System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种配电网配置方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

一种配电网配置方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40976234 阅读:7 留言:0更新日期:2024-04-18 21:24
本发明专利技术涉及储能与智能电网领域,公开了一种配电网配置方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:获取各个配电网节点的负荷成本参数;基于负荷成本参数计算各个配电网节点对应的负荷权重;基于各个配电网节点的负荷成本参数及负荷权重计算年切负荷成本;基于分布式储能与配电网分散交易模式,获取各个配电网节点在交易轮次中的交易信息,并基于交易信息确定年投资成本;建立以年切负荷成本和年投资成本的相加结果最小的目标函数;对目标函数进行求解,并根据求解结果对配电网进行配置,本发明专利技术通过量化各负荷的重要程度,确定年投资成本,并以年切负荷成本和年投资成本的相加结果最小为目标函数,最大程度上降低配电网侧的投建成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及储能与智能电网领域,具体涉及一种配电网配置方法、装置、计算机设备及存储介质


技术介绍

1、随着可再生能源的迅速发展和应用,光伏和风电等分布式电源的接入量越来越大,为配电网的规划和运行带来了新的挑战。为了降低配电网遭受灾害带来的经济损失,解决发电侧和配电测在时间上的协调问题,如何实现配电网和分布式储能的最优化配置是个重要的问题。

2、在现有技术中在配电网侧接入电池储能系统,能够有效提高配电网节点供电系统的稳定性和可靠性。在配电网节点配置电池储能系统解决了新能源接入配电网弃电的问题,但同时增加了配电网侧的投建成本。


技术实现思路

1、有鉴于此,本专利技术提供了一种配电网配置方法、装置、计算机设备及存储介质,以解决降低配电网侧投建成本的问题。

2、第一方面,本专利技术提供了一种配电网配置方法,该方法包括:

3、获取各个配电网节点的负荷成本参数;

4、基于所述负荷成本参数计算各个配电网节点对应的负荷权重,所述负荷权重用于表征各个配电网节点负荷的重要程度;

5、基于各个配电网节点的所述负荷成本参数及负荷权重计算年切负荷成本;

6、基于分布式储能与配电网分散交易模式,获取各个配电网节点在交易轮次中的交易信息,并基于所述交易信息确定年投资成本;

7、建立以年切负荷成本和年投资成本的相加结果最小的目标函数;

8、对目标函数进行求解,并根据求解结果对配电网进行配置。

9、本专利技术通过根据配电网节点的负荷权重计算年切负荷成本,以量化各负荷的重要程度,为了满足重要负荷的需求,基于分布式储能和配电网分散交易模式确定年投资成本,并以年切负荷成本和年投资成本的相加结果最小为目标函数,最大程度上降低配电网侧的投建成本,提高分布式储能侧的经济效益,同时保证配电网重点节点负荷不间断供电。

10、在一种可选的实施方式中,按照如下公式计算年切负荷成本:

11、

12、其中,为配电网年切负荷成本,ny为考核区域极端灾害年均发生次数,cun为非重要负荷切负荷成本单价,wi为配电网节点i对应的负荷权重,为配电网节点i在t时段失去的有功负荷,δt为运行时间颗粒度,t为响应时段总数,n为配电网节点集合。

13、本专利技术根据各个配电网节点的负荷成本参数计算年切负荷成本,以便于在配电网节点发生中断时对年切负荷成本进行监测。

14、在一种可选的实施方式中,所述基于所述负荷成本参数计算各个配电网节点对应的负荷权重,包括:

15、基于所述负荷成本参数分别计算各个配电网节点的负荷密度指标、负荷率指标及年负荷利用小时指标;

16、对所述负荷密度指标、负荷率指标及最大负荷利用小时指标进行模糊层次分析建立各个配电网节点的模糊互补判断矩阵;

17、根据各个配电网节点的模糊互补判断矩阵,分别计算各个配电网节点的负荷综合评价值;

18、基于各个配电网节点的负荷综合评价值,确定各个配电网节点对应的负荷权重。

19、本专利技术根据各个指标建立配电网节点的模糊互补判断矩阵,以计算配电网节点的负荷综合评价值,以根据负荷综合评价值对各个配电网节点的重要程度进行量化,确定节点的负荷权重。

20、在一种可选的实施方式中,按照如下公式计算各个配电网节点的负荷综合评价值:

