从主动管理、规划模型、规划方法、求解算法等方面对主动配电网(active distribution network,ADN)规划研究进行了综述。首先,介绍了主动管理的概念,总结了ADN与传统配电网(traditional distribution network,TDN)的不同技术特点。然后...从主动管理、规划模型、规划方法、求解算法等方面对主动配电网(active distribution network,ADN)规划研究进行了综述。首先,介绍了主动管理的概念,总结了ADN与传统配电网(traditional distribution network,TDN)的不同技术特点。然后,总结并深入分析了ADN规划模型、不确定性规划、多阶段规划、求解算法等方面的研究成果,探讨了ADN规划涉及的相关问题(如负荷预测、信息与通信技术、方案评估),指出:由于考虑分布式电源(distributed generation,DG)、电动汽车、柔性负荷的接入,同时需考虑主动管理策略,ADN规划的优化目标变得更加多元,需要综合考虑系统的可靠性、经济性及DG的接入能力;ADN的利益主体包括配电公司、DG独立投资商、需求侧管理参与方等,这使得ADN规划问题需要协调各投资主体利益;再者,ADN增加了优化过程中的决策变量及约束条件,不确定性的叠加,使得运行状态更加复杂,极大地影响了规划方案寻优的可行解空间;ADN规划主动地采用管理措施来降低规划方案未来可能的运行风险,其规划结果除了网络解(即规划建设方案),还包括非网络解(即运行控制策略)。最后对ADN规划未来的研究重点进行了展望。展开更多
随着电力电子技术的快速发展以及直流负荷的增多,交直流混合配电系统成为配电网发展的最新趋势,如何实现其最优运行成为了备受关注的课题之一。文章提出了交直流混合配电网重构与无功优化协同的两阶段鲁棒优化新模型。模型的第一阶段是...随着电力电子技术的快速发展以及直流负荷的增多,交直流混合配电系统成为配电网发展的最新趋势,如何实现其最优运行成为了备受关注的课题之一。文章提出了交直流混合配电网重构与无功优化协同的两阶段鲁棒优化新模型。模型的第一阶段是以综合成本最小为目标对期望场景下的决策变量进行优化,实现期望场景下的最优性。第二阶段则是基于第一阶段确定的整数变量解以及风机、光伏出力与负荷的预算不确定集,对第一阶段做出的连续型决策变量取值进行最优调整,实现最恶劣场景下的可行性。所构建模型为复杂的非线性混合整数优化模型,无法直接求解,采用锥松弛技术与线性化技术将该模型转化为近似的线性化模型,然后采用列与约束生成算法(column and constraint generation,C&CG)求解该线性化模型。算例证明了所构建模型及算法的有效性及正确性。展开更多
文摘从主动管理、规划模型、规划方法、求解算法等方面对主动配电网(active distribution network,ADN)规划研究进行了综述。首先,介绍了主动管理的概念,总结了ADN与传统配电网(traditional distribution network,TDN)的不同技术特点。然后,总结并深入分析了ADN规划模型、不确定性规划、多阶段规划、求解算法等方面的研究成果,探讨了ADN规划涉及的相关问题(如负荷预测、信息与通信技术、方案评估),指出:由于考虑分布式电源(distributed generation,DG)、电动汽车、柔性负荷的接入,同时需考虑主动管理策略,ADN规划的优化目标变得更加多元,需要综合考虑系统的可靠性、经济性及DG的接入能力;ADN的利益主体包括配电公司、DG独立投资商、需求侧管理参与方等,这使得ADN规划问题需要协调各投资主体利益;再者,ADN增加了优化过程中的决策变量及约束条件,不确定性的叠加,使得运行状态更加复杂,极大地影响了规划方案寻优的可行解空间;ADN规划主动地采用管理措施来降低规划方案未来可能的运行风险,其规划结果除了网络解(即规划建设方案),还包括非网络解(即运行控制策略)。最后对ADN规划未来的研究重点进行了展望。
文摘随着电力电子技术的快速发展以及直流负荷的增多,交直流混合配电系统成为配电网发展的最新趋势,如何实现其最优运行成为了备受关注的课题之一。文章提出了交直流混合配电网重构与无功优化协同的两阶段鲁棒优化新模型。模型的第一阶段是以综合成本最小为目标对期望场景下的决策变量进行优化,实现期望场景下的最优性。第二阶段则是基于第一阶段确定的整数变量解以及风机、光伏出力与负荷的预算不确定集,对第一阶段做出的连续型决策变量取值进行最优调整,实现最恶劣场景下的可行性。所构建模型为复杂的非线性混合整数优化模型,无法直接求解,采用锥松弛技术与线性化技术将该模型转化为近似的线性化模型,然后采用列与约束生成算法(column and constraint generation,C&CG)求解该线性化模型。算例证明了所构建模型及算法的有效性及正确性。
