【技术实现步骤摘要】
本专利技术的技术方案属于电力系统领域，具体来说是一种基于多目标光学显微镜优化算法的主动配电网能量优化方法。
技术介绍
1、随着全球工业的发展，化石能源的供应显得愈发紧张，温室效应的影响也愈发严重。世界各国都在大力发展清洁的可再生能源。随着电网中可再生能源发电占比的提高，储能技术的推广应用和新型可调度资源的加入，被动运行的传统配电网(distributionnetwork，dn)开始向具有双向调控功能的主动配电网(active distribution network，adn)转型，然而大量的可调控资源无疑会增加adn运行控制的复杂度。与此同时，在新能源出力不稳定、能源供应紧缺和极端天气频发等多种影响因素的作用下，adn的安全稳定运行面临着巨大的挑战，这样不利于电力社会的生产生活。因此有必要研究在高比例新能源接入背景下adn的运行优化方法。
2、作为一种新兴能统筹调控发电、配电和用电的智能电网技术，adn可以准确的获取内部分布式发电(distributed generation，dg)和可调控负荷(controllable load，cl)的信息进行灵活调控，并通过配电网重构(distribution network reconfiguration，dnr)改变配电网的潮流分布优化adn运行状态。dg和其他柔性资源是adn能够主动控制的前提条件，通过充分的和新能源技术相结合，能实现可再生能源发电的有效消纳；但是在adn的实际运行中，dg的出力波动、dnr的连接状态、cl的调节程度、电价的变化都会增加优化问题的维度。p>
3、为此，本专利技术通过在经济环保、资源调控、电能质量三个方面设计目标函数，建立了无功补偿装置(reactive power compensation device，rpcd)，有载调压变压器(on-load tap changer，oltc)，dnr和cl协调互动的adn能量稳定优化模型；为提高adn的系统性能，采用非支配排序机制和档案更新策略对光学显微镜算法(oma)进行多目标改造，提出多目标光学显微镜算法(mooma)；同时改进tent map用于算法的初始化，引入sigma点变异机制并设计非线性递减因子，有效提高了mooma的搜索性和鲁棒性；在此基础上，根据adn优化问题的多维度特性，本专利技术提出了最大可扩展维度(maximum scalable dimension，msd)这一通用性指标，用于评估mooma的拓展性能。依据mooma处理所提模型时产生的帕累托前沿(pf)，本研究提出了一种基于pf的决策方法(dmbpf)，适用于多目标ma分析adn优化问题时的最优决策。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于建立一个能同时考虑配网的经济环保、资源调控和电能质量的主动配电网能量稳定优化模型，并且采用搜索能力优良的优化算法对该模型进行优化。在主动配电网系统(and)中选取相邻两个节点之间的开关动作状态、无功补偿装置补偿量，有载调压器(oltc)挡位和可调控负荷(cl)的调节量作为优化变量，以配网运行的经济环境成本、节点电压偏差和调控成本为目标函数，同时还需要考虑主动配电网系统的潮流平衡约束、网络拓扑约束、cl功率调整约束、支路容量约束、有载调压变压器约束和无功补偿约束。由于主动配电网的能量优化问题是非线性的复杂多目标问题，所以优化难度增加。本专利技术使用多目标光学显微镜优化算法来解决主动配电网能量优化的多目标问题，在经典光学显微镜算法中引入改进型tent map映射用于初始化种群，引入sigma点变异机制、非线性递减因子和快速非支配排序机制来提升传统算法的收敛速度、搜索能力以及实现算法的多目标优化，最终减少配电网有功功率损耗、降低节点电压偏差和最小化经济成本，提高配电网的电能质量、减少能源损耗和提高电网的经济效益，改善了主动配电网的运行性能。
2、本专利技术解决该技术问题所采用的技术方案是：一种基于多目标光学显微镜优化算法的主动配电网综合优化方法，包括以下步骤：
3、步骤1，对主动配电网系统的设备容量和状态等进行设置，确定配网系统的优化变量、目标函数和约束条件，建立主动配电网综合优化模型；
4、步骤2，设置光学显微镜优化算法的迭代次数，应用扰动型tent map映射初始化种群；
5、步骤3，在oma运行初期，在调试物镜阶段引入莱维飞行策略改进公式；