21、

22、其中,yi为配电网节点i的负荷综合评价值,f1为负荷密度指标的数值,f2为负荷率指标的数值,f3为年负荷利用小时指标的数值,wx为指标x的单层指标权重;

23、其中,以z为3为例,按照如下公式计算单层指标权重:

24、

25、其中,h'x为对模糊互补矩阵hx按行求和的模糊一致性判断矩阵,为对模糊互补矩阵hx按列求和的模糊一致性判断矩阵,模糊互补矩阵hx如下:

26、

27、模糊互补矩阵h通用表达式如下:

28、

29、其中,axy为指标ax对指标ay的相对重要程度,axy+ayx=1。

30、本专利技术通过模糊互补矩阵计算出各个配电网节点的负荷综合评价值,以便于根据负荷综合评价值确定出各节点的负荷权重。

31、在一种可选的实施方式中,按照如下公式计算各个配电网节点对应的负荷权重:

32、

33、其中,wi为配电网节点i负荷权重。

34、本专利技术根据配电网负荷综合评价值计算负荷权重,以对负荷的重要程度进行量化。

35、在一种可选的实施方式中,所述交易信息包括配电网和分布式储能谈判价格和分布式储能购买信息,所述基于所述交易信息确定年投资成本,包括:

36、基于所述配电网和分布式储能谈判价格,确定成交价格;

37、基于所述分布式储能购买信息和所述成交价格确定年投资成本;

38、其中,按照如下公式计算年投资成本:

39、

40、其中,为配电网购买分布式存储的年投资成本,xi,j',t'为配电网节点i在t’轮交易中购买j’个分布式储能服务状态,为配电网购买分布式储能的成交价格,为配电网节点i在t’轮交易中购买j’个分布式储能的容量,m'为交易轮次总数。

41、本专利技术根据配电网和分布式储能在谈判交易中的交易信息计算年投资成本,以实时监测年投资成本。

42、在一种可选的实施方式中,所述对目标函数进行求解,包括:

43、获取各个配电网节点的规划决策集及系统运行集,所述规划决策集为配电网节点规划的约束集,所述系统运行集为配电网系统运行的约束集;

44、获取各个配电网节点受极端自然灾害的故障信息,并根据所述故障信息确定各个配电网节点的故障状态不确定集,所述故障状态不确定集为配电网受极端自然灾害发生故障的状态集;

45、以所述规划决策集、系统运行集及故障状态不确定集为约束条件,对目标函数进行求解。

46、本专利技术通过配电网节点的约束条件,同时在任何故障状态不确定的情况下,对目标函数进行求解,以使得求解结果满足配电网节点的约束条件。

47、第二方面,本专利技术提供了一种配电网配置装置,该装置包括:

48、获取模块,用于获取各个配电网节点的负荷成本参数;

49、第一计算模块,用于基于所述负荷成本参数计算各个配电网节点对应的负荷权重,所述负荷权重用于表征各个配电网节点负荷的重要程度;

50、第二计算模块,用于基于各个配电网节点的所述负荷成本参数及负荷权重计算年切负荷成本;

51、确定模块,用于基于分布式储能与配电网分散交易模式,获取各个配电网节点在交易轮次中的交易信息,并基于所述交易信息确定年投资成本;

52、建立模块,用于建立以年切负荷成本和年投资成本的相加结果最小的目标函数;

53、配置模块,用于对目标函数进行求解,并根据求解结果本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种配电网配置方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,按照如下公式计算年切负荷成本:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述负荷成本参数计算各个配电网节点对应的负荷权重,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,按照如下公式计算各个配电网节点的负荷综合评价值:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,按照如下公式计算各个配电网节点对应的负荷权重:

6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述交易信息包括配电网和分布式储能谈判价格和分布式储能购买信息,所述基于所述交易信息确定年投资成本,包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对目标函数进行求解,包括:

8.一种配电网配置装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种计算机设备,其特征在于,包括:

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的配电网配置方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种配电网配置方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,按照如下公式计算年切负荷成本:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述负荷成本参数计算各个配电网节点对应的负荷权重,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,按照如下公式计算各个配电网节点的负荷综合评价值:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,按照如下公式计算各个配电网节点对应的负荷权重:

6.根据权利要求2所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员:李鹏索克兰杨尉薇程林刘淑军黄文瑞张孜毅李元肖立佳周旭艳
申请(专利权)人:中国长江三峡集团有限公司
类型:发明
国别省市:

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