一种含柔性互联装置的主动配电网的功率调控方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种含柔性互联装置的主动配电网的功率调控方法，其步骤包括：1根据主动配电网结构与其初始信息读取数据，对配电网进行简化并建立相应的主动配电网潮流计算简化模型；2根据主动配电网功率调控的对象与目标，建立数学模型，确定其所需的目标函数与约束条件；3基于改进的粒子群算法对主动配电网的数学模型进行优化，从而实现对其功率的调控。本发明专利技术能够快速、准确地对主动配电网功率进行调控，从而达到尽量减小主动配电网的网络损耗，稳定各支路节点电压的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种含柔性互联装置的主动配电网的功率调控方法
本专利技术涉及电力系统分析的领域，更具体地说本专利技术涉及一种含柔性互联装置的主动配电网功率调控方法。
技术介绍
随着配电网负荷量的增加，主动配电网中分布式能源接入相对于传统被动配电网而言，能有效缓解用电压力。但分布式电源的接入不仅会导致节点电压波动较大，而且还会使配电网中部分用电需求较小的支路出现电量冗余，产生功率倒送的现象，会影响主动配电网的稳定运行。目前，浙江电网已经在示范区的主动配电网中投入柔性互联装置，通过连接其中的不同支路传输电能，并对无功功率进行补偿。但是主动配电网不同支路间应通过柔性互联装置传输电能的数量，还没有一种具体措施可以对其进行定量分析。对于电力系统的优化算法，国内已有学者研究。主要方法可以分为两类：传统算法与启发式人工算法。传统算法主要包括优化顺序、线性/非线性/二次/动态规划与等微增率法。后者针对其解不具有全面性，收敛速度较慢等局限，建立了启发式人工算法，主要有遗传算法与粒子群算法。遗传算法主要是通过模仿生物遗传和进化过程，通过选择，杂交和变异，使其重新组合，最终解趋于最优。粒子群算法主要是通过模拟生物种群特性，将数据随机初始化形成初始化粒子群，利用基本公式对粒子群的速度与位置进行更新，得到最终的优化解。粒子群算法相对于遗传算法收敛速度快，优化效率高，但其全局搜索能力与针对性较差。因此针对主动配电网功率的优化算法需要在粒子群算法的基础上进行改进。
技术实现思路
本专利技术为解决现有技术的不足之处，提出一种含柔性互联装置的主动配电网的功率调控方法，以期能够快速、准确地对主动配电网功率进行调控，从而能够达到降低主动配电网的网络损耗，稳定各支路节点电压的目的，进而为主动配电网的管理方法提供依据和参考。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案为：本专利技术一种含柔性互联装置的主动配电网的功率调控方法，所述主动配电网的不同支路上设有分布式电源与负荷，且支路间设置有柔性互联装置，用于直接传输电能并进行无功补偿；其特点是，所述功率调控方法按如下步骤进行：步骤1、根据主动配电网的结构与参数，建立其潮流计算简化模型；步骤1.1、获取主动配电网节点的原始数据；令所述主动配电网的节点数共有k个，支路数共有m条，其中，平衡节点记为第1个节点，将所述平衡节点的有功值记为P1，无功值记为Q1，电压值记为U1；获取各节点初始状态下的额定有功功率、额定无功功率值与额定电压值，记为额定有功功率集合P＝{P1N,P2N,...,PiN,...,PkN}、额定无功功率集合Q＝{Q1N,Q2N,...,QiN,...,QkN}与额定电压集合UN＝{U1N,U2N,...,UiN,...,UkN}；其中，PiN表示第i个节点的有功功率额定值，QiN表示第i个节点的无功功率额定值，UiN表示第i个节点的电压额定值，i＝1,2,3,...,k；获取各支路的阻抗与导纳，记为Z＝{Z1,Z2,...,Zj,...,Zm}与Y＝{Y1,Y2,...,Yj,...,Ym}；Zj表示第j条支路的阻抗，Yj表示第j条支路的导纳，j＝1,2,3,...,m；步骤1.2、根据主动配电网的结构对其进行简化处理，建立主动配电网潮流计算简化模型；步骤2、针对主动配电网的目标函数与约束条件利用优化算法进行功率调控；步骤2.1、确定主动配电网正常运行状态下的目标函数；利用式(1)得到主目标函数；利用式(2)得到次目标函数：式(1)表示主动配电网运行情况下的网损最小，式(2)表示主动配电网运行情况下各个节点的电压波动最小；式(1)和式(2)中，Pi与Qi分别为注入第i个节点的有功功率与无功功率值；ri为第i个节点所在支路的电阻；Ui为第i个节点的电压值；步骤2.2、确定主动配电网正常运行状态下的约束条件；步骤2.2.1、利用式(3)得到电压约束：Uimin≤Ui≤Uimax(3)式(3)中，Uimin为第i个节点电压的最小值，Uimax为第i个节点电压的最大值；利用式(4)得到电流约束：Ij≤Ijmax(4)式(4)中，Ij为第j条支路的电流，Ijmax为第j条支路所允许的电流最大值；利用式(5)和式(6)分别得到有功功率与无功功率约束：Pimin≤Pi≤Pimax(5)Qimin≤Qi≤Qimax(6)式(5)和式(6)中，Pimin与Qimin分别为第i个节点的有功功率与无功功率的最小值，Pimax与Qimax分别为第i个节点的有功功率与无功功率的最大值；步骤2.2.2、利用式(7)建立功率平衡约束：步骤3、基于改进的粒子群算法对主动配电网数学模型进行优化，从而实现对其功率的调控；步骤3.1、定义最大迭代次数tmax，当前迭代次数为t，并初始化t＝1；步骤3.1.1、根据所有原始数据，对所述主动配电网潮流计算简化模型进行第t次潮流计算，得到第t次迭代时的有功功率集合无功功率集合与电压值集合以及各支路的电流集合其中，Pit为第t次迭代时第i个节点的有功功率值，为第t次迭代时第i个节点的无功功率值，为第t次迭代时第i个节点的电压值，为第t次迭代时第j条支路的电流值；步骤3.1.2、初始化粒子的个数为k，初始化第i个粒子的个体主极值为正无穷大，初始化全局主极值为正无穷大；初始化第i个粒子的个体次极值为正无穷大，初始化全局次极值为正无穷大；步骤3.1.3、定义第t次迭代时的粒子群位置为其中，表示第i个粒子第t次迭代时的位置，且步骤3.1.4、定义第t次迭代时的粒子群中第i个节点的有功功率Pit的初始移动速度矩阵为其中，表示第t次迭代时第i个节点有功功率Pit的移动速度，并通过式(8)得到：式(8)中，r为随机变量；步骤3.1.5、定义第t次迭代时的最优粒子群位置为其中，为第t次迭代时第i个粒子的最优个体位置，且PitBest为第t次迭代时第i个粒子的最优个体位置中有功功率最优值，为第t次迭代时第i个粒子的最优个体位置中无功功率最优值，为第t次迭代时第i个粒子的最优个体位置中电压最优值；步骤3.2、在第t次迭代时，判断第i个粒子位置中的的值是否满足式(3)和式(6)，若满足，则转至步骤3.4；否则执行步骤3.3；步骤3.3、定义最大外迭代次数为nmax，当前外迭代次数为n，当前内迭代次数为m，并初始化n＝1，m＝1；定义在第n次外迭代中的第m次内迭代时第i个粒子的位置为并由k个粒子组成第n次外迭代中的第m次内迭代时的粒子群的位置为其中，Pinm为第n次外迭代中的第m次内迭代时第i个粒子的位置中有功功率值，为第n次外迭代中的第m次内迭代时第i个粒子的位置中无功功率值，为第n次外迭代中的第m次内迭代时第i个粒子的位置中电压值；步骤3.3.1、第n次外迭代中的第m次内迭代时，将n的值赋给i，将第t次迭代时第i个粒子的位置中的的值赋值给第i个粒子的位置中的值；步骤3.3.2、将m+1的值赋给m，在第n次外迭代中的第m次内迭代时，判断第i个粒子的位置中参数的值是否满足式(3)与式(6)，若满足，则将n+1的值赋给n，转至步骤3.3.1；否则执行步骤3.3.3；步骤3.3.3、判断是否满足或若满足，则根据式(9)得到第i个粒子的位置中的参数然后转至步骤3.3.2；否则执行步骤3.3.4；式(9)中，rand3是(0,1)上均本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种含柔性互联装置的主动配电网的功率调控方法，所述主动配电网的不同支路上设有分布式电源与负荷，且支路间设置有柔性互联装置，用于直接传输电能并进行无功补偿；其特征是，所述功率调控方法按如下步骤进行：步骤1、根据主动配电网的结构与参数，建立其潮流计算简化模型；步骤1.1、获取主动配电网节点的原始数据；令所述主动配电网的节点数共有k个，支路数共有m条，其中，平衡节点记为第1个节点，将所述平衡节点的有功值记为P1，无功值记为Q1，电压值记为U1；获取各节点初始状态下的额定有功功率、额定无功功率值与额定电压值，记为额定有功功率集合P＝{P1N,P2N,...,PiN,...,PkN}、额定无功功率集合Q＝{Q1N,Q2N,...,QiN,...,QkN}与额定电压集合UN＝{U1N,U2N,...,UiN,...,UkN}；其中，PiN表示第i个节点的有功功率额定值，QiN表示第i个节点的无功功率额定值，UiN表示第i个节点的电压额定值，i＝1,2,3,...,k；获取各支路的阻抗与导纳，记为Z＝{Z1,Z2,...,Zj,...,Zm}与Y＝{Y1,Y2,...,Yj,...,Ym}；Zj表示第j条支路的阻抗，Yj表示第j条支路的导纳，j＝1,2,3,...,m；步骤1.2、根据主动配电网的结构对其进行简化处理，建立主动配电网潮流计算简化模型；步骤2、针对主动配电网的目标函数与约束条件利用优化算法进行功率调控；步骤2.1、确定主动配电网正常运行状态下的目标函数；利用式(1)得到主目标函数；利用式(2)得到次目标函数：...

