含分布式电源与充电站的配电网协调规划.pdf

第４２卷第１５期２０１４年８月１日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ、，ｏ１．４２ＮＯ．１５Ａｕｇ．１，２０１４含分布式电源与充电站的配电网协调规划吴万禄，韦钢，谢丽蓉，张鑫（１．上海电力学院，上海２０００９０；２．新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐８３００４７３．上海浦海求实电力新技术有限公司，上海２０００９０）摘要：分布式电源与电动汽车充电站共同接入配电网，对配电网规划和运行具有重要的影响。提出一种综合协调规划方法，该方法能够实现分布式电源选址定容、充电站位置及容量、配电网架建设和改造的综合优化规划。考虑风光资源和负荷的随机波动性，以配电系统投资、运行维护和环境成本的随机期望值最小为目标，建立了含分布式电源与充电站的配电网协调规划模型，采用改进遗传算法进行求解。以一个待扩展的辐射状配电网络为例，仿真计算结果表明，对含分布式电源与充电站的配电网进行综合协调规划，能够提高电网的经济和环境效益，得到的规划方案更为合理。关键词：分布式电源；充电站；配电网；协调规划；改进遗传算法ＣｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎＷＵＷａｎ．１ｕ１，ＷＥＩＧａｎｇ，ＸＩＥＬｉ．ｒｏｎｇ２，ＺＨＡＮＧＸｉｎ（１．ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９０，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ￣ｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００４７，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｈａｎｇｈａｉＰＵＨＡＩＱＩＵＳＨＩＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＮｅｗＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＬｉｍｉｔｅｄＣｏｍｐａｎｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｊｏｉｍｌｙａｃｃｅｓｓｉｎｇｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｎｄｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｓｔｏｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｈａｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｍｐａｃｔｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｐｌａｎｎｉｎｇ．Ａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｐｌａｎｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｉｔｈｗｈｉｃｈｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｓｙｎｔｈｅｔｉｃｐｌａｎｎｉｎｇＣａｌｌｂｅｒｅａｌｉｚｅｄｉｎｃｌｕｄｉｎｇｓｉｔｔｉｎｇａｎｄｓｉｚｉｎｇｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，ｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｃａｐａｃｉｔｙｏｆｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎ，ａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｔｒｏｆｉｔｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓ，ｒａｎｄｏｍｎｅｓｓｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｌｏａｄ，ｔｈｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｉｓｔｏｍｉｎｉｍｉｚｅｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｅｘｐｅｃｔｅｄｖａｌｕｅｏｆｃｏｓｔｓａｂｏｕｔｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ，ｏｐｅｒａｔｉｏｎ，ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓｓｏｌｖｅｄｂｙｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＡｒａｄｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｅｘｐａｎｓｉｏｎｉＳｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｅｘａｍｐｌｅ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｂｅｎｅｆｉｔｓａｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙｔｈｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｐｌａｎｎｉｎｇ，ａｎｄｐｌａｎｎｉｎｇｓｃｈｅｍｅｏｂｔａｉｎｅｄｉｓｍｏｒｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅ．ＴｈｉｓｗｏｒｋｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（Ｎｏ．５１２６４０３６）ａｎｄＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＳＧＣＣ（Ｎｏ．５２０９３１１２００ＧＷ）．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ；ｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎ；ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ；ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｐｌａｎｎｉｎｇ；ｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ中图分类号：ＴＭ７１５文献标识码：Ａ——文章编号：１６７４－３４１５（２０１４）１５００６５０９Ｏ引言随着世界经济的不断发展，能源危机和环境污染受到了各界的广泛关注【ｌＪ。近年来，由于分布式发电作为传统集中供电的一种有力补充，具有清洁、环保和灵活等优势，得到ｒ快速的发展。此外，电动汽车作为全新的一种交通工具，在环保和节能方面具有重要的作用，也得到了广泛的应用。为解决基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１２６４０３６）；国家电网公司科技项目（５２０９３１１２００ＧＷ）能源和环境危机，调整能源结构，一些学者提出了建立电动汽车与分布式电源的有机集成系统，降低二者单独接入电网造成的不良影响【ｊＪ。然而现有的规划方法一般是将分布式电源、充电站与配电网架进行划分规划，在完成分布式电源或充电站的选址定容之后，再进行配电网架规划，实际上任何一者的变化均会对规划结果产生影响。因此，本文采用综合优化规划，寻求分布式电源、充电站和配电网架相互协调下的最优规划方案。目前，国内外学者针对含分布式电源或充电站的配电网规划进行了许多研究，但对含分布式电源．６６．电力系统保护与控制与充电站的配电网进行综合协调规划的研究却较少。一些学者针对含分布式电源的配电网，考虑投资成本、有功损耗、可靠性等，进行了规划研究【６Ｊ。文献［６】采用模糊变量表示负荷和分布式发电的不确定性，以模糊期望值最小为目标，建立模糊优化规划模型。文献［７］将改进粒子群算法应用于分布式电源的选址定容问题中，通过仿真分析验证了模型和算法的有效性。文献［８］考虑随机不确定性，对分布式电源的最佳安装位置和容量进行了研究。一些学者考虑充电特性、充电行为、城市规划、交通和电力网络等，建立了充电站规划模型［９－１２］。文献［１３】提出了计及可入网电动汽车的风电和光伏的最优选址和定容模型，采用蒙特卡洛模拟进行仿真。文献［１４】建立了考虑充电站布局优化的配电网规划模型，但未计及可再生能源的不确定性。文献［１５１考虑电动汽车换电站充放电效率和电量平衡等约束，提出了机组组合优化模型，但未考虑环境等因素。综合分析现有研究成果，已有成果未能对含分布式电源与充电站的配电网进行综合协调规划，仅从分布式电源或充电站单方面进行规划，具有一定的局限性，事实上分布式电源与充电站规划方案的不同也会影响配电网架的建设和改造。本文针对现有规划方法的不足，综合考虑含分布式电源与充电站的配电网协调规划。计及风、光、负荷的随机不确定性和环境效益，以配电系统总成本的随机期望值最小为目标，建立了综合协调规划模型，仿真分析验证了提出的综合协调规划方法的优越性和必要性。１不确定性的处理１．１负荷负荷预测是配电网规划的重要依据，由于受到预测方法、历史数据以及未来因素的影响，预测结果存在不确定性。常常表现为多个方案，记第ｉ种方案发生的概率为（ｆ）。则式中，Ｍ为负荷预测方案总数。假定各个方案存在一定大小的扰动量，则第ｉ种方案的负荷真值为Ｐ（ｆ）＝Ｐ（）＋ＡＰ（ｉ）（２）式中：Ｐ（ｆ）为第ｉ种方案值；ＡＰ（ｉ）为对应的扰动。