一种基于脆弱性理论的主动配电网储能规划方法与流程

本发明属于电网储能规划领域，尤其涉及一种基于脆弱性理论的主动配电网储能规划方法。
背景技术：
：目前，针对电力系统脆弱性的研究较大范围的集中在输电网络，配电网作为电力系统的重要组成部分，随着主动配电网的发展，大规模分布式能源的接入和主动网络管理技术的应用，使实际的配电网结构错综复杂，节点众多，运行工况多样，网络复杂程度已逐渐向输电网络靠拢，对配电网系统进行脆弱性研究已具备了一定的物理条件。当前配电网评价工作主要侧重于可靠性、经济性、供电质量等单相评价。综合评价与决策方法在实际规划应用中的缺乏，使目前配电网建设决策水平较低，电网改造项目盲目性较大，每年改造后的电网仍然存在较多问题，不能较好地满足广大电力用户的要求，形成这种困境的主要原因是对配电网现存的和即将出现的薄弱环节不能定量的给出问题的严重程度及具体位置。随着主动配电网技术的推进，为应对越来越复杂的配电网运行状态，为满足电力消费用户的供电要求，形成一套系统的、科学的主动配电网脆弱性分析评估方法和决策工具来服务于主动配电网的规划与具有重要的现实意义。脆弱性评估在配电网中应用仍然比较薄弱，达不到实际应用的要求。而且技术研究均没有考虑到储能装置等分布式电源接入配电网后网络运行状态的多样性，应用于配电网规划的仿真算例也没有考虑到网络全寿命周期各时期运行场景的不同需求。随着主动配电网的发展，以脆弱性评价理论为基础，研究储能装置等分布式能源的大规模接入、配电网网络结构的主动管理等新特性对配电系统的规划及运行的影响将具有很高的需求和价值，将这些新特性纳入到分析范围内并落脚到实际应用中将是本发明的主要研究方向。技术实现要素：为了解决上述问题，本发明提出了一种基于脆弱性理论的主动配电网储能规划方法，其特征在于，所述方法的具体步骤为：步骤1、确定基于脆弱性理论的主动配电网储能规划模型的参数信息及控制变量；所述参数信息包括：春夏秋冬各取一个典型日，各典型日取多个时间断面，各时间断面取多个运行状态样本，典型日负荷信息即负荷地理分布和规划水平年的负荷波动情况，DG信息即DG的地理分布、单机容量、功率参数及规划水平年的出力波动情况，储能信息即储能的类型、寿命、单位节点储能功率最大值、总配置容量、固定投资费用、运行损耗费用、可安装的地理位置、储能损耗及储能寿命，馈线信息即馈线类型及其所对应的最大载流量，系统的网损成本，ADN从主网的购电电价，系统可允许的节点电压偏移率；所述控制变量为所要安装储能的配电网区域中储能安装位置以及在该位置配置容量的向量LES，其中LES＝{SOCES.g|g∈Ωg}，Ωg为系统中所有储能待选安装节点构成的初始集合，SOCES.g为系统中储能元件安装的节点g所配置的储能容量；步骤2、将确定的表征系统中所有储能待选安装节点构成的初始集合Ωg作为储能配置节点范围模型的控制变量，以系统安置储能前后的综合脆弱性变化量ΔR为评估指标，研究主动配电网各节点的脆弱程度，确定系统内储能待选安装节点范围；步骤3、建立基于脆弱性理论的AND储能规划模型；步骤4、采用预定算法对储能规划模型进行迭代求解。所述步骤2中系统安置储能前后的综合脆弱性变化量其中，SEI为全局能效变化量，EFIbe为系统变化前的能量损失率，VOIbe为系统变化前的电压越限率，COIbe为系统变化前的回路过载率；EFIaf为系统变化后的能量损失率，VOIaf为系统变化后的电压越限率，COIaf为系统变化后的回路过载率；w1、w2、w3分别为能量损失率、电压越限率、回路过载率的权重系数，满足w1+w2+w3＝1。