基于越限风险评估的分布式光伏电源接入配电网适应性研究

为合理评价现状配电网对规划分布式光伏电源的适应性,针对分布式光伏电源接入配电网引起的电压和潮流越限问题,讨论了典型接入配电网拓扑和接线模式,并在MATLAB/Simulink环境下建立了含分布式光伏电源模型的IEEE34标准节点配电网络系统.考虑到分布式光伏电源的随机出力扰动和负荷波动给配电网运行带来的风险,建立节点电压越限和支路潮流越限风险评估指标模型,分析了相同节点对不同容量电源的接纳能力,重点讨论了分布式光伏电源接入配电网准入容量.以配电网典型实际参数为例进行仿真实验,仿真结果验证了应用风险评估指标模型评估分布式电源接入配电网适应性的合理性.     

结合改进聚类算法与PSO-GA-BP神经网络算法的日最大负荷预测方法

为向负荷预测模型提供准确可靠的相似日训练样本集合,针对现有聚类算法在初始聚类中心选取方面的不足,提出了一种基于数据中心度的改进聚类算法,并搭建集数据筛选、聚类、优化、训练、预测为一体的日最大负荷预测模型.首先,基于各被聚类对象的中心度,选取聚拢效果最好的对象作为第一个聚类中心代入Canopy算法,形成初始聚类中心集合;然后,采用K-means聚类算法,得到不同类别相似日的训练样本;最后,利用PSO-GA-BP神经网络算法搭建日最大负荷预测模型进行预测分析.算例对某地区2011—2012年日最大负荷开展预测分析,结果表明：所提方法在聚类指标与预测指标上均具有一定优越性,具备一定实际工程应用价值.     

基于节点电压概率模型的K-Means台区拓扑优化研究

随着电动汽车等柔性负荷的大规模接入,传统低压配电台区拓扑等值方式难以满足需求.为进一步提高负荷建模和台区拓扑结构优化的准确性,提出了一种基于节点电压概率模型的K-Means台区拓扑优化方法,首先,构建节点电压概率模型;其次,提出基于距离原则的K-Means聚类和基于电压原则的负荷等效算法,对台区负荷进行等效建模;最后,以用户电压偏差指标作为负荷建模的输入数据对某低压台区进行算例仿真.仿真结果表明：所建模型能够较为准确地简化台区拓扑.