【技术实现步骤摘要】
一种分布式光伏电源的选址和定容方法、装置及设备
[0001]本申请要求于2021年12月16日提交中国专利局、申请号为202111544538.5、专利技术名称为“一种分布式光伏电源的选址和定容方法、装置及设备”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
[0002]本专利技术涉及电源规划
，特别涉及一种分布式光伏电源的选址和定容方法、装置及设备。
技术介绍
[0003]针对10kV配电网，分布式光伏电源的接入改变了潮流单向流动的现状，原来辐射型无源电网变成了有源环网。相较于辐射状的配电网，含分布式电源的配电网规划难度更大。
[0004]目前，我国各地用电量(即负荷总量)仍基本处于逐年增长的状态。负荷的增长可能会导致原有的光伏装机量不能满足配电网的实际需求，从而影响电能质量。因此，规划光伏电站的安装容量以及安装位置，需要提前考虑未来负荷的增长量，或是在光伏电站建成后进行扩容操作。因此，如何精确评估中远期负荷变化对配电网带来的影响仍是本领域技术人员需要解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例的目的在于提供一种分布式光伏电源的选址和定容方法、装置及设备，该方法考虑了中远期负荷变化对优化结果的影响，能够为该地区未来光伏装机容量扩容提供决策依据。
[0006]为实现上述目的，本专利技术实施例公开了如下技术方案：
[0007]一种分布式光伏电源的选址和定容方法，包括：
[0008]获取历史时刻的配电网量测数据；
[0009...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种分布式光伏电源的选址和定容方法，其特征在于，包括：获取历史时刻的配电网量测数据；以概率电压灵敏度和网络损耗为目标函数，构建配电网的分布式光伏电源选址优化模型；以电压越限风险、年网络损耗、以及光伏装机容量为目标函数，构建配电网的分布式光伏电源容量优化模型；将所述历史时刻的配电网量测数据输入到所述分布式光伏电源选址优化模型，通过所述分布式光伏电源选址优化模型输出使得目标节点的概率电压灵敏度最小和网络损耗最小的光伏电源的初始安装位置；将所述历史时刻的配电网量测数据输入到所述分布式光伏电源容量优化模型，通过所述分布式光伏电源容量优化模型输出使得目标节点的电压越限风险最小和年网络损耗最小的光伏电源的初始装机容量；根据所述历史时刻的配电网量测数据，使用偏最小二乘回归法计算未来一段时间的配电网量测数据；将所述未来一段时间的配电网量测数据、所述初始安装位置和所述初始装置容量，输入至所述分布式光伏电源选址优化模型以及所述分布式光伏电源容量优化模型，迭代计算得到未来一段时间内光伏电源的装机容量以及光伏电源的安装位置；其中，所述未来一段时间的配电网量测数据以年为单位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配电网量测数据,包括：所述目标节点的电力负荷数据和光伏电站输出功率数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布式光伏电源选址优化模型,包括：其中，G
ij
为节点导纳矩阵中节点i和j之间的互电导，V
i
,V
j
为线路两端节点电压幅值，θ
ij
为线路两端节点电压相角差，E(ΔV
j
)表示节点j电压波动量幅值的期望，g1表示各节点电压波动量幅值的期望值之和，其反映了配电网各节点电压波动的幅度，g2表示网络损耗P
loss
。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布式光伏电源容量优化模型包括：其中，f1表示年网络损耗，P
loss,t
为配电网在某一时间段t上的各线路网损之和；f2表示电压越限风险P
risk
；f3表示各节点光伏电站装机量之和，S
PV,i
为节点i光伏电站装机量，所述电压越限风险P
risk
取决于系统中发生电压越限事件的概率及其造成的后果的严重程度，用两者的乘积表示，P
i
代表节点i电压越限风险的概率，S
i
代表节点电压越限的严重程度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述分布式光伏电源选址优化模型输出使得目标节点的概率电压灵敏度最小和网络损耗最小的光伏电源的初始安装位置，包括：根据第三代非支配排序遗传NSGA
‑
III算法，通过所述分布式光伏电源选址优化模型输出使得目标节点的概率电压灵敏度最小和网络损耗最小的光伏电源的初始安装位置；所述通过所述分布式光伏电源容量优化模型输出使得目标节点的电压越限风险最小和年网络损耗最小的光伏电源的初始装机容量；根据第三代非支配排序遗传NSGA
‑
III算法...
【专利技术属性】
技术研发人员：张曼颖，张笑弟，王蕾，戴攀，邹波，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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