所述全局能效变化量SEI反映任一节点变化对系统全局脆弱性的影响，全局能效变化量的值越大表明该节点装设储能对系统的全局脆弱性影响越大，该节点越重要；全局能效变化量其中，Egs.af为系统变化前的全局效能指标，Egs.be为系统变化后的全局效能指标；所述全局能效指标反映电力网络的网络度数、聚类系数、最短路径和平均距离、网络介数的拓扑特性，全局能效指标值越大，说明网络的供电效率越高，规划方案越好，全局能效指标其中，m为选用的时间断面的个数；Egr为在时间断面r下的全局效能指标，其中，ng为电源节点数，nl为负荷节点数；Vg为电源节点所在的集合，Vl为电源节点和负荷节点所在的集合；Plj.r为在时间断面r时负荷节点j的有功负荷量；Pgi.r为在时间断面r时电源节点i的有功容量；Z′ij为节点i和节点j间二端口网络输入阻抗，Z′ij＝Zii+Zjj-2Zij其中，Zii为节点阻抗矩阵中节点i的自阻抗；Zii为节点阻抗矩阵中节点i与节点j的互阻抗；所述网络度数指网络所有节点度数的平局值；在网络G中，设节点i∈V(G)，G中与节点i关联的边的数目称为节点i的度；所述聚类系数C就是用来描述网络节点的聚集程度的重要参数，在网络中，节点i的聚类系数式中，ki为节点i的邻近节点数，则ki个近邻节点之间之多存在条边，ti表示ki个近邻之间实际存在的边数；聚类系数表示近邻节点之间的联系紧密程度，对所有Ci求平均值就得到全网的聚类系数最短路径和平均距离网络G中，节点i到节点j的所有通路的集合可记为{Pij}，网络的最短路径就是在{Pij}里长度最小的路径，用dij表示，网络的平均距离L定义为所有节点间的最短路径的平均值所述网络介数是指边或节点被网络中的最短路径经过的次数；所述能量损失率反映不同时间断面下考虑各种运行状态的节点损失负荷的风险，能量损失率其中，s为选取的运行状态样本数；pq为运行状态q发生的概率；kr为时间断面r下有负荷损失的运行状态样本数；ΔSrq为时间断面r中运行状态q下网络损失的负荷；ΔSrq'为由储能装置或分布式电源单独向故障区非故障点送出的功率；SLN为系统的平均负荷功率；所述电压越限率反映主动配电网在各运行状态下节点电压越限的风险，当母线电压值介于(Vmin,Vmax)之间时，Vmin表示设定的母线电压最低值，Vmax表示设定的母线电压最高值，系统运行人员认为该节点i电压越限风险为零，电压越限率其中，Vrqα为时间断面r中运行状态q下系统中节点a的电压标幺值；qαo为运行状态q下系统中节点α的额定电压的标幺值；n为节点总数；nrqout为时间断面r运行状态q下存在电压越限的节点数。所述步骤2确定系统内储能待选安装节点范围的具体过程为:首先设定典型日和场景参数，输入网络拓扑参数、运行场景数据及DG出力数据，通过移除某一指定节点，对变化前后的主动配电网的系统脆弱性变化量进行计算，遍历所有节点后，得到各节点变化前后系统脆弱性的变化量ΔR，根据ΔR的大小排序得到的各节点的脆弱性排序，选择脆弱性最高的几个节点作为储能装置配置待选节点，修正系统中所有储能待选安装节点构成的集合Ωg，修正后的储能待选安装节点构成的集合为Ωg’。