吳 昊， 許躍進(jìn)， 殷德聰， 楊 建

（1.國網(wǎng)浙江省電力公司嘉興供電公司，浙江 嘉興 314000；2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083）

計(jì)及氣象因素的分布式電源在配電網(wǎng)的優(yōu)化配置

吳 昊1， 許躍進(jìn)2， 殷德聰2， 楊 建2

（1.國網(wǎng)浙江省電力公司嘉興供電公司，浙江 嘉興 314000；2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083）

以DG接入配電網(wǎng)配置方案為研究對(duì)象，考慮包括風(fēng)速、溫度和光照強(qiáng)度在內(nèi)的環(huán)境因素，基于配電網(wǎng)所處環(huán)境的歷史氣象數(shù)據(jù)，通過建立DG的工程計(jì)算模型，分析了DG出力四季綜合日時(shí)段變化特性，得出由DG出力四季綜合日時(shí)段變化確定的96時(shí)段場景。為了得到光伏和風(fēng)力式DG在配電網(wǎng)中的優(yōu)化配置方案，以配置DG后網(wǎng)損下降率最大為目標(biāo)函數(shù)，引入免疫接種和選擇淘汰更新策略對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)所建模型尋優(yōu)求解。以IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)為算例，得出了科學(xué)合理的DG定容定址方案，驗(yàn)證了模型及算法的有效性，同時(shí)與不考慮配電網(wǎng)環(huán)境的DG規(guī)劃結(jié)果相比較，體現(xiàn)了DG規(guī)劃中考慮配電網(wǎng)環(huán)境因素的必要性。

分布式電源；氣象因素；優(yōu)化配置；四季綜合日變化；改進(jìn)粒子群算法

0 引言

DG（分布式電源）一般是指靠近用戶，為滿足用戶的特殊需求，發(fā)電功率在幾千瓦至50 MW的小型模塊化發(fā)電單位。DG的類型主要有風(fēng)力發(fā)電、太陽能光伏發(fā)電、冷熱聯(lián)產(chǎn)發(fā)電、燃料電池、微型燃?xì)廨啓C(jī)等[1-2]。DG相對(duì)于常規(guī)集中式電源的優(yōu)勢在于：可以高效利用用戶處各種分散的能源，實(shí)現(xiàn)就近供電，提高能源的利用率，以減少遠(yuǎn)距離供電產(chǎn)生的網(wǎng)損，對(duì)于減輕環(huán)保壓力、降低終端用戶的費(fèi)用具有積極作用。DG既能直接滿足用戶用電需要，又能接入配電網(wǎng)，作為配電網(wǎng)電源的補(bǔ)充，使負(fù)荷的供電可靠性及電能質(zhì)量都得到增強(qiáng)，它的靈活性和高效性能滿足未來能源可持續(xù)發(fā)展的要求[3-4]。

隨著分布式發(fā)電技術(shù)的日益成熟，分布式發(fā)電的成本日益降低，分布式發(fā)電在電力系統(tǒng)中所占比重會(huì)逐漸增大。但是當(dāng)DG接入配電網(wǎng)后，它對(duì)配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓、線路潮流、短路電流、可靠性等都會(huì)帶來影響[5-6]，其影響程度與DG的接入點(diǎn)和容量有密切關(guān)系[1]。因此為了使DG在配電網(wǎng)中發(fā)揮最大優(yōu)勢，DG在配電網(wǎng)中的優(yōu)化配置就顯得十分重要。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者已針對(duì)DG規(guī)劃問題進(jìn)行了多個(gè)方面的研究。文獻(xiàn)[7]以實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)，應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行分布式電源規(guī)劃，結(jié)合懲罰函數(shù)將約束并入到目標(biāo)函數(shù)中來求取極值，實(shí)現(xiàn)DG的選址與定容。文獻(xiàn)[8]分析DG接入配電網(wǎng)前后對(duì)網(wǎng)損的影響，提出采用混合模擬退火算法的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行分布式電源選址和定容計(jì)算，實(shí)例證明該算法有良好的全局搜索和快速收斂能力。文獻(xiàn)[9]考慮了網(wǎng)損、電壓和電流質(zhì)量的多目標(biāo)規(guī)劃模型，運(yùn)用改進(jìn)多目標(biāo)微分進(jìn)化算法進(jìn)行求解，實(shí)現(xiàn)DG多目標(biāo)定容定址。文獻(xiàn)[10]在DG單個(gè)容量、個(gè)數(shù)、位置未知的情況下，以配電網(wǎng)有功網(wǎng)損為目標(biāo)函數(shù)，采用自適應(yīng)權(quán)重粒子群算法進(jìn)行尋優(yōu)求解，但該算法易陷入局部最優(yōu)解。上述文獻(xiàn)提出的目標(biāo)函數(shù)側(cè)重不同，采取了智能算法對(duì)模型求解，但都缺乏對(duì)影響DG規(guī)劃結(jié)果的配電網(wǎng)環(huán)境因素的必要考慮，光伏和風(fēng)力式DG模型并不是恒定功率模型，要得到合理的DG配置方案，必須結(jié)合配電網(wǎng)的環(huán)境來分析綜合DG的出力特性。

