分布式电源在配电网中的布点规划是电力系统发展的一个重要课题,尤其在当前中国经济高速发展的背景下,分布式发电技术成为电力系统未来发展的重要趋势。分布式发电(Distributed Generation, DG)指的是安装在用户附近的小型发电机组,通常功率小于30MW,目的是满足特殊用户需求,优化电网结构,降低网络损耗,并提高供电的稳定性和可靠性。
分布式电源的广泛接入给配电网的规划和运行带来了新的挑战,因为它们增加了系统的不确定性因素。这些挑战包括但不限于节点电压控制、线路潮流分布、短路电流计算以及网络的可靠性。因此,合理选择分布式电源的安装位置和容量至关重要。
现有的研究已经提出多种方法来解决分布式电源的选址和定容问题。例如,文献[6]考虑了新增负荷的情况,通过遗传算法和模拟退火算法寻找分布式电源和网络扩展的综合优化方案。文献[7]则在固定容量条件下,利用解析法探讨单条辐射线路上的最优安装位置。文献[8]提出了一种空间决策支持系统,用于确定分布式电源的允许安装位置。文献[9]和[10]则分别使用遗传算法,结合决策理论,解决了在未知个数、位置和容量情况下分布式电源的优化配置问题。
本文在不知道分布式电源个数、位置和容量的情况下,以最小化年度投资和运行成本、线路建设运行费用以及购电费用为目标函数,构建了含分布式发电的经济性模型。模型首先使用前推回代法进行含分布式电源的配电网潮流计算,然后利用遗传算法优化电源的位置和容量,以求得最佳配置方案。
具体到线路负载能力方面,由于分布式电源通常安装在负荷中心,文章假设它们位于负荷节点上。对于一条辐射型线路,如果分布式电源安装在第i个负荷节点,那么需要分析节点负荷与分布式电源有功功率的关系,以确定线路的负载能力。通过这种方式,可以更准确地预测和控制配电网中的有功流量,从而实现更有效的分布式电源整合。
总之,分布式电源在配电网中的布点规划是一个复杂的问题,涉及多方面的考虑,包括技术、经济和环境因素。采用遗传算法等优化工具可以辅助解决这一问题,确保分布式电源的高效、稳定运行,同时降低成本和环境影响。未来的研究将继续深化对这一领域的理解,推动分布式发电在电力系统中的广泛应用。