【摘要】：分布式風(fēng)電(DWG)與電池儲(chǔ)能(BES)在配電網(wǎng)中的位置與容量均會(huì)影響配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài),為提高風(fēng)電消納能力,削弱風(fēng)電出力不確定性對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行的影響,在規(guī)劃階段應(yīng)對(duì)二者進(jìn)行選址定容協(xié)調(diào)優(yōu)化配置.文中以計(jì)及風(fēng)-儲(chǔ)系統(tǒng)的隨機(jī)潮流全面反映含DWG及BES的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)及不確定性,以等年值綜合收益最大化作為目標(biāo)函數(shù)建立機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型;提出改進(jìn)多種群遺傳算法,引入有效的尋優(yōu)機(jī)制以增強(qiáng)算法性能.IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)算例的仿真分析驗(yàn)證了優(yōu)化模型的合理性及算法的有效性.
[Abstract]:The position and capacity of distributed wind power (DWG) and battery energy storage (BES) in distribution network will affect the operation state of distribution network. In order to improve the wind power absorption capacity and weaken the influence of wind power output uncertainty on distribution network operation. In the planning stage, the optimal allocation of location and capacity should be carried out. In this paper, the stochastic power flow of wind-storage system is used to reflect the operation state and uncertainty of distribution network with DWG and BES, and the opportunity constrained programming model is established with the maximization of integrated income of equal annual value as the objective function, and an improved multi-population genetic algorithm is proposed. An effective optimization mechanism is introduced to enhance the performance of the algorithm. The simulation results of IEEE 33-bus distribution network demonstrate the rationality of the optimization model and the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)電力學(xué)院∥廣東省綠色能源技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016A030313476)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM73;TM743

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本文編號(hào)：2203008