一种考虑负荷响应与发展的配网最优负荷承载力评估方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑负荷响应与发展的配网最优负荷承载力评估方法，该方法包括：S1，计及正常/故障两类场景下需求响应对负荷曲线及供电可靠性的影响，构建负荷承载能力区间模型；S2，计及负荷发展的不确定性，构建以经济性最优为目标的负荷承载能力优化模型；S3，外层模型采用遗传算法求解，内层为提升求解速度，提出基于大M法的内层模型线性化处理方法并采用CPLEX求解，从而得到配电网的最优负荷承载能力和相应的需求响应策略。本发明专利技术为配电网规划方案的评判与确定提供坚实支撑。划方案的评判与确定提供坚实支撑。划方案的评判与确定提供坚实支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑负荷响应与发展的配网最优负荷承载力评估方法


[0001]本专利技术涉及电力系统中配电网规划领域，具体涉及一种考虑配电网对不同类型负荷的供应能力，并计及正常/故障运行时需求响应对负荷供应能力的影响和负荷发展不确定性的经济性最优的负荷承载能力评估方法。

技术介绍

[0002]配电网承担着将电能安全、可靠、持续地分配给区域内电力用户的任务，时刻影响着人民生活和社会经济建设。配电网规划是配电网建设的关键环节和发展的重要指引，因此，需要制定科学有效的配电网规划方案。配电网的负荷承载能力反应了配电网在一定安全约束下对各类负荷的供应能力，这个指标对配电网规划具有指导意义，评估配电网的负荷承载能力可以发现供电瓶颈，并验证规划方案的可行性。
[0003]然而随着传统的配电网逐步向智能配电网发展，先进的通信和控制技术使得需求响应(demandresponse，DR)得以有效实施，需要正确评估需求响应对配电网负荷承载能力的影响，从而避免规划方案的规划容量不足或容量过剩。需求响应为配电网提供了柔性负荷调节资源，按照售电商引导方式不同，可分为价格型需求响应和激励型需求响应。与价格型需求响应相比，激励型需求响应更加灵活，因此，激励型需求响应受到了广泛关注。现有文献对激励型DR的用户响应量、优化决策、成本收益等方面进行了深入研究，但未全面考虑正常、故障运行时需求响应对负荷承载能力的影响。正常运行时的需求响应将通过削峰填谷改变负荷曲线，故障运行需求响应可以提高供电可靠性，而负荷曲线和供电可靠性都对配电网负荷承载能力有着直接影响，计及需求响应后便给负荷承载能力评估带来了困难，因此有必要找到一种能够量化反映正常/故障两类场景下需求响应对负荷承载能力影响的方法。
[0004]需求响应的实施可以提高配电网的负荷承载能力，增加配电网收益，但同时需要付出相应的需求响应费用。如何找到最优的负荷承载能力以及对应的需求响应策略对配电网规划有重要意义。此外，负荷承载能力效益是按照系统可供各类负荷最大值计算。现有系统在发展过程中各类负荷不一定会按照现有比例均衡增长。因此，在负荷承载能力效益计算中需要考虑负荷发展的不确定性。
[0005]现有研究在针对上述问题的以可靠性作为安全约束的供电能力计算中，多采用遗传算法和蒙特卡罗模拟法相结合的方法求解，然而蒙特卡洛模拟法计算可靠性时间长，若求解上述问题将消耗大量的计算时间。因此，需要找到能够大幅缩短可靠性计算过程的方法，以提升计算效率。
[0006]综上所述，有必要提出一种考虑配电网对不同类型负荷的供应能力，并计及正常/故障运行时需求响应对负荷供应能力的影响和负荷发展的不确定性的经济性最优的负荷承载能力评估方法。

