CN106684917A - 分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，包括：获取输入的预定参数的数值；根据准入最大总容量对应的目标函数，生成初始种群；确定初始种群中满足约束条件的数组中接入容量最大的数组；将接入容量最大的数组对应的分布式电源的容量信息和位置信息，分别放入对应的容量矩阵和位置矩阵中；根据容量矩阵和位置矩阵计算目标函数的数值，利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果；解决分布式电源动态接入后在配电网故障发生时引起短路电流的大小、方向和分布难以确定所导致的保护误动作或者拒动作的问题；本发明还公开了分布式电源的位置动态优化及准入容量计算系统，具有上述有益效果。

Description

分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法及系统

技术领域

本发明涉及电气工程技术领域，特别涉及一种分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法及系统。

背景技术

分布式发电以其高效、可靠、经济与环境友好等优势成为新能源开发的典范。分布式发电技术的发展使得分布式电源(Distributed Generation，DG)的接入成为了可能。分布式电源通常接入中低压配电网，随着分布式电源在配电网中接入容量的不断提高，会给配电网运行带来诸多问题，如配电网保护动作的协调性与分布式电源接入容量和位置的相关问题日益突出。然而，目前在分布式电源的选址定容领域，对不影响原有配电网保护可靠动作的分布式电源最大准入容量和动态接入位置寻优问题，缺乏可靠有效的分析方法。

传统的配电网大多都是辐射状、单电源供电网络，常常配以三段式电流保护。分布式电源的接入改变了配电网原有的单电源辐射型网络结构，变为双电源或多电源供电的复杂系统。加之，分布式电源输出功率的随机性、间歇性，在配电网故障发生时将会引起短路电流的大小、方向和分布难以确定，这给原有继电保护装置动作的协调性及可靠动作造成较大影响与挑战，可能造成保护设备的误动作或者拒动。但根据目前的规模和容量来看，在大多数地区其相对常规能源来说容量还非常小，电网公司还不太愿意针对分布式电源的接入对电力系统的原有继电保护做大规模的改动或者更换，否则这将带来巨大的经济投入。研究表明，分布式电源在配电网的任意位置都可以接入，但出于保护的安全考虑，部分位置的接入容量很小甚至可以忽略。

因此，分布式电源的任意位置准入容量大小及其动态的接入位置优化问题就显得非常重要。如何准确得到分布式电源的任意位置准入容量大小及其动态的接入位置，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法及系统，解决了分布式电源动态接入后在配电网故障发生时引起短路电流的大小、方向和分布难以确定所导致的保护误动作或者拒动作的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，包括：

获取输入的预定参数的数值；

根据准入最大总容量对应的目标函数，生成初始种群；

确定所述初始种群中满足约束条件的数组中接入容量最大的数组；

将所述接入容量最大的数组对应的分布式电源的容量信息和位置信息，分别放入对应的容量矩阵和位置矩阵中；

根据所述容量矩阵和所述位置矩阵计算所述目标函数的数值，并利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

