【微电网】微电网的分布式电源优化配置研究（Matlab代码实现）

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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

3 文献来源

4 Matlab代码及文章讲解

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1 概述

摘要：本研究使用主从方法为微电网的规划分布式发电（DG）分配提出了一种新的问题公式。在先前的规划研究中，所有危险品均具有相同的运行模式（例如，以统一的功率因数运行）。对于由主从控制的微电网，DG具有两种可能的运行模式：主模式（非单位功率因数运行）和从模式（单位功率因数运行）。对于计划主从控制的微电网，除了DG选址外，还可以通过在计划问题中包括一组新的约束条件来确定最佳DG运行模式。因此，以最小化微电网的能量损失为主要目标，提出的公式能够确定主从DG的最佳位置。提出的模型被公式化为混合整数非线性规划问题。集成到最佳功率流框架中，并在考虑可变负载曲线的IEEE 38总线系统上进行了测试。除此之外，系统中的从属DG还针对不同负载类型和无功功率注入的案例研究进行了敏感性分析（例如，以固定的非单位功率因数运行）。

电力系统中分布式发电（DG）的快速增长的集成，是引起人们对微电网日益增长的兴趣的主要驱动力之一。微电网自主运行的能力是[1]中发现的未来智能电网设计的主要特征之一。

为了最大程度地利用分布式发电系统在配电系统中的优势，已经进行了广泛的研究[2-6]，以最佳地确定分布式发电系统的大小和位置，以增强配电系统的运行。根据现有文献，可以对DG进行最佳定位，以实现技术或经济利益。DG分配研究中使用的经济目标包括最大化利润和最小化运营成本[7]。另一方面，在[4，8]中讨论的有功功率和无功功率的减少，电压分布的增强[9]和稳定性的提高[6]是已实现DG尺寸和选址的技术目标。在[10]中，通过制定一个多目标优化问题来考虑技术和经济方面的问题，该问题可以在计划期内最大化系统负荷以及配电公司的利润。此外，[11]中的研究通过使用指数负载模型，考虑了电压相关负载的影响，确定了在单位功率因数下运行的DG的大小和位置。

自主微电网的运行已逐渐普及，并且大多数研究工作集中在运行方面，例如[12，13]中讨论的稳定性增强，[14，15]中找到的稳定运行的最佳控制方案和谐波。 [16，17]中提供了用于提高电能质量的缓解措施。从分配具有各种目标的DG的角度来看，最近的研究集中在微电网的规划方面。文献[18]中的规划方法为并网微电网选择了最佳的DG类型，同时考虑了固定的DG大小和单位功率因数操作，以实现分布式能源（DER）的最小投资成本。同样，[19]中的研究确定了最佳DG位置和容量，对于并网的微电网，它对应于最小的功率损耗和节点电压偏差。在[20]中提出了一种方法，该方法确定可调度和间歇性发电与DG分配的最佳组合的大小，以最大化径向系统的长期经济利润。在[21]中讨论了能源管理的运营策略，并结合了优化DG容量和类型。但是，本研究中未对DG的位置进行优化。鉴于[22]中着重于在适当的位置部署最佳尺寸的DG，以实现具有成本效益的解决方案以及估计的可靠性标准，但是该研究仅针对实际发电和需求。在[20]中提出了一种方法，该方法确定可调度和间歇性发电的最佳组合以及DG分配的大小，以使径向系统的长期经济利益最大化。在[21]中讨论了能源管理的运营策略，并结合了优化DG容量和类型。但是，本研究中未对DG的位置进行优化。鉴于[22]中着重于在适当的位置部署最佳尺寸的DG，以实现具有成本效益的解决方案以及估计的可靠性标准，但是该研究仅针对实际发电和需求。在[20]中提出了一种方法，该方法确定可调度和间歇性发电与DG分配的最佳组合的大小，以最大化径向系统的长期经济利润。在[21]中讨论了能源管理的运营策略，并结合了优化DG容量和类型。但是，本研究中未对DG的位置进行优化。鉴于[22]中着重于在适当的位置部署最佳尺寸的DG，以实现具有成本效益的解决方案以及估计的可靠性标准，但是该研究仅针对实际发电和需求。

当考虑并网的微电网时，实施的DG通常负责实际发电。[23]中的研究讨论了微电网中最佳无功功率规划的方面，并根据电压限制约束评估了微电网的成功，其中DG以单位功率因数运行。相反，在[24]中提出的计划是针对自治微电网执行的，该电网将针对实际电源的分布式储能资源（DESR）与针对无功注入的分布式无源（DRS）进行了优化分配。

通常有两种主要的控制方案用于控制孤岛微电网中的DG。下垂控制和主从控制。在基于下垂的控制中，系统的频率和电压根据有功功率和无功功率而变化[25]。这导致系统中这两个参数的变化。为了最小化电压和频率偏差，稳定电压分布，减少微电网中的分布和转换损耗，采用主从控制以改善微电网的电压-频率控制模式（V–f）的整体运行[ 26]。主DG单元通过V–f控制来调节微电网的电压和频率，而从DG单元则通过P–Q进行控制。主机DG根据电压设定值控制注入固定的有功（或无功）功率。在文献中已经进行了一些有关使能量损失最小化的工作。文献[27]中的研究生成了一个发电负荷模型，该模型解决了基于间歇性风能的DG和随机负荷的确定性规划问题。

2 运行结果

3 文献来源

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4 Matlab代码及文章讲解