CN107069833A - 一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法 - Google Patents

一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107069833A
CN107069833A CN201710272525.4A CN201710272525A CN107069833A CN 107069833 A CN107069833 A CN 107069833A CN 201710272525 A CN201710272525 A CN 201710272525A CN 107069833 A CN107069833 A CN 107069833A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mrow
msub
distribution network
access
power source
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710272525.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107069833B (zh
Inventor
杨卫红
宜宁平
陈煜�
石雪梅
钟成元
葛斐
王旭阳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Economic and Technological Research Institute of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Economic and Technological Research Institute of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Economic and Technological Research Institute of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201710272525.4A priority Critical patent/CN107069833B/zh
Publication of CN107069833A publication Critical patent/CN107069833A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107069833B publication Critical patent/CN107069833B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明涉及一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法，包括：(1)分别对配网负荷及接入能源按照节点分布进行多次随机抽样；(2)将抽样得到的配网负荷与接入分布式电源出力进行代数叠加；(3)计算各节点接入分布式电源的最大容量Q：(4)统计各季节且用电高峰期时用户端总的用电量Q'；(5)建立负荷波动模型P′；(6)当接入分布式电源的最大容量Q≥Q'，且户均根据负荷波动模型满足20％<P′<90％时，则表示接入最新能源与配电网负荷匹配最佳。

Description

一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法
技术领域
本发明涉及电网新能源接入技术领域，具体涉及一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法。
背景技术
新能源接入配电网会对电压稳定、负荷波动水平、短路电流水平、网损及可靠性等方面带来各种影响。针对所面临的这些问题和挑战，需要研究不同配电网发展形态下与接入新能源的匹配问题，一来保证配电网的安全可靠性，二来明确接入配网新能源的容量潜力。因此，分析探索不同配电网发展形态下与接入新能源的匹配问题是应对传统电网存在问题和解决面临挑战的重要手段。
发明内容
本发明的目的在于提供一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法，利用对配电网不同发展形态分析研究的基础上，综合考虑可接入新能源功率的分布特性，进而建立配网负荷与接入新能源的最优匹配模型，以明确在特定的配网形态下，使其负荷特性最佳的接入新能源容量。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法，包括以下步骤：
(1)分别对配网负荷及接入能源按照节点分布进行多次随机抽样；
(2)将抽样得到的配网负荷与接入分布式电源出力进行代数叠加；
(3)计算各节点接入分布式电源的最大容量：
其中：Q表示接入分布式电源的最大容量；n表示接入配电网各种类分布式电源的总数；Pnewi表示第i种分布式电源的单位容量功率；αi表示第i种分布式电源的接入容量；
(4)统计各季节且用电高峰期时用户端总的用电量Q'；
(5)建立负荷波动模型：
其中：P′表示综合负荷波动率；Pload为某一配网形态下的配网负荷；△L为配网负荷的分布式电源的潜力；t表示节点；
(6)当接入分布式电源的最大容量Q≥Q'，且户均根据负荷波动模型满足20％<P′<90％时，则为表示分布式电源接入最佳。
由上述技术方案可知，本发明综合考虑需求侧管理的作用，建立了不同配网形态下配网负荷与接入新能源的最优匹配模型和不同配网形态下接入新能源容量最大化模型，用以研究在需求侧管理下使其负荷特性最佳的接入新能源容量并挖掘可接入新能源的容量潜力。本发明传统需求侧管理与计及新能源接入的需求侧管理的差异性体现在，前者以提高系统效率，解决用电缺口为目标；而后者则以缓解新能源发电对电力系统的冲击，扩大或者优化新能源接入为目标。
具体实施方式
一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法，具体包括以下步骤：
S1：分别对配网负荷及接入能源按照节点分布进行多次随机抽样；
S2：将抽样得到的配网负荷与接入分布式电源出力进行代数叠加；
S3：计算各节点接入分布式电源的最大容量：
其中：Q表示接入分布式电源的最大容量；n表示接入配电网各种类分布式电源的总数；Pnewi表示第i种分布式电源的单位容量功率；αi表示第i种分布式电源的接入容量；
S4：统计各季节且用电高峰期时用户端总的用电量Q'；
S5：建立负荷波动模型：
其中：P′表示综合负荷波动率；Pload为某一配网形态下的配网负荷；△L为配网负荷的分布式电源的潜力；t表示节点；
S6：当接入分布式电源的最大容量Q≥Q'，且户均根据负荷波动模型满足20％<P′<90％时，则表示接入最新能源与配电网负荷匹配最佳。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (1)

