考虑成本和效果的分布式光伏优化配置方法及装置与流程

本发明涉及一种考虑电压控制成本和效果的分布式光伏优化配置方法及装置。

背景技术：

1、相比于传统的调节设备如有载调压变压器(on load tap changer，oltc)、电容器组(capacitor bank，cb)等，分布式光伏储能装置的有功和无功调节能力制造成本和运行费用低，并且可以实现连续调节，且调节的速度和响应很快，具有广阔的应用前景。因此，利用分布式光伏储能装置对配电网进行优化调控，可实现精确调节，快速抑制配电网电压波动问题，进一步提升配电网的电能质量，提高用户用电体验。

2、包括分布式光伏储能装置在内的间歇性分布式电源(distributed generation，dg)的发电量受到环境、气候等因素的影响，其间歇性、不确定性、波动性显著，对电网的正常工作产生了一定的影响。而且，其作用与自身分布及容积有很大关系。在电力系统中，由于负载和供电方式的不确定性，使得电力系统中的电流呈现双向流动，电压波动增大，使得电力系统的运行质量问题更加突出。其中，电压问题已经成为制约电力系统大规模接入的一个主要原因。大规模的间歇性分布式电源dg的并网给电力系统的规划和运行带来了新的挑战。

3、针对分布式电源dg的不利影响，目前已有许多方法可供选择。其中，通过对电力系统的自我控制、保护和管理，将分布式电源和负载系统结合起来，但其设备相对复杂，造价昂贵，难以大规模推广。2008年国际大电网会议(cigre)配电与分布式发电专委会(c6)的c6.11项目组在其研究报告中提出了“主动配电系统(active distribution system，ads)的运行与发展”研究主题。然而，具有灵活网架结构和综合控制系统的ads规划问题比传统配电网复杂得多。随着通讯和因特网技术的迅速发展，控制理论和智能算法不断更新，而物理信息系统(cyber physical system，cps)也被扩展到了电力系统中。cps包括两个方面：一个是物理系统，它遵循自然的物理原理，对实体系统有直接的影响；第二部分是信息系统，它反映了控制的意图，通过对实体系统的作用来实现它的功能。电力网cps强调主、辅两级之间的高协调，其关键技术是信息和实体系统的紧密结合，通过控制、通信等辅助系统，提高系统的工作效率和性能，已成为今后电力系统发展的趋势。不同的控制方法、调度策略和实施方式的控制能力不同，控制系统的复杂程度、支撑系统(通讯和自动化)的要求都与系统的成本息息相关。所以，在电网规划和运行时，必须考虑到次级系统如控制系统的影响：在规划时，要充分考虑控制系统成本、控制效果和负载与供电的协调；将电压控制能力纳入模拟计算，可以有效地提高系统的规划精度，为分布式电源的合理并网提供依据。

4、传统的配电网中，由于测量资料的缺乏和可测性，一般都采用基于出线端节点量测的九区图控制策略，通过电压无功控制(vqc)装置实现电压控制。随着电力系统今后的发展，电力系统的优化配置也越来越困难，很难确定无功电源的最优安装位置，另外，由于新增加的无功功率，所需的设备费用也不会太低。集中式电压控制系统比较复杂，而分布式的电压控制虽然不那么协调，但也比较便宜。随着主动配电系统(active distributionsystem，ads)的发展，大规模dg的并网，为电力系统的电压控制增添了更多的可控因素，同时也为ads系统的电压控制开辟了新的途径。

技术实现思路

1、本发明的发明目的在于提供一种考虑成本和效果的分布式光伏优化配置方法及装置，能够综合考虑配电网可靠性和经济性，对分布式光伏储能装置进行优化配置。

2、基于同一发明构思，本发明具有两个独立的技术方案：

3、1、一种基于考虑成本和效果的分布式光伏优化配置方法，基于光伏储能装置的年综合成本最小、发电占比最大目标函数，通过多目标优化方法求出光伏储能容量的最优解。

4、进一步地，基于网络安全性及经济性满意度最大目标函数，对光伏储能装置进行电压控制。

5、进一步地，所述年综合成本最小目标函数为，

6、min c＝cco+cop

7、

8、

9、xs∈{0，1}

10、式中，c为年综合成本；cco为建设成本；cop为运行成本；ci.tr为第i个dg的接网费用，此处表示为接纳光伏储能装置新建的接网线路费用；ndg为接入配电网的光伏储能装置个数；t1为新建线路的运行年限；cvo.de为分散式电压控制系统搭建费用；cvo.ce为集中式电压控制系统搭建费用；tde和tce分别为分散式和集中式控制系统的使用年限；α为银行利率；xs为决定控制系统的二状态变量；δplosst为时刻t总网损；λ为居民用电电价。

