基于分类概率多场景分析的分布式电源规划研究

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________全日制专业学位硕士论文基于分类概率多场景分析的分布式电源规划研究学位申请人：刘君学科领域：电气工程校内导师：彭春华教授答辩日期：独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为

2、获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。学生本人签名日期校内导师签名日期校外导师签名日期摘要基于分类概率多场景分析的分布式电源规划研究摘要传统电网的集中供电模式

3、，以及以不可再生能源作为一次发电能源所带来的资源、环境与人类电力需求之间的矛盾日益突出。分布式电源（DistributedGeneration，DG）应运而生，以可再生性、清洁环保、供电方式灵活成为了当下主动配电网电能供应的有效补充。DG与传统大电网之间互相补充、协调运行，是当下为用户提供可靠及优质电能的最佳方式。为了降低配电系统因DG并网而造成电压水平不稳定、供电可靠性降低、电能质量下降等不良影响，应该对DG的选址及定容进行合理规划。DG利用的可再生能源主要包括太阳能和风能，二者是国际公认的清洁可再生能源，光伏和风电是DG的典型代表。然而光伏、风电出力有很大的不确定性；同

4、时人们在不同时间不同季节的生活工作习惯也使得各类负荷用电具有不确定性。就此问题，在规划DG接入配电网时，需要综合考虑DG出力及负荷需求的不确定性，避免规划方案不合理。本文综合考虑上述问题，拟从DG出力和负荷需求的不确定性开展如下研究：首先，明确造成DG出力和负荷需求不确定性的相关因素，确定运用基于分类概率模型和H-K复合聚类的多场景分析方法解决本文不确定性问题；其次，搭建考虑不确定性的主动配电网电源多目标规划模型，以配电网运行的经济性和电压质量要求为目标，建立年均收益率和电压分布改善率目标函数，并将多场景分析运用其中；然后，为了提高寻优过程中解的均匀分布性能，提高种群的多样

5、性，在NSCDE算法中引入改进非支配排序策略和基于HAC算法的种群截断策略，提出改进的INSCDE算法并对建立的规划模型求解，得出Pareto最优解集；最后，以IEEE-33节点配电系统为例，运用上述方法进行DG规划研究，得出最佳的规划方案。算例研究结果验证了本文所提研究方法的实用性和优越性，其研究内容可以为今后配电网规划相关问题提供一定的理论依据。关键词：分布式电源规划，多场景分析，分类概率，H-K复合聚类IAbstractResearchonDGplanningbasedonclassifiedprobabilityandmulti-scenarioanalysisAB

6、STRACTThecentralizedpowersupplymodeofthetraditionalpowergridandthecontradictionbetweentheresources,environmentandhumanpowerdemandgeneratedbythenon-renewableenergyasapowergenerationenergyareincreasinglyprominent.Distributedgenerationcameintobeing,withrenewable,cleanandenvironmentallyfriendl

7、y,flexiblepowersupplyhasbecometheactivedistributionnetwork,aneffectivecomplementtothepowersupply.Thecomplementaryandcoordinatedoperationofdistributedgenerationandtraditionalbigpowergridisthebestwaytoprovidereliableandhighqualityelectricpowerforusers.Inordertor