[發明專利]多種群牽引差分進化法配電網規劃方法、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110485783.7
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113222383B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 鄭志杰;梁榮;楊波;王耀雷;劉釗;王延朔;綦陸杰;崔燦;李昭;楊揚;李昊;趙韌;劉淑莉;張雯;楊慎全;鄧少治;李凱;張博頤
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司經濟技術研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06Q30/02;G06K9/62;G06N3/00
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 項凱

1.一種多種群牽引差分進化法配電網規劃方法，用于確定分布式光伏布點的接入位置，其特征在于，所述方法，包括：

通過K-means算法對獲取的特征量數據進行聚類，得到聚類數據；所述特征量數據包括分布式光伏出力數據和負荷歷史數據；

根據所述聚類數據構建分布式電源接入的配電網規劃模型；所述配電網規劃模型以投資成本的求取模型、運行成本的求取模型及性能指標的求取模型構成目標函數，以潮流方程、節點電壓約束、支路電流約束及單個負荷節點接入分布式光伏上限為約束條件；

利用基于多種群牽引差分進化算法對所述配電網規劃模型進行求解，確定光伏節點接入位置；

所述利用基于多種群牽引差分進化算法對所述配電網規劃模型進行求解，確定光伏節點接入位置，包括：

采用Logistic模型生成混沌初始種群；

針對所述混沌初始種群，若未達到預設迭代次數，則：

根據所述配電網規劃模型中的目標函數求取適應度值，產生牽引子種群，對牽引子種群進行去重、整合操作形成第一部分g+1代種群；

牽引子種群牽引g代種群變異、交叉及適應度選擇，形成第二部分g+1代種群；

根據第一部分g+1代種群和第二部分g+1代種群整合成g+1代種群；

所述根據所述配電網規劃模型中的目標函數求取適應度值，產生牽引子種群，對牽引子種群進行去重、整合操作形成第一部分g+1代種群，包括：

針對所述混沌初始種群，根所述目標函數中三個求取模型的適應度值C1,C2,C3分別對Np個染色體排序，選擇排序靠前的n個染色體，構成三個牽引子種群，分別為x_c1(g)、x_c2(g)及x_c3(g)；其中，Np為所述混沌初始種群的規模，所述目標函數中三個求取模型為投資成本的求取模型、運行成本求取模型及性能指標的求取模型，x_c1(g)為投資成本的求取模型對應的牽引子種群、x_c2(g)為運行成本的求取模型對應的牽引子種群，x_c3(g)為性能指標的求取模型對應的牽引子種群；

將種群規模均為n的牽引子種群x_c1(g)、x_c2(g)及x_c3(g)進行整合，去除三個牽引子種群中重復的染色體，生成種群規模為N_C的第一部分牽引子種群x_c(g)；

所述牽引子種群牽引g代種群變異、交叉及適應度選擇，形成第二部分g+1代種群，包括：

針對混沌初始種群x(g)，由牽引子種群牽引執行變異操作，產生變異種中間體種群v(g+1)；

對混沌初始種群x(g)及變異種中間體種群v(g+1)執行交叉操作，產生交叉種群u(g+1)；

對混沌初始種群x(g)和交叉種群u(g+1)進行整合，并去除與第一部分牽引子種群重復的基因，形成種群k(g+1)；

針對種群k(g+1)中的染色體，采用預設適應度函數C計算各染色體的適應度值，并選取適應度值滿足預設要求的染色體構成第二部分g+1代種群；

配電網規劃模型中的投資成本的求取模型參見以下公式，投資成本包括充電站、光伏與線路的安裝成本：

式中：C_in為投資成本，包括分布式光伏、充電樁每年安裝費用和線路投資費用；N^PV表示安裝的單位分布式光伏單元數目；P₁表示單位分布式光伏接入的額定容量；C₁表示單位分布式光伏單元安裝費用；N^EV表示安裝的充電樁單元數目；P₂表示單位充電樁接入的額定容量；C₂表示單位充電樁的安裝費用；L為新建線路總數，x_L,i為新建線路決策變量；_i為第i條線路長度，C₃表示單位長度線路的投資費用；

配電網規劃模型中的運行成本的求取模型以下公式，運行成本包括分布式光伏與充電站的運行成本以及因光伏與EV接入從而減少的購電成本：

其中，C^OC＝0.01×(N^PVP₁C₁+N^EVP₂C₂)-p_d×S^PV

其中，S^PV表示分布式光伏全年發電量；K表示聚類得到的類別數目；N^node表示配電網中節點數目；N^PV表示安裝的單位分布式光伏單元數目；表示第i節點上接入的單位分布式光伏單元在聚類之后的第d類對應的t時刻的出力；C^OC表示運行成本；光伏與充電站的年運行維護費用為其投資成本的1％，p_d表示電價；

配電網規劃模型中的性能指標的求取模型參見以下公式，性能指標包括分布式光伏與電動汽車充電樁接入后電網全年網損與電壓偏差；在此，對全年網損與電壓偏差進行歸一化處理并加權求和，權重各取0.5；

C^PE＝0.5P′_loss+0.5E′_dv

其中，P_loss表示配電網的網絡損耗；E_dv配電網的電壓偏差；接入分布式光伏之后的網絡損耗K表示聚類得到的類別數目；N^node表示配電網中節點數目；G_ij表示第i個節點和第j個節點之間的電導；U_i,t,d表示第d類中對應的t時刻第i個節點的電壓；δ_ij,t,d——第d類中對應的t時刻第i個節點和第j個節點之間的電壓相位差；ω_d表示聚類之后第d類包含的天數；p_t,d表示第d類中對應的t時刻的電價。C^PE為運行性能指標，P′_loss為歸一化的電網全年網損，E′_dv為歸一化的全年電壓偏差；

配電網規劃模型以潮流方程、節點電壓約束及支路電流約束為約束條件，其中，潮流方程參見以下公式：

其中，表示第i節點上接入的單位分布式光伏單元在聚類之后的第d類對應的t時刻的有功出力；表示第i節點上接入的單位分布式光伏單元在聚類之后的第d類對應的t時刻的無功出力；表示負荷第i節點上在聚類之后的第d類對應的t時刻的所需的有功功率；表示負荷第i節點上在聚類之后的第d類對應的t時刻的所需的無功功率；U_i,t,d表示第d類中對應的t時刻第i個節點的電壓；N_i表示與第i節點相連的節點數目；G_ij表示第i個節點和第j個節點之間的電導；B_ij表示第i個節點和第j個節點之間的電納；δ_ij,t,d表示第d類中對應的t時刻第i個節點和第j個節點之間的電壓相位差；

配電網規劃模型中的節點電壓約束條件為：

U_min≤U_i,t,d≤U_max

其中，U_i,t,d表示第d類中對應的t時刻第i個節點的電壓；U_max表示節點電壓上限；U_min表示節點電壓下限；

配電網規劃模型中的支路電流約束為公式：

其中，I_ij,t,d表示第d類中對應的t時刻第i個節點流和第j個節點間支路上電流；表示第d類中對應的t時刻第i個節點流和第j個節點間支路上電流上限；

其中配電網規劃模型以單個負荷節點接入分布式光伏上限為約束條件：

P_i^PV≤P_i^PVmax

式中：P_i^PV表示第i個節點接入的分布式光伏額定容量；P_i^PVmax表示第i個節點允許接入的最大分布式光伏額定容量。