本文基于配電網(wǎng)歷史氣象數(shù)據(jù)，通過DG工程模型分析了光伏和風(fēng)力式DG出力特點(diǎn)，分別建立了光伏和風(fēng)力式DG四季綜合日出力變化曲線。以此為基礎(chǔ)，考慮DG配置在配電網(wǎng)中對(duì)網(wǎng)絡(luò)損耗和節(jié)點(diǎn)電壓的影響，運(yùn)用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解尋優(yōu)，并與不考慮配電網(wǎng)環(huán)境的DG優(yōu)化配置方案比較，證明DG優(yōu)化規(guī)劃中考慮配電網(wǎng)環(huán)境的重要性。

1 計(jì)及自然環(huán)境的DG四季綜合日出力變化

1.1 配電網(wǎng)環(huán)境因素

配電網(wǎng)環(huán)境因素即配電網(wǎng)中對(duì)DG出力有直接影響的因素。光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出受到光照、溫度等環(huán)境因素的影響，由于不同季節(jié)氣候環(huán)境的差異性，光照強(qiáng)度及太陽入射角度都會(huì)發(fā)生變化，因此季節(jié)變化對(duì)光伏發(fā)電影響也很大[11]。風(fēng)機(jī)出力存在間歇性，主要受到自然風(fēng)速的影響。雖然配電網(wǎng)中不同日期、時(shí)間點(diǎn)的溫度、光照強(qiáng)度以及風(fēng)速都不固定，任意一天的氣候條件都相互獨(dú)立，但基于歷史數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)環(huán)境卻會(huì)呈現(xiàn)一定的季節(jié)性和時(shí)段性變化規(guī)律。采集配電網(wǎng)中各個(gè)季節(jié)中若干典型天的風(fēng)速、光照強(qiáng)度和溫度數(shù)據(jù)，將屬于同一季節(jié)不同天中各個(gè)相同時(shí)刻的數(shù)據(jù)作均值處理，可得到配電網(wǎng)環(huán)境四季綜合日變化曲線，如圖1—3所示。

圖1 配電網(wǎng)四季綜合日風(fēng)速變化曲線

圖2 配電網(wǎng)四季綜合日溫度變化曲線

1.2 DG出力建模

1.2.1 風(fēng)機(jī)出力模型

風(fēng)機(jī)出力與風(fēng)速的關(guān)系可由分段函數(shù)[12]如式（1）近似表示為：

圖3 配電網(wǎng)四季綜合日光照強(qiáng)度變化曲線

式中：Pt為t時(shí)刻風(fēng)機(jī)出力；Pr為風(fēng)機(jī)額定功率；Vt為 t時(shí)刻的風(fēng)速；Vin，Vr，Vo分別為風(fēng)機(jī)的切入風(fēng)速、額定風(fēng)速以及停機(jī)風(fēng)速；A，B，C 3個(gè)參數(shù)，可以由式（2）給出：

1.2.2 光伏出力模型

文獻(xiàn)[13]對(duì)光伏發(fā)電模型進(jìn)行了數(shù)學(xué)簡化，可以僅利用光伏電池生產(chǎn)廠商提供的短路電流Isc、最大工作電流Im、開路電壓Voc、最大工作電壓Vm，將光伏電池陣列在不同光照強(qiáng)度和溫度條件下的V-I特性得以復(fù)現(xiàn)，并確定光伏最大輸出功率Pm。

