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考虑用户期望及低碳效益的分布式电源优化配置
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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20190823/29c0525a1ef84f7c82c3772a5b03e1de.jpeg width="300"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/335781686_321349 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''考虑用户期望及低碳效益的分布式电源优化配置'''本[[项目]]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。 ==一、案例简介== 本项目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]]<ref>[https://www.sohu.com/a/549005071_121341248 电源种类分不清?这篇文章全给你讲明白!],搜狐,2022-05-20 </ref>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。 ==二、技术要点== 本项目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。 ==三、应用场景== 分布式[[电源]]、配电网 ==四、应用成效== 本项目考虑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]]<ref>[https://www.sohu.com/a/295834982_100149984 收藏!电容器基础知识详解] ,搜狐,2019-02-20</ref>组无功补偿的情况下,不仅能够更有效的解决以上问题,还能够最大限度消纳清洁[[能源]],从而提高环境友好度。此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。 ==参考文献== [[Category:500 社會科學類]]
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