基于HC-MOPSO的储能电站两阶段选址定容方法

针对大规模储能规划难以兼顾电网有功功率与节点电压耦合影响的问题,提出一种基于层次聚类(hierarchical clustering,HC)-多目标粒子群(multi objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的储能电站规划方法.首先,基于系统有功功率与节点电压间的耦合作用,建立其灵敏度模型,并采用HC算法得到电网区域划分结果,根据灵敏度指标排序选取各次区域内的电压主导节点作为储能电站接入点;其次,以系统静态电压稳定裕度最大、总投资与运行成本以及总有功网损最小为目标,建立储能电站容量配置模型,并设计嵌入潮流计算的MOPSO算法对模型进行求解.最...

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Published in中国电力 Vol. 57; no. 12; pp. 148 - 156
Main Authors 白望望, 杨德州, 李万伟, 王涛, 张耀忠
Format Magazine Article
LanguageChinese
Published 国网甘肃省电力公司,甘肃 兰州 730050 28.12.2024
Subjects
容量配置
voltage dominant node
选址规划
static voltage stability margin
capacity configuration
power grid zoning
site selection planning
静态电压稳定裕度
电压主导节点
电网分区
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ISSN1004-9649
DOI10.11930/j.issn.1004-9649.202407093

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Summary:针对大规模储能规划难以兼顾电网有功功率与节点电压耦合影响的问题,提出一种基于层次聚类(hierarchical clustering,HC)-多目标粒子群(multi objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的储能电站规划方法.首先,基于系统有功功率与节点电压间的耦合作用,建立其灵敏度模型,并采用HC算法得到电网区域划分结果,根据灵敏度指标排序选取各次区域内的电压主导节点作为储能电站接入点;其次,以系统静态电压稳定裕度最大、总投资与运行成本以及总有功网损最小为目标,建立储能电站容量配置模型,并设计嵌入潮流计算的MOPSO算法对模型进行求解.最后,以IEEE39 节点电力系统网络为例,验证所提方法和模型的可行性与有效性.仿真结果表明,本文提出的规划方法相较于传统方法可以进一步降低系统有功线损,并提高静态电压稳定裕度.
ISSN:1004-9649
DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202407093