一种主动配网动态规划方法技术

本发明专利技术提供一种主动配电网动态规划方法，该方法包括：S1、建立需求侧负荷功率预测模型、分布式电源功率预测模型以及储能系统的充放电模型；S2、根据所述需求侧负荷功率预测模型、分布式电源功率预测模型以及储能系统的充放电模型以社会的综合经济效益最大化建立目标函数；S3、采用混沌粒子群分层优化算法对主动配电网的储能系统进行规划，获得每一储能系统的最优位置和功率；S4、根据所述每一储能系统的最优位置和功率获得每一储能系统的充放策略。综合考虑配电网的经济性、可靠性、稳定性，考虑了需求侧管理和储能电池对主动配电网的优化作用。在保证了运营商经济利益的最大化的同时兼顾配电网的稳定性和可靠性。

An Active Distribution Network Dynamic Programming Method

【技术实现步骤摘要】
一种主动配网动态规划方法
本专利技术涉及主动配电网动态规划
，尤其涉及到一种主动配电网动态规划方法。
技术介绍
随着我国新一轮电力体制改革序幕拉开，在售电侧和输配电价方面的改革会对电厂、电网和用电用户产生深远的影响。光伏、风能、氢能等多种类型的分布式电源、储能系统、需求侧响应负荷和柔性负荷等可控设备在配电网的应用中越来越多，由于分布式电源、储能系统和需求侧响应负荷等多重因素的不确定性，使得配电网规划需要处理多种因素，如多种资源的综合利用、多种负荷类型的相互协调和不同利益相关者的协同共赢问题，现有配电网的被动控制和被动管理模式已经难以适应分布式能源高效利用的要求，因此，迫切需要开展考虑需求侧响应负荷和储能系统的主动控制和主动管理的主动配电网规划的研究，实现对各类可再生能源的主动消纳及多级协调利用，合理调控柔性负荷等不确定因素，改变网络拓扑以提高系统的可靠性及稳定性。需求侧响应负荷和储能系统是主动配电网框架下的重要互动资源，若能充分利用可以达到优化用能模式、提高供电可靠性、实现节能减排的目的。在一件专利文献中(申请号：CN201410749514.7)，提出了一种基于电力需求预测规本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种主动配电网动态规划方法，所述主动配电网中含有需求侧响应系统、分布式电源和储能系统，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立需求侧负荷功率预测模型、分布式电源功率预测模型以及储能系统的充放电模型；S2、根据所述需求侧负荷功率预测模型、分布式电源功率预测模型以及储能系统的充放电模型以社会的综合经济效益最大化建立目标函数；S3、采用混沌粒子群分层优化算法对主动配电网的储能系统进行规划，获得每一储能系统的最优位置和功率；S4、根据所述每一储能系统的最优位置和功率获得每一储能系统的充放策略。

【技术特征摘要】
1.一种主动配电网动态规划方法，所述主动配电网中含有需求侧响应系统、分布式电源和储能系统，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立需求侧负荷功率预测模型、分布式电源功率预测模型以及储能系统的充放电模型；S2、根据所述需求侧负荷功率预测模型、分布式电源功率预测模型以及储能系统的充放电模型以社会的综合经济效益最大化建立目标函数；S3、采用混沌粒子群分层优化算法对主动配电网的储能系统进行规划，获得每一储能系统的最优位置和功率；S4、根据所述每一储能系统的最优位置和功率获得每一储能系统的充放策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立需求侧负荷功率预测模型具体包括：获取需求侧基于天气预报的历史负荷数据，提取出与气象因素有关的负荷变量；根据所述历史负荷数据和与气象因素有关的负荷变量建立需求侧负荷功率预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，建立分布式电源功率预测模型具体包括：获取天气预报的历史负荷数据对风力发电的出力特性并进行建模，获得风力发电的出力概率密度分布、出力期望值；获取天气预报的历史负荷数据对光伏发电的出力特性并进行建模，获得光伏发电的出力概率密度分布、出力期望值；根据风力发电的出力概率密度分布、处理期望值和光伏发电的处理概率密度分布、出力期望值建立分布式电源功率预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述储能系统的充放电模型为：放电过程：充电过程：电池荷电状态SOC(t)表示t时刻ESS的剩余电量水平；ε表示储能系统剩余电量每小时的自放电率，％/h；Pess，dis(t)、Pess，c(t)、分别表示储能系统放、充电功率大小；α和β分别表示储能系统放、充电效率；Ee为储能系统的容量；t为采样间隔，取1h。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述储能系统的充放电模型的约束条件为：充放电功率约束：-Pess，c，max(t)≤Pess(t)≤Pess，dis，max(t)放电深度约束和充电量约束：SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax充电次数约束：h≤hmaxPess(t)为t时刻充电或者放电功率；Pess，c，max(t)、Pess，dis，max(t)分别表示电池储能系统允许最大充电功率和放电功率，“-”号表示电池充电，SOCmin、SOCmax分别为电池系统最小剩余电量和最大剩余电量，h为电池一日中充放电次数，hmax为一日中的充放电次数限制值；其中，节点电压约束条件为：Uimin≤Ui≤Uimaxi＝1，2，3，...，n，Uimin、Uimax分别为第i个节点处电压的下限和上限；n为配电网节点总数；其中，潮流约束为：其中，PG，i、QG，i分别为i节点处电源的有功和无功出力；PL，i、QL，i分别为i节点处的有功和无功负荷；Ui、Uj分别为i节点和j节点的电压幅值；Gij、Bij分别为节点导纳矩阵元素的实部和虚部；θij为i节点和j节点的电压相角差；PG，i、QG，i分别为i节点处电源的有功和无功出力；PL，i、QL，i分别为i节点处的有功和无功负荷；Ui、Uj分别为i节点和j节点的电压幅值；Gij、Bij分别为节点导纳矩阵元素的实部和虚部；θij为i节点和j节点的电压相角差；其中支路电流约束为：Ii≤IimaxInmax为第n条支路电流的上限；d为支路总数；需求响应管理约束：PTL，s，t＝PTLO，s，t-PTLI，s，t其中，PTLO，s，t、PTLI，s，t分别为第s场景第t时段转移出负荷和转移进负荷，分别为第s场景第t时段转移出负荷和转移进负荷响应系统的上下限值；为第s场景第t时段负荷中断功率的上下限值。6.根据权利要求4所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦丰顺，邓永生，李铎，张杰，郑悦，李宝华，张瑞锋，董少佳，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44