一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法技术

本发明专利技术涉及一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，属于电网运行与控制技术领域。包括以下步骤:步骤1、综合考虑平抑新能源接入、削峰填谷和配电网安全经济运行，建立配电网柔性负荷协同调度模型的优化目标；步骤2、综合考虑系统平衡约束、网络约束和各配电电源和可调节负荷约束，各约束条件可以灵活进行参数配置和生效设置，建立步骤1中的优化目标的约束；步骤3、最后运用基于粒子群算法对满足约束条件的负荷协同调度模型的优化目标进行解算。其采用的这种协同控制方法，为缓解电网的调峰和实现新能源的大规模消纳提供空间，其经济效益巨大。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法
本专利技术涉及一种配电网协同调度方法，一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，属于电网运行与控制

技术介绍
电力系统发电计划模型是电网调度运行、制定发电计划的基础，模型能否如实反映电力系统的特性、模型精确程度都会直接影响最终计划的安全可靠性及经济性。随着风电的大规模并网，发电计划模型应考虑风电功率特性所带来的影响，实现考虑大规模风电并网的联合优化，提高系统对风电消纳能力、系统运行的安全可靠性和经济性。对于输电网而言，需要建立大规模新能源接入下的发电计划，充分考虑大规模并网的新能源电源的不确定性，网络运行安全型，火电机组组合及爬坡特性等等，为了充分接纳新能源，还要对有直调负荷条件的地区进行负荷调度，缓解电网运行压力，提高新能源接纳能力等等。传统的电网运行模式下，发电计划由省一级输电网调度中心进行，配电网作为受电区域，单方面的接收输电网的下落电力。配电网的调度局限于配电网络的供电质量和供电安全与经济性。随着新能源在配电网中的接入越来越多，各种形式的负荷更加灵活，除去省级调度中心可直接调度的电源和负荷之外，配电网中仍然存在较多的，以分散形式存在的各种新能源和新型负荷，如电锅炉，电动汽车，各种规模的储能装置等等，如果再考虑通过需求侧管理可实现的负荷管理策略，配电网存在较大的弹性。如何充分利用这种负荷的弹性，通过实施配电网负荷的协同调度，使配电网本身能够平抑新能源接入带来的功率波动，同时实现削峰填谷，构造符合电网运行需要的负荷特性，为缓解电网的调峰和实现新能源的大规模消纳提供空间，其本经身济效益巨大。在配电网负荷的协同调度中还要兼顾系统运行的安全性和经济性，这是一个大规模多目标多阶段的动态规划问题。
技术实现思路
本专利技术就是针对现有技术存在的缺陷，提供一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，其采用的这种协同控制方法，使配电网本身能够平抑新能源接入带来的功率波动，同时实现削峰填谷，符合电网运行需要的负荷特性，为缓解电网的调峰和实现新能源的大规模消纳提供空间，其经济效益巨大。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案，包括在有以分散形式存在的各种新能源和新型负荷接入的配电网中，建立综合考虑平抑新能源接入、削峰填谷和配电网安全经济运行的配电网协同调度优化目标；然后建立满足系统平衡约束、网络约束和各配电电源和可调节负荷约束，各约束条件可以灵活进行参数配置和生效设置；最后运用基于粒子群算法对满足约束条件的负荷协同调度的优化进行解算，(从而实现配电网调度的安全可靠性及经济性)。作为本专利技术的一种优选方案，包括以下步骤:步骤1、综合考虑平抑新能源接入、削峰填谷和配电网安全经济运行，建立配电网柔性负荷协同调度模型的优化目标；步骤2、综合考虑系统平衡约束、网络约束和各配电电源和可调节负荷约束，各约束条件可以灵活进行参数配置和生效设置，建立步骤1中的优化目标的约束；步骤3、最后运用基于粒子群算法对满足约束条件的负荷协同调度模型的优化目标进行解算。