基于混合整数规划的多目标分布式电源选址定容方法技术

本发明专利技术涉及一种基于混合整数规划的多目标分布式电源选址定容方法，基于DG时序特性，建立考虑DG投资、运行维护费用，网络损耗费用的多目标DG选址定容模型。为了得到均匀分布的Pareto前端解，采用正交边界交点NBI对多目标问题进行处理。通过采用配电网前推回代潮流方程及约束松弛策略将DG选址定容规划模型转换成二阶锥规划模型，采用CVX平台及GUROBI解法器对问题进行求解。SOCP模型结合正交边界交点NBI法求解配电网多目标规划同样适用于其他配电网相关问题，可以为配电网规划、运行优化提供新的思路及可计算方法。

Location and sizing method of multi-objective distributed generation based on mixed integer programming

The invention relates to a multi-objective mixed integer programming based on distributed power locating and sizing method based on considering the timing characteristics of DG, DG investment, operation and maintenance costs, the cost of DG multi objective network loss location model. In order to obtain the uniformly distributed Pareto front end solution, the orthogonal boundary intersection point NBI is adopted to deal with the multi-objective problem. By using the power flow equation and the constraint relaxation strategy of the distribution network, the DG location planning model is transformed into a two order cone programming model, and the CVX platform and the GUROBI solver are used to solve the problem. SOCP model, combined with orthogonal boundary intersection NBI method, is also suitable for other distribution network related problems. It can provide new ideas and computational methods for distribution network planning and operation optimization.

