莊慧敏, 肖 建
(1. 成都信息工程大學(xué)控制工程學(xué)院,四川 成都610225;2. 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院,四川 成都610031)
分布式發(fā)電(distributed generation,DG)技術(shù),尤其是可再生能源(renewable energy sources,RES)的發(fā)展可以優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),提升綠色能源利用率,推動(dòng)節(jié)能減排和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展[1]. 近年來,配電網(wǎng)中DG 的滲透率迅速增長,傳統(tǒng)配電網(wǎng)正逐步演變?yōu)榫哂斜姸嗫烧{(diào)可控資源(可調(diào)DG、儲(chǔ)能裝置、柔性負(fù)荷等)的主動(dòng)配電網(wǎng).主動(dòng)配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度策略是主動(dòng)配電網(wǎng)對(duì)可控資源實(shí)施主動(dòng)管理的核心技術(shù),也是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要手段[2].
目前,對(duì)含風(fēng)力發(fā)電的電力系統(tǒng)調(diào)度及微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的研究[3-4]比較多,而對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度研究較少.
現(xiàn)有的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型按目標(biāo)函數(shù)可以分為配電網(wǎng)運(yùn)行成本最?。?-6]、電力公司效益最大[7-8]、社會(huì)綜合效益最大[9].文獻(xiàn)[6]以整個(gè)調(diào)度周期內(nèi)配電網(wǎng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo)函數(shù),以可控分布式能源及聯(lián)絡(luò)開關(guān)作為控制手段,實(shí)現(xiàn)主動(dòng)配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度. 在文獻(xiàn)[6]的目標(biāo)函數(shù)中,將聯(lián)絡(luò)開關(guān)的狀態(tài)作為控制變量,達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的目的,但沒有給出發(fā)電功率關(guān)于該狀態(tài)量的具體表達(dá)式,在實(shí)施方面存在一定的困難. 文獻(xiàn)[7]在主動(dòng)配電網(wǎng)的調(diào)度模型中考慮了輸電和高壓配電網(wǎng)網(wǎng)損的影響,以電力公司效益最大化為目標(biāo),得到了區(qū)域電網(wǎng)中含分布式電源的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型,并得出效益最大時(shí)分布式電源對(duì)主動(dòng)型配電網(wǎng)的最佳滲透率.
在調(diào)度對(duì)象方面,大多以DG 為主體,部分文獻(xiàn)包括了儲(chǔ)能裝置,少數(shù)文獻(xiàn)[10]以可控負(fù)荷為主體.目前考慮需求響應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度策略成為研究熱點(diǎn)[11-12].文獻(xiàn)[12]針對(duì)微網(wǎng)的分布式發(fā)電調(diào)度,提出了考慮實(shí)時(shí)電價(jià)、可中斷負(fù)荷等需求側(cè)響應(yīng)策略的分布式發(fā)電協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型.
通過對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的研究現(xiàn)狀可以看出,目前的調(diào)度策略存在以下問題:
(1)多數(shù)研究只考慮了日前調(diào)度策略,沒有考慮RES 發(fā)電預(yù)測及負(fù)荷預(yù)測的偏差對(duì)調(diào)度策略的影響;
(2)主要集中于DG 的有功功率優(yōu)化,而沒有考慮DG 作為無功資源對(duì)電網(wǎng)的輔助服務(wù)作用;
(3)沒有考慮DG 在配電網(wǎng)中引起的過壓問題,過壓可能會(huì)觸發(fā)保護(hù)裝置將其從電網(wǎng)切除,浪費(fèi)電網(wǎng)資源和可再生能源.