1.一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)分别对配网负荷及接入能源按照节点分布进行多次随机抽样；
(2)将抽样得到的配网负荷与接入分布式电源出力进行代数叠加；
(3)计算各节点接入分布式电源的最大容量：
<mrow> <mi>Q</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow>
其中：Q表示接入分布式电源的最大容量；n表示接入配电网各种类分布式电源的总数；Pnewi表示第i种分布式电源的单位容量功率；αi表示第i种分布式电源的接入容量；
(4)统计各季节且用电高峰期时用户端总的用电量Q'；
(5)建立负荷波动模型：
<mrow> <msup> <mi>P</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>l</mi> <mi>o</mi> <mi>a</mi> <mi>d</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;PlusMinus;</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>L</mi> <mo>-</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>l</mi> <mi>o</mi> <mi>a</mi> <mi>d</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;PlusMinus;</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>L</mi> <mo>-</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mi>t</mi> </msub> </mrow> <msub> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>l</mi> <mi>o</mi> <mi>a</mi> <mi>d</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;PlusMinus;</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>L</mi> <mo>-</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mi>t</mi> </msub> </mfrac> </mrow>
其中：P′表示综合负荷波动率；Pload为某一配网形态下的配网负荷；△L为配网负荷的分布式电源的潜力；t表示节点；
(6)当接入分布式电源的最大容量Q≥Q'，且户均根据负荷波动模型满足20％<P′<90％时，则表示接入最新能源与配电网负荷匹配最佳。
CN201710272525.4A 2017-04-24 2017-04-24 一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法 Active CN107069833B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710272525.4A CN107069833B (zh) 2017-04-24 2017-04-24 一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710272525.4A CN107069833B (zh) 2017-04-24 2017-04-24 一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107069833A true CN107069833A (zh) 2017-08-18
CN107069833B CN107069833B (zh) 2021-01-08

Family

ID=59603949

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710272525.4A Active CN107069833B (zh) 2017-04-24 2017-04-24 一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107069833B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106300336A (zh) * 2016-07-22 2017-01-04 华北电力大学 一种计及负荷侧和电源侧的虚拟电厂多目标优化调度方法
CN106505633A (zh) * 2016-12-07 2017-03-15 中国电力科学研究院 一种风光接入容量确定方法及装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106300336A (zh) * 2016-07-22 2017-01-04 华北电力大学 一种计及负荷侧和电源侧的虚拟电厂多目标优化调度方法
CN106505633A (zh) * 2016-12-07 2017-03-15 中国电力科学研究院 一种风光接入容量确定方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MOHAMMED Y. MORGAN等: "Matching Demand with Renewable Resources Using Artificial Intelligence Techniques", 《EUROCON 2013》 *
曾博等: "新能源电力系统中需求侧响应关键问题及未来研究展望", 《电力系统自动化》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN107069833B (zh) 2021-01-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. Cost-friendly differential privacy for smart meters: Exploiting the dual roles of the noise
CN106972481B (zh) 规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法
CN107681675A (zh) 基于分布式蓄电设施的区块链电力交易调峰调频系统
CN104377726B (zh) 一种大规模新能源并网发电的调峰方法
CN103107535A (zh) 一种基于熵权法的电网结构安全性综合评估方法
CN105139609B (zh) 一种动态分时抄读表计的方法
CN106374513A (zh) 一种基于主从博弈的多微网联络线功率优化方法
CN107122924A (zh) 一种智能配用电系统承载能力评估方法
CN103390899B (zh) 一种评估互联大电网中强迫振荡影响的方法
CN105139291B (zh) 一种含分布式电源配电网设备利用率的计算方法
CN104134011A (zh) 一种配电网小水电接入最优接纳能力的计算方法
CN104376205B (zh) 基于信息量权数法的接入配电网分布式电源效益评价方法
CN114372641A (zh) 一种基于合作博弈的微网端对端电力交易阻塞管理方法
CN105321050B (zh) 智能电网中动态微网划分的假数据注入攻击危害衡量方法
CN107069833A (zh) 一种配电网负荷与接入最新能源的最优匹配方法
CN107104432A (zh) 一种分布式电源接入点电压的计算方法
CN105071384B (zh) 一种分布式光伏接入线路电压波动估算方法
CN105553656B (zh) 智能电网中同时支持负载监测和用户计费的隐私保护方法
CN104810828B (zh) 一种基于负荷距的用户接入电网的方法
Altman et al. Generalising diagonal strict concavity property for uniqueness of Nash equilibrium
CN108988392A (zh) 一种基于背靠背变流器的配电网自适应低压反孤岛方法
Ono et al. Frequency control with dead band characteristic of battery energy storage system for power system including large amount of wind power generation
Casademunt et al. Optimal saving and prudence in a possibilistic framework
CN105959991A (zh) 一种基于等量线模型的能量优化路由方法
CN106571630A (zh) 一种农村配电网低电压预测评估方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant