0,3\40}、3座3\50、4座3父40，容载比分别为1.92、2.05、2.19，均满足变电站规划设 计导则要求。依据变电站选址定容步骤，LA-GA算法中参数设置为：GA种群大小为50 ;单个 变电站站址染色体长度为30 ;GA最大迭代次数Νω= 50 ;NS= 10 ;遗传概率Pe= 0. 6 ;变异 概率Pn= 〇. 1 ;LA-GA最大迭代次数Nτ= 20。
[0165] 表3候选变压器参数
[0166]
[0167] 表4变电站容量及投资
[0168]
[0169]基于DG出力和负荷的时间序列，在规划阶段综合考虑负荷及DG的运行特性，得到 计及DG影响的变电站规划结果如图3所示，变电站规划成本见表5。
[0170] 表5计及DG时变电站规划成本
[0171]
[0172] 由图3以及表5可知，由于计及DG进行规划时，在优化目标中对DG接入成本进行 了综合考虑，又在约束条件中充分计及了变电站负载率以及DG渗透率平衡的影响，各变电 站的位置及供电范围得到了较好的优化效果：可选容量组合中总容量最小的方案为最终的 规划容量组合，变电站总的投资及运行费用分别为1289. 43万元及318. 48万元；各变电站 时序负载率得到平衡，最大的负载率与最小负载率的比值约为1. 07,各变电站容量在满足 运行约束的条件下得到了有效的利用；各变电站供区内的DG较为均衡，最大的DG渗透率与 最小DG渗透率的比值约为1. 05,使得变电站综合负荷特性得到优化。
[0173] 综上可见，在变电站规划时考虑DG的影响具有一定的工程和实际意义。
【主权项】
1. 一种计及分布式电源的变电站优化规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 1) 基于马尔科夫链模型建立DG出力及负荷的时间序列； 2) 根据所述DG出力及负荷的时间序列建立变电站规划时序模型； 3) 采用LA-GA交替迭代算法对所述变电站规划时序模型进行优化求解，获取最优的变 电站规划结果。2. 根据权利要求1所述的计及分布式电源的变电站优化规划方法，其特征在于，所述 步骤1)中，DG出力的时间序列包括风速时间序列和光照强度时间序列，所述风速时间序列 的建立步骤具体为： 101) 当前时刻为t，根据当前月份k下风速状态转移矩阵Zfμ计算累积转移矩阵Ck= (Clj)，且\ ，i为t时刻风速所在状态，]_为t+Ι时刻风速所在状态； 102) 生成一个服从均匀分布的随机数et，ete[〇，1]，若ete[〇，Cil]，则j= 1， 若ete[cim,cim+1]，则j=m+1，meΩ,ηι= 1，2, -",Nw-I,Ω表示风速状态集，Ω= {1，2,…，NJ，Nw表示不同的风速状态，每一状态对应一定的风速取值范围； 103) 再次生成一个服从均匀分布的随机数εt，εte[〇, 1]，则t+Ι时刻风速Vt+1为： Vt+1= V 1+ ε t(vh-Vi) 式中，Vl、Vh分别为状态·]_下风速的最小值与最大值； 104) 重复步骤10D-103)，根据不同月份下风速状态转移矩阵得到全年风速时间序 列； 所述光照强度时间序列表示为：式中，1^为t时刻的光照强度，H为某段时间内到达地表水平面的太阳辐照量，L为相 同时间内到达地外水平面的太阳辐照量。3. 根据权利要求1所述的计及分布式电源的变电站优化规划方法，其特征在于，所述 步骤1)中，负荷的时间序列表示为： Pl (t) =PLnax ·pw ·pd ·ph，t= 1，· · ·，8760 式中，PL(t)为t时刻的负荷值，PLnax为年负荷峰值，pw为周负荷百分比系数；pd为曰负 荷百分比系数，Ph为小时负荷百分比系数。4. 根据权利要求1所述的计及分布式电源的变电站优化规划方法，其特征在于，所述 步骤2)中，变电站规划时序模型由目标函数和约束条件组成，其中，所述目标函数为： minC=Cinv+Copr式中，Cinv为配电网建设费用，包括变电站及馈线建设费用，C_为配电网络及变电站运 行费用，N为所建变电站数目，i为变电站节点，i= 1，"·，Ν，1为变电站i所带负荷集合， j为负荷节点，V/e./,.，（;,为变电站i含DG节点集合，g为DG节点，I1^变电站i到负荷j的距离：（Xl，Y1)为拟建变电站所在位置坐标，（X]，y]) 为负荷点所在位置坐标，1^是变电站i到DG节点g的距离，(xg，yg)为DG所在位置坐标，C1是配电网单位长度输电线路的建设费用，HS1)为变电站i的建设投资费用，S1S变电站i的容量，r。