基于上述問題,本文提出主動(dòng)配電網(wǎng)兩階段優(yōu)化調(diào)度策略:日前優(yōu)化調(diào)度和日內(nèi)滾動(dòng)修正兩階段調(diào)度.日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型以一個(gè)完整調(diào)度周期內(nèi)的配電網(wǎng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo)函數(shù),以可調(diào)度DG、可控負(fù)荷作為控制手段,同時(shí)確保儲(chǔ)能系統(tǒng)在整個(gè)調(diào)度周期的能量守恒及容量約束;而日內(nèi)滾動(dòng)修正以日前調(diào)度計(jì)劃為基礎(chǔ),以DG 的有功消減量和無功功率作為控制變量,每小時(shí)根據(jù)最新的短期預(yù)測信息更新日前調(diào)度值,從而優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)電壓,降低網(wǎng)絡(luò)損耗,提高DG 并網(wǎng)能力. 最后,通過擴(kuò)展的IEEE34 節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)算例對(duì)本文建立的模型進(jìn)行了驗(yàn)算.
主動(dòng)配電網(wǎng)的日前調(diào)度模型是對(duì)次日可調(diào)分布式能源(發(fā)電機(jī)、儲(chǔ)能系統(tǒng))有功功率及響應(yīng)負(fù)荷減載量、減載時(shí)段的計(jì)劃.因此,主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的控制向量可以表示為
控制向量的前Ng個(gè)分量是可控分布式發(fā)電單元的輸出功率,中間Ns個(gè)分量是儲(chǔ)能單元的充放電功率,最后的Nl個(gè)分量是響應(yīng)負(fù)荷的減載量.本文選取可減載負(fù)荷模型作為需求響應(yīng)模型.主動(dòng)配電網(wǎng)可在負(fù)荷高峰時(shí)段與用戶簽訂負(fù)荷減載合同,并給予補(bǔ)償.
將目標(biāo)函數(shù)F 定義為整個(gè)調(diào)度周期內(nèi)主動(dòng)配電網(wǎng)的運(yùn)行成本最小.運(yùn)行成本包括分布式發(fā)電機(jī)的發(fā)電成本、從關(guān)口購電的成本以及補(bǔ)償需求響應(yīng)的成本.
式中:t 為時(shí)段編號(hào);
T 為調(diào)度周期的總時(shí)段數(shù),對(duì)于每個(gè)階段可認(rèn)為各DG 單元功率、儲(chǔ)能單元功率以及負(fù)荷大小不變;
Δt 為單位階段的時(shí)長;
Ng為可調(diào)DG 單元總數(shù);
g 為可調(diào)DG 編號(hào);
Nl為響應(yīng)負(fù)荷總數(shù);
l 為可控負(fù)荷編號(hào);
Cg(t)和PDGg(t)分別為第g 個(gè)可調(diào)DG 單元在時(shí)段t 的單位發(fā)電成本和有功功率;
Cl(t)和PRSl(t)分別為第l 個(gè)響應(yīng)負(fù)荷在時(shí)段t 的減載補(bǔ)償價(jià)和減載量;
PEX(t)和CEX(t)分別為配變關(guān)口的交換功率及其電價(jià).
該目標(biāo)函數(shù)從本質(zhì)上能反映出優(yōu)化調(diào)度分布式能源、儲(chǔ)能充放電策略及需求響應(yīng)策略合理化帶來的收益.一般來說,分布式能源發(fā)電成本優(yōu)于電網(wǎng),在負(fù)荷一定的情況下,分布式發(fā)電利用率越高,電網(wǎng)輸送電能就越少,目標(biāo)函數(shù)的值就越小.此外,儲(chǔ)能系統(tǒng)或需求響應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度可以實(shí)現(xiàn)削峰填谷帶來的峰谷電價(jià)差收益,并且響應(yīng)用戶還會(huì)因此獲取一定的補(bǔ)償,也可以使目標(biāo)函數(shù)值變小.
主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的約束條件除了常規(guī)的潮流平衡方程、節(jié)點(diǎn)電壓上下限約束、支路功率最大限制約束之外,還包括如下約束:
(1)功率平衡
式中:N 為所有DG 單元個(gè)數(shù);
PL(t)為時(shí)段t 的總負(fù)荷功率.