作为本专利技术的另一种优选方案，所述步骤1包括：步骤1.1、建立削峰填谷、平衡可再生能源发电的优化目标；步骤1.2、建立优化负荷调节成本，降低配网运行成本的优化目标；步骤1.3、建立调节配电网网络潮流，降低网络损耗的优化目标；步骤1.4、对步骤1.1到步骤1.3的三个优化目标进行加权。作为本专利技术的另一种优选方案，所述步骤2的约束包括建立系统负荷平衡约束、建立新能源引起的等值负荷波动约束、建立系统网络运行约束、建立储能系统运行约束及建立电锅炉储热系统运行约束。作为本专利技术的另一种优选方案，步骤1所述配电网是有以分散形式存在的各种新能源和新型负荷接入的配电网。作为本专利技术的另一种优选方案，步骤1.1中，建立削峰填谷、平衡可再生能源发电的优化目标包括:步骤1.1.1、制定负荷采样周期Nt；步骤1.1.2、第t时刻对负荷采样，负荷的向量形式为；步骤1.1.3、通过采样的负荷，计算出第t时刻的平均负荷；步骤1.1.4、将数据带入如下公式中，求得优化目标：作为本专利技术的另一种优选方案，步骤1.2中，建立优化负荷调节成本，降低配网运行成本的优化目标包括：步骤1.2.1、测得第i个储能充放电功率PSi；步骤1.2.2、测得第i个储热或放热功率PRi；步骤1.2.3、将数据带入到储能充放电功率的成本函数fS和热和放热功率的成本函数fR中；步骤1.2.4、最后将fS和fR带入到如下公式中，求得优化目标：作为本专利技术的另一种优选方案，步骤1.3中，建立调节配电网网络潮流，降低网络损耗的优化目标；包括：步骤1.3.1、测得配电支路的有功功率PL；步骤1.3.2、测得配电支路的无功功率QL；步骤1.3.3、测得支路i的开关状态变量KLi，0表示开关断开，1表示开关闭合；步骤1.3.4、测得支路电阻Ri；步骤1.3.5、测得支路i的电压Vi；步骤1.3.6、将数据带入到如下公式中，求得优化目标；作为本专利技术的另一种优选方案，步骤1.4中，对步骤1.1到步骤1.3的三个优化目标进行加权，利用如下公式，得到综合目标函数；minF＝λ1f1(PD)+λ2f2(PS,PR)+λ3f3(PL,QL)其中，λ1,λ2,λ3：各目标函数间的加权系数；在实际使用过程中依据系统的需求而定。作为本专利技术的另一种优选方案，步骤2中的负荷平衡约束包括：测得第t时刻节点i的有功等值负荷PDti和无功等值负荷QDti；选取节点导纳阵i行j列元素Gij+jBij；计算节点i和节点j之间的相位差θij；测得节点i的电压Vi；将数据带入到如下公式中，满足负荷平衡约束；作为本专利技术的另一种优选方案，步骤2中的等值负荷波动约束条件如下式：PD(t+1)-PD(t)<PVmax其中：PVmax：该配电区域单位时段系统允许的最大负荷波动值。作为本专利技术的另一种优选方案，步骤2中建立系统网络运行约束的约束条件如下:PLimin≤PLi≤PLimaxVimin≤Vi≤Vimax其中：PLiminPLimax：配电线路输送容量约束；ViminVimax：配电母线最大最小运行电压约束。作为本专利技术的另一种优选方案，步骤2中建立电锅炉储热系统运行约束包括蓄热容量的调节策略和蓄热放热规律的控制，包括以下步骤：测得t时段蓄热罐存储的热功率Qw(t)，与参数介质比热、密度、体积、温差有关，其中介质高度可测，当量温度可控，即初始蓄热量可测算；测得t时段蓄热罐的蓄热功率Qin(t)，与进水流量和温度相关，流量可控，温度可设定；测得蓄热罐中水量盛满装置时水液面高度hmax；测得蓄热罐中水全部为热水且各层温度一致为最大值时的温度值Tmax；测得进水和出水的水流速度Din、Dout；测得初始水温度T0；将数据带入到如下公式中：蓄热容量约束为：Qwmin≤Qw(t)≤QwmaxQwmax＝C·ρ·S·hmax·(Tmax-T0)蓄热与供热功率约束为：作为本专利技术的另一种优选方案，步骤3中采用粒子