一种确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法与流程

本发明涉及电力系统建模与控制技术领域，尤其涉及一种确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法。

背景技术：

随着社会环境污染的日益严重，传统的火力发电已经不能满足人们对美好社会环境日益增长的需求，可再生能源凭借着其低污染排放、灵活方便、接入电网能够在很大程度上改善环境污染问题等特点，得到了迅速的发展。

然而，可再生能源接入电网后，由于其出力的间歇性、不稳定性等特点，也会引起会引起诸如系统节点电压越线、线路双向潮流等一系列的技术问题。关于可再生能源接入系统的容量大小问题，还应综合考虑可再生能源建设成本、可再生能源利用率等问题。

传统的可再生能源规划一般以风电以及光电的接入容量最大为目标，这容易导致可再生能源建设成本过大，并且容易导致弃风弃光。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法，包括以下步骤：

步骤a)，结合可再生能源的消纳量以及可再生能源的利用率建立衡量可再生能源综合消纳水平的目标函数；

步骤b)，考虑电源侧约束以及网络约束建立衡量可再生能源综合消纳水平的约束条件；

步骤c)，在不改变其他约束条件的情况下，将可再生能源出力约束中的接入容量也作为决策变量，运用粒子群优化算法进行目标函数的迭代求解，得到最优可再生能源综合消纳水平下的可再生能源接入系统的最优容量。

作为本发明确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法进一步的优化方案，步骤a)中衡量可再生能源综合消纳水平的目标函数f的公式如下：

其中，ppv,i表示第i个光伏电厂的出力，pw,j表示第j个风电场的出力；表示第i个光伏电厂接入容量，表示第j个风电场的接入容量；p0为光伏电厂及风电场的接入容量基准值；m和n分别指光伏电厂和风电场的数量；k1、k2为预先设定的权重。

作为本发明确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法进一步的优化方案，所述步骤b)的具体步骤为：

从电源侧约束以及网络约束出发：电源侧约束考虑可再生能源的出力约束、常规发电机组的出力上下限约束、储能装置功率约束；网络约束考虑对外联络线传输功率限制、支路潮流上限约束、节点电压相角约束、含可再生能源的节点功率平衡约束：

bθ＝p

其中，ptd,i、分别是第i台常规发电机组的有功出力、有功出力的上限、有功出力的下限；ps、分别是储能装置容量、储能装置容量约束的上限、储能装置容量约束的下限；pline、分别是对外联络线的实际传输容量和传输容量上限；pij、分别是线路ij上的实际传输容量和传输容量上限；θi、分别是第i个节点的电压相角和第i个节点电压相角的上限；b、θ、p分别是系统的节点导纳矩阵、节点电压角矩阵和节点输入功率矩阵。

作为本发明确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法进一步的优化方案，步骤c)的详细步骤如下：

步骤c.1)，将可再生能源出力约束中的接入容量以及也作为决策变量；

步骤c.2)，采用粒子群算法初始化n个粒子的寻优速度和寻优位置，寻优速度代表每个粒子朝着最优极值前进的速度，寻优位置代表每个决策变量的状态；

步骤c.3)，对所有粒子分别进行可再生能源综合消纳水平f值的计算，求取个体最优极值及个体最优状态；

步骤c.4)，求取全局最优极值和全局最优状态；

步骤c.5)，依据个体及全局的最优极值和最优状态更新粒子的寻优速度和寻优位置；

步骤c.6)，判断寻优速度是否收敛，如果未收敛，跳转执行步骤c.3)；如果收敛，输出全局最优极值f以及全局最优状态，得到可再生能源接入系统的最优容量。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

本发明公开的可再生能源的综合消纳水平将可再生能源的接入容量和可再生能源的利用率结合作为目标函数，既考虑了风电及光电的消纳量问题，又考虑了可再生能源的利用率问题，避免可再生能源的浪费，从而改善电网的电能质量。

附图说明

图1为本发明的一种确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法流程图；

图2为本发明中采用粒子群算法求取最优综合消纳水平f值并得到系统可再生能源最优接入容量的算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

如图1所示，本发明公开了一种确定电网系统中可再生能源最优接入容量的方法，主要包括以下步骤：

步骤a)，结合可再生能源的消纳量以及可再生能源的利用率建立衡量可再生能源综合消纳水平的目标函数，其具体步骤为：

生成衡量可再生能源综合消纳水平的目标函数；

目标函数是使得可再生能源综合消纳水平最大：

其中，ppv,i表示第i个光伏电厂的出力，pw,j表示第j个风电场的出力；表示第i个光伏电厂安装容量，表示第j个风电场的安装容量；p0为光伏电厂及风电场的接入容量基准值；m和n分别指光伏电厂和风电场的数量；k1和k2分别表示两个指标之间的相互权重，其中k1没有单位，k2的单位为mw；

步骤b)，考虑电源侧约束以及网络约束建立衡量可再生能源综合消纳水平的约束条件，其具体步骤为：

电源侧约束考虑可再生能源的装机容量约束、常规发电机组的出力上下限约束、储能装置功率约束；

其中，ptd,i、分别是第i台常规发电机组的有功出力及上下限；ps、分别是储能装置容量以及储能装置容量约束的上下限；

网络约束考虑对外联络线传输功率限制、支路潮流上限约束、节点电压相角约束、含可再生能源的节点功率平衡约束；

bθ＝p

其中，pline、分别是对外联络线的实际传输容量以及传输容量上限；pij、分别是线路ij上的实际传输容量以及传输容量上限。θi、分别是第i个节点的电压相角以及电压相角上限；b、θ、p分别是系统的节点导纳矩阵、节点电压角矩阵以及节点输入功率矩阵；

步骤c)，在不改变其他约束条件的情况下，将可再生能源出力约束中的接入容量也作为决策变量，运用粒子群优化算法进行目标函数的迭代求解，得到最优可再生能源综合消纳水平下的可再生能源接入系统的最优容量，其具体步骤为；

步骤c.1)，将可再生能源出力约束中的接入容量以及也作为决策变量；

步骤c.2)，采用粒子群算法初始化n个粒子的寻优速度和寻优位置，寻优速度代表每个粒子朝着最优极值前进的速度，寻优位置代表每个决策变量的状态；

步骤c.3)，对所有粒子分别进行可再生能源综合消纳水平f值的计算，求取个体最优极值及个体最优状态；

步骤c.4)，求取全局最优极值和全局最优状态；

步骤c.5)，依据个体及全局的最优极值和最优状态更新粒子的寻优速度和寻优位置；

步骤c.6)，判断寻优速度是否收敛，如果未收敛，跳转执行步骤c.3)；如果收敛，输出全局最优极值f以及全局最优状态，得到可再生能源接入系统的最优容量。

本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。