所述步骤3中建立基于脆弱性理论的AND储能规划模型的具体过程为步骤301、确定储能容量配置模型的控制变量，表征系统中储能安装位置以及在该位置配置容量的向量LES’为主动配电网储能规划模型的控制变量，其中LES＝{SOCES.g|g∈Ωg’}；步骤302以系统总费J用最小为目标minJ＝Job1+Job2，其中，Job1为折算到等年值的储能固定投资费用，单位为万元；Job2为折算到等年值的运行费用，单位为万元；Job1=1yα(1+α)y(1+α)y-1Σg∈Ωg′(Fset+FESSOCES.g)+Σyα(1+α)yFmtΣg∈Ωg′SOCES.g,]]>其中，y为储能寿命年数，α为利率，取0.08；D为仿真场景数；Td为场景d持续时间；Plossd为场景d下的系统网损；Pmaind为场景d下主网输送的功率；Pav为主网的功率均值；PDGd为场景d下DG的出力；Fset为储能固定安装费；FES为单位容量储能费用；Fmt为单位容量储能年维护费用；Floss为单位功率网损费用；Fmain为场景d下主网出力所需费用；FDG为DG单位出力所需费用；FES.gloss为节点g储能运行损耗费用；Fpvd为衡量主网出力波动的等值费用；步骤303、设置储能配置模型的约束条件，具体包括：(a)脆弱性约束：要求安装储能前后系统的脆弱性改善程度大于目标制，ΔR≥ΔRset，其中，ΔRset为系统安置储能前后的综合脆弱性变化量目标值；(b)网络运行约束：Σh∈ΩDGPDG.h+Σg∈ΩES′PES.g+Pmain=Pload+ΣPlossΣh∈ΩDGQDG.h+Σg∈ΩES′QES.g+Qmain=Qload+ΣQloss;]]>0≤PDG≤PDGmax0≤QDG≤QDGmax0≤Pload≤Qloadmax0≤Qload≤Qloadmax;]]>其中，ΩDG为系统中所有DG安装节点构成的集合；PDG.h为h点的分布电源发出的有功功率，QDG.h为h点的分布电源发出的无功功率；PES.g为储能发出的有功功率，QES.g为储能发出的无功功率；Pmain为配电系统从主网吸收的有功功率，Qmain为配电系统从主网吸收的无功功率；Pload为负荷有功功率，Qload为负荷无功功率；∑Ploss为网络有功损耗，∑Qloss为网络无功损耗；(c)储能元件约束-NcmaxPENg≤PEStg≤NdmaxPENgSOCg(t-1)-SOCgt=PEStgΔt+PESlossgΔtSOCESgmin≤SOCESgΔt≤SOCESgmaxSOCgo=SOCgendΣSOCgmax≤SOCset]]>其中，PENg为节点g上装的储能元件的额定功率；PEStg为节点g上装的储能元件在t时刻的功率；t为单位时间，以1小时为单位时间；SOCgt为节点g上装的储能元件在t时刻的电量；SOCESgmax为节点g上装的储能元件的电量最大值，SOCESgmin为节点g上装的储能元件的电量最小值，SOCgo为节点g上装的储能元件周期始时刻电量始时刻电量，SOCgend为节点g上装的储能元件周期末时刻电量末时刻电量，SOCset为储能元件总功率的设定值；-Ncmax为最大充电倍数、Ndmax为放电倍数，其值与储能种类有关，PESlossg为电量损耗，SOCgmax为每个节点的最大储能电量；(d)节点电压约束、支路潮流约束：要求所构建主动配电网中各节点电压及各支路潮流均满足约束。所述步骤4中储能配置模型为非线性规划模型，采用内点法、粒子群算法和遗传算法对储能配置模型进行求解。有益效果本发明利用适应于主动配电网的脆弱性评价指标体系，研究储能系统在主动配电网的优化规划问题。与电网传统的储能装置规划方案相比，本发明所提出基于脆弱性理论的储能选址规划模型能够综合考虑经济性和改善系统脆弱性两面的工作，所得的规划方案具有更高的应用价值，具体表现为以下几方面：1)方案的总体经济成本更低，将有助于电网企业节约储能装置投入和运营成本并提高企业经营绩效。2)所提出的规划方案将有效改善系统的脆弱度，使得配置有储能的配电系统具有更强的抗风险能力。3)本发明所提出的一种适合于主动配电网的脆弱性评价指标为规划人员直观定量的判断现有系统的脆弱性以及各节点的脆弱性。