含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法技术

本发明专利技术提出一种含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，包括S1：根据各行业的电力失负荷价值为配电网中的负荷赋设权重；S2：提供一供电分配方案解空间，从其中获取一个解作为初始的供电分配方案；S3：计算在供电分配方案下的配电网的各个孤岛范围；S4：根据各个孤岛范围中的负荷总值，确定该当前的供电分配方案的最优孤岛范围；S5：提供一优化条件，当得到的供电分配方案满足优化条件时跳至步骤S7，否则跳至步骤S6；S6：根据萤火虫算法计算步骤S5中的供电分配方案，生成一新的供电分配方案，返回至步骤S3；S7：根据当前的分布式发电电源的最优供电分配方案和最终的最优孤岛范围，进行供电。保证系统故障后分布式发电设备对配电区域内重要负荷的供电。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力运行
，尤其涉及一种含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法。
技术介绍
近年来，由于全球能源需求的增长和化石燃料对能源的破坏，新能源发电技术得到了充分的发展，越来越多的新能源发电设备接入系统当中。这些新能源发电设备通常是以小规模分布式电源的形式接入配网用户附近。除了满足日常的能源需求，DG(分布式发电设备)还能在外部电网发生故障时保障配电网重要负荷的供电，IEEE Std.1547-2011也由原来IEEE Std.2000.929中避免电网的孤岛运行修改为支持电网和用户通过技术手段实现计划孤岛运行。目前，经针对DG接入后的配电网孤岛运行范围问题的研究主要是在考虑发电容量、线路传输容量、网络连通性等约束条件下，以提高供电范围、减小供电网损、保障对重要负荷供电等条件中的一个或几个为优化目标，通过Kruskal算法、遗传算法等优化算法计算出最优的孤岛运行范围。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，快速计算分布式发电设备容量的分配方案和对应孤岛范围，保证系统故障后分布式发电设备对配电区域内重要负荷的供电。为解决上述问题，本专利技术提出一种含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，包括以下步骤：S1：根据各行业的电力失负荷价值为配电网中的负荷赋设权重；S2：提供一供电分配方案解空间，从其中获取一个解作为初始的供电分配方案；S3：计算在供电分配方案下的配电网的各个孤岛范围；S4：根据各个孤岛范围中的负荷总值，确定该当前的供电分配方案的最优孤岛范围；S5：提供一优化条件，当得到的供电分配方案满足优化条件时跳至步骤S7，否则跳至步骤S6；S6：根据萤火虫算法计算步骤S5中的供电分配方案，生成一新的供电分配方案，返回至步骤S3；S7：根据当前的分布式发电电源的最优供电分配方案和最终的最优孤岛范围，进行供电。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤S1中，根据各行业的电力失负荷价值为配电网中的负荷赋设权重，以缺电损失最小化为目标，其中，电力失负荷价值越大则负荷的权重越大，电力失负荷价值越小则负荷的权重越小。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤S1中，电力失负荷价值Vj，由直接电力价值Vdj和间接电力价值Vij两部分组成，其计算公式为Vj＝Vdj+Vij (1)Vdj＝Nj/Gkj (2) V i j = L j Σ i = 1 n X i j G k X j - - - ( 3 ) ]]>其中，Nj为j部门产出的增加值，Gkj是j部门消耗电量，式3是间接电力价值，是电力部门单位电量间接产生的j部门价值，Xij是中间消耗，是i部门生产需要的j部门的产品数量价值，Gk是代表电力部门的总发电量，Xj是为j部门的总产出量。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤S2中，供电分配方案解空间为一组接入配电网的分布式发电设备的分配方案，从其中任意获取一个解作为初始的供电分配方案；解空间满足维度与接入点个数相同，且各个元素解均为非零值向量。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤S4中，根据各孤岛范围内的各负荷与负荷对应的权重得到各孤岛范围的负荷总值，以负荷总值最大的孤岛范围作为该当前的供电分配方案的最优孤岛范围。根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤S5中，所述优化条件为迭代次数阈值或优化目标值，当根据萤火虫算法迭代计算得到供电分配方案的迭代次数达到迭代次数阈值时，或者，当前与上一次的供电分配方案的比较值小于优化目标值时，跳至步骤S7，否则跳至步骤S6；其中，在第一次执行得到供电分配方案时直接跳至步骤S6。根据本专利技术的一个实施例，根据萤火虫算法计算供电分配方案，生成一组新的供电分配方案，包括：假设待优化的供电分配方案是d维的，首先在解空间中初始化一群萤火虫的位置对于某只萤火虫其初始光强度即为其发出光在距其距离为零处的强度记为Ii，Ii与处的目标函数值相等，即：萤火虫i发出的光在经过传输在萤火虫j处的强度为Iij，其同r2成正比，满足式(7) I i j = I i e - γr i j 2 - - - ( 7 ) ]]>其中γ为光吸收系数，rij为萤火虫和萤火虫之间的笛卡尔距离，即 r i j = | | x i → - x j → | | = Σ k = 1 d ( x i , k - x j , k ) 2 - - - ( 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据各行业的电力失负荷价值为配电网中的负荷赋设权重；S2：提供一供电分配方案解空间，从其中获取一个解作为初始的供电分配方案；S3：计算在供电分配方案下的配电网的各个孤岛范围；S4：根据各个孤岛范围中的负荷总值，确定该当前的供电分配方案的最优孤岛范围；S5：提供一优化条件，当得到的供电分配方案满足优化条件时跳至步骤S7，否则跳至步骤S6；S6：根据萤火虫算法计算步骤S5中的供电分配方案，生成一新的供电分配方案，返回至步骤S3；S7：根据当前的分布式发电电源的最优供电分配方案和最终的最优孤岛范围，进行供电。