群算法对满足约束条件的负荷协同调度的优化进行解算的步骤包括：步骤3.1、在初始负荷条件下计算综合目标函数值；步骤3.2、根据储能和储热约束和参数，得到一组初始参数向量；步骤3.3、初始化粒子群体(群体规模为调节设备集合变量个数)，得本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤1、综合考虑平抑新能源接入、削峰填谷和配电网安全经济运行，建立配电网柔性负荷协同调度模型的优化目标；步骤2、综合考虑系统平衡约束、网络约束和各配电电源和可调节负荷约束，各约束条件可以灵活进行参数配置和生效设置，建立步骤1中的优化目标的约束；步骤3、最后运用基于粒子群算法对满足约束条件的负荷协同调度模型的优化目标进行解算。

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤1、综合考虑平抑新能源接入、削峰填谷和配电网安全经济运行，建立配电网柔性负荷协同调度模型的优化目标；步骤2、综合考虑系统平衡约束、网络约束和各配电电源和可调节负荷约束，各约束条件可以灵活进行参数配置和生效设置，建立步骤1中的优化目标的约束；步骤3、最后运用基于粒子群算法对满足约束条件的负荷协同调度模型的优化目标进行解算。2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，其特征在于：所述步骤1包括：步骤1.1、建立削峰填谷、平衡可再生能源发电的优化目标；步骤1.2、建立优化负荷调节成本，降低配网运行成本的优化目标；步骤1.3、建立调节配电网网络潮流，降低网络损耗的优化目标；步骤1.4、对步骤1.1到步骤1.3的三个优化目标进行加权。3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，其特征在于：所述步骤2的约束包括建立系统负荷平衡约束、建立新能源引起的等值负荷波动约束、建立系统网络运行约束、建立储能系统运行约束及建立电锅炉储热系统运行约束。4.根据权利要求2所述的一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，其特征在于：步骤1.1中，建立削峰填谷、平衡可再生能源发电的优化目标包括:步骤1.1.1、制定负荷采样周期Nt；步骤1.1.2、第t时刻对负荷采样，负荷的向量形式为；步骤1.1.3、通过采样的负荷，计算出第t时刻的平均负荷；步骤1.1.4、将数据带入如下公式中，求得优化目标：5.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，其特征在于：步骤1.2中，建立优化负荷调节成本，降低配网运行成本的优化目标包括：步骤1.2.1、测得第i个储能充放电功率PSi；步骤1.2.2、测得第i个储热或放热功率PRi；步骤1.2.3、将数据带入到储能充放电功率的成本函数fS和热和放热功率的成本函数fR中；步骤1.2.4、最后将fS和fR带入到如下公式中，求得优化目标：6.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，其特征在于：步骤1.3中，建立调节配电网网络潮流，降低网络损耗的优化目标；包括：步骤1.3.1、测得配电支路的有功功率PL；步骤1.3.2、测得配电支路的无功功率QL；步骤1.3.3、测得支路i的开关状态变量KLi，0表示开关断开，1表示开关闭合；步骤1.3.4、测得支路电阻Ri；步骤1.3.5、测得支路i的电压Vi；步骤1.3.6、将数据带入到如下公式中，求得优化目标；7.根据权利要求2所述的一种基于粒子群算法的配电网柔性负荷协同调度方法，其特征在于：步骤1.4中，对步骤1.1到步骤1.3的三个优...

【专利技术属性】
技术研发人员：何金松，叶鹏，赵叙龙，赵思雯，姚天昊，牛潇，安宁，顾盈之，崔成双，
申请(专利权)人：沈阳工程学院，
类型：发明
国别省市：辽宁,21