[發明專利]多時段多場景分布式電源最優接入位置與容量研究方法

有效

• 申請號: 201811360632.3
• 申請日: 2018-11-15
• 公開（公告）號: CN109508499B
• 公開（公告）日: 2022-10-04
• 發明（設計）人: 韓俊;謝珍建;歸三榮;劉洪;武躍峰;陳曦;蔡超;王娜;陳皓菲;萬鷺
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司經濟技術研究院;天津大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/18;G06N3/00;G06F111/04;G06F113/04
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 杜文茹

1.一種多時段多場景分布式電源最優接入位置與容量研究方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)建立元件模型，包括分布式光伏模型、分布式風機模型和負荷模型；其中：

(1.1)所述的分布式光伏模型：光伏的出力主要取決于光照強度，在多場景時序模擬的前提下，光伏出力與光照強度的關系即為分布式光伏模型，表示如下：

式中：P_b是光伏的實時出力；P_sn表示光伏的額定功率；G_std表示額定光照強度；R_c表示任一特定強度的光強，即光伏出力與光強的關系由非線性到線性的轉折點；G_bτ表示第τ個小時的實時光強；

(1.2)所述的分布式風機模型，即為風力發電機的出力P_wind與風速v的函數關系如下所示：

其中，P_windmax為風機的額定功率；v_n為風機的切入風速；v_r為風機的額定風速；v_o為風機的切出風速；

(1.3)所述的負荷模型表示如下：

L_t＝L_p×P_s(t) (3)

式中，L_t為任一小時的負荷需求量，L_p為年負荷峰值；P_s(t)為第s個場景下各小時的負荷與年負荷峰值的比例系數；

2)建立目標函數，是以規劃期內的綜合費用終值最低為目標函數，包括分布式風機和光伏的投資、運維費用和殘值，以及配電網向上級電網的購電費用；所述的目標函數具體為：

minC＝C_PV+C_WTG+C_OP (4)

式中，C_PV表示分布式光伏的全壽命周期成本終值，C_WTG表示分布式風機的全壽命周期成本終值，C_OP表示規劃期內配電網向上級電網的購電費用終值；C_PV與C_WTG的計算公式如下：

式中，T為規劃階段總數；N_PV與N_WTG分別表示配電網中光伏與風機的待建節點總數；R_PV與R_WTG分別表示單組光伏或風機的投建成本；β_i,t與γ_i,t分別表示規劃的第t階段在節點i光伏與風機的組數；r為社會貼現率；m與n分別表示光伏與風機的壽命；u_pv與u_wtg分別表示光伏和風機的維護費用比例；z_pv與z_wtg分別表示光伏與風機的殘值費用比例；I_t為終值轉換系數，計算方法如下：

式中，n_t為第t個階段年數，a_t為第t個階段的初始年份，a_T為規劃期終止年份；

規劃期內配電網向上級電網的購電費用終值表示如下：

式中，S_end為年場景總數，包括春夏秋冬四個典型場景；τ_end表示任一場景下的小時數；C_P表示電價；W_tsτ表示t階段第s個場景下τ時刻配電網向上級電網的購電量，由負荷量、分布式電源發電量以及線路網損三部分組成，計算公式如下：

式中，h_t表示第t階段與規劃起始年相比的負荷增長率；L_s,τ,k表示s場景下τ時刻第k個負荷點的起始負荷；K表示負荷點集合；P_b(s,τ)表示s場景下τ時刻單組光伏的實時出力，根據分布式光伏模型計算；P_wind(s,τ)表示s場景下τ時刻單組風機的實時出力，根據分布式風機模型計算；J_i表示配電網線路集合；P_j,s,τ與Q_j,s,τ分別為s場景下τ時刻流過線路j首端的有功、無功功率；U_j,s,τ為線路j首段電壓；R_j表示線路j的電阻；

3)建立約束條件，約束條件包括：配電網絡的潮流約束、分布式電源投建順序約束、節點電壓約束和支路電流約束；其中：

(3.1)所述的配電網絡的潮流約束

式中，P_i、Q_i分別為節點i處有功、無功注入功率；U_i、U_j分別為節點i、j電壓幅值；G_ij、B_ij分別為支路ij的電導、電納；θ_ij為節點i、j間電壓相角差；

