久久88香港三级台湾三级中文-久久91-久久91精品国产91久-久久91精品国产91久久-久久91精品国产91久久户

近年來，隨著風力發(fā)電和光伏發(fā)電等分布式電源（Distribution Generation, DG）接入配電網(wǎng)比例的不斷增高，傳統(tǒng)配電網(wǎng)正逐步向著更為科學合理的主動配電網(wǎng)（Active Distribution Network, ADN）模式轉(zhuǎn)變。主動配電網(wǎng)相比于傳統(tǒng)配電網(wǎng)，具備更加靈活可控的特性，能適應高滲透率新能源發(fā)電接入系統(tǒng)的不確定性、隨機性和波動性。因此，針對主動配電網(wǎng)規(guī)劃，如何充分考慮新能源接入和環(huán)境帶來的不確定因素對線路擴建的影響，制定更為有效的規(guī)劃擴展方案，具有較大的工程意義和應用價值。

目前，主動配電網(wǎng)規(guī)劃領域中的不少文獻已對如何量化分布式電源接入的不確定性進行了相關研究。文獻[3]采用魯棒優(yōu)化手段構(gòu)造風電、光伏發(fā)電及負荷的不確定場景集，建立了主動配電網(wǎng)魯棒分層規(guī)劃模型，并證明了模型適應于分布式能源和負荷的不確定性發(fā)展。文獻[4]提出了一種基于機會約束規(guī)劃的框架，結(jié)合蒙特卡洛隨機模擬量化分布式能源和負荷的不確定性，并應用于主動配電網(wǎng)規(guī)劃運行中。

文獻[5]重點研究光伏接入主動配電網(wǎng)帶來的不確定性，將概率性場景進行最優(yōu)多狀態(tài)建模以提取特征場景集，并基于模糊層次分析法量化多項指標對主動配電網(wǎng)運行規(guī)劃進行優(yōu)化。文獻[6]對不確定因素建模，構(gòu)建了風速、光照強度及負荷的不確定性概率模型，提出計及主動配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供能力的可再生能源雙層規(guī)劃方法。

上述文獻將研究集中于分析如何建立時序場景集以量化不確定性的影響，而目前已有不少研究在此基礎上探索如何運用主動網(wǎng)絡管理（Active Network Management, ANM）手段對主動配電網(wǎng)進行優(yōu)化控制。

文獻[7]綜合考慮了儲能和負荷需求響應的主動功率轉(zhuǎn)移手段，建立了含分布式電源的主動配電網(wǎng)聯(lián)合規(guī)劃模型。文獻[8]考慮使用概率方法建立主動配電網(wǎng)規(guī)劃模型，并計及了調(diào)壓器（Voltage Regulator, VR）的電壓調(diào)節(jié)控制手段對規(guī)劃的影響。

文獻[9]建立了多負荷場景下的主動配電網(wǎng)規(guī)劃模型，并考慮了網(wǎng)絡重構(gòu)（Network Reconfiguration, NR）及多種運行策略對規(guī)劃結(jié)果的影響。文獻[10]綜合考慮主動配電網(wǎng)中分組投切電容（Capacitors Banks, CB）和靜止無功補償器（Static VAR Compensation, SVC）等多種設備，并建立主動配電網(wǎng)協(xié)調(diào)多時段優(yōu)化規(guī)劃模型。

此外，文獻[11-18]均考慮了主動配電網(wǎng)不同方面的ANM。綜合上述研究成果，目前主動配電網(wǎng)規(guī)劃領域主要采用的主動管理手段可歸納如下：①CB的無功補償；②SVC的無功調(diào)整；③主動負荷削減；④棄風和棄光等DG功率削減；⑤網(wǎng)絡重構(gòu)；⑥VR或有載變壓調(diào)壓器（On-Load Tap Changer, OLTC）等電壓調(diào)節(jié)手段；⑦儲能設備充放電技術。

但該領域相關研究未見在規(guī)劃模型中計及不確定性因素對網(wǎng)絡線路擴建權(quán)重的影響，并考慮線路權(quán)重服從不確定隨機分布。通常，傳統(tǒng)配電網(wǎng)擴展規(guī)劃均考慮以固定權(quán)重表示每一條線路的投資可能度。文獻[19]考慮以線路的固定長度作為權(quán)重，以線路長度之和最小的結(jié)構(gòu)作為系統(tǒng)最小生成樹；文獻[20]以線路的損耗功率及不可用度作為權(quán)重，結(jié)合最小生成樹算法確定配電網(wǎng)最優(yōu)運行調(diào)度方案。

然而，主動配電網(wǎng)規(guī)劃應面向未來更多不確定性的挑戰(zhàn)，更深入地考慮線路是否新建的不確定性問題，這樣才具有較高的實際應用價值。

本文為了解決該問題，引入不確定隨機網(wǎng)絡（Uncertain Random Network, URN）理論對主動配電網(wǎng)進行建模。文獻[21]最早引入了不確定隨機變量，文獻[22]在此工作基礎上，定義了不確定隨機網(wǎng)絡的概念。文獻[23,24]建立了不確定隨機網(wǎng)絡中求解最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）的數(shù)學模型，并提出了使用數(shù)值算法進行求解。

本文結(jié)合該數(shù)學理論，建立了基于不確定隨機網(wǎng)絡理論的主動配電網(wǎng)多目標規(guī)劃模型。模型以綜合費用最小為目標一，建立了投資決策變量和存在變量之間的聯(lián)系，并考慮了多種主動管理手段，包括SVC、CB、VR、DG無功控制、主動負荷削減和棄風棄光手段；模型以求取不確定隨機網(wǎng)絡的最小生成樹為第二目標，考慮以線路穩(wěn)定指標和不可用度指標作為不確定隨機權(quán)重。

針對所建立的混合整數(shù)非線性模型，本文使用二階錐規(guī)劃（Second Order Cone Programming, SOCP）技術對其進行松弛和求解，并提出三維不確定機會空間對所提非確定性多目標進行有效求解。最后，采用改進的33節(jié)點系統(tǒng)驗證了模型的有效性。

圖5 改進的33節(jié)系統(tǒng)連接圖

結(jié)論

本文提出了基于不確定隨機網(wǎng)絡的主動配電網(wǎng)多目標規(guī)劃模型，并構(gòu)造不確定三維空間對其進行求解。該方法為規(guī)劃人員提供了一種能夠考慮線路權(quán)重為不確定隨機變量的主動配電網(wǎng)規(guī)劃建模手段及數(shù)學求解方法，通過機會分布的方法同時計及了不確定因素對于經(jīng)濟性、可靠性和穩(wěn)定性的影響并得到優(yōu)化結(jié)果。根據(jù)算例仿真結(jié)果可得出如下結(jié)論：

1）所提考慮URN的規(guī)劃模型相較于經(jīng)濟性規(guī)劃模型增加了盡可能少的投資費用，但卻減少了運行、損耗、管理等不確定性費用，并在較大程度上提高了系統(tǒng)的安全穩(wěn)定性。

2）本文協(xié)調(diào)多種主動管理手段，通過仿真驗證了其對功率調(diào)整的合理性，能減少不必要的運行及損耗費用。

3）本文所提模型中考慮了多種主動管理方案的投資運行，通過引入松弛變量并采用二階錐規(guī)劃方法將模型變換為易求解的混合整數(shù)二階錐規(guī)劃模型，并通過CPLEX商業(yè)求解軟件驗證了松弛后模型的有效性。

本文構(gòu)造的三維不確定機會空間，不僅適用于該模型的求解，還能針對多個不同的不確定性目標進行建模并有效求解。