可选的，所述获取输入的预定参数的数值，包括：

取配电网系统标幺值，确定系统的基准参考值；

输入所述配电网系统中配置的保护设备的整定值和所述配电网系统中各支路参数。

可选的，所述目标函数具体为：F＝max(S_dg1+S_dg2+......+S_dgi)；

其中，S_dgi表示该位置i处所接入的分布式电源的容量，单位为MVA。

可选的，所述约束条件包括：电流保护约束、电压约束、总容量约束以及潮流等式约束。

可选的，所述利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果，包括：

利用粒子群算法进行迭代优化求解，并判断是否满足收敛条件；

若满足，则跳出迭代程序，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

可选的，若不满足收敛条件时，还包括：

修改所述粒子群算法对应参数，并进行迭代优化求解。

可选的，若所述初始种群中不存在满足约束条件的数组时，还包括：

检查并修改约束条件参数和/或初始种群参数，并重新进行约束条件的判定。

本发明还提供一种分布式电源的位置动态优化及准入容量计算系统，包括：

参数获取模块，用于获取输入的预定参数的数值；

初始种群确定模块，用于根据准入最大总容量对应的目标函数，生成初始种群；

约束条件判定模块，用于确定所述初始种群中满足约束条件的数组中接入容量最大的数组；

矩阵生成模块，用于将所述接入容量最大的数组对应的分布式电源的容量信息和位置信息，分别放入对应的容量矩阵和位置矩阵中；

迭代寻优模块，用于根据所述容量矩阵和所述位置矩阵计算所述目标函数的数值，并利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

可选的，所述参数获取模块，包括：

第一获取单元，用于取配电网系统标幺值，确定系统的基准参考值；

第二获取单元，用于输入所述配电网系统中配置的保护设备的整定值和所述配电网系统中各支路参数。

可选的，所述迭代寻优模块，包括：

迭代判断单元，用于利用粒子群算法进行迭代优化求解，并判断是否满足收敛条件；

输出单元，用于若满足收敛条件，则跳出迭代程序，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

本发明所提供的一种分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，包括：获取输入的预定参数的数值；根据准入最大总容量对应的目标函数，生成初始种群；确定初始种群中满足约束条件的数组中接入容量最大的数组；将接入容量最大的数组对应的分布式电源的容量信息和位置信息，分别放入对应的容量矩阵和位置矩阵中；根据容量矩阵和位置矩阵计算目标函数的数值，并利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果；

可见，该方法解决了分布式电源动态接入后在配电网故障发生时引起短路电流的大小、方向和分布难以确定所导致的保护误动作或者拒动作的问题；考虑了配电网系统保护可靠动作的分布式电源接入的多个约束条件，并对动态接入分布式电源后的系统进行了短路计算，筛选出满足保护约束的动态接入位置，并对接入容量过小的接入点进行了进一步的处理，动态删除容量过小的接入点，最后通过改进的智能迭代寻优算法(即人工智能算法)进行不断的寻优，得到了一种不影响原有配电网保护可靠动作的多个分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法；本发明还提供了一种分布式电源的位置动态优化及准入容量计算系统，具有上述有益效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法的流程图；

图2为本发明实施例所提供的IEEE33节点配电网系统算例示意图；

图3为本发明实施例所提供的具体的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法的实现流程示意图；

图4为本发明实施例所提供的粒子群优化迭代求解结果图示意图；

图5为本发明实施例所提供的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算系统的结构框图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法及系统，解决了分布式电源动态接入后在配电网故障发生时引起短路电流的大小、方向和分布难以确定所导致的保护误动作或者拒动作的问题。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例提供的不影响原有配电网系统保护可靠动作的多个分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，该方法可以在MATLAB中建立求解模型，以提高求解速度和求解准确度；具体请参考图1，该方法可以包括：

S100、获取输入的预定参数的数值；

具体的，本实施例并不限定具体的预定参数的个数和内容，用户可以根据实际需求进行设置，需要考虑实际配电网系统的实际情况。这里的预定参数可以包括初始种群对应的参数，配电网系统对应的参数，智能迭代寻优算法对应的参数等。

优选的，获取输入的预定参数的数值可以包括：

取配电网系统标幺值，确定系统的基准参考值；

具体的，本实施例中结合IEEE33节点系统对本实施例进行说明。请参考图2。图2中该配电网系统为单电源供电系统，有32条馈线支路，33个节点，1号节点为平衡节点，不接入分布式电源。取系统的基准容量为S_B＝10MVA，线路的基准电压V_B＝12.66KV，母线根节点的电压标幺值为1.0，三段式电流保护的Ⅰ，Ⅲ段可靠系数K1＝1.2，返回系数K1＝1.2，自启动系数Kst＝1.5，分布式电源(即DG)的次暂态电抗Xdg＝0.17。即这里的预定参数可以包括节点个数，自启动系数等。可以根据实际配电网系统的情况对参数内容进行修改。

