电网碳能混合流优化方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种电网碳能混合流优化方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：以电网的碳排放、电力损耗和电压偏差最小为目标函数，以潮流平衡约束、发电机约束、并联电容器约束、变压器限制约束和安全约束为约束条件，建立碳能混合流优化模型；采用蜜獾算法，对碳能混合流优化模型进行求解，得到碳能混合流优化模型的最优解；根据碳能混合流优化模型的最优解，进行碳能混合流优化。本发明专利技术能够在考虑碳排放最少的基础上，同时考虑电力损耗最小和电压偏差最小，在保证减少碳排放的基础上，还能减少其它损耗，同时平衡电力系统的负荷扰动，另外，使用蜜獾算法进行求解，可以在相对较短的时间内收敛得到高质量解。收敛得到高质量解。收敛得到高质量解。

【技术实现步骤摘要】
电网碳能混合流优化方法、装置、终端及存储介质


[0001]本专利技术涉及电力系统
，尤其涉及一种电网碳能混合流优化方法、装置、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]碳排放增加是加剧气候变暖的主要因素。为了减少碳排放，越来越多的新型储能资源正在加入电网，如化学电池储能、电动汽车、电网规模的电池储能等。风力发电和光伏发电机组通过将多余的能量储存在大容量的电池组中来发电，在电池不发电时反馈到电网中，以缓解电力系统频率调节的压力。
[0003]目前，在电力系统的减轻碳排放的方法中，仅仅考虑碳排放最少，未考虑其它因素，可能会导致电力系统的其它损耗的增加或增加电力系统的负荷扰动。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种电网碳能混合流优化方法、装置、终端及存储介质，以解决现有技术仅仅考虑碳排放最少，未考虑其它因素，可能会导致电力系统的其它损耗的增加或增加电力系统的负荷扰动的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种电网碳能混合流优化方法，包括：
[0006]以电网的碳排放、电力损耗和电压偏差最小为目标函数，以潮流平衡约束、发电机约束、并联电容器约束、变压器限制约束和安全约束为约束条件，建立碳能混合流优化模型；
[0007]采用蜜獾算法，对碳能混合流优化模型进行求解，得到碳能混合流优化模型的最优解；
[0008]根据碳能混合流优化模型的最优解，进行碳能混合流优化。
[0009]在一种可能的实现方式中，目标函数为：
[0010]minf(x)＝μ1P
loss
+μ2C
pgc
+μ3V
d
[0011]其中，P
loss
为线路功率损耗；C
pgc
为碳排放税；V
d
为电压偏差指数，V
i
为节点i的电压，为节点i的电压下限值，为节点i的电压上限值，为电网节点集；μ1为线路功率损耗的权重系数；μ2为碳排放税的权重系数；μ3为电压偏差指数的权重系数；μ1+μ2+μ3＝1。
[0012]在一种可能的实现方式中，潮流平衡约束为：
[0013][0014]其中，P
Gi
为节点i的有功功率输出值；Q
Gi
为节点i的无功功率输出值；P
Di
为节点i的有功功率需求值；Q
Di
为节点i的无功功率需求值；b
ij
为节点i和节点j之间的传输线的灵敏度；为除松弛总线以外的总线集；为PQ总线集；V
i
为节点i的电压；V
j
为节点j的电压；g
ij
为连接节点i和节点j的线路导纳；θ
ij
为节点i与节点j之间电压相位差；为电网节点集；
[0015]发电机约束为：
[0016][0017]其中，为节点i的无功功率输出下限值；为节点i的无功功率输出上限值；V
Gr
为发电机r的电压；为发电机r的电压下限值；为发电机r的电压上限值；为发电机组；
[0018]并联电容器约束为：
[0019][0020]其中，Q
Cu
为并联电容u的无功补偿；为并联电容u的无功补偿下限值；为并联电容u的无功补偿上限值；为并联电容组；
[0021]变压器限制约束为：
[0022][0023]其中，T
k
为第k台变压器的变比；为第k台变压器的变比下限值；为第k台变压器的变比上限值；为变压器分接组；
[0024]安全约束为：
[0025][0026]其中，V
i
为节点i的电压；为节点i的电压下限值；为节点i的电压上限值；S
l
为传输线路l的表面功率；为传输线路l的表面功率上限值；为分支集。
[0027]在一种可能的实现方式中，采用蜜獾算法，对碳能混合流优化模型进行求解，得到碳能混合流优化模型的最优解，包括：
[0028]初始化蜜獾的数量和各个蜜獾的位置；
[0029]根据目标函数，计算各个蜜獾的适应度，并根据各个蜜獾的适应度，确定当前最佳位置；
[0030]若当前迭代次数大于或等于预设迭代次数，则根据当前最佳位置输出最优解；
[0031]若当前迭代次数小于预设迭代次数，则对于每个蜜獾，均执行第一操作；
[0032]第一操作包括：根据当前迭代次数更新密度因子，并根据该蜜獾的位置和当前最
佳位置计算该蜜獾的强度；生成第一随机数；若第一随机数小于预设数值，则根据第一公式更新新的个体的位置；若第一随机数不小于预设数值，则根据第二公式更新新的个体的位置；根据新的个体的位置计算新的适应度；若新的适应度小于或等于该蜜獾的适应度，则将该蜜獾的位置更新为新的个体的位置，并将该蜜獾的适应度更新为新的适应度；若新的适应度小于当前最佳位置对应的适应度，则更新当前最佳位置为新的个体的位置，更新当前最佳位置的适应度为新的适应度；
