面向供电能力提升的配电网储能功率动态优化.pdf

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1、第43卷第19期电力系统保护与控制V0lJ43No．192015年10月1日PowerSystemProtectionandControl0ct．1．2015面向供电能力提升的配电网储能功率动态优化国宗，韦钢，郭运城，范钧慧(1．上海电力学院，上海200090；2．国网上海市电力公司检修公司，上海200063)摘要：储能功率的可控性为含有随机波动电源的配电网供电能力提升提供了新的解决方法。考虑了分布式电源的波动性和间歇性，针对含DG的配电网供电能力，采用模糊机会目标理论。以潮流分布、储能电站运行参数和电量作为约束条件，建立了储能功率优化模型，

2、提出了多级多目标的储能功率的动态优化方法，并对储能功率进行综合优化，以提升配电网的供电能力。算例验证了所提方法的有效性和客观性。关键词：含DG的配电网；供电能力；储能功率；多级多目标；动态优化DynamicoptimizationofenergystoragepowerindistributionnetworkbasedonpowersupplycapacityGUOZong，WEIGang，GUOYuncheng，FANJunhui(1．ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai200090，Chi

3、na；2．ShanghaiInspection&MaintenanceofPowerCompany，SMEPC，Shanghai200063，China)Abstract：Thecontrollabilityofenergystoragesystemprovidesanewsolutiontoimprovepowersupplycapabilitywithrandomfluctuationpowersource．TheresearchtakesDG’Svol~ilityandintermittentintoaccount．Accordingt

4、othefuzzygoaltheory,thepowersupplycapabilityismainlyanalyzed．Toimprovethepowersupplycapability,loadflowdistribution，energystoragesubstationoperatingparameters，andelectricquantityaretakenasconstraintconditionsforbuildingoptimizedmodelforenergystoragepowerandamulti—level&mult

5、i—objectivedynamicoptimizationmethodtoachieveenergystoragepowermodificationisproposed．Calculationresultsofcasesconfirmtheefectivenessandobjectivityoftheproposedmethod．ThisworkissupposedbyShanghaiEngineeringResearchCenterofGreenEnergyGrid—ConnectedTechnology(No．13DZ2251900)．

6、Keywords：distributionnetworkwithDG；powersupplycapacity；BESS；multi·level&multi—objective；dynamicoptimization中图分类号：TM73文章编号：1674—3415(2015)19．0001—08化算法u4】其中包括梯度类算法、遗传算法和神经网0引言络等算法快速地得到优化结果，但是计算方法较复近年来，分布式电源(DistributedGeneration，杂，且无法保证收敛到全局最优解。也有用动态规DG)的应用日益增多，DG出力的波动性和间歇性等

7、划方法L5J求解负荷波动性优化问题，该方法将储能特性，致使配电网的供电能力变得复杂和不可控，电站剩余电量或荷电状态等因素考虑在内，相对人如何克服以上缺点，并在尽量不改动配电网结构的工智能算法，操作简单清晰，并且能够充分考虑约基础上，优化储能电站运行策略提升网络供电能力束条件，得到的优化结果准确，对储能功率的优化成为了一项亟需研究的内容。起到了一定的借鉴意义。目前，学者们在面向含DG目前，在储能电站功率优化方面，学者们研究的配电网供电能力提升相关研究较少，在不含DG主要集中在利用储能功率平抑负荷波动性进行了深的配电网进行了深入的研究，主要观点是

8、通过对配入的研究，并提出了多种优化方法。有采用智能优电网网络结构L1¨J的优化以提升网络供电能力。有将运行约束条件考虑在内，通过优化配电网的网络基金项目：上海绿色能