基于风-光-储联合优化的最优潮流

针对分布式能源发电的间歇性和不确定性，提出了风、光互补发电和储能实时在线优化结合的方法。以风、光日前预测发电与实时发电误差最小、储能出力最少为目标，建立风-光-储联合优化模型；使用改进PSO算法对风、光出力进行实时优化，优化后的分布式发电可以有效降低分布式电源带来的日前调度偏差。储能优化后的风、光出力在进行潮流计算时可直接处理为负荷模型，因此可以有效降低分布式能源建模的复杂度。最后，以IEEE30节点系统为例，以发电机发电费用最低为目标函数，将风-光-储联合出力等效为单个节点，利用遗传算法对最优潮流模型进行求解，验证了本文方法的正确性和有效性。