光伏標(biāo)準(zhǔn)測試環(huán)境下，日照射度Sref為1 000 W/m2，環(huán)境溫度Tref為25℃。多數(shù)情況下光伏電池并不處于標(biāo)準(zhǔn)測試環(huán)境中，假設(shè)在工作環(huán)境中，光伏板溫度為T，光照強(qiáng)度為S，則光伏電池最大工作電流Im_new、最大工作電壓Vm_new、最大輸出功率Pm_new可分別由式（3），（4）和（5）獲得。

式中：ΔT為工作狀態(tài)下光伏板溫度T與標(biāo)準(zhǔn)測試環(huán)境中Tref的差值；ΔS為（S-Sref）/Sref；式中系數(shù)a，b，c采用典型值[14]，a=0.002 5，b=0.2，c= 0.002 88。

1.3 DG四季綜合日出力曲線

基于配電網(wǎng)歷史風(fēng)速、溫度和光照強(qiáng)度數(shù)據(jù)，結(jié)合DG的出力計(jì)算數(shù)學(xué)模型，可以得到按季節(jié)分類、以綜合日24小時(shí)出力變化為單元的DG出力曲線。綜合歷史數(shù)據(jù)得出的DG出力變化可作為特定配電網(wǎng)DG配置規(guī)劃的自然環(huán)境基礎(chǔ)，這不僅進(jìn)一步考慮了配電網(wǎng)環(huán)境對(duì)DG配置方案的影響，更體現(xiàn)了光伏和風(fēng)力式DG出力變化的本質(zhì)特征。假設(shè)風(fēng)機(jī)Vin為3 m/s，Vo為25 m/s，Vr為13 m/s，該配電網(wǎng)中光伏和風(fēng)力式DG四季綜合日出力曲線如圖4、圖5所示。

圖4 配電網(wǎng)光伏DG四季綜合日出力變化曲線

圖5 配電網(wǎng)風(fēng)力DG四季綜合日出力變化曲線

2 配電網(wǎng)中DG優(yōu)化配置的目標(biāo)規(guī)劃

2.1 考慮配電網(wǎng)環(huán)境的規(guī)劃場景

根據(jù)上文對(duì)DG四季出力的分析，將DG在配電網(wǎng)中四季的變化曲線進(jìn)行離散化，各季節(jié)綜合日的DG出力曲線被離散為以每小時(shí)為間隔的24個(gè)時(shí)段場景，四季共96個(gè)時(shí)段場景。這96個(gè)時(shí)段場景包含了DG在各個(gè)季節(jié)綜合日中24個(gè)時(shí)刻的典型出力情況。

2.2 DG規(guī)劃模型

本文考慮網(wǎng)損下降率最大為目標(biāo)的規(guī)劃模型，并以電壓偏移的改善情況作為附加指標(biāo)來參考。網(wǎng)損的減少能在一定程度上降低電網(wǎng)公司向上級(jí)電網(wǎng)的購電量，是可以進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性量化的指標(biāo)，屬于DG投資商和電網(wǎng)企業(yè)的綜合收益，如果考慮將該收益部分歸于DG投資商，將會(huì)引導(dǎo)更多資金進(jìn)入DG投資領(lǐng)域，并促使DG投資商考慮電網(wǎng)企業(yè)提出的分布式電源接入方案，因此DG接入配電網(wǎng)對(duì)網(wǎng)損指標(biāo)有著重要意義。同樣，合理的DG配置方案能改善電網(wǎng)的電壓分布，隨著負(fù)荷的增長，配電系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性會(huì)下降，DG接入配電網(wǎng)后能夠改善電壓分布情況，使電壓偏移維持在較小范圍內(nèi)，因此DG配置后對(duì)改善電壓水平也有著重要意義。

2.2.1 配電網(wǎng)有功網(wǎng)損及網(wǎng)損下降率

考慮由DG出力變化構(gòu)成的96個(gè)場景配電網(wǎng)平均有功網(wǎng)損最小，由式（6）表示：

式中：PL為配電網(wǎng)系統(tǒng)的有功網(wǎng)損；cj為由DG出力變化構(gòu)成的場景數(shù)；Ii為支路i電流；ri為支路i的電阻；L為配電網(wǎng)系統(tǒng)中的支路數(shù)。

配置DG后網(wǎng)損下降率η1為：

式中：PL和PL_dg分別為未配置和配置DG情況下配電系統(tǒng)有功網(wǎng)損量。

2.2.2 配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓偏移及偏移下降率

電壓改善用配電網(wǎng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓偏移來表示，目標(biāo)函數(shù)考慮為由DG出力變化構(gòu)成的96個(gè)場景配電網(wǎng)電壓偏移[9]最小，表示為：