(2)儲(chǔ)能單元能量守恒
式中:
Es0和Es1為第0 和1 個(gè)儲(chǔ)能單元在時(shí)段t 的剩余能量.
(3)發(fā)電單元及儲(chǔ)能單元的功率和能量限制
式中:
Pmax,DGj為第j 個(gè)分布式發(fā)電單元的功率上限值(對(duì)于風(fēng)力發(fā)電或光伏發(fā)電為預(yù)測值);
Pmin,ESs(小于0)、Pmax,ESs、Emin,s、Emax,s分別為第s 個(gè)儲(chǔ)能單元充放電功率的下限值和上限值、剩余能量的最小允許值和最大允許值.
(4)需求響應(yīng)負(fù)荷的減載量限制
式中:
Pmin,RSl、Pmax,RSl分別為第l 個(gè)需求響應(yīng)負(fù)荷的減載量下限值和上限值.
(5)配變關(guān)口功率約束
為了減小主動(dòng)配電網(wǎng)的功率波動(dòng)對(duì)輸電網(wǎng)的影響,需考慮配電網(wǎng)根節(jié)點(diǎn)的關(guān)口交換功率約束,即
本文建立的優(yōu)化調(diào)度模型與傳統(tǒng)模型的區(qū)別主要在于:將儲(chǔ)能單元及需求響應(yīng)用于抑制可再生能源功率的波動(dòng),提高系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性. 所建立的模型是復(fù)雜的混合整數(shù)規(guī)劃問題.
由于RES 發(fā)電預(yù)測及負(fù)荷預(yù)測都受其自身不確定性的影響,因此在配電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)行中,可能會(huì)出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)電壓越限的情況. 此外,當(dāng)配電網(wǎng)出現(xiàn)意外事故(例如某支路斷線)時(shí)還可能導(dǎo)致某支路過流等異?,F(xiàn)象.因此,為了保證配電網(wǎng)安全、可靠和經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行,還需在日前優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)上進(jìn)行日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度.
日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度模型是根據(jù)最新的短期預(yù)測信息和負(fù)荷需求等,對(duì)日前調(diào)度計(jì)劃進(jìn)行滾動(dòng)調(diào)整.在滾動(dòng)修正階段,由于更接近實(shí)際情況,并且合理地消減可控DG 的發(fā)電量、鼓勵(lì)DG 向配電網(wǎng)提供無功支持,可改善電壓問題、提高大規(guī)模DG 的消納能力[13].因此,引入可控DG 有功功率消減量及向配電網(wǎng)提供的無功功率,既考慮了系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性,又從數(shù)學(xué)角度把消減量和無功輸出作為松弛變量,保證模型存在可行解.
日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度的啟動(dòng)周期一般為30 ~60 min,本文取調(diào)度周期為1 h,即每小時(shí)執(zhí)行一次.調(diào)度過程為:收集配電網(wǎng)系統(tǒng)信息(網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息、可再生能源短期平均功率預(yù)測值和負(fù)荷需求預(yù)測值),然后計(jì)算三相潮流,若發(fā)現(xiàn)有技術(shù)條件約束不能滿足(例如節(jié)點(diǎn)電壓越限等),則啟動(dòng)日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度程序,修正參與網(wǎng)絡(luò)電壓控制的分布式發(fā)電單元的有功功率和無功功率輸出.
在DG 穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)采用PQ 類型. DG 通過電力電子裝置或常規(guī)旋轉(zhuǎn)電機(jī)接口并網(wǎng),且其并網(wǎng)功率已能實(shí)現(xiàn)有功無功分別獨(dú)立調(diào)節(jié)[14].
考慮到有載調(diào)壓變壓器(on-load tap changers,OLTC)分接頭不應(yīng)頻繁調(diào)整,本文假設(shè)在日內(nèi)優(yōu)化的實(shí)時(shí)控制時(shí)段內(nèi),OLTC 分接頭固定. 當(dāng)配電網(wǎng)運(yùn)行過程中出現(xiàn)過壓或支路功率越限等異常情況時(shí),可通過消減可控DG 的有功功率和控制其無功輸出進(jìn)行緩解或消除異常情況.