[0033]将当前迭代次数加1，得到新的当前迭代次数，并跳转至若当前迭代次数大于或等于预设迭代次数，则根据当前最佳位置输出最优解的步骤循环执行，直至输出最优解。
[0034]在一种可能的实现方式中，第一公式为：x
new
＝x
prey
+F*β*I*x
prey
+F*r3*α*d
i
*|cos(2πr4)*[1
‑
cos(2πr5)]|；
[0035]第二公式为：x
new
＝x
prey
+F*r7*α*d
i
；
[0036]其中，x
new
为新的个体的位置；x
prey
为当前最佳位置；F为改变搜索方向的标志，β≥1，为蜜獾获取食物的能力；I为猎物的强度；α为密度因子；d
i
为该蜜獾与当前最佳位置之间的距离；r3、r4和r5是介于0和1之间的三个不同的随机数；r6和r7是介于0和1之间的随机数。
[0037]第二方面，本专利技术实施例提供了一种电网碳能混合流优化装置，包括：
[0038]模型建立模块，用于以电网的碳排放、电力损耗和电压偏差最小为目标函数，以潮流平衡约束、发电机约束、并联电容器约束、变压器限制约束和安全约束为约束条件，建立碳能混合流优化模型；
[0039]求解模块，用于采用蜜獾算法，对碳能混合流优化模型进行求解，得到碳能混合流优化模型的最优解；
[0040]优化模块，用于根据碳能混合流优化模型的最优解，进行碳能混合流优化。在一种可能的实现方式中，目标函数为：
[0041]minf(x)＝μ1P
loss
+μ2C
pgc
+μ3V
d
[0042]其中，P
loss
为线路功率损耗；C
pgc
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网碳能混合流优化方法，其特征在于，包括：以电网的碳排放、电力损耗和电压偏差最小为目标函数，以潮流平衡约束、发电机约束、并联电容器约束、变压器限制约束和安全约束为约束条件，建立碳能混合流优化模型；采用蜜獾算法，对所述碳能混合流优化模型进行求解，得到所述碳能混合流优化模型的最优解；根据所述碳能混合流优化模型的最优解，进行碳能混合流优化。2.根据权利要求1所述的电网碳能混合流优化方法，其特征在于，所述目标函数为：minf(x)＝μ1P
loss
+μ2C
pgc
+μ3V
d
其中，P
loss
为线路功率损耗；C
pgc
为碳排放税；V
d
为电压偏差指数，V
i
为节点i的电压，为节点i的电压下限值，为节点i的电压上限值，为电网节点集；μ1为线路功率损耗的权重系数；μ2为碳排放税的权重系数；μ3为电压偏差指数的权重系数；μ1+μ2+μ3＝1。3.根据权利要求1所述的电网碳能混合流优化方法，其特征在于，所述潮流平衡约束为：其中，P
Gi
为节点i的有功功率输出值；Q
Gi
为节点i的无功功率输出值；P
Di
为节点i的有功功率需求值；Q
Di
为节点i的无功功率需求值；b
ij
为节点i和节点j之间的传输线的灵敏度；为除松弛总线以外的总线集；为PQ总线集；V
i
为节点i的电压；V
j
为节点j的电压；g
ij
为连接节点i和节点j的线路互导纳；θ
ij
为节点i与节点j之间电压相位差；为电网节点集；所述发电机约束为：其中，为节点i的无功功率输出下限值；为节点i的无功功率输出上限值；V
Gr
为发电机r的电压；为发电机r的电压下限值；为发电机r的电压上限值；为发电机组；所述并联电容器约束为：其中，Q
Cu
为并联电容u的无功补偿；为并联电容u的无功补偿下限值；为并
联电容u的无功补偿上限值；为并联电容组；所述变压器限制约束为：其中，T
k
为第k台变压器的变比；为第k台变压器的变比下限值；为第k台变压器的变比上限值；为变压器分接组；所述安全约束为：其中，V
i
为节点i的电压；为节点i的电压下限值；为节点i的电压上限值；S
l
为传输线路l的表面功率；为传输线路l的表面功率上限值；为分支集。4.根据权利要求1至3任一项所述的电网碳能混合流优化方法，其特征在于，所述采用蜜獾算法，对所述碳能混合流优化模型进行求解，得到所述碳能混合流优化模型的最优解，包括：初始化蜜獾的数量和各个蜜獾的位置；根据所述目标函数，计算各个蜜獾的适应度，并根据各个蜜獾的适应度，确定当前最佳位置；若当前迭代次数大于或等于预设迭代次数，则根据当前最佳位置输出最优解；若当前迭代次数小于所述预设迭代次数，则对于每个蜜獾，均执行第一操作；所述第一操作包括：根据当前迭代次数更新密度因子，并根据该蜜獾的位置和当前最佳位置计算该蜜獾的强度；生成第一随机数；若所述第一随机数小于预设数值，则根据第一公式更新新的个体的位置；若所述第一随机数不小于所述预设数值，则根据第二公式更新新的个体的位置；根据所述新的个体的位置计算新的适应度；若所述新的适应度小于或等于该蜜獾的适应度，则将该蜜獾的位置更新为所述新的个体的位置，并将该蜜獾的适应度更新为所述新的适应度；若所述新的适应度小于当前最佳位置对应的适应度，则更新当前最佳位置为所述新的个体的位置，更新当前最佳位置的适应度为所述新的适应度；将当前迭代次数加1，得到新的当前迭代次数，并跳转至所述若当前迭代次数大于或等于预设迭代次数，则根据当前最佳位置输出最优解的步骤循环执行，直至输出最优解。5.根据权利要求4所述的电网碳能混合流优化方法，其特征在于，所述第一公式为：x

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志永，张菁，秦梁栋，王涛，齐晓光，王颖，张倩茅，徐田丰，陈宇，朱天曈，田家辉，张丽洁，习朋，田志杰，董家盛，赵凯林，谢婉莹，苗世洪，何立钢，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：