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基于Fourier-Legendre級數(shù)展開的主動配電網(wǎng)儲能容量優(yōu)化

發(fā)布時間:2019-01-10 08:31
【摘要】:主動配電網(wǎng)中儲能運行過程具有明顯的時序特性,尤其在細(xì)分運行時段或考慮儲能組數(shù)配置的優(yōu)化問題中,決策變量的維數(shù)急劇增加,加劇了模型問題求解難度。針對這一問題,提出一種對儲能的能量狀態(tài)(state of energy,SOE)進(jìn)行Fourier-Legendre級數(shù)展開的容量優(yōu)化方法。首先,通過Fourier-Legendre級數(shù)展開的方法建立儲能的模型,優(yōu)化展開項的系數(shù),由此得儲能SOE的連續(xù)化函數(shù)表達(dá)式。其次,考慮分布式電源(distributed generation,DG)出力不確定性,建立了同時以DG消納和削峰填谷為目標(biāo)的機(jī)會約束模型。由此,求解出主動配電網(wǎng)不同運行狀況下儲能充放電功率和儲能電池容量。通過算例驗證了所提方法的快速性和有效性,并分析了儲能電池容量、風(fēng)光滲透率、網(wǎng)絡(luò)電壓分布狀況等的相互作用。
[Abstract]:In active distribution network, the operation process of energy storage has obvious time series characteristics, especially in the optimization problem of subdivision operation period or considering the allocation of energy storage groups, the dimension of decision variables increases sharply, which makes it more difficult to solve the model problem. In order to solve this problem, a capacity optimization method of Fourier-Legendre series expansion for energy storage state (state of energy,SOE is proposed. Firstly, the model of energy storage is established by the method of Fourier-Legendre series expansion, and the coefficient of expansion term is optimized, and the continuous function expression of energy storage SOE is obtained. Secondly, considering the uncertainty of distributed power generation (distributed generation,DG), an opportunity constraint model is established, which aims at both DG absorption and peak and valley cutting. Therefore, the energy storage charge and discharge power and the capacity of the energy storage cell are calculated under different operation conditions of the active distribution network. An example is given to verify the rapidity and effectiveness of the proposed method, and the interaction among the battery capacity, wind permeability, network voltage distribution and so on is analyzed.
【作者單位】: 四川大學(xué)電氣信息學(xué)院;四川省電力公司;
【基金】:國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)項目(2014AA051901)~~
【分類號】:TM73;TK02

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號:2406103

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