一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统与流程

[0001]
本发明属于配电网规划技术领域，特别涉及一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统。


背景技术：

[0002]
目前，国内外对于配电网适应性扩展规划方法的研究已取得一定进展。有学者以配电网损耗、停电损失为目标，考虑时序特性和多场景提出了多目标分布式电源选址定容规划模型，给出了场景和场景权重的确定方法，并应用遗传算法的多段染色体编码方式，根据节点视在功率二阶精确矩处理不可行解，有效地提高了优化效率；有学者基于线性化技术和近似化处理，将配电网多阶段长期扩展规划问题转化为混合整数线性规划问题，并考虑新建变电站和改造变电站、安装并联电容器和调压器、新建线路和改造线路以及网络重构等手段，实现了配电网投资运维总费用的最小化；也有学者重点考虑dg的主动管理模式，通过对dg的有功和无功出力进行主动控制，实现了配电网扩展规划方案的优化，相比传统规划方法更具参考意义。
[0003]
可以看出，现有方法大多考虑了多目标、多场景、多阶段的配电网优化规划模型，在此基础上运用不同数学方法加以求解，旨在寻求更优的扩展规划方案。然而，随着配电网中多种分布式电源和多元负荷的渗透率不断增大以及各种运行控制设备的大量接入，现有规划方法仍具有改进空间。一方面，现有规划方法的目标函数多以提升配电网可靠性和经济性为主，而较少考虑配电网对多种分布式电源和负荷的接纳能力问题；另一方面，配电网规划运行相互独立的分析模式不利于配电网适应力的优化提升，未来的配电网规划方法需要适当结合不同的运行优化手段，实现配电网灵活性资源优化配置和控制设备优化运行的统一，以最大化复杂运行环境下配电网的适应能力；同时，对于考虑未来环境收益、地理位置以及多阶段适应性建设改造问题也有待进一步研究。


技术实现要素：

[0004]
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统。考虑源荷不确定性的配电网双层适应性扩展规划方法采用区间数学和仿射数学处理不确定性，能够有效追踪光伏出力和负荷需求的不确定性对规划方案的影响。
[0005]
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
[0006]
一种配电网双层适应性扩展规划方法，包括以下步骤：
[0007]
构建配电网适应性双层扩展规划模型；其中模型包括上层模型和下层模块；上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略；下层模型为优化光伏配置策略和svc配置策略；
[0008]
构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件，所述约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束；
[0009]
在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下，采用基于仿射数学的非支配排序
二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案。
[0010]
进一步的，所述上层模型的第一目标函数为总经济费用最小和网架适应性最大；
[0011]
所述总经济费用最小的表达式为：
[0012][0013][0014][0015][0016][0017]
其中，为表示阶段h内节点i处是否新建c型变电站；表示阶段h内节点i处是否升级为c型变电站；表示阶段h内节点i、j之间是否新建k型线路；表示阶段h内节点i、j之间否升级为k型线路；β
i,h
表示阶段h内节点i处是否安装光伏电源；γ
i,h
表示阶段h内节点i处是否安装svc；τ
i,c,h
表示阶段h内节点i处c型变电站是否投运；μ
ij,k,h
表示阶段h内节点i、j之间k型线路是否运行；为新建单个c型变电站所需费用；为将单个变电站升级为c型所需费用；为新建单位长度k型线路所需费用；为将单位长度线路升级为k型所需费用；为安装单位容量光伏电源所需费用；为安装单台svc所需费用；为单个c型变电站运维费用；为单位长度k型线路运维费用；为单位容量光伏电源运维费用和为单台svc运维费用；λ1为通货膨胀率；λ2为利率；ω
n
为所有节点集合；ω
ss
为变电站节点集合；ω
l
为所有线路集合；ω
c
为变电站类型集合、ω
k
为线路类型集合；ω
t,h
为阶段h内的时段t集合；为阶段h内节点i处的光伏安装容量；为阶段h内时段t节点i处的光伏有功出力；为阶段h内时段t的光伏发电效率仿射形式；为阶段h内时段t的节点i的电压幅值仿射形式；为阶段h内时段t的节点j的电压幅值仿射形式；为阶段h内时段t的节点i、j之间的电压相角差仿射形式；g
ij,h
为阶段h内节点i、j之间的支路电导；l
ij
为线路ij的长度；ε