附图说明图1一种基于脆弱性理论的主动配电网储能规划方法流程图；图2网络各节点脆弱性排序获取流程示意图；图3改进的IEEE34节点算例系统；图4储能配置前各节点脆弱性排序；图5a-d在春夏秋冬四个典型日中加入储能前后主动配电网从主网吸收的功率量对比图；图6a-d在春夏秋冬四个典型日中储能在各典型日荷电状态曲线；具体实施方式下面结合附图，对本发明作详细说明。图1示出了本发明的一种基于脆弱性理论的主动配电网储能规划方法流程图，该规划方法可以由各种计算设备执行。步骤1、确定基于脆弱性理论的ADN储能规划模型的参数信息及控制变量；所述参数信息包括：春夏秋冬各取一个典型日，各典型日取多个时间断面，各时间断面取多个运行状态样本，典型日负荷信息即负荷地理分布和规划水平年的负荷波动情况，DG信息即DG的地理分布、单机容量、功率参数及规划水平年的出力波动情况，储能信息即储能的类型、寿命、单位节点储能功率最大值、总配置容量、固定投资费用、运行损耗费用、可安装的地理位置、储能损耗及储能寿命，馈线信息即馈线类型及其所对应的最大载流量，系统的网损成本，ADN从主网的购电电价，系统可允许的节点电压偏移率；所述控制变量为表征系统中储能安装位置以及在该位置配置容量的向量LES，其中LES＝{SOCES.g|g∈Ωg}，Ωg为系统中所有储能待选安装节点构成的初始集合，SOCES.g为系统中储能元件安装的节点g所配置的储能容量。步骤2、将确定的表征系统中所有储能待选安装节点构成的初始集合Ωg作为储能配置节点范围模型的控制变量，以系统安置储能前后的综合脆弱性变化量ΔR为评估指标，研究主动配电网各节点的脆弱程度，确定系统内储能待选安装节点范围；结合典型日系统涉及区域内的负荷的信息，结合主动配电网脆弱性评价指标体系，从储能待选安装节点构成的初始集合中进行筛选和缩减，确定系统内储能待选安装节点范围。为方便计算储能安置前后主动配电网的系统脆弱性程度和变化量，在本发明中定义了反应网络结构脆弱性的“全局因子”和“局部因子”2维评价域，如下：全局因子：全局因子从全局出发量化评估主动配电网的脆弱性，包含全局能效指标和全局能效变化量。全局能效指标Egs：全局能效指标反映电力网络的度数、聚类系数、最短路径和平均距离、网络介数等拓扑特性。全局能效指标值越大，说明网络的供电效率越高，规划方案越好。全局能效指标的具体数学描述如下：Egs=1mΣr=1mEgr---(1)]]>其中，m为选用的时间断面的个数；Egr在时间断面r下的全局效能指标。对于式(1)，Egr的计算公式如下：Egr=1ngnlΣi⊆Vg,j⋐VlPgi.rPlj.rexp(Zij′)---(2)]]>其中，ng，nl分别为电源节点和负荷节点的数目；Vg，Vl分别为电源节点和负荷节点所在的集合；Z′ij为节点i，j间二端口网络输入阻抗；Plj为在时间断面r时负荷节点j的有功负荷量；Pgi为电源节点i的有功容量；对于式(2)，Z′ij的计算公式如下：Z′ij＝Zii+Zjj-2Zij(3)其中，Zii为节点阻抗矩阵中节点i的自阻抗；Zii为节点阻抗矩阵中节点i，j的互阻抗。全局能效变化量SEI：全局能效变化量反映任一节点变化对系统全局脆弱性的影响。全局能效变化量的值越大表明该节点装设储能对系统的全局脆弱性影响越大，该节点越重要。全局能效变化量的具体数学描述如下：SEI=Egs.af-Egs.beEgs.be---(4)]]>其中，Egs.af为系统变化前的全局效能指标；Egs.be为系统变化后的全局效能指标。局部因子：局部因子考虑系统单一元件故障退出的不同运行状态，反映系统的局部脆弱性，包含能量损失率、回路过载率和电压越限率。