技术实现思路

[0007]为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本专利提出了一种考虑负荷响应与发展的配网最优负荷承载力评估方法。在考虑需求响应以及负荷发展不确定性的情况下，对配电网经济性最优的负荷承载能力进行评估。
[0008]具体的，本申请提出的一种考虑负荷响应与发展的配网最优负荷承载力评估方法包括：
[0009]S1：计及正常/故障两类场景下需求响应对负荷曲线及供电可靠性的影响，构建负荷承载能力区间模型：
[0010]由于各馈线负荷曲线不同，其负荷按照不同比例叠加后，互联系统总负荷曲线峰值可能存在不同的时刻。总负荷曲线数组L
curv
为：
[0011][0012]当α
i
由0至1变化时，相应的L
curv
可能会出现不同的尖峰时刻，集合H记录出现的s个负荷峰值时刻：
[0013]H＝{t|L
curv
(t)＝1}(2)
[0014]通过馈线间负荷比例的变化确定所有可能的出现尖峰的时刻。将所有出现的尖峰负荷比例按它们对应的尖峰时刻t分组，可以被分为s个区间。每一个区间Z
(i)
中的尖峰负荷比例都在同一时刻t
i
达到峰值，所以它们在峰值时刻削减后的负荷曲线是一样的。一共能得到s组削减后的各馈线负荷曲线。矩阵Z表示各峰值负荷比例区间：
[0015]Z＝[Z
(1)
Z
(2)
…
Z
(s)
]T
(3)
[0016]将各组负荷曲线归一化后，计算各组负荷曲线在相同可靠性约束下的最大负荷供应能力，进一步可确定在某一尖峰时刻t
j
下满足可靠性约束的负荷承载能力边界：
[0017][0018]式中，为最大负荷供应能力，为各馈线负荷曲线在总负荷尖峰时刻t
j
按需求响应削减后归一化的负荷曲线，y
i
表示馈线i的负荷。
[0019]H中的每一个元素可以确定一个负荷承载能力边界，依据尖峰时刻负荷比例组Z的划分情况，确定每一个负荷承载能力边界范围，最终组成完整的、考虑负荷发展不确定性的负荷承载能力边界B，并与各馈线的容量约束共同组成负荷承载能力区间Ω
C,REDR
。
[0020][0021][0022]S2：计及负荷发展的不确定性，构建以经济性最优为目标的内外层嵌套的负荷承载能力优化模型；
[0023]201)基于负荷发展符合正态分布的特点，利用多元正态分布概率密度函数描述负荷发展的不确定性，并利用参数估计中的最大似然估计法计算概率密度函数的期望和方差，进而构建考虑负荷发展不确定性的负荷承载能力效益计算模型。
[0024]电力系统负荷发展通常服从正态分布，因此可以采用正态分布来表征馈线负荷的不确定性。对于n条馈线互联的系统，利用多元正态分布概率密度函数描述负荷发展的不确定性。
[0025]根据多元正态分布的定义，若随机向量为p维正态随机向量，X～N
P
(μ，Σ)，X＝[X1，X2，...，X
P
]T
，则X的联合概率密度函数为：
[0026][0027]式中，μ为期望向量；Σ为协方差矩阵。
[0028]对于n条互联馈线，其负荷承载能力边界上的点可以表示为Y＝[Y1，Y2，...，Y
n
]T
，采集历史m个尖峰时刻对应的各馈线负荷值构成样本数据阵D，
[0029]D
(i)
＝[d
i1
，...，d
in
]T
(i＝1，...，m)，利用参数估计中的最大似然估计法，确定f(Y)的μ、Σ。
[0030][0031]其中，为样本均值，A为样本离差阵：
[0032][0033]由于Ω
C,REDR
是n维有界区间，现有概率密度函数f(Y)在B上的积分之和小于1。因此需要修正概率密度函数：
[0034][0035]进一步，计算得到总的负荷承载能力效益：
[0036]C
inc
＝∮
B
f'(Y)
·
S(Y)
ꢀꢀꢀ