t,h
为阶段h内时段t的时长；α
loss
为单位电量网损费用；α
pur
为单位电量上级电网购电成本；
[0018]
所述网架适应性f2最大的表达式为：
[0019][0020][0021][0022][0023]
其中，r
tie,h
为线路联络度，表示配电网联络线分布密集程度；r
cohesion,h
为网络凝聚度，表示配电网网架凝聚性强弱；α1为线路联络度的加权系数；α2为网络凝聚度的加权系数；为阶段h变电站d供电区域内的线路集合；为阶段h变电站d供电区域内的联络线集合；为阶段h不同供电区域间的联络线集合；e
ij,h
为阶段h内节点i、j之间的电气距离；为节点i所在供电区域内的节点集合；c
ij,h
为0-1决策变量，表示阶段h内节点i、j连通与否；z
l,k
为k型线路单位长度阻抗(ω/km)；
[0024]
表示各变电站供电区域的平均线路联络度；表示不同供电区域间的线路联络度。
[0025]
进一步的，所述下层模型的第二目标函数为运行适应力最大和光伏渗透不均衡度f4最小；
[0026]
所述运行适应力最大的表达式为：
[0027][0028][0029][0030]
其中，为阶段h内的平均电压越限裕度；为阶段h内的平均电流越限裕
度仿射形式；α3为平均电压越限裕度的加权系数；α4分别为平均电流越限裕度仿射形式的加权系数；v
max
为最大节点电压幅值限值；为阶段h内时段t的k型线路流过的p相电流幅值仿射形式；为k型线路的最大允许载流量；
[0031]
所述光伏渗透不均衡度f4最小的表达式为：
[0032][0033][0034][0035]
其中，为阶段h变电站d供电区域内的光伏渗透率；为阶段h各变电站供电区域的平均光伏渗透率；为阶段h变电站d供电区域内的节点集合；ω
′
ss
为已投运变电站节点集合；为阶段h内节点i处的有功负荷峰值。
[0036]
进一步的，所述配电网三相仿射潮流约束的表达式为：
[0037][0038]
其中，为阶段h内时段t节点i的p相、为节点j的f相电压幅值仿射形式；为阶段h内时段t节点i的p相电压与节点j的f相电压之间的相角差仿射形式；g
ij,pf,h
为阶段h内节点i的p相与节点j的f相之间的支路电导、b
ij,pf,h
为阶段h内节点i的p相与节点j的f相之间的支路电纳；为阶段h内时段t节点i处光伏电源的p相有功出力仿射形式、和为阶段h内时段t节点i处光伏电源的p相无功出力仿射形式；q
svc,i,p,h
为阶段h内节点i处svc的p相无功补偿量；为阶段h内t时刻节点i处负荷的p相有功功率；为阶段h内t时刻节点i处负荷的p相无功功率；为阶段h内节点i处光伏电源的功率因数。
[0039]
进一步的，所述辐射拓扑约束的表达式为：
[0040]
对于所述辐射拓扑约束满足
[0041][0042]
其中，ψ
ij,h
和ψ
ji,h
均为0-1决策变量，ψ
ij,h
＝1表示阶段h时节点i为节点j的父节点，ψ
ji,h
＝1表示阶段h时节点j为节点i的父节点。
[0043]
进一步的，所述稳态运行约束的表达式为：
[0044]
对于所述稳态运行约束满足：
[0045][0046][0047][0048][0049]
其中，v
max
为最大电压幅值限值；v
min
为最小电压幅值限值；为阶段h内时段t的k型线路流过的p相电流幅值、为阶段h内时段t的k型线路流过的p相视在功率；为k型线路的最大允许载流量；为k型线路的最大允许视在功率；s
ss,i,c,h
为阶段h内节点i处c型变电站的实际容量；为c型变电站的最大允许容量；为svc的最大无功补偿量；为节点电压三相不平衡度限值；为光伏电源最小允许功率因数。
[0050]
进一步的，所述多阶段规划约束的表达式为：
[0051]
[0052][0053][0054][0055][0056]
其中，为整个规划阶段内允许新建的c型变电站最大数量；为整个规划阶段内允许新建的k型线路最大数量；为整个规划阶段内允许新建的光伏电源最大数量；为整个规划阶段内允许新建的svc最大数量；ω
ssa
为待新建的变电站节点集合；ω
la
为待新建的线路集合；
[0057]
对于多阶段规划约束均需满足：
[0058][0059][0060][0061][0062][0063][0064]
进一步的，所述在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下，采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案的过程为：
[0065]
s31：首先对上层模型中变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略均进行染色体初始化编码，并根据辐射拓扑约束和多阶段规划约束对其进行筛选，最终生成个可行染色体构成只包含上层编码信息的初代种群p
1up
；
[0066]
s32：对初代种群p
1up