【技术实现步骤摘要】
基于混合整数规划的多目标分布式电源选址定容方法
本专利技术涉及一种分布式电源管理技术，特别涉及一种基于混合整数规划的多目标分布式电源选址定容方法。
技术介绍
在全球能源危机及环境污染日益严重的背景下，以分布式电源(DistributedGeneration,DG)为代表的可再生能源发电越来越受到重视。DG能够降低线路的传输功率，减小配电系统损耗和改善电压质量；提高配电网的可靠性。但DG的接入也给配电网带来一系列的问题，如谐波污染，接入点电压升高、系统双向潮流、短路电流升高、三相不平衡，电压波动等，同时这些问题的存在也会限制DG的接入。若DG接入位置和容量适宜可以降低系统网损、改善网络可靠性、电压质量；但若DG接入位置或容量不合理，不但会造成配电网资产闲置，而且会带来一些列的负面影响。随着DG在配电网中渗透率的增加，DG并网对缓解电力需求紧张、改善能源结构等起到了重要作用，但同时也给包括规划在内的一系列电力系统优化问题带来了新的挑战。因此，采用科学的方法对DG选址定容进行研究，对配电网的经济、安全运行具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术是针对分布式电源发展和运用存在的问题，提出了一种基于混合整数规划的多目标分布式电源选址定容方法，DG选址定容模型转换成二阶锥规划模型(Second-OrderConeProgramming,SOCP)进行求解，可以采用成熟解法器进行快速模型求解，得到全局最优解。本专利技术的技术方案为：一种基于混合整数规划的多目标分布式电源选址定容方法，将多目标规划模型转换成可操作的单目标二阶锥规划模型SOCP，具体包括如下步骤：1)基于DG时序特性，建立考虑DG投资、运行维护费用，网络损耗费用的多目标DG选址定容模型；2)以单个目标最小求最优解：将DG选址定容模型转换成SOCP模型，结合解法器对各个目标进行快速模型求解，得到各个单个目标的最优解；3)采用正交边界交点NBI法对多目标进行处理：多目标规划问题中对于一个可行点x*，当一个目标的提升必须以牺牲其它目标为代价时，则称该点x*是一个Pareto最优解，由1个Pareto最优解对应多个目标的方式形成映射矩阵Φb，通过映射Φb，设定的各个目标的权重向量βk映射到目标空间L中，得到乌托邦线，乌托邦线上法向量nb与多目标Pareto前端解集构成Pareto曲面的交点处的截距Dk最大时，对应的Pareto曲面上的点为多目标DG选址定容最优解。本专利技术的有益效果在于：本专利技术基于混合整数规划的多目标分布式电源选址定容方法，SOCP模型结合正交边界交点NBI法求解配电网多目标规划同样适用于其他配电网相关问题，可以为配电网规划、运行优化提供新的思路及可计算方法。附图说明图1为本专利技术NBI法求解示意图；图2为本专利技术求解流程图图；图3为本专利技术IEEE33节点算例初始网络图；图4为本专利技术WTG、PVG、负荷典型日曲线图；图5为本专利技术投资与网络损耗的Pareto曲线图。具体实施方式本专利技术基于DG时序特性，建立考虑DG投资、运行维护费用，网络损耗费用的多目标DG选址定容模型。为了得到均匀分布的Pareto前端解，采用正交边界交点(NormalBoundaryIntersection，NBI)对多目标问题进行处理。通过采用配电网前推回代潮流方程及约束松弛策略将DG选址定容规划模型转换成二阶锥规划模型，采用CVX平台及GUROBI解法器对问题进行求解。本专利技术通过以下途径实现：1)建立DG选址定容为多目标规划模型，目标函数包括：最小化规划期内总的投资、运行维护费用及最小化规划期内总的系统网络损耗，具体如下：minf1＝Cinv+Co+Cm+Cgrid(1)minf2＝Cploss(2)DG投资费用DG运行费用DG维护费用配电网上上级电源购电费用网络损耗费用δy＝1/(1+r)y-1(8)其中：f1为规划期内的总费用，f2为规划期内的总系统网络损耗；ΨD，Ψj分别为待建DG类型集，第j类DG的待选节点集；表示第k个节点处安装的单位DG数量，若为0表示不安装DG；为第k个节点处的单位DG容量；表示单位容量第j类DG投资费用；为单位容量第j类DG在t时刻的运行费用；为单位容量第j类DG的年维护费用；y为规划年，δy为第y年的现值系数，r为折现率；为典型日t时刻从上级电网购功率；为典型日t时刻从上级电网购电电价；为典型日t时刻系统网络损耗。2)建立约束条件包括DG投资约束及网络运行安全约束，具体如下：一、DG投资约束其中，(9)为节点k单位容量DG安装数量约束，为第k个节点处单位容量DG最大允许安装数量；(10)为DG总安装容量约束，即DG渗透率小于β；Φj为第j类DG已安装节点集；为第g个节点处已安装DG的额定容量；为第n个节点处的负荷功率。二、网络运行安全约束其中，Ψb，Ψn为分别代表配电网支路集及节点集；(11)为节点电压上下限约束，Vn，分别是节点电压，电压下限及上限；(12)为支路电流约束，Iij，分别是支路(i，j)电流及上限。公式(13-15)为配电网前推回代潮流方程约束，为转换为SOCP模型进行求解做准备；为节点j负荷有功功率与无功功率；分别为节点j处DG有功出力与无功出力；为节点j处无功补偿电容器注入无功量。rij，xij为支路(i，j)的电阻与电抗；Pij，Qij为支路(i，j)的首端有功与无功功率；Vi，Vj为节点i及j电压幅值；Pjk，Qjk为支路(j，k)首端的有功与无功功率；公式(16)为有功网损表达式；公式(17)为DG出力约束，为节点j处DG有功出力下限与上限。公式(18)为DG有功无功出力约束，为节点j处DG功率因数角。3)将模型转换混合整数二阶锥规划模型SOCP问题是一个非线性凸问题，可行解域为SOC，由于SOCP问题是多项式时间可计算问题，在大量的实际问题中得到应用。本专利技术将模型转换混合整数二阶锥规划模型，利用CVX建模工具包及GUROBI解法器对模型进行求解。需要将约束条件处理成二阶锥可表示函数。引入新变量则约束(13-16)可转换为：同时增加新的等式约束：公式(23)可以通过松弛转换成如下SOC形式：其中||·||2为欧几里德范数。约束(11-12)利用新变量可表示成如下形式：4)将多目标电网规划模型利用NBI法转换成单目标模型求解。Pareto曲线由Pareto前端解集构成，由两个或两个以上多目标问题的Pareto前端解集构成Pareto曲线。是在某些约束条件下，同时考虑两个及两个以上目标函数的电网规划问题。相对于单目标规划，多目标规划由于很难找到同时令多个目标达到最优的全局解，一般需要对目标函数进行处理，是一个较为复杂的优化问题。本专利技术为了得到均匀分布的Pareto前端解，采用NBI法对多目标问题进行处理。对于一个典型的多目标优化问题：其中，n为待优化的目标个数；x为解向量；fi(x)为待优化的第i个目标函数；h(x)和g(x)分别为等式和不等式约束。通常，公式(27)不存在一个单独的解x*，使所有的目标函数fi(x*)同时最小。当且仅当不存在这样的点x，对于所有的i＝1,…,n，都有fi(x)≤fi(x*)，且至少有一个为严格不等式。即当一个目标的提升必须以牺牲其它目标为代价时，则称该点x*是一个Pareto最优解。对于每一个本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于混合整数规划的多目标分布式电源选址定容方法，其特征在于，将多目标规划模型转换成可操作的单目标二阶锥规划模型SOCP，具体包括如下步骤：1）基于DG时序特性，建立考虑DG投资、运行维护费用，网络损耗费用的多目标DG选址定容模型；2）以单个目标最小求最优解：将DG选址定容模型转换成SOCP模型，结合解法器对各个目标进行快速模型求解，得到各个单个目标的最优解；3）采用正交边界交点NBI法对多目标进行处理：多目标规划问题中对于一个可行点

【技术特征摘要】
1.一种基于混合整数规划的多目标分布式电源选址定容方法，其特征在于，将多目标规划模型转换成可操作的单目标二阶锥规划模型SOCP，具体包括如下步骤：1）基于DG时序特性，建立考虑DG投资、运行维护费用，网络损耗费用的多目标DG选址定容模型；2）以单个目标最小求最优解：将DG选址定容模型转换成SOCP模型，结合解法器对各个目标进行快速模型求解，得到各个单个目标的最优解；3）采用正交边界交点NBI法对多目...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢海军，田书欣，范宏，赵晓莉，符杨，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海,31