一种基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法技术

本发明专利技术公开了一种基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法，该选址定容方法的步骤为：A、输入配电网原始数据；B、确定并计算选址指标；C、基于选址指标分别确定分布式电源接入候选位置集，选址指标归一化处理获得最优选址方案；D、在确定分布式电源接入位置的基础上，建立综合考虑电压偏移量和配电网年综合成本的规划模型；E、采用混沌粒子群算法对规划模型进行求解，得到分布式电源最优接入容量。本发明专利技术通过将分布式电源选址定容问题划分成两个阶段：先选址、后定容，降低了问题的维数，提高了求解效率；根据电压稳定度和视在二次精确矩确定分布式电源最优接入位置、采用混沌粒子群算法求解分布式电源最优接入容量，实现了分布式电源的合理规划配置。布式电源的合理规划配置。布式电源的合理规划配置。

【技术实现步骤摘要】
一种基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法


[0001]本专利技术涉及配电网资源优化配置
，具体地说是一种基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法。

技术介绍

[0002]随着电力负荷需求与日俱增，投资小、建设周期短的分布式电源因其对环境友好、节约能源等优点被广泛应用于配电网中。但是分布式电源大规模接入配电网中，整个电网从传统的单点辐射状网架结构发展为多电源的复杂网络结构，潮流的分布大小和方向发生巨大改变，同时分布式电源受到环境因素影响较大，波动性较大、不确定强，会对系统电压与电网运行可靠性造成影响。研究表明，分布式电源接入配电网的位置和容量对电压越限问题产生了明显的影响。因此，合理规划分布式电源的接入位置和容量对配电网的安全经济运行有重要作用。
[0003]但是，现有的研究中通常在给定分布式电源接入位置的基础上进行容量优化，需要提前对可行的接入点进行大规模筛选，技术人员工作量大，应用性不高。若同时处理选址和定容规划问题，规划问题的维数高，过程复杂。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法；该分布式电源选址定容方法降低了规划问题的复杂度，综合考虑分布式电源优化布局和配电网运行成本，实现了分布式电源的合理配置，实现为配电网的设计和规划提供了帮助。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案解决的：
[0006]一种基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法，其特征在于：该选址定容方法的步骤为：
[0007]A、输入配电网原始数据；
[0008]B、确定并计算选址指标；
[0009]C、确定分布式电源接入候选位置集，基于选址指标得出最优选址方案；
[0010]D、在确定分布式电源接入位置的基础上，建立综合考虑电压偏移量和配电网年综合成本的规划模型；
[0011]E、采用混沌粒子群算法对规划模型进行求解，得到分布式电源最优接入容量。
[0012]所述步骤A中的配电网原始数据包括配电网网络拓扑结构、各支路电阻电抗和有功无功负荷。
[0013]所述步骤B中的选址指标包括反映配电网节点对电压稳定不越限程度的电压稳定度、对网损的影响程度的视在二次精确矩；其中电压稳定度的求解公式如式(1)所示：
[0014][0015]式(1)中，电压稳定度S
j
的值反映配电网节点电压稳定程度，该值越大说明电压稳
定度越高；U
i
为配电网节点i的电压；P
j
为配电网流入节点j的有功功率；Q
j
为配电网流入节点j的无功功率；R
ij
和X
ij
分别为支路ij的电阻和电抗。
[0016]视在二次精确矩为：
[0017][0018]式(2)中，视在二次精确矩的大小能够体现各负荷点对网损的影响程度，视在二次精确矩越大、网损越大，说明此处越需要安装分布式电源；R
di
表示节点i逆流而上到源节点所遇到的所有支路电阻之和；P
bi
、Q
bi
分别为流入i节点支路的有功功率、无功功率；P
bs
、Q
bs
分别为流入节点s(其中节点s是节点i下的子节点)的有功功率、无功功率；式(2)与力矩公式形式相同，R
di
相当于“力臂”，相当于节点i的负荷功率对整个网损的作用力。
[0019]进一步地，步骤C中的基于选址指标分别确定分布式电源接入候选位置集是指基于电压稳定度S
j
确定电压稳定度候选位置集、基于视在二次精确矩确定视在二次精确矩候选位置集，然后对电压稳定度S
j
和视在二次精确矩的权值各取0.5并进行归一化处理，将归一化处理的结果进行排序，确定最终的分布式电源接入点集合，即得出最优的选址方案。
[0020]进一步地，步骤D所述的建立综合考虑电压偏移量和配电网年综合成本的规划模型中：
[0021]电压偏移量表示为：
[0022][0023]式(3)中，minf1表示电压偏移量最小值，电压偏移量用于反映配电网运行的安全性；ΔU
*
为网络的总电压偏差；D为区域内所有节点的集合；U
n
为节点n的电压；U
n,set
为节点n的设定标准电压；
[0024]配电网年综合成本表示为：
[0025]minC
total
＝C
IN
+C
OM
‑
C
ploss
‑
C
YO
ꢀꢀ
(4)
[0026]式(4)中，minC
total
为配电网的年综合成本最小值，包含分布式电源的等年值安装投资成本C
IN
、分布式电源的等年值运维成本C
OM
、减少网损的收益C
ploss
和国家政策性补贴C
YO
，配电网的年综合成本用于反映配电网运行的经济性。
[0027]配电网的年综合成本中各部分的具体计算公式如下：
[0028]分布式电源的等年值安装投资成本C
IN
：
[0029][0030]式(5)中，N
d
表示安装分布式电源的节点数目；r表示固定年利率；n
D
表示分布式电源规划的使用年限；C
D.i
表示第i个节点处分布式电源的单位容量投资成本；P
DG.i
为节点i处
安装的分布式电源额定容量；
[0031]分布式电源的等年值运维成本C
OM
：
[0032][0033]式(6)中，T为一年即8760h；为分布式电源单位发电量运行维护成本；P
DG.i.t
为t时刻节点i处的分布式电源出力；
[0034]减少网损收益C
ploss
：
[0035]C
ploss
＝8760C
gc
(P
loss
‑
P'
loss
)
ꢀꢀ
(7)
[0036]式(7)中，C
gc
为当地单位电价；P
loss
与P'
loss
分别为分布式电源接入前后电网的线路损耗功率；
[0037]国家政策性补贴C
YO
：
[0038][0039]式(8)中，C
BPi
为节点i处分布式电源的上网电价和政策性补贴电价；为节点i处分布式电源的有功出力；为节点i处分布式电源的容量系数。
[0040]进一步地，步骤E所述规划模型通过混沌粒子群算法求解，混沌粒子群算法相较于原始的粒子群算法，能有效的克服早熟问题，避免陷入局本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法，其特征在于：该选址定容方法的步骤为：A、输入配电网原始数据；B、确定并计算选址指标；C、基于选址指标分别确定分布式电源接入候选位置集，选址指标归一化处理获得最优选址方案；D、在确定分布式电源接入位置的基础上，建立综合考虑电压偏移量和配电网年综合成本的规划模型；E、采用混沌粒子群算法对规划模型进行求解，得到分布式电源最优接入容量。2.根据权利要求1所述的基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法，其特征在于：所述步骤A中的配电网原始数据包括配电网网络拓扑结构、各支路电阻电抗和有功无功负荷。3.根据权利要求1所述的基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法，其特征在于：所述步骤B中的选址指标包括反映配电网节点对电压稳定不越限程度的电压稳定度、对网损的影响程度的视在二次精确矩；其中电压稳定度的求解公式如式(1)所示：式(1)中，电压稳定度S
j
的值反映配电网节点电压稳定程度，该值越大说明电压稳定度越高；U
i
为配电网节点i的电压；P
j
为配电网流入节点j的有功功率；Q
j
为配电网流入节点j的无功功率；R
ij
和X
ij
分别为支路ij的电阻和电抗；视在二次精确矩的求解公式如式(2)所示：式(2)中，视在二次精确矩的大小能够体现各负荷点对网损的影响程度，视在二次精确矩越大、网损越大，说明此处越需要安装分布式电源；R
di
表示节点i逆流而上到源节点所遇到的所有支路电阻之和；P
bi
、Q
bi
分别为流入i节点支路的有功功率、无功功率；P
bs
、Q
bs
分别为流入节点s的有功功率、无功功率；节点s是节点i下的子节点；式(2)与力矩公式形式相同，R
di
相当于“力臂”，相当于节点i的负荷功率对整个网损的作用力。4.根据权利要求3所述的基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法，其特征在于：所述步骤C中的基于选址指标分别确定分布式电源接入候选位置集是指基于电压稳定度S
j
确定电压稳定度候选位置集、基于视在二次精确矩T
s2
(i)确定视在二次精确矩候选位置集，然后对电压稳定度S
j
和视在二次精确矩T
s2
(i)的权值各取0.5并进行归一化处理，将归一化处理的结果进行排序，确定最终的分布式电源接入点集合，即得出最优的选址方案。5.根据权利要求1所述的基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法，其特征在于：所述步骤D中的综合考虑电压偏移量和配电网年综合成本的规划模型为：
minC
total
＝C
IN
+C
OM
‑
C
ploss
‑
C
YO
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)式(3)，minf1表示电压偏移量最小值，电压偏移量用于反映配电网运行的安全性；ΔU
*
为网络的总电压偏差；D为区域内所有节点的集合；U
n
为节点n的电压；U
n,set
为节点n的设定标准电压；式(4)中，minC
total
为配电网的年综合成本最小值，包含分布式电源的等年值安装投资成本C
IN
、分布式电源的等年值运维成本C
OM
、减少网损的收益C
ploss
和国家政策性补贴C
YO
，配电网的年综合成本用于反映配电网运行的经济性。6.根据权利要求5所述的基于混沌粒子群算法的分布式电源选址定容方法，其特征在于：所述分布式电源的等年值安装投资成本C
IN
为：式(5)中，N
d
表示安装分布式电源的节点数目；r表示固定年利率；n
D
表示分布式电源规划的使用年限；C
D.i
表示第i个节点处分布式电源的单位容量投资成本；P
DG.i
为节点i处安装的分布式电源额定容量；所述分布式电源的等年值运维成本C
OM
：式(6)中，T为一年即8760h；为分布式电源单位发电量运行维护成本；P
DG.i.t

【专利技术属性】
技术研发人员：曹建伟，陈文进，沈诚亮，柳昂，张俊，甘雯，孙龙祥，林承钱，吴鸣鸣，顾伟康，柏建良，胡锐，李仁忠，熊晨宇，商洁，杨萌，刘震，张认，赵琳，王健，刘皓明，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：