日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度具有實(shí)時(shí)性,因此模型的控制變量不宜過多,目標(biāo)主要偏向于系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性. 在日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度中,配電網(wǎng)將對(duì)支持優(yōu)化調(diào)度的發(fā)電單元給予一定的補(bǔ)償.為此,目標(biāo)函數(shù)J 考慮主動(dòng)配電網(wǎng)的調(diào)度成本(包括DG 消減有功功率的成本CGC和提供無功支持的成本CQ)及能量損耗成本CLOS,即
(1)消減有功功率成本
式中:
NGC為可消減有功功率的DG 個(gè)數(shù);
CGCj為第j 個(gè)DG 消減單位電量(1 kW·h)的成本;
Pset,DGj為可調(diào)DG 的日前優(yōu)化調(diào)度值,對(duì)于不可調(diào)DG(例如風(fēng)力或光伏發(fā)電單元)為發(fā)電功率預(yù)測值;
PDGj為第j 個(gè)DG 的控制目標(biāo)值;
PGCj為第j 個(gè)DG 的有功功率消減值.
(2)提供無功支持成本
式中:
NQ為可向配電網(wǎng)提供無功支持的DG 個(gè)數(shù);
Qk和CQk分別為第k 個(gè)DG 輸出的無功功率和提供單位無功量(1 kVar·h)的成本.
(3)能量損耗成本
式中:CLOS為單位能量損耗成本;
PLOSi為第i 條支路損失的有功功率;
Nbr為配電網(wǎng)支路總數(shù);
Gi(m,n)為連接節(jié)點(diǎn)m 和n 的支路i 的電導(dǎo);V 和θ 分別為節(jié)點(diǎn)的電壓幅值和相位.
消減有功功率是一種比較昂貴的控制手段,通常只在電網(wǎng)安全受到威脅時(shí)采用. 因此,其控制成本取較大值.
約束條件除了日前優(yōu)化調(diào)度模型的約束外,還包括如下約束:
式中:
Pmax,GCj為第j 個(gè)DG 的最大允許消減量;
Qmax,k、Qmin,k分別為第k 個(gè)DG 的最大、最小無功率.
本文提出的兩階段調(diào)度優(yōu)化模型是一個(gè)混合整數(shù)規(guī)劃模型,可采用優(yōu)化規(guī)劃軟件CPLEX 對(duì)其求解.考慮到本文的日內(nèi)調(diào)度中需要計(jì)算配電網(wǎng)潮流,用Matlab 編寫了線性規(guī)劃模型的混合整數(shù)規(guī)劃優(yōu)化模型求解程序,而配電網(wǎng)模型建立及日內(nèi)調(diào)度的潮流計(jì)算則由軟件PSCAD/EMTDC 執(zhí)行,兩個(gè)軟件的接口程序采用C+ +語言編寫.
以擴(kuò)展的IEEE34 節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)為算例進(jìn)行分析.測試網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示.
圖1 IEEE34 節(jié)點(diǎn)測試系統(tǒng)Fig.1 IEEE34-node test system
該系統(tǒng)包含33 條支路,輻射運(yùn)行,電壓等級(jí)為24.9 kV,最大負(fù)荷總功率為7 500 kW,可中斷負(fù)荷為1 000 kW.配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)802、812、818 各連接一臺(tái)燃?xì)廨啓C(jī)(gas turbine,GT),節(jié)點(diǎn)856 與一臺(tái)柴油(diesel,DE)發(fā)電機(jī)相連,相關(guān)的發(fā)電功率極限和發(fā)電成本單價(jià)見表1. 兩個(gè)不可調(diào)的光伏(photovoltaic,PV)發(fā)電單元分別和配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)844、826 相連,峰值容量均為500 kW,節(jié)點(diǎn)842、824 各連接一個(gè)儲(chǔ)能裝置(energy storage source,ESS)(ESS842、ESS824),充放電功率上限均為120 kW,電量上限均為600 kW·h,充放電效率均為0.95.其他網(wǎng)絡(luò)和負(fù)荷參數(shù)見文獻(xiàn)[15].
