摘要: 分布式电源(Distributed Generation, DG)是指发电功率在数千瓦至50MW的小型模块化、分散于用户附近的独立电源。其发电方式对环境友好，环保度高，发展日益迅速。DG接入配电网改变了原有的网络结构，其接入配电电网的位置和容量合理与否直接影响到配... 展开 分布式电源(Distributed Generation, DG)是指发电功率在数千瓦至50MW的小型模块化、分散于用户附近的独立电源。其发电方式对环境友好，环保度高，发展日益迅速。DG接入配电网改变了原有的网络结构，其接入配电电网的位置和容量合理与否直接影响到配电网运行状态，合理的接入位置和容量可提高配电网供电可靠性，改善网络中节点的电压水平，降低系统网络损耗。因此，DG选址定容问题已成为近年来的研究热点。本文围绕DG并网优化方法展开研究。 分别从供电可靠性、继电保护、节点电压水平和网络损耗等四个方面分析了DG并网对配电网的影响。DG并网对配电网的影响与DG入网位置和容量有关。 现有的DG选址定容优化问题常采用智能算法，智能算法需要人为设置优化参数，而优化参数的设置没有科学的计算方法，常以经验为主。因此，存在因优化参数设置不准确而使得优化结果不准确的问题；优化参数的设置明显带有主观性，这使得优化结果也带有一定的主观性和随机性。针对现有优化方法的上述不足，提出了基于边际效用的DG优化规划方法，此方法是通过计算节点接入单位容量的DG所带来的目标函数边际效用，来确定DG的最佳并网位置和容量。所提方法无需设置优化参数，保证了计算结果的客观性和准确性。通过仿真计算，验证了所提方法的有效性。 针对实际运行中配电网节点负荷功率的随机性和DG输出功率的波动性问题，提出了基于边际效用和概率潮流的DG选址定容优化方法。所提方法对配电网中DG进行优化配置的同时考虑了配电网中的不确定因素，更具有实际意义。在仿真计算中，同利用改进遗传算法优化方法的优化结果相比，所提方法在更好地提升节点电压期望值的同时，使网络中节点电压的越限概率更低，优化结果更好。 收起