输入配电网系统中配置的保护设备的整定值和配电网系统中各支路参数。

具体的，这里的整定值和各支路参数根据实际配电网的具体情况输入即可。仍以图2为例进行说明，计算并输入系统配置的各保护设备的整定值，具体数值如表1所示。图2所示的IEEE33节点系统的总负荷为3715+j2300KVA，各母线负荷数据和支路参数详情如表2所示。

表1 配电网系统保护配置及整定参数

表2 配电网系统负荷及各支路相关参数

其中，这里输入的方式可以是由技术人员进行手动输入，也可以是由技术人员进行语音输入。本实施例对输入方式并不进行限定。

S110、根据准入最大总容量对应的目标函数，生成初始种群；

具体的，该步骤可以由用户根据实际求解硬件条件即配电网系统的实际情况进行种群大小的确认。例如以图2中的配电网系统为例说明。根据目标函数生成初始种群(一个32×1500的分布式电源接入数据矩阵)。粒子群的初始种群个数设定为1500；计算的目标函数为准入最大总容量，可表达为：

F＝max(S_dg1+S_dg2+......+S_dgi)

其中，S_dgi表示该位置i处所接入的分布式电源的容量，单位为MVA。

S120、确定初始种群中满足约束条件的数组中接入容量最大的数组；

具体的，该步骤首先判断初始种群中的数组是否满足约束条件；取出满足条件的数组，然后动态优化剔除接入容量过小的位置，对于动态的数据筛选过程可根据实际的应用和需要进行筛选，本实施例对比并不进行限定，比如在程序中将小于某个接入容量的位置剔除，再进行进一步的优化得到初始种群中接入容量最大的一组数据。

该步骤在MATLAB中构建和实现了分布式电源动态接入下的配电网短路故障计算和约束判定；对分布式电源引入后不影响保护可靠动作的约束条件分析；即详细的分析出了多个分布式电源的不固定位置接入对配电网的短路电流的影响而导致的三段式电流保护设备可能性误动作或者拒动作的条件；本实施例也不限定约束条件的具体内容。例如约束条件可以包括：电流保护约束、电压约束、总容量约束以及潮流等式约束等。用户可以根据计算精度等需求对约束条件进行修改。

具体的，各个约束条件的内容可以如下：

(1)电流保护约束

Ⅰ、当DG接入位置下游发生短路故障时，因DG接入对上游保护检测到的电流相对削弱作用导致的保护灵敏度降低而不至于使保护拒动，即：

式中，I⁽²⁾(S_dgi)表示DG接入后各支路检测到的两相短路电流，表示第i条支路的电流保护Ⅲ段整定值。

Ⅱ、当三相短路故障发生在接入点下游线路末端时，DG下游保护检测到的电流助增作用导致的保护灵敏度增加而不至于使保护误动，即：

式中，I⁽³⁾(S_dgi)表示DG接入后，各支路检测到的三相短路电流；表示第i条支路的电流保护Ⅰ段整定值。

Ⅲ、当相邻线路出口故障时，DG支路检测到流向故障点的反向电流不应引起所在馈线保护误动，即：

式中，I(S_dgi)表示DG接入后流向各支路的反向电流，表示各支路的保护Ⅰ段整定值。

(2)电压约束

0.93V_N≤V_i≤1.07V_N

式中，V_N为标称电压；V_i为各节点电压。上式由国家标准GB/T 12325-2008《电能质量供电电压偏差》的规定得。

(3)总容量约束

0≤F≤25％S_总

式中，F为系统接入的分布式电源总容量；S_总为系统的总负荷容量。上式由国家电网公司标准Q/GDW480-2010《分布式电源接入电网技术》第4条规定得。

(4)潮流等式约束

式中，P_i和Q_i分别为注入节点i的有功功率和无功功率；U_i和U_j分别表示节点i和j的电压幅值；G_ij和B_ij分别表示支路ij之间的电导和电纳；δ_ij表示节点i和j之间的电压相角差；N为系统总节点数。