能量损失率ELI：能量损失率反映不同时间断面下考虑各种运行状态的节点损失负荷的风险。能量损失率的具体数学描述如下：ELI=1mΣr=1mΣq=1spq(ΔSrq-ΔSrq′)kSLN---(5)]]>其中，s为选取的运行状态样本数；pq为运行状态q发生的概率；kr为时间断面r下有负荷损失的运行状态样本数；ΔSrq为时间断面r中运行状态q下网络可能损失的负荷；ΔS′rq为由储能装置或分布式电源单独向故障区非故障点送出的功率；SLN为系统的平均负荷功率。电压越限率VOI：电压越限率反映主动配电网在各运行状态下节点电压越限的风险，当母线电压值介于(Vmin,Vmax)之间时，系统运行人员认为该节点i电压越限风险为零。电压越限率的具体数学描述如下：VOI=1mΣr=1mΣq=1spqΣa=1n|Vrqa-Vao|nrqout---(5)]]>其中，Vrqa为时间断面r中运行状态q下系统中节点a的电压标幺值；Vao为系统中各节点额定电压的标幺值；n为节点总数；nrqout为时间断面r运行状态q下存在电压越限的节点数。在定义了“全局因子”和“局部因子”2维评价域之后，在本发明实施例中一种实现方式中，所描述的评估指标—系统脆弱性变化量△R的具体表达式如下：ΔR=SEI/[(ELIaf·w1+VOIaf·w2+COIaf·w3)-(ELIbe·w1+VOIbe·w2+COIbe·w3)ELIbe·w1+VOIbe·w2+COIbe·w3]---(6)]]>其中，EFIbe、VOIbe、COIbe为系统变化前的系统局部因子指标；EFIaf、VOIaf、COIaf为系统变化后的系统局部因子指标；w1、w2、w3为局部因子各指标的权重系数，由规划者根据德尔菲打分法确定，满足w1+w2+w3＝1.在建立完成储能安置待选界定节点范围的脆弱性评价指标后，确定网络各节点脆弱性排序和储能待选安装节点集合，具体流程如图2所示。首先设定典型日和场景参数，通过移除某一指定节点，对变化前后的主动配电网的系统脆弱性变化进行计算，遍历所有节点后，得到各节点变化前后系统脆弱性的变化量和各节点的脆弱性排序，并根据规划者需要，选择脆弱性最高的几个节点作为储能装置配置待选节点，修正系统中所有储能待选安装节点构成的集合Ωg，修正后的储能待选安装节点构成的集合为Ωg’。步骤3、建立基于脆弱性理论的AND储能规划模型；首先确定储能容量配置模型的控制变量，表征系统中储能安装位置以及在该位置配置容量的向量LES’为主动配电网储能规划模型的控制变量，其中LES＝{SOCES.g|g∈Ωg’}。然后，以系统总费用最小为目标minJ＝Job1+Job2(7)其中，Job1为折算到等年值的储能固定投资费用，单位为万元；Job2为折算到等年值的运行费用，单位为万元。Job1、Job2计算公式如下：Job1=1yα(1+α)y(1+α)y-1Σg∈Ωg′(Fset+FESSOCES.g)+Σyα(1+α)y-1FmtΣg∈Ωg′SOCES.g---(8)]]>Job2=Σyα(1+α)y-1ΣiTi[FlossPlossi+FmainPmaini+ΣDGFDGPDGi+Σg∈Ωg′FES.gloss+Fpvd|Pmaini-Pav|]---(9)]]>其中，Job1为折算到等年值的储能固定投资费用；Job2为折算到等年值的运行费用；y为储能寿命年数，；α为利率，取0.08；i为仿真场景数；Ti为场景i持续时间；Plossi为场景i下的系统网损；Pmaini为场景i下主网输送的功率；Pav为主网的功率均值；PDGi为场景i下DG的出力；Fset为储能固定安装费；FES为单位容量储能费用；Fmt为单位容量储能年维护费用；Flossi为单位功率网损费用；Fmaini为场景i下主网出力所需费用；FDG为DG单位出力所需费用；FES.gloss为g节点储能运行损耗费用；Fpvd为衡量主网出力波动的等值费用。