基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法，步骤如下：1）根据微电网中已存在的各分布式电源特性，建立各分布式电源的数学模型，协调优化微电网中各分布式电源的结构及类型配置；2）第一层根据微电网的现有结构和负荷情况，以系统损耗和节点电压偏移量最小为目标，建立微电网的优化模型，求解微电网中分布式电源的安装位置和容量；3）第二层根据第一层优化结果及不同分布式电源的特性，建立微电网的优化模型，求解微电网中不同分布式电源的配置容量；4）双层协调优化配置方法均采用多目标非支配排序遗传算法，且第二层协调优化基于第一层的协调优化结果实现。本发明专利技术为微电网的优化配置及可靠运行提供有效指导。

【技术实现步骤摘要】
基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法
本专利技术属于含多种分布式电源的微电网协调优化
，主要用于优化含多种分布式电源的微电网系统的运行性能，提高系统运行经济性及可靠性等。
技术介绍
能源是社会和经济发展的动力和基础。由于传统化石能源日益枯竭，提高能源利用效率、开发新能源、加强多能互补性成为解决社会经济发展过程中的能源需求增长与能源紧缺之间矛盾的必然选择。为了整合各种分布式能源的优势，减弱分布式发电对大电网的不利影响，最大限度地挖掘分布式发电的经济效益，美国可靠性技术解决方案协会提出了“微电网”的概念。微电网作为一种能源供应系统中增加分布式能源渗透率的新型能量传输模式与管理技术，能够方便可再生能源系统的接入、提高能源利用效率和实现需求侧管理。微电网是集多种分布式电源、储能单元、负荷以及监控、保护装置于一体的混合供能系统，可以灵活地并网或孤岛运行，能够有效提高电力系统运行的灵活性、经济性和清洁性，能够满足用户对供电可靠性、安全性和电能质量的要求。由于风资源和光资源属于清洁能源，微燃机发电量稳定可控，蓄电池可抑制系统功率波本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法，其特征是，包括以下步骤：/n1)针对微电网结构复杂、负荷侧多变、供能侧出力波动问题，根据微电网中已存在的各分布式电源特性，建立各个分布式电源的数学模型，然后采用一种基于双层非支配排序遗传算法来协调优化微电网中各类分布式电源的结构及类型配置，从而提高整个系统经济性及稳定性；/n2)第一层根据微电网的现有结构和负荷情况，以系统损耗和节点电压偏移量最小为目标，建立微电网的优化模型，采用多目标非支配排序遗传算法求解微电网中分布式电源的安装位置和容量；/n3)第二层根据第一层优化结果及不同分布式电源的特性，以提高微电网的经济性、可靠性及环境效益...

【技术特征摘要】
1.一种基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法，其特征是，包括以下步骤：
1)针对微电网结构复杂、负荷侧多变、供能侧出力波动问题，根据微电网中已存在的各分布式电源特性，建立各个分布式电源的数学模型，然后采用一种基于双层非支配排序遗传算法来协调优化微电网中各类分布式电源的结构及类型配置，从而提高整个系统经济性及稳定性；
2)第一层根据微电网的现有结构和负荷情况，以系统损耗和节点电压偏移量最小为目标，建立微电网的优化模型，采用多目标非支配排序遗传算法求解微电网中分布式电源的安装位置和容量；
3)第二层根据第一层优化结果及不同分布式电源的特性，以提高微电网的经济性、可靠性及环境效益为目标，建立微电网的优化模型，采用多目标非支配排序遗传算法求解微电网中不同分布式电源的配置容量，从而解决微电网的节点容量优化配置问题；
4)双层协调优化配置方法均采用多目标非支配排序遗传算法，且第二层协调优化是基于第一层的协调优化结果实现的。


2.根据权利要求1所述的基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法，其特征是，微电网系统主要包括交直流电源、交直流母线、变压器、交流断路器、直流断路器、换流器、直流变换器、电缆和交直流负荷，每一段接有负荷的交直流母线在运行时，只由一端电源供电，防止电磁合环现象发生，配电母线从输电侧获得电能单向供给负载；此微电网系统与几个不同交流系统进行功率交互，其中一侧电源故障时，瞬时将负荷由其它电源转供，从而降低由于交流系统故障而导致的直流系统失电的概率，同时较快地对故障定位，缩短故障抢修吋间，减少停电损失。


3.根据权利要求1所述的基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法，其特征是，带约束条件的最大化多目标问题，多目标优化问题描述为：



式中：f(X)为带有n个目标函数的向量空间；gi(X)为第i个不等式约束函数，hj(X)为第j个等式约束；X＝(x1，x2，...xm)为带有m个决策变量的向量空间；
第一层协调优化配置方法的决策变量为分布式电源位置和安装容量，属于一组二维向量，第一层的决策变量X表示如下：



式中：DGn(Positon，Size)表示微电网系统中第n个DG的安装位置和容量；
微电网的多目标优化函数包括经济指标和技术指标，本层的经济指标主要指微电网有功网损最小，技术指标主要指微电网的负荷节点电压偏移量最小，其目标函数如下：



式中，Ploss为微电网系统的有功网损，ΔU为微电网系统中负荷节点电压的偏移量；N1表示微电网系统的支路数，Nd表示微电网系统的节点数；Gk(i，j)表示支路k的电导，Ui、Uj分别表示节点i、j的电压幅值，δij表示节点i、j的相角差；为节点i期望的电压值，为节点i的最大允许电压偏差，即
本层优化算法约束条件分为等式约束和不等式约束；
等式约束主要是网络潮流平衡，节点i的等式约束如下式所示：



式中：PGi、PDGi、PLi分别表示节点i的发电机、分布式电源及负荷的有功功率；Gij、Bij表示节点i，j之间的电导、电纳，QGi、QLi分别表示节点i的发电机及负荷的无功功率；
不等式约束主要包括以下几个方面：
节点电压约束：
Vimin≤Vi≤Vimaxi＝1，2，...，Nd
式中Vimin、Vimax分别为第i个节点的电压上限、电压下限；
DG有功功率上限约束：
0≤PDGi≤PDGmaxi＝1，2，...，NDG
式中，PD...

【专利技术属性】
技术研发人员：牟敏，周宇昊，郑文广，张钟平，林达，柯冬冬，
申请(专利权)人：华电电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33