摘要：主动配电网（ADN）里面对于如何解决风力及光伏发电的分布式储能的优化配置管理，主要关系到系统里面的储能配置是否配比合理。本文主要阐述了再分布式的储能方面不同的功率条件下如何对接入及容量优化配置，实现经济与安全双重统一。首先，需要根据自然特色搭建DG模型，建立出场景，之后，从储能的方面考虑配电网、风力及光伏发电的分布式电源以及储能的三方达成，最后再对含有40节点的配电网进行计算，验证本文的合理性，同时分析出给到储能配置造成影响的因素，为今后的建设及规划提供思路。

关键词：主动配电网;储能;优化

中图分类号：TU  文献标识码：A  文章编号：（2020）-01-071

绪论

光照、风作为可再生的能源，已经逐渐在各个国家中提高战略地位，它相较于石油等不可再生能源具有可持续性使用，无污染等特点，而利用风能、太阳能来进行发电已经越来越普及，有效的减少环境污染。然而由于风及光照都是依据自然天气来进行发电，具有随机性及不可确定性，对整个发电系统造成稳定性的障碍。在这种情况下，主动配电网将这个问题很好地解决。主动配电网的特色在于可以将资源进行控制及管理，同时还可以解决分布式储能的消耗及安全问题[1]。

储能的特色在于可以快速的条件发电的功率，同时还可以在消耗途中不间断的储能。但是储能的造价比较高，可用的期限比较短。因而，对于储能方面的运行则直接影响到主动配电网的整个管理运行，这也是当今比较看重的一点。近些年来许多专家也关于这个方面进行研究，有研究将功率放到最小的时候出储能的容量情况;有研究到控制风力及太阳能从而看场电的容量;也有学者根据数学函数来找到储能的最佳控制策略;同时还有学者研究配电网采用不同给的方法得到的储能情况。上述研究都是将储能与主动配电网结合在一起所做的研究，从而寻求最优的配置。

1 风、太阳能混合主动配电网

1.1风、太阳能储能混合配置分析

在含有风、太阳能的储能的主动配电网系统中，一般具有两种方式，集中以及分布。集中就是在特点的地点进行集中安装，这样可以使得电力稳定输出;分布就是将每个主动配电网都配置相应的储能系统，但是由于这个是互相不影响属于并列关系，所以也叫分布式储能[2]。

本文采取的是分布式储能方法作为研究。分布式的特点在于容量虽然比集中的小，但是经济比较高，而且灵活，同时在未来的可塑造型强。另外还兼顾集中式的特点，可以平衡电力的输出，还可以一定程度上进行优化。用分布式的储能形式，可以很好的解决发电单位的规划，不用大面积的划分区域进行安装，具有更好的可实用性。

2 分布式储能优化模型

2.1 函数

截止到当下，储能系统所给环境及安全性所带来的收益无法转换成经济效益，因而本文从投资的角度，分析储能可以给到的收益情况有：接入分布式储能之后的电网扩容及损耗费用，分布式接入之后带来的经济效益，而成本主要有网点建设所带来的费用，以及将风力、太阳能转换成电力的设备费，还有储能设备及维护费用。

2.2 约束条件

约束条件主要从电网的侧面，风力及太阳能接入产生的电力，还有储能三个方面考虑。

2.2.1 电网侧的约束

（1）节点功率平衡

在电网能够安全稳定的操作的情况下，风力及太阳能接入产生的电子与储能跟配电网的各个节点成正比关系。

（2）节点约束

风力及太阳能接入产生的店里会改变了配电网的系统内部的电压偏差，因此，在衡量电力的质量的时候，需要将这些作为约束条件考虑在内。

2.2.2 DG约束

DG的出力根据自然条件有关，尤其针对于设备的运行更是有一定的约束条件，如果DG与电网没有相应接触进行功率交换，此时DG的出电量实际为O。

2.2.3 储能约束

储能跟荷电的状态，充电及放电的功率，还有荷电经过时间变化后的频率有关。

3 模型就切

3.1 算法

3.1.1 潮流算法

本文主要研究了主动配电网与自然环境产生的电力接入之后的储能情况。配电的系统与出点的系统不太一致，光系统就会分为各种结构，并且还有电阻等一些因素进行干扰，因而在进行潮流算法的时候需要考虑这些问题。