最后，设置储能配置模型的约束条件，具体可以包括：(a)脆弱度性能约束：要求安装储能前后系统的脆弱度改善程度大于目标制，具体表达式如下：ΔR≥ΔRset(10)其中，ΔR为系统安置储能前后的综合脆弱性变化量；ΔRset为系统安置储能前后的综合脆弱性变化量目标值。(b)网络运行约束：Σh∈ΩDGPDG.h+Σg∈ΩES′PES.g+Pmain=Pload+ΣPlossΣh∈ΩDGQDG.h+Σg∈ΩES′QES.g+Qmain=Qload+ΣQloss---(11)]]>0≤PDG≤PDGmax0≤QDG≤QDGmax0≤Pload≤Ploadmax0≤Qload≤Qloadmax---(12)]]>其中，ΩDG为系统中所有DG安装节点构成的集合；PDG.h、QDG.h为h点的分布电源发出的有功、无功功率；PES、QES为储能发出的有功、无功功率；Pmain、Qmain为配电系统从主网吸收的有功、无功功率；Pload、Qload为负荷有功、无功功率；∑Ploss、∑Qloss为网络有功、无功损耗；PES、QES为储能发出的有功、无功功率。(c)储能元件约束-NcmaxPENg≤PEStg≤NdmaxPENgSOCg(t-1)-SOCgt=PEStgΔt+PESlossgΔtSOCESgmin≤SOCESg≤SOCESgmaxSOCgo=SOCgendΣSOCgmax≤SOCset---(13)]]>其中，PENi为储能元件g的额定功率；PESti为储能元件g在t时刻的功率；Δt为单位时间，以1小时为单位时间；SOCit为储能g在t时刻的电量；SOCimax、SOCimin为储能g电量最大值、最小值；SOCio、SOCiend为储能i周期始、末时刻电量；SOCset为为储能元件总功率的设定值。(d)节点电压约束、支路潮流约束：要求所构建主动配电网中各节点电压及各支路潮流均满足约束。在完成S106之后，储能配置方法进入步骤S108。在步骤S108中，采用预定算法对储能配置模型进行迭代求解，得到向量LES’的最优解，并将该解作为主动配电网储能的最优配置方式。步骤4、采用预定算法对储能规划模型进行迭代求解。储能配置模型为非线性规划模型，因此对模型的求解可以采用各种非线性规划问题的算法。例如内点法、粒子群算法和遗传算法等，本发明对算法不做限制，本领域技术人员可以根据需要合理选择。以下以用遗传算法对储能配置模型求解过程进行说明，包括如下步骤：A、输入的ADN网架结构，并对配置储能前的网络进行脆弱性评价，得到脆弱性排序结果，选出脆弱性最薄弱的N个节点作为选址范围B、编码策略，采用实数编码方式，待优化的参数为N个节点的储能装置容量，则编码为长度N的染色体。其中编码位置i代表被选出薄弱节点中的第几个节点，该位置的数据表示安装的储能装置容量C、初始化，设置初始参数，包括种群规模，最大遗传代数，随机产生初始种群D、计算潮流，并将目标函数的倒数作为个体的适应度函数，计算各个个体的适应度，记录最优个体。E、遗传操作方式，在当前规划方案中，以交叉概率Pc和变异概率Pm方案个体进行变异操作。