【配电网络扩展规划】考虑使用概率性能源生产和消费概况的决策附Matlab代码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_daizuo/article/details/145434567

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🎁 私信更多全部代码、Matlab仿真定制

🔥 内容介绍

随着全球能源结构转型以及分布式可再生能源技术的快速发展，配电网络面临着前所未有的挑战和机遇。传统的配电网络规划方法往往基于确定性的负荷和电源预测，难以适应高比例可再生能源接入带来的间歇性、波动性和不确定性。本文深入探讨了在配电网络扩展规划中，如何考虑概率性能源生产和消费概况的决策问题。通过分析传统规划方法的局限性，阐述了概率性方法的必要性和优势，并从数据获取、模型构建、优化求解和方案评估等方面，详细探讨了将概率性能源和负荷特性纳入配电网络规划的具体方法和策略。最后，本文展望了未来配电网络规划的发展趋势，并强调了基于概率性分析的灵活、智能规划方法在实现可持续能源目标中的重要作用。

引言

电力系统作为现代社会的重要基础设施，其安全、稳定、经济的运行至关重要。随着全球气候变化日益严峻以及对环境保护的迫切需求，可再生能源（如太阳能、风能）在全球能源结构中的比例不断攀升。然而，可再生能源的发电具有高度的间歇性和随机性，其出力受天气条件影响较大，难以像传统火力发电那样稳定可控。与此同时，电动汽车的普及、智能家居的兴起等因素也使得电力负荷呈现出更加复杂和动态的特性。这些变化给传统的配电网络带来了巨大的挑战，迫使我们重新审视现有的规划方法。

传统的配电网络规划方法通常基于对未来负荷和电源的确定性预测，并采用峰值负荷作为规划的基准。这种方法在负荷和电源相对稳定的情况下是有效的，但在高比例可再生能源接入的背景下，其弊端日益显现。确定性规划方法难以捕捉可再生能源出力和负荷的随机波动，可能导致网络容量不足、电压不稳定、运行效率低下等问题，甚至会威胁电力系统的安全稳定运行。因此，在配电网络扩展规划中，必须考虑可再生能源和负荷的概率性特性，采用更加科学和合理的规划方法。

传统配电网络规划的局限性

传统配电网络规划主要基于以下假设：

确定性负荷预测：假定未来负荷变化是可预测的，并以峰值负荷作为规划依据，忽略了负荷的随机波动。
确定性电源出力：假定传统火力发电或大型水电的出力是稳定可控的，忽略了可再生能源出力的间歇性。
静态网络模型：采用静态网络模型，忽略了网络运行的动态特性。

这些假设在传统电力系统中是相对合理的，但在以下方面无法适应当前和未来的挑战：

可再生能源的间歇性：光伏和风电的出力受天气条件影响，具有显著的随机性和波动性，传统规划方法难以处理这种不确定性。
负荷的随机性：随着电动汽车充电、智能家居等新型负荷的接入，负荷变化更加复杂，传统规划方法无法准确预测。
电网动态运行：传统规划方法通常假设网络处于稳态运行，忽略了网络动态运行对规划的影响，例如，短时间负荷突增或电源快速变化可能导致电压崩溃等问题。
经济性考虑不足：传统规划方法通常只考虑网络容量的满足，而忽略了在可再生能源接入下，网络运行成本和经济效益的影响。

因此，传统的配电网络规划方法在面对高比例可再生能源接入和复杂负荷变化的挑战时，显得力不从心，迫切需要引入概率性方法进行改进。

概率性配电网络规划的必要性与优势

概率性配电网络规划方法旨在考虑负荷和电源的随机特性，通过建立概率模型来描述其不确定性，并基于这些模型进行网络规划。这种方法主要具有以下优点：

考虑不确定性：能够有效处理可再生能源出力和负荷的随机波动，更好地反映实际运行情况。
风险评估：能够评估不同场景下网络运行的风险，为决策者提供更加全面的信息，有助于降低网络运行风险。
资源优化：能够更加合理地配置网络资源，优化网络运行成本，提高资源利用效率。
灵活性规划：能够支持更加灵活的网络规划方案，适应未来能源结构和负荷变化的趋势。
可靠性提升：可以提高配电网络的可靠性，降低因不确定性因素导致的网络故障概率。

总之，概率性配电网络规划方法是应对高比例可再生能源接入和复杂负荷变化的必然选择，是实现未来智能、可靠、经济配电网络的重要支撑。

概率性配电网络规划的具体方法

概率性配电网络规划是一个复杂的过程，涉及多个环节，包括数据获取、模型构建、优化求解和方案评估等。

数据获取与处理：
- 可再生能源发电数据：获取历史光伏和风电的发电数据，包括时间序列数据、气象数据等，并对其进行分析和处理，提取其概率分布特性。
- 负荷数据：获取历史负荷数据，包括用户用电行为数据、季节性变化数据等，并对其进行分析和处理，提取其概率分布特性。
- 网络参数数据：获取配电网络的拓扑结构、线路参数、设备容量等数据。
- 数据质量评估：对获取的数据进行质量评估，包括数据完整性、准确性和一致性等方面。
概率模型构建：
- 可再生能源发电模型：基于历史数据，采用统计方法（如概率密度函数、Copula函数等）建立可再生能源发电的概率模型，并考虑其时间相关性。
- 负荷模型：基于历史数据，采用统计方法或回归方法建立负荷的概率模型，并考虑其时间相关性、空间相关性等因素。
- 考虑不确定性的网络模型：将可再生能源出力和负荷的概率模型引入到网络模型中，建立能够反映不确定性的网络模型。