△本文假设尸（ｆ）服从正态分布，即△Ⅳ尸（）～（，６Ｐ２（（３）△式中，尸（ｆ）和ａｐ（ｉ）￣ＪＰ（ｆ）对应的期望和标准差。当各个方案之间相互独立时，负荷分布为多个随机正态分布的叠加，期望值和方差分别为Ｍ一一＝ｌ（）（（ｆ】＋ＪＦ）（））］（４）Ｍ＝∑（ｉ，２）（５）ｉ＝１１．２充电站的充放电功率“国家电网公司和南方电网公司明确了集中充”电，统一配送的运营模式，通过换电站可实现充放电设施集中控制，但对潮流的影响也大。本文考虑电动汽车充电站的两种运行方式。（１）单向充电。电网向充电站充电，满足电动汽车的电池需求，充电站不向电网反向充电。（２）双向充放电。充电站根据电动汽车的电池需求和系统潮流约束，进行充电或放电。据相关实验研究表明，在一段时问内，电动汽车的充放电功率可近似服从正态分布【ｌ，其充放电功率可表示为Ｐｃ，。，ｃ『ｃ）。１．３风力发电的输出功率大量实验测试表明，风速近似服从Ｗｅｉｂｕｌ１分布，风电源输出功率与风速存在三次方的关系，可近似描述为线性函数Ｊ。由风速概率密度、风力发电功率与风速的关系可得输出功率的概率密度函数为（、警－（警『Ｉ（６毛：土（７）１：——ｒＶｃｉ＝一ｊ（８）式中：ｃ和ｋ分别为Ｗｅｉｂｕｌ１分布的尺度参数和形状参数；为额定功率；Ｖｒ为额定风速；ｖ。ｉ为切入风速。假定风机中的并联电容器可自动投切，从而保证功率因数恒定，则风电源吸收的无功功率为Ｑｗ：（９）ｔａｎ式中，为功率因数角。１．４光伏电站的输出功率据实验统计，一定时间内光照强度可认为服从吴万禄，等含分布式电源与充电站的配电网协调规划．６７．Ｂｅｔａ分布训，光伏电站出力与光照强度的近似关系为ｅｓ＝ｒＡｔ／式中：为光照强度；Ａ为光伏阵列的面积；伏电站的光电转换效率。光伏电站输出功率的概率密度函数为（１０）为光＝（九一式中：院和均为形状参数；为最大光强。光伏电站由电容器补偿，保证功率因数恒定，无功功率也服从Ｂｅｔａ分布。２配电网协调规划模型本文综合考虑分布式电源、充电站和配电网架优化规划目标，以配电系统投资、运行维护和环境成本的随机期望值最小为目标。２．１投资成本配电网规划的投资成本包括新建线路、线路更换、充电站建设、安装分布式电源、新建变电站和变电站扩容等成本。ｌＪＬ∑∑∑∑Ｇ（）＝Ｃｏ．ｘｘ脚＋＋ｉ＝１ｊ＝ｌｋ＝ｌ／＝１ＳＥＦ∑∑∑（ＣＥ。＋ｃ。尸Ｅ、，＋。，。。＋ｓ＝ｌｅ＝ｌｆ＝ｌＧＨＭＮ∑∑（。＋ｍ∑∑＋ｃｕｓｇ＝ｌｈ＝ｌｍ＝ｌｎ＝ｌ（１２）式中：为第ｉ条线路第，种建设方案的费用；１为待新建线路总数；为线路新建方案总数；Ｃｋｔ为第ｋ条线路第，种更换方案的费用；为线路待更换总数；￡为线路更换方案总数；０为建设充电站的固定成本；为建设充电站的单位容量可变成Ⅶ本；ＰＥ为Ｓ节点新建充电站的额定容量；Ｓ为充电站备选站址总数；ＣＲＥＧｆ为第．厂种分布式发电方案的单位容量成本；Ｅ为可能安装分布式电源的节点总数；Ｆ为分布式发电方案总和；ＰＲＥＧｅｆ为ｅ节点安装第厂种分布式发电方案的额定容量；ＣＢ。为新建变电站的固定投资费用；Ｃｂ为变电站单位容量费用；为新建变电站容量；Ｇ为可新建变电站节点总和；何为新建变电站方案总和；为变电站扩容容Ⅳ量；为现有变电站的节点总和；为可能扩容方案总和：ＸＸＪＸ￣、ＸＧＨＸｋｌ、ＸＸＪＣ、ＲＥＧＸＸＪＢｇｈ、ＸＫＲＢｍ＂为０．１决策变量。２．２运行维护成本运行维护成本包括电动汽车充电站、风电源和光伏电站的年运行维护费，以及每年从上级电网购电的费用。∑ⅢＣ０。（）＝ＰＦｖＣｃ。＋ｓ＝ｌ（１３）式中：。为充电站的单位容量年运行费用；ＣＲｍｆ为第ｆｋＯ分布式发电方案的单位容量年运行成本；Ｐｂｕ为配电系统从上级电网购电的有功功率；Ｐ为单位电价；为年最大负荷利用小时数。２．３环境成本考虑电力工业发电技术产生的污染物（包括ＳＯ２、ＮＯ、ＣＯ２、ＣＯ和ＴＳＰ）的环境价值和污染物排放惩罚，计算表达式为Ｚｒ＝∑∑ｆｉｖｅ，＋）Ｑ２，）（１４）ｚ＝ｌｔ＝ｌ式中：Ｚ为发电技术的种类数；为考虑的污染物种类；为第ｆ类污染物的环境价值；为第ｆ类污染物的单位排放量罚款额；Ｑｚ为第ｚ类发电技术生产单位电量的第ｆ类污染物排放量；为第ｚ类发电技术的年发电量。２．４目标函数配电网综合协调规划属于多目标优化规划，为此将多目标转化为单目标，目标函数记为ｍｉｎｆ＝Ｅ（ａＣ￣（）＋（）＋Ｃｅ）（１５）：（１６）ｒ１＋ｒｏ）一１式中：Ｅ为随机期望值算子；ａ为投资成本的年平均系数；ｏ为贴现率；】，为设备的投资偿还期。２．５优化变量本文的优化规划是一个复杂的多变量优化问题，采用混合编码方式，基因编码如式（１７）所示。Ｘ＝ＩｌＢｌｃＩＤＩＩＩ（１７）式中：和采用十进制编码；表示配电网网架结构，通过随机生成树策略产生，满足配电网辐射状约束和连通性；Ｂ为待选充电站节点的安装容量；ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ采用二进制编码；ｃ表示待更换线路是否更换；Ｄ为待选节点是否安装分布式电源；ｙ玎ｐ＋Ｇ，防阢∑Ｆ∑电力系统保护与控制为分布式电源的安装容量；扩容。２．６约束条件１）潮流约束条件Ｆ表示变电站是否需要式中：ａＸ为配电系统最大负荷；盯为分布式电源安装容量占最大负荷的比例上限。８）变量逻辑约束＝∑（ｃｏｓ８，ｊ＋ｓｉｎ０￣ｊ）（１８）∑Ｑ＝（ｓｉｎ０￣ｊ一ｃｏｓＯｏ，）ｊ＝ｌ式中：Ｐｆ和Ｑｉ为节点ｉ的注入有功、无功功率；为节点ｉ的电压幅值；Ｇ为支路电导；Ｂ为支路电纳；０ｏ．