一种分布式光伏的优化配置方法及系统技术方案

一种分布式光伏的优化配置方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，采集分布式光伏电网中的用户用电数据并确定电网系统负荷

【技术实现步骤摘要】
一种分布式光伏的优化配置方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力系统领域，更具体的，涉及一种分布式光伏的优化配置方法及系统
。

技术介绍

[0002]分布式光伏是当前开发利用太阳能的主要方式之一，分布式光伏系统能够通过“自发自用
、
余量上网”的方式，就近利用清洁能源资源，就近完成能源的生产和消费，具有能源利用率高，污染排放低等优点，对于保障能源安全
、
改善生态环境具有重要意义
。
[0003]现有的分布式光伏优化配置方法主要以传统峰谷分时供应方式为依据，预测供应量能够在一定时期内相对固定
。
另外，受到分布式光伏的发电本质特征的影响，分布式光伏的风险主要来自于电力生产状况变化而导致的用电负荷波动，以及因天气条件等因素导致的分布式光伏发电出力波动
。
[0004]但是，随着电力体制改革的推进，以用户为中心的需求导向的电力电量平衡机制开始形成，基于短期供需平衡和生产能力的相关参数，在电力资源优化配置中开始起到了决定性的作用
。
因此，除了用户用电负荷
、
分布式光伏发电出力等之外，同时将面临着用户用电需求的波动风险，这也导致电能的利用效率随之发生快速变化
。
以此为前提，如何合理配置分布式光伏容量，有效降低用户用电成本，实现利用效率和效益的最大化，是分布式光伏技术所面临的重要问题之一
。
[0005]因此，本专利技术拟提出一种分布式光伏的优化配置方法和系统，以此来解决现有技术中存在的问题
。