【技术特征摘要】
1.一种含柔性互联装置的主动配电网的功率调控方法，所述主动配电网的不同支路上设有分布式电源与负荷，且支路间设置有柔性互联装置，用于直接传输电能并进行无功补偿；其特征是，所述功率调控方法按如下步骤进行：步骤1、根据主动配电网的结构与参数，建立其潮流计算简化模型；步骤1.1、获取主动配电网节点的原始数据；令所述主动配电网的节点数共有k个，支路数共有m条，其中，平衡节点记为第1个节点，将所述平衡节点的有功值记为P1，无功值记为Q1，电压值记为U1；获取各节点初始状态下的额定有功功率、额定无功功率值与额定电压值，记为额定有功功率集合P＝{P1N,P2N,...,PiN,...,PkN}、额定无功功率集合Q＝{Q1N,Q2N,...,QiN,...,QkN}与额定电压集合UN＝{U1N,U2N,...,UiN,...,UkN}；其中，PiN表示第i个节点的有功功率额定值，QiN表示第i个节点的无功功率额定值，UiN表示第i个节点的电压额定值，i＝1,2,3,...,k；获取各支路的阻抗与导纳，记为Z＝{Z1,Z2,...,Zj,...,Zm}与Y＝{Y1,Y2,...,Yj,...,Ym}；Zj表示第j条支路的阻抗，Yj表示第j条支路的导纳，j＝1,2,3,...,m；步骤1.2、根据主动配电网的结构对其进行简化处理，建立主动配电网潮流计算简化模型；步骤2、针对主动配电网的目标函数与约束条件利用优化算法进行功率调控；步骤2.1、确定主动配电网正常运行状态下的目标函数；利用式(1)得到主目标函数；利用式(2)得到次目标函数：式(1)表示主动配电网运行情况下的网损最小，式(2)表示主动配电网运行情况下各个节点的电压波动最小；式(1)和式(2)中，Pi与Qi分别为注入第i个节点的有功功率与无功功率值；ri为第i个节点所在支路的电阻；Ui为第i个节点的电压值；步骤2.2、确定主动配电网正常运行状态下的约束条件；步骤2.2.1、利用式(3)得到电压约束：Uimin≤Ui≤Uimax(3)式(3)中，Uimin为第i个节点电压的最小值，Uimax为第i个节点电压的最大值；利用式(4)得到电流约束：Ij≤Ijmax(4)式(4)中，Ij为第j条支路的电流，Ijmax为第j条支路所允许的电流最大值；利用式(5)和式(6)分别得到有功功率与无功功率约束：Pimin≤Pi≤Pimax(5)Qimin≤Qi≤Qimax(6)式(5)和式(6)中，Pimin与Qimin分别为第i个节点的有功功率与无功功率的最小值，Pimax与Qimax分别为第i个节点的有功功率与无功功率的最大值；步骤2.2.2、利用式(7)建立功率平衡约束：步骤3、基于改进的粒子群算法对主动配电网数学模型进行优化，从而实现对其功率的调控；步骤3.1、定义最大迭代次数tmax，当前迭代次数为t，并初始化t＝1；步骤3.1.1、根据所有原始数据，对所述主动配电网潮流计算简化模型进行第t次潮流计算，得到第t次迭代时的有功功率集合无功功率集合与电压值集合以及各支路的电流集合其中，Pit为第t次迭代时第i个节点的有功功率值，为第t次迭代时第i个节点的无功功率值，为第t次迭代时第i个节点的电压值，为第t次迭代时第j条支路的电流值；步骤3.1.2、初始化粒子的个数为k，初始化第i个粒子的个体主极值为正无穷大，初始化全局主极值为正无穷大；初始化第i个粒子的个体次极值为正无穷大，初始化全局次极值为正无穷大；步骤3.1.3、定义第t次迭代时的粒子群位置为其中，表示第i个粒子第t次迭代时的位置，且步骤3.1.4、定义第t次迭代时的粒子群中第i个节点的有功功率Pit的初始移动速度矩阵为其中，表示第t次迭代时第i个节点有功功率Pit的移动速度，并通过式(8)得到：式(8)中，r为随机变量；步骤3.1.5、定义第t次迭代时的最优粒子群位置为其中，为第t次迭代时第i个粒子的最优个体位置，且PitBest为第t次迭代时第i个粒子的最优个体位置中有功功率最优值，为第t次迭代时第i个粒子的最优个体位置中无功功率最优值，为第t次迭代时第i个粒子的最优个体位置中电压最优值；步骤3.2、在第t次迭代时，判断第i个粒子位置中的的值是否满足式(3)和式(6)，若满足，则转至步骤3.4；否则执行步骤3.3；步骤3.3、定义最大外迭代次数为nmax，当前外迭代次数为n，当前内迭代次数为m，并初始化n＝1，m＝1；定义在第n次外迭代中的第m次内迭代时第i个粒子的位置为并由k个粒子组成第n次外迭代中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴红斌，林雪杉，曾希，刘鑫，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34