论文总字数：40284字

摘 要

主动配电网的优化调度策略是其实现投资较少效果较好且不易出现运行问题的重要保障，能有效实现大规模、出力随机性较强的分布式能源并网的运行控制。由于分布式电源出力具有随机性、波动性和间歇性，在考虑按时间变化的基础上，本文建立了基于Monte Carlo模拟的发电系统评估模型，包含风力发电机和光伏电源模型的建立和序贯性Monte Carlo模型的建立。为了估计电动汽车的接入对电网的影响，本文利用了统计学的理论，建立了日常生活模式下电动汽车充电时随着时间的变化，负荷如何变化的模型。在深入分析了分布式电源出力时序波动和电动汽车功率需求时序性改变的特性后，通过K-均值聚类多场景概率的分析方法，采用基于变量之间最短的距离法来实现多场景情况下最优方案以降低上述波动性及不确定性对配电网的影响。

以IEEE30节点配电系统为例，进行分布式电源多目标规划，同时对于不同渗透率的情况进行对比，针对风电、光伏发电和电动汽车给实际配电网的日常工作带来的变化进行深入研究，包括负荷曲线的预测、节点电压和功率的变化等方面。

关键词：主动配电网，多场景概率，序贯蒙特卡洛，k-均值聚类，分布式电源，时序性

Abstract

Optimal dispatch strategy of active distribution network is an important guarantee to realize its better effect and less investment , which can effectively achieve the control of large-scale, distributed energy grid output random strong operation.Because of the distributed power output is random, intermittent and fluctuant, considering the change in time, this paper establishes an evaluation model for power system simulation based on Monte Carlo, includes the establishment of wind turbine and photovoltaic power model and sequential Monte Carlo model.In order to estimate the influence of the electric vehicle on the power grid, this paper uses the statistical theory to establish the model of how the electric vehicle changes with time and the load under the mode of daily life.After analyzing the characteristics of distributed power output timing fluctuation and the timing requirement of electric vehicle power demand, the K-means clustering multi-scene probability analysis method is used to realize the multi-scene condition based on the shortest distance between variables The optimal solution to reduce the impact of the above volatility and uncertainty on the distribution network.

Taking the IEEE30 node distribution system as an example, the multi-objective planning of distributed power supply is carried out, and the changes of the daily operation of the wind power, photovoltaic power generation and electric vehicle to the actual distribution network are studied in depth. , Including load curve prediction, node voltage and power changes and so on.

KEY WORDS: Active distribution network， Multi scene probability，Sequential Monte Carlo，k-means clustering，Distributed power，temporality

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究的背景和意义 1

1.2 当前研究现状 1

1.3 研究内容和章节安排 2

1.3.1研究内容 2

1.3.2 章节安排 2

第二章 电力系统概率潮流计算方法原理及工具 4

2.1 解析法 4

2.1.1 算法原理及特点 4

2.2近似法 4

2.2.1 算法原理及特点 4

2.3 模拟法 5

2.3.1 算法原理及特点 5

2.4 MATPOWER简介 5

2.4.1 matpower参数设计 5

2.4.2 matpower潮流计算 6

2.5 本章小结 7

第三章 分布式电源及电动汽车概率模型 8

3.1 风力发电概率模型 8

3.1.1风速模型 8

3.1.2 风力发电机出力模型 9

3.1.3 风机出力建模结果分析 9

3.2光伏发电概率模型 12

3.2.1 太阳辐射强度模型 12

3.2.2 光伏电源出力模型 12

3.2.3 光伏电源出力建模结果分析 12

3.3 电动汽车充电负荷需求模型 15

3.3.1 充电时刻和行驶路程概率模型 15

3.3.2 充电功率概率模型 15

3.3.3 电动汽车一天内负荷需求曲线 16

3.3.4 电动汽车建模结果分析 16

3.4 本章小结 17

第四章 基于K-均值聚类的多场景分析 18

4.1 场景基本概念 18

4.2 场景生成 18

4.3 场景削减 19

4.4 本章小结 20

第五章 算例分析 21

5.1参数设置说明 21

5.1.1 IEEE30介绍 21

5.1.2分布式电源安装节点说明 23

5.2 指标说明 23

5.3 建模结论分析 24

5.3.1建模数据展示 24

5.3.2 渗透率对节点功率影响 31

5.3.3 渗透率对节点电压影响 32

5.3.4 渗透率对支路功率影响 33

5.3.5 渗透率对配电网总耗的影响 35

5.4本章小结 36

第六章 总结与展望 37

6.1总结 37

6.2展望 37

参考文献 38

致 谢 40

1. 绪论

1.1 研究的背景和意义

随着社会经济的大力发展，环境污染问题不容小觑，传统化石燃料的大量消耗也会造成未来能源短缺。而这些问题的出现导致现阶段社会对于分布式电源的重视程度越发明显，分布式电源以其耗费资金较少、不污染环境、供电较为稳定、以多种多样的方式进行发电等优势被人们广泛考虑[1]，以风电、光伏等为代表的具有随机性、间歇性和波动性特点的新型清洁能源发展已经成为全社会的共识[2-3]。风力资源是可再生能源的领头军，风力发电技术越来越稳定且成本合理，风电场的规模也在不断扩大[4]。国家对于光伏发电的鼓励政策不断出台,光伏电源并网后的比例也在扩大，但高渗透率的光伏电源接入配电网所可能导致的电压水平升高、短路电流增大、供电可靠性降等问题显得尤其突出[5]。电动汽车在解决能源危机方面有着巨大优势，但同时电动汽车的大规模推广也会对电网负荷特性，电能质量等方面产生负面影响[6]。由此可见，传统配电网将面临诸多的挑战。

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