[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

本發明公開了多種群牽引進化法配電網規劃方法、設備及存儲介質，基于多種群牽引差分進化算法，用于確定分布式光伏布點的接入位置，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；根據聚類數據構建分布式電源接入的配電網規劃模型；配電網規劃模型的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。通過實施該方法，提高迭代速度和質量，且保證迭代過程中采用的種群的多樣性，保證分布式光伏布點的接入更合理。

技術領域

本發明涉及配電網規劃技術領域，具體涉及一種多種群牽引差分進化法配電網規劃方法、設備及存儲介質。

背景技術

電力能源作為國家能源產業的重要組成部分，是在國民生活中必不可少的重要能源，也是國家發展的重要支柱，然而傳統電力系統存在著投資成本過高、電能傳輸損耗大、運行協調困難等諸多問題。而分布式電源由于具有靈活、分散、高效、環境友好等特點被廣泛接入配電網。

然而，分布式發電(DistributedGeneration，簡稱DG)的接入徹底改變了配電網的運行結構，使配電網由單電源輻射狀結構變為多電源供電的復雜結構，致使潮流方向改變，網絡損耗隨之發生變化。若DG接入位置和容量合理，便可以有效的降低系統的網絡損耗，提高系統運行的穩定性；相反地，如果盲目的安裝DG和增加其安裝容量，將會對系統的電壓、網絡損耗等產生負面影響。因此，對DG進行合理的規劃具有重要的意義。

配電網規劃是一個多目標規劃問題，而DG的加入使規劃維數和難度都有所增加。

在配電網規劃問題上，中國電機工程學報第38卷增刊中李響在基于DE 算法的10kV網架結構多目標規劃中，采用DE算法，以各個影響因素建立初始種群，以單位負荷供電總成本最低為適應度目標，通過變異、交叉、選擇，最終繪制連續的負荷密度區間內的最優網架結構曲線。南昌大學王永躍在碩士學位論文中在一種動態差分進化算法的基礎上引入了反向學習機制和局部搜索策略，提出了一種改進的動態差分進化算法進行配電網規劃。中國石油大學的李東在碩士學位論文中將量子計算與差分進化相結合，染色體為量子比特編碼形式，引入差分進化中的交叉和變異操作，求解配電網規劃中分布式電源的接入容量和網架結構。國家專利局申請號為 CN201710431841.1的一種計及需求側響應不確定性的主動配電網雙層規劃方法，計及風力發電及光伏發電的不確定性,建立風電機組和光伏電池的時序模型；計及負荷用電的隨機性,建立負荷的時序模型；對直接負荷控制類型的需求側響應不確定性進行分析,構建其成本函數；構建計及需求側響應不確定性的主動配電網雙層規劃的上層規劃模型,并采用差分進化算法對上層規劃模型進行求解；構建計及需求側響應不確定性的主動配電網雙層規劃的下層規劃模型并采用非支配排序遺傳算法對下層規劃模型進行求解。現有的這些方法中，使用的算法的收斂速度相對較低，迭代過程中采用的種群缺乏多樣性，迭代速度較慢。

發明內容

因此，本發明要解決求現有配電網規劃問題中算法的收斂速度相對較低，迭代過程中采用的種群缺乏多樣性，迭代速度較慢技術問題，從而提供了一種多種群牽引差分進化法配電網規劃方法、設備及存儲介質。

第一方面，根據本發明實施例提供了一種多種群牽引差分進化法配電網規劃方法，基于多種群牽引差分進化算法，用于確定分布式光伏布點的接入位置，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。