S130、将接入容量最大的数组对应的分布式电源的容量信息和位置信息，分别放入对应的容量矩阵和位置矩阵中；

具体的，取出动态优化后的DG接入容量和位置信息分别放入矩阵Sdg即容量矩阵和矩阵L即位置矩阵中。以图2中的配电网系统为算例，其中一次计算的未迭代优化的结果如下表3所示，其总接入容量为0.9293MVA。

表3 DG未迭代优化准入容量和位置信息

L(节点位置)	6	7	15	24	33
						Sdg(容量MVA)	0.1873	0.1798	0.1842	0.1697	0.2083

S140、根据容量矩阵和位置矩阵计算目标函数的数值，并利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

具体的，本实施例并不限定具体的智能迭代寻优算法，这里可以选用寻优效果比较好的粒子群算法，遗传算法等。本实施例也不限定具体的收敛条件，用户可以根据硬件计算能力，计算精度需求等确定具体的收敛条件。

可选的，利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果可以包括：

利用粒子群算法进行迭代优化求解，并判断是否满足收敛条件；

若满足，则跳出迭代程序，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

具体的，首先计算目标函数值即接入的DG总容量。其次进行粒子群算法迭代优化求解。然后判断是否满足收敛条件；满足收敛条件，则跳出迭代程序。例如可以将粒子群算法迭代40次作为迭代终止条件；迭代种群数设置为100。最终输出动态优化和迭代优化后的DG最优准入总容量和位置的结果。

进一步，若在没找到满足约束条件的种群(数组)时，该方法还可以包括检查并修改约束条件参数和/或初始种群参数，并重新进行约束条件的判定。

具体的，若在没找到满足约束条件的种群时，则需要检查并修改约束条件的参数或者修改初始种群的相关参数设置，然后再次将初始种群带入约束条件进行判定。

进一步，若持续不满足收敛条件时，该方法还可以包括修改所述粒子群算法对应参数，并进行迭代优化求解。

具体的，若不满足迭代收敛条件，则修改粒子群算法相关参数，重新进行迭代求解。

以图2中的配电网系统为算例，根据本实施例提出的一种不影响原有配电网保护可靠动作的多个分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，得到的DG准入容量优化过程图如图3所示，粒子群算法优化迭代求解结果如图4所示，其最大准入容量为1.0858MVA。各DG的接入位置详情如表4所示。

表4 DG的最优准入容量和位置信息

L(节点位置)	3	4	17	20	24	25	28
								Sdg(容量MVA)	0.2076	0.1577	0.1603	0.1717	0.1281	0.1400	0.1204

基于上述技术方案，本发明实施例提供的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，在多个分布式电源的准入容量和位置计算问题中，详细的分析和考虑了分布式电源的引入对配电网系统电流保护的影响，能在MATLAB中对动态接入分布式电源情况下的配电网进行短路故障计算，解决了的分布式电源选址定容的不固定接入位置的动态优化和各约束条件下的最大准入容量求解问题，由于未改变配网原有保护的可靠动作情况，延缓了配网的升级改造所需的投资费用，具有一定的经济效益。同时以新能源代替部分常规能源作为分布式电源引入配网还能带来一定的环境效益。

下面对本发明实施例提供的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算系统进行介绍，下文描述的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算系统与上文描述的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法可相互对应参照。

请参考图5，图5为本发明实施例所提供的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算系统的结构框图，该系统可以包括：

参数获取模块100，用于获取输入的预定参数的数值；

初始种群确定模块200，用于根据准入最大总容量对应的目标函数，生成初始种群；

约束条件判定模块300，用于确定初始种群中满足约束条件的数组中接入容量最大的数组；

矩阵生成模块400，用于将接入容量最大的数组对应的分布式电源的容量信息和位置信息，分别放入对应的容量矩阵和位置矩阵中；

迭代寻优模块500，用于根据容量矩阵和位置矩阵计算目标函数的数值，并利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

