CN103887823A - 基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法,包括步骤:获得微电网并网发电容量、配电网网架结构及配电网线路数据;确定微电网并网位置候选集;选择微电网并网后配电网的综合评判指标,采用模糊层次分析法确定综合评判指标的相对权值系数;构建微电网并网位置选取的决策模型;将微电网分别接入微电网并网位置候选集中并网位置,采用决策模型获得最优并网位置。本发明充分考虑地理位置、自然资源、配电网网架结构等实际条件,能有效地表达出微电网中分布式电源的不确定性,具有良好的适用性和经济性,能实现微电网及配电网利益最大化,具有良好的推广效益。
Description
技术领域
本发明涉及一种微电网并网位置选择方法,尤其涉及一种基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法。
背景技术
建设微电网的一个重要方面就是微电网并网位置选取。传统电网为电源到负荷的单向潮流供电方式,微电网的接入将改变这种运行特性,并对微电网接入点的电压、线路潮流、线路电流、电能质量、继电保护以及网络可靠性等都将产生影响,且其影响程度与微电网接入位置密切相关。由于资源环境、地理位置、配电网网架结构和现有国家政策的限制,实际微电网往往难以并入至配电网的任意位置。因此在微电网的规划设计中选择合适的并网位置非常重要。微电网的并网位置对配电网运行的电压稳定性和经济性有重要的影响,如果并网位置选择不合理,将使电网损耗增大,电压畸变且稳定性变差,并造成自然资源浪费,使得微电网不能充分发挥其积极作用。
目前,我国对微电网接入配电网的规划研究还处于起步阶段,主要体现在对分布式发电和储能设备的规划研究上,因此我国缺乏针对微电网自身特点的并网规划模式及准则,大多工程实践仍沿用分布式电源接入电网的准则。现有的分布式电源接入电网准则中,接入位置的选取方法主要是以网损最小、分布式电源运行成本最小、分布式电源安装容量最大等为目标函数建立多目标优化模型,采用各种优化算法,对分布式电源的位置进行优化。该方法对于微电网并网位置的选取具有一定的借鉴意义,修改部分内容可应用于微电网,但该方法未考虑工程实际情况,忽视了地理位置与资源条件的约束,在实际微电网建设工程中并不完全适用。
由于微电网中各分布式电源输出功率的波动性以及负荷的不确定性,使微电网的运行控制十分复杂,并网后对配电网带来各种影响。因此必须考虑微电网的特点及运行方式,结合地理位置、自然资源、配电网网架结构等实际条件,并采取合理的数学评估方法,确定微电网的最优并网位置,以满足配电网的运行要求。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明提供了一种考虑地理位置、自然资源、配电网网架结构等实际条件,能实现微电网及配电网利益最大化的基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法,具有良好的适用性和经济性。
为解决上述技术问题,本发明采用如下的技术方案:
基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法,包括步骤:
步骤1,获得微电网并网发电容量、配电网网架结构及配电网线路数据;
步骤2,确定微电网并网位置候选集;
步骤3,选择与配电网的损耗及稳定性相关的参数作为微电网并网后配电网的综合评判指标,采用模糊层次分析法确定综合评判指标的相对权值系数;
步骤4,根据综合评判指标的相对权值系数获得综合评判指标的加权和,基于综合评判指标的加权和构建目标函数,结合目标函数和边界条件建立微电网并网位置选取的决策模型;
步骤5,将微电网分别接入微电网并网位置候选集中并网位置,基于潮流分析获得微电网并网后配电网的综合评判指标,采用决策模型获得最优并网位置。
步骤2中根据地理位置、自然资源、配电网网架结构实际工程条件确定微电网并网位置候选集。