【技术特征摘要】
1.一种含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据各行业的电力失负荷价值为配电网中的负荷赋设权重；S2：提供一供电分配方案解空间，从其中获取一个解作为初始的供电分配方案；S3：计算在供电分配方案下的配电网的各个孤岛范围；S4：根据各个孤岛范围中的负荷总值，确定该当前的供电分配方案的最优孤岛范围；S5：提供一优化条件，当得到的供电分配方案满足优化条件时跳至步骤S7，否则跳至步骤S6；S6：根据萤火虫算法计算步骤S5中的供电分配方案，生成一新的供电分配方案，返回至步骤S3；S7：根据当前的分布式发电电源的最优供电分配方案和最终的最优孤岛范围，进行供电。2.如权利要求1所述的含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，其特征在于，在所述步骤S1中，根据各行业的电力失负荷价值为配电网中的负荷赋设权重，以缺电损失最小化为目标，其中，电力失负荷价值越大则负荷的权重越大，电力失负荷价值越小则负荷的权重越小。3.如权利要求1或2所述的含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，其特征在于，在所述步骤S1中，电力失负荷价值Vj，由直接电力价值Vdj和间接电力价值Vij两部分组成，其计算公式为Vj＝Vdj+Vij (1)Vdj＝Nj/Gkj (2) V i j = L j Σ i = 1 n X i j G k X j - - - ( 3 ) ]]>其中，Nj为j部门产出的增加值，Gkj是j部门消耗电量，式3是间接电力价值，是电力部门单位电量间接产生的j部门价值，Xij是中间消耗，是i部门生产需要的j部门的产品数量价值，Gk是代表电力部门的总发电量，Xj是为j部门的总产出量。4.如权利要求1所述的含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，其特征在于，在所述步骤S2中，供电分配方案解空间为一组接入配电网的分布式发电设备的分配方案，从其中任意获取一个解作为初始的供电分配方案；解空间满足维度与接入点个数相同，且各个元素解均为非零值向量。5.如权利要求1所述的含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，其特征在于，在所述步骤S4中，根据各孤岛范围内的各负荷与负荷对应的权重得到各孤岛范围的负荷总值，以负荷总值最大的孤岛范围作为该当前的供电分配方案的最优孤岛范围。6.如权利要求1所述的含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，其特征在于，在所述步骤S5中，所述优化条件为迭代次数阈值或优化目标值，当根据萤火虫算法迭代计算得到供电分配方案的迭代次数达到迭代次数阈值时，或者，当前与上一次的供电分配方案的比较值小于优化目标值时，跳至步骤S7，否则跳至步骤S6；其中，在第一次执行得到供电分配方案时直接跳至步骤S6。7.如权利要求1所述的含分布式发电设备的智能配电网供电优化方法，其特征在于，根据萤火虫算法计算供电分配方案，生成一组新的供电分配方案，包括：假设待优化的供电分配方案是d维的，首先在解空间中初始化一群萤火虫的位置对于某只萤火虫其初始光强度即为其发出光在距其距离为零处的强度记为Ii，Ii与处的目标函数值相等，即：萤火虫i发出的光在经过传输在萤火虫j处的强度为Iij，其同r2成正比，满足式(7) I i j = I i e - γr i j 2 - - - ( 7 ) ]]>其中γ为光吸收系数，rij为萤火虫和萤火虫之间的笛卡尔距离，即 r i j ...

【专利技术属性】
技术研发人员：王昕，郑益慧，李立学，胡博，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31