为节点ｉ、Ｊ的电压相角差。２）供电能力要求约束ｆＧＨＭＮ∑∑ｌ＋∑∑ｘｍ＋ＸＫＲＢ＋ｇ＝１ｈ＝ｌ＝１ｎ＝ｌＥＦＲ１∑∑∑≥尸ＲＥＧＰ，ｘＧ一ｇＩ０（１９）ｅ＝ｌｆ＝ｌｉ＝１ｊ式中：为现有变电站容量；为区域容载比；ｇｉ为节点ｉ的有功负荷；为节点总数。３）节点电压机会约束｛）（２０）式中：和ｉ为第ｉ个节点允许电压的上下限；Ｐｒ｛・｝表示¨中事件成立的概率；１为电压约束的置信水平。４）支路传输功率机会约束Ｉ】（２１）式中：为各支路传输功率；尸ｆｍ为线路，的传输功率上限；２为支路功率约束的置信水平。５）电动汽车充电站的容量需求约束三ｖ。ｄ（２２）ｓ＝ｌ式中，Ｐｄ。ｄ为电动汽车的充电容量需求，根据规划水平年的电动汽车电池组需求来确定。６）充电站容量约束对于节点充电站，其建设规模必须满足节点容量的上下限约束。尸ｍＰＦｖ尸ｍ（２３）式中，ｉ分别为节点Ｓ充电站安装容量上下限。７）分布式电源安装容量约束，，ＥＦ、∑∑ＥＩＰＲＥ。，。，ｌ（２４）∑∑ｘｆ，ｌ；ＸＧ｝Ｄ（盯１；ｊ＝ｌ／＝１ＦＨＮ∑∑∑ＲＥＧ１；ＸｘｊＢｌ；ＸＫＲＢ１ｆ＝ｌｈ＝ｌｎ＝ｌ（２５）式（２５）为逻辑约束条件，表示每种投资方案最多被选用一次。９）配电网网架结构约束网架结构是配电网的重要组成部分，为了保证规划结果的可行性，规划方案必须严格满足网架联通性和辐射状约束。３求解方法３．１随机潮流采用基于半不变量法的随机潮流计算节点电压和支路功率的概率分布，假设各节点注入功率之间相互独立。节点功率方程和支路潮流方程分别概括为Ｓ＝（）（２６）Ｚ＝ｇ（Ｘ）（２７）式中：为节点注入功率；Ｚ为支路传输功率；为节点电压幅值和相角。将上式按泰勒级数展开并忽略高次项得＋＝（Ｘｏ）＋Ｓｏ（２８）△△ｚ０＋ｚ＝ｇ（Ｘｏ）＋Ｇ（２９）式中：、Ｚ０、分别为、Ｚ、的期望值；ＡＳ、△Ｚ、为相应的扰动量。ＡＸ＝Ｓｏ一ｆ３０１△△Ｚ＝Ｇｎ（３１）根据独立随机变量的半不变量的性质，求得△和ｚ的各阶半不变量为△△‘’）＝Ｓｏ一（＾Ｓｒｆ３２）ＡＺ＝（６；ｏｓ‘ｏ一）¨‘ＡＳ¨（３３）‘式中，。㈣、（ａｄｏ）（分别为矩阵Ｊｏ与６；ｄｏ中元素ｋ次幂构成的矩阵。—再应用ＧｒａｍＣｈａｒｌｉｅｒ级数展开式【４Ｊ，就可以得△△到和ｚ的概率分布和概率密度函数，最后分别平移和Ｚ０个单位，得到状态变量和支路潮流的●●●●●●●●●●●●●●●ｒＪｌ吴万禄，等含分布式电源与充电站的配电网协调规划．６９．｝变异算子＝０．１、ｋ４＝０．０５。４算例分析４．１算例概况采用文献［６】中算例，电压等级为１０ｋＶ，初始配电网架有５个节点、４条支路，需扩展为１３节点的辐射型网络，具体网架结构和线路参数参见文献［６］，各节点负荷由负荷预测求得，见附表Ａｌ。为了验证提出的规划模型和方法，基于以下假设进行实例分析。ｆ１）根据电动汽车的电池需求确定充电容量需求，这里假设规划年充电容量需求为１Ｍｗ；…（２）假设充电站备选节点３－４６７８，在备选节点处投资建设充电站是可行的；（３）设定节点４～９可接入风力发电，额定容量选择３００ｋＷ或５００ｋＷ，节点１０～１３可接入光伏电站，容量选择１００ｋＷ或２００ｋｗ。线路和设备的投资偿还期Ｙ＝２０，贴现率ｏ＝０．１，年最大负荷利用小时数ｒ＝４７６０，分布式电源接入比例不超过最大负荷的２５％，节点电压和支路功率的置信水平取０．９，单位电价ｐ＝０．５元／ｋＷｈ，将充电站和分布式电源看成ＰＱ节点处理，功率因数取０．９。风力发电的切入风速为３．０ｍ／ｓ，额定风速为１４ｍ／ｓ，切出风速为２５．ｏｍ／ｓ，太阳能电池单个组件面积为２．１６ｍ，光电转换效率为１３．４４％。采用的风速和光照强度由ＨＯＭＥＲ软件对上海地区（纬度：３１．０８。Ｎ，经度：１２１．３５。Ｅ）进行模拟得到，风光资源的随机分布参数也由ＨＯＭＥＲ软件模拟得到。充电站、风光电源等投资运行费用参数参见附表Ａ２，火力发电行业污染物排放率与环境成本参见文献［１７］。４．２结果分析采用本文提出的模型和算法，分四种情形进行配电网规划研究。Ｃａｓｅｌ为含分布式电源与充电站的配电网综合协调规划；Ｃａｓｅ２不考虑分布式电源规划，进行含充电站的配电网规划；Ｃａｓｅ３将各个充电站的规划容量设定为固定值２００ｋＷ；Ｃａｓｅ４先进行配电网架规划，完成配电网架规划后再进行分布式电源与充电站规划。Ｃａｓｅｌ综合协调规划结果为：年综合投资成本为６８１．８万元，年运行维护费用为１６２７．６万元，节点３、４、６、７充电站规划容量分别为２９４ｋＷ、２８０ｋＷ、２６４ｋＷ、１６２ｋＷ，风电装机容量为２－３ＭＷ，光伏装机容量为０．１Ｍｗ，网架结构如图２所示。．７０．电力系统保护与控制Ｃａｓｅ３将充电站规划容量设为固定值，通过实例仿真计算可得优化规划结果：年综合投资费用为１７１９．８万元，年运行维护成本为１６４１．１万元，风电装机容量为２．３Ｍｗ，光伏装机容量为０．１Ｍｗ，网架结构如图４所示。☆一ＬＧＪ一１５０・ＬＧＪ．１２０ＯＬＧＪ．９５充电站安装位置风点Ｖ风ｋＷ）点・。光点图２Ｃａｓｅ１的规划网架结构图Ｆｉｇ．２ＮｅｔｗｏｒｋｐｌａｎｎｉｎｇｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｏｒＣａｓｅｌ下面给出置信水平取０．