步骤3所述的与配电网的损耗及稳定性相关的参数包括网络损耗率。
步骤3所述的与配电网的损耗及稳定性相关的参数包括节点电压偏差。
步骤3中所述的采用模糊层次分析法确定综合评判指标的相对权值系数,进一步包括子步骤:
(1)基于1~9标度定量描述法,获得各专家对综合评判指标重要性的倾向标度,对倾向标度进行模糊化处理获得反映综合评判指标重要性的模糊数判断矩阵;
(2)根据模糊数判断矩阵,采用层次分析法获得指标层关于目标层的模糊数综合权重向量;
(3)对模糊数综合权重向量去模糊化获得各综合评判指标的相对权值系数。
步骤4中所述的边界条件包括潮流约束、配电网系统约束和分布式电源出力约束。
步骤5中在基于潮流分析获得微电网并网后配电网的综合评判指标前,剔除潮流分析不收敛的并网位置,再将微电网并网位置候选集中剩余并网位置分别接入配电网,获得微电网并网后配电网的综合评判指标。
和现有技术相比,本发明具有如下优点:
1、具有良好的适用性和经济性,适合推广。
2、充分考虑地理位置、自然资源、配电网网架结构等实际条件确定微电网并网位置候选集,能有效表达微电网中分布式电源的不确定性,
3、采用模糊层次分析法构建微电网并网位置选取的决策模型,能实现微电网及配电网利益最大化。
附图说明
图1是本发明方法的具体流程图示意图;
图2是本发明模糊层次分析法中的递阶层次结构模型图;
图3是潮流分析中线路段的向前推算示意图;
图4是本发明实施例中所使用的IEEE33节点标准配电网测试系统。
具体实施方式
下面将结合附图进一步说明本发明的具体实施方式。
见图1,本发明具体步骤如下:
步骤1,获得微电网并网发电容量、配电网网架结构及线路数据。
本步骤中线路数据具体包括电力系统额定容量及电压、支路电阻与电抗、各节点负荷大小。
步骤2,确定微电网并网位置候选集。
根据地理位置、自然资源、配电网网架结构实际工程条件确定微电网并网位置候选集,微电网并网位置候选集在考虑了地理位置、自然资源、配电网网架结构等的前提下,由配电网运营商提供。
本具体实施中,微电网并网候选集的确立主要考虑了三个方面:1)自然资源分布、占地面积的约束,及微电网建设周期及工程造价;2)配电网无功需求较大的节点;3)配电网线路重载状况。
步骤3,选择微电网并网后配电网的综合评判指标,基于模糊层次分析法确定综合评判指标的相对权重系数。
本步骤选取网络损耗率、节点电压偏差、配电网静态电压稳定性指标作为微电网并网后配电网的综合评判指标。
一般情况下配电网功角δ很小,配电网静态电压稳定性指标即配电网静态电压稳定性指标为配电网中所有线路对应的值中的最大值,配电网静态电压稳定裕度b=1-L,其中,Zij为线路ij的阻抗,Sj为线路ij的末端功率,Ui为线路ij的首端电压。
本发明采用模糊层次分析法确定各综合评判指标的相对权重系数,具体步骤如下:
(1)根据模糊层次分析法基本原理建立三个层次结构:目标层、准则层和指标层,见图2。目标层、准则层和指标层均为层次分析法中的概念,目标层又称最高层,是最终的判定目标,该层中只有一个因素,该因素是评估的一个理想评估结果。准则层包括所有需要考虑的准则,也称为中间层,是判定依据的标准与规范,该层中包括为实现评估目标,所涉及到的所有中间环节。指标层也称决策层或方案层,是在目标层和准则层约束下的各项具体指标,这一层是整个结构模型的最底层,用以实现评估目标。
(2)基于专家打分方式构造模糊数判断矩阵,根据模糊数判断矩阵采用层次分析法求解综合评判指标的相对权重向量,通过模糊数矩阵和权重向量获得模糊数综合权重向量;
(3)对模糊数综合权重向量进行去模糊化处理,确定各综合评判指标的相对权重系数。
步骤4,确定微电网并网后配电网的边界条件,根据边界条件及综合评判指标的相对权重系数建立微电网并网位置选取的决策模型。
本步骤确定的微电网接入配电网的边界条件包括:
边界条件一:潮流约束,基于公式(1):
