【技术实现步骤摘要】
一种基于鲁棒优化的新型农村配电网规划策略
[0001]本专利技术涉及农网规划领域，尤其涉及一种基于鲁棒优化的新型农村配电网规划策略。
技术介绍
[0002]随着农村居民生产、生活水平的提高，大量直流负荷、热电耦合负荷等新型负荷以及屋顶光伏、储能单元接入农网，给配电网规划、运行引入较强的不确定性，且使得台区网架结构薄弱、低电压、重负荷等问题进一步凸显。基于电压源型换流器(Voltage Source Converter,VSC)的直流配电网在提升分布式可再生能源消纳、减少网损等方面较传统交流配电网优势显著，因此考虑构建以交流网架为主、在直流负荷集中节点配置直流母线的交直流混联新型农村配电网是未来发展新方向。
[0003]传统农网规划为基于负荷历史数据的确定性规划，难以满足负荷随机波动的新需求。已有的应对不确定性的优化方案主要包括随机规划与鲁棒优化：随机规划需要获取精确的场景信息与概率分布，在负荷数据颗粒度较低的农网场景下适用性不佳；鲁棒优化为基于不确定信息集的区间优化方案，往往无需获得准确的负荷信息，适用于农网，但单阶段鲁棒优化方案存在解过于保守的问题。为此，在配电网规划层面考虑不确定性且减少保守性，提出考虑光伏与储能接入的新型农村配电网网架
‑
储能、分布式电源协同规划策略十分必要。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是提出一种基于鲁棒优化的新型农村配电网优化规划策略，该方法解决了传统农网规划未考虑负荷及分布式发电的不确定性问题，并有效降低了规划决策解的保守性。>[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种基于鲁棒优化的新型农村配电网规划策略，包括如下步骤：
[0007]获取某地区农网系统框架结构信息；基于各季节典型日运行数据生成期望场景，构建不确定集；
[0008]提出适用于农网的组网方式，基于上述系统框架信息与不确定集，建立期望场景下新型农村交直流混联配电网两阶段鲁棒优化规划模型；
[0009]采用列与约束生成算法(Column and Constraint Generation,C&CG)求解规划模型，并判断求解过程中搜索到最劣场景下配电网规划方案的可行性，得到网架结构及分布式光伏及储能单元的协同规划策略。
[0010]所述的一种基于鲁棒优化的新型农村配电网规划中，某地农网系统所需框架结构信息包含该地网架结构数据、负荷与电源组成及所占比例；所述期望场景包括由该地农网春、夏、秋、冬四季典型日负荷数据、季节性负荷种类及所占比例生成的期望负荷数据，以及由分布式电源运行数据、分布式电源类型生成的分布式电源期望运行数据。
[0011]所述不确定集包含直流负荷、交流负荷、光伏，采用多面体集刻画其不确定性，其数学模型为：
[0012][0013]其中ω∈{pv，ac，dc}表示不确定参数的类型，表示不确定参数的正、负向调整系数，两者不同时为1；i为配电网节点数，为i节点不确定参数ω在第s个典型日第t时段的有功功率波动量，为其最大值；为不确定参数有功功率的实际值，为期望值；Γ
T
表示典型日时间维度鲁棒测度，Γ
S
为典型日某时段数量维度鲁棒测度。
[0014]所述适用于农网的组网方式为点对点组网结构，以交流结构为骨干，采用两端带变流器的直流线路替代部分交流线路，并考虑在直流负荷集中节点配置直流母线，包含：两端为交流母线，采用交流线路联结；两端为交流母线，通过两端带变流器的直流线路联结；一端为交流母线，通过变流器与直流线路与另一侧直流母线相连；两端均为直流母线，通过直流线路联结四种基本形式。相应的网架结构决策变量为：母线类别、联通与否、线路类型，可采用三个二进制矩阵描述：
[0015]所述新型农村配电网规划模型以最小化规划投资与运行总成本为联合优化目标函数，具体公式如下：
[0016]minC
total
＝C
invest
+C
operation
[0017][0018]C
operation
＝O
wire
+O
vsc
+O
pv
+O
g
+O
bess
+O
buy
[0019]其中C
total
为目标年投资与运行的综合费用，r为折现率，s为折现年数；C
invest
为设备一次投资成本折算至目标年费用，C
operation
为该年运行费用。C
wire
、C
vsc
、C
g
、C
bess
分别为线路、VSC、光伏、微型燃气轮机、电池储能投资成本；O
wire
、O
vsc
、O
pv
、O
g
、O
bess
分别为相对应的运维成本。
[0020]所述规划模型的约束条件包括：基于“断线解环”思想的辐射状拓扑约束、光伏出力约束、可控发电单元约束、储能约束、功率平衡约束、网络安全约束、变流器约束。
[0021]所述期望场景下两阶段鲁棒优化规划模型的紧凑形式为：
[0022][0023]其中f1(y)为第一阶段的目标函数，表示设备投资成本，y为第一阶段设备投资决策变量，h(y)≤0为一阶段约束条件；f2(y，x，u0)为二阶段目标函数，表示网络运维成本，u为不确定集，u0为期望场景，x为二阶段运行决策变量(包含储能、微型燃气轮机出力)，由一阶段决策变量y和不确定集u共同决定，g(y，x，u0)≤0、l(y，x，u0)＝0分别为二阶段的等式约束及不等式约束。
[0024]所述规划方案为基于期望场景下的规划方案，旨在实现“期望场景下最优、最劣场景下可行”，因此仍需保证期望场景下的可行性，为此，在二阶段约束条件中添加R(x)＝0，其含义为：针对求解过程中搜索到的最恶劣的场景，仍能保证配电网有功功率平衡。
[0025]所述的模型求解算法为C&CG算法，其基本思想为：通过求解主问题获得下界，求解子问题获得上界，在主、子问题间迭代，当上下界间差值绝对值小于ε时，判定收敛，输出优化方案；若差值大于ε，则将求解子问题获得的场景以约束的形式加入主问题，并重复主、子问题求解过程。
[0026]与现有技术相比，本专利技术取得的有益效果是：
[0027](1)将交直流混联配电网技术引入农网，有效缓解了屋顶光伏消纳及线损问题；
[0028](2)在农网规划层面考虑光伏出力及负荷的不确定性，建立两阶段鲁棒优化规划模型；实现了规划方案期望场景下最优，较基于最劣场景的传统鲁棒优化更具工程意义，且实现了网架与储能等单元的协同优化规划。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于鲁棒优化的新型农村配电网规划策略，其特征在于包括以下步骤：获取某地区农网系统框架结构信息；基于各季节典型日运行数据生成期望场景，构建直流负荷、交流负荷、屋顶光伏多面体不确定集；提出适用于农村地区的新型配电网组网方式，并以目标年规划及运行综合效益最优为目标建立配电网规划模型；基于上述系统框架信息、期望场景及不确定集，将上述配电网规划模型转化为期望场景下新型农村交直流混联配电网两阶段鲁棒优化规划模型；采用列与约束生成算法求解上述模型，并判断在求解过程中搜索到的最劣场景下，配电网规划方案的可行性，当同时满足可行性检验与算法收敛判据时，输出配电网优化规划方案。2.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的新型农村配电网规划策略，其特征在于所述农网系统框架结构信息，具体包括：该地网架结构数据、负荷与电源组成及所占比例。所述网架信息包括但不限于地理接线信息、线路参数信息、已有线路集，可新建线路集等；该地新型负荷类型、所占比例、该负荷是否具有季节性，该地区存在的电源类型、所占比例、以及典型的分布式能源渗透率等。3.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的新型农村配电网规划策略，其特征在于基于电网数据生成的期望场景及不确定集，具体包括：根据该地农网四季典型日负荷数据、季节性负荷种类、所占比例等生成的期望负荷数据；根据该地分布式电源运行数据、分布式电源类型生成的分布式电源期望运行数据。根据公式构建直流负荷、交流负荷、屋顶光伏不确定集，其中ω∈{pv，ac，dc}表示不确定参数的类型，表示不确定参数的正、负向调整系数，两者不同时为1；i为配电网节点数，为i节点不确定参数ω在第s个典型日第t时段的有功功率波动量，为其最大值；为不确定参数有功功率的实际值，为期望值；Γ
T
表示典型日时间维度鲁棒测度，Γ
S
为典型日某时段数量维度鲁棒测度。4.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的新型农村配电网规划策略与权利要求2所述的农网系统框架结构信息，其特征在于提出适用于农村地区的新型配电网组网方式，具体在于：提出一种点对点组网方式，以农网中交流结构为骨干，采用两端带变流器的直流线路替代部分交流线路，包含：两端为交流母线，采用交流线路联结；两端为交流母线，通过两端带变流器的直流线路联结；一端为交流母线，通过变流器与直流线路与另一侧直流母线相
连；两端均为直流母线，通过直流线路联结四种基本形式。考虑在直流负荷集中节点配置直流母线。5.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的新型农村配电网规划策略与权利要求4所述的适用于农村地区的新型配电网组网方式，其特征在于建立农村新型配电网规划模型，具体在于：以目标年规划及运行综合效益最优为目标建立农村新型交直流混联配电网规划模型；考虑了基于“断线解环”思想的辐射状拓扑约束、光伏出力约束、可控发电单元约束、储能约束、功率平衡约束、网络安全约束、变流器约束。6.基于权利要求3所述的期望场景与不确定集、权利要求5所述的规划模型，其特征在于将上述规划模型转化为期望场景下两阶段鲁棒优化规划模型，具体在于：根据如下紧凑形式转化配电网规划模型：其中f1(y)为第一阶段的目标函数，表示设备投资成本；y为第一阶段设备投资决策变量，包含网架投资决策变量与储能等单元选址定容决策变量；h(y)≤0为一阶段约束条件，对应基...
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