本发明专利技术公开了属于新能源配电技术领域，特别涉及一种多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，包括：使用配网潮流求解与启发式优化算法相结合的选址定容方法，遍历每组代表性光伏出力模式，获得给定光伏出力模式下对应的非支配方案解集；构建新型配电网技术性能评估模型，获得配电网技术性能指标；使用组合赋权－模糊评价的综合评价方法，对各非支配方案解集进行综合评定，获得综合评价值；根据每种出力模式的全年天数占比加权计算得到最终综合评价值；选取具有最大最终综合评价值的非支配解作为最优光伏选址定容方案。考虑多方面指标因素，获得在多技术性能指标上更均衡、总体性能更优的新型配电系统分布式光伏选址定容方案。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源配电，特别涉及一种多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法。
技术介绍
1、近年来，随着碳排放问题制约社会和经济发展，构建以光伏为基础的新型配电网系统是达成“双碳”目标的关键措施。分布式光伏电源发电呈现显著的波动性、间歇性，大规模光伏接入给新型电力系统带来电压越限、网损增加、运行风险增大等一系列危害。因此如何合理规划光伏电源的接入位置与容量是当下促进新型配电网系统高质量发展的重要技术问题。
2、新型配电系统中分布式光伏选址定容研究是针对光伏接入点位置、各点处光伏接入容量开展规划。由于不同接入方案对配网运行多维度、多指标的影响效果有所不同，因此选址定容研究本质上是解决一个多目标优化问题，即通过建立优化算法并求解以期获得具有多个设定目标共同最优结果的光伏接入点、接入容量参数。
3、一方面，受制于配电网系统运行原理约束，设定的优化目标间存在优化冲突，多个优化目标难以达到同时最优，需要在优化结果中选取最终的最佳接入方案。现有技术中分布式光伏选址定容方法难以实现考虑多方面指标因素，科学、合理地选取最终接入方案。
4、另一方面，受制于计算效率和求解难度，现有技术中的分布式光伏选址定容方法中的多目标优化算法仅设定2～3个优化目标，如网络节点电压偏差量、光伏消纳率以及网络损耗率等，难以全面覆盖光伏接入下的新型配电网性能指标。此时，优化算法实际考量的指标范围小于由于光伏接入所产生影响的指标范围，因此在有限优化目标数目下难以确保最终选取方案在较宽指标考量范围内具有良好的各指标综合性能。
5、因此现有技术中分布式光伏选址定容方法存在如下技术缺陷：
6、在多目标优化问题求解方面，存在两类方法。1)经典数学优化方法，其理论上可以获得全局最优解，然而光伏选址定容优化是一类具有非线性、多约束的混合整数规划问题，经典数学优化方法存在位数灾难问题，并且较难收敛无法获取最优解。2)启发式优化算法，包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，但现有研究侧重增强优化算法性能、求解效率，最优方案选取时仅考虑设定的数个优化指标的性能，缺乏对范围外指标性能的考虑。
7、在最优方案选取方面，虽然考虑到了多指标综合评价问题，有通过加权法求取综合评价值实现接入点优选，也有模糊数层次分析法、优劣解距离法和主成分分析法的应用。但当前技术仅采用单一方法或简单组合方法进行方案的综合评价与最终方案选取，缺乏对于量纲不同、类型不同的多维度、多指标光伏接入影响因素进行完善评价的技术方法。
8、在针对新型配电网系统的分布式光伏选址定容问题方面，虽然有考虑遗传算法、粒子群算法等方法的光伏接入位置、接入容量规划，但其主要用于促进优化算法求解性能及方法设定的2～3个优化目标结果的提升。在新型配电系统中，分布式光伏的广泛接入将对系统产生多维度、多指标的同时性影响，仅在较少数目优化目标中寻优的方法存在偏向增强设定优化指标，而范围外指标考虑不全面、存在性能劣化的问题。
9、在利用多目标优化算法获取了光伏位置、容量参数的接入方案集合后，仅采用模糊综合评价方法、加权法等单一或简单组合方法进行最终方案选取，没有完善考虑到多指标所占权重赋值过程中的主观、客观因素，赋权过程存在全面性、科学性不足的问题。
10、综上所述，亟需一种多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，能够增强光伏选址定容方法的光伏接入下配网性能评价指标考量范围，提升最终方案选取的多维性能综合评价合理性，获得在多技术性能指标上更均衡、总体性能更优的新型配电系统分布式光伏选址定容方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，包括以下步骤：
2、步骤s1:使用配网潮流求解与启发式优化算法相结合的选址定容方法，遍历每组代表性光伏出力模式，获得给定光伏出力模式下对应的非支配方案解集；构建新型配电网技术性能评估模型，获得配电网技术性能指标；
3、步骤s2：使用组合赋权－模糊评价的综合评价方法，在不同光伏出力模式下，对各非支配方案解集进行综合评定，获得综合评价值；根据每种出力模式的全年天数占比加权计算得到最终综合评价值；选取具有最大最终综合评价值的非支配解作为最优光伏选址定容方案，实现基于综合性能评价的评价-选取一体化分布式光伏选址定容。
