【摘 要】
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传统分布式电源优化配置多采用服从固定分布参数的分布式电源随机出力模型,并未考虑分布参数的时序差异性。本研究基于实测数据分别依季节和小时拟合得到不同时段下风速和光
【机 构】
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长沙理工大学智能电网运行与控制湖南省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51277015）
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传统分布式电源优化配置多采用服从固定分布参数的分布式电源随机出力模型,并未考虑分布参数的时序差异性。本研究基于实测数据分别依季节和小时拟合得到不同时段下风速和光照强度的分布参数,从而建立风机和光伏出力不确定时序模型,并基于价格弹性理论建立需求响应负荷不确定时序模型,最终建立以分布式电源和智能电表的安装位置、容量或数量为优化变量,以设备投资成本、售电利润、网损成本和排放成本为目标的主动配电网协调配置模型,采用基于蒙特卡罗随机潮流的遗传算法优化求解。IEEE33系统多场景对比仿真结果表明,考虑分布式电源和需求
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