面向分布式電源和電動汽車的配電網(wǎng)運行風(fēng)險評估.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨環(huán)境日益惡化和資源日益短缺，各國開始把目標轉(zhuǎn)向各種新能源發(fā)電和發(fā)展電動汽車產(chǎn)業(yè)，以達到節(jié)能減排、環(huán)境保護的目的，促進社會的可持續(xù)發(fā)展。在電網(wǎng)建設(shè)上，分布式電源和電動汽車的接入是傳統(tǒng)電網(wǎng)發(fā)展的大趨勢，其中包含著各種機遇與挑戰(zhàn)。一方面，DG和EV的接入可在一定程度上提高電網(wǎng)的供電可靠性、提高電能質(zhì)量及降低網(wǎng)絡(luò)損耗，帶來較大的運行效益和經(jīng)濟效益。但在另一方面，由于DG和EV的不確定性，可能造成電網(wǎng)的波動，潮流改變，導(dǎo)致節(jié)點電壓越限、線路過負

2、荷、網(wǎng)損升高甚至失負荷，由此也帶來一定的風(fēng)險。鑒于此，本文針對含DG和EV的配電網(wǎng)開展了一系列的分析和研究，本文主要工作如下:
　　本文研究分布式電源出力、電動汽車充電和負荷隨機性的特點及對風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、電動汽車充電和負荷的概率模型進行論述;在傳統(tǒng)配電網(wǎng)風(fēng)險評估理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合DG、EV和負荷的概率模型，將傳統(tǒng)風(fēng)險評估理論的事故后果公式修改為CVaR(Conditional Value-at-Risk)模型，提出可計及DG

3、、EV和負荷不確定性的事故后果的計算方法，建立了電壓、線路過負荷、網(wǎng)損和失負荷的CVaR風(fēng)險指標，最后以IEEE33、EEE69和IEEE118系統(tǒng)為例計算上述四種風(fēng)險指標值;提出含DG和EV配電網(wǎng)的風(fēng)險預(yù)警方法，采用模糊C均值聚類方法對風(fēng)險概率分級，采用模糊分級方法對電壓、線路過負荷、網(wǎng)損和失負荷的后果進行分級，最后用Mamdani模糊推理法進行風(fēng)險定級，實現(xiàn)了上述指標的分級預(yù)警;最后本文提出DG控制策略和電壓、線路過負荷、網(wǎng)損的風(fēng)險

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