations[J]．Energy2013，5(5)：38–45．[13]AtwaYM，El-SaadanyEF．Reliabilityevaluationfordistributionsystemwithrenewabledistributedgenerationduringislandedmodeofoperation[J]．IEEETransonPowerSystems2009，24(2)：572-581．[14]楊毅，韋鋼，周冰，等．分布式發(fā)電的規(guī)劃模型及其求解方法[J]．上海電力學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，26(2)：113-118．[15]崔宏濤．失電式電磁制動(dòng)器的性能及應(yīng)用[J]．電子技術(shù)與軟件工程，2017，(12)：92．[16]白玉東，王承民，衣濤，等．電力系統(tǒng)的柔性評(píng)價(jià)與風(fēng)電穿透功率極限計(jì)算[J]．電力自動(dòng)化設(shè)備2012，32(10)：112-116．[17]吳鳴，宋振浩，呂振宇等．計(jì)及綜合效益的虛擬同步化微電網(wǎng)二次調(diào)頻策略[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào):1-12[2019-05-27]．[18]顏湘武，徐韻．考慮網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)重構(gòu)含多異質(zhì)可再生分布式電源參與調(diào)控的配電網(wǎng)多時(shí)空尺度無功優(yōu)化[J]．電工技術(shù)學(xué)報(bào):1-15[2019-05-27]．[19]TatyanaBugaeva,AlexandrKhabarov,OlgaNovikova,etal.Developmentandtestingofthegeneticalgorithmtoselectascenarioofdistributedgenerationpowersupplysystem[J].IOPConferenceSeries:MaterialsScienceandEngineering,2019,497(1)．[20]張宇精，喬穎，魯宗相等．含高比例分布式電源接入的低感知度配電網(wǎng)電壓控制方法[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2019,43(05):1528-1535．[21]WeiWu,NianGuo,ZhiminDeng,etal.Analysisofinfluenceofdistributedpowersupplyondistributionnetworkvoltageconsideringpermeability[J].IOPConferenceSeries:EarthandEnvironmentalScience,2019,227(3)．[22]MingZeng,WeichengChen,YingxinLiu,etal.TheResearchontheOptimizationofNaturalGasDistributedPowerSupplyandPipelineBasedontheStochasticExpectationModel[J].IOPConferenceSeries:MaterialsScienceandEngineering,2018,452(3)．[23]孫麗敬，盛萬興，吳鳴等．基于模糊C均值聚類的分布式電源集群并網(wǎng)逆變器輸出功率置信區(qū)間估計(jì)方法[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2019,43(05):1495-1503．[24]盛萬興，吳鳴，季宇等．分布式可再生能源發(fā)電集群并網(wǎng)消納關(guān)鍵技術(shù)及工程實(shí)踐[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2019,39(08):2175-2186+1．[25]劉志勇．微電網(wǎng)建模仿真研究及平臺(tái)開發(fā)[D]．長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2010．[26]ViniciusF，Martins，CharmanL，etal．Activedistributionnetworkintegratedplanningincorporatingdistributedgenerationandloadresponseuncertainties[J]．IEEETransactiononpowersystems，2011，26(4)：2164-2172．[27]PiloF，BakariK，TaylorJ，etal．Planningandoptimizationofactivedistributionsystems-anoverviewofCIGREworkinggroupC6.19activities[J]．CIREDWorkshop-Lisbon29-30May2012：1-4[J]．Benchmarksystemfornetworkintegrationofrene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