一种配电网一二次融合规划方法、设备及存储介质与流程

文档序号:35376491发布日期:2023-09-08 18:32阅读:120来源:国知局
一种配电网一二次融合规划方法、设备及存储介质与流程

本发明涉及电力系统,具体涉及一种配电网一二次融合规划方法、设备及存储介质。


背景技术:

1、配电网中二次侧感知、通信和计算单元与一次侧物理设备交互耦合日益紧密,使得配电网成为一个一二次融合的信息物理系统。随着控制功能日趋完善,相应投资占规划总投资的比重也将越来越大,而信息通信系统是提升电网控制实体灵活性、应对频繁能量流动的关键所在,因此信息通信技术设施、控制系统等支撑系统的投资会影响规划方案的经济性。另一方面,未来配电网感知、通信和计算单元与电力网络、设备交互耦合将日益紧密,配电网观测-控制对象日益多样化,信息物理交互机理日益复杂化。

2、在此背景下,传统仅考虑单一配电物理网络或配电通信网络的规划方法难以满足源网荷高效互动需求,需要综合考虑一次侧主动配电系统时空运行策略和二次侧混合通信组网策略,提升配电网规划经济性的同时考虑其分布式控制性能。

3、因此,开展配电网一二次融合规划研究,实现配电网一、二次在规划阶段的深入融合具有十分重要的意义。


技术实现思路

1、针对上述背景技术中提到的问题与解决方案,本发明的目的在于提供一种配电网一二次融合规划方法、设备及存储介质,考虑配电网一二次设备融合,提升配电网中分布式能源的消纳能力,降低配电网规划成本,并提升配电网运行控制性能。

2、为了实现上述目的,本发明通过如下的技术方案来实现:

3、一种配电网一二次融合规划方法,所述方法包括以下步骤:

4、基于配电信息物理系统建立配电网一二次耦合模型,并提出基于信息物理耦合关系的业务交互方式,为配电网一二次融合规划提供信息交互模型基础;

5、基于网络图论,考虑配电网节点间的局部通信,提出基于一致性算法的配电网分布式控制策略,为配电网一二次融合规划提供控制算法基础;

6、根据所述配电网一二次耦合模型、业务交互方式及配电网分布式控制策略,建立配电网双层协同规划模型,所述配电网双层协同规划模型由上层模型和下层模型组成,所述上层模型考虑规划成本最小化,实现一次侧储能选址定容和二次侧通信终端选址,所述下层模型考虑混合通信组网策略,实现有线组网和无线组网的最优选择;

7、根据所述配电网双层协同规划模型,选择优化算法进行上下层迭代求解,并考虑约束条件,实现配电网一二次融合规划;

8、基于实际配电网验证配电网一二次融合规划方法的经济性与合理性。

9、优选地,从设备组成的角度,所述配电信息物理系统主要由电力物理层和信息通信层构成,两层网络之间的信息采集与业务交互可实现配电网优化调度与控制,其间的信息传输与执行过程即为电力业务。随着系统控制策略的复杂化和大量外部信息的输入,所述信息通信层又可以分为更详细的通信网络层和信息层,所述通信网络层负责数据的传输过程,所述信息层负责信息的处理过程,所述通信网络层、信息层和电力物理层一同构成所述配电网一二次耦合模型;

10、所述基于信息物理耦合关系的业务交互方式是指二次设备网络以及包含不同带宽、传输协议的多类型信息通信设备组成的电力专用或公用网络,针对电力业务在信息及时性、准确性方面的不同要求而提供高效可靠的服务。配电信息物理系统环境下,电力通信网络层的扰动和故障会不同程度的影响到电力业务信息的传输,从而影响电力物理层,即电网信息空间对电力物理空间的业务影响是双向的。电网信息空间的业务故障可以对电力物理空间的业务造成影响,而电力物理空间的业务故障也会对电网信息空间的业务造成影响。