式中：dV為配電系統(tǒng)電壓偏移指標(biāo)；N為配電系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；V0為配電網(wǎng)首節(jié)點(diǎn)電壓；Vi為配電系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)i電壓。

配置DG后電壓偏移下降率η2為：

式中：dV和dVdg分別為未配置和配置DG情況下配電系統(tǒng)的電壓偏移。

2.2.3 目標(biāo)函數(shù)

規(guī)劃模型中以網(wǎng)損下降率最大為目標(biāo)函數(shù)F，以電壓偏移的改善情況作為附加指標(biāo)來參考。

上述目標(biāo)函數(shù)的約束條件由式（11）構(gòu)成，包括潮流約束、電壓約束以及DG接入總?cè)萘考s束：

式中：PG_i和QG_i分別表示i節(jié)點(diǎn)電網(wǎng)有功功率和無功功率注入；PD_i和QD_i分別表示i節(jié)點(diǎn)配置的DG有功功率和無功功率輸入；PL_i和QL_i分別表示i節(jié)點(diǎn)的有功和無功負(fù)荷；Ui表示節(jié)點(diǎn)i電壓；Gij和Bij分別表示節(jié)點(diǎn)ij間的電導(dǎo)和電納；Umin和Umax分別表示節(jié)點(diǎn)電壓的下限及上限。

3 改進(jìn)粒子群算法在DG優(yōu)化配置中的應(yīng)用

3.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法

標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法[15]中更新速度和位置公式如式（12）所示：

式中：t表示迭代次數(shù)；r1，r2為[0，1]間相互獨(dú)立的隨機(jī)數(shù)；m表示粒子群規(guī)模；向量vi，xi表示粒子i的速度及位置；g表示全局最優(yōu)；p表示粒子的個(gè)體極值；c1，c2為學(xué)習(xí)因子；w為保持原來速度的系數(shù)，也叫慣性權(quán)重。

3.2 MPSO粒子群算法改進(jìn)

MPSO算法也稱為自適應(yīng)粒子群算法，主要特征是對(duì)式（12）中的慣性權(quán)重w采用線性動(dòng)態(tài)改變的策略，讓w隨著算法迭代次數(shù)的增加而線性減小，這樣可使粒子群算法在初期有較強(qiáng)的全局搜索能力，在末期有較強(qiáng)的局部搜索能力。具體算法如式（13）所示：

式中：wmax為慣性權(quán)重的最大取值；wmin為慣性權(quán)重的最小取值；CurCount為當(dāng)前迭代次數(shù)；Loop-Count為最大迭代次數(shù)。

為了使MPSO算法能適應(yīng)高維的DG選址定容，避免算法過早陷入局部最優(yōu)解，在MPSO算法的基礎(chǔ)上引入以下改進(jìn)方案。

（1）免疫接種策略。

DG規(guī)劃問題由于接入待選點(diǎn)較多，因此維度大，為了加速收斂，可以借鑒免疫接種，引入免疫接種過程來指導(dǎo)粒子群尋優(yōu)的大致搜索方向。免疫接種的策略如下：

配電網(wǎng)中DG配置的待選節(jié)點(diǎn)有N個(gè)，建立含有N個(gè)粒子的試探種群S，S中第i個(gè)粒子的構(gòu)成如式（14）所示：

式中：n為可接入節(jié)點(diǎn)總數(shù)。計(jì)算S中所有粒子適應(yīng)度，并依據(jù)適應(yīng)度大小對(duì)待選節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序。設(shè)定接受免疫的小種群為M，將M中排序靠前的節(jié)點(diǎn)位置的DG配置容量設(shè)置為最大，同時(shí)滿足DG接入的總?cè)萘坎怀^限定值，因此優(yōu)先級(jí)靠后的節(jié)點(diǎn)設(shè)置為0。

（2）選擇性淘汰更新策略。

在每次迭代后，對(duì)粒子群中的各粒子按適應(yīng)度進(jìn)行排序，將適應(yīng)度較差的一半粒子進(jìn)行變異更新，變異過程通過重新隨機(jī)初始化這部分粒子來實(shí)現(xiàn)。這種做法能提高使解跳出局部最優(yōu)的能力，同時(shí)不破壞當(dāng)前最優(yōu)的一部分解。