表1 可調(diào)DERs 的模型參數(shù)Tab.1 Model parameters of the dispatchable DERs
該算例以一天24 h 為一個(gè)完整調(diào)度周期,調(diào)度間隔為1 h,配變關(guān)口的市場電價(jià)采用階梯電價(jià)(如圖 2 所示),可中斷負(fù)荷的補(bǔ)償價(jià)為0.9 元/(kW·h).
圖2 市場電價(jià)Fig.2 Market electrical price
為了分析簡便,兩個(gè)PV 單元采用相同的光照曲線,全天的有功功率預(yù)測見圖3. 圖3 中的功率值為相對(duì)于最大功率的標(biāo)幺值.
用程序計(jì)算出測試系統(tǒng)各調(diào)度單元全天的最優(yōu)有功功率如圖4 所示.
由圖4 看出,DG 的總功率特性與負(fù)荷特性基本保持一致,當(dāng)負(fù)荷較大時(shí)DG 的總功率較大,負(fù)荷較小時(shí)總功率較小.而從配電網(wǎng)關(guān)口的購電量則與負(fù)荷成反比趨勢,即在荷峰時(shí)段從關(guān)口購電量最小,在荷谷時(shí)段從關(guān)口購電量較大. 此外,GT、DE的功率特性和可中斷負(fù)荷的響應(yīng)特性主要是由根節(jié)點(diǎn)關(guān)口的實(shí)時(shí)電價(jià)決定的,在峰時(shí)期間電價(jià)成本較高,GT、DE 基本都處于滿發(fā)狀態(tài);在荷谷時(shí)段電價(jià)成本較低,GT、DE 功率為其最小值;在最高峰期間,電價(jià)成本高于可中斷負(fù)荷的補(bǔ)償價(jià),可中斷負(fù)荷供電.
圖3 光伏發(fā)電的有功功率預(yù)測Fig.3 Forecasted active power outputs of photovoltaic generation
圖4 日前調(diào)度結(jié)果Fig.4 Day-ahead scheduling solution
通過圖4 還發(fā)現(xiàn),儲(chǔ)能單元的充放電策略通過優(yōu)化計(jì)算也得到了合理的分配:在負(fù)荷最低谷期間(1:00 ~5:00)處于充電狀態(tài),在負(fù)荷最高峰期間進(jìn)行(9:00 ~14:00)放電,在其他時(shí)間(負(fù)荷平穩(wěn)期間)充放電功率為0.
因此,通過對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)各可控單元的優(yōu)化調(diào)度,不僅能夠減少配電網(wǎng)的運(yùn)行成本,還可對(duì)大電網(wǎng)起到積極的削峰填谷作用.
取系數(shù)
α=1.5 元/(kW·h),
β=γ=0.7 元/(kW·h).
GT 和DE 的初始功率因數(shù)素均為0.85. 為驗(yàn)證日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度策略的有效性,以負(fù)荷的低谷(2:00 ~3:00)與高峰(10:00 ~11:00)兩個(gè)典型時(shí)段為例.
經(jīng)優(yōu)化計(jì)算得到這兩個(gè)時(shí)段的GT 和DE 的有功消減量及無功輸出,見表2 和表3. 荷谷時(shí)段的網(wǎng)絡(luò)損耗由日內(nèi)優(yōu)化前負(fù)荷功率的3. 32%降為3.11%,而荷峰時(shí)段由3.24%降為3.02%.此時(shí)全天運(yùn)行成本為40 926.19 元,較未采用優(yōu)化調(diào)度時(shí)的運(yùn)行成本42 309. 72 元,運(yùn)行成本降低了3.27%.
