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在研究配网规划工具和优化方法时,必须适应智能电网带来的新挑战。文献[17]较为全面地研究了配网规划方法的最新发展,其目的是提供一个参考起点,便于那些希望在规划过程中结合新理念、新技术的人开发出一个能经得起未来检验的智能规划分析工具。首先,随着分布式可再生能源和智能技术的发展,对负荷需要从确定性建模转变为更精确、更随机地建模;其次,在智能电网扩建方面迄今为止只有为数不多的几个规模较小的案例可供参考,因此在分析成本效益时必须考虑很多不确定因素;最后,一个现代化的规划方法必须结合电力市场,实现所有利益相关者的收益最大化,然而性质各异、数量众多的利益相关者往往持有相互矛盾的目标,这些都是在智能电网环境下开发新规划工具和优化方法时必须解决的问题。
文献[18]针对中、低压配网提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的规划方法,如图6所示。第一步,根据不同的供用电要求以及实际电网特征,生成特征各异的网络结构;第二步,利用GA方法针对每种网络结构得到最优的传统建设方案和智能建设方案;最后,对所得方案进行评估比较。运用GA算法时,每种符合运行约束要求的电网配置方案都作为一个个体,每次迭代时,以各种网络成本(适应度函数)最小为目标,先随机挑选两个个体进行交叉生成新个体,然后以减小成本为原则修改个体(变异),变异后计算潮流以验证网络约束是否越限,如果越限,则通过扩建线路等措施修改个体,或回退到变异之前的初始状态;此过程不断继续,直到满足收敛判据。另外,该方法还采用了所谓智能操作(smart operator)来改善GA求解效率不高的缺陷,即利用一些有效措施(如中低压变压器分接头切换和线路扩建相结合)对当前结果进行智能化修正,加速找到最优解的过程。
图6 应用于中低压配电网络规划的遗传算法
8 结语
本文介绍了各种能够延缓一次网络设备投资的智能配电网规划技术,包括动态调整分布式电源接入容量、动态削减DG发电出力、动态评估需求侧响应容量价值、基于高级量测(AMI)的规划技术以及配电网络与通信网络协同仿真的技术等;通过采用这些运行手段,可以在无需进行大规模电网投资的条件下增加网络对高占比可再生能源的消纳能力,同时保证网络的安全性。
未来智能配电网规划的发展应侧重于以下几个方面:①构建合理的、具有足够精度的发电/用电模型,模型中必须考虑与规划相关的运行因素以及不确定因素;②确定实施智能电网规划方案的成本和收益;③在规划中结合电力市场,使得目标各异的参与方利益最大化。本文主要针对第②个方面给出了几个实际投资策略案例。
由于不确定因素和风险的增加,在智能电网规划中采用传统的串行潮流计算已无法准确评估电网的临界条件,而必须采用基于AMI测量值的时间序列方法,这意味着研发新型配电网规划与仿真工具迫在眉睫,本文列举了CIRED2015-S5中提到的一些仿真平台和思路,但具体的负荷与网络建模方法、规划方法、评估方法等将是本系列文章之四所重点讨论的问题。
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