本发明专利技术公开了一种分布式供电系统的规划方法及装置。所述规划方法包括：建立分布式供电系统的资源层模型，其控制变量包括表征系统网络拓扑结构以及馈线线型的第一向量和表征系统中可再生能源发电单元安装位置以及配置台数的第二向量，其目标函数为min F＝(DC+OC)/H，其中DC表示隐含碳排放，OC表示发电碳排放，H表示用电量预测值；建立分布式供电系统的运行层模型，其控制变量包括表征系统运行时对各可再生能源发电单元的调用功率以及从上级电网调用电能的第三向量，其目标函数为min f＝OC/ε，其中ε为变化因子；采用预定算法对资源层模型进行求解，得到第一向量和第二向量的最优解，并将该最优解作为分布式供电系统的规划方案。本发明专利技术有效降低了终端用电的碳足迹。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种分布式供电系统的规划方法及装置。所述规划方法包括：建立分布式供电系统的资源层模型，其控制变量包括表征系统网络拓扑结构以及馈线线型的第一向量和表征系统中可再生能源发电单元安装位置以及配置台数的第二向量，其目标函数为minF=(Dc+0c)/H，其中D。表不隐含碳排放，0。表不发电碳排放，H表不用电量预测值；建立分布式供电系统的运行层模型，其控制变量包括表征系统运行时对各可再生能源发电单元的调用功率以及从上级电网调用电能的第三向量，其目标函数为minf=0c/e，其中￡为变化因子；采用预定算法对资源层模型进行求解，得到第一向量和第二向量的最优解，并将该最优解作为分布式供电系统的规划方案。本专利技术<有效降低了终端用电的碳足迹。【专利说明】一种分布式供电系统的规划方法及装置
本专利技术涉及配电优化技术，具体涉及一种分布式供电系统的规划方法及装置。
技术介绍
进入21世纪以来，化石能源短缺、气候变化以及环境污染成为全球面临的共同挑 战。因此，提高能源供应的多样性，降低终端用电对化石能源的依赖，从而最大限度地减少 因人为活动产生的碳排放，是当前电力工业发展面临的重要课题。 分布式供电系统（Distributed Generation System,DGS)通过有机集成多种类型 的分布式电源（Distributed Generation, DG)、配电网络以及终端负荷，可以实现对风、光 等可再生能源的就地消纳及利用，因此是达到上述目标的有效途径。 要建立低碳化的DGS，其先决条件是借助科学有效的规划方法，即确定何年、何地 投建何种类型（或容量）的分布式电源或馈线线路，从而在达到规划周期内所需要的供电 能力的基础上实现用电碳足迹最低化的目标。针对面向低碳的DGS，目前广泛采用的规划方 法为：首先，在给定网络结构的条件下，根据负荷预测所得到的规划水平年负荷最大值，采 用最大容量裕度（即在各线路最大载流量预测值的基础上乘以一个裕度系数）来应对最严 重工况的运彳丁条件；然后，在上述网络结构的基础上，以系统中所有DG输出功率总和最大 作为目标，优化它们在系统中的最佳安装位置及容量。 但是，上述规划方法并不能充分实现有效降低终端用电的碳足迹这个基本目标。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上 述问题的分布式供电系统的规划方法及装置。 根据本专利技术的一个方面，提供了一种分布式供电系统的规划方法，包括： 建立分布式供电系统的资源层模型，其控制变量包括表征系统网络拓扑结构以及 馈线线型的第一向量和表征系统中可再生能源发电单元安装位置以及在该安装位置的配 置台数的第二向量，其目标函数为min F= (0。+0。)/!1，其中D。表示系统所含馈线线路以及 可再生能源发电单元在规划周期内对应的隐含碳排放，0。表示系统在规划周期内运行时从 上级电网调用电能所对应的发电碳排放，Η表示系统在规划周期内用电量的预测值； 建立分布式供电系统的运行层模型，其控制变量包括表征系统在模拟周期内运行 时对各可再生能源发电单元的调用功率以及从上级电网调用电能的第三向量，其目标函数 Smin f = ，其中ε表示由模拟周期对应的时间尺度向规划周期进行转换的变化因 子；以及 采用预定算法对资源层模型进行求解，得到第一向量和第二向量的最优解，并将 该最优解作为分布式供电系统的规划方案，其中在获取资源层模型的目标函数值时，根据 第一向量的取值和第二向量的取值所确定的规划方案求解运行层模型，根据对运行层模型 的求解结果确定资源层模型的目标函数中的0。值。 toon] 可选地，所述规划方法还包括：构建描述分布式供电系统运行状态的预想场景集， 所述预想场景集包括多个预想场景，每个预想场景包括该预想场景的发生概率和系统中各 可再生能源发电单元在该预想场景下各时段的期望出力； 运行层模型的控制变量具体包括表征系统在各预想场景下运行时在各时段对各 可再生能源发电单元的调用功率以及从上级电网调用电能的第三向量。 