含分布式电源的配电网可靠性评估研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着能源结构转型和分布式能源技术的快速发展,分布式电源(DG)在配电网中的渗透率不断提高。分布式电源的接入不仅改变了传统配电网的拓扑结构和潮流分布,也对配电网的可靠性产生了深远影响。因此,开展含分布式电源的配电网可靠性评估研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

分布式电源对配电网可靠性的影响

分布式电源以其清洁、高效、灵活等特点,在配电网中得到了广泛应用。然而,其接入也给配电网的可靠性带来了多方面的影响,既有积极的一面,也有挑战和问题。

在积极影响方面,分布式电源能提高供电连续性。当主网发生故障时,部分分布式电源可独立运行或与其他分布式电源协同工作,为周边负荷继续供电,减少停电时间和范围。例如,在偏远地区,光伏发电系统和小型风力发电系统组成的微网,在主网故障时可保障当地重要负荷的供电。同时,分布式电源还能降低网损,优化能源配置,间接提升配电网可靠性。合理分布的分布式电源可减少电力在传输过程中的损耗,提高能源利用效率,使配电网运行更稳定。

但分布式电源的接入也带来了诸多挑战和问题。其输出具有不确定性,受自然条件等因素影响较大,如风力发电受风速影响,光伏发电受光照强度和天气影响,这种不确定性会导致配电网电压波动、频率偏移等,影响供电质量和可靠性。而且,分布式电源的接入改变了配电网的拓扑结构和潮流方向,传统的保护配置和整定可能不再适用,易引发保护误动或拒动,影响配电网的安全可靠运行。此外,大量分布式电源接入可能导致配电网短路电流增大,对设备的容量和耐受能力提出更高要求,若设备不能满足要求,会增加故障发生的概率。

含分布式电源的配电网可靠性评估关键问题

在对含分布式电源的配电网进行可靠性评估时,有几个关键问题需要重点关注。

首先是分布式电源模型的建立。需要准确模拟分布式电源的输出特性、运行模式和故障特性等。不同类型的分布式电源,如风力发电机、太阳能光伏电池、微型燃气轮机等,其输出特性差异较大,应根据其特点建立相应的数学模型。同时,分布式电源的运行模式,如并网运行、孤岛运行等,也会对配电网的可靠性产生不同影响,在模型中需要充分考虑。

其次是负荷模型的选取。负荷的大小和特性会随时间、季节等因素变化,在可靠性评估中需要选取合适的负荷模型来反映这种变化。对于含分布式电源的配电网,由于分布式电源的输出可能与负荷存在一定的相关性,因此在选取负荷模型时,还需要考虑这种相关性对可靠性评估结果的影响。

再者是评估指标的确定。传统的配电网可靠性评估指标,如平均停电频率、平均停电持续时间、供电可用率等,在含分布式电源的配电网中仍然适用,但还需要根据分布式电源的特点增加一些新的评估指标,如孤岛运行时的供电可靠性指标、分布式电源对配电网可靠性的贡献度指标等,以全面反映含分布式电源的配电网的可靠性水平。

常用的可靠性评估方法

目前,用于含分布式电源的配电网可靠性评估的方法主要有解析法、模拟法和混合法。

解析法是通过建立配电网的可靠性数学模型,利用数学分析的方法计算可靠性指标。该方法具有计算速度快、精度高的优点,但对于结构复杂、含有大量分布式电源的配电网,其建模难度较大,计算过程也较为复杂。常见的解析法包括故障树分析法、网络拓扑法等。故障树分析法通过构建故障树,找出导致系统故障的各种因素及其组合,进而计算系统的可靠性指标;网络拓扑法则通过分析配电网的拓扑结构,确定故障发生时的停电范围和影响程度,从而计算可靠性指标。

模拟法是通过对配电网的运行过程进行模拟,来评估其可靠性。该方法适用于结构复杂、含有大量不确定性因素的配电网,具有灵活性高、适应性强的优点,但计算速度较慢,需要大量的计算资源。常见的模拟法包括蒙特卡洛模拟法等。蒙特卡洛模拟法通过随机生成分布式电源的输出、负荷的大小等参数,模拟配电网的运行状态,统计故障发生的次数和持续时间,进而计算可靠性指标。

混合法是将解析法和模拟法结合起来,充分发挥两种方法的优点。例如,对于配电网中的主干网络,采用解析法进行评估,以提高计算速度;对于含有大量分布式电源的分支网络,采用模拟法进行评估,以提高评估的准确性。混合法在一定程度上克服了解析法和模拟法的缺点,是一种较为理想的可靠性评估方法。

提升含分布式电源的配电网可靠性的措施

为了提高含分布式电源的配电网的可靠性,可以采取以下措施。

合理规划分布式电源的接入位置和容量是关键。在规划时,应综合考虑负荷分布、网络拓扑结构、分布式电源的输出特性等因素,使分布式电源的接入能够最大限度地提高配电网的可靠性。例如,将分布式电源接入负荷中心附近,可以减少输电线路的损耗,提高供电的可靠性。

加强分布式电源的控制和管理也至关重要。通过先进的控制技术,如智能控制、协调控制等,实现分布式电源的稳定运行和灵活调度,减少其输出不确定性对配电网可靠性的影响。同时,建立完善的分布式电源管理系统,对分布式电源的运行状态进行实时监测和管理,及时发现和处理故障。

优化配电网的保护配置和整定是保障配电网安全可靠运行的重要措施。根据分布式电源接入后的配电网拓扑结构和潮流分布的变化,重新设计和整定保护装置,确保保护装置能够准确、快速地动作,避免保护误动或拒动。此外,还可以采用自适应保护技术,使保护装置能够根据配电网的运行状态自动调整其参数,提高保护的可靠性和灵活性。

定期对配电网设备进行维护和检修也是提高可靠性的有效手段。通过定期检查、试验和维护,及时发现设备的潜在故障并进行处理,减少设备故障对配电网可靠性的影响。同时,采用状态监测技术,对设备的运行状态进行实时监测,根据设备的状态制定合理的维护计划,提高维护的针对性和有效性。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

[1] 王朝珲.含分布式电源的配电网继电保护研究[D].西安理工大学[2025-08-03].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.731986.

[2] 赵文龙.分布式电源对配电网保护影响的评估方法[D].山东理工大学,2014.

[3] 张晟,于立涛,撖奥洋,等.基于Petri网的含分布式电源配电网故障定位研究[J].青岛大学学报:工程技术版, 2016, 31(4):6.DOI:10.13306/j.1006-9798.2016.04.012.

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