研究目的
考虑多母线接入情况下确定太阳能分布式发电(DG)在配电网中的渗透极限,以确保系统可靠性和电能质量。
研究成果
利用遗传算法成功确定了太阳能分布式发电的渗透极限,在降低功率损耗和改善电压分布方面表现显著。案例2将分布式电源接入18个母线节点时,实现了最高渗透极限,并在减损和电压稳定性方面取得最佳性能。当母线接入比例超过50%后,增益效益趋于边际化,这表明存在一个优化配置水平可实现系统优势最大化。
研究不足
该研究仅限于IEEE 37节点测试系统和特定光伏分布式电源模型,其结果可能无法推广至其他网络或分布式电源类型。随机方法假设辐照度服从β分布,这可能无法涵盖现实中的所有变化性。仅考虑了光伏分布式电源单位功率因数运行,忽略了其无功功率调节能力。
1:实验设计与方法选择:
本研究采用遗传算法(GA)作为优化工具,在考虑太阳辐照度随机性(通过β分布建模)的基础上,确定太阳能分布式电源(DG)的最优选址与容量配置。目标是在满足电压和潮流约束条件下最小化系统损耗。
2:样本选择与数据来源:
以IEEE 37节点测试系统作为配电网模型。太阳辐照度数据采用基于均值与标准差推导参数的β分布进行建模。
3:实验设备与材料清单:
软件工具包括用于实现遗传算法的MATLAB,以及用于潮流仿真的OpenDSS。太阳能DG模型基于阿特斯能源290W STAR CHSM6610M光伏组件。
4:实验流程与操作步骤:
过程包含遗传算法初始种群生成、通过COM接口在OpenDSS中运行潮流分析、评估适应度函数、执行交叉与变异操作,并迭代至指定代数。采用每小时20个样本持续24小时的随机降额处理,以反映时变发电特性。
5:数据分析方法:
计算并平均系统损耗与电压偏差值。针对不同DG分布方案,计算有功/无功功率损耗及总电压偏差的百分比降幅进行对比。
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