电力系统潮流+风光+水电（IEEE33）附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着新能源渗透率的不断提高，电力系统的潮流分布特性发生显著变化，给系统安全稳定运行带来新的挑战。本文以 IEEE33 节点配电系统为研究对象，构建包含风电、光伏和水电的多能源接入潮流计算模型，分析不同新能源出力特性对系统潮流分布的影响。通过改进的前推回代法求解潮流方程，量化风光水电接入位置、容量及出力波动对节点电压、支路功率损耗的影响规律，并提出基于储能协同的潮流优化控制策略。仿真结果表明，合理配置新能源接入位置与容量可降低网损 5%-15%，但高比例风光接入会导致电压波动幅度增加 20%-30%，需通过协调控制保障系统稳定。研究成果为含高比例新能源的配电系统规划与运行提供理论参考。

关键词：电力系统潮流；IEEE33 节点；风电；光伏；水电；新能源接入

一、引言

（一）研究背景与意义

在 “双碳” 目标驱动下，风电、光伏、水电等清洁能源在电力系统中的占比持续提升。据国际能源署（IEA）统计，2030 年全球新能源发电量占比将突破 40%，其中配电网层面的分布式新能源接入成为主流形式。然而，风光出力具有随机性、波动性，水电受季节与来水影响显著，三者协同接入会改变传统配电系统的潮流分布特性，可能导致节点电压越限、支路功率过载、网损增加等问题。

IEEE33 节点系统作为典型的放射状配电网络模型（含 33 个节点、32 条支路，额定电压 12.66kV，总有功负荷 3.72MW），被广泛用于配电系统潮流分析。基于该模型研究风光水电接入后的潮流特性，可揭示新能源对配电网的影响机制，为制定合理的接入方案与控制策略提供依据，对提升新能源消纳能力、保障系统经济性与稳定性具有重要意义。

（二）国内外研究现状

新能源潮流计算方法

国外学者较早开展含新能源的潮流计算研究，Civanlar 等（1988）提出前推回代法求解放射状配电网潮流，为分布式电源接入分析奠定基础；Ghosh 等（2009）将风电、光伏作为 PQ 或 PV 节点纳入潮流模型，考虑其出力随机性对潮流的影响。近年来，基于概率潮流的分析方法得到发展，如采用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）处理新能源出力不确定性（Bhattacharya 等，2012）。

国内研究聚焦于多能源协同的潮流优化，王成山等（2010）建立含分布式电源的配电网潮流计算模型，提出计及电压调整的网损优化方法；李庚银等（2021）针对高比例风光接入场景，提出基于场景分析法的概率潮流计算框架，提高了潮流计算的效率与精度。

风光水电的潮流影响研究

风电方面，风电接入会改变潮流方向，可能导致部分支路功率反向流动（Farmer 等，2015）；光伏方面，其出力波动会引起节点电压快速变化，中午时段可能出现电压越上限（IEEE Std 1547-2018）；水电方面，径流式水电站可作为可控电源参与潮流调节，而抽水蓄能电站可通过启停调整潮流分布（Luo 等，2020）。

现有研究多针对单一新能源接入，对风光水多能互补场景下的潮流特性分析不足，尤其缺乏三者在不同季节、时段的协同影响研究。

（三）本文主要研究内容与结构

本文以 IEEE33 节点系统为基础，重点研究含风光水电的电力系统潮流特性，主要内容如下：

构建风电、光伏、水电的数学模型，明确其在潮流计算中的节点类型（PQ、PV 或 PI 节点）及出力特性。

改进传统前推回代法，适应新能源接入后的潮流计算，处理分布式电源引起的潮流双向流动问题。

设计多场景仿真方案，分析风光水电接入位置（节点 5/12/25）、容量（0.5-2MW）及出力波动对 IEEE33 节点系统电压分布、支路功率、网损的影响。

提出基于电池储能的协调控制策略，平抑风光出力波动，优化潮流分布，验证其对电压稳定与网损降低的效果。

本文结构安排：第一章为引言；第二章建立风光水电及潮流计算模型；第三章阐述改进的潮流求解方法；第四章设计仿真场景并分析结果；第五章提出优化控制策略；第六章为结论与展望。

二、系统模型构建

（一）IEEE33 节点系统基本结构

IEEE33 节点系统拓扑如图 2-1 所示，节点 1 为平衡节点（电压 1.0p.u.），其余节点为 PQ 节点（有功负荷 0.01-0.3MW，功率因数 0.9 滞后）。支路参数（电阻、电抗）采用标准值，其中支路 1-2 电阻 0.0922Ω、电抗 0.0470Ω，支路 32-33 电阻 0.7080Ω、电抗 0.2340Ω，具体参数见文献（Kersting，2002）。