11、以安全稳定控制业务为例,实际运行时安控子站(二次设备)对物理电网的状态进行实时感知(如电压、电流、开关状态等),并对实时感知状态进行实时分析(计算功率、频率、故障判断等);然后,安控子站将实时分析结果通过通信网络传输至安控主站(二次设备、决策单元),安控主站根据当前电网信息进行决策并下发控制指令;控制指令通过通信网络传输到安控子站,安控子站控制执行器动作完成配电信息物理系统完整的闭环控制过程。该电力业务的实现过程就属于一个独立的配电信息物理系统单元。在这一过程中,信息传输过程为:物理实体→二次设备→通信网络→二次设备(决策单元)→信息系统→二次设备→通信网络→二次设备→物理实体。

12、优选地,所述基于一致性算法的配电网分布式控制策略包括:根据网络图论,配电网通信网络表示为由节点和边构成的无向图。由于配电网设备量大面广,尤其是在大量新元素接入中低压配电网中时,不可能在配电网中的所有节点配置量测装置,集中控制的方式在配电网中难以实现,因此需要考虑对通信要求较低的分布式控制方法。

13、所述配电网分布式控制策略不需要将所有节点的信息都上传给领导节点,仅通过邻居间的信息交换就可以达到与集中式调控方法相同的目标,仅和邻居节点共享功率边界参数,还能达到保护用户隐私的目的。一致性算法是分布式控制中常用的一种分布式算法。

14、分布式控制性能与通信网络拓扑有关,由通信网络拓扑可建立状态转移矩阵a,状态转移矩阵a中各元素与通信节点的出度与入度有关,当通信网络拓扑为强连通图时,状态转移矩阵a中的元素可表示为:

15、

16、其中,i和j分别表示通信节点编号,为节点i的入度。

17、由上述表达式可知,当分布式控制选择变量x为控制变量时,在通信网络拓扑为强连通图的前提下具有如下关系:

18、

19、其中,表示通信节点i的上级节点集合,表示通信节点i为通信节点j的下级节点,即通信节点i能够接收通信节点j发出的通信信息;k、k+1分别表示控制变量迭代次数编号。

20、优选地,所述上层模型考虑规划综合成本最小化,上层模型目标函数包括储能投资成本、混合组网终端成本、弃光成本和失负荷成本;

21、所述下层模型考虑混合通讯组网策略及通信网络投资成本最小化,包括有线组网投资成本和无线组网投资成本最小;所述有线组网投资成本包括有线组网光纤铺设成本、有线组网终端成本和有线组网维护成本,所述无线组网投资成本包括无线组网基站建设成本、无线组网终端成本以及无线组网维护成本;

22、为简化所述配电网双层协同规划模型,储能和光伏共同组成光储系统,即储能和光伏安装节点相同,配置终端情况相同。

23、优选地,所述上层模型目标函数的表达式如下:

24、

25、其中,f1表示上层模型目标函数;表示储能投资成本,表示混合组网终端成本,表示弃光成本,表示失负荷成本;

26、储能投资成本表示为:

27、

28、其中,r为贴现率,y1为储能运行年限,se为所需安装储能数目,es为第s个储能容量;为单位容量储能投资费用;

29、混合组网终端成本表示为:

30、

31、其中,y2为有线组网终端运行年限,y3为无线组网终端运行年限,ne为通信节点数目;为单个有线组网终端成本,为单个无线组网终端成本;均为0-1决策变量,当第n个通信节点上安装有线组网终端时,为1,反之为0;当第n个通信节点上安装无线组网终端时,为1,反之为0;

32、弃光成本表示为:

33、

34、其中,t为规划时段,t为规划时段集合,δt为规划时段时间间隔;dk表示安装分布式光伏节点数目,cpv表示单位容量弃光成本,表示第d个光伏节点可消纳的最大有功功率;表示第d个光伏节点实际消纳的有功功率;

35、失负荷成本表示为:

36、

37、其中,l为负荷节点编号,l为负荷节点集合;t为规划时段,t为规划时段集合,δt为规划时段时间间隔;为负荷节点l在t时段的失负荷功率;cload为单位负荷损失成本。

