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文献综述（或调研报告） 分布式电源的并网提高了电网的经济性。同时，由于分布式光伏电源的接入位置一般靠近用户侧，这样便减少了网损和传输距离。另一方面，分布式光伏电源的接入也减少了传统化石能源的使用，有利于环境的保护。再者，相比于传统发电，分布式光伏电源的可靠性和灵活性都有很大的提高，可以满足电力用户的一定需求，有一定削峰填谷的能力。 每个事物都有两面性，在享受到分布式光伏电源优点的同时，分布式光伏接入配电网，对配电网整体也带来了不良的影响，具体体现在如下几点：
分布式光伏电源的接入，使原本的单相潮流可能变为双向潮流，原有的调压方法也可能不再适用于原有网络。在文献[1]中，提出了以PV节点，PQ节点以及PI节点为特点的电源，提出了基于牛顿法处理各种DG配电网潮流计算的方法。文献[2]介绍了DG与电网互联的三种常用接口。
随着电子产品的日益精密，用户对电能质量的要求也越来越高。但是分布式光伏电源的接入会对电能波形、振幅等产生一定的影响，主要有以下影响：一是电压闪变，二是引入大量谐波。
很多配电网都是采用放射状，这样有利于系统的维护。但是当接入许许多多的光伏电源以后，简单的放射状变成了遍布电源和用户互联的网络。潮流也不仅仅由变压器流向负荷。这样便对继电保护的整定造成了影响：一便是可能造成原有继电保护的失效，二是可能造成原有继电保护器的误动作。 分布式光伏电源的接入使原有的放射状网络变成了环形网络，这对电网的维护、电压的调整等方面带来了很多问题。 另一方面，我们可以从反面考虑，在保证电网合理正常运行的情况下，尽可能多的引入分布式光伏电源。这就引出了电网最大接入容量的概念。在文献[3]-[5]中介绍了在保证系统稳定情况下的最大风电接入功率问题。文献[5]提出了一种基于机会约束规划的最大风电功率接入模型。 文献[6]描述了风电场的等值模型，根据系统允许的电能质量指标以及稳定性的要求，提出了配电网的最大风电场准入容量的优化问题，最终运用遗传算法解决。 文献[7]考虑到最大化DG接入总量和最小网损两个优化目标,通过赋予相应的价格系数建立了综合两者的单目标函数,并通过遗传算法与最优潮流相结合的算法进行了求解。 文献[8]简化了接入分布式电源配电网的数学模型,建立了延单条馈线均匀分布的负荷与电源的能量密度模型,并只考虑了电压幅值约束和支路电流约束,通过基尔霍夫定律推导出了一个最大分布式电源总量接入的计算公式。 文献[9]以最大渗透率和最小能量损耗为目标函数,另外模型计及了一年和一天的负荷变化情况以及不同时刻分布式电源的实际出力,最后釆用封装的OPF计算引擎进行了计算和分析。 文献[10]提出预报-校正原对偶内点法求解非线性的最优潮流问题,通过一系列改进策略提高了原-对偶内点法的计算速度和收敛特性。 参考文献： [1]郑海峰，计及分布式发电的配电系统随机潮流计算[D].天津大学硕士学位论文，2006. [2]王手相，黄丽娟，王成山.分布式发电系统的不平衡三相潮流计算[J].电力自动化设备，2007,27（8）：11-15. [3]雷亚洲，王伟胜，印永华，等.一种静态安全约束下确定电力系统负电准入功率极限的优化方法[J].中国电机工程学报,2001, 21(6): 25-28. [4]孙保功，叶鹏，邵广惠，等.基于非线性内点方法的风电接入能力研究[J].中国电机工程学报，2010,30（10）：23-28. [5]苏小玲，韩民晓，赵正奎.配电网中分布式电源最大准入容量分析[J].电网技术，2009,33（16）：96-100. [6]吴学光。风电场并网运行过的数学建模与遗传算法模型优化研究[D].武汉：武汉水利大学，2006. [7]Gareth P.Harrison, Antonio Piccolo, Pierluigi Siano, A.Robin Wallace. Hybrid GA and OPF evaluation of network capacity for distributed generation connections[J]. Electric Power Systems Research 78(2008):392-398 [8]Yoshiyuki Kubota, Takamu Genji. A Theory of Maximum Capacity of Distributed Generations Connected to a Distribution System Using Electric