分布式电源优化配置方法
【专利摘要】一种分布式电源优化配置方法，是通过细菌菌落优化算法来计算分布式电源的选址和定容，具体步骤为：分布式电源的容量在细菌菌落算法中对应于细菌在培养液中的位置，确定约束条件，细菌个体的搜索空间就是分布式发电DG的变量个数，代入算法进行演算；初始化细菌群体；取其中最小值作为群体当前的全局最优解值，并记录当前的最优位置；判断细菌个体的目标函数值是否优越于父代；细菌个体翻转，判断是否达到死亡条件；判断细菌种群的个数是否超过所设定的最大种群规模；判断个体是否满足繁殖条件；判断是否达到迭代的次数，如果达到迭代结束，否则进行循环。本发明为一种采用细菌菌落优化算法来解决分布式电源合理化配装的新方法。
【专利说明】
分布式电源优化配置方法
技术领域：
[0001] 本发明涉及电力系统领域，特别涉及一种分布式电源优化配置方法，该方法是通 过细菌菌落优化算法来求解分布式电源的选址和定容。
【背景技术】：
[0002] 分布式发电作为智能电网的重要组成部分，近年来受到日益广泛的关注，但是，分 布式电源接入配电网后，会引起各支路潮流大小和方向改变，使得系统损耗不仅与负荷大 小有关，同时还与分布式电源选址及定容有关。因此，深入研究分布式电源的合理规划具有 重要意义。目前，国内外学者已对分布式电源的优化配置问题进行了较多研究。采用蚁群算 法确定分布式电源的最佳安装位置与容量大小，但蚁群算法要求各调节参数必须选择合 理，否则会影响其优化效果；以网损为目标函数，提出采用常规萤火虫算法（firefly alg 〇rithm，FA)求解该问题，但FA算法存在收敛精度不高，易于陷入局部最优;提出多目标 量子遗传优化算法应用到分布式电源选址和定容问题的求解中，建立了以有功网损最小为 目标函数的优化模型，但是这种算法的参数设置复杂，并且运行速度慢。一种改进型粒子群 优化算法(Particle Swarm 0ptimization，PS0)，并建立了以有功网损最小为目标函数的 优化模型，然而这种改进形式一般计算时间较长、运行复杂。
【发明内容】
：
[0003] 有鉴于此，有必要提供一种分布式电源优化配置方法，该方法是一种采用细菌菌 落优化算法来确定分布式电源的最佳安装位置与容量大小的新方法。
[0004] -种分布式电源优化配置方法，该方法是通过细菌菌落优化算法来计算分布式电 源的选址和定容，具体步骤为：
[0005] 步骤一，分布式电源的容量在细菌菌落算法中对应于细菌在培养液中的位置，确 定节点功率平衡、节点电压上下线、输电线路的极限传输功率和线路电流上下限的约束条 件，细菌个体的搜索空间(维数)就是分布式发电DG的变量个数，代入算法进行演算；
[0006] 步骤二，初始化细菌群体，初始化一个或者少量的细菌个体；
[0007] 步骤三，对于细菌个体，应用前推回代法进行潮流计算和目标函数计算，取其中最 小值作为群体当前的全局最优解值，并记录当前的最优位置；
[0008] 步骤四，如果细菌个体的目标函数值优越于父代，相应更新细菌个体的位置之后 进行步骤六，否则进行步骤五；
[0009] 步骤五，细菌个体翻转，判断是否达到死亡条件，达到则细菌个体死亡，否则直接 返回步骤三；
[0010] 步骤六，判断细菌种群的个数是否超过所设定的最大种群规模，没有则继续进行 步骤七，否则，返回步骤三；
[0011] 步骤七，判断个体满足繁殖条件，达到繁殖条件细菌个体繁殖之后进行步骤八；
[0012] 步骤八，判断是否达到迭代的次数，如果达到迭代结束，否则进行步骤三。
[0013]优选的，目标函数计算包括目标函数一的计算，
[0014]
[0015] 式一中，n为规划期限，固定年利率，Cd,i代表第i个节点的分布电源安装费用， Cr,1表示分布式电源的运行费用，Pdci为在i节点上的安装容量，^表示是否安装分布式电 源，Nd分布式电源的安装的节点数目。
[0016] 优选的，目标函数包括目标函数二的计算，以有功网损最小为目标函数，给出一个 柱难兩+Ξ 丄铃/·、士