中的第i个染色体进行复制操作，使复制染色体上层编码与源染色体保持一致；在复制染色体上层编码与源染色体保持一致的基础上，对复制染色体进行下层模型初始化编码，并由三相仿射潮流约束、稳态运行约束和多阶段规划约束筛选后生成个可行复制染色体，由此构成对应染色体且包含全部上下层编码信息的初代种群
[0067]
s33：基于区间数学和仿射数学计算初代种群中每个染色体对应的下层目标函数和f4，并通过分析各染色体之间的仿射非支配关系求得种群的最优解集
[0068]
s34：针对性下层编码进行选择、交叉、变异操作并根据仿射非支配关系求得二代种群的最优解集以此类推，经次迭代求解后最终得到对应染色体的非支配最优解集上层编码保持不变；
[0069]
s35：遍历初代种群p
1up
中的所有染色体执行步骤s32至s34；进而将p
1up
扩展为包含全部上下层编码信息的初代种群然后计算初代种群p
1full
中每个染色体的上层目标函数和f2，并通过分析各染色体之间的仿射非支配关系得到初代种群p
1full
的最优解集
[0070]
s36：对进行选择、交叉、变异操作以生成二代种群然后继续根据仿射非支配关系求解二代种群的最优解集经次迭代求解后得到最终的非支配最优解集所述最优解集为所有非支配最优扩展规划方案。
[0071]
进一步的，本发明还提出了一种配电网双层适应性扩展规划系统，包括构建模型模块、构建约束条件模块和计算模块；
[0072]
所述构建模型模块用于构建配电网适应性双层扩展规划模型；其中模型包括上层模型和下层模块；上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略；下层模型为优化光伏配置策略和svc配置策略；
[0073]
所述构建约束条件模块用于构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件，所述约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束；
[0074]
所述计算模块用于在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下，采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案。
[0075]
发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
[0076]
本发明提出一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统，该方法包括以下步骤：构建配电网适应性双层扩展规划模型；其中模型包括上层模型和下层模块；上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略；下层模型为优化光伏配置策略和svc配置策略；构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件，所述约束条件包括配电网三
相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束；在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下，采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案，基于本发明还提出的一种配电网双层适应性扩展规划方法，该提出了一种配电网双层适应性扩展规划系统，本发明提出的考虑源荷不确定性的配电网双层适应性扩展规划方法采用区间数学和仿射数学处理不确定性，能够有效追踪光伏出力和负荷需求的不确定性对规划方案的影响。在此基础上考虑变电站和线路的新建改造策略以及光伏和svc的优化配置策略建立了双层适应性扩展规划模型，并通过aa-nsga ii算法求解规划方案的区间pareto前沿，由此能够得到多元不确定环境下同时满足配电网扩展规划经济性和适应性需求的非支配最优扩展规划方案，相比以往规划方法具有更好的求解效果，理论与实践意义显著。
附图说明
[0077]
如图1为本发明实施例1一种配电网双层适应性扩展规划方法流程图；
[0078]
如图2为本发明实施例2一种配电网双层适应性扩展规划系统示意图。
具体实施方式
[0079]
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
[0080]
实施例1
[0081]
本发明实施例1提出了一种配电网双层适应性扩展规划方法，采用区间数学和仿射数学来追踪光伏出力和负荷需求的不确定性对配网规划方案的影响，在此基础上考虑变电站和线路的新建改造策略以及光伏和svc的优化配置策略建立双层适应性扩展规划模型，并通过aa-nsga ii算法求解规划方案的区间pareto前沿，进而得到多元不确定环境下能够同时满足配电网扩展规划经济性和适应性需求的非支配最优扩展规划方案。如图1为本发明实施例1一种配电网双层适应性扩展规划方法流程图。
[0082]
