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这个标题涉及到中低压配电系统的优化调度方法特别是在考虑到台区资源聚合功率的情况下进行优化。让我们逐步解读 中低压配电系统指的是电力系统中的一部分用于向最终用户如家庭、企业提供电能的分配系统。中低压指的是输电和配电过程中的电压等级通常在110千伏以下。 低碳表示对碳排放量的关注和优化旨在减少对环境的不利影响通过采用更清洁、更可再生的能源以及更高效的能源利用方式来实现。 计及台区资源聚合功率这意味着在优化调度过程中考虑了台区资源的聚合功率。台区资源通常指的是可再生能源、储能设备和其他分布式能源资源聚合功率则是指这些资源整体上提供的功率。 优化调度方法指的是为了实现某种优化目标在这种情况下是低碳通过对中低压配电系统中的操作进行调度以最大化满足需求、最小化成本或减少碳排放等目标的方法。
因此整个标题的含义是文章介绍了一种针对中低压配电系统的优化调度方法该方法考虑了台区资源的聚合功率旨在实现低碳目标即通过优化系统操作来减少碳排放。
摘要大量分布式资源接入使得中低压配电系统互动能力不断加强如何有效挖掘台区资源可调度潜力协助中压系统进行低碳调度成为当前亟须解决的问题。为此提出一种计及台区资源聚合功率的中低压配电系统低碳优化调度方法。首先建立计及资源运行特性、网络拓扑和消纳风光需求的低压台区虚拟电池聚合模型充分挖掘各台区调度潜力。其次利用碳排放流分析储能和台区聚合模型的碳排放强度变化以节点碳势为调节信号构建中低压配电系统分布式低碳优化调度模型中压调度层为兼顾运行经济性和碳排放的优化调度台区调度层为响应节点碳势的经济调度并采用分布式交替方向乘子法进行求解。最后对改进的中低压配电系统进行算例仿真。结果表明所提聚合模型和调度方法能够有效促进新能源消纳、降低碳排放和运行成本。
这段摘要涵盖了一项研究主要关注中低压配电系统中大量分布式资源接入导致互动能力增强的问题并提出了一种中低压配电系统低碳优化调度方法。以下是对摘要各部分的详细解读 问题陈述 大量分布式资源接入 意味着越来越多的分布式能源如太阳能、风能等连接到中低压配电系统中。互动能力不断加强 表明由于分布式资源的增加系统之间的相互影响力变得更加显著。 问题的紧迫性 挖掘台区资源可调度潜力 提到需要有效地利用各个台区中的可调度资源潜力。协助中压系统进行低碳调度 强调解决问题的紧迫性尤其是在协助中压系统实现低碳调度方面。 提出的解决方法 计及台区资源聚合功率 引入了一种新的考虑因素即台区资源的聚合功率。建立低压台区虚拟电池聚合模型 通过考虑资源运行特性、网络拓扑和消纳风光需求建立了一个模型来聚合低压台区的虚拟电池以挖掘调度潜力。构建中低压配电系统分布式低碳优化调度模型 利用碳排放流分析储能和台区聚合模型的碳排放强度变化通过节点碳势作为调节信号构建了一个分布式的低碳优化调度模型。采用分布式交替方向乘子法进行求解 使用一种求解方法来解决构建的分布式优化调度模型。 实验和结果 中低压配电系统的算例仿真 对提出的方法进行了实际系统的仿真测试。有效促进新能源消纳、降低碳排放和运行成本 结果表明所提出的聚合模型和调度方法对于促进新能源的消纳、减少碳排放以及优化运行成本具有有效性。
总体而言这项研究旨在解决中低压配电系统中面临的与分布式能源接入相关的问题通过引入聚合模型和优化调度方法实现了在低碳调度方面的显著优势。
关键词 中低压配电系统;虚拟电池;碳排放流;低碳优化调度;节点碳势;分布式; 中低压配电系统 涉及中低压电力配电系统这可能是指用于将电力从电源输送到终端用户的系统。在该上下文中关注的是系统中的分布式能源资源和其互动。 虚拟电池 提到了低压台区虚拟电池聚合模型这可能是一种概念代表将低压台区中的多个能源资源视为一个整体类似于一个虚拟电池以便进行更有效的能量调度和管理。 碳排放流 可能指涉及系统中能源设备的碳排放也许是一种衡量系统碳足迹的方法。在文中可能通过分析碳排放流来评估能源设备的环境影响。 低碳优化调度 指的是在电力系统中寻求减少碳排放的同时进行系统调度和能源管理的过程。目标是通过优化调度策略来实现更低的碳排放。 节点碳势 可能是一种指示系统中不同节点或位置的碳排放水平的概念。在这里节点碳势被用作调节信号可能是一个用于调整系统中能源调度的重要参数。 分布式 意味着系统中的资源和决策是分散的而不是集中在一个中央点。在这里可能指的是采用分布式方法进行系统优化和调度以更好地适应分布式能源的特性。
