【技术实现步骤摘要】
考虑源荷随机性的光储配电网新能源接纳能力分析方法
[0001]本专利技术属于电力系统配网测试
,尤其涉及一种考虑源荷随机性的光储配电网新能源接纳能力分析方法。
技术介绍
[0002]由于分布式光伏固有的波动性和随机性特征,其高比例接入将对配电网的安全稳定运行。分布式储能可有效平抑分布式光伏的强随机性,目前分布式光储协同开发将成为促进分布式光伏消纳的必然选择。但分布式光储接入配电网改变了原有配电网的运行特征,增大了分析配电网对接纳能力分析的难度和复杂度:一是分布式储能有充电和放电两种运行状态,与电网存在双向的功率交互,其对配电网新能源接纳能力的影响难以量化分析;二是配电网对分布式光伏的接纳能力,既与配电网的灵活性设备(如分布式储能)有关,又受配电网线路潮流、节点电压等因素影响,接纳能力分析复杂。为此,急需开展光储配电网新能源接纳能力分析技术研究。
[0003]目前针对配电网新能源接纳能力分析的研究主要围绕解析法和智能方法两个方面。解析法通常是将接纳能力分析问题转化为求解最优潮流问题,具有计算速度快、无需重复验算等 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种考虑源荷随机性的光储配电网新能源接纳能力分析方法,其特征在于,包括:构建分布式光伏运行模型以及分布式储能运行模型;基于广义加权交叉核支持向量聚类的光储配电网源荷不确定性建模;考虑光储配电网源荷不确定性建立考虑最大化分布式光伏容量的鲁棒优化模型,使根据所述鲁棒优化模型对光储配电网新能源接纳能力进行量化;根据分布式求解算法对所述鲁棒优化模型进行求解,使对所述光储配电网新能源接纳能力进行分析。2.根据权利要求1所述的一种考虑源荷随机性的光储配电网新能源接纳能力分析方法,其特征在于,其中,所述分布式光伏运行模型的表达式为:,(1)式中,为光伏电源标准条件下的最大输出功率,为光伏电源实际条件下的输出功率,为实际条件下光照强度,为标准条件下光照强度参考值,为给定温度系数,为实际条件下环境温度,为环境温度参考值,取为25℃。3.根据权利要求1所述的一种考虑源荷随机性的光储配电网新能源接纳能力分析方法,其特征在于,所述分布式储能运行模型具体为基于锂电池的分布式储能运行模型,其中,基于锂电池的分布式储能运行模型的表达式为:,(4)式中,为分布式储能在时段m时的荷电状态,为自放电率,为分布式储能在时段m
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1时的荷电状态,为分布式储能的充电效率,为m时段分布式储能的充电功率,为时段长度,为m时段分布式储能的放电功率,为分布式储能的放电效率,为分布式储能的额定容量。4.根据权利要求1所述的一种考虑源荷随机性的光储配电网新能源接纳能力分析方法,其特征在于,所述基于广义加权交叉核支持向量聚类的光储配电网源荷不确定性建模,包括:记分布式光伏在m时段实际出力为,并满足:,(7)式中,、分别为分布式光伏在m时段实际出力的上、下界;基于个样本计算得到协方差矩阵的无偏估计为:
,(8)式中,为支持向量聚类集合中第n个分布式光伏出力样本;根据协方差矩阵的无偏估计得到分布式光伏出力的权重系数;考虑协相关信息,构建广义加权交叉核模型,所述广义加权交叉核模型的表达式为:,(9)式中,为分布式光伏的一种情形出力向量,为分布式光伏的另一种情形出力向量,为时段m的不确定性区间宽度,为分布式光伏出力的权重系数,为时段总个数,为广义加权交叉核;构建基于广义加权交叉核支持向量聚类的分布式光伏出力不确定性模型,所述分布式光伏出力不确定性模型的表达式为: ,(10)式中,为分布式光伏出力向量,为分布式光伏出力不确定性集合,为支持向量聚类集合,为模型参数,为分布式光伏出力的不确定性集合边界参数,为支持向量聚类集合中的样本索引;其中,计算分布式光伏出力的不确定性集合边界参数的表达式为:,(11)式中,为边界支持向量聚类集合,为边界支持向量聚类集合中的样本索引,为边界支持向量聚类集合中第个分布式光伏出力样本;构建基于广义加权交叉核支持向量聚类的负荷不确定性模型,所述负荷不确定性模型的表达式为:,(12)式中,为负荷向量,为负荷不确定性集合,为负荷的权重系数,为第n个负
荷样本,为负荷的不确定性集合边界参数;其中,计算负荷的不确定性集合边界参数的表达式为:,(13)式中,为边界支持向量聚类集合中第个负荷样本。5.根据权利要求1所述的一种考虑源荷随机性的光储配电网新能源接纳能力分析方法,其特征在于,其中,所述鲁棒优化模型的目标函数表达式为:,(14)式中,为配电...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱文广,李映雪,陈会员,王敏,罗路平,刘念,张雪婷,钟士元,舒娇,彭怀德,熊云,吴浩,戴奇奇,王伟,熊宁,宫嘉炜,郑春,孔强,周威,黄晓伟,韩建沛,
申请(专利权)人:国家电网有限公司华北电力大学江西赣锋锂电科技股份有限公司江西腾达电力设计院有限公司,
类型:发明
国别省市:
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