分布式电源接入配电网的规划方法技术

本发明专利技术公开了一种分布式电源接入配电网的规划方法，其特征在于建立分布式电源的配电网扩展规划模型，为线路运行费用、分布式电源修建费用及分布式电源的接入所减少的购电量费用的数学模型，采用遗传算法进行求解，先用自适应遗传算法进行分布式电源的规划，对于遗传算法中每代产生的分布式电源容量和位置的个体，采用遗传算法进行网络的扩展规划，加入分布式电源的影响，并对由于遗传算法中的交叉、变异操作产生的不可行解进行修复，对分布式电源和网络的综合规划结果进行经济性评估。本发明专利技术根据地区的配网结构及分布式电源的容量、分布位置的实际情况，采用合适的算法解决了配电网络规划、变电站选址和定容以及分布式电源选址和定容等问题。

Planning method of distributed power supply access to distribution network

The invention discloses a planning method of distributedgenerations, characterized in that the establishment of distributed power distribution network expansion planning model, the mathematical model of purchasing electricity costs the cost of building access and distributed power supply lines for operating costs, distributed power reduction, using genetic algorithm to solve the problem, first with adaptive genetic algorithm distributed generation planning for distributed power capacity and the position of the genetic algorithm in each generation of the individual expansion planning using genetic algorithms for distributed power network, adding the influence, and because of the genetic algorithm in the crossover and mutation operation to fix the infeasible solutions, the comprehensive planning of distributed power and network the economic evaluation. The present invention according to the actual situation of the network structure and distributed power supply capacity of the area, location, using the appropriate algorithm to solve the location planning, distribution network and substation capacity and distributed power siting and sizing problems.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及新能源及配电网规划领域，尤其涉及一种分布式电源（DG）接入配电网的规划方法。
技术介绍
近年来，以风电和光伏为主的新能源发电发展迅速。大力发展风电、光伏有利于减少化石燃料消耗、降低碳排放水平。配电网中光伏电站和风电场一般以分布式电源的形式接入，由于风速和光照受天气的影响较大，使得风电场和光伏电站出力具有随机性，所以传统的配电网规划方法不能完全适应分布式电源并网的情况。当大量的分布式电源出现在规划方案中时，大量的随机变化使得电力系统的复杂性大大增加。传统的规划方法没有充足的能力解决包含分布式电源的规划问题，这主要是因为传统的规划方法都不同程度地将规划问题进行了简化，对于规划中客观存在的难以定量表达的不确定性因素缺乏较好的处理方法。分布式发电的出现，给传统的配电网规划带来了实质性的挑战，使得电网规划人员在选择最优方案的时候必须考虑由它所带来的影响，因此成为配电网规划研究的一个焦点。在配电网规划算法方面，线性规划和近似优化类算法通常对配电网规划模型作若干简化，如变电站和馈线系统分开处理、将非线性费用和运行约束线性化、不考虑辐射状约束和可靠性等。所有这些简化使得所求出的解只是在某一特定条件下的局部最优解，从而影响了它的实际应用。文献《考虑环境因素的分布式发电多目标优化配置》将节点有功、无功网损微增率两者进行结合，提出等效微增率的概念，通过计算微增率进行排序，确定分布式电源的最佳位置，综合考虑网损、电压改善程度和环境效益因素对分布式电源定容。文献《考虑电压质量的分布式电源定容选址》根据不同类型分布式电源在潮流计算中的模型，分析分布式电源接入对电压稳定和电压质量的影响，提出了降低网损和改善电压质量为目标的分布式电源定容选址。文献《考虑环境成本和时序特性的微网多类型分布式电源选址定容规划》基于不同负荷类型和分布式发电的时序特性建立了一种考虑环境成本的分布式电源选址定容规划模型。以上大部分的研究仅在对配电进行单一规划，而对于配电网协调规划的研究相对较少。在实际配电网规划中，规划人员常常需要根据规划的目的和要求对决策变量进行取舍和裁剪，当负荷变动不大、没有大的设备投入时，配电规划人员要解决的是配电网重构问题，规划模型中就不涉及变电站和馈线的决策；当不考虑可靠性时，模型中就不涉及开关设备的决策等。这就要求配电网规划模型和算法既要具备全面性和完整性，又要具备灵活性和可裁剪性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足提供一种分布式电源接入配电网的规划方法，分析和研究分布式电源技术的相关特性，以及其对地区电力系统的影响，研究分布式电源的合理规模、布点规划以及电网扩展规划，最终提出地区配电网接纳分布式电源的规划优化方案。本专利技术所述的方法，其特征在于：1、建立分布式电源的配电网扩展规划模型，所述的模型为线路运行费用、分布式电源修建费用及分布式电源的接入所减少的购电量费用的数学模型；2、采用遗传算法进行求解。所述的采用遗传算法进行求解是采用了遗传算法计算过程的相互结合。所述的相互结合是将网络优化和分布式电源的位置和容量优化结合，先用自适应遗传算法进行分布式电源的规划，对于遗传算法中每代产生的分布式电源容量和位置的个体，采用遗传算法进行网络的扩展规划，把分布式电源的影响加入其中，并对由于遗传算法中的交叉、变异操作产生的不可行解进行修复，对分布式电源和网络的综合规划结果进行经济性评估以衡量个体方案的优劣。本专利技术的主要优点：运用遗传算法将网络优化和分布式电源的位置和容量优化结合起来，最终得到分布式电源和配电网络的综合优化方案。在算法的具体实现过程中，首先确定分布式电源的位置和容量方案，然后再对外循环确定的分布式电源的位置和容量方案的个体进行网络的扩展规划。本专利技术的有益效果：根据地区的配网结构及分布式电源的容量、分布位置的实际情况，采用合适的算法解决了配电网络规划、变电站选址和定容以及分布式电源选址和定容等问题，为地区电网的建设和规划提供参考。附图说明图1是本专利技术所述方法的遗传算法的计算过程流程图。具体实施方式本专利技术方法的具体步骤：首先，根据自然资源的分布情况和国家的能源政策确定分布式电源的类型、容量和位置，这一过程仅仅考虑在哪些位置上能够安装哪些类型、多少容量的分布式电源，即仅仅考虑环境以及政策方面的因素；接着，结合分布式电源接入的实际电网，从技术角度进行分布式电源的建模，并运用遗传算法进行最优容量和DG位置的规划。第一步:建立分布式电源的配电网扩展规划模型：对于现有的配电网，考虑其负荷的增长，在不改变网络结构的情况下，通过合理的接入分布式电源，可以满足负荷增长的需求，这就是分布式电源的布点规划。本专利技术假定负荷需求以每年1％的速度增长，同时假设变电站容量能满足负荷增长的要求，故模型中不考虑变电站扩建费用。本专利技术采用加入分布式电源运行费用的配电网规划经济性模型。所述的模型包括：1.目标函数。。其中，为目标函数；为使目标函数最小；为折算到每年的分布式电源的投资及运行费用；为接入配电网的分布式电源个数；为第个分布式电源的固定投资年平均费用系数；为第个分布式电源的固定投资费用(万元)；为单位电价（元/kWh）；为第个分布式电源的年电量损失总值（万kWh）；为第个分布式电源的维护和检修费用(万元)；为折算到每年的线路运行费用；为购电费用。2.不等式约束（1）节点电压约束。其中，为节点电压；、分别为节点电压的上下限；为节点电压的惩罚因子，作为对偏离运行电压极限的惩罚，一般取值较大，满足运行条件时则为0。（2）支路电流约束。为支路电流；为第j条支路允许通过的最大电流；为支路电流的惩罚因子，作为对偏离运行极限的惩罚，一般取值较大，满足运行条件时为0；（3）分布式电源运行约束。其中，是分布式电源接入电网的总容量；为电网负荷总量的10％；为分布式电源注入量惩罚因子，一般取值较大，满足运行条件时为0。将以上所有不等式约束以惩罚因子的形式并入归一化目标函数，所得新的目标函数为：。3.等式约束配电网潮流的求解方法采用传统的潮流计算方法，即牛顿拉夫逊迭代法。辐射线路中的潮流方程即为等式约束条件，如下：。。。其中，；为支路有功功率，为无功功率。第二步:遗传算法的具体实施过程：在第一步建立模型的基础上，运用遗传算法对模型进行求解，使目标函数最小，即的解即为最优解。计算过程如图1所示。1、染色体编码：网络的扩展规划过程，主要涉及的问题是待建线路的选择问题，对于每条待建线路，其选择只有两个：建与不建。因此，这里采用整数编码，数字1表示修建，数字0表示不建。2、初始群体的产生：(1)初始化。标记电源节点为“G”，其他的节点和线路均不做标记。所有被标记为“G”的节点称为根节点，它们构成根节点群。(2)从与电源点相连且未做任何标记的支路中随机选取一条支路i，将与之对应的变量标记为1(即说明支路被选中)，同时将其另一个端节点也标记为“G\即将该端节点加入根节点群。(3)任意选取一条未标记的支路j。若该支路的一个端节点为根节点，且另一端节点未被标记为“G\，则将与之对应的变量标记为1；则若该支路的两个端节点均为根节点，则将该支路对应的变量标记为0(说明该支路未被选中)；若该支路的两个端节点均未作任何标记，则重新选取支路，重复该步骤。(4)检查所有节点本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分布式电源接入配电网的规划方法，其特征在于：(1)建立分布式电源的配电网扩展规划模型，所述的模型为线路运行费用、分布式电源修建费用及分布式电源的接入所减少的购电量费用的数学模型；(2)采用遗传算法进行求解。