交叉概率Pc和变异概率Pm的表达式如下：Pc(k)=Pc(0)-(Pc(0)-Pc)exp(-ΔUNC)---(16)]]>Pm(k)(k)=Pm(0)+(Pm-Pm(0))exp(-ΔUNM)---(17)]]>式中，k为迭代次数；ΔU为第k-1次迭代的染色体域中适应度最大最小值之差；p(Tk+1)为温度Tk+1下的接受概率；Pc(0)、Pm(0)为交叉、变异概率的初始值；Pc(k)、Pm(k)为第k次迭代时交叉、变异概率的值；Pc、Pm为交叉概率最小值和变异概率最大值；NC、NM为给定常数。F、对遗传操作后的种群进行潮流计算，并计算个体适应度，记录最优个体。重复E、F部分，直至满足预定条件(例如迭代次数达到预设值)时停止迭代，得到既满足经济型要求，又能极大改善网络脆弱的主动配电网储能规划方案。综上所述，与电网传统的储能装置规划方案相比，本发明所提出基于脆弱性理论的储能选址规划模型能够综合考虑经济性和改善系统脆弱性两面的工作，所得的规划方案具有更高的应用价值，具体表现为以下几方面：3)方案的总体经济成本更低，将有助于电网企业节约储能装置投入和运营成本并提高企业经营绩效。4)所提出的规划方案将有效改善系统的脆弱度，使得配置有储能的配电系统具有更强的抗风险能力。3)本发明所提出的一种适合于主动配电网的脆弱性评价指标为规划人员直观定量的判断现有系统的脆弱性以及各节点的脆弱性。为说明本发明所提出的基于脆弱性理论的主动配电网储能规划方法的有效性，采用改进后的IEEE34节点算例进行验证，系统如图3所示。仿真参数如表1所示，选取4个典型日代表春夏秋冬四季电网全年实际运行情况，以此为基础构建预想场景，风机出力、光伏出力、负荷在各典型日的波动情况。表1算例仿真参数根据对脆弱性指标的评价结果，各节点脆弱性排序如图4所示，脆弱性最薄弱的8个节点依次为1，2，21，23，3，9，33，19，即储能待选安装节点构成的集合Ωg’＝[ng＝1|g＝1,2,21,23,3,9,33,19]。将Ωg’待入优化模型进行迭代计算，仿真结果如表2所示。表2仿真结果表2给出了配置储能前后目标函数值、主网输送功率峰谷差以及综合脆弱性指标的变化情况，仿真结果表明，加入储能后的系统可明显减少峰谷差，减少网络损耗，提高系统的经济性，系统的综合脆弱性也有明显的改善。系统加入储能后的4个典型日主网出力曲线如图5a-d所示，在主动配电网加入储能后从主网吸收的功率曲线明显较加入储能前平滑，表明储能装置起到了削峰填谷的作用，究其原理就是在系统低谷负荷时储能充电提高系统低谷负荷，高峰负荷时放电减少从主网吸收的功率。储能元件的仿真结果见表3与图6a-d，储能安装节点为9号节点及21号节点，由节点脆弱性排序可知这两个节点对系统综合脆弱性影响较大，在这两个节点加入储能后系统综合脆弱性指标由3.0247增加到7.8711，明显地改善了系统性能。储能容量的分配如表5-3所示，其中9号节点安装容量为0.46，额定输出功率为0.13，21号节点安装容量为0.74.，额定输出功率为0.2。表3储能配置参数如图6a-d所示，从四个典型日中储能的荷电状态曲线可以看出，储能装置的最优荷电状态为夜间及日间低谷负荷时充电，日间高峰负荷是放电。从夏季典型日储能SOC状态图可知，由于夏季日间中间时间段光伏出力较大，储能充电时间集中在该时间段，然后在高峰负荷时释放这些电量；秋季和冬季是风能较充足的季节，从秋季、冬季典型日储能SOC状态图可知，储能在每日前2/3时间段充电，是由于该时间段风能出力较大且负荷较小，然后在高峰负荷时释放这些电量，储能这种运行特性可以很好的改善分布式能源出力波动对系统的影响。另外，由于在目标函数中增加了峰谷差惩罚费用项，储能充电时间一般也为负荷低谷时期，储能放电时期一般为负荷高峰期，体现了储能改善峰谷差的作用。当前第1页1 2 3