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基于SSA-DELM配電網光伏發電接納能力研究

來源：電工電氣發布時間：2025-01-07 15:07 瀏覽次數：188

基于SSA-DELM配電網光伏發電接納能力研究

楊群力¹，蘇樂²，顧晨²，周鵬²，潘學萍²

(1 江蘇省戰略與發展研究中心，江蘇南京 210036；

2 河海大學能源與電氣學院，江蘇南京 211100)

摘要：針對配電網拓撲以及參數難以獲取，數學建模方法無法應用于實際分析的困難，提出基于深度極限學習機(DELM)網絡的配電網光伏發電接納能力數據驅動分析方法。對配電網潮流分析數學模型與 DELM 網絡計算流程的相似性進行了對比，闡述了采用 DELM 網絡進行配電網數據建模的可行性；提出采用麻雀搜索算法(SSA)對 DELM 網絡進行優化，來提升 DELM 網絡的建模精度；給出了節點功率-節點電壓的非機理建模策略，并據此外推配電網對單點或多點接入下的光伏發電接納能力。基于系統仿真及某實際低壓配電網，研究了電壓安全約束下配電網對光伏發電的接納能力，驗證了所提算法的有效性和優越性。

關鍵詞： 配電網；電壓安全；光伏發電接納能力；麻雀搜索算法；深度極限學習機；電壓靈敏度

中圖分類號：TM615 ；TM711 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2024)12-0034-08

Research on Photovoltaic Power Generation Acceptance Capacity of

Distribution Network Based on SSA-DELM

YANG Qun-li¹, SU Le², GU Chen², ZHOU Peng², PAN Xue-ping²

（1 Jiangsu Strategy and Development Research Center, Nanjing 210036, China;

2 College of Energy and Electrical Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China）

Abstract: With the difficulty of attaining topology and parameters of distribution network, mathematical modeling methods can not be applied to practical analysis difficulties. Therefore, a data-driven analysis method for analyzing the acceptance capacity of the distribution network for photovoltaic (PV) power is proposed based on deep extreme learning machine(DELM) network. Firstly, the similarity between the mathematical model of power flow analysis of distribution network and the calculation process of DELM network is compared, and the feasibility of using DELM network for distribution network data modeling is expounded. Then the sparrow search algorithm (SSA) is proposed to optimize the DELM network to improve the data modeling accuracy by the DELM network. A non-mechanistic modeling strategy of node power-node voltage is given and based on this, the acceptance capacity of the distribution grid for PV power generation under single-point or multi-point access is deduced. Based on the system simulation and an actual low-voltage distribution network, the acceptance capacity of the distribution network for photovoltaic power generation under the constraint of voltage safety is studied, and the effectiveness and superiority of the proposed algorithm are verified.

Key words: distribution network; voltage safety; photovoltaic power acceptance capacity; sparrow search algorithm; deep extreme learning machine; voltage sensitivity

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