一种应用于主动配电网的在线重构决策方法技术

本发明专利技术提供了一种应用于主动配电网的在线重构决策方法，属于多能流耦合系统的运行和控制技术领域。通过构建电

【技术实现步骤摘要】
一种应用于主动配电网的在线重构决策方法


[0001]本专利技术涉及一种应用于主动配电网的在线重构决策方法，属于多能流耦合系统的运行和控制


技术介绍

[0002]传统的电力系统是为集中发电而设计和建造的，主要由煤炭燃烧供电。随着社会用电需求的日益增长，各种能源(煤、天然气、石油和核能)被广泛应用于发电，电力生产和运输行业对化石燃料能源的过度使用正在增加温室气体排放。自21世纪初以来，热电联产机组(CHP)、电锅炉(EB)等耦合设备被广泛应用，促进了配电系统(PDS)和区域供热系统(DHS)的深度耦合，提高了电
‑
热综合能源系统的灵活性和可再生能源在电力系统中的渗透率，这一方面有助于降低配电网的总网损和配电网节点的压降；但另一方面，可再生能源受地理位置和天气条件的影响大，其出力具有随机性和间歇性的特点，对配电系统的网络损耗和电压分布、电能质量、可靠性和安全性等方面均带来一定的负面影响；且可再生能源的大量接入会导致电力系统中存在双向潮流，使线路损耗更加复杂且难以控制，配电网将面临越来越大的压力，给电力系统的安全稳定运行带来了新的问题。
[0003]考虑到夏、冬季电网高峰时期，空调负荷占比大，同时自身有很好的热存储特性与需求弹性，因此可以通过利用上述特性引导用户对空调系统进行合理的调控，使其参与到电网的需求响应中，保证电网的安全、经济运行。
[0004]电网重构也可以减少损失，带来效益，但实施时必须保证负载均衡、供电电压质量和网络安全。因此，电网重构的目标函数不是单一的网络损失，而是一个多目标决策问题。但目前电网重构大多采用单一目标函数或降维方法选择一个主目标，将其他目标作为约束。考虑系统安全性和可靠性的多目标重构方法很少采用。本文在新能源接入的背景下，提出了一种主动配电网在线重构的多目标优化方法，以优化配电网潮流分布，降低网络损耗、提高节点电压质量。