式(1)中,Pi及Qi分别为节点i注入的有功和无功,Ui及Uj分别为节点i和节点j的电压幅值,n为系统节点数,Gij和Bij分别为线路ij的电导和电纳,δij为线路ij的相角差。
边界条件二:配电网系统约束,基于公式(2):
式(2)中,UGimin和UGimax分别为系统节点电压的最小值和最大值,可从国标GB/T12325—2008中获得;UGi为节点电压;δGimin和δGimax分别为系统电压相角差最小值和最大值,根据潮流计算结果获得;δGi为系统电压相角差。
边界条件三:分布式电源出力约束,基于公式(3):
PDGmin≤PDG≤PDGmax (3)
式(3)中,PDGmin和PDGmax分别为待接入微电网中分布式电源的有功出力上下限,PDG为接入微电网中分布式电源出力。
根据边界条件及综合评判指标的相对权重系数建立并网位置选取的决策模型,如下:
式(4)中,Ploss为网络损耗率,Vi为节点电压,Lijmax为配电网静态电压稳定性指标,a、b、c分别为各综合评判指标的相对权重系数,n为系统节点数。
步骤5,基于决策模型确定最优微电网并网位置。
将微电网分别接入微电网并网位置候选集中各并网位置,对并网后的配电网进行潮流计算,剔除潮流计算不收敛的接入位置;再将微电网分别接入微电网并网位置候选集中余下并网位置,对并网后的配电网进行稳态分析、网损分析、电压偏差分析及静态电压稳定性分析,获得网络损耗率、节点电压和静态电压稳定性指标,采用决策模型获得各并网位置对应的综合评分f(x),综合评分最小的并网位置即最优并网位置。
配电网的潮流计算、稳态分析、网损分析、电压偏差分析及静态电压稳定性分析可采用MATABLE软件。
本具体实施方式采用前推回代法进行潮流计算,过程如下:
1)前推过程
图3为线路段i的向前推算示意图,已知配电网电源端电压和各节点注入功率,以各线路段为基本计算单位,由线路段末端向电源端逐段向前推算,进行功率分布计算,可求得各线路段功率损耗ΔS及首端功率Sb,首端功率Sb为末端功率Sa与线路段功率损耗ΔS之和:
Sb=Sa+ΔS
其中,Ua为末端电压,Pa为末端有功功率,Qa为末端无功功率,R和X分别为线路段的等效电阻和电抗。
2)回代过程
根据前推过程获得的首端功率Sb和已知的首端电压Ub,由线路段首端向线路段末端逐段推算,求得各节点电压。线路段i的末端电压Ua为:
3)重复步骤1)和2),直至各节点电压的变化量均小于给定的误差值ε。
实施例
步骤1,确定微电网并网发电容量,配电网网架结构及配电网线路数据。
本实施例中,微电网并网发电容量为500kW+60kVar,配电网网架结构见图4,为IEEE33节点标准测试系统,该测试系统额定电压12.76kV,额定容量10MVA,系统总有功功率为3715.0kW,无功功率为2300kvar,其他配电网线路数据见表1。
表1IEEE33节点标准测试系统的支路阻抗与节点负荷数据。
节点i | 节点j | 支路阻抗(Ω) | 节点j负荷 | 节点i节点j | 支路阻抗(Ω) | 节点j负荷 |
0 | 1 | 0.0922+j0.047 | 100+j60 | 1617 | 0.3720+j0.5740 | 90+j40 |
1 | 2 | 0.4930+j0.2511 | 90+j40 | 118 | 0.1640+j0.1565 | 90+j40 |
2 | 3 | 0.3660+j0.1864 | 120+j80 | 1819 | 1.5042+j1.3554 | 90+j40 |
3 | 4 | 0.3811+j0.1941 | 60+j30 | 1920 | 0.4095+j0.4784 | 90+j40 |
4 | 5 | 0.8190+j0.7070 | 60+j20 | 2021 | 0.7089+j0.9373 | 90+j40 |
5 | 6 | 0.1872+j0.6188 | 200+j100 | 222 | 0.4512+j0.3083 | 90+j50 |