可选地，所述可再生能源发电单元包括风电单元和光伏发电单元； 所述构建描述分布式供电系统运行状态的预想场景集，包括： 根据风资源及太阳光照资源的历史统计数据，分别构建针对风速分布以及光照强 度分布的概率模型； 根据风速分布的概率模型构建关于风电单元期望出力的第一预想场景集； 根据光照强度分布的概率模型构建关于光伏风电单元期望出力的第二预想场景 集； 根据所述第一预想场景集和第二预想场景集构建描述分布式供电系统运行状态 的预想场景集。 可选地，运行层模型的目标函数具体为 【权利要求】1. 一种分布式供电系统的规划方法，包括： 建立分布式供电系统的资源层模型，其控制变量包括表征系统网络拓扑结构以及馈线 线型的第一向量和表征系统中可再生能源发电单元安装位置以及在该安装位置的配置台 数的第二向量，其目标函数为min F=(叫+0。)/H，其中D。表示系统所含馈线线路以及可再 生能源发电单元在规划周期内对应的隐含碳排放，（^表示系统在规划周期内运行时从上级 电网调用电能所对应的发电碳排放，Η表示系统在规划周期内用电量的预测值； 建立分布式供电系统的运行层模型，其控制变量包括表征系统在模拟周期内运行时 对各可再生能源发电单元的调用功率以及从上级电网调用电能的第三向量，其目标函数为 min f = 〇ye，其中ε表示由模拟周期对应的时间尺度向规划周期进行转换的变化因子； 以及 采用预定算法对资源层模型进行求解，得到第一向量和第二向量的最优解，并将该最 优解作为分布式供电系统的规划方案，其中在获取资源层模型的目标函数值时，根据第一 向量的取值和第二向量的取值所确定的规划方案求解运行层模型，根据对运行层模型的求 解结果确定资源层模型的目标函数中的仏值。2. 如权利要求1所述的规划方法，其中，还包括：构建描述分布式供电系统运行状态的 预想场景集，所述预想场景集包括多个预想场景，每个预想场景包括该预想场景的发生概 率和系统中各可再生能源发电单元在该预想场景下各时段的期望出力； 运行层模型的控制变量具体包括表征系统在各预想场景下运行时在各时段对各可再 生能源发电单元的调用功率以及从上级电网调用电能的第三向量。3. 如权利要求2所述的规划方法，其中，所述可再生能源发电单元包括风电单元和光 伏发电单元； 所述构建描述分布式供电系统运行状态的预想场景集，包括： 根据风资源及太阳光照资源的历史统计数据，分别构建针对风速分布以及光照强度分 布的概率模型； 根据风速分布的概率模型构建关于风电单元期望出力的第一预想场景集； 根据光照强度分布的概率模型构建关于光伏风电单元期望出力的第二预想场景集； 根据所述第一预想场景集和第二预想场景集构建描述分布式供电系统运行状态的预 想场景集。4. 如权利要求3所述的规划方法，其中，运行层模型的目标函数具体为：，其中ρρΕ(^ q表示场景q下时段t从上级电网的调用功率， Ρ η；表示上级电网每提供lkWh电能所对应的发电碳排放，Δ t表示每个时段的持续时间，TH 表示模拟周期本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种分布式供电系统的规划方法，包括：建立分布式供电系统的资源层模型，其控制变量包括表征系统网络拓扑结构以及馈线线型的第一向量和表征系统中可再生能源发电单元安装位置以及在该安装位置的配置台数的第二向量，其目标函数为min F＝(DC+OC)/H，其中DC表示系统所含馈线线路以及可再生能源发电单元在规划周期内对应的隐含碳排放，OC表示系统在规划周期内运行时从上级电网调用电能所对应的发电碳排放，H表示系统在规划周期内用电量的预测值；建立分布式供电系统的运行层模型，其控制变量包括表征系统在模拟周期内运行时对各可再生能源发电单元的调用功率以及从上级电网调用电能的第三向量，其目标函数为min f＝OC/ε，其中ε表示由模拟周期对应的时间尺度向规划周期进行转换的变化因子；以及采用预定算法对资源层模型进行求解，得到第一向量和第二向量的最优解，并将该最优解作为分布式供电系统的规划方案，其中在获取资源层模型的目标函数值时，根据第一向量的取值和第二向量的取值所确定的规划方案求解运行层模型，根据对运行层模型的求解结果确定资源层模型的目标函数中的OC值。
【技术特征摘要】
...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾博，欧阳邵杰，张建华，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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