在步骤1中，构建配电网适应性双层扩展规划模型；其中模型包括上层模型和下层模块；上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略；下层模型为优化光伏配置策略和svc配置策略。上层模型的第一目标函数为总经济费用最小和网架适应性最大；下层模型的第二目标函数为运行适应力最大和光伏渗透不均衡度最小。
[0083]
总经济费用最小的表达式为：
[0084]
[0085][0086][0087][0088][0089]
其中，为表示阶段h内节点i处是否新建c型变电站；表示阶段h内节点i处是否升级为c型变电站；表示阶段h内节点i、j之间是否新建k型线路；表示阶段h内节点i、j之间否升级为k型线路；β
i,h
表示阶段h内节点i处是否安装光伏电源；γ
i,h
表示阶段h内节点i处是否安装svc；τ
i,c,h
表示阶段h内节点i处c型变电站是否投运；μ
ij,k,h
表示阶段h内节点i、j之间k型线路是否运行；为新建单个c型变电站所需费用；为将单个变电站升级为c型所需费用；为新建单位长度k型线路所需费用；为将单位长度线路升级为k型所需费用；为安装单位容量光伏电源所需费用；为安装单台svc所需费用；为单个c型变电站运维费用；为单位长度k型线路运维费用；为单位容量光伏电源运维费用和为单台svc运维费用；λ1为通货膨胀率；λ2为利率；ω
n
为所有节点集合；ω
ss
为变电站节点集合；ω
l
为所有线路集合；ω
c
为变电站类型集合、ω
k
为线路类型集合；ω
t,h
为阶段h内的时段t集合；为阶段h内节点i处的光伏安装容量；为阶段h内时段t节点i处的光伏有功出力；为阶段h内时段t的光伏发电效率仿射形式；为阶段h内时段t的节点i的电压幅值仿射形式；为阶段h内时段t的节点j的电压幅值仿射形式；为阶段h内时段t的节点i、j之间的电压相角差仿射形式；g
ij,h
为阶段h内节点i、j之间的支路电导；l
ij
为线路ij的长度；ε
t,h
为阶段h内时段t的时长；α
loss
为单位电量网损费用；α
pur
为单位电量上级电网购电成本。
[0090]
网架适应性f2最大的表达式为：
[0091]
[0092][0093][0094][0095]
其中，r
tie,h
为线路联络度，表示配电网联络线分布密集程度；r
cohesion,h
为网络凝聚度，表示配电网网架凝聚性强弱；α1为线路联络度的加权系数；α2为网络凝聚度的加权系数；为阶段h变电站d供电区域内的线路集合；为阶段h变电站d供电区域内的联络线集合；为阶段h不同供电区域间的联络线集合；e
ij,h
为阶段h内节点i、j之间的电气距离；为节点i所在供电区域内的节点集合；c
ij,h
为0-1决策变量，表示阶段h内节点i、j连通与否；z
l,k
为k型线路单位长度阻抗(ω/km)。
[0096]
表示各变电站供电区域的平均线路联络度；表示不同供电区域间的线路联络度。
[0097]
运行适应力最大的表达式为：
[0098][0099][0100][0101]
其中，为阶段h内的平均电压越限裕度；为阶段h内的平均电流越限裕度仿射形式；α3为平均电压越限裕度的加权系数；α4分别为平均电流越限裕度仿射形式的加权系数；v
max
为最大节点电压幅值限值；为阶段h内时段t的k型线路流过的p相电流幅值仿射形式；为k型线路的最大允许载流量；
[0102]
光伏渗透不均衡度f4最小的表达式为：
[0103][0104][0105][0106]
其中，为阶段h变电站d供电区域内的光伏渗透率；为阶段h各变电站供电区域的平均光伏渗透率；为阶段h变电站d供电区域内的节点集合；ω
′
ss
为已投运变电站节点集合；为阶段h内节点i处的有功负荷峰值。
[0107]
在步骤2中，构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件，约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束。
[0108]
配电网三相仿射潮流约束的表达式为：
[0109][0110]
其中，为阶段h内时段t节点i的p相、为节点j的f相电压幅值仿射形式；为阶段h内时段t节点i的p相电压与节点j的f相电压之间的相角差仿射形式；g
ij,pf,h
为阶段h内节点i的p相与节点j的f相之间的支路电导、b
ij,pf,h
为阶段h内节点i的p相与节点j的f相之间的支路电纳；为阶段h内时段t节点i处光伏电源的p相有功出力仿射形式、和为阶段h内时段t节点i处光伏电源的p相无功出力仿射形式；q
svc,i,p,h
为阶段h内节点i处svc的p相无功补偿量；为阶段h内t时刻节点i处负荷的p相有功功率；为阶段h内t时刻节点i处负荷的p相无功功率；为阶段h内节点i处光伏电源的功率因数。
[0111]
辐射拓扑约束的表达式为：
[0112]
对于所述辐射拓扑约束满足
[0113][0114]
其中，ψ
ij,h
和ψ
ji,h
均为0-1决策变量，ψ
ij,h
＝1表示阶段h时节点i为节点j的父节点，ψ
ji,h
＝1表示阶段h时节点j为节点i的父节点。