6 | 7 | 0.7114+j0.2351 | 200+j100 | 2223 | 0.8980+j0.7091 | 420+j200 |
7 | 8 | 1.0300+j0.7400 | 60+j20 | 23 | 24 | 0.8960+j0.7011 | 420+j200 |
8 | 9 | 1.0440+j0.7400 | 60+j20 | 5 | 25 | 0.2030+j0.1034 | 60+j25 |
9 | 10 | 0.1966+j0.0650 | 45+j30 | 25 | 26 | 0.2842+j0.1447 | 60+j25 |
10 | 11 | 0.3744+j0.1238 | 60+j35 | 26 | 27 | 1.0590+j0.9337 | 60+j20 |
11 | 12 | 1.4680+j1.1550 | 60+j35 | 27 | 28 | 0.8042+j0.7006 | 120+j70 |
12 | 13 | 0.5416+j0.7129 | 120+j80 | 28 | 29 | 0.5075+j0.2585 | 200+j600 |
13 | 14 | 0.5910+j0.5260 | 60+j10 | 29 | 30 | 0.9744+j0.9630 | 150+j70 |
14 | 15 | 0.7463+j0.5450 | 60+j20 | 30 | 31 | 0.3105+j0.3619 | 210+j100 |
15 | 16 | 1.2890+j1.7210 | 60+j20 | 31 | 32 | 0.3410+j0.5362 | 60+j40 |
步骤2,根据地理位置、自然资源、配电网网架结构等实际工程条件确定微电网并网位置候选集。
考虑配电网线路重载状况,微电网占地面积以及在同等网架条件下关于分布式电源无功补偿容量优化配置策略接入点的选取,本实施例中选定节点1、17、21、24、31构成微电网并网位置候选集,见图4。
步骤3,以网络损耗率、节点电压偏差和静态电压稳定性指标作为微电网并网后配电网的综合评判指标,并利用模糊层次分析法确定各综合评判指标的相对权重系数。
本实施例中,根据模糊层次分析法基本原理建立三个层次结构:目标层、准则层和指标层,见图2。
为了尽量准确的评判各综合评判指标的相对权重系数,请三位经验丰富的专家组对综合评判指标的重要性进行两两比较。三位专家利用传统的1~9标度(M1—M9)定量描述法表达他们对各综合评判指标的偏好,将综合评判指标两两一组,对每组中综合评判指标的重要性进行比较得到各自的倾向标度,采用等腰三角模糊数对各倾向标度进行模糊化处理得到各组对应的初始模糊数:(L1,M1,U1)、(L2,M2,U2)和(L3,M3,U3),见表2。表2中C1表示网络损耗率,C2表示节点电压偏差,C3表静态电压稳定性指标。
表2初始模糊判断矩阵。
将各组对应的初始模糊数分别按公式(L1+L2+L3)/3、(M1+M2+M3)/3、(U1+U2+U3)/3整合成一个模糊数,得到最终的3阶模糊判断矩阵,见表3。
表3最终模糊判断矩阵。
采用层次分析法,根据最终模糊判断矩阵求取其等腰三角模糊数的相对权重向量w=(w1,w2,w3):
式(7)中,i=1、2、3,n=3;alij表示表3中第i行第j列的模糊数向量中的第1个模糊数,amij表示表3中第i行第j列的模糊数向量中的第2个模糊数,auij表示表3中第i行第j列的模糊数向量中的第3个模糊数。
最后得到指标层关于目标层的三角函数形式的模糊数综合权重向量
采用较为简便的和法,求得最终模糊判断矩阵的最大特征根为3,计算该矩阵的平均一致性指标为CR=0<0.01,一致性检验通过。
设a=(l1,m1,u1),b=(l2,m2,u2)是两个三角模糊数,则称p(a≥b)为a≥b的可能度,采用下述公式建立可能度矩阵:
λ值的选取取决于决策者的风险态度。当λ>0.5时,为追求风险的;当λ=0.5时,为风险中立的;当λ<0.5时,称作是厌恶风险的。特别的,当λ=1时称p(a≥b)为a≥b悲观可能度;当λ=0时称p(a≥b)为a≥b乐观可能度。