38、优选地,下层模型目标函数的表达式如下:

39、

40、其中,f2表示下层模型目标函数;表示有线组网光纤铺设成本,表示有线组网终端成本,表示有线组网维护成本,表示无线组网基站建设成本,表示无线组网终端成本,表示无线组网维护成本;

41、有线组网光纤铺设成本表示为:

42、

43、其中,r为贴现率,y4为有线光纤运行年限;me为有限组网终端数目,表示单位长度有线光纤铺设成本,表示第m个有线组网终端到光线路终端距离;为0-1决策变量,当第n个通信节点上安装有线组网终端时,为1,反之为0;

44、有线组网终端成本表示为:

45、

46、其中,y2为有线组网终端运行年限;ne为通信节点数目,为单个有线组网终端成本;为0-1决策变量,当第n个通信节点上安装有线组网终端时,为1,反之为0;

47、有线组网维护成本表示为:

48、

49、其中,g为维护时段,g为维护时段集合,δg为维护时间间隔;me为有限组网终端数目;为单位长度有线光纤维护成本,表示第m个有线组网终端到光线路终端距离;为0-1决策变量,当第n个通信节点上安装有线组网终端时,为1,反之为0;

50、无线组网基站建设成本表示为:

51、

52、其中,y5为无线组网基站运行年限;表示单位无线基站投资成本,与基站通信覆盖范围(半径)有关;表示第c个无线基站覆盖半径,cb表示待规划无线基站数量;

53、无线组网终端成本表示为:

54、

55、其中,ne为通信节点数目,为单个无线组网终端成本;为0-1决策变量,当第n个通信节点上安装无线组网终端时,为1,反之为0;y3为无线组网终端运行年限;

56、无线组网维护成本表示为:

57、

58、其中,g为维护时段,g为维护时段集合,δg为维护时间间隔;cb表示待规划无线基站数量;表示单位无线基站维护成本,与无线基站覆盖范围(半径)有关;表示第c个无线基站覆盖半径。

59、优选地,所述优化算法可以采用基于模拟退火粒子群优化算法(sa-pso算法)进行求解,粒子群算法根据约束范围内的所有粒子,计算适应度值,通过不断的迭代,最终得到相应的极值最优解,粒子群算法适用于拓扑优化、设备寻址等优化问题,同时能够避免问题无可行解的情况;此外,基于sa的粒子群优化算法采用带压缩因子的pso算法,在确保pso算法的收敛性的同时取消对速度和边界的限制;通过所述基于模拟退火粒子群优化算法进行上下层迭代求解,可以实现配电网一二次融合规划。

60、优选地,所述约束条件具体包括有功、无功潮流等式约束条件,节点电压和支路电流等式约束条件,支路电流和节点电压不等式约束条件;以及有线组网投资约束、无线组网投资约束、无线基站覆盖范围约束、储能充放状态及充放次数约束、储能容量等式约束、光伏发电约束和储能荷电状态不等式约束条件。

61、另一方面,本发明提供一种设备,包括:

62、一个或多个处理器;

63、存储器,用于存储一个或多个程序;

64、当一个或多个所述程序被一个或多个所述处理器执行时实现如上所述的一种配电网一二次融合规划方法。

65、本发明还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上所述的一种配电网一二次融合规划方法。

66、与现有技术相比,本发明的有益效果是:

67、本发明综合考虑配电网一次侧主动配电系统时空运行策略和二次侧混合通信组网策略,并基于一致性算法的配电网分布式控制策略,建立配电网双层协同规划模型,上层模型考虑规划成本最小化,实现一次侧储能选址定容和二次侧通信终端选址,下层模型考虑混合通信组网策略,实现有线组网和无线组网的最优选择。通过sa-pso算法对配电网双层协同规划模型进行迭代求解,得出一二次综合成本最优的配电网一二次融合规划方法。本发明考虑配电网一二次设备融合,提升了配电网中分布式能源的消纳能力,降低了配电网规划成本,并提升了配电网运行控制性能。

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