[0019] 式二与式三中，Nb为线路的节点，线路的阻抗Zij = Ri j+jXij，Vi小于节点电压， Pi、Qi分别为节点i的注入有功功率和无功功率；
[0020] 分布式电源安装节点相应的有功和无功功率注入容量为
[0026] 最后将配电网接入分布式电源之后的网损转化为经济费用，如下式七所示，[0027][0028][0029]
[0021]
[0022]
[0023]
[0024]
[0025]
[0030]
[0031] 式八中，Pw为网络总容量，Psdc为安装分布式电源总的有功出力，Puiss为优化前的 网络损耗，Pl ss为接入分布式电源以后的有功损耗。
[0032] 优选的，本发明将网络损耗转化为经济费用，然后以损耗费和分布式电源综合成 本最小为分布式电源优化配置的目标模型，统一量纲以后采取线性加权目标函数的具体描 述，因此加入上述约束条件的惩罚函数之后，综合目标函数为：
[0033] F ( X ) = λχ X Cinves+^2 X CL+^3Cen 式九
[0034] 式九中，F(X)是线性加权之后的综合目标函数;A1J2J3为权重系数，可以根据实 际优化目标函数要求具体设定〇<&，λ 2，λ3< 1。
[0035] 优选的，节点功率平衡约束，
[0036]式十 I J=1
[0037] 式十中，N为系统节点个数，Pi、Qi分别为节点i的注入有功功率和无功功率，ei和fi 分别为节点i电压的实部和虚部，Gi^Bij分别为节点i、j之间的电导和电纳。
[0038] 优选的，节点电压约束
[0039] UiminSUiSUimax 式十一
[0040] 式十一中，Uimin、Uimax分别为节点电压的上下限值。
[0041 ]优选的，输电线路的极限传输功率约束为
[0042] Py<P^ 式十二
[0043]式十二中，Plj是节点i到节点j的传输功率。
[0044] 优选的，线路电流约束
[0045] Il< ILmax 式十三
[0046] 式十三中，I1为线路传输电流，Ilmax为线路最大传输电流。
[0047] 本发明为一种采用细菌菌落优化算法来解决分布式电源合理化配装的新方法，该 方法收敛精度高，算法简单，运行速度快，能够找到更高质量的解。
【附图说明】：
[0048] 图1为分布式电源优化配置方法中细菌菌落算法流程图。
【具体实施方式】：
[0049] 细菌菌落优化算法的基本原理，是通过细菌菌落生长过程得到的启发，将细菌的 生长方式及菌落生长过程演化为问题最优解的寻找过程。假设需要求解的优化问题模型用 指定的培养液来表示，细菌培养液中营养物质的浓度表示为优化问题中对应的个体细菌的 目标函数值(适应度的值）。根据上面的介绍，细菌到培养液以后有一个适应过程，然后就 开始以指数的形式增加。而细菌培养液中的营养物质不可能是无限的，所以细菌个体一定 不可能无限制的繁殖下去，会受到营养物质浓度和其他外界条件的一些约束，在问题的寻 优求解过程中事先规定，细菌培养液所能承受的菌落的种群最大的规模为S，细菌个体的在 营养液中的繁殖数量不能超过规定最大规模S。在细菌个体的适应阶段过了以后，根据外界 的条件只要能够吸收充分的营养物质，细菌个体就能够达到繁殖的条件，细菌个体就可以 一分为二，相反当超过个体生命周期(N)或者满足其他的一些规定条件时则死亡，在这样的 前进、繁殖、翻转、死亡转化为求解优化问题的目标函数逐渐寻优的过程。由于细菌个体能 够记忆外界的环境，保留其父代经历的最优位置，并且通过菌落信息相互沟通和交流可以 保存整个菌落之前经历的最优位置。细菌主要依靠两种运动方式进行优化的探索：翻转和 前进。翻转即是在当前空间位置作随机运动，前进即沿着上一次的转移方向向上面所讲述 的两个最优位置移动。在细菌个体的更新过程中，细菌个体所处的空间位置的目标函数值 优于上一次位置的目标函数值时，细菌个体则会采取前进运动方式，细菌个体在前进的时 候，空间位置的更新公式为