表2 荷谷時(shí)段日內(nèi)優(yōu)化結(jié)果Tab.2 Intra-day solution in load trough period
表3 荷峰時(shí)段日內(nèi)優(yōu)化結(jié)果Tab.3 Intra-day solution in load peak period
由表2 可看出,荷谷時(shí)段的GT1、GT2 的無功輸出降為零,GT3 和DE 的無功輸出為負(fù),DE 的有功輸出消減了120 kW.這是因?yàn)樵诤晒葧r(shí)段,母線節(jié)點(diǎn)電壓較高,而有功消減成本比提供無功支持的成本高得多,因此,主要借助無功調(diào)節(jié)來調(diào)壓:減少無功功率輸出(例如GT1、GT2)或發(fā)出容性無功功率(例如GT3 和DE). 由表3 可看出,荷峰時(shí)段各GT 的功率因素調(diào)整為0.8,增加了無功輸出,從而提升母線節(jié)點(diǎn)電壓.
日內(nèi)調(diào)度調(diào)整前后的DG 母線和主要負(fù)荷母線A 相的相電壓幅值曲線如圖5、圖6 所示.
圖5 荷谷時(shí)段各母線A 相電壓曲線Fig.5 Phase-A voltage profiles at various network buses in load trough period
圖6 荷峰時(shí)段各母線A 相電壓曲線Fig.6 Phase-A voltage profiles at various network buses in load peak period
由圖5 ~6 可看出,通過日內(nèi)優(yōu)化調(diào)整日前調(diào)度值后,無論是荷谷時(shí)期還是荷峰時(shí)段,母線節(jié)點(diǎn)電壓都由原來的越限狀態(tài)恢復(fù)到電壓規(guī)定范圍內(nèi)(±5%以內(nèi)),這樣可避免引起電壓越限的DG 被過壓(或低壓)保護(hù)裝置切除.
本文針對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)的技術(shù)特點(diǎn)及其現(xiàn)有優(yōu)化調(diào)度方法存在的問題,提出了兩階段一體化調(diào)度方法:日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度和日內(nèi)滾動(dòng)修正. 日前優(yōu)化調(diào)度模型以分布式能源、儲(chǔ)能單元及可控負(fù)荷為調(diào)度對(duì)象,以整個(gè)調(diào)度周期內(nèi)主動(dòng)配電網(wǎng)的運(yùn)行成本最小為目標(biāo),使配電網(wǎng)的長期運(yùn)行更經(jīng)濟(jì).
為了避免高滲透率的DG 引起過壓等問題而被切除,在日內(nèi)實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度模型中,將可調(diào)DG的無功功率也作為優(yōu)化變量,參與配電網(wǎng)的電壓調(diào)整,實(shí)現(xiàn)可調(diào)DG 的有功功率輸出和無功功率輸出的全局最優(yōu)分配,提高配電網(wǎng)消納新能源的能力.最后通過算例結(jié)果分析,驗(yàn)證了所提主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型的正確性和有效性.
本文所研究的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型是建立在市場電價(jià)和可控負(fù)荷補(bǔ)償價(jià)格為已知的基礎(chǔ)上的,有待進(jìn)一步將市場電價(jià)和需求響應(yīng)策略融入到優(yōu)化調(diào)度模型中,使主動(dòng)配電網(wǎng)獲得更好的優(yōu)化經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效果.
致謝:本文工作得到成都信息工程大學(xué)引進(jìn)人才項(xiàng)目(KYTZ201317)的資助.
[1] 王成山,李鵬. 分布式發(fā)電、微網(wǎng)與智能配電網(wǎng)的發(fā)展與挑戰(zhàn)[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2011,34(2):10-14.WANG Chengshan, LI Peng. Development and challenges of distributed generation,micro-grid and smart distribution network[J]. Automation of Electric Power Systems,2011,34(2):10-14.