采用中立的态度,取λ=0.5。令 其中a、b、c分别为:a=(0.2793,0.5145,0.9333),b=(0.1746,0.3372,0.6221,c=(0.0987,0.1483,0.2542)。针对a,将a与a、b、c分别比较获得对应的可能度p11(a≥a)、p12(a≥b)、p13(a≥c);同理,将b和c分别与a、b、c比较,获得可能度p21(b≥a)、p22(b≥b)、p23(b≥c)、p31(c≥a)、p32(c≥b)、p33(c≥c)。
构建可能度判断矩阵 利用公式计算出可能度判断矩阵P的排序向量WT=[0.4503 0.216 0.333],即配电网网络损耗率、配电网节点电压偏差、配电网静态电压稳定性指标占配电网运行综合指标的权重分别为0.4503,0.216,0.333。其中,pij为可能度判断矩阵P中第i行第j列元素。
步骤4,确定微电网接入配电网的边界条件,根据边界条件及各综合评判指标的权重系数建立并网位置选取的决策模型;
其中,边界条件包括:
边界条件一:潮流约束,基于以下公式:
式中,Pi及Qi分别为节点i注入的有功和无功,见表1,Ui及Uj分别为节点i和节点j的电压幅值,n为系统节点数,Gij和Bij分别为线路ij的电导和电纳,δij为线路ij的相角差。
边界条件二:配网系统约束,基于以下公式:
式中,UGimin和UGimax分别为系统节点电压的最小值和最大值,UGi为节点电压;δGimin和δGimax分别为系统电压相角差最小值和最大值,δGi为系统电压相角差。
在本实施例中,Ui的标幺值约束为0.95≤Ui≤1.05,0≤δi≤30°
边界条件三:分布式电源出力约束,基于以下公式:
PDGmin≤PDG≤PDGmax (11)
式中,PDGmin和PDGmax分别为待接入微电网中分布式电源的有功出力上下限,PDG为接入微电网中分布式电源出力。
在本实施例中,PDG的标幺值约束为0.7≤PDG≤1.3。
在本实施例中,并网位置选取的决策模型为:
其中,Ploss为网络损耗率,Vi为系统节点电压,Lijmax为配电网静态电压稳定指标。
步骤5,对微电网并网候选集中的每一个并网点进行综合评估,微电网分别接入候选集中的各节点后,用MATLAB软件对配电网进行潮流计算,剔除潮流计算不收敛的接入点,再对微电网接入余下节点后的配电网进行稳态分析、网损分析、电压偏差分析及静态电压稳定性分析,通过各项指标的计算结果,判断微电网接入对配电网电能指标的影响,并分析微电网接入的合理性。由步骤4中的决策模型得出每一个并网点的综合评分,确定最优并网位置。
在本实施例中,微电网接入各节点后配电网潮流计算的收敛性和迭代次数如表4所示。微电网接入候选集中各节点后配电网系统潮流计算结果均收敛,满足潮流稳定性要求,无需剔除节点。
表4微电网并入节点1、24、21、31、17后配电网的潮流分析结果
微电网接入并网节点后配电网的网络损耗率见表5。微电网接入节点17后配电网系统网损最小为185.69kW,但与在节点31接入的结果相差不大。由于节点31与节点17所在线路功率传输较高,线路负载率大,因此在负载率大的线路末端接入微电网能够减小系统网络损耗。
表5微电网并入节点1、24、21、31、17后的网络损耗率计算结果
微电网接入各并网节点后配电网系统的电压偏差见表6,微电网接入各节点后系统电压偏差变化规律同系统网络损耗变化规律基本一致。微电网接入节点17之外的其它节点时出现最大电压偏差的均为节点17,且微电网接入节点17时系统各节点电压偏差最小,这是由于节点17位于系统最长线路的末端。当微电网接于其它节点时,无功的远距离传输显然是使节点17的电压产生较大偏差;当微电网接于节点17时,无功就地补偿减小了各节点电压偏差总和,改善了整个系统的电压质量。因此线路末端接入微电网能够在一定程度上提高系统各节点电压质量,尤其对于辐射状的配电网。