Power Density Model[J]. Electrical Engineering in Japan[J],2006,155(3):475-484. [9]Luis F Ochoa, Garath P.Harrison. Minimizing Energy Losses:Optimal Accommodation and Smart Operation of Renewable Distributed Generation[J]. IEEE Transactions On Power System[J]. [10]Wu Yu-chi, Debs A S, Marsten R E.A Direct Nonlinear Predictor-Corrector Primal-Dual Interior Point Algorithm for Optimal Power Flow[J]. IEEE Trans Power Systems, 1994,1256-1262. |
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四、方案（设计方案、或研究方案、研制方案）论证： 1、配电网负荷数学特性 配电网中的负荷一般具有时许特性，比如工厂的负荷一般白天高，晚上低。民用负荷一般白天低，晚上高。从长远来看，配电网负荷负荷正态分布。 正态分布函数如下： 其中，,分别为基于统计数据（视在功率）的方差和均值。其中，符合不确定性描述为L,其中A代表最小值，B代表最大值。 2、分布式光伏有功出力数学特性 太阳能光伏发电系统由太阳能电池、逆变器和控制器组成。太阳能电池的输出功率为： 其中，为辐射度，单位为W/。A=为太阳能方阵的总面积,eta;=为太阳能方阵的光电转换效率，M为太阳能方阵的电池组数，和分别为单个电池组件的面积和光电转换效率。 太阳光照福照度r在一定时间段内可以近似为Beta分布,其概率密度函数为: 其中，为最大辐射度，为Beta分布函数。 由式和式可得的概率密度公式为： 其中，为太阳能方阵最大输出功率。不考虑无功功率。 3、模型以及求解方法 为使分布式电源在配电网络中更好发挥作用,在考虑了负荷及分布式电源有功出力的不确定性因素的情况下,采用基于静态安全约束对分布式电源接入配电网络的最大准入容量进行了研究。 准入容量是指在电网中分布式光伏电源小于一定容量时，满足任何位置的分布式电源的情况下，均不导致越限的情况。而最大准入容量是准入容量的最大值。 影响分布式电源接入配电网的因素有许多种,在本文中仅考虑分布式电源接入网络的静态安全约束问题,即系统电压幅值以及线路潮流约束。综上所述,可以得到计及负荷不确定性及静态安全约束的分布式电源最大准入容量的数学模型: Max M s.t.
s.t. s.t.1 = min s.t. s.t.1 =max .t. s.t.1 其中，M为要确定的准入容量，,分别为节点i所允许的电压幅值上限和下限。为节点i的电压幅值。,分别为节点i在准入容量下负荷变化时不同分布式电源接入方式所能产生最高电压幅值和最低电压幅值。，，分别为首尾节点为i和j的支路上流过视在功率,有功功率和无功功率。,为节点导纳矩阵中所对应的元素。 s.t.1为潮流等式约束、负荷区间约束和分布式电源有功出力约束。如下所示 s.t.1 -- -- ,
其中，，，分别为节点i处所接DG有功出力及有功无功负荷。 将上面两个式子简化可得： Max M s.t. max {s,p} j=1···N (2-9) 其中x,p,s分别为网络状态量,各分布式电源待接入节点接入的分布式电源 有功和各节点负荷值。等式约f(x,p,s)=0为潮流方程,g(x)为网络的静态安全约束,包括节点电压幅值上下限约束和支路功率约束,C为约束的个数。数学模型中不等式约束的物理意义为当网络中接入分布式电源有功小于M时,无论负荷在各自区间怎样变化,各项约束均不会越限。 通过问题(2-9)所确定的分布式电源最大准入容量具有重要的意义,其本质是网络的最大安全负功率接入量。考虑到配电网络中分布式电源的出力通常是随机性的,如风能及太阳能,而且出力小于其额定功率值,因此不论各分布式电源出力如何变化,接入网络的总的有功总是小于分布式电源总额定容量值的。若接入网络的分布式电源额定容量总值不超过准入容量值,不论各分布式电源出力随机性如何,网络均处于安全状态。所以问题(2-9)实际上也间接地包含了分布式电源出力不确定的情况。
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