为折现率，η为寿命周期，Pj(t)为负荷j的时序 功率，M#变电站i的最大DG渗透率，'Pg⑴为DG节点 g的时序出力，HM1)为考虑DG接入下线路运行损耗系数，P1是配电网线路损耗的折算系 数，斿，Cb是趸入电价，r是单位长度配电线路的电阻,U1是线路的线电压， cos Φ i为配电网线路功率因数，Placi、Plak分别为变电站i中变压器a的空载损耗和短路损耗，Pi(t)为变电站i变压器的时序负载率 'A1S变电站i 中所有变压器的集合； 所述约束条件包括： 变电站时序容量约束式中，Ru为满足规划设计导则要求的变电站容载比下限，γ为考虑负荷及DG出力的 不确定性设置的取值大于1的容量裕度系数； 一个负荷及DG只能由一个变电站供电的约束：式中，nu为负荷点j是否由变电站i供电的判别因子，若n 1，则"是"，若n 〇,则"否"，Slg为DG点g是否向变电站i供电的判别因子，若δig= 1，则"是"，若δig= 0,则"否"； 变电站负载率及DG渗透率平衡约束：式中，E1S变电站i的最大负载率； 变电站供电范围约束：式中，民为变电站i的最大供电距离。5. 根据权利要求1所述的计及分布式电源的变电站优化规划方法，其特征在于，所述 步骤3)中，LA-GA交替迭代算法采用两层寻优过程交替迭代方式，具体为： 301) 设定初始站址，获取变电站经济容量组合数，设定内层迭代次数和外层迭代次 数； 302) 根据设定的搜索范围和初始站址，考虑分区负载率及DG渗透率的平衡对变电站 站址进行定位分配，获取变电站站址初始种群； 303) 以变电站规划时序模型的目标函数的倒数建立适应度函数，采用遗传算法进行优 化计算，直至达到内层迭代次数，获取新变电站站址种群及第一变电站优化站址； 304) 根据第一变电站优化站址调整搜索范围，以第一变电站优化站址为初始站址返回 步骤302)，直到变电站站址收敛或达到外层迭代次数，获得第二变电站优化站址； 305) 重复步骤302)-304)，直至达到变电站经济容量组合数，输出最小费用时的变电 站规划结果。6. 根据权利要求5所述的计及分布式电源的变电站优化规划方法，其特征在于，所述 步骤301)中，获取变电站经济容量组合数具体为： 根据电网规划设计导则容载比要求确定变电站数量及容量：Ne[N1,N2] 式中，W1为规划区域负荷节点总数，W2为规划区域含DG节点数，Rw为满足规划设计导 则要求的变电站容载比下限，RSiH为变电站容载比上限，NzS变电站规模的种数，γ为考虑 负荷及DG出力的不确定性设置的取值大于1的容量裕度系数，Pj (t)为负荷j的时序功率， Pg(t)为DG节点g的时序出力，S#变电站i的容量，□表示取整数，N为变电站个数。7. 根据权利要求5所述的计及分布式电源的变电站优化规划方法，其特征在于，所述 步骤302)中，定位分配的具体过程为： 根据初始站址，基于负荷矩最小原则，将负荷及DG就近分给各变电站，并根据变电站 个数为N下的变电站容量组合对各分区进行调整，使各变电站满足时序容量约束且负载率 及DG渗透率同时达到平衡。8. 根据权利要求5所述的计及分布式电源的变电站优化规划方法，其特征在于，所述 步骤303)中，采用遗传算法进行优化计算时，当适应度值连续五次保持不变时，对种群中 部分个体重新进行初始化。9. 根据权利要求5所述的计及分布式电源的变电站优化规划方法，其特征在于，所述 步骤304)中，根据第一变电站优化站址调整搜索范围具体为： 比较本次外层迭代与上一次外层迭代获得的第一变电站优化站址，根据以下公式计算 下一次迭代过程的搜索范围： ds(i+l) = 1. 5 ·dnax(i) 式中，d_(i)为第i次迭代时所有变电站寻优前后发生的最大站址位移，ds(i+l)为以 第i次迭代获得第一变电站优化站址为圆心的搜索半径。10.根据权利要求5所述的计及分布式电源的变电站优化规划方法，其特征在于，所述 步骤304)中，变电站站址收敛是满足以下条件： d_(i)<D 式中，d_(i)为第i次迭代时所有变电站寻优前后发生的最大站址位移，D为设定的站 址位移阈值。
【专利摘要】本发明涉及一种计及分布式电源的变电站优化规划方法，包括以下步骤：1)基于马尔科夫链模型建立DG出力及负荷的时间序列；2)根据所述DG出力及负荷的时间序列建立变电站规划时序模型；3)采用LA-GA交替迭代算法对所述变电站规划时序模型进行优化求解，获取最优的变电站规划结果。与现有技术相比，本发明进行变电站规划优化时，充分考虑了DG对变电站规划的影响，计及了DG的地理分布及其波动性，并考虑了各变电站供区内DG渗透率的平衡，具有规划结果可靠性高、搜索速度快等优点。
【IPC分类】G06Q10/04, G06Q50/06
【公开号】CN105389633
【申请号】CN201510863538
【发明人】李振坤, 刘俊, 符杨, 杨帆, 楼越焕, 岳美
【申请人】上海电力学院, 国网上海市电力公司
【公开日】2016年3月9日
【申请日】2015年12月1日