技术实现思路

[0005]本专利技术目的是提供了一种应用于主动配电网的在线重构决策方法，本专利技术可在保证系统经济性的同时提升配电网的电压质量，降低配电网的有功功率损耗，改善配电网的潮流分布。
[0006]本专利技术为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
[0007]步骤1：构建电
‑
热综合能源系统设备模型；所述电
‑
热综合能源系统设备模型包括空调运行模型和热电联产机组模型；
[0008]步骤2：构建考虑电
‑
热综合能源系统空调调度的成本最优的目标函数；
[0009]步骤3：确定电
‑
热综合能源系统运行模型的约束条件，并采用线性变换技术将上述非凸模型进行凸化处理；
[0010]步骤4：调用matlab中的gurobi求解器，基于构建电
‑
热综合能源系统设备模型，在
给定目标函数约束下，根据给定的约束条件，求解得到考虑电
‑
热综合能源系统空调设备的最优调度策略，即得到配电网的最优购电功率，空调、CHP机组最优输出功率；
[0011]步骤5：基于以上优化调度结果，构建主动配电网多目标优化重构模型，并采用粒子群优化算法对主动配电网优化重构模型求解，得到重构后配电网网架方案及其网损值。
[0012]优选的，所述空调运行模型如下：
[0013]q
HVAC
(t)＝COP
×
p
HVAC
(t)；
[0014]其中，COP表示热量变化与供应电力需求的比率，q
HVAC
(t)为t时刻HVAC系统产生的冷气或热量，p
HVAC
(t)为t时刻HVAC系统所消耗的电功率。
[0015]优选的，所述热电联产机组模型包括：
[0016]热电联产机组产生电功率与使用天然气量之间的关系模型，具体公式如下：
[0017][0018]其中，p
CHP
(t)为CHP产生的电功率，Ef
elec
是CHP的电效率，q
nor
是天然气单位体积能量；
[0019]热电联产机组产热量模型，具体公式如下：
[0020][0021]其中，q
CHP
(t)为CHP在t时刻产生的热能，Ef
heat
为CHP的热效率。
[0022]优选的，所述电
‑
热综合能源系统空调调度的成本最优的目标函数具体如下：
[0023][0024]其中，p
grid
(t)为t时刻从电网购买的电量，EP(t)为t时刻的电价，V
gas
(t)为CHP机组在t时刻使用天然气的体积，NP为天然气价格。
[0025]优选的，所述电
‑
热综合能源系统运行模型的约束条件包括：
[0026]电
‑
热综合能源系统中的热平衡约束，具体约束如下：
[0027]q
load
(t)＝q
CHP
+COP
·
p
HVAC
(t)；
[0028]电
‑
热综合能源系统中的空调热平衡约束，通过一组松弛变量X(t)对T
in
(t)变量进行线性重写进行凸化处理，具体约束如下：
[0029][0030]E∈{HVAC,CHP}；
[0031]其中，q
load
(t)是t时刻用户的制冷或供热需求，T
in
(t)是t时刻的室内温度，T
out
(t)是t时刻的室外温度，Z
i
(t)为t时刻空调i的运行变量，α为室内热容，β
i,on
和β
i,off
分别为热装置i工作状态和非工作状态下与室外温度有关的参数；
[0032]T
in
(t)满足如下约束：
[0033]X
i,1
(t)
‑
K
min
(1
‑
Z
i
(t))≤T
in
(t)≤X
i,1
(t)+K
max
(1
‑
Z
i
(t))；
[0034]X
i,2
(t)
‑
K
min
Z
i
(t)≤T
in
(t)≤X
i,2
(t)+K
max
Z
i
(t)；
[0035]K
min
Z
i
(t)≤X
i,1
(t)≤K
max
Z
i
(t)；
[0036]K
min
(1
‑
Z
i
(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于主动配电网的在线重构决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建电
‑
热综合能源系统设备模型；所述电
‑
热综合能源系统设备模型包括空调运行模型和热电联产机组模型；步骤2：构建考虑电
‑
热综合能源系统空调调度的成本最优的目标函数；步骤3：确定电
‑
热综合能源系统运行模型的约束条件，并采用线性变换技术将上述非凸模型进行凸化处理；步骤4：调用matlab中的gurobi求解器，基于构建电
‑
热综合能源系统设备模型，在给定目标函数约束下，根据给定的约束条件，求解得到考虑电
‑
热综合能源系统空调设备的最优调度策略，即得到配电网的最优购电功率，空调、CHP机组最优输出功率；步骤5：基于以上优化调度结果，构建主动配电网多目标优化重构模型，并采用粒子群优化算法对主动配电网优化重构模型求解，得到重构后配电网网架方案及其网损值。2.根据权利要求1所述的基于空调设备柔性管理的主动配电网在线重构方法，其特征在于，所述空调运行模型如下：q
HVAC
(t)＝COP
×
p
HVAC
(t)；其中，COP表示热量变化与供应电力需求的比率，q
HVAC
(t)为t时刻HVAC系统产生的冷气或热量，p
HVAC
(t)为t时刻HVAC系统所消耗的电功率。3.根据权利要求2所述的基于空调设备柔性管理的主动配电网在线重构方法，其特征在于，所述热电联产机组模型包括：热电联产机组产生电功率与使用天然气量之间的关系模型，具体公式如下：其中，p
CHP
(t)为CHP产生的电功率，Ef
elec
是CHP的电效率，q
nor
是天然气单位体积能量；热电联产机组产热量模型，具体公式如下：其中，q
CHP
(t)为CHP在t时刻产生的热能，Ef
heat
为CHP的热效率。4.根据权利要求1所述的基于空调设备柔性管理的主动配电网在线重构方法，其特征在于，所述电
‑
热综合能源系统空调调度的成本最优的目标函数具体如下：其中，p
grid
(t)为t时刻从电网购买的电量，EP(t)为t时刻的电价，V
gas
(t)为CHP机组在t时刻使用天然气的体积，NP为天然气价格。5.根据权利要求1所述的基于空调设备柔性管理的主动配电网在线重构方法，其特征在于，所述电
‑
热综合能源系统运行模型的约束条件包括：电
‑
热综合能源系统中的热平衡约束，具体约束如下：q
load
(t)＝q
CHP
+COP
·
p
HVAC
(t)；电
‑
热综合能源系统中的空调热平衡约束，通过一组松弛变量X(t)对T
in
(t)变量进行线性重写进行凸化处理，具体约束如下：
E∈{HVAC,CHP}；其中，q
load
(t)是t时刻用户的制冷或供热需求，T
in
(t)是t时刻的室内温度，T
out
(t)是t时刻的室外温度，Z
i
(t)为t时刻空调i的运行变量，α为室内热容，β
i,on
和β
i,off
分别为热装置i工作状态和非工作状态下与室外温度有关的参数；T
in
(t)满足如下约束：X
i,1
(t)
‑
K
min
(1
‑
Z
i
(t))≤T
in
(t)≤X
i,1
(t)+K
max
(1
‑
Z
i
(t))；X
i,2
(t)
‑
K
min
Z
i
(t)≤T
in
(t)≤X
i,2
(t)+K
max
Z
i
(t)；K
min
Z
i
(t)≤X
i,1
(t)≤K
max
Z
i
(t)；K
min
(1
‑
Z
i...

【专利技术属性】
技术研发人员：李万彬，刘春秀，李龙潭，周在彦，刘璇，刘奕敏，张玉琪，王文新，张政，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司德州供电公司，
类型：发明
国别省市：