[0050] Vk+i = aVk+rirand · (fbest-xk)+Krand · (gbest-xk)式十四
[0051] xk+i = xk+Vk+i 式十五
[0052] 式中:Vk表示第k次迭代时，个体的前进的方向；Xk对应的是第k次迭代时，细菌个体 在营养液培养基中的位置;fbest代表细菌个体上一次(父代)所经历的最优位置;gbest表示 目前菌落所到达的最优位置;^和^为系数;rand为(0，1)上的随机数。细菌个体的前进公式 与粒子群算法的位置更新公式有很大的相同。粒子群算法的位置更新公式也是由两个最优 值指引的。其中fbest就相当于粒子群算法中的粒子所经历的全局最优位置，从这个角度看， 两种算法更新公式是一样的。但是从全局最优质的动态变化角度看，两者之间的意义有很 大的区别，在细菌菌落优化算法中fbd是在动态变化的，在算法的后期最优值细菌数量会 越来越少。
[0053] 细菌的前进的更新公式都是沿着上一次方向进行的，但并不是每一次的细菌位置 更新所得到的目标函数值都优越其父代，当个体所处的空间位置的目标函数值没有上一次 的目标函数值优越时候，此时就模拟了细菌当前所在的区域环境不如其父代所处的位置。 细菌个体不会向着这个方向移动，就会在原地翻转，即在附近的空间位置进行搜索。其位置 的更新公式为
[0054] xk+i = xk+R · randn 式十六
[0055] 式十六中，R是搜索半径;randn为(_1，1)上的随机数。
[0056] 从上述可以发现细菌个体不仅会向营养物浓度高的区域前进，还有可能发生回 退，或者是在前进和后退的路上徘徊。如果细菌个体再起生命周期N中连续沿正的浓度梯度 方向移动次数Np(N>Np)，表示细菌个体吸收了足够的营养物质，可以进行繁殖了。不然，则 认为细菌个体死亡。根据达尔文生物进化论，细菌经过一段时间的优化之后，达到繁殖条件 的细菌个体进行自我繁殖，生成的新个体与原来的个体具有相同的位置，死亡操作即相应 的个体消失。但是菌落算法根据自身仿生机制原理，细菌菌落消失后算法就会自然结束，换 句话说就是该算法可以在没有外界条件下，自行结束寻优算法程序。
[0057] 采用细菌菌落优化算法，进行分布式电源的优化配置，具体算法流程如图1所示， 通过细菌菌落优化算法来计算分布式电源的选址和定容，具体步骤为：
[0058] 步骤一，分布式电源的容量在细菌菌落算中对应于细菌在培养液中的位置，确定 节点功率平衡、节点电压上下线、输电线路的极限传输功率和线路电流上下限的约束条件， 细菌个体的搜索空间(维数)就是分布式发电DG的变量个数，代入算法进行演算；
[0059] 步骤二，初始化细菌群体，初始化一个或者少量的细菌个体；
[0060] 步骤三，对于细菌个体，应用前推回代法进行潮流计算和目标函数计算，取其中最 小值作为群体当前的全局最优解值，并记录当前的最优位置；
[0061] 步骤四，如果细菌个体的目标函数值优越于父代，相应更新细菌个体的位置之后 进行步骤六，否则进行步骤五；
[0062] 步骤五，细菌个体翻转，判断是否达到死亡条件，达到则细菌个体死亡，否则直接 返回步骤三；
[0063] 步骤六，判断细菌种群的个数是否超过所设定的最大种群规模，没有则继续进行 步骤七，否则，返回步骤三；
[0064]步骤七，判断个体满足繁殖条件，达到繁殖条件细菌个体繁殖之后进行步骤八； [0065] 步骤八，判断是否达到迭代的次数，如果达到迭代结束，否则进行步骤三。
[0066]建立目标函数，目标函数一的计算，
[0067
式.一
[0068] 式一中，η为规划期限，r为固定年利率，Cd,i代表第i个节点的分布电源安装费用， Cr,1表示分布式电源的运行费用，P dci为在i节点上的安装容量，^表示是否安装分布式电 源，Nd分布式电源的安装的节点数目。
[0069] 目标函数二的计算，以有功网损最小为目标函数，给出一个精确网损的计算公式，