(3.2)所述的分布式電源投建順序約束

式中，β_i,t與γ_i,t分別表示規劃的第t階段在節點i光伏與風機的組數；β_i,t+1與γ_i,t+1分別表示規劃的第t階段在節點i光伏與風機的組數；

該約束條件表示分布式電源多時段規劃的過程中，下一階段節點i的光伏或風機組數不能小于上一階段，即任一節點分布式電源投建后就不能去除；

(3.3)所述的節點電壓約束

U_imin＜U_i＜U_imax (12)

式中，U_imin、U_imax分別為節點i電壓值的下限和上限；

該約束條件表示，在運用OpenDSS進行多場景時序潮流仿真的過程中，任何時刻各節點的電壓幅值必須在允許的安全上下限之間；

(3.4)所述的支路電流約束

式中，I_k表示實際的支路電流，表示支路電流值的上限；

該約束條件表示，潮流仿真過程中任何時刻的支路電流不能超過該支路允許的電流最大值

4)在約束條件利用粒子群算法對目標函數進行優化求解，包括粒子群算法編碼、對于約束條件的處理和基于粒子群算法與OpenDSS的求解；其中，

所述的粒子群算法編碼包括：

對優化對象采用分段編碼方式，每個粒子在搜索空間中的編碼格式D表示為：

式中，D的前N_PV個變量表示規劃的第一階段光伏在各個待選節點下的個數；表示規劃第一階段分布式風機在各個待選節點下的個數；表示規劃期的第二階段光伏在各個待選節點下的個數；表示第二階段風機在各待選節點下的個數，以此類推直至到達規劃階段總數T；特別地，由于粒子在各維度的位置變量d_i與e_i均必須為整數，因此粒子參考自身局部最優解與全局最優解更新自己的位置后，需進行向下取整，以滿足分布式電源安裝數目的離散化要求；

所述的對于約束條件的處理，是更新粒子位置后若不滿足分布式電源投建順序約束，即同一節點后一階段的分布式電源數目小于前一階段，則強制將該節點分布式電源數目設定為與前一階段相同；若不滿足節點電壓約束和支路電流約束，則在目標函數中補充懲罰項，分別如下式給出的懲罰項h₁(t)、h₂(t)，若滿足節點電壓約束和支路電流約束，將懲罰項置零，

式中，M_U與M_I分別表示電壓越限與電流越限時的懲罰系數；U_imin、U_imax分別為節點i電壓值的下限和上限；U_i為節點i的實際電壓幅值；I_k表示實際的支路電流，表示支路電流值的上限。

所述的基于粒子群算法與OpenDSS的求解，包括：

(4.1)輸入配電網參數及粒子群算法參數，具體包括線路拓撲結構及電阻、分布式電源待選節點、粒子群算法中的加速常數、慣性因子、約束因子，同時輸入分布式光伏、風機、負荷元件的參數，得到不同階段多場景下各典型日的分布式電源出力序列以及負荷值；

(4.2)對粒子群進行初始化，確定初始的多時段分布式電源接入方案；

(4.3)結合OpenDSS仿真平臺對每個粒子對應的分布式電源規劃方案進行時序潮流計算，得到多場景多時段下的電壓、網損、功率分布信息，計算各節點電壓與支路電流；

(4.4)判斷是否滿足節點電壓約束和支路電流約束，若不滿足節點電壓約束和支路電流約束，則在目標函數中補充式(15)與(16)所示的懲罰項，若滿足節點電壓約束和支路電流約束，將懲罰項置零；

(4.5)結合目標函數與懲罰項計算各粒子對應的目標函數值，即為粒子適應度，得到各粒子自身的最優值與粒子群的全局最優值；

(4.6)判斷粒子群算法是否滿足終止條件，即全局最優值是否收斂或達到最大迭代次數，是則輸出最優解并解碼得到多階段的分布式電源規劃方案，否則進入下一步；

(4.7)進行粒子群更新操作，得到新的粒子群位置與速度，更新時調整粒子編碼以滿足分布式電源個數的離散化要求以及投建順序的約束，并返回第(4.3)步。