一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法包括：考虑实际需求与经济因素，建立光伏电站选址定容优化数学模型；获取光伏电站的相关数据，设置光伏电站规划的约束条件；定义环境影响度函数并设计引力函数；在约束范围内初始化参数，并对飞虫i的初始位置进行随机赋值，得到实际问题中的光伏电站的初始值；权衡不同目标函数之间的权重，进行基于约束优先的帕雷托最优化处理；设计飞虫移动过程中的移动步长策略，计算目标函数值并判断是否满足算法设定的收敛条件，若不满足算法设定的收敛条件，则继续进行迭代进化，若满足算法设定的收敛条件，则终止算法。本发明专利技术提高了光伏电站选址定容的科学性，具有良好的经济效益与实用效益。益与实用效益。益与实用效益。

【技术实现步骤摘要】
一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法


[0001]本专利技术涉及新能源光伏电站规划的
，尤其涉及一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法。

技术介绍

[0002]光伏发电作为一种绿色环保的发电方式，近些年来得到了大力推广和应用。贵州市太阳能资源十分丰富，非常适合发展光伏发电技术。然而，光伏电站的建设成本较高，运维费用较大，光伏电站的规划选址方法则显得尤为重要，不合理的规划建设将造成巨大的经济损失，并对电网的运行产生较大影响。因此，如何对光伏电站进行规划建设，具有重大意义与实际价值。
[0003]在自然界中，飞虫的寻光移动现象普遍存在。最初随机分布在空间内的一只飞虫，根据自身所在的位置与环境影响度计算出其亮度，亮度高的飞虫会吸引附近的其他飞虫向其移动；而没有在附近找到更高亮度同伴的飞虫，则会随机移动，直到其也聚集到较亮的飞虫周围。
[0004]飞虫寻光移动这一原理，与用户侧如何寻找召集到最佳光伏电站问题具有十分相似的情况。而飞虫的位置恰好可以作为光伏电站选址的结果，聚集到该处的飞虫亮度可以作为光伏电站的容量。因此，本专利技术基于飞虫寻光移动原理提出了一种光伏电站的选址定容规划方案，提高了光伏电站选址定容的科学性，具有良好的经济效益与实用效益。

