配网规划方法、装置、存储介质和计算机设备制造方法及图纸

本申请公开了一种配网规划方法、装置、存储介质和计算机设备。包括：对不同维度的电力数据进行关联分析处理，建立相关性概率分布模型；依据相关性概率分布模型确定源

【技术实现步骤摘要】
配网规划方法、装置、存储介质和计算机设备


[0001]本申请涉及电力系统
，尤其是涉及到一种配网规划方法、装置、存储介质和计算机设备。

技术介绍

[0002]随着现代科技的发展，电力的地位也越来越突出，人们对电能质量的要求也越来越高，同时电力的安全性也受到越来越多的关注。随着越来越多的分布式电源接入配电网，配电系统将发生根本性的变化，配电网规划和运行将彻底改变且其影响程度与分布式电源的位置和容量息息相关。传统配电网规划设计方法仅追求正常状态下经济运行方式优化方法，即最优潮流，已经无法满足配电网增加状况的需要。而且，随着风光等新能源在电力系统中的占比不断增加，风电、光伏出力和负荷之间的随机性并不完全独立，而是两两之间存在复杂的相关性，这使得风
‑
光
‑
荷多维时空相关性问题变得不可忽视，亟需一种可以兼顾经济运行、电网安全和风
‑
光
‑
荷多维时空相关性的配电网规划方法。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请提供了一种配网规划方法、装置、存储介质和计算机设备，通过风
‑
光
‑
荷时空相关性概率分布模型建立了配电网双层规划模型，有利于推动清洁能源的高效利用和电力系统的可持续发展。
[0004]根据本申请的一个方面，提供了一种配网规划方法，包括：获取不同维度的配电网的电力数据，其中，配电网包括分布式电源和电力线路，电力数据包括风电数据、光伏数据和负荷需求数据；对电力数据进行关联分析处理，建立相关性概率分布模型；依据相关性概率分布模型确定源
‑
荷时空相关性的目标场景；以最小规划费用为目标，依据第一约束条件建立目标场景下配电网规划层的第一目标函数；以最小运行网损为目标，依据第二约束条件建立目标场景下配电网运行层的第二目标函数；依据第一目标函数和第二目标函数，建立双层规划模型；依据粒子群算法对双层规划模型进行求解，得到配电网的目标规划方案。
[0005]可选地，依据第一目标函数和第二目标函数，建立双层规划模型之后，配网规划方法还包括：依据混合惩罚函数对双层规划模型的约束条件进行优化处理。
[0006]可选地，第一目标函数表示为：min，
[0007]，
[0008]式中，C
inv
为配电网总投资费用，为配电网在s场景下的运行费用，S为所有场景的集合，C
pe
为购电成本，C
DGenvir
为s场景下分布式电源弃风或弃光费用，C
loss
为网损费用；
[0009]第一约束条件包括：分布式电源容量约束；分布式电源容量约束表示为：，
[0010]式中，P
DG,i
为第i个分布式电源机组的出力，μ为分布式电源的渗透率，P
load
为系统的总负载。
[0011]可选地，第二目标函数表示为：，
[0012]，
[0013]，
[0014]式中，P
loss
为配电网的总网损，T为总时段数，N
(i)
为总节点数，Ω(i)为以节点i为首端节点的线路集合，r
ij
为支路ij的线路电阻，I
ij,t
为t时刻下支路ij的线路电流，V
i,t
为t时刻节点i的电压。
[0015]可选地，第二约束条件包括：分布式电源出力约束、配电网潮流约束、电网安全约束和配网辐射状约束；分布式电源出力约束表示为：，
[0016]，
[0017]式中和分别为t时刻下第i个分布式电源机组的有功、无功出力，为t时刻下第i个分布式电源机组的有功出力上限，和分别为t时刻下第i个分布式电源机组的无功出力上限、下限。
[0018]可选地，配电网潮流约束表示为：，
[0019]，
[0020]，
[0021]，
[0022]式中，p
j,t
和q
j,t
分别为t时刻下节点j注入的有功功率和无功功率，P
jk,t
和Q
jk,t
分别为t时刻下流过支路jk的有功功率和无功功率，P
ij,t
和Q
ij,t
分别为t时刻下流过支路ij的有功功率和无功功率，Ω(j)为以节点j为首端节点的线路集合，x
ij
为支路ij的线路电抗；电网安全约束表示为：，
[0023]，
[0024]式中，和分别为t时刻下节点i的电压平方幅值上限、下限，为t时刻下支路ij的电流平方幅值上限；
[0025]配网辐射状约束表示为：，
[0026]式中，n为节点个数，m为线路支路个数，为线路连通，为线路关断。
[0027]可选地，依据混合惩罚函数优化处理后的双层规划模型表示为：，，
[0028]，
[0029]式中，x
inv
和x
opr
分别为规划变量和运行变量，G(
·
)和H(
·
)为规划层约束，g(
·
)和h(
·
)为运行层约束，r
（Dt）
为惩罚因子，Dt为迭代次数，m
inv
和l
inv
分别为规划层不等式约束和等式约束的数量，m
opr
和l
opr
分别为运行层不等式约束和等式约束的数量。