4、所述步骤s1中构建新型配电网技术性能评估模型包括：电能质量评估模型、供电能力评估模型以及光伏并网特性评估模型；
5、所述电能质量评估模型包括：
6、平均电压偏差率δu：
7、
8、式中：ui为第i个监测位置的电压测量值；uie为第i个监测位置的系统标称电压；n为监测点数量；
9、平均电压波动率λu：
10、
11、式中：ui(j)为第i个测量点的电压监测值；为系统电压均值；nc为电压监测周期内测量数；
12、综合电压合格率du：
13、
14、du为根据负荷等级加权得到的综合电压合格率、ua、ub、uc分别为根据新型配电网中负荷重要程度从高至低划分为a、b、c三个等级对应的电压，dx为是各个监测点分别测量的电压合格率，x＝{a，b，c}；tu为电压超上限运行时间；td为电压超下限运行时间；t0为总运行统计时间；
15、所述供电能力评估模型包括：
16、主变压器重、过载率：
17、主变压器重、过载率＝(主变重载运行时间+主变过载运行时间)/总监测时间×100％；
18、配电线路重、过载率dline：
19、
20、式中：tiz、tig、ti分别为配网中第i条线路的重载、过载和总运行时间；li、l0分别为第i条线路的长度和配电网线路总长度；m为配电网支路数量；
21、线路总损耗率dloss
22、
23、式中：ii，t、ri分别为t时刻第i条支路的电流和电阻；为t0至t时刻内配电网传输的总电量。
24、所述光伏并网特性评估模型包括：
25、光伏容量渗透率：
26、光伏容量渗透率＝分布式光伏额定容量/最大负荷量×100％；
27、光伏最大盈余发用比μ：
28、
29、式中：pl，t和分别为t时刻负荷功率与时段内最大负荷功率；ppv，t是分布式光伏电源在t时刻的输出功率；
30、源-荷归一化形态匹配率λgl：
31、
32、式中：为分布式光伏电源在时段内的最大输出功率；
33、光伏弃光率：
34、光伏弃光率＝光伏弃电量/(光伏弃电量+光伏发电量)×100％。
35、所述步骤s1中配网潮流求解与启发式优化算法相结合的选址定容方法包括：
36、步骤s11：使用k-means方法对光伏全年出力数据进行聚类，得到多组代表性光伏出力模式；本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤S1中构建新型配电网技术性能评估模型包括：电能质量评估模型、供电能力评估模型以及光伏并网特性评估模型；
3.根据权利要求1所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤S1中配网潮流求解与启发式优化算法相结合的选址定容方法包括：
4.根据权利要求3所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤S12中使用基于NSGA-II算法的多目标优化方法进行优化求解包括：
5.根据权利要求1所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤S2中组合赋权－模糊评价的综合评价方法包括：
6.根据权利要求5所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤S21中使用AHP-灰色关联分析方法进行主观赋权包括：
7.根据权利要求5所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤S22中使用CRITIC方法进行客观赋权包括：
8.根据权利要求5所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤S23中使用最小鉴别信息法进行主-客观权重的组合赋权包括：
9.根据权利要求5所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤S24中模糊综合评判法包括：
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【技术特征摘要】
1.一种多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤s1中构建新型配电网技术性能评估模型包括：电能质量评估模型、供电能力评估模型以及光伏并网特性评估模型；
3.根据权利要求1所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤s1中配网潮流求解与启发式优化算法相结合的选址定容方法包括：
4.根据权利要求3所述的多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，其特征在于，所述步骤s12中使用基于nsga-ii算法的多目标优化方法进行优化求解包括：
5.根据权利要求1所述的多维性能评估的新型配电网...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈奇芳，张晓曼，吴迪，李建红，耿云鹏，齐霞，安磊，张妍，路妍，刘宣，相静，张萌萌，李若凡，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：
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