11、进一步地，所述发电占比最大目标函数为，

12、

13、式中，ξ为光伏储能装置的发电占比；t为调度总时间；ng为接入电网的光伏储能装置个数；pdgn(t)为时段t第n个光伏储能装置有功出力；n为配电网总节点数；plm(t)为时段t节点m的有功负荷；nb为配电网总支路数；δplosst为时段t的j支路的有功损耗。

14、进一步地，所述多目标优化方法包括约束条件，所述约束条件为光伏储能装置电压约束、年综合成本约束、潮流平衡方程约束、光伏储能装置容量约束。

15、进一步地，所述多目标优化方法采用多种群牵引差分进化算法。

16、进一步地，采用多种群牵引差分进化算法时，通过如下方法编码和生成混沌初始种群，

17、采用实数编码，每个染色体代表一种规划策略，基因标号即节点标号，基因数值即该节点光伏储能装置的接入容量，编码表示为：

18、

19、式中:gij为第i个个体染色体，也就是第i个配电网规划策略；gij为第i个个体染色体上第j个基因，即第i个配电网规划策略中第j节点应该接入的单位分布式光伏容量；gjmax、gjmin分别为染色体上第j个基因的上限和下限，即第j个节点能够接入光伏储能装置容量的上限和下限；nnode为配电网节点的个数；

20、种群初始化时，使用logistic模型生成混沌序列xk+1，模型表示为：

21、xx+1＝λxk(1-xk),xk∈[0,1]

22、式中：xk为0到1之间的随机数；λ为模型的控制参数，取值为0～4；

23、具体步骤如下：

24、步骤1：随机选择在区间[0,1]中的一条序列t0作为初始点，代表最初的配电网规划策略，t0如下：

25、

26、步骤2：t0作为初始点带入logistic模型进行n×nt次迭代，并将得到的序列组合成一个矩阵，随后每间隔nt个向量取出一个向量，总共取出n条序列混沌种群tn，种群规模为n：

27、步骤3：将混沌种群tn映射到配电网规划策略中，得到混沌初始种群。

28、进一步地，所述网络安全性及经济性满意度最大目标函数为，

29、

30、λv*＝kvhc(t)λv(t)

31、λl*(t)＝kvhc(t)(λl(t)-1)+1式中，λv*(t)、λl*(t)分别为t时刻经过修正的系统电压偏差和网络经济性的权重；t为时段数，n为系统支点数，αj为j点在系统的重要程度，fscy*(δuj(t))为归一化后的.j.节点电压偏移满意度函数，f*econ为归一化后网络经济性的满意度函数，kvhc(t)表示t时刻综合考虑电压越限及电压波动的网络安全性；

32、系统电压偏差满意度评价指标fscy(δuj(t))为：

33、

34、式中，δumax j节点j最大可行电压偏差；δumin j节点j最小可行电压偏差；δuj为j节点的实际电压偏差；电压偏差δumax j、δumin j和δuj均取绝对值；

35、对网络经济性的满意度指标fecon为：

36、fecon＝aploss+atxt+acxc

37、式中，a为有功功率边际价格；ploss为当前有功网损；at为oltc的单位动作成本；xt为oltc的动作次数；ac为电容器组的单位动作成本；xc为动作次数。

38、进一步地，对光伏储能装置进行电压控制的约束条件为，

39、

40、

41、δpi(t)＝pdg，i(t)-pl，i(t)

42、δqi(t)＝qc，i(t)+qdg，i(t)-ql

43、qc，i(t)＝nci·bi·ui(t)2

44、ui，min≤ui≤ui，max

45、式中，δpi(t),δqi(t)分别为t时刻节点i处有功功率及无功功率输入；ui(t)为t时刻节点i的电压幅值；gij,bij分别为节点i与j之间的电导与电纳差；δij(t)为t时刻节点i与节点j的相角差；pdg,i(t),qdg,i(t)分别为t时段节点i处光伏发电注入的有功功率、无功功率；pl,i(t),ql,i(t)分别为t时段节点i处负荷的有功功率和无功功率；nc分别为投切电容器组i投切组数，bi为投切电容器组i的一组电容器的导纳；ui,max,ui,min分别为i节点的电压上、下限值。

