一种基于随机机会约束的有源配电网规划方法技术

一种基于随机机会约束的有源配电网规划方法，包括：对有源配电网中的风力发电出力和光伏发电出力两个不确定因素分别建立相应的风力发电出力数学模型和光伏发电出力数学模型；建立基于机会约束的有源配电网规划数学模型，包括目标函数和约束条件；应用基于蒙特卡罗仿真的遗传算法求解有源配电网规划数学模型。本发明专利技术解决了常规接入分布式新能源配电网规划方法因不能反映分布式新能源的出力特征而造成的不必要的配电网建设投资的问题，在配电网规划中充分考虑分布式新能源发电出力的随机性与不确定性，引入不确定规划理论中的随机机会约束规划法，综合考虑经济性和安全风险两者的关系，在保证配电网安全性的基础上实现分布式新能源最大限度的安全、经济的接入。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种有源配电网规划方法。特别是涉及一种考虑分布式电源随机性与 不确定性的基于随机机会约束的有源配电网规划方法。
技术介绍
计及分布式新能源配电网网络规划与传统配电网网络规划相比，由于分布式新能 源的接入，相当于一定程度上抵消了部分区域负荷，即由原有负荷密度变成了变电站直供 负荷密度，因此网络规划涉及的规划数据均发生了较大变化；同时考虑到计及分布式新能 源配电网中含有多种类型负荷和间歇式分布式发电及储能装置，运行方式灵活多样，因此 对规划过程中的线路选型、线路走廊及接线模式方面均有所影响。 计及分布式新能源配电网网络规划是在满足规划区负荷供电的前提下，结合规划 区已有配电网情况和地理信息，在完成负荷预测、间歇式分布式发电预测的基础上、考虑线 路投资及运行维护费用等经济性指标和供电可靠性等技术性指标的限制条件，完成配电线 路的合理布局问题。对上述过程抽象建模，计及分布式新能源配电网网络规划可以看成一 个多变量非线性优化问题，已知条件包括变电站的位置、容量、供电范围、出线间隔，以及负 荷和间歇式分布式发电的空间分布情况，需要优化的变量包括变电站出线回数，馈线线路 的选型、走廊、接线模式（供电模式）等，目标函数为经济性，可靠性最优。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种能够优化计及分布式新能源电网变电站 出线组合及计及分布式新能源配电网线路布局的基于随机机会约束的有源配电网规划方 法。 本专利技术所采用的技术方案是：，包 括如下步骤： 1)对有源配电网中的风力发电出力和光伏发电出力两个不确定因素分别建立相 应的风力发电出力数学模型和光伏发电出力数学模型； 2)建立基于机会约束的有源配电网规划数学模型，包括目标函数和约束条件； 3)应用基于蒙特卡罗仿真的遗传算法求解有源配电网规划数学模型。 步骤1)所述的风力发电出力数学模型是：【主权项】1. ，其特征在于，包括如下步骤： 1) 对有源配电网中的风力发电出力和光伏发电出力两个不确定因素分别建立相应的 风力发电出力数学模型和光伏发电出力数学模型； 2) 建立基于机会约束的有源配电网规划数学模型，包括目标函数和约束条件； 3) 应用基于蒙特卡罗仿真的遗传算法求解有源配电网规划数学模型。2. 根据权利要求1所述的，其特征在 于，步骤1)所述的风力发电出力数学模型是：(4) V代表风速；k是Weibull分布的形 状参数；c是Weibull分布的尺度参数；k、c这两个参数根据风电场所在地区的气象资料统 计所得到的平均风速μ和标准差σ近似得到。3. 根据权利要求1所述的，其特征在 于，步骤1)所述的光伏发电出力数学模型是：其中，Pm= rA η ;Α为方阵总面积η为方阵总的光电转换效率； r和RM(W/m2)分别为这一时间段内的实际光强和最大光强；α，β均为Beta分布的形状参 数。4. 根据权利要求1所述的，其特征在 于，步骤2)所述的目标函数是式中，C是投资所费用；Clim为配电线路投资费用；α为年费用系数；Λ P1是配电线路 有功损耗;M为由配电线路可靠性转换得到的缺供电量；β为区域产电比，τ为负荷系数， 反应负荷重要程度对经济效益的影响。5. 