９时，经随机潮流计算得到的节点电压和支路功率的越限情况，其中节点３、５、６、９、１０、１１、１２、１３出现了电压越限，具体见表１，支路传输功率均未出现越限。表１节点电压越限概率Ｔａｂｌｅ１Ｏｆｆ－ｌｉｍｉｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｎｏｄｅｖｏｌｔａｇｅ由表１可知，节点３和９的电压越限概率小于１％；节点１１、１２、１３的越限概率为２％～３．２％；而节点５、６、１０越限概率均大于７％，其中节点６越限概率达到了９．９％。说明节点５、６、１０电压偏移较为严重，应采取一定的电压改善措施，从而保证配电系统的电压质量。Ｃａｓｅ２不考虑分布式电源规划，规划结果为：年综合投资成本为３６５．０万元，年运行维护费用为１８０８．８万元，节点３、４、６、７、８充电站规划容量分别为３００ｋＷ、２１９ｋＷ、９３ｋＷ、１０９ｋＷ、２７９ｋＷ，变电站需扩容１０ＭＶＡ，网架结构如图３所示。☆・ＬＧＪ－１５０ＯＬＧＪ－１２０。ＬＧＪ－９５充电站安装位置图３Ｃａｓｅ２的规划网架结构图Ｆｉｇ．３ＮｅｔｗｏｒｋｐｌａｎｎｉｎｇｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｏｒＣａｓｅ２☆＿ＬＧＪ一１５０￣ＬＧＪ．１２０ＯＬＧＪ．９５充电站安装何风点Ｖ风接入ｋＷ）点・光ｏ此Ｏ０ｋ擞Ｗ）图４Ｃａｓｅ３的规划网架结构图Ｆｉｇ．４ＮｅｔｗｏｒｋｐｌａｎｎｉｎｇｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｏｒＣａｓｅ３Ｃａｓｅ４为分阶段规划，规划结果为：年综合投资成本为７１６．４万元，年运行维护成本为１６４０．８万元，节点３、４、６、７、８的充电站规划容量分别为２８８ｋＷ、２８３ｋＷ、２９３ｋＷ、５６ｋＷ、８０ｋＷ，风电容量为２．３Ｍｗ，光伏为０．１Ｍｗ，网架结构如图５所示。☆・ＬＧＪ．１５ｏ・ＬＧＪ．１２０ＯＬＧＪ．９５充ｌ乜站＿奠装何筲Ｖ风焉点Ｖ风磊点・（２电站０Ｏｋ接入Ｗ）点。（１电００站ｋ队Ｗ）图５Ｃａｓｅ４的规划网架结构图Ｆｉｇ．５ＮｅｔｗｏｒｋｐｌａｎｎｉｎｇｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｏｒＣａｓｅ４四种规划方案的成本比较见表２。表２四种规划情形的成本比较Ｔａｂｌｅ２Ｃｏｓｔｓｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｏｆｆｏｕｒｐｌａｎｎｉｎｇｓｃｈｅｍｅｓ吴万禄，等含分布式电源与充电站的配电网协调规划．７１．由各情形优化规划结果可知，Ｃａｓｅ２未考虑分布式电源规划，虽然年投资成本最小，然而运行维护费用和环境成本却最高，造成规划方案的总成本也最高，是唯一需要进行变电站扩容的方案，说明分布式电源具有延缓电网改造和投资，具有突出的环境效益。由表２中的数据可知，Ｃａｓｅ１、Ｃａｓｅ３和Ｃａｓｅ４除了投资分布式电源增加投资成本之外，其余各指标都明显优越于Ｃａｓｅ２；Ｃａｓｅｌ与Ｃａｓｅ３相比，由于考虑了电动汽车充电需求在各个节点之间的分配，各个指标都有所改善，年投资成本节省３８万元，年运行维护费用减少了１３．５万元，环境成本降低了１４４．７万元，总成本降低了１９６．７万元；对比Ｃａｓｅ４与Ｃａｓｅｌ，由于Ｃａｓｅ４进行分阶段规划，未考虑配电网架建设与分布式电源、充电站选址定容的相互作用，各项成本均有所增加，总成本增加了１８９．４万元。综上所述，由于Ｃａｓｅ１综合考虑了分布式电源、电动汽车充电站与配电网架的协调规划，能够同时确定分布式电源位置和容量、充电站的容量以及需要更换和新建的配电线路，获得的规划方案最为合理，运行维护成本、环境成本和总成本最小。５结论本文考虑风光资源和负荷的随机波动性，以投资、运行和环境成本的随机期望值最小为目标，提出了含分布式电源与充电站的配电网协调规划模型和方法。以一个待扩展的辐射状配电网为例，仿真分析表明：含分布式电源与充电站的配电网协调规划能够明显降低投资、运行维护和环境成本，提高规划方案的适应性；计及分布式电源规划能够延缓电网改造；与分阶段规划和不考虑充电需求分配的规划方法相比，本文协调规划方法得到的规划方案更为合理，具有更高的经济和环境效益。附录Ａ表Ａ１节点负荷预测值１１ａｂｌｅＡ１Ｎｏｄａｌ１ｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｖａｌｕｅｓ方案１方案２方案３节扰动有功无功有扰扰点概有功无功负量期扰动扰动概功无功动有功无功有功无功动有功无功编童负荷／荷／Ｍｖａｒ量方量方窒负负荷／量扰动量扰动量概率负荷／负荷／量扰动量扰动量ＭＷ望荷／Ｍｖａｒ期方差方差ＭＷＭｖａｒ期方差方差号差差ＭＷ望望１０．２００００００Ｏ００００Ｏ０Ｏ０００２０．２５０．５Ｏ．３８００．０５０．０３８０．６Ｏ．６０．４５Ｏ０．０６０．０４５０Ｉ２Ｏ．７５０．６５６００．０７５０．０６５６３０．２０．１２Ｏ．０９０Ｏ．０ｌ２０．００９Ｏ，５０．１５０．１１３００．０ｌ５０．Ｏ１ｌ０．２５Ｏ．１７０．１２８Ｏ０．Ｏ１７０．０１２８４０．３Ｏ－３０．２３Ｏ０．０３０，０２３０．５０．６０．４５００．０６０．０４５Ｏ－３０．