一种基于遗传算法的地区分布式电源准入容量的计算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的某地区分布式电源准入容量的计算方法，具体步骤如下：（1）确定配电网中DG的接入类型、数量和接入节点，根据该地区风力发电、光伏发电历史数据确定典型日内各时段DG最大出力；（2）确定接入DG的最大可接纳容量的目标函数及运行的约束条件,包括等式约束及不等式约束；（3）各时段内，通过遗传算法生成各节点DG的初始接入容量；（4）对该接入组合进行基于遗传算法的时序潮流优化计算；（5）根据目标函数，确定各接入点的最优DG接入容量。本发明专利技术解决了不同类型分布式电源在任意数量及接入位置情况下的最大准入容量问题，为DG并网发电在安全运行情况下的最大化利用提供依据。

A method of computing the admittance capacity of regional distributed power based on genetic algorithm

The invention discloses a method to calculate the access capacity of a distributed generation based on genetic algorithm, the specific steps are as follows: (1) to determine the access type, number and access node in distribution network DG, according to the area of wind and photovoltaic power generation history data to determine the typical day of each period the maximum output of DG (2); identify constraints to access the DG maximum acceptable capacity of the objective function and operation, including equality constraints and inequality constraints; (3) in each period, the initial access capacity of each node DG generated by genetic algorithm; (4) the optimization of genetic algorithm based on temporal trend in combination; (5) according to the objective function, the optimal DG access capacity of each access point. The invention solves the problem of maximum access capacity of different types of distributed power in any number and access location, and provides a basis for maximizing DG grid connected power generation under safe operation.

