CN107591807B - 一种新能源接入下的输电网规划的优化方法 - Google Patents

一种新能源接入下的输电网规划的优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，包括步骤：S100建立含新能源的输电网规划模型。S200根据MOEAD优化算法中的种群个体建立相应的输电网络拓扑；S300对所述输电网络拓扑进行修补，保证输电网络拓扑连通；S400通过概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网络各支路潮流，删除不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体；S500将最终的种群个体转化为规划方案。本发明解决了新能源接入输电网所产生的波动性对输电网规划的影响，提高了规划效率，提高了优化算法的收敛精度与计算速度。

Description

一种新能源接入下的输电网规划的优化方法
技术领域
本发明属于输电网技术领域，