８０．６Ｏ０．Ｏ８０．Ｏ６５Ｏ．２０．０４０．０３００．００４０．００３０．６０．０８０．０６Ｏ０．００８０．００６０．１Ｏ．１４０．１０６ＯＯ．０１４Ｏ．Ｏ１０６６Ｏ．２０．１０．０８Ｏ０．Ｏ１０．００８０．５０．１２０．０９Ｏ０．Ｏ１２０．００９０＿３０．１５Ｏ．１１３００．０１５０．０Ｉ１３７０．Ｉ５０．４５Ｏ．３８Ｏ０．０４５０．０３８Ｏ．６０．７５Ｏ．５６Ｏ０．０７５０．０５６０．２０．９５Ｏ．７ｌＯ０．０９５Ｏ．Ｏ７１８Ｏ．２０．５０＿３８０Ｏ．０５０．０３８０．７Ｏ．８０．６ＯＯ．０８０．０６０Ｏ．１５ｌＯ．７５００．１０．０７５９０－２５０．１５０．１２００．０１５０．０ｌ２０．６Ｏ．２５０．１９００．０２５０．０１９Ｏ－２０．４０＿３００．０４０．０３１Ｏ０．２Ｏ＿３５０．２６Ｏ０．０３５０．０２６Ｏ．６０．５５０．４ｌＯ０．０５５０．０４ｌＯ．１５Ｏ．８５０．６４００．０８５０．０６４ｌ１０．２０．２０．１５００．Ｏ２Ｏ．Ｏ１５Ｏ．６０．２５Ｏ．１８８００．０２５０．Ｏ１９Ｏ．２０．２８３Ｏ－２ｌ３Ｏ０．０２８３Ｏ．０２１３ｌ２Ｏ．２Ｏ．５０－３８Ｏ０．Ｏ５０．０３８０．５０．６０．４５０Ｏ．０６０．０４５０．２０．７５０．５６５Ｏ０．０７５０．０５６５ｌ３００．６０．４５Ｏ０．Ｏ６０．０４５０．５０．７５０．５６５Ｏ０．０７５０．０５６５０．２０．８５０．６４Ｏ０．０８５０．０６４表Ａ２电源参数ＴａｂｌｅＡ２Ｐｏｗｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓ参考文献［１］张颖达，刘念，张建华，等．含电动汽车充电站的风光互补系统容量优化配置【Ｊ】．电力系统保护与控制，２０１３，４１（１５）：１２６－１３４．—ＺＨＡＮＧＹｉｎｇ・ｄａ，ＬＩＵＮｉａｎ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎｈｕａ，ｅｔａ１．Ｏｐｔｉｍｕｍｓｉｚｉｎｇｏｆａｓｔａｎｄ－ａｌｏｎｅｈｙｂｒｉｄＰＶ／ｗｉｎｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｗｉｔｈｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄ．７２－电力系统保护与控制Ｅ２］［３３［４］［５］［６］［７］Ｃｏｎｔｒｏｌ，２０１３，４１（１５）：１２６－１３４．肖湘宁，陈征，刘念．可再生能源与电动汽车充放电设施在微电网中的集成模式与关键问题［Ｊ］．电工技术学报，２０１３，２８（２）：１－１４．—ＸＩＡＯＸｉａｎｇｎｉｎｇ，ＣＨＥＮＺｈｅｎｇ，ＬＩＵＮｉａｎ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍｏｄｅａｎｄｋｅｙｉｓｓｕｅｓｏｆｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙｓｏｕｒｃｅｓａｎｄ［８］’ｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｓｃｈａｒｇｉｎｇａｎｄｄｉｓｃｈａｒｇｉｎｇｆａｃｉｌｉｔｉｅｓｉｎｍｉｃｒｏｇｒｉｎｄ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙ，２０１３，２８（２）：１－１４．ＡＨＭＥＤＹＳ．ＧＡＮＥＳＨＫＶ．Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｕｎｄｅｒｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｉｎａｓｍａｒｔｇｒｉｄｗｉｔｈｒｅｎｅｗａｂｌｅａｎｄｐｌｕｇ－ｉｎｖｅｈｉｃｌｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０１１，—５８（４）：１２２９１２３８．［９］张学清，梁军，张利，等．计及风光电源的一种地区电网电动汽车充电调度方法［Ｊ］＿电工技术学报，２０１３，２８（２）：２８３５．—ＺＨＡＮＧＸｕｅｑｉｎｇ，ＬＩＡＮＧＪｕｎ，ＺＨＡＮＧＬｉ，ｅｔａ１．—ＡｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｐｌｕｇｉｎｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｓｃｈａｒｇｉｎｇｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｗｉｎｄａｎｄｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｉｎＣｈｉｎｅｓｅｒｅｇｉｏｎａｌｐｏｗｅｒｇｒｉｄｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆＣｈｉｎａ［１０］ＥｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙ，２０１３，２８（２）：２８－３５．薛松，袁越，傅质馨，等．