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的地区分布式电源准入容量的计算方法
本专利技术涉及电力系统新能源并网
，更具体地，涉及一种典型的基于遗传算法的某地区分布式电源准入容量的计算方法。
技术介绍
电能在配电网络的传输过程中有功损耗所占比例较输电网络更高，因此减少配电网有功损耗、节约电能是许多电力从业者面临的重要课题。随着分布式发电技术的提高，在配电网中接入分布式电源成为电网调峰、减少网损、提高新能源利用的重要举措。分布式电源目前包括风力发电、太阳能光伏发电、电动汽车等。申请公布号CN104077449A，名称为一种基于粒子群算法的逆变型DG准入容量计算方法，其以DG接入容量最大化为目标，各线路三段式电流整定值作为不等式约束条件，采用粒子群算法求出DG接入最大容量。该方法适用于多个DG且容量并不大，在不改变原有配电网的保护的整定值的情况下实现最大容量接入，提高了供电可靠性，同时保证了电网投资经济性问题。申请公布号CN104836260A，名称为一种电压约束下主动配电网中DG准入容量的计算方法。该方法基于多个DG多时段的潮流优化计算来确定DG接入的最大容量，不仅对配电网多个接入进行分析,还考虑了不同时段输出功率的不确定性以及负荷的动态变化特性,进行全局寻优,得出DG优化配置方案。同时该专利技术首次采用了对多个DG接入的所有可能组合方式进行分析的方案，并且每个方式都考虑了电力系统的动态特性，具有很强的鲁棒性。上述两个现有技术的专利虽然为求得分布式电源接入配电网后最大准入容量的计算提供了方法，但是在实际运用中存在一定的局限性，专利一主要考虑配电网运行过程中继电保护方面运行条件，以各馈线的三段式电流保护整定值为约束，未考虑新能源作为分布式电源接入电网后的波动性及对电网各节点电压幅值的影响。专利二的计算方法耗时较长，无法满足主动配电网实时调控DG(分布式电源)接入最大准入容量的要求。申请公布号CN105488593A，名称为一种基于遗传算法的定容分布式电源发电最优选址及容量分配方法。该方法属于配电网中分布式电源选址定容的规划性问题。考虑在分布式电源接入配电网总容量固定的情况下，建立以成本和网络损耗为优化目标的数学模型，同时将实际运营周期对成本和网络损耗的影响考虑在内并设置对应因素的权重因子，最后采用改进遗传算法进行最优规划以寻求最佳接入。利用专利所述方法可以获得分布式电源的最佳接入点位置和相应容量，提高了分布式电源利用率，降低了电网损耗和建设成本。该专利是在考虑了接入配电网的分布式电源总容量一定的情况下进行的最优选址定容规划。然而随着分布式电源大量并网、分布式发电比例逐步提高，分布式电源接入电网的容量应当是一个不断增长的趋势，专利对分布式电源的选址定容规划只能在运行初期为电网带来很好的收益，随着后期电网建设，分布式电源利用率将大幅降低。而且根据该专利得出的分布式电源最优接入位置只考虑了建设成本及网损费用，未充分考虑该接入位置环境、施工难度等选址重要因素，缺乏一定的实用性。实际情况中应当考虑配电网中任意节点接入分布式电源后各节点分布式电源的准入容量问题，根据配电网运行过程中实时情况对其进行管理控制，保证分布式电源一直处于最优运行状态，实现对分布式电源的最大化利用。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于遗传算法的地区分布式电源准入容量的计算方法，其目的是解决不同类型分布式电源在任意数量及接入位置情况下的最大准入容量问题，能够快速、准确地计算出特定地区典型日内多分布式电源接入配电网后运行中实时动态的准入容量组合，为DG并网发电在安全运行情况下的最大化利用提供依据。本专利技术所采用的技术方案是：一种基于遗传算法的地区分布式电源准入容量的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)确定配电网中DG的接入类型、数量和接入节点，根据地区风力发电和光伏发电历史数据确定典型日内各时段DG最大出力；(2)确定接入DG的最大可接纳容量的目标函数及运行的约束条件(其中等式约束及不等式约束需要同时满足)；(3)各时段内，通过遗传算法生成各节点DG的初始接入容量；(4)对步骤(1)的确定类型、数量和接入点的DG组合进行基于遗传算法的时序潮流优化计算；(5)根据步骤(2)中的目标函数，确定各接入点的最优DG接入容量。在步骤(1)中，根据地区风力发电和光伏发电历史数据确定典型日内各时段DG最大出力可通过如下方式确定：风力发电模型：风力发电机的出力PDG,v表达式为：Cp为风能利用系数，S为风力发电机组风轮扫风面积，ρ为空气密度，v是地区某时段对应最大风速，可由地区风速历史数据得到。光伏发电模型：对于光伏模型，无法直接给出描述其一天中各时段输出功率变化情况的曲线，则通过一天内的辐射度曲线和温度曲线间接得到，有PDG,i,t＝PDG,iIr,tFT(2)式中，PDG,i为第i个光伏吸收的总能量，PDG,i,t为t时刻第i个光伏的输出功率，Ir,t为t时段内最大光照强度，FT为当前温度对应的光伏系统输出功率系数，描述光伏输出功率与温度的关系。以上数据可由该地区光照历史数据得到。负荷模型：对于负荷模型，依据负荷日变化，以小时为单位来描述一天内各时间段的用电负荷，负荷的额定功率乘以相应时刻对应的系数即为当前时刻下负荷的实际功率，即Pload,i,t＝Pload,iηload,t(3)式中，Pload,i,t为第i个负荷在t时刻下的实际功率,Pload,i为第i个负荷的额定功率，ηload,t为负荷在t时刻对应的波动系数。以上数据可由该地区负荷历史数据得到。在步骤(2)中所述的目标函数、等式约束条件及不等式约束条件可通过下式确定：配电网中可接纳DG最大容量的目标函数为：式(4)中，i为配电网系统接入DG的节点号，N为算例配电网节点个数，PDGi为节点i接入DG的有功功率。等式约束条件：对于N个节点的配电网系统，令U、θ分别代表节点电压和相角，则潮流方程表示为:式中G和B分别为导纳矩阵的实部和虚部，Pi(U,θ)表示i节点有功功率，Qi(U,θ)表示i节点无功功率，Ui表示i节点电压，Uj表示j节点电压，Gij表示节点i和节点j间电导，Bij表示节点i和节点j间电纳，θij表示节点i和节点j间的电压相角差。在电网安全稳定运行的情况下，含分布式电源配电网的有功功率方程如式(5)所示、无功功率方程如式(6)所示将式(5)和式(6)两个潮流方程作为分布式电源最大准入容量模型的等式约束；不等式约束条件：受外界环境、自身设备和运行条件等约束，DG的最大容量是一定的。为了保持DG高功率因数运行，即DG的有功功率输出最大，可将DG输出容量的约束表示为：式中PDGmax为DG的最大接入容量，由步骤(1)中各时段DG最大出力分别确定；现阶段DG一般与电网没有无功功率交换的运行情况，因此QDG假定为0。PDG、QDG分别为节点接入DG的有功功率、无功功率，是变量的统称。DG并网改变了配电网的潮流状态，引起电压偏差。根据相关分析，配电网中分布式电源的最大准入容量计算模型的电压偏差约束可以采用国标相关规定：UN(1-ε1)≤Ui≤UN(1+ε2)(8)式中：UN为系统标称电压；Ui节点i的电压值，ε1、ε2分别为国标规定的允许偏差率一和允许偏差率二。进一步地，所述步骤(3)中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遗传算法的地区分布式电源准入容量的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)确定配电网中DG的接入类型、数量和接入节点，根据地区风力发电和光伏发电历史数据确定典型日内各时段DG最大出力；(2)确定接入DG的最大可接纳容量的目标函数及运行的约束条件，其中等式约束条件及不等式约束条件需要同时满足；(3)各时段内，通过遗传算法生成各节点DG的初始接入容量；(4)对步骤(1)的确定类型、数量和接入点的DG组合进行基于遗传算法的时序潮流优化计算；(5)根据步骤(2)中的目标函数，确定各接入点的最优DG接入容量。