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑负荷响应与发展的配网最优负荷承载力评估方法，其特征在于，所述方法包括：S1，计及正常/故障两类场景下需求响应对负荷曲线及供电可靠性的影响，构建负荷承载能力区间模型；S2，计及负荷发展的不确定性，构建以经济性最优为目标的内外层嵌套的负荷承载能力优化模型；S3，针对提出的最优负荷承载能力内外层嵌套优化模型，外层模型采用遗传算法求解，内层为提升求解速度，提出基于大M法的内层模型线性化处理方法并采用CPLEX求解。2.根据权利要求1所述的考虑负荷响应与发展的配网最优负荷承载力评估方法，其特征在于，步骤S1中，用区间的形式量化反映正常/故障两类场景下需求响应对负荷承载能力的影响，总负荷曲线数组L
curv
为：当α
i
由0至1变化时，相应的L
curv
可能会出现不同的尖峰时刻，集合H记录出现的s个负荷峰值时刻：H＝{t|L
curv
(t)＝1} (2)通过馈线间负荷比例的变化确定所有可能的出现尖峰的时刻，将所有出现的尖峰负荷比例按它们对应的尖峰时刻t分组，可以被分为s个区间，每一个区间Z
(i)
中的尖峰负荷比例都在同一时刻t
i
达到峰值，所以它们在峰值时刻削减后的负荷曲线是一样的，一共能得到s组削减后的各馈线负荷曲线，矩阵Z表示各峰值负荷比例区间：Z＝[Z
(1)
Z
(2)
…
Z
(s)
]
T (3)将各组负荷曲线归一化后，计算各组负荷曲线在相同可靠性约束下的最大负荷供应能力，进一步可确定在某一尖峰时刻t
j
下满足可靠性约束的负荷承载能力边界：式中，为以可靠性为安全约束的最大负荷供应能力，为各馈线负荷曲线在总负荷尖峰时刻t
j
按需求响应削减后归一化的负荷曲线，y
i
表示馈线i的负荷，H中的每一个元素可以确定一个负荷承载能力边界，依据尖峰时刻负荷比例组Z的划分情况，确定每一个负荷承载能力边界范围，最终组成完整的、考虑负荷发展不确定性的负荷承载能力边界B，并与各馈线的容量约束共同组成负荷承载能力区间Ω
C,REDRC,REDR
3.根据权利要求1所述的考虑负荷响应与发展的配网最优负荷承载力评估方法，其特征在于，步骤S2中，基于负荷发展符合正态分布的特点，采用正态分布来表征馈线负荷的不确定性，并提出了基于最大似然估计的概率密度函数期望和方差计算方法，进而构建考虑负荷发展不确定性的负荷承载能力效益计算模型：根据多元正态分布的定义，若随机向量为p维正态随机向量，X～N
P
(μ，∑)，X＝[X1，X2，...，X
P
]
T
，则X的联合概率密度函数为：式中，μ为期望向量；Σ为协方差矩阵，对于n条互联馈线，其负荷承载能力边界上的点可以表示为Y＝[Y1，Y2，...，Y
n
]
T
，采集历史m个尖峰时刻对应的各馈线负荷值构成样本数据阵D，D
(i)
＝[d
i1
，...d
in
]
T
(i＝1，...,m)，利用参数估计中的最大似然估计法，确定f(Y)的μ、Σ，其中，为样本均值，A为样本离差阵：由于Ω
C,REDR
是n维有界区间，现有概率密度函数f(Y)在B上的积分之和小于1，因此需要修正概率密度函数：进一步，计算得到总的负荷承载能力效益：C
inc
＝∮
B
f'(Y)
·
S(Y)
ꢀꢀꢀꢀ
(11)式中，S(Y)为各馈线负荷对应的售电收益。4.根据权利要求1所述的一种考虑负荷响应与发展的配网最优负荷承载力评估方法，其特征在于，步骤S3中，在进行供电可靠性计算时，提出了基于大M法的负荷转供和负荷削减的非线性过程线性化处理方法，以提升内层模型的求解速度，具体包括：提出采用大M法，引入布尔变量求解，M是人为定义的很大的数，模型如下：(z
‑
1)M≤a
‑
b≤zM
ꢀꢀꢀꢀ
(12)(z
‑
1)M+(a
‑
b)≤c≤(1
‑
z)M+(a
‑
b)
ꢀꢀꢀꢀ
(13)
‑
zM+0≤c≤zM+0
ꢀꢀꢀꢀ
(14)式中，z∈{0，1}若z＝1，表示不能完全转供，由于M是一个充分大的数，式(14)被松弛，
在计算过程中始终不起作用，此时上面第二个式子两边取等号，c＝a
‑
b；若...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洪，滑雪娇，徐正阳，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：