技术实现思路

[0006]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种分布式光伏的优化配置方法和系统，通过确定电网系统负荷
、
电网期望供应参数两者之间的联合概率密度得到期望供电数据集，并基于该数据集迭代求解分布式光伏配置模型的目标函数，从而基于最优解实现分布式光伏的容量配置
。
[0007]本专利技术采用如下的技术方案
。
[0008]本专利技术第一方面，涉及一种分布式光伏的优化配置方法，方法包括以下步骤：步骤1，采集分布式光伏电网中的用户用电数据并基于用户用电数据集确定电网系统负荷
、
电网期望供电参数之间的联合概率密度；步骤2，基于联合概率密度进行随机抽样，以获得分布式光伏电网的期望供电数据集；步骤3，从期望供电数据集中选取单一供电期望数据，迭代分布式光伏配置容量，以求解分布式光伏配置模型的目标函数；步骤4，当目标函数的取值最大时，获得单一供电期望数据的局部最优解，重复步骤
3、4
直到完成针对期望供电数据集中的所有的单一供电期望数据的求解；步骤5，将所有局部最优解的相同取值最多的解称为全局最优解，并根据全局最优解获取分布式光伏的优化配置容量
。
[0009]优选的，分布式光伏电网中用户用电数据集中，包括分布式光伏电网的历史系统
负荷与历史期望供电参数之间的关联关系
。
[0010]优选的，采用蒙特卡洛抽样从用户用电数据中抽取典型用电数据，并基于典型用电数据生成系统负荷与期望供电参数之间的联合概率密度函数；获取历史系统负荷的概率分布，并基于历史系统负荷的概率分布随机模拟供电参数，从而生成期望供电数据集
。
[0011]优选的，迭代分布式光伏配置容量还包括：根据变压器额定容量设定分布式光伏配置容量的迭代数值区间初始迭代数据和迭代步长；并且，迭代区间为迭代步长为
[0012]优选的，分布式光伏配置模型的目标函数为：
[0013]max[(R
E
+R
C
+R
G
)
‑
(C
I
+C
M
)][0014]式中，用于表征
t
时段下分布式光伏电网出力动态收益；用于表征
t
时段下分布式光伏电网出力固定收益；用于表征
t
时段下分布式光伏电网中分布式光伏的上网收益；用于表征
t
时段下分布式光伏的固定损耗；用于表征
t
时段下分布式光伏的动态损耗；其中，为电网中配置分布式光伏之前的电网供应负荷量，为电网中配置分布式光伏之后电网供应负荷量，为分布式光伏的上网电量；为电网期望供应参数，
P
C
为电网固定供应参数；与分别为单位容量的分布式光伏的投入成本与运维成本，为分布式光伏的投入容量
。
[0015]优选的，求解分布式光伏配置模型的目标函数还包括：求解分布式光伏配置模型的约束条件，当目标函数中的参数不满足所述约束条件时，目标函数的取值为
0。
[0016]优选的，约束条件包括变压器容量约束其中，为电网中变压器的额定容量
。
[0017]优选的，约束条件包括分布式光伏就地消纳约束其中，
λ
为分布式光伏就地消纳比例参数
。
[0018]本专利技术第二方面，涉及一种分布式光伏的优化配置系统，系统用于实现本专利技术第一方面的一种基于分布式光伏的优化配置方法；并且，系统包括采集模块
、
抽样模块
、
求解模块
、
迭代模块和配置模块；其中，采集模块，用于采集分布式光伏电网中的用户用电数据并基于用户用电数据集确定电网系统负荷
、
电网期望供电参数之间的联合概率密度；抽样模块，用于基于联合概率密度进行随机抽样，以获得分布式光伏电网的期望供电数据集；求解模块，用于从期望供电数据集中选取单一供电期望数据，迭代分布式光伏配置容量，以求解分布式光伏配置模型的目标函数；迭代模块，用于当目标函数的取值最大时，获得单一供电期望数据的局部最优解，重复抽样和求解模块的运算过程直到完成针对期望供电数据集中的所有的所述单一供电期望数据的求解；配置模块，用于将所有局部最优解的相同取值最多的解称为全局最优解，并根据全局最优解获取分布式光伏的优化配置容量
。
[0019]本专利技术的有益效果在于，与现有技术相比，本专利技术中的一种分布式光伏的优化配置方法与系统，能够通过确定电网系统负荷
、
电网期望供应参数两者之间的联合概率密度
得到期望供电数据集，并基于该数据集迭代求解分布式光伏配置模型的目标函数，从而基于最优解实现分布式光伏的容量配置
。
本专利技术有效可靠，能够为光伏发电运营商
、
能源服务商等不同角度的电能供应参与者提供合理的能源配置建议，为其供用电业务提供有效的决策支撑
。
[0020]本专利技术的有益效果还包括：
[0021]1、
本专利技术基于分布式光伏电网中的历史运行数据，对电网的运行情况进行合理且精准的分析，确保了供电期望的稳定性，有效降低了电网中电能供应的随机波动
。
通过优化配置分布式光伏容量，有效降低了用户用电成本，确保了电能有效利用的效率<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种分布式光伏的优化配置方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，采集分布式光伏电网中的用户用电数据并基于所述用户用电数据集确定电网系统负荷
、
电网期望供电参数之间的联合概率密度；步骤2，基于所述联合概率密度进行随机抽样，以获得所述分布式光伏电网的期望供电数据集；步骤3，从所述期望供电数据集中选取单一供电期望数据，迭代分布式光伏配置容量，以求解分布式光伏配置模型的目标函数；步骤4，当目标函数的取值最大时，获得单一供电期望数据的局部最优解，重复步骤
3、4
直到完成针对所述期望供电数据集中的所有的所述单一供电期望数据的求解；步骤5，将所有局部最优解的相同取值最多的解称为全局最优解，并根据全局最优解获取分布式光伏的优化配置容量
。2.
根据权利要求1所述的一种分布式光伏的优化配置方法，其特征在于：所述分布式光伏电网中用户用电数据集中，包括所述分布式光伏电网的历史系统负荷与历史期望供电参数之间的关联关系
。3.
根据权利要求2所述的一种分布式光伏的优化配置方法，其特征在于：采用蒙特卡洛抽样从用户用电数据中抽取典型用电数据，并基于所述典型用电数据生成系统负荷与期望供电参数之间的联合概率密度函数；获取历史系统负荷的概率分布，并基于所述历史系统负荷的概率分布随机模拟供电参数，从而生成所述期望供电数据集
。4.
根据权利要求3所述的一种分布式光伏的优化配置方法，其特征在于：所述迭代分布式光伏配置容量还包括：根据变压器额定容量设定分布式光伏配置容量的迭代数值区间初始迭代数据和迭代步长；并且，所述迭代区间为所述迭代步长为
5.
根据权利要求4所述的一种分布式光伏的优化配置方法，其特征在于：所述分布式光伏配置模型的目标函数为：
max[(R
E
+R
C
+R
G
)
‑
(C
I
+C
M
)]
式中，用于表征
t
时段下分布式光伏电网出力动态收益；用于表征
t
时段下分布式光伏电网出力固定收益；用于表征
t
时段下分布式...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴宁，潘熙，蔡奇新，祝宇楠，朱峰，范环宇，单超，蔡明明，刘云鹏，裴子霞，刘柳，徐伟，夏宇航，周小舟，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：