46、2、一种基于配电网高可靠性的分布式光伏储能优化配置装置，用于执行上述的方法。

47、本发明具有的有益效果：

48、本发明基于光伏储能装置的年综合成本最小、发电占比最大目标函数，通过多目标优化方法求出光伏储能容量的最优解。本发明综合考虑配电网可靠性和经济性，对分布式光伏储能装置进行优化配置，可在确保电网电压符合标准的情况下，有效地提高清洁能源利用效率，降低电网公司的整体费用。本发明多目标优化方法采用多种群牵引差分进化算法，收敛速度快、最优适应度高。

49、本发明所述年综合成本最小目标函数为，

50、min c＝cco+cop

51、

52、

53、xs∈{0，1}

54、式中，c为年综合成本；cco为建设成本；cop为运行成本；ci.tr为第i个dg的接网费用，此处表示为接纳光伏储能装置新建的接网线路费用；ndg为接入配电网的光伏储能装置个数；t1为新建线路的运行年限；cvo.de为分散式电压控制系统搭建费用；cvo.ce为集中式电压控制系统搭建费用；tde和tce分别为分散式和集中式控制系统的使用年限；α为银行利率；xs为决定控制系统的二状态变量；δplosst为时刻t总网损；λ为居民用电电价。

55、本发明所述发电占比最大目标函数为，

56、

57、式中，ξ为光伏储能装置的发电占比；t为调度总时间；ng为接入电网的光伏储能装置个数；pdgn(t)为时段t第n个光伏储能装置有功出力；n为配电网总节点数；plm(t)为时段t节点m的有功负荷；nb为配电网总支路数；δplosst为时段t的j支路的有功损耗。本发明所述多目标优化方法包括约束条件，所述约束条件为光伏储能装置电压约束、年综合成本约束、潮流平衡方程约束、光伏储能装置容量约束。

58、本发明通过上述年综合成本最小目标函数、发电占比最大目标函数以及约束条件的具体设定，进一步保证综合考虑配电网可靠性和经济性，对分布式光伏储能装置进行优化配置效果。

59、本发明基于网络安全性及经济性满意度最大目标函数，对光伏储能装置进行电压控制，本发明采用局部自治的调压方法，可以有效地解决通讯线路故障、电压迅速变动等问题，改善整个电网的运行状况，分布式电压控制采用分散化方式，可以降低通讯系统的投资，适用于偏远地区的调压控制。

60、本发明所述网络安全性及经济性满意度最大目标函数为，

61、

62、λv*＝kvhc(t)λv(t)

63、λl*(t)＝kvhc(t)(λl(t)-1)+1

64、式中，λv*(t)、λl*(t)分别为t时刻经过修正的系统电压偏差和网络经济性的权重；t为时段数，n为系统支点数，αj为j点在系统的重要程度，fscy*(δuj(t))为归一化后的.j.节点电压偏移满意度函数，f*econ为归一化后网络经济性的满意度函数，kvhc(t)表示t时刻综合考虑电压越限及电压波动的网络安全性；

65、系统电压偏差满意度评价指标fscy(δuj(t))为：

66、

67、式中，δumax j节点j最大可行电压偏差；δumin j节点j最小可行电压偏差；δuj为j节点的实际电压偏差；电压偏差δumax j、δumin j和δuj均取绝对值；

68、对网络经济性的满意度指标fecon为：

69、fecon＝aploss+atxt+acxc

70、式中，a为有功功率边际价格；ploss为当前有功网损；at为oltc的单位动作成本；xt为oltc的动作次数；ac为电容器组的单位动作成本；xc为动作次数。

71、对光伏储能装置进行电压控制的约束条件为，

72、

73、

74、δpt(t)＝pdg，i(t)-pl，i(t)

75、δqi(t)＝qc，i(t)+qdg，i(t)-ql

76、qc，i(t)＝nci·bi·ui(t)2

77、ui，min≤ui≤ui，max

78、式中，δpi(t),δqi(t)分别为t时刻节点i处有功功率及无功功率输入；ui(t)为t时刻节点i的电压幅值；gij,bij分别为节点i与j之间的电导与电纳差；δij(t)为t时刻节点i与节点j的相角差；pdg,i(t),qdg,i(t)分别为t时段节点i处光伏发电注入的有功功率、无功功率；pl,i(t),ql,i(t)分别为t时段节点i处负荷的有功功率和无功功率；nc分别为投切电容器组i投切组数，bi为投切电容器组i的一组电容器的导纳；ui,max,ui,min分别为i节点的电压上、下限值。

79、本发明通过上述网络安全性及经济性满意度最大目标函数、约束条件的具体设定，进一步保证了对光伏储能装置进行电压控制，实现网络安全性及经济性满意度最大的效果。