《表4 t=14h负荷场景》

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《基于Kriging模型优化算法的含分布式电源配电网多目标无功优化研究》

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无功优化方法的数值模拟和仿真计算由MATLAB完成，潮流计算由OPENDSS完成，基于Kriging元模型的全局优化算法在MATLAB上实现，并调用OPENDSS来进行目标函数和约束条件计算。以改造后的IEEE33节点配电系统为例。如图2所示，参数如下：保持线路参数不变，OLTC电压比范围为0.9～1.1pu，上下共16挡位，步进量为0.625%；ESS为储能装置，放电功率上限为0.24MW，荷电状态为30%～90%，充电效率为80%，放电时具有无功调节能力。DG1、DG2为直驱式风电机组，DG3为光伏系统，SVC1和SVC2的补偿容量取-600kvar～600kvar；C1和C2为两台并联补偿电容器，每台7组，每组补偿容量为100kvar；OLTC、电容器的日最大调节次数均设置7次，单次动作成本为6元[5]。各节点电压取值范围0.95～1.05pu；系统三相功率基准值SB=10MVA，线电压基准值为UB=12.66kV；结合场景削减算法，在24h内得出10个削减后的场景，分别为sc1，sc2…sc10，并得出每个场景的概率，psc1，psc2…psc10。如表1所示。本文列出t=14h风电出力场景、光伏出力场景、负荷场景情况，如表2-表4所示。