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的地区分布式电源准入容量的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)确定配电网中DG的接入类型、数量和接入节点，根据地区风力发电和光伏发电历史数据确定典型日内各时段DG最大出力；(2)确定接入DG的最大可接纳容量的目标函数及运行的约束条件，其中等式约束条件及不等式约束条件需要同时满足；(3)各时段内，通过遗传算法生成各节点DG的初始接入容量；(4)对步骤(1)的确定类型、数量和接入点的DG组合进行基于遗传算法的时序潮流优化计算；(5)根据步骤(2)中的目标函数，确定各接入点的最优DG接入容量。2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的地区分布式电源准入容量的计算方法，其特征在于：在步骤(1)中，根据地区风力发电和光伏发电历史数据确定典型日内各时段DG最大出力通过如下方式确定：风力发电模型：风力发电机的出力PDG,v表达式为：Cp为风能利用系数，S为风力发电机组风轮扫风面积，ρ为空气密度，v是地区某时段对应最大风速；光伏发电模型：通过一天内的辐射度曲线和温度曲线间接得到，有PDG,i,t＝PDG,iIr,tFT(2)式中，PDG,i为第i个光伏吸收的总能量，PDG,i,t为t时刻第i个光伏的输出功率，Ir,t为t时段内最大光照强度，FT为当前温度对应的光伏系统输出功率系数，描述光伏输出功率与温度的关系；负荷模型：依据负荷日变化，以小时为单位来描述一天内各时间段的用电负荷，负荷的额定功率乘以相应时刻对应的系数即为当前时刻下负荷的实际功率，即Pload,i,t＝Pload,iηload,t(3)式中，Pload,i,t为第i个负荷在t时刻下的实际功率,Pload,i为第i个负荷的额定功率，ηload,t为负荷在t时刻对应的波动系数。3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的地区分布式电源准入容量的计算方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述目标函数通过下式确定：配电网中可接纳DG最大容量的目标函数为：式(4)中，i为配电网系统接入DG的节点号，N为算例配电网节点个数，PDGi为节点i接入DG的有功功率。4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的地区分布式电源准入容量的计算方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述等式约束条件通过下式确定：等式约束条件：对于N个节点的配电网系统，令U、θ分别代表节点电压和相角，则潮流方程表示为:

【专利技术属性】
技术研发人员：陈春，吴琳，鞠达，赵景涛，李哲，付明，宋金燕，祝进，贾玮，范文，余涛，杜健，薛雷，
申请(专利权)人：国电南瑞科技股份有限公司，国家电网公司，国网江苏省电力公司，南京南瑞集团公司，国网江苏省电力公司常州供电公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32