隨著能源短缺和環(huán)境污染問題日益緊迫,可再生能源技術(shù)得以蓬勃發(fā)展,尤其是小容量、分散化、以就地消納為主的分布式電源(Distributed Genenation,DG),已成為智能電網(wǎng)不容小覷的重要構(gòu)成部分。對處于系統(tǒng)末端、直接面向電力用戶的配電網(wǎng)而言,分布式電源的高密度接入給配電網(wǎng)運行的可靠性和安全性以及電網(wǎng)調(diào)控能力都帶來了極大挑戰(zhàn),而另一方面隨著經(jīng)濟發(fā)展,電力用戶的需求由“穩(wěn)定”向“優(yōu)質(zhì)”逐步提高,在這樣的背景下,主動配電網(wǎng)(Active Distribution Network,ADN)概念應(yīng)運而生并受到廣泛關(guān)注。它對電網(wǎng)運行狀態(tài)進行主動控制、對可控資源實現(xiàn)主動管理的愿景是依托主動配電網(wǎng)態(tài)勢感知技術(shù)實現(xiàn)的:在更高的可觀可控水平下,ADN基于實時狀態(tài)感知,通過態(tài)勢預(yù)測技術(shù)進行風(fēng)險預(yù)判,并通過對靈活性資源的實時調(diào)控以實現(xiàn)主動管控。為了使主動配電網(wǎng)能夠先于配電網(wǎng)運行實時狀態(tài)制定管控計劃,主動配電網(wǎng)態(tài)勢預(yù)測技術(shù)亟待研究發(fā)展。本文著力于在主動配電網(wǎng)態(tài)勢預(yù)測階段搭建預(yù)測框架并對實現(xiàn)態(tài)勢預(yù)測的具體技術(shù)手段進行了研究。本文主要完成的工作如下:(1)提出了主動配電網(wǎng)態(tài)勢預(yù)測框架�？紤]到現(xiàn)有的針對主動配電網(wǎng)態(tài)勢感知的研究工作在態(tài)勢預(yù)測階段的工作框架上存在研究洼地,本文提出了包含數(shù)據(jù)源模塊、態(tài)勢預(yù)測模塊及態(tài)勢管控模塊三部分內(nèi)容的主動配電網(wǎng)態(tài)勢預(yù)測框架,并針對每一模塊工作的開展提供了具體的實現(xiàn)思路。(2)提出了主動配電網(wǎng)典型運行場景集生成策略。本文在場景生成階段整合了基于歷史功率數(shù)據(jù)經(jīng)驗概率分布的靜態(tài)生成方法和基于馬爾可夫鏈-蒙特卡洛方法的動態(tài)生成方法,輔以基于概率距離的變速率動態(tài)削減的場景削減方法,提出了從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)的主動配電網(wǎng)典型運行場景集生成策略。該方法對主動配電網(wǎng)中各種類型的分布式電源及負(fù)荷場景生成具有普適性,并通過具體的光伏典型場景生成案例驗證了該場景集生成策略具有有效性和實用性。(3)提出了主動配電網(wǎng)超短期預(yù)測方法。本文采用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對主動配電網(wǎng)中的分布式電源/負(fù)荷元素進行超短期預(yù)測,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前開展相似場景辨識工作,通過基于關(guān)聯(lián)系數(shù)的相似氣象辨識和基于動態(tài)彎曲時間距離的相似趨勢辨識選取訓(xùn)練樣本。具體預(yù)測實例驗證了該方法的預(yù)測精度能滿足主動配電網(wǎng)態(tài)勢預(yù)測的實際需要。最后,基于主動配電網(wǎng)中各元素的超短期預(yù)測結(jié)果,通過潮流分析給出全網(wǎng)的運行狀態(tài)變化趨勢并通過熱點圖進行了視覺化呈現(xiàn)。(4)提出了主動配電網(wǎng)態(tài)勢管控方案。本文從風(fēng)險視角對主動配電網(wǎng)進行了運行狀態(tài)評估,評估對象包括典型場景和實時場景;對存在風(fēng)險的典型場景應(yīng)用基于改進粒子群算法的主動配電網(wǎng)綜合優(yōu)化模型進行態(tài)勢管控,并形成典型運行場景優(yōu)化策略集;將實時風(fēng)險場景與典型場景集進行灰色關(guān)聯(lián)分析,采用近似典型場景對應(yīng)的優(yōu)化策略對實時風(fēng)險場景進行快速優(yōu)化。該方案通過典型場景離線優(yōu)化,實時場景在線匹配調(diào)用,實現(xiàn)了主動配電網(wǎng)主動管理、主動控制的服務(wù)愿景。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TM732
【部分圖文】：

第二章 主動配電網(wǎng)態(tài)勢預(yù)測基礎(chǔ)在選擇離散狀態(tài)數(shù) M 之前，首先以某光伏電站 2013 年-2015 年三年的實測光出為例分析光伏的出力特性。將該光伏電站 2013 年至 2015 年的歷史出力數(shù)據(jù)間隔為采用單位求取其月均出力，全年 1152 個時刻的月均出力，如圖 2-2 所

某光伏電站 3 月各時刻月均輸出功率（5 分鐘采樣）

第三章 主動配電網(wǎng)態(tài)勢預(yù)測框架與實現(xiàn)結(jié)果如圖 3-22 所示。當(dāng)樣本數(shù)據(jù)為晴朗天氣時，采用相似場景辨識進而進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練普遍效果較好，MAPE 可控制 5%以內(nèi)；而由于多云/陰雨天氣數(shù)據(jù)序列本身波動幅度大，采用本方法進行超短期預(yù)測的 MAPE 在 15%左右。
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本文編號：2859739