安国市住房和城乡建设局网站,单位门户网站可以做百度百科,lnmp 502 wordpress,开发邦接单目录 #x1f4a5;1 概述 #x1f4da;2 运行结果 #x1f389;3 参考文献 #x1f308;4 Matlab代码、数据、讲解 #x1f4a5;1 概述 由于能源的日益匮乏#xff0c;电力需求的不断增长等#xff0c;配电网中分布式能源渗透率不断提高#xff0c;且逐渐向主动配电网方… 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码、数据、讲解 1 概述 由于能源的日益匮乏电力需求的不断增长等配电网中分布式能源渗透率不断提高且逐渐向主动配电网方向发展。此外需求响应(demand responseDR)的加入对配电网的规划运行也带来了新的因素[1-2]。因此如何综合考虑分布式发电 (distributed generationDG)和负荷甚至需求响应负荷的关系从而制定有效的协同规划方案来应对高渗透分布式电源接入给主动配电网带来的诸多问题具有较大的意义和价值。国内外学者对传统配电网规划方案作了大量的研究工作如 DG 规划[3-4]、网架规划[5-6]、无功补偿规划[7]等。文献[3-7]均为单一规划然而在分布式能源大力提倡和发展环境下配电网公司应综合考虑 DG 和用户响应等关联因素制定协同规划方案。当前配电网协同规划领域研究主要集中在变 电站和线路协同规划[8]及变电站、线路和电容的协同规划[9]等其设计目标主要集中于减少传统配电网规划的设备投资进而满足负荷的长。
随着分布式电源distributed generationDG的渗透率不断增长其出力的不确定性限制了配电网的消纳能力1 。安装储能设备等传统的解决措施又受到规划成本、设备灵活性等诸多方面的制约。柔性负荷具有成本低、灵活度高的特点可代替储能设备实现一定的辅助功能其与实际储能被统称为广义储能系统2⁃3 是现代配电网规划中的重要部分。
粒子群优化算法particle swarm optimizationPSO是一种利用微粒模拟飞鸟捕食行为不断更新粒子位置和速度寻找目标最优解的优化算法。该算法因收敛速度快搜索能力强的特点而受到广泛应用。本文采用惯性权重因子和学习因子调整的改进粒子群算法进一步优化粒子搜索能力提高运算收敛性。改进粒子群算法求解双层优化模型步骤如下
1输入配电网络参数采用 K-均值多场景分析法对风光荷年历史数据进行处理将风光荷随机特性用不同季节不同气候下多个典型日确定化描述得到各典型日场景数据和概率
2初始化粒子位置和速度即规划层灵活性资源的位置和容量作为运行层的输入
然后上下两层规划如下 2 运行结果 链接https://pan.baidu.com/s/1HYG1K_NrhYuYzi0LOFq83g 提取码urub --来自百度网盘超级会员V3的分享 3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]高红均,刘俊勇.考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划[J].中国电机工程学报,2016,36(18):4911-49225115.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.152440.
[2]刘自发,于普洋,李颉雨.计及运行特性的配电网分布式电源与广义储能规划[J].电力自动化设备,2023,43(03):72-79.DOI:10.16081/j.epae.202208029.
[3]任智君,郭红霞,杨苹等.含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置[J].太阳能学报,2021,42(09):33-38.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2019-0783.
4 Matlab代码、数据、讲解