表6微电网并入节点1、24、21、31、17后配电网系统电压偏差计算结果
微电网接入各并网节点后配电网系统静态电压稳定性指标见表7。
表7微电网接入各节点后配电网系统静态电压稳定性指标计算结果
由 计算微电网接入各节点后的综合评分见表8,为保证系统数量级一致,计算时网络损耗率及总电压偏差标幺值分别乘以系数10及0.1。选择决策模型值最小的并网节点为最终并网位置,即微电网的最终接入位置为节点17。
表8微电网接入各节点后的综合评分
接入节点位置 | 1 | 24 | 21 | 31 | 17 |
系统综合评分 | 0.2709 | 0.2575 | 0.2708 | 0.2351 | 0.2323 |
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明具有较强的工程实践意义,本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (8)
1.基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法,其特征在于,包括步骤:
步骤1,获得微电网并网发电容量、配电网网架结构及配电网线路数据;
步骤2,确定微电网并网位置候选集;
步骤3,选择与配电网的损耗及稳定性相关的参数作为微电网并网后配电网的综合评判指标,采用模糊层次分析法确定综合评判指标的相对权值系数;
步骤4,根据综合评判指标的相对权值系数获得综合评判指标的加权和,基于综合评判指标的加权和构建目标函数,结合目标函数和边界条件建立微电网并网位置选取的决策模型;
步骤5,将微电网分别接入微电网并网位置候选集中并网位置,基于潮流分析获得微电网并网后配电网的综合评判指标,采用决策模型获得最优并网位置。
2.如权利要求1所述的基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法,其特征在于:
步骤2中根据地理位置、自然资源、配电网网架结构实际工程条件确定微电网并网位置候选集。
3.如权利要求1所述的基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法,其特征在于:
所述的与配电网的损耗及稳定性相关的参数包括网络损耗率。
4.如权利要求1所述的基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法,其特征在于:
所述的与配电网的损耗及稳定性相关的参数包括节点电压偏差。
6.如权利要求1所述的基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法,其特征在于:
步骤3中所述的采用模糊层次分析法确定综合评判指标的相对权值系数,进一步包括子步骤:
(1)基于1~9标度定量描述法,获得各专家对综合评判指标重要性的倾向标度,对倾向标度进行模糊化处理获得反映综合评判指标重要性的模糊数判断矩阵;
(2)根据模糊数判断矩阵,采用层次分析法获得指标层关于目标层的模糊数综合权重向量;
(3)对模糊数综合权重向量去模糊化获得各综合评判指标的相对权值系数。
7.如权利要求1所述的基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法,其特征在于:
步骤4中所述的边界条件包括潮流约束、配电网系统约束和分布式电源出力约束。
8.如权利要求1所述的基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法,其特征在于:
步骤5中在基于潮流分析获得微电网并网后配电网的综合评判指标前,剔除潮流分析不收敛的并网位置,再将微电网并网位置候选集中剩余并网位置分别接入配电网,获得微电网并网后配电网的综合评判指标。
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