【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于光伏发电，具体涉及一种高比例光伏低压台区的多目标优化运行方法。
技术介绍
1、当前，随着光伏发电技术的发展和推广，以及分布式光伏发电的普及和接入量的增加，接入高比例光伏的电力系统在实际运行中面临着电压波动、功率失衡以及电池储能管理等挑战。特别是在低压侧接入的情况下，如何实现系统的高效稳定运行，进而最大化光伏发电量，降低系统运行成本，提高电力系统的经济效益，得到了越来越多的关注和研究。目前传统的运行方式已无法有效解决这些问题，因此需要一种针对含高比例光伏低压台区的多目标优化方式来优化运行。
技术实现思路
1、本专利技术针对上述问题提供了一种高比例光伏低压台区的多目标优化运行方法，通过采用多目标优化的方式，以低压台区供电的稳定性、降低能耗以及能源利用率为目标，综合考虑光伏电压控制、功率平衡和电池储能调度等关键因素，从而实现含高比例光伏低压台区的安全稳定运行。
2、为达到上述目的本专利技术采用了以下技术方案：
3、一种高比例光伏低压台区的多目标优化运行方法，包括以下步骤：
4、步骤1，获取光伏低压台区的相关数据；
5、步骤2，建立多目标优化模型，将低压台区的电压波动、有功损耗和上级电网购电成本作为优化目标；
6、步骤3，考虑光伏无功电压控制、有功功率平衡和电池储能调度，利用多目标优化方式，对光伏功率、储能电池系统进行多目标优化调度；
7、步骤4，根据优化结果，调节光伏发电功率、储能电池充放电状态和台区系
8、进一步，所述步骤1中相关数据包括电网电压、负荷功率和天气情况，其中天气情况包括太阳辐照度、温度。
9、更进一步，所述负荷功率的计算公式如下：
10、
11、其中，i、tenv分别是光伏面板接收的辐照度、温度，ppv、pbpv分别为光伏电站的实际出力、额定容量。
12、进一步，所述步骤3中多目标优化方式，具体步骤为：
13、步骤3.1，确定待优化变量种群的维度、种群数目、迭代次数，输入目标函数，随机产生初始种群；
14、步骤3.2，使用快速非支配排序方式对待优化变量种群更新；
15、步骤3.3，基于初始种群开始优化目标函数，迭代种群：
16、
17、式中，pp,1、pp,2分别为两个阶段更新后的种群向量位置，p为当前种群位置向量，r为[0,1]之间的随机数，r的值为{1,2}中的随机一个，lb、ub分别为种群的上、下限值向量；
18、步骤3.4，在每个阶段更新后，判断更新后的种群是否更优，更优则更新当前种群，并与上一代最优种群合并，否则保持原状：
19、
20、其中，为第t次迭代的i阶段更新后的种群向量，为第t次迭代的i阶段更新后的目标函数向量值，ft为第t次迭代的目标函数向量值，pt为第t次迭代的最优种群位置向量；
21、步骤3.5，判断是否达到最大迭代次数，若未达到则迭代次数加1，返回步骤3.2，若达到则输出当前最优种群位置向量，计算目标函数的优化结果，即输出最优种群的优化结果。
22、与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
23、本专利技术通过采用一种多目标优化方式，综合考虑供电稳定性、电能质量和能源利用率等目标，实现了高比例光伏低压台区的优化运行。该方法应用简单，能够快速降低台区电压波动，实现功率平衡，提高电能质量并最大化能源利用效率，同时确保了光伏低压台区的安全稳定性。
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1.一种高比例光伏低压台区的多目标优化运行方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种高比例光伏低压台区的多目标优化运行方法，其特征在于，所述步骤1中相关数据包括电网电压、负荷功率和天气情况，其中天气情况包括太阳辐照度、温度。
3.根据权利要求2所述的一种高比例光伏低压台区的多目标优化运行方法，其特征在于，所述负荷功率的计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种高比例光伏低压台区的多目标优化运行方法，其特征在于，所述步骤3中多目标优化方式，具体步骤为：
【技术特征摘要】
1.一种高比例光伏低压台区的多目标优化运行方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种高比例光伏低压台区的多目标优化运行方法，其特征在于，所述步骤1中相关数据包括电网电压、负荷功率和天气情况，其中天气情况包括太阳辐照度、温度。...
【专利技术属性】
技术研发人员：庄冠群，李德鑫，张海锋，赵波，张懿夫，彭晓宇，陈超，刘鸣泰，孟祥东，高松，冷俊，陈璟毅，魏于凯，张利，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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