基于上述实施例，参数获取模块100可以包括：

第一获取单元，用于取配电网系统标幺值，确定系统的基准参考值；

第二获取单元，用于输入配电网系统中配置的保护设备的整定值和配电网系统中各支路参数。

基于上述任意实施例，迭代寻优模块500可以包括：

迭代判断单元，用于利用粒子群算法进行迭代优化求解，并判断是否满足收敛条件；

输出单元，用于若满足收敛条件，则跳出迭代程序，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

基于上述实施例，该系统还可以包括：

第一修改模块，用于若不满足收敛条件时，修改所述粒子群算法对应参数，并进行迭代优化求解。

基于上述任意实施例，该系统还可以包括：

第二修改模块，用于若所述初始种群中不存在满足约束条件的数组时，检查并修改约束条件参数和/或初始种群参数，并重新进行约束条件的判定。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本发明所提供的一种分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法及系统进行了详细介绍。本文中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，其特征在于，包括：

获取输入的预定参数的数值；

根据准入最大总容量对应的目标函数，生成初始种群；

确定所述初始种群中满足约束条件的数组中接入容量最大的数组；

将所述接入容量最大的数组对应的分布式电源的容量信息和位置信息，分别放入对应的容量矩阵和位置矩阵中；

根据所述容量矩阵和所述位置矩阵计算所述目标函数的数值，并利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

2.根据权利要求1所述的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，其特征在于，所述获取输入的预定参数的数值，包括：

取配电网系统标幺值，确定系统的基准参考值；

输入所述配电网系统中配置的保护设备的整定值和所述配电网系统中各支路参数。

3.根据权利要求2所述的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，其特征在于，所述目标函数具体为：F＝max(S_dg1+S_dg2+......+S_dgi)；

其中，S_dgi表示该位置i处所接入的分布式电源的容量，单位为MVA。

4.根据权利要求3所述的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，其特征在于，所述约束条件包括：电流保护约束、电压约束、总容量约束以及潮流等式约束。

5.根据权利要求4所述的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，其特征在于，所述利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果，包括：

利用粒子群算法进行迭代优化求解，并判断是否满足收敛条件；

若满足，则跳出迭代程序，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

6.根据权利要求5所述的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，其特征在于，若不满足收敛条件时，还包括：

修改所述粒子群算法对应参数，并进行迭代优化求解。

7.根据权利要求1-6任一项所述的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算方法，其特征在于，若所述初始种群中不存在满足约束条件的数组时，还包括：

检查并修改约束条件参数和/或初始种群参数，并重新进行约束条件的判定。

8.一种分布式电源的位置动态优化及准入容量计算系统，其特征在于，包括：

参数获取模块，用于获取输入的预定参数的数值；

初始种群确定模块，用于根据准入最大总容量对应的目标函数，生成初始种群；

约束条件判定模块，用于确定所述初始种群中满足约束条件的数组中接入容量最大的数组；

矩阵生成模块，用于将所述接入容量最大的数组对应的分布式电源的容量信息和位置信息，分别放入对应的容量矩阵和位置矩阵中；

迭代寻优模块，用于根据所述容量矩阵和所述位置矩阵计算所述目标函数的数值，并利用智能迭代寻优算法进行迭代优化求解，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。

9.根据权利要求8所述的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算系统，其特征在于，所述参数获取模块，包括：

第一获取单元，用于取配电网系统标幺值，确定系统的基准参考值；

第二获取单元，用于输入所述配电网系统中配置的保护设备的整定值和所述配电网系统中各支路参数。

10.根据权利要求9所述的分布式电源的位置动态优化及准入容量计算系统，其特征在于，所述迭代寻优模块，包括：

迭代判断单元，用于利用粒子群算法进行迭代优化求解，并判断是否满足收敛条件；

输出单元，用于若满足收敛条件，则跳出迭代程序，输出分布式电源的最优准入容量和位置的结果。