[0115]
稳态运行约束的表达式为：
[0116]
对于所述稳态运行约束满足：
[0117][0118][0119][0120][0121]
其中，v
max
为最大电压幅值限值；v
min
为最小电压幅值限值；为阶段h内时段t的k型线路流过的p相电流幅值、为阶段h内时段t的k型线路流过的p相视在功率；为k型线路的最大允许载流量；为k型线路的最大允许视在功率；s
ss,i,c,h
为阶段h内节点i处c型变电站的实际容量；为c型变电站的最大允许容量；为svc的最大无功补偿量；为节点电压三相不平衡度限值；为光伏电源最小允许功率因数。
[0122]
多阶段规划约束的表达式为：
[0123][0124]
[0125][0126][0127][0128]
其中，为整个规划阶段内允许新建的c型变电站最大数量；为整个规划阶段内允许新建的k型线路最大数量；为整个规划阶段内允许新建的光伏电源最大数量；为整个规划阶段内允许新建的svc最大数量；ω
ssa
为待新建的变电站节点集合；ω
la
为待新建的线路集合。
[0129]
对于多阶段规划约束均需满足：
[0130][0131][0132][0133][0134][0135][0136]
在步骤3中，进行染色体上层模型初始化编码，并根据辐射拓扑约束和多阶段规划约束进行刷选，生成个可行染色体构成只包含上层编码信息的初代种群p
1up
。
[0137]
在步骤4中，对初代种群p
1up
中的第i个染色体进行复制操作，使复制染色体上层编码与源染色体保持一致；在复制染色体上层编码与源染色体保持一致的基础上，对复制染色体进行下层模型初始化编码，并由三相仿射潮流约束、稳态运行约束和多阶段规划约束筛选后生成个可行复制染色体，由此构成对应染色体且包含全部上下层编码信息的初代种群
[0138]
在步骤5中，基于区间数学和仿射数学计算初代种群中每个染色体对应的下层目标函数和f4，并通过分析各染色体之间的仿射非支配关系求得种群的最优解集
[0139]
在步骤6中：针对性下层编码进行选择、交叉、变异操作并根据仿射非支配关系求得二代种群的最优解集以此类推，经次迭代求解后最终得到对应染色体的非支配最优解集上层编码保持不变。
[0140]
在步骤7中：遍历初代种群p
1up
中的所有染色体执行步骤s4至s6将p
1up
扩展为包含全部上下层编码信息的初代种群然后计算初代种群p
1full
中每个染色体的上层目标函数和f2，并通过分析各染色体之间的仿射非支配关系得到初代种群p
1full
的最优解集
[0141]
在步骤8：对进行选择、交叉、变异操作以生成二代种群然后继续根据仿射非支配关系求解二代种群的最优解集经次迭代求解后得到最终的非支配最优解集所述最优解集为所有非支配最优扩展规划方案，由此形成最优扩展方案的区间pareto前言。
[0142]
实施例2
[0143]
基于本发明实施例1提出的一种配电网双层适应性扩展规划方法，本发明实施例2还提出了一种配电网双层适应性扩展规划系统，如图2给出了本发明实施例2一种配电网双层适应性扩展规划系统示意图，该系统包括：构建模型模块、构建约束条件模块和计算模块；
[0144]
构建模型模块用于构建配电网适应性双层扩展规划模型；其中模型包括上层模型和下层模块；上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略；下层模型为优化光伏配置策略和svc配置策略。
[0145]
构建约束条件模块用于构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件，所述约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束。
[0146]
计算模块用于在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下，采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案。
[0147]
本发明采用区间数学和仿射数学来追踪光伏出力和负荷需求的不确定性对配网规划方案的影响，在此基础上考虑变电站和线路的新建改造策略以及光伏和svc的优化配置策略建立双层适应性扩展规划模型，并通过aa-nsga ii算法求解规划方案的区间pareto前沿，进而得到多元不确定环境下能够同时满足配电网扩展规划经济性和适应性需求的非支配最优扩展规划方案。
[0148]
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制。对于所属领域的技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的修改或变形。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。在本发明的技术方案的基础
上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。