电力系统保护与控制
電力繫統保護與控製
전력계통보호여공제
POWER SYSTM PROTECTION AND CONTROL
2014年
13期
45-52
,共8页
主动配电网%能量管理系统%随机模拟技术%机会约束规划%改进粒子群算法
主動配電網%能量管理繫統%隨機模擬技術%機會約束規劃%改進粒子群算法
주동배전망%능량관리계통%수궤모의기술%궤회약속규화%개진입자군산법
active distribution network%DMSs%random simulation technique%chance-constrained programming%improved particle swarm algorithm
主动配电网(Active Distribution Network)的产生对于加大可再生能源的消纳能力、提高用电互动化水平、实现配电网的灵活智能管理发挥着重要的作用,逐渐成为未来智能电网发展的重要方向。其中主动配电网能量管理系统(DMSs)作为主动配电网的最高决策中心,通过对各分布式电源的有效控制和调度,保障配电网的全局优化运行。为提高主动配电网运行的经济性和可靠性,通过对主动配电网能量优化调度技术进行分析,考虑到风力发电和光伏发电的不确定性,结合随机模拟技术和惩罚函数方法,基于机会约束规划建立了含有风力发电机、光伏发电单元以及储能装置的主动配电网能量调度随机数学模型。在满足各种约束条件的基础上,使用改进的粒子群算法求解该模型。并以某地区实际系统为算例,通过与标准粒子群算法进行比较,验证所提模型的正确性与有效性。
主動配電網(Active Distribution Network)的產生對于加大可再生能源的消納能力、提高用電互動化水平、實現配電網的靈活智能管理髮揮著重要的作用,逐漸成為未來智能電網髮展的重要方嚮。其中主動配電網能量管理繫統(DMSs)作為主動配電網的最高決策中心,通過對各分佈式電源的有效控製和調度,保障配電網的全跼優化運行。為提高主動配電網運行的經濟性和可靠性,通過對主動配電網能量優化調度技術進行分析,攷慮到風力髮電和光伏髮電的不確定性,結閤隨機模擬技術和懲罰函數方法,基于機會約束規劃建立瞭含有風力髮電機、光伏髮電單元以及儲能裝置的主動配電網能量調度隨機數學模型。在滿足各種約束條件的基礎上,使用改進的粒子群算法求解該模型。併以某地區實際繫統為算例,通過與標準粒子群算法進行比較,驗證所提模型的正確性與有效性。
주동배전망(Active Distribution Network)적산생대우가대가재생능원적소납능력、제고용전호동화수평、실현배전망적령활지능관리발휘착중요적작용,축점성위미래지능전망발전적중요방향。기중주동배전망능량관리계통(DMSs)작위주동배전망적최고결책중심,통과대각분포식전원적유효공제화조도,보장배전망적전국우화운행。위제고주동배전망운행적경제성화가고성,통과대주동배전망능량우화조도기술진행분석,고필도풍력발전화광복발전적불학정성,결합수궤모의기술화징벌함수방법,기우궤회약속규화건립료함유풍력발전궤、광복발전단원이급저능장치적주동배전망능량조도수궤수학모형。재만족각충약속조건적기출상,사용개진적입자군산법구해해모형。병이모지구실제계통위산례,통과여표준입자군산법진행비교,험증소제모형적정학성여유효성。
Active distribution network has gradually become the important direction of the future smart power grid. It plays an important role in increasing capability of renewable energy accommodation, improving the power utilization level and realizing the flexible intelligent distribution network management. The active distribution network energy management system (DMSs), which is the highest decision-making center of active distribution network, uses effective controlling and scheduling of the distributed power to guarantee global optimization operation of distribution network. This paper aims to improve the economy and reliability of the active distribution network. As the wind power and photovoltaic power generation have uncertainty, it uses random simulation technique and the penalty function method, based on the chance-constrained programming to establish a energy scheduling mathematical model, which has wind turbines, photovoltaic power generation unit and the active power energy storage device. Considering various constraint conditions, the model uses the improved particle swarm algorithm to solve. In order to verify the correctness and effectiveness of the provided model, an actual system in a certain area is used as an example and the standard particle swarm algorithm is compared.