[發明專利]一種基于粒子群算法的城市能源互聯網下的配電網規劃方法

在審

• 申請號: 201811200963.0
• 申請日: 2018-10-16
• 公開（公告）號: CN109447431A
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發明（設計）人: 陳軼;吳書煜;肖晶;劉寶穩;王春寧;徐荊州;呂桂萍
• 申請（專利權）人: 南京工業大學;國網江蘇省電力有限公司南京供電分公司;河海大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00
• 代理公司: 北京智繪未來專利代理事務所(普通合伙) 11689
• 代理人: 龔淑華;張紅蓮

1.一種基于粒子群算法的城市能源互聯網下的配電網規劃方法，其特征在于，所述配電網規劃方法包括以下步驟：

(1)根據城市規劃與經濟發展要求，獲取城市能源互聯網下的配電網規劃數據庫；

(2)建立城市能源互聯網下的負荷預測數學模型；

(3)對變電站進行選址；

(4)基于粒子群算法進行線路優化設計；

(5)能源與信息雙向流動互動優化。

2.根據權利要求1所述的一種基于粒子群算法的城市能源互聯網下的配電網規劃方法，其特征在于：

在步驟(1)中，城市能源互聯網的配電網規劃數據庫包括現狀電網形狀、現狀電網數據，集中式電源規劃下的發電容量、分布式電源規劃下的發電容量；所述集中式電源規劃下的發電電容包括已經建成的集中式電源發電容量加上規劃中的集中式電源發電容量，分布式電源規劃下的發電容量包括已經建成的集中式電源發電容量加上規劃中的分布式電源發電容量；

其中，現狀電網形狀、現狀電網數據由網架結構、設備參數、統計數據組成；集中式電源包括火力發電、熱電聯產天然氣；分布式電源包括自然資源下的光能、風能。

3.根據權利要求1或2所述的一種基于粒子群算法的城市能源互聯網下的配電網規劃方法，其特征在于：

在步驟(2)中，在滿足城市能源互聯網的需求下，所述城市電網下的負荷預測數學模型為：

式中：LP(t)為時刻t的全配電網的用電負荷；λ(t)為預測的同時率(即全配電網綜合最高負荷與全配電網各組成單位的絕對最高負荷之和的比率)；S(i)為時刻t的第i塊用地面積；num為全配電網區域范圍內的所有用地塊數；ρ(i)為在考慮風險時時刻t的第i塊土地的負荷密度；P_j(t)為全配電網區域范圍內第j個分布式電源在時刻t的出力；n為全配電網區域范圍內的分布式電源數量；P_v(t)為全配電網區域范圍內某種類型電動汽車在時刻t的充電量；m為電動汽車的種類數；n_v為某種類型下的電動汽車的數量；k_v(t)為時刻t該類型電動汽車接入充電的比例；

同時在考慮由風險帶來的波動影響到負荷預測結果為:

LP'(t)∈[LP(t)-R,LP(t)+R] (2)

式中：LP’(t)為時刻t的全配電網的最終用電負荷；R為全部風險對負荷預測帶來的影響。

4.根據權利要求3所述的一種基于粒子群算法的城市能源互聯網下的配電網規劃方法，其特征在于：

所述電動汽車的類型劃分為出租車、私家車、公務用車。

5.根據權利要求4所述的一種基于粒子群算法的城市能源互聯網下的配電網規劃方法，其特征在于：

全部風險對負荷預測帶來的影響R取值為相對于LP(t)的比例10％到20％。

6.根據權利要求1所述的一種基于粒子群算法的城市能源互聯網下的配電網規劃方法，其特征在于：

在步驟(3)中，對變電站進行選址，具體包括以下內容：

根據權利要求3計算的負荷數據，通過了解此地區的地形、用地類型等情況，最終確定變電站位置。

7.根據權利要求6所述的一種基于粒子群算法的城市能源互聯網下的配電網規劃方法，其特征在于：

所述地形包括平原、高原、丘陵、盆地、山地五種類型；

用地包括耕地、林地、草地、建設用地四種類型。