【分布式能源选址与定容】光伏、储能双层优化配置接入配电网研究(Matlab代码实现)

简介: 【分布式能源选址与定容】光伏、储能双层优化配置接入配电网研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥


🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。


⛳️座右铭:行百里者,半于九十。


📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁


目录


💥1 概述


📚2 运行结果


🎉3 参考文献


🌈4 Matlab代码、数据、讲解


💥1 概述

由于能源的日益匮乏,电力需求的不断增长等,配电网中分布式能源渗透率不断提高,且逐渐向主动配电网方向发展。此外,需求响应(demand response,DR)的加入对配电网的规划运行也带来了新的因素[1-2]。因此,如何综合考虑分布式发电 (distributed generation,DG)和负荷,甚至需求响应负荷的关系,从而制定有效的协同规划方案,来应对高渗透分布式电源接入给主动配电网带来的诸多问题,具有较大的意义和价值。国内外学者对传统配电网规划方案作了大量的研究工作,如 DG 规划[3-4]、网架规划[5-6]、无功补偿规划[7]等。文献[3-7]均为单一规划,然而在分布式能源大力提倡和发展环境下,配电网公司应综合考虑 DG 和用户响应等关联因素,制定协同规划方案。当前配电网协同规划领域研究主要集中在变 电站和线路协同规划[8]及变电站、线路和电容的协同规划[9]等,其设计目标主要集中于减少传统配电网规划的设备投资,进而满足负荷的长。


随着分布式电源(distributed generation,DG)的渗透率不断增长,其出力的不确定性限制了配电网的消纳能力[1] 。安装储能设备等传统的解决措施又受到规划成本、设备灵活性等诸多方面的制约。柔性负荷具有成本低、灵活度高的特点,可代替储能设备实现一定的辅助功能,其与实际储能被统称为广义储能系统[2⁃3] ,是现代配电网规划中的重要部分。


粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种利用微粒模拟飞鸟捕食行为,不断更新粒子位置和速度,寻找目标最优解的优化算法。该算法因收敛速度快,搜索能力强的特点而受到广泛应用。本文采用惯性权重因子和学习因子调整的改进粒子群算法,进一步优化粒子搜索能力,提高运算收敛性。改进粒子群算法求解双层优化模型步骤如下:


1)输入配电网络参数,采用 K-均值多场景分析法对风光荷年历史数据进行处理,将风光荷随机特性用不同季节不同气候下多个典型日确定化描述,得到各典型日场景数据和概率;


2)初始化粒子位置和速度,即规划层灵活性资源的位置和容量,作为运行层的输入;


然后上下两层规划如下:


663ba532da004cc8b2f0e678210876b9.png


📚2 运行结果


923bddbe2a174c00b71df7629bb34bf9.png

52dc5e264113459cbd9d8ef1497fae97.png

be051753c6cc4661bd3c95360705c969.png

c9aea359eb7e4a4d8e87c7b7fc188180.png

d82f281491d3402e89bf9d149118c2c5.png

d478c2c49d894ac3b9740b19a7e998ac.png


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。


[1]高红均,刘俊勇.考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划[J].中国电机工程学报,2016,36(18):4911-4922+5115.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.152440.


[2]刘自发,于普洋,李颉雨.计及运行特性的配电网分布式电源与广义储能规划[J].电力自动化设备,2023,43(03):72-79.DOI:10.16081/j.epae.202208029.


[3]任智君,郭红霞,杨苹等.含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置[J].太阳能学报,2021,42(09):33-38.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2019-0783.


🌈4 Matlab代码、数据、讲解


相关文章
|
8天前
|
分布式计算 API 对象存储
Ray是一个开源的分布式计算框架,用于构建和扩展分布式应用。它提供了简单的API,使得开发者可以轻松地编写并行和分布式代码,而无需担心底层的复杂性。
Ray是一个开源的分布式计算框架,用于构建和扩展分布式应用。它提供了简单的API,使得开发者可以轻松地编写并行和分布式代码,而无需担心底层的复杂性。
|
17天前
|
缓存 Devops 微服务
微服务01好处,随着代码越多耦合度越多,升级维护困难,微服务技术栈,异步通信技术,缓存技术,DevOps技术,搜索技术,单体架构,分布式架构将业务功能进行拆分,部署时费劲,集连失败如何解决
微服务01好处,随着代码越多耦合度越多,升级维护困难,微服务技术栈,异步通信技术,缓存技术,DevOps技术,搜索技术,单体架构,分布式架构将业务功能进行拆分,部署时费劲,集连失败如何解决
|
1月前
|
缓存 NoSQL 安全
玩转Redis!非常强大的Redisson分布式集合,少写60%代码
Redisson是Java的Redis客户端,提供实时数据平台服务,简化了分布式环境下的数据管理。它包含RList、RSet、RMap等分布式集合,支持ConcurrentMap和Set接口,确保线程安全和数据一致性。例如,RMap实现了本地缓存和监听器功能,允许数据监听和本地加速读取。此外,还提供了RSet的排序和去重功能,以及RQueue和RBlockingQueue等队列实现,支持阻塞操作。通过Redisson,开发者能轻松处理分布式系统的数据同步和操作。
|
13天前
|
NoSQL Java Redis
实现基于Redis的分布式锁机制
实现基于Redis的分布式锁机制
|
26天前
|
NoSQL Redis
redis分布式锁redisson
底层会尝试去加锁,如果加锁失败,会睡眠,自旋加锁,直到获取到锁为止。
24 1
|
23天前
|
消息中间件 NoSQL Java
Redis系列学习文章分享---第六篇(Redis实战篇--Redis分布式锁+实现思路+误删问题+原子性+lua脚本+Redisson功能介绍+可重入锁+WatchDog机制+multiLock)
Redis系列学习文章分享---第六篇(Redis实战篇--Redis分布式锁+实现思路+误删问题+原子性+lua脚本+Redisson功能介绍+可重入锁+WatchDog机制+multiLock)
54 0
|
5天前
|
canal 缓存 NoSQL
Redis常见面试题(一):Redis使用场景,缓存、分布式锁;缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩;双写一致,Canal,Redis持久化,数据过期策略,数据淘汰策略
Redis使用场景,缓存、分布式锁;缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩;先删除缓存还是先修改数据库,双写一致,Canal,Redis持久化,数据过期策略,数据淘汰策略
Redis常见面试题(一):Redis使用场景,缓存、分布式锁;缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩;双写一致,Canal,Redis持久化,数据过期策略,数据淘汰策略
|
1天前
|
负载均衡 NoSQL Java
|
1天前
|
NoSQL Redis 数据库
|
5天前
|
NoSQL Redis 数据库