6、步骤4，在oma算法调试目镜阶段，引入动态惯性系数以加强算法在迭代后期的局部搜索能力；
7、步骤5，引入基于动态惯性系数的sigma突变策略对算法中的最优个体进行变异操作；
8、步骤6，在光学显微镜算法的基础上引入快速非支配排序机制得出多目标光学显微镜算法，结合非支配排序机制引入档案更新策略找出密度最小的非支配解；
9、步骤7，判断是否迭代结束，若结束则执行步骤7，输出pareto最优解；若没有结束则跳转到步骤2，循环以上的处理过程；
10、步骤8，采用优劣解距离法(topsis)对步骤5输出的pareto最优解与正理想解和负理想解的近似程度进行评价，选择出最优折中解；
11、步骤9，设计msd作为评价指标用于评估所提mooma算法的拓展性能：
12、步骤1，对主动配电网系统的设备容量和状态等进行设置，确定配网系统的优化变量，以配网运行的经济效益、调控成本和节点电压偏差作为目标函数，根据配网运行的功率平衡约束、内部的网络拓扑约束和设备约束等作为约束条件，建立主动配电网综合优化模型；
13、(1.1)建立主动配电网综合系统优化模型的目标函数：
14、综合考虑主动配电网运行的经济效益、能源损耗和电能质量，目标是最小化主动配电网运行的经济成本、有功功率损耗和节点电压偏差，目标函数如式(1)、(2)、(3)所示：
15、经济环境成本的数学模型如下式(1)、(2)所示：
16、经济成本包括能源损耗成本、静止无功补偿器和并联电容器的投资成本以及开关动作成本和主动配电网运行成本；
17、
18、式中，cfos(t)、cnew(t)、cflu(t)和closs(t)分别表示adn在t时段的化石能源发电及碳排放成本、新能源dg维护成本、与上级电网电能交互波动惩罚成本和网损的惩罚成本；t、δt分别表示adn的总运行周期和每个时段的时长。
19、
20、式中，pl(t)、pdg(t)分别表示t时段adn的总负荷和dg发出的总有功功率；e(t)表示t时段的分时电价；eco2表示化石能源发电的二氧化碳排放成本，研究设置为6.3$/mwh；ndg和nbr表示dg的数量和adn支路数量；pdg.i(t)为第i个dg发出的有功功率；mdg.i表示第i个dg单位维护成本；wb和w1表示adn购电波动的惩罚系数和网损惩罚系数，研究设置为0.7和0.8；pbuy(t)和pbuy(t-1)分别表示t时段和t-1时段adn与上级电网的交换功率，adn与上级电网的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多目标光学显微镜优化算法的主动配电网能量优化方法，其特征在于包括以下步骤：
2.按照权利要求1所述一种基于多目标光学显微镜算法的主动配电网能量优化方法，其特征在于：所述的主动配电网的设备出力约束、接入设备组数、负荷功率约束、网络拓扑约束、配网上的支路电流和功率约束是根据配网设备的技术参数和配网系统的负荷特征获得的；本专利技术的创新点在于对传统的光学显微镜算法进行梯次改进并结合非支配排序机制和档案更新策略，使其能解决多目标、多维度、非线性优化问题；在光学显微镜算法在调试物镜阶段引入莱维飞行策略改进公式，增强了算法的全局搜索能力；同时，在调试目镜阶段引入非线性惯性权重因子，增强算法的局部搜索能力；为防止算法提早陷入局部最优解，将迭代的最优结果使用Sigma变异策略进行变异操作，进一步增强算法的搜索能力；此外对优化解集采用优劣解距离法，客观评价集合中的每个解，从而选择出满足优化条件的最优折中解；最后，提出一种基于最大可扩展度(MSD)的通用性指标来全面评估所选多目标函数的性能，验证所选算法是优化AND模型“量身定制”的。
【技术特征摘要】
1.一种基于多目标光学显微镜优化算法的主动配电网能量优化方法，其特征在于包括以下步骤：
2.按照权利要求1所述一种基于多目标光学显微镜算法的主动配电网能量优化方法，其特征在于：所述的主动配电网的设备出力约束、接入设备组数、负荷功率约束、网络拓扑约束、配网上的支路电流和功率约束是根据配网设备的技术参数和配网系统的负荷特征获得的；本发明的创新点在于对传统的光学显微镜算法进行梯次改进并结合非支配排序机制和档案更新策略，使其能解决多目标、多维度、非线性优化问题；在光...
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