根据权利要求4所述的，其特征在 于，所述的配电线路投资费用clinei要包括配电线路投资、断路器投资、环网开关投资和组 网环网柜投资，所述的配电线路投资费用用下式进行计算：式中，η是主干线路回数；Y是分支线路回数；Lmaiiu是第i回主干线路的长度；Ccu是 第i回主干线路类型的单位长度投资；Lbranc^是第j回分支线路的长度；C' u是第j回分 支线路类型的单位长度投资；Cd是配电线路首端断路器的投资；Cf是配电线路环网开关，包 括负荷开关或环网柜的投资；C h是组网环网柜的投资，针对"N-1"单环网的接线方式，每一 个"N-1"单环网都有一个组网环网柜。 配电线路有功损耗Λ P1的方程表达式，如下所示：式中，N是变电站供电范围内的负荷点数目；U是变电站高压侧母线的线电压；cos Φ是 配电线路的功率因数A是第i个负荷点的负荷值是，L是两个负荷点之间的配电线路长 度，配电线路单位长度电阻是^， 所述配电线路有功损耗需要对配电网进行随机潮流计算而得到，在随机潮流计算的过 程中将具有随机性和波动性出力特性的风力发电出力和光伏发电出力采用步骤1)中所述 的风力发电出力数学模型和光伏发电出力数学模型。6. 根据权利要求1所述的，其特征在 于，步骤2)所述的约束条件有： (1) 节点电压机会约束 Pr (Vmini^ Vi^ VmaxJ ^ βν, i e Φ (13) 式中，Pr{ ·}表示事件成立的概率，Vi是第i个节点电压；Vmini和Vmax^别是第i个 节点电压的上下限，βν为电压约束的置信水平，Φ为系统机电集合； (2) 支路传输功率机会约束 Pr{|Sy|<5；a'}>A，i'eQ (14) 式中，^为第j条支路传输功率的上限，为支路潮流约束的置信水平，Ω为配电 网支路集； (3) DG出力约束式中，Ag,为节点i接入DG的有功功率；为节点i最大可接入DG的有功功率； (4) 反向潮流约束 由于各负荷节点一般配备无功补偿装置，各节点维持较高的功率因数水平，为简化问 题，不考虑下游网络倒送无功的情况，因此有式中，及为节点i的负荷；^为节点i的下游网络的有功功率；为与节点i直接 相连的上级支路容量， 所述节点电压约束、支路传输功率约束和反向潮流约束需要对配电网进行随机潮流计 算而得到，在随机潮流计算的过程中将具有随机性和波动性出力特性的风力发电出力和光 伏发电出力采用步骤1)中所述的风力发电出力数学模型和光伏发电出力数学模型。7. 根据权利要求1所述的，其特征在 于，步骤3)所述的求解有源配电网规划数学模型包括： (1) 输人有源配电网的原始数据； (2) 输人遗传算法中要求的染色体个数，以及交叉和变异概率； (3) 采用随机方法产生一组初始规划方案，作为遗传算法的初始种群，对于初始种群中 的每一个染色体，采用蒙特卡罗仿真方法检验每一个染色体是否满足步骤2)所述的约束 条件，即根据随机抽样得到的电源和负荷方案，计算支路功率，检验是否违反步骤2)所述 的约束条件； (4) 计算所有染色体对应的目标函数值，即配电线路总投资与建造成本； (5) 以步骤（4)中求得的目标函数值为基础，对违反步骤2)所述的约束条件的染色体 采用惩罚函数方法计算各染色体的适应度；对不违反步骤2)所述的约束条件的染色体，将 步骤（4)中求得的目标函数值直接作为适应度； (6) 采用轮盘赌方法对初始种群中的染色体进行选择操作； (7) 对初始种群中的染色体进行交叉和变异操作，得到新一代染色体，之后利用蒙特卡 罗仿真方法检验是否满足步骤2)所述的约束条件。 (8) 重复步骤（4)~步骤（7)，达到给定的最大允许迭代次数为止； (9) 以求解过程中所发现的目标函数最小的染色体作为最后的有源配电网规划方案。【专利摘要】，包括：对有源配电网中的风力发电出力和光伏发电出力两个不确定因素分别建立相应的风力发电出力数学模型和光伏发电出力数学模型；建立基本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于随机机会约束的有源配电网规划方法，其特征在于，包括如下步骤：1)对有源配电网中的风力发电出力和光伏发电出力两个不确定因素分别建立相应的风力发电出力数学模型和光伏发电出力数学模型；2)建立基于机会约束的有源配电网规划数学模型，包括目标函数和约束条件；3)应用基于蒙特卡罗仿真的遗传算法求解有源配电网规划数学模型。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：屈高强，刘洪，董晓晶，李荣，党东升，
申请(专利权)人：国网宁夏电力公司经济技术研究院，天津大学，
类型：发明
国别省市：宁夏;64