技术实现思路

[0005]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0006]鉴于上述现有不合理的光伏电站规划建设不仅造成巨大的经济损失，还对电网的运行产生较大影响的问题，提出了本专利技术。
[0007]因此，本专利技术目的是提供一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0009]作为本专利技术所述的基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其中：根据建设费用、运维费用、光伏电站的设备损耗费用、光伏电站的铺道建设费用以及用户使用过程中的调度费用建立光伏电站选址定容优化数学模型；
[0010]获取光伏电站的相关数据，设置光伏电站规划的约束条件；
[0011]定义环境影响度函数并设计引力函数；
[0012]在约束范围内，对最大亮度，环境影响度系数，移动步长系数初值，最大迭代次数初始化，并对飞虫i的初始位置进行随机赋值，得到实际问题中的光伏电站的初始值；
[0013]权衡不同目标函数之间的权重，进行基于约束优先的帕雷托最优化处理；
[0014]设计飞虫移动过程中的移动步长策略，计算目标函数值并判断是否满足算法设定
的收敛条件，若不满足算法设定的收敛条件，则继续进行迭代进化，若满足算法设定的收敛条件，则终止算法。
[0015]作为本专利技术所述的基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其中：根据建设费用、运维费用和光伏电站的电能损耗建立光伏电站选址定容优化数学模型包括，
[0016]光伏电站最优规划的目标函数如下：
[0017][0018]其中，Fee表示光伏电站在整个运行周期内换算到每一年的费用，N表示区域内建设光伏电站的数量，Fee
1i
表示第i个光伏电站的一次投资折算到每年的费用，Fee
2i
表示第i个光伏电站的维护检修年费用，Fee
3i
表示第i个光伏电站的设备损耗费用，Fee
4i
表示第i个光伏电站的辅道建设折算到每年的费用，Fee
5i
表示光伏电站将电能调度到所需用户过程中的调度平均消耗成本。
[0019]作为本专利技术所述的基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其中：所述光伏电站规划的约束条件包括光伏电站的数量约束、光伏电站的容量约束、光伏电站之间的距离约束以及需求侧到光伏电站的距离约束。
[0020]作为本专利技术所述的基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其中：所述光伏电站数量约束公式如下：
[0021]N
min
≤N≤N
max
[0022]其中，N
min
和N
max
分别表示规划区域内光伏电站应建设的最小数量和允许建设的最大数量。
[0023]作为本专利技术所述的基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其中：所述光伏电站容量约束公式如下：
[0024]P
min
≤P
i
≤P
max i＝1,2,
…
,N
[0025]其中，P
min
和P
max
分别表示光伏电站应配置的最小容量和最大容量。
[0026]作为本专利技术所述的基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其中：所述光伏电站之间的距离约束公式如下：
[0027]DR
min
≤DR
ij
≤DR
max i,j＝1,2,
…
,N,i≠j
[0028]其中，DR
ij
表示两个光伏电站间的距离，DR
min
和DR
max
分别表示两个光伏电站间所允许距离的下限和上限。
[0029]作为本专利技术所述的基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其中：所述需求侧到光伏电站的距离约束公式如下：
[0030]dr
ij
≤dr
max i＝1,2,
…
,N,j＝1,2,
…
,N
cruss
[0031]其中，dr
ij
表示需求侧到光伏电站的距离，dr
max
表示从需求侧到光伏电站的最远里程，N
cruss
表示需求侧用户数量。
[0032]作为本专利技术所述的基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其中：定义环境影响度函数并设计引力函数包括，
[0033]根据飞虫的光亮度受环境影响，得到光亮度与环境影响度函数是成反比的，每一个飞虫可被视作一个问题的相关解，可表示为A(r)
∝
f(s)，光亮度随着距离的增大而不断减小，具体计算公式为：
[0034][0035]其中，A(r)代表飞虫光亮度，f(s)代表相关解的环境影响度，A0代表光源处的亮度，θ代表环境影响度系数，r
ij
为两只飞虫s
i
和s
j
之间的欧式距离，具体计算公式为：
[0036][0037]其中，s
ik
表示火虫s
i
在第k维度上的相关值，s
jk
表示火虫s
j
在第k维度上的相关值。
[0038]将引力函数设计为单调递减函数：
[0039][0040]其中，两只飞虫距离为0时，引力最大为f0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其特征在于，包括：根据建设费用、运维费用、光伏电站的设备损耗费用、光伏电站的铺道建设费用以及用户使用过程中的调度费用建立光伏电站选址定容优化数学模型；获取光伏电站的相关数据，设置光伏电站规划的约束条件；定义环境影响度函数并设计引力函数；在约束范围内，对最大亮度、环境影响度系数、移动步长系数初值和最大迭代次数初始化，并对飞虫i的初始位置进行随机赋值，得到实际问题中的光伏电站的初始值；权衡不同目标函数之间的权重，进行基于约束优先的帕雷托最优化处理；设计飞虫移动过程中的移动步长策略，计算目标函数值并判断是否满足算法设定的收敛条件，若不满足算法设定的收敛条件，则继续进行迭代进化，若满足算法设定的收敛条件，则终止算法。2.如权利要求1所述的一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其特征在于：根据建设费用、运维费用和光伏电站的电能损耗建立光伏电站选址定容优化数学模型包括，光伏电站最优规划的目标函数如下：其中，Fee表示光伏电站在整个运行周期内换算到每一年的费用，N表示区域内建设光伏电站的数量，Fee
1i
表示第i个光伏电站的一次投资折算到每年的费用，Fee
2i
表示第i个光伏电站的维护检修年费用，Fee
3i
表示第i个光伏电站的设备损耗费用，Fee
4i
表示第i个光伏电站的辅道建设折算到每年的费用，Fee
5i
表示光伏电站将电能调度到所需用户过程中的调度平均消耗成本。3.如权利要求2所述的一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其特征在于：所述光伏电站规划的约束条件包括光伏电站的数量约束、光伏电站的容量约束、光伏电站之间的距离约束以及需求侧到光伏电站的距离约束。4.如权利要求3所述的一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其特征在于：所述光伏电站数量约束公式如下：N
min
≤N≤N
max
其中，N
min
和N
max
分别表示规划区域内光伏电站应建设的最小数量和允许建设的最大数量。5.如权利要求3或4所述的一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其特征在于：所述光伏电站容量约束公式如下：P
min
≤P
i
≤P
max i＝1,2,
…
,N其中，P
min
和P
max
分别表示光伏电站应配置的最小容量和最大容量。6.如权利要求5所述的一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其特征在于：所述光伏电站之间的距离约束公式如下：DR
min
≤DR
ij
≤DR
max i,j＝1,2,
…
,N,i≠j其中，DR
ij
表示两个光伏电站间的距离，DR
min
和DR
max
分别表示两个光伏电站间所允许距离的下限和上限。
7.如权利要求6所述的一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其特征在于：所述需求侧到光伏电站的距离约束公式如下：dr
ij
≤dr
max i＝1,2,
…
,N,j＝1,2,
…
,N
cruss
其中，dr
ij
表示需求侧到光伏电站的距离，dr
max
表示从需求侧到光伏电站的最远里程，N
cruss
表示需求侧用户数量。8.如权利要求1～4、6～7任一所述的一种基于飞虫寻光移动原理的光伏电站规划方法，其特征在于：定义环境影响度函数并设计引力函数包括，根...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖小兵，金鑫，蔡永翔，李跃，黄博阳，肖勇，付宇，潘廷哲，何肖蒙，王扬，方阳，刘安茳，高正浩，郑友卓，张洋，郝树青，何心怡，苗宇，王祖峰，吴聪聪，张恒荣，李新皓，宋子宏，金庆远，刘斌，徐修远，何光禄，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：