基于DG初始化选址的主动配电网源网荷协同规划方法与流程

本发明涉及主动配电网规划领域，更具体的说涉及一种基于dg初始化选址的主动配电网源网荷协同规划方法。

背景技术：

以风电和光伏为代表的可再生分布式电源(distributedgenerator，dg)出力具有明显的不确定性，这一特性给配电网规划工作带来了新的巨大挑战。传统配电网遵循“安装即忘记”的被动控制方式，限制了dg的渗透容量，无法充分发挥dg在降低网损、改善系统电压和潮流分布等方面的积极作用。主动配电网(activedistributionnetwork，adn)采用灵活的主动控制和管理措施，可以明显提高可再生能源的兼容性，是未来智能电网的发展方向。如何在采用主动控制和管理措施的基础上，考虑电源、电网和负荷之间的协调互动进行全局资源协同规划，对于保证adn安全稳定运行、提高其经济效益具有重要意义。

相对于传统配电网规划，主动配电网规划研究还处在起步阶段，但是也取得了一定的成果。目前的主动配电网规划研究在dg的选址方面，均是采用人工设定候选安装节点集合，这种方法受规划者主观经验的影响，容易导致优化过程的解空间受限，算法收敛于局部最优解，无法得出全局最优的规划方案。

技术实现要素：

本发明的目的在于，针对主动配电网综合规划问题，在采用主动控制和管理措施的基础上，考虑电源、电网和负荷之间的协调互动进行全局资源协同规划，对于保证adn安全稳定运行、提高其经济效益。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

1)考虑可再生能源出力的双重不确定性以及需求侧资源的响应特性，建立多类型分布式电源和柔性负荷的时序性潮流计算模型；

2)在此基础上，考虑主动控制和管理措施，建立主动配电网“源-网-荷”双层协调规划模型；

3)采用一种改进粒子群算法和预测校正内点法相结合的混合算法对规划模型进行求解。

本发明的技术方案具有以下有益效果：

本发明的技术方案针对主动配电网综合规划问题，在采用主动控制和管理措施的基础上，考虑电源、电网和负荷之间的协调互动进行全局资源协同规划，对于保证adn安全稳定运行、提高其经济效益。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1是风电源出力曲线

图2是光伏电源出力曲线

图3是主动配电网“源-网-荷”协同规划框架

图4是ieee-33节点配电系统结构图

图5是双层规划流程图

具体实施方式

下面将结合附图和具体实施例对本发明进行进一步详细说明。

本实例以ieee-33节点配电系统为例进行计算，其结构如图4所示。系统的基准容量取100mva，基准电压为额定电压12.66kv，网络总负荷为(3715+j2300)kva。节点电压取值范围为0.95～1.05p.u.，风机、光伏电源、微型燃气轮机安装节点数均为2，储能和无功补偿设备待选节点为15，33。单台dg的额定容量为10kw，每个待选节点所允许安装的dg台数上限为10；单台储能装置容量为10kw·h，最大充放电功率为2kw，每个待选节点所允许安装的储能装置数量上限为5；oltc分接头调节范围为0.95～1.05(8×0.0125)；分组投切电容器最大安装组数为10组，每组无功补偿量为1kvar；可中断负荷节点为5、17，负荷单位中断量为10kw。设投资回收率为0.08，dg设备使用年限为20年。

1)建立主动配电网“源-网-荷”协同规划模型。

a、建立上层规划模型。

a1、目标函数。

civ＝c1+ceens+cpp

式中，civ——综合投资运行成本；c1——dg、储能、无功补偿、需求侧各类设备的年折算投资成本；ceens——配电网缺供电量成本；cop——主动配电网年运行成本。

a2、约束条件。

式中，si，g——i节点第g类设备的安装容量；——i节点第g类设备的最大安装容量；zg——第g类设备待选安装节点集合；——配电网第g类设备的总安装容量上限。

b、建立下层规划模型。

b1、目标函数。

cop＝cs+cmt+cdr+closs

式中，cs——上级电网购电成本；cmt——微型燃气轮机运行成本；cdr——可中断负荷电量成本；closs——配电网网损成本。

b2、约束条件。

式中，ps，t、qs，t——t时刻上级电网输入adn的有功和无功功率；nl——adn中的负荷点总数；p^li，t、q^li，t——t时刻第i个负荷点的有功和无功负荷；n——系统线路总数；pi，t^loss、qi，t^loss——t时刻第i条支路上的有功和无功损耗；vb，t——t时刻节点b处的电压幅值；vb^min、vb^max——节点b处电压幅值的上下限；ωb——adn网络节点的集合；il，t——t时刻支路ij上的负荷；il^max——支路ij的最大载荷；ps，min——上级电网出力最小值；p^tess，b——t时刻b节点处储能设备的充/放电功率；——b节点处储能设备的额定充电和放电功率；ηc、ηd——储能设备的充、放电效率；soc^tb——t时刻b节点储能的荷电状态；socb^max、socb^min——b节点储能荷电状态的上下限值；——t时刻oltc分接头的位置；——oltc分接头的最大和最小位置；——t时刻b节点处的无功补偿量；——b节点无功补偿量的上下限。

2)本文采用基于网损灵敏度因子和节点电压的模糊控制方法，以运用优先顺序法得到的负荷点优先顺序作为引导，产生初始的分布式电源选址，既能满足多样性，又具有一定的合理性。

网损灵敏度因子计算公式如下：

式中：pij-loss为节点i，j间线路上的有功网损，pj为节点j的注入有功功率，uj为节点j的电压，rij为节点i，j间线路的电阻值。lsf(j)越大，表示在负荷点j安装分布式电源后，线路i-j上有功损耗减少量越大，对系统有功网损的改善越多。采用如下公式对网损灵敏度因子进行归一化：

式中：lsfmax、lsfmin分别表示lsf(j)取值的上下限。

根据模糊决策矩阵(如表1)所示的模糊专家规则进行模糊决策，再通过重心法解模糊化，得到各负荷点分布式电源最优选址的适应度值。根据适应度大小对各负荷点排序，得到分布式电源最优选址的优先顺序表。对分布式电源进行初始化选址时，优先选取适应度大的负荷点作为分布式电源的初始位置。

表1分布式电源适应度的模糊专家规则

3)采用一种改进粒子群算法和预测校正内点法相结合的混合算法对规划模型进行求解。

在双层规划模型中，上层规划形成“源-网-荷”设备投资规划方案，下层规划则在上层方案的基础上对年度adn的模拟运行工况进行最优潮流计算，然后将计算结果返回上层，由上层规划计算出最终的目标函数值；针对上述复杂的混合整数非线性双层规划问题，本文采用一种改进粒子群算法-预测校正内点法混合算法进行求解；其中，改进粒子群算法用于上层规划中各设备的优化配置，预测校正内点法则用于下层规划中各设备的优化运行控制。

4)综合考虑“源-网-荷”各侧设备的投资和运行，得出最优规划方案如表2所示。

表2主动配电网“源-网-荷”协同规划方案

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。