福州大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院的研究人員陳聰偉、江修波、劉麗軍，在2017年第6期《電氣技術(shù)》雜志上撰文，基于不同類型負荷和DG的典型時序特性，以及考慮不同類型污染物的環(huán)境代價和儲能效益，以配電網(wǎng)年社會成本，年購電成本，年環(huán)境成本，年可靠性成本，最低點電壓偏移量為目標函數(shù)，建立DG和儲能設(shè)備的優(yōu)化配置模型。

該模型根據(jù)負荷和DG出力的時序性，對DG和儲能裝置的位置和容量進行協(xié)同優(yōu)化。同時為了改善NSGA-II初始化多樣性低，交叉變異概率恒定，收斂速度慢等缺點，將云模型的思想融入到NSGA-II中并利用改進的云模型NSGA-II對上述模型進行尋優(yōu)，然后再用1-9標度法與隸屬度函數(shù)相結(jié)合的方法對尋優(yōu)的結(jié)果進行評價。

最后，通過IEEE-33節(jié)點系統(tǒng)對該模型進行仿真，結(jié)果表明上述模型和算法能有效地對分布式電源和儲能設(shè)備進行優(yōu)化配置。

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展，電力需求日益增長，煤、石油、天然氣等傳統(tǒng)化石能源過度使用造成環(huán)境污染問題日趨嚴重，因此安裝具有線損低，清潔環(huán)保，效率高，發(fā)電方式靈活的DG受到人們越來越多的青睞。我國自然資源種類多,擁有豐富的風(fēng)能，水能和光能資源，這為DG的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

但是由于風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電出力具有波動性，如果大規(guī)模接入DG會造成整個配電網(wǎng)不穩(wěn)定，可能出現(xiàn)雙向潮流和局部節(jié)點電壓過高的現(xiàn)象，因此配電網(wǎng)對DG的接納能力受到嚴重的限制。雖然風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電出力在時序上具有互補的特性，但是綜合考慮負荷的時序性，僅安裝這兩種分布式電源是不能完全平抑DG的波動。

因此本文在接入DG的同時也適量安裝一定的儲能裝置根據(jù)DG出力和負荷的時序特性，實時調(diào)整儲能裝置的充放電狀態(tài)，盡可能使DG出力的波動性降到最低，能夠大大提升配電網(wǎng)對DG的接納能力，因此如何合理配置DG和儲能裝置的位置和容量使目標函數(shù)達到最優(yōu)，成為國內(nèi)外專家學(xué)者研究的熱點之一。

文獻[1-2]在負荷需求水平和DG出力恒定的前提下對DG進行選址定容優(yōu)化配置，并未考慮負荷和DG出力的時序性與實際情況相差較大的問題。文獻[3]考慮了DG出力和負荷的時序特性，同時也提及了儲能裝置但未根據(jù)三者的實際運行情況對其進行協(xié)同優(yōu)化。

文獻[4]的模型中只提及風(fēng)力發(fā)電的波動性，沒有充分考慮負荷需求的波動性。文獻[5]以線路有功損耗和電壓穩(wěn)定性作為目標函數(shù)，但在求解過程中將其轉(zhuǎn)化為單目標求解。文獻[6]充分考慮風(fēng)力發(fā)電，光伏發(fā)電和負荷的時序特性，并以年碳排放量最小建立DG的優(yōu)化配置模型，但是該模型未考慮儲能裝置。

文獻[7]充分考慮DG和負荷的時序特性并對儲能裝置進行協(xié)同規(guī)劃，但未考慮儲能裝置的效益，政府補貼，節(jié)點電壓質(zhì)量等因素其模型還不夠全面同時該模型未對算法進行改進，求解的算法仍存在不足。上述文獻從不同角度研究DG的優(yōu)化配置，建立考慮不同指標的數(shù)學(xué)模型。

本文在前人研究的基礎(chǔ)上，取其精華并對他們的不足進行補充和修正，建立充分考慮DG、儲能裝置和負荷的時序特性以及儲能效益的多目標分布式電源優(yōu)化配置模型，并采用基于云模型的NSGA-II對上述模型進行求解，最后采用1-9標度法與隸屬度函數(shù)相結(jié)合的方法對尋優(yōu)的結(jié)果進行評價。



結(jié)論

本文基于DG和負荷的時序特性，以降低系統(tǒng)年運行費用以及提高電能質(zhì)量為目標，對DG和儲能設(shè)備進行協(xié)同優(yōu)化，建立分布式電源與儲能裝置優(yōu)化配置的規(guī)劃模型，并采用基于云模型的NSGA-II進行求解得到最優(yōu)配置方案。

結(jié)果表明：（1）考慮DG和負荷的時序性更符合負荷和DG的實際運行情況，同時考慮時序性能充分發(fā)揮儲能設(shè)備的優(yōu)勢。（2）儲能裝置、DG和負荷的協(xié)同優(yōu)化可以有效控制等效負荷的波動，同時可以大大提高DG的滲透率。（3）改進的云模型NSGA-II比原始算法收斂速度快而且能夠找到全局最優(yōu)避免局部收斂。

總之，本文所提的模型和算法可以對分布式電源和儲能裝置進行合理的優(yōu)化配置，達到經(jīng)濟性好電能質(zhì)量高的目的。