仿真算例
本文算例采用改进中低压配电系统进行分析 其拓扑结构如附录C图C1所示中压网络为改进 IEEE 33节点配电系统在节点4、9和31接入风 电机组节点12和节点21接入光伏机组。中压配 电系统风光荷功率曲线如附录C图C2所示DG、 ES和FL资源相关参数如附录C中表C1~C3所示。 4个低压台区均为21节点三相四线制网络分别通 过10kV/0.4kV变压器接在中压的51522和33 节点上各低压台区均接入分布式光伏台区2和 台区3在节点3、14不接入风电机组各台区风光 荷功率曲线如附录C图C3所示各低压台区接入 DG、ES、FL资源相关参数如附录C表C4所示。 中压、低压线路参数和基准负荷信息分别见文献[27] 和[4]。中压系统和低压台区基准电压[20]分别取 10kV和0.4kV节点1为平衡节点其余节点电压 在[0.95,1.05]p.u.范围内。调度模型相关参数如附录 C表C5所示。为验证本文所提模型和方法的有效性本节 设置如下5种场景 场景1传统经济调度方法该方法以中低压 配电系统总运行成本最小为目标函数进行集中式 优化调度不考虑台区聚合模型和碳排放的影响。场景2低压台区不聚合的中低压配电系统全 模型分布式低碳优化调度。 场景3不考虑碳排放采用本文所提台区聚 合模型参与中压配电系统分布式优化调度即不 考虑中低压等级间的低碳互动。 场景4基于低压台区聚合模型的中低压配电 系统集中式低碳优化调度。 场景5本文所提基于低压台区聚合模型的中 低压配电系统分布式低碳优化调度。 5种场景下中低压配电系统优化调度结果如 表1所示。
仿真程序复现思路 仿真的复现思路可以分为以下步骤 建立系统模型根据文章描述首先需要建立改进的中低压配电系统的仿真模型。这包括中压网络和低压台区的拓扑结构各个节点的连接关系以及连接的风电机组和光伏机组等。 确定参数根据文章提供的相关参数和数据确定中低压配电系统中各个元素的参数包括风光荷功率曲线、DG、ES和FL资源相关参数、线路参数、基准负荷信息以及调度模型相关参数等。 编写仿真代码使用合适的仿真工具或编程语言如Python、Matlab等编写仿真代码。根据系统模型和参数实现各种场景下的优化调度算法并模拟系统运行的过程。 运行仿真针对每个场景运行编写的仿真代码获取仿真结果。 结果分析对仿真结果进行分析和比较验证所提模型和方法的有效性根据表1中的数据对比不同场景下的优化调度结果。
下面是一个简化的Python代码示例用于模拟改进的中低压配电系统的优化调度
# 导入所需的库
import numpy as np# 定义系统模型和参数
# 这里只是一个简化的示例实际情况需要根据文章提供的数据进行具体实现# 定义仿真函数
def simulate_scenario(scenario):if scenario 1:# 场景1传统经济调度方法# 编写传统经济调度算法的代码passelif scenario 2:# 场景2低压台区不聚合的中低压配电系统全模型分布式低碳优化调度# 编写低压台区不聚合的优化调度算法的代码passelif scenario 3:# 场景3不考虑碳排放采用本文所提台区聚合模型参与中压配电系统分布式优化调度# 编写不考虑碳排放的优化调度算法的代码passelif scenario 4:# 场景4基于低压台区聚合模型的中低压配电系统集中式低碳优化调度# 编写基于低压台区聚合模型的优化调度算法的代码passelif scenario 5:# 场景5基于低压台区聚合模型的中低压配电系统分布式低碳优化调度# 编写基于低压台区聚合模型的分布式优化调度算法的代码pass# 主函数
def main():# 设置仿真场景scenarios [1, 2, 3, 4, 5]# 逐个仿真场景运行仿真for scenario in scenarios:simulate_scenario(scenario)# 运行主函数
if __name__ __main__:main()本专栏栏目提供文章与程序复现思路具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
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