风储互补微网对配电网可靠性的影响.pdf

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1、华南理工大学学报(自然科学版)第42卷第4期JournalofS(oNutahtuCrahlinSaciUennciveeErsdiittyioonf)TechnologyVo1．42NO．42014年4月April2014文章编号：1000—565X(2014)04—0026—08风储互补微网对配电网可靠性的影响术曾艾东徐青山丁茂生林章岁。许晓慧(1．东南大学电气工程学院，江苏南京210096；2．国网宁夏电力公司，宁夏银川750001；3．国网福建省电力有限公司电力经济技术研究院，福建福州350012；4．中国电力科学研究院南京分院，江苏南京

2、210003)摘要：随着分布式发电技术的不断推广和发展，大量DG(分布式发电)以微网形式接入配电网．文中以风储互补微网为对象，根据互补微网在配电网中的运行方式，采用蒙特卡洛仿真算法，从负荷点和系统两个层面上给出了配电网中常用的几项可靠性指标；在分析了随机电源特点的基础上，建立风储互补微网可靠性评估模型；根据传统配电网可靠性计算结果对风力DG进行选址，在确定储能配置后形成了计划型孤岛范围；提出由于风储微网内负荷和风力DG出力的时变性，在孤岛内有可能发生储能放电过量，从而导致微网解列的二次故障问题．对风储互补微网接入后的配电网的蒙特卡洛可靠性仿真结果

3、表明，风储互补微网能有效提高配电系统的可靠性．关键词：配电网；风储互补微网；可靠性评估；蒙特卡洛仿真；孤岛划分算法中图分类号：TM7doi：10．3969／j．issn．1000—565X．2014．04．005随着分布式发电技术的不断推广和发展，大量的影响．文献[6]中基于配网分块分区思想，推导了DG(DistributionGeneration)不可避免地接入配电传统解析法无法得到的停电概率和停电时间分布率网．由于各地的地理条件及分布式发电资源各不相的解析表达式，并与蒙特卡洛仿真得出的可靠性指同，出现分布式电源呈不同种类、不同规模，甚至多标进

4、行了对比，从而验证所提方法的可行性．种混合DG以不同运行方式共同接人配网的情由于DG发电量常与天气和季节等自然因素有况．在这些接人中，较为典型的有风储一体化接关，目前已有许多学者将这些因素融入DG对配电人配电系统、光储联合系统接人配网等．网可靠性的影响研究中．文献[7]中计及天气因素，目前已有许多学者就DG接人对配电网产生的建立考虑天气影响的含DG配电网可靠性计算模影响作了研究．文献[2]中提出评估含微网的新型型，分析了考虑天气因素时DG对配网系统可靠性配电系统可靠性亟待研究的几个问题，包括分布式的影响．文献[8]中对分布式电源接入前后的配电发电

5、应结合储能系统进行联合建模、新型含微网的网可靠性进行了评估，文中模型分别将分布式电源配电系统可靠性评估指标体系等．文献[3]中对配看做容量给定的发电机组和有多个运行状态的发电电网中的多种元件进行了等值处理，分别考虑了熔机组，并分析了采用不同模型时DG对配电网可靠断器、断路器和备用变压器等设备对配网系统的影性的影响，但未考虑储能因素．文献[9]中考虑季节响，分析了传统配电网的可靠性评估机理．文献[4—因素，对传统最小路法进行改进，使其适用于含光伏5]分别推导、开发了用于大规模配电网络可靠性评DG的配电网可靠性指标计算，提出了按季节调整估解析算法的计

6、算公式和计算系统，但未考虑DG孤岛范围的孤岛优化运行方案，但对其他的分布式收稿日期：2013—09—23基金项目：国家科技支撑计划项目(2013BAA01B00)；国家自然科学基金资助项目(51377021)；国家电网公司科技项目(52182013000V)作者简介：曾艾东(1991一)，男，博士生，主要从事新能源发电及微电网运行、规划与控制研究．E-mail：zengaidong@foxmail．tom第4期曾艾东等：风储互补微网对配电网可靠性的影响27发电形式未作深人分析．模拟仿真整个配电系统的运行状态，从而得到配电文中为了更好地研究以微网形

7、式接入的分布式网的可靠性指标]．电源对配电网的影响，以风储互补微网为例，建立了2含风储微网的配电网可靠性指标计算风储互补微网的可靠性评估模型，模型中考虑了由于负荷和风力DG出力时变性而导致在风储微网孤2．1孤岛划分原则岛运行期间储能放电过量从而导致微网解列的二次为了充分发挥并网型风储微网在配电网中的作故障问题．算例应用蒙特卡洛仿真算法，从负荷点和用，缩小故障范围，提高供电可靠性，建立孤岛划分系统两个层面上给出了风储互补微网接人前后配电的目标函数”：系统常用的一些可靠性指标，详细研究了该模型下max(Load)=max(∑K×L)(5)风储互补微网

8、对配电系统可靠性的影响．式中，W为负荷全集，厶为各负荷点的负荷值，K为1含风储微网的配电网可靠性模型负荷重要系数，根据负荷的重要程度，将