[0072]式二与式三中，Nb为线路的节点，线路的阻抗Zij = Ri j+jXij，Vi小于节点电压， Pi、Qi分别为节点i的注入有功功率和无功功率；
[0073] 分布式电源安装节点相应的有功和无功功率注入容量为
[0079] 最后将配电网接入分布式电源之后的网损转化为经济费用，如下式七所示，[0080] ~ ~ ~ "[0081][0082]
[0074]
[0075]
[0076]
[0077]
[0078]
[0083]
[0084]式八中，Pw为网络总容量，Psdg为安装分布式电源总的有功出力，Puiss为优化前的 网络损耗，P^ss为接入分布式电源以后的有功损耗。
[0085] 本发明将网络损耗转化为经济费用，然后以损耗费和分布式电源综合成本最小为 分布式电源优化配置的目标模型，统一量纲以后采取线性加权目标函数的具体描述，因此 加入上述约束条件的惩罚函数之后，综合目标函数为：
[0086] F ( X ) = λχ X Cinves+^2 X CL+^3Cen 式九
[0087] 式九中，F(X)是线性加权之后的综合目标函数;A1J2J3为权重系数，可以根据实 际优化目标函数要求具体设定〇<心，λ 2，λ3< 1。
[0088] 节点功率平衡约束， I： -/η
[0090]式十中，N为系统节点个数，Pi、Qi分别为节点i的注入有功功率和无功功率，ei和 fi分别为节点i电压的实部和虚部，GijJij分别为节点i、j之间的电导和电纳。
[0091]节点电压约束
[0092] Uimin < Ui < Uimax 式十一
[0093] 式十一中，Uimin、U_分别为节点电压的上下限值。
[0094] 优选的，输电线路的极限传输功率约束为
[0095] Pij 式十二
[0096] 式十二中，Plj是节点i到节点j的传输功率。
[0097]线路电流的约束
[0098] IL< ILmax 式十三
[0099] 式十三中，Il为线路传输电流，ILmax为线路最大传输电流。
[0100]本发明采用IEEE-69节点配电网系统为例，将各分布式电源看作负的PQ节点处理， 功率因数取0.9。首先，可以$Ps = 10kw，如果求解出Xi为0,表明在负荷节点i处不安装分布 式电源；若^为非零常数，则表明在节点i处规划安装分布式电源，且其安装容量为 Xl X 10kw，其中Xi的取值范围为[0，M]之间的实数，编号对应的最大值M=DG(Max(i) )/Ps，这样设 置既可以通过优化算法确定分布式电源的位置，也可以计算出电源的接入容量。单位网损 电价C = O. 65元/kWh，每条支路的年最大网络损耗时间为8760h，权重A1 = OAA2 = OJA3 = 0.2。分布式发电单位安装费Cd, i = 9300元/kw，运行维护成本Cr, i = 1900元/kw。!·为0.067,规 划年限为20年。
[0101]本发明为了避免现有分布式电源规划算法收敛精度不高、算法复杂、运行速度慢 等缺点，寻找了一种新的分布式电源优化配置算法一一细菌菌落优化算法，该算法收敛精 度高，算法简单，运行速度快，能够找到更高质量的解，为解决现有分布式电源难以合理优 化配置的问题提供了新的理论方法。
【主权项】
1. 一种分布式电源优化配置方法，其特征在于:分布式电源优化配置方法是通过细菌 菌落优化算法来计算分布式电源的选址和定容，具体步骤为： 步骤一，分布式电源的容量在细菌菌落算法中对应于细菌在培养液中的位置，确定节 点功率平衡、节点电压上下线、输电线路的极限传输功率和线路电流上下限的约束条件，细 菌个体的捜索空间(维数)就是分布式发电DG的变量个数，代入算法进行演算； 步骤二，初始化细菌群体，初始化一个或者少量的细菌个体； 步骤Ξ，对于细菌个体，应用前推回代法进行潮流计算和目标函数计算，取其中最小值 作为群体当前的全局最优解值，并记录当前的最优位置； 步骤四，如果细菌个体的目标函数值优越于父代，相应更新细菌个体的位置之后进行 步骤六，否则进行步骤五； 步骤五，细菌个体翻转，判断是否达到死亡条件，达到则细菌个体死亡，否则直接返回 步骤二； 步骤六，判断细菌种群的个数是否超过所设定的最大种群规模，没有则继续进行步骤 屯，否则，返回步骤Ξ; 步骤屯，判断个体满足繁殖条件，达到繁殖条件细菌个体繁殖之后进行步骤八； 步骤八，判断是否达到迭代的次数，如果达到迭代结束，否则进行步骤Ξ。