[0030]可选地，对电力数据进行关联分析处理，建立相关性概率分布模型，包括：确定电力数据对应的边缘概率函数；依据边缘概率函数，构建相关性概率分布模型的树结构；依据树结构，确定不同维度的电力数据之间的相关性函数和AIC指标值；依据AIC指标值对相关性函数进行筛选，确定目标相关性函数；对边缘概率函数和目标相关性函数进行组合处理，得到相关性概率分布模型。
[0031]可选地，确定AIC指标值采用下述公式：AIC=，
[0032]式中，b为样本的个数，a为参数的个数，为相应的二元相关性函数似然
函数的值,θ为二元相关性函数的参数。
[0033]可选地，依据边缘概率函数，构建相关性概率分布模型的树结构，包括：计算相关性概率分布模型的第n层的电力数据之间的秩相关系数，其中，n为大于0的正整数；将第一电力数据与除第一电力数据以外的其他电力数据的秩相关系数相加，得到第一电力数据的分数，其中，第一电力数据为任一电力数据；依据分数对电力数据进行降序排列，得到目标排列顺序；依据目标排列顺序连接电力数据，得到第n层的树结构。
[0034]可选地，电力数据对应的边缘概率函数表示为：，
[0035]，
[0036]，
[0037]式中，K(
·
)为核密度函数，h为窗宽，X
w,i
为风机第i时刻的风速，X
pv,i
为光伏本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配网规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同维度的配电网的电力数据，其中，所述配电网包括分布式电源和电力线路，所述电力数据包括风电数据、光伏数据和负荷需求数据；对所述电力数据进行关联分析处理，建立相关性概率分布模型；依据所述相关性概率分布模型确定源
‑
荷时空相关性的目标场景；以最小规划费用为目标，依据第一约束条件建立所述目标场景下配电网规划层的第一目标函数；以最小运行网损为目标，依据第二约束条件建立所述目标场景下配电网运行层的第二目标函数；依据所述第一目标函数和所述第二目标函数，建立双层规划模型；依据粒子群算法对所述双层规划模型进行求解，得到所述配电网的目标规划方案。2.根据权利要求1所述的配网规划方法，其特征在于，所述依据所述第一目标函数和所述第二目标函数，建立双层规划模型之后，所述方法还包括：依据混合惩罚函数对所述双层规划模型的约束条件进行优化处理。3.根据权利要求2所述的配网规划方法，其特征在于，所述第一目标函数表示为：min，，式中，C
inv
为配电网总投资费用，为配电网在s场景下的运行费用，S为所有场景的集合，C
pe
为购电成本，C
DGenvir
为s场景下分布式电源弃风或弃光费用，C
loss
为网损费用；所述第一约束条件包括：分布式电源容量约束；所述分布式电源容量约束表示为：，式中，P
DG,i
为第i个分布式电源机组的出力，μ为分布式电源的渗透率，P
load
为系统的总负载；所述第二目标函数表示为：，，，式中，P
loss
为配电网的总网损，T为总时段数，N
(i)
为总节点数，Ω(i)为以节点i为首端节点的线路集合，r
ij
为支路ij的线路电阻，I
ij,t
为t时刻下支路ij的线路电流，V
i,t
为t时刻节点i的电压；
所述第二约束条件包括：分布式电源出力约束、配电网潮流约束、电网安全约束和配网辐射状约束；所述分布式电源出力约束表示为：，，式中和分别为t时刻下第i个分布式电源机组的有功、无功出力，为t时刻下第i个分布式电源机组的有功出力上限，和分别为t时刻下第i个分布式电源机组的无功出力上限、下限；所述配电网潮流约束表示为：，，，，式中，p
j,t
和q
j,t
分别为t时刻下节点j注入的有功功率和无功功率，P
jk,t
和Q
jk,t
分别为t时刻下流过支路jk的有功功率和无功功率，P
ij,t
和Q
ij,t
分别为t时刻下流过支路ij的有功功率和无功功率，Ω(j)为以节点j为首端节点的线路集合，x
ij
为支路ij的线路电抗；所述电网安全约束表示为：，，式中，和分别为t时刻下节点i的电压平方幅值上限、下限，为t时刻下支路ij的电流平方幅值上限；所述配网辐射状约束表示为：，式中，n为节点个数，m为线路支路个数，为线路连通，为线路关断；依据混合惩罚函数优化处理后的所述双层规划模型表示为：，
，，式中，x
inv
和x
opr
分别为规划变量和运行变量，G(
·
)和H(
·
)为规划层约束，g(
·
)和h(
·
)为运行层约束，r
（Dt）
为惩罚因子，Dt为迭代次数，m
inv
和l
inv
分别为规划层不等式约束和等式约束的数量，m
opr
和l
opr
分别为运行层不等式约束和等式约束的数量。4.根据权利要求1所述的配网规划方法，其特征在于，所述对所述电力数据进行关联分析处理，建立相关性概率分布模型，包括：确定所述电力数据对应的边缘概率函数；依据所述边缘概率函数，构建所述相关性概率分布模型的树结构；依据所述树结构，确定不同维度的所述电力数据之间的相关性函数和AIC指标值；依据AI...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫广颖，詹弘，苏珈，杜欣慧，王立东，王雅博，裴鑫岩，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：