3.1.2 遗传算法

遗传顾名思义遗留下的算法，这主要是根据生物界的进化演变过来，具有适应力强，同时可以多种并行的特色，适合对于储能的功率进行计算。

本文将遗传算法用二进制进行编码，之后带入到场景中，通过遗传算法来挑选出适应力高的，再将其保留进入下一代，重复操作挑选出最优的配置，一直到获取到最优的配置方法[3]。

3.2 求解过程

本文通过遗传算法得出储能情况字后，在用数学函数找到最优容量，重复操作，大批量筛选优化，一直找到最优的DG接入配置方案。如果在其中遇到无法适应这种约束条件的，则直接淘汰，与生物学中的优胜劣汰极其相似。之后将符合条件的数据进行归纳总结，找到满足条件的最优方法。

4 算例分析

4.1 算例模型及参数

选取了40个节点作为测试，而系统里面有32个，将里面的15号及28号作为测试点进行测试。再输入某地区的实际历史数据，在根据模型得到形状及尺寸的参数。同时根据某地区的光照强度的历史数据，得到光电转化率。

根据遗传算法设置，交叉实验100代，同时样本数量单次为100，根据计算得知，发生误差为0.7。实验中的储能用利电子电池，12小时不间断工作。

4.2 结果及分析

本文的研究重点是储能的最优配置，因为运用遗传方法验证准确性，再将12小时工作时间输入，最后会得到100代里面每一代的数据变化情况。

去掉节点有误差的情况，只考虑到储能产生的经济，我们能够推算出当储能产生的经济最高的时候，同时也是所花费的金额造价最高，同时所容纳的电能也低于只考虑安全的容量，而为了电力可以稳定输入，容量是必须要考虑的一点，需要对容量进行优化扩大。

试验将发电机的功率调整到2.4MW，将发电功率调整到1.5MW，得到功率越大，而能量的储能则在减少。主要是因为随着风力发电机接入之后，容量虽然在增大，储能的功率也在正比增大，为了容纳更多的风能，而为了防止节点的电压到达天花板，又为了保证储能的经济学，在满足储能的各种条件约束之后会尽可能的减少储能的容量。

而在这种情况下，满电会使得储能在工作时间的变化比较大，因而在进行配置出鞥呢的时候需要适当增加能量的容量，用来应对设施在长时间高负荷工作下的性能及寿命。

5 结论

本文主要是研究主动配电网在储能方面的容量配合优化，同时提出了分布式方案的可行性，为这类问题提供了参考价值。同时也从经济的角度出发，将储能与各种方案进行对比研究，以及考虑到损耗及维护成本，找到如何使得经济最大化的方案。

本文还通过储能的优化模型寻找优质的配置方法，同时用遗传方法进行计算，找到最优配置方案。而结果表明，通过遗传算法的配电网的分布式储能方案能够在经济及安全性达到兼顾的合理方案，并且这个方案可以让电压不收到约束。

参考文献

[1]JARAND H AARHUS，TOR G JAKOBSEN. REWARDS OF REFORMS： CAN ECONOMIC FREEDOM AND REFORMS IN DEVELOPING COUNTRIES REDUCE THE BRAIN DRAIN？[J]. INTERNATIONAL AREA STUDIES REVIEW，2019，22（4）.

[2]陈徽. 主动配电网中分布式电源与储能的优化配置[D].安徽工程大学，2019.

[3]陈春，付明，赵景涛，尹宏源，杜健，郑涛.主动配电网分布式储能优化配置方法研究[J].自动化与仪器仪表，2019（02）：57-62.