2. 如权利要求1所述的分布式电源优化配置方法，其特征在于:步骤Ξ中，目标函数计 算包括目标函数一的计算，式一中，η为规划期限，r为固定年利率，Cd,i代表第i个节点的分布电源安装费用，Cr,i表 示分布式电源的运行费用，PdGi为在i节点上的安装容量，XI表示是否安装分布式电源，Nd分 布式电源的安装的节点数目。3. 如权利要求2所述的分布式电源优化配置方法，其特征在于：目标函数包括目标函数 二的计算，W有功网损最小为目标函数，给出一个精确网损的计算公式，式二与式Ξ中，Nb为线路的节点，线路的阻抗Zij = Rij+巧ij，Vi小于节点电压，Pi、Qi 分别为节点i的注入有功功率和无功功率； 分布式电源安装节点相应的有功和无功功率注入容量为 Pi =时G广时i式四 Qi = Q〇G广Qdi 式五 式四和式五中，时G1是分布式电源节点注入功率，时1是节点负荷功率， 将式四和式五带入到式Ξ和式二，可得接入分布式电源之后的系统有功网损；最后将配电网接入分布式电源之后的网损转化为经济费用，如下式屯所示， CL = TmaxXCpuXPLoss 式屯 式屯中，Tmax为最大年负荷小时数，Cpu为实时电价。4. 如权利要求1或2或3所述的分布式电源优化配置方法，其特征在于：目标函数包括目 标函数Ξ的计算，分布式电源的购电成本为，式八中，Pw为网络总容量，PZDG为安装分布式电源总的有功出力，PLdss为优化前的网络损 耗，P ' Ldss为接入分布式电源W后的有功损耗。5. 如权利要求4所述的分布式电源优化配置方法，其特征在于:本发明将网络损耗转化 为经济费用，然后W损耗费和分布式电源综合成本最小为分布式电源优化配置的目标模 型，统一量纲W后采取线性加权目标函数的具体描述，因此加入上述约束条件的惩罚函数 之后，综合目标函数为： F(x)=AiXCi lives +入2 X a+AsCen 式九 式九中，F(x)是线性加权之后的综合目标函数;λι，λ2，λ3为权重系数，可W根据实际优 化目标函数要求具体设定〇<、，λ2，λ3<1。6. 如权利要求5所述的分布式电源优化配置方法，其特征在于:节点功率平衡约束，式十中，Ν为系统节点个数，Pi、Qi分别为节点i的注入有功功率和无功功率，ei和fi分别 为节点i电压的实部和虚部，Gu、Bi汾别为节点i、j之间的电导和电纳。7. 如权利要求6所述的分布式电源优化配置方法，其特征在于：，节点电压约束 Ui min ^ Ui ^ Ui max ?ζ 十 式^ 中，Ui min、化max分别为节点电压的上下限值。8. 如权利要求7所述的分布式电源优化配置方法，其特征在于:输电线路的极限传输功 率约束为或十二 式十二中，Pu是节点i到节点j的传输功率。9. 如权利要求8所述的分布式电源优化配置方法，其特征在于:线路电流约束 Il<Il max 式二· 式十Ξ中，为线路传输电流，max为线路最大传输电流。
【文档编号】G06N3/00GK105844348SQ201610158775
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年3月22日
【发明人】陈兴君, 王慧义, 王云鹏, 代文章, 王学继, 余夏荷, 徐涛, 王蓉, 夏永翔, 杨春, 贺涛, 杨慧, 刘喆男, 张倩男, 邓立松, 张仁河, 杨小兵, 王晓梅, 王翠峡, 李静, 李树奎, 张鹏程, 夏建矿, 庄平, 逯洋, 高奇, 冯喜, 王成志, 吴学荣, 陈海东
【申请人】国网宁夏电力公司石嘴山供电公司, 国家电网公司