考虑无功补偿的分布式电源优化配置与储能策略

"该文提出了一种考虑无功补偿的分布式电源优化配置方法，旨在提高可再生能源利用率。在建立的多目标优化模型中，考虑了分布式电源、储能系统和无功补偿设备的成本、网络损耗和电压稳定性。通过采用改进的遗传算法进行求解，该方法能够减少分布式电源波动对配电网的影响，同时保证系统的稳定性并提高可再生能源的利用率。文中以IEEE-33节点配电网为例进行了验证。关键词包括分布式电源、无功补偿、储能、多目标优化、改进遗传算法。" 文章讨论的核心知识点包括： 1. **分布式电源（DG）**：分布式电源是指安装在用户侧或电网边缘的小型发电设施，如太阳能、风能等可再生能源发电装置。它们能够就地消耗产生的电力，减少对传统电网的依赖。 2. **无功补偿**：无功补偿是调整电力系统中无功功率平衡的过程，以改善电网电压质量和提高电能效率。它通常通过安装电容器组或静止无功发生器（SVG）等设备来实现。 3. **储能系统**：储能系统，如电池储能，可以在电力需求低时存储能量，在需求高时释放，有助于平滑可再生能源的输出波动，提高电网稳定性。 4. **多目标优化**：在本文的优化配置模型中，目标包括最小化DG、储能系统和无功补偿设备的建设成本，最小化网络损耗，以及最大化电压稳定性指标。这种多目标优化旨在找到各目标之间的平衡点。 5. **改进遗传算法**：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法。在此研究中，算法被改进以适应复杂的多目标优化问题，有效地搜索解决方案空间。 6. **IEEE-33节点配电网**：这是一个广泛用于电力系统研究的标准测试系统，用于验证提出的优化配置方法的效果。 7. **可再生能源消纳**：接入分布式电源是有效消纳可再生能源的方式，可以改善能源结构，提高能源利用率，同时也对系统的电压水平、网络损耗和可靠性产生影响。 8. **DG选址定容问题**：确定DG的最佳安装位置和容量是电力系统规划中的关键问题，直接影响系统的经济性和可靠性。 9. **智能启发式算法**：由于配电网规划问题的复杂性，传统的数学优化方法不再适用，因此，如遗传算法等智能算法在解决这类问题上表现出优势。 该研究提供了一种综合考虑经济性、效率和稳定性的分布式电源优化配置策略，对于促进可再生能源的并网和高效利用具有重要意义。