[2] 范明天,張祖平,蘇傲雪,等. 主動(dòng)配電系統(tǒng)可行技術(shù)的研究[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2013,33(22):12-18.FAN Mingtian,ZHANG Zuping,SU Aoxue,et al.Enablingtechnologiesforactivedistribution systems[J]. Proceedings of the CSEE,2013,33(22):12-18.
[3] 陳道君,龔慶武,張茂林,等. 考慮能源環(huán)境效益的含風(fēng)電場多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2011,31(13):10-17.CHEN Daojun,GONG Qingwu,ZHANG Maolin,et al.Multi-objective optimal dispatch in wind power integrated system incorporating energy-environmental efficiency[J]. Proceedings of CSEE,2011,31(13):10-17.
[4] 洪博文,郭力,王成山. 微電網(wǎng)多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度模型與方法[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備,2013,33(3):100-107.HONG Bowen,GUO Li,WANG Chengshan,et al.Model and method of dynamic multi-objective optimal dispatch for microgrid[J]. Electric Power Automation Equipment,2013,33(3):100-107.
[5] WIERZBOWSKI M, OLEK B. Integration of the embedded generation into distribution systems at the competitive markets[C]∥Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT 2014). Washington D.C.:IEEE,2014:1-5.
[6] 尤毅,劉東,鐘清,等. 主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度策略研究[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2014,38(9):177-183.YOU Yi,LIU Dong,WU Qing,et al. Research on optimal schedule strategy for active distribution network[J]. Automation of Electric Power Systems,2014,38(9):177-183.
[7] 竇震海,牛煥娜,高燕,等. 主動(dòng)型配電網(wǎng)日前調(diào)度策略研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2014,30(11):126-133.DOU Zhenhai,NIU Huanna,GAO Yan,et al. Study on day-ahead dispatch strategy of active distribution network[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2014,30(11):126-133.
[8] GILL S,KOCKAR I,AULT G W. Dynamic optimal power flow for active distribution networks[J]. IEEE Transactions on Power Systems,2014,29(1):121-131.
[9] AYMAN B,SALAMA M M A. Management scheme for increasing the connectivity of small-scale renewable DG[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy,2014,27(1):1-8.
[10] BARTONA J,HUANGB S,DAVID I. The evolution of electricity demand and the role for demand side participation in ADN[J]. Energy Policy,2013,52(5):85-102.
[11] 劉小聰,王蓓蓓,李揚(yáng). 智能電網(wǎng)下計(jì)及用戶側(cè)互動(dòng)的發(fā)電日前調(diào)度計(jì)劃模型[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2013,33(1):30-38.LIU Xiaocong,WANG Beibei,LI Yang. Day-ahead generation scheduling model considering demand side interaction under smart grid paradigm[J]. Proceedings of the CSEE,2013,33(1):30-38.
[12] 劉自發(fā),劉剛,劉幸. 基于量子差分進(jìn)化算法的分布式電源協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2013,37(7):1922-1928.LIU Zifa,LIU Gang,LIU Xing. Coordinated optimal dispatching of distributed generation based on quantum differential evolution algorithm[J]. Power System Technology,2013,37(7):1922-1928.
[13] 王彩霞,魯宗相. 風(fēng)電功率預(yù)測信息在日前機(jī)組組合中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2011,35(7):13-18.WANG Caixia,LU Zongxiang. Unit commitment based on wind power forecast[J]. Automation of Electric Power Systems,2011,35(7):13-18.
[14] 劉楊華,吳政球,涂有慶,等. 分布式發(fā)電及其并網(wǎng)技術(shù)綜述[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2008,32(15):71-76.LIU Yanghua,WU Zhengqiu,TU Youqing,et al. A Survey on distributed generation and its networking technology[J]. Power System Technology, 2008,32(15):71-76.
[15] 耿立卓. 智能配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)與測量配置[D]. 天津:天津大學(xué),2011.