【技术特征摘要】
1.一种分布式电源接入配电网的规划方法，其特征在于：(1)建立分布式电源的配电网扩展规划模型，所述的模型为线路运行费用、分布式电源修建费用及分布式电源的接入所减少的购电量费用的数学模型；(2)采用遗传算法进行求解。2.如权利要求1所述的分布式电源接入配电网的规划方法，其特征在于所述的模型包括:(1)目标函数:其中，为目标函数；为使目标函数最小；为折算到每年的分布式电源的投资及运行费用；为接入配电网的分布式电源个数；为第个分布式电源的固定投资年平均费用系数；为第个分布式电源的固定投资费用(万元)；为单位电价（元/kWh）；为第个分布式电源的年电量损失总值（万kWh）；为第个分布式电源的维护和检修费用(万元)；为折算到每年的线路运行费用；为购电费用；(2)不等式约束:1）节点电压约束其中，为节点电压；、分别为节点电压的上下限；为节点电压的惩罚因子，作为对偏离运行电压极限的惩罚，一般取值较大，满足运行条件时则为0；2）支路电流约束为支路电流；为第j条支路允许通过的最大电流；为支路电流的惩罚因子，作为对偏离运行极限的惩罚，一般取...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴明新，朱正友，张玉林，郭金星，崔宝娣，
申请(专利权)人：国网安徽省电力公司淮北供电公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34