考虑电动汽车入网技术的电力系统机组组合研究［ＪＪ．电力系统保护与控制，２０１３，—４１（１０）：８６９２．［１１］—ＸＵＥＳｏｎｇ，ＹＵＡＮＹｕｅ，ＦＵＺｈｉｘｉｎ，ｅｔａ１．Ｕｎｉｔｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔｉｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅ－－ｔｏ－－ｇｒｉｄ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１３，—４１（１０）：８６９２．杨毅，韦钢，刷冰，等．含分布式电源的配电网模糊优—化规划［Ｊ】＿电力系统自动化，２０１０，３４（１３）：１９２３．ＹＡＮＧＹｉ，ＷＥＩＧａｎｇ，ＺＨＯＵＢｉｎｇ，ｅｔａ１．Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ［１２］ｆｕｚｚｙｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ—Ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１０，３４（１３）：１９２３．刘波，张焰，杨娜．改进的粒子群优化算法在分布式电源选址和定容中的应用［Ｊ］．电工技术学报，２００８，—２３（２）：１０３１０８．ＬＩＵＢｏ，ＺＨＡＮＧＹａｎ，ＹＡＮＧＮａ．ＩｍｐｒｏｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｌＴｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｓｉｔｉｎｇａｎｄｓｉｚｉｎｇｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙ，２００８，—２３（２）：１０３１０８．胡吟，韦钢，言大伟，等．分布式电源在配电网中的优化配置［Ｊ】．电力系统保护控制，２０１２，４０（１１）：１００．１０５．—ＨＵＹｉｎ，ＷＥＩＧａｎｇ，ＹＡＮＤａｗｅｉ，ｅｔａ１．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄ—Ｃｏｎｔｒｏｌ，２０１２，４０（１１）：ｌＯ０１０５．刘白发，张伟，王泽黎．基ｆ量子粒子群优化算法的城市电动汽车充电站优化布局【Ｊ】．中国电机ｌ厂学报，—２０１２，３２（２２）：３９４５．——ＬＩＵＺｉｆａ，ＺＨＡＮＧＷｅｉ，ＷＡＮＧＺｅｌｉ．ＯｐｔｉｍａｌｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｂａｓｅｄｏｎｑｕａｎｔｕｍＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ】．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２０１２，—３２（２２）：３９４５．ＳＯＲＴＯＭＭＥＥ，ＨＩＮＤＩＭＭ，ＰＨＥＲＳＯＮＳＤＪＭ，ｅｔａ１．—Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｃｈａｒｇｉｎｇｏｆｐｌｕｇｉｎｈｙｂｒｉｄｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｓｔｏｍｉｎｉｍｉｚｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｌｏｓｓｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎ—ＳｍａｒｔＧｒｉｄ，２０ｌ１，２（１）：１９８２０５．葛少云，冯亮，刘洪，等．考虑电量分布及行驶里程的高速公路充电站规划［Ｊ］＿电力自动化设备，２０１３，３３（７）：１１１．１１６．ＧＥＳｈａｏ－ｙｕｎ，ＦＥＮＧＬｉａｎｇ，ＬＩＵＨｏｎｇ，ｅｔａ１．Ｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｓｏｎｈｉｇｈｗａｙｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｐｏｗｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｄｒｉｖｉｎｇｍｉｌｅａｇｅ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ—ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，２０１３，３３（７）：１１１１１６．唐现刚，刘俊勇，刈友波，等．基于汁算儿何方法的电动汽车充电站规划【Ｊ１．电力系统自动化，２０１２，３６（８）：２４．３０．——ＴＡＮＧＸｉａｎｇａｎｇ，ＬＩＵＪａｎ－ｙｏｎｇ，ＬＩＵＹｏｕｂｏ，ｅｔａ１．Ｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｇｅｏｍｅｔｒｙｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆ—ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２０１２，３６（８）：２４３０．吴万禄，等含分布式电源与充电站的配电网协调规划一７３．［１３］刘志鹏，文福拴，薛禹胜，等．计及可入网电动汽车的分布式电源最优选址利定容【Ｊ］＿电力系统自动化，２０１１，３５（１８）：ｌ】－１６．———ＬＩＵＺｈｉｐｅｎｇ，ＷＥＮＦｕｓｈｕａｎ，ＸＵＥＹｕｓｈｅｎｇ，ｅｔａ１．Ｏｐｔｉｍａｌｓｉｔｉｎｇａｎｄｓｉｚｉｎｇｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ—ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｐｌｕｇｉｎｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｓ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃＭｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２０１１，３５（１８）：１１．１６．［１４］杜爱虎，胡泽春，宋永华，等．考虑电动汽车充电站布局优化的配电网规划【Ｊ】．电网技术，２０１１，３５（１１）：—３５４２．——ＤＵＡｉ－ｈｕ，ＨＵＺｅｃｈｕｎ，ＳＯＮＧＹｏｎｇｈｕａ，ｅｔａ１．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｐｌａｎｎｉｎｇｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｌａｙｏｕｔｏｐｔｉｍｉｚｍｉｏｎｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．—ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１，３５（１１）：３５４２．［１５］张舒，胡泽春，宋永华，等．考虑电动汽车换电站与电网互动的机组组合问题研究［Ｊ］．中国电机工程学报，２０１２，３２（１０）：４９－５５．—ＺＨＡＮＧＳｈｕ，ＨＵＺｅｃｈｕｎ，ＳＯＮＧＹｏｎｇ－ｈｕａ，ｅｔａ１．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｕｎｉｔｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｂａｔｔｅｒｙｓｗａｐｐｉｎｇｓｔａｔｉｏｎａｎｄｐｏｗｅｒｇｒｉｄ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２０１２，３２（１Ｏ）：４９－５５．［１６］赵俊华，文福栓，薛禹胜，等．计及电动汽车和风电出力不确定性的随机经济调度［Ｊ］．电力系统自动化，—２０１０，３４（２０）：２２２９．—ＺＨＡＯＪｕｎ。ｈｕａ，ＷＥＮＦｕ－ｓｈｕａｎ，ＸＵＥＹｕｓｈｅｎｇ，ｅｔａ１．Ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｅｃｏｎｏｍｉｃｄｉｓｐａｔｃｈｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ—ｕｎｃｅｒｔａｉｎｏｕｔｐｕｔｓｆｒｏｍｐｌｕｇｉｎｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｓａｎｄｗｉｎｄｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃ￣ｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２０１０，３４（２０）：２２－２９．［１７］魏学好，周浩．中国火力发电行业减排污染物的环境价值标准估算［Ｊ］．环境科学研究，２００３，１６（１）：５３．５６．—ＷＥＩＸｕｅｈａｏ，ＺＨＯＵＨａｏ．Ｅｖａｌｕ￣ｉｎｇｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｖａｌｕｅｓｃｈｅｄｕｌｅｏｆｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｍｉｔｉｇａｔｅｄｉｎＣｈｉｎａｔｈｅｒｍａｌｐｏｗｅｒｉｎｄｕｓｔｒｙ［Ｊ］．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，２００３，１６（１）：５３．５６．收稿日期：２０１３－１０－２９；—修回日期：２０１４－０２１８作者简介：吴万禄（１９８７一），男，硕士研究生，主要研究方向为电—力系统规划、可再生能源发电、电动汽车接入电网：Ｅｍａｉｌ：、ｖ、ｖｌ＿ｄｚ０２＠１６３．ｃｏｍ韦钢（１９５８一），男，通信作者，教授，主要研究方向为电力系统运行分析及计算、新能源与电力系统规划、电力系统谐波及补偿技术：谢丽蓉（１９６９一），女，副教授，主要研究方向为控制算法、风力发电。