3.3 編碼規(guī)則

本文采用十進(jìn)制編碼表示DG配置情況。假設(shè)配電系統(tǒng)中有N個(gè)節(jié)點(diǎn)，DG配置方案按節(jié)點(diǎn)排序用{X1，X2，…，Xi，…，XN}表示，單位容量為P，若Xi不為0，即表示在節(jié)點(diǎn)i處配置DG，配置容量為Xi×P。這樣的編碼形式既能體現(xiàn)DG配置位置，也能體現(xiàn)DG容量。

3.4 改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化流程

運(yùn)用改進(jìn)粒子群算法求解多目標(biāo)DG在配電網(wǎng)中的規(guī)劃流程如圖6所示。

4 算例分析

假設(shè)該IEEE33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)環(huán)境與第一節(jié)中分析的配電網(wǎng)環(huán)境相同（見圖7），分布式電源作為PQ節(jié)點(diǎn)處理，功率因數(shù)取0.95。DG接入配電網(wǎng)的總?cè)萘坎怀^配電網(wǎng)最大負(fù)荷的45%，因此DG的總接入容量限制為1 450 kW。單個(gè)配電網(wǎng)負(fù)荷點(diǎn)接入DG規(guī)模限定為C·50，C=（0，1，2，3，4，5，6）。假設(shè)該IEEE33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)環(huán)境與前文分析的配電網(wǎng)環(huán)境相同，單位容量光伏和風(fēng)力式DG在配電網(wǎng)中96個(gè)場景的出力則已知。

圖6 改進(jìn)粒子群算法用于DG規(guī)劃流程

圖7 IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)

4.1 不考慮配電網(wǎng)環(huán)境因素的光伏和風(fēng)力式DG優(yōu)化配置

本節(jié)不考慮配電網(wǎng)環(huán)境因素，對(duì)光伏和風(fēng)力式DG進(jìn)行優(yōu)化配置。由于不考慮配電網(wǎng)環(huán)境因素，DG在此規(guī)劃中作為恒定輸出，因此光伏和風(fēng)力式DG所得到的規(guī)劃結(jié)果相同。不考慮配電網(wǎng)環(huán)境的DG優(yōu)化配置結(jié)果如表1及表2所示。

表1 DG配置方案結(jié)果（不考慮環(huán)境因素）

從表2中可以看出，該方案以配電網(wǎng)網(wǎng)損最小為目標(biāo)，DG優(yōu)先滿足離首端節(jié)點(diǎn)最遠(yuǎn)的負(fù)荷點(diǎn)。配置滿足限定條件的DG后，網(wǎng)損最大可降低70.96%。與此同時(shí)，配置DG前電壓偏移為5.33%，且部分節(jié)點(diǎn)電壓存在越限情況，配置DG后，節(jié)點(diǎn)電壓得到了較好改善，總的電壓偏移減小了57.41%。

4.2 考慮配電網(wǎng)環(huán)境因素的DG優(yōu)化配置及比較分析

在DG規(guī)劃中考慮配電網(wǎng)環(huán)境因素，分別將光伏和風(fēng)力式DG單獨(dú)配置在IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)中。光伏及風(fēng)力式DG的配置方案如表3及表4所示。

表2 網(wǎng)損及電壓偏移（不考慮環(huán)境因素）

表3 光伏及風(fēng)力式DG配置方案（考慮環(huán)境因素）

表4 網(wǎng)損及電壓偏移（考慮環(huán)境因素）

從表4中可以看出，配置相同容量的光伏和風(fēng)力式DG，后者在網(wǎng)絡(luò)損耗和電壓偏移改善方面表現(xiàn)更為出色，這是因?yàn)楣夥姵匕l(fā)電受時(shí)間限制，一天中只在白天才有功率輸出，夜晚功率輸出為零，而風(fēng)機(jī)的動(dòng)力來源于風(fēng)能，不受時(shí)間的制約，因此單位容量的風(fēng)力式DG在配電系統(tǒng)降損和電壓質(zhì)量改善上要優(yōu)于光伏DG。

