学术简报｜考虑用户期望及低碳效益的分布式电源优化配置

福州大学电气工程与自动化学院、国网福建省电力有限公司的研究人员李继宇、江修波、李功新，在2019年第8期《电气技术》杂志上撰文指出，大规模分布式电源接入配电网，将对配电网造成深远影响，对分布式电源进行合理配置，能够最大限度地发挥其降低网损以及提高系统稳定性的作用。

本文在考虑负荷时序特性的前提下，使用K-Medoids聚类算法对全年负荷进行聚类，并充分考虑分布式电源接入配电网后的低碳效益及用户期望，建立综合考虑网络损耗、购电费用及设备建设费用等方面因素的优化配置模型。该模型以年综合社会费用最低为目标函数，并采用改进的自适应遗传算法对模型进行求解。最后基于IEEE 33节点系统构建优化配置模型，验证了该方法的有效性。

当前，工业经济发展所需的能源严重依赖石油、煤炭等传统化石能源资源的开采及其转换后形成电能、汽油等二次能源，而传统化石能源资源的日益短缺及其利用后带来的环境污染、温室效应等诸多弊端，迫使人类寻找其他更多清洁可再生能源资源进行替代。

以太阳能、风能等清洁可再生能源发电为主的分布式电源具有能源资源清洁、可持续等显著特点，分布式电源接入电网具有提高能源资源利用率、减轻电网对传统化石能源的依赖、调整能源利用结构等优点，使得世界各国政府对分布式能源发电及其相关技术研发高度重视。

分布式电源(distribution generation, DG)凭借配置灵活、供电可靠及环境友好等特点使其具有更广阔的应用前景。但在配电网中大规模、无序地接入DG时，会造电压水平升高、供电可靠性降低、电能质量下降以及短路电流增大等风险。因此，对接入配电网的DG进行科学合理配置，对整个电网的稳定性以及分布式电源的运行具有重要意义。

在DG选址定容研究中，一般是将系统网架结构固定不变作为前提，进而对DG接入配电网的位置及容量进行求解。

有学者提出了以配电网年损耗电量最小为目标的多类型DG优化规划模型，并采用CLARA算法对场景聚类，降低规划模型求解难度。

有学者考虑风、光DG出力和负荷强度间的相关性，以年综合费最小为目标，利用机会约束规划方法建立了间歇性分布式电源选址定容规划模型。

有学者采用蒙特卡洛方法模拟DG及负荷的随机性，建立了DG优化配置模型。

有学者以系统的总有功损耗最小为目标，建立了DG优化规划模型，并采用遗传算法对模型进行求解。

有学者提出一种以配电网运行成本最小为目标的两阶段优化规划方法，并通过美国PG&E-69节点系统验证了所提模型的可行性以及方法的有效性。

有学者基于不同类型负荷和DG的典型时序特性，以及考虑环境代价和储能效益，以配电网总成本最低及电压偏移量最低为目标函数，建立DG和储能设备的优化配置模型。

以上研究分别基于不同指标，各自建立优化模型对DG配置进行优化，但在考虑无功补偿的基础上，综合考虑低碳及引入用户期望作为评价指标方面还有待深入研究。

本文考虑低碳效益及用户对电压质量期望，构建年运行费用最低、电压质量最优为目标函数的优化模型，并采用改进的自适应遗传算法对DG的接入位置及配置容量进行优化。算例结果表明，在综合考虑无功补偿的前提下，该模型优化结果能够提高DG渗透率，降低配电网年运行费用，并提高电能质量。

总结

本文在考虑DG投资运行费用、系统网损费用、购电费及负荷具有间歇性等基础上，将环境指标及用户期望电压指标加入评价指标，建立了以系统年综合费用最低为目标函数，对DG进行优化配置。

通过IEEE 33节点配电网络为算例，最终计算结果表明：①采用考虑时序性负荷更加符合系统实际运行情况，使模型更具有工程意义;②无DG接入的传统配电网系统损耗大且电压偏移率高，DG合理配置能够有效缓解该问题;③在考虑电容器组无功补偿的情况下，不仅能够更有效地解决以上问题，还能够最大限度消纳清洁能源，从而提高环境友好度。

综上所述，本文所提出的优化配置模型和算法可以对DG进行合理优化配置，使系统运行更加经济、稳定及符合可持续发展战略。