表2為沒有考慮環(huán)境因素的DG規(guī)劃結(jié)果，表4為考慮環(huán)境因素的光伏和風(fēng)力式DG規(guī)劃結(jié)果，二者比較如圖8所示?？梢园l(fā)現(xiàn)不考慮配電網(wǎng)環(huán)境的DG規(guī)劃結(jié)果過于樂觀，且無法體現(xiàn)光伏和風(fēng)力式DG規(guī)劃的差異性，因此不考慮配電網(wǎng)環(huán)境的規(guī)劃結(jié)果缺乏實(shí)際意義。

將未考慮配電網(wǎng)環(huán)境的DG規(guī)劃結(jié)果分別配置以光伏和風(fēng)力式DG，代入DG出力時(shí)段性變化的配電網(wǎng)環(huán)境中進(jìn)行潮流計(jì)算，以光伏和風(fēng)力DG接入得到的實(shí)際優(yōu)化網(wǎng)損分別為157.404 kW和140.11 kW。而考慮配電網(wǎng)環(huán)境以光伏和風(fēng)力式DG接入得到的優(yōu)化網(wǎng)損（表4）分別為157.106 kW和138.422 kW，結(jié)果均優(yōu)于不考慮配電網(wǎng)環(huán)境的優(yōu)化方案。因此，考慮配電網(wǎng)環(huán)境的DG配置方案的實(shí)際結(jié)果更為準(zhǔn)確。

圖8 是否考慮環(huán)境因素的DG規(guī)劃結(jié)果比較

5 結(jié)論

本文通過建立DG出力模型，并基于包括風(fēng)速、光照強(qiáng)度以及溫度在內(nèi)的配電網(wǎng)環(huán)境，分析了DG在春夏秋冬4個(gè)季節(jié)里綜合日24小時(shí)出力變化，以此作為DG在配電網(wǎng)規(guī)劃的環(huán)境基礎(chǔ)，建立了網(wǎng)損下降率最大為目標(biāo)的規(guī)劃模型，從算例分析中可以得到以下結(jié)論：

（1）合理的配電網(wǎng)DG優(yōu)化配置方案能夠有效降損并改善配電網(wǎng)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓水平。

（2）不考慮配電網(wǎng)環(huán)境得到的DG優(yōu)化配置，其對(duì)應(yīng)的網(wǎng)損和電壓偏移指標(biāo)過于樂觀，缺乏實(shí)際參考價(jià)值。

（3）配電網(wǎng)的環(huán)境因素對(duì)于DG的選址定容有著很大的影響，考慮配電網(wǎng)環(huán)境的優(yōu)化方案實(shí)際表現(xiàn)要優(yōu)于不考慮配電網(wǎng)環(huán)境得到的優(yōu)化配置方案，這是因?yàn)榭紤]配電網(wǎng)環(huán)境后，優(yōu)化算法能根據(jù)DG容量的實(shí)際輸出來匹配負(fù)荷，而不再只是根據(jù)容量大小。

（4）單位容量的風(fēng)力DG在配電網(wǎng)降損和改善節(jié)點(diǎn)電壓偏移上要優(yōu)于光伏DG。

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（本文編輯：方明霞）

Optimized Allocation of Distributed Generation Based on Meteorological Factors in Power Distribution Networks

WU Hao1，XU Yuejin2，YIN Decong2，YANG Jian2
（1．State Grid Jiaxing Power Supply Company，Jiaxing Zhejiang 314000，China；2．College of Information and Electrical Engineering，China Agricultural University，Beijing100083，China）

Scheme for integration of distributed generation（DG）into distribution networks is taken as research object in this paper.By considering environmental factors such as wind speed，temperature and illumination intensity，alternation characteristics of DG output in daytime of each season are analyzed by establishment of DG calculation model to conclude 96 time scenes in accordance to historical meteorological data of the distribution networks.In order to obtain optimized configuration schemes for photovoltaic and wind power generation in distribution networks，maximum power loss in the distribution networks is taken as objective function to improve particle swarm optimization by introduction of immunization and selection of elimination and update to optimize the model.By taking IEEE33 node distribution system as an example，a scientific and reasonable scheme of DG capacity and location is determined to validate effectiveness of the model and algorithm；necessity of DG planning in consideration of environmental factors is reflected.

distributed generation；meteorological factor；optimized allocation；four seasons diurnal variation in four seasons；improved particle swarm optimization

TM715+.3

B

1007-1881（2015）12-0001-07

2015-07-21

吳 昊（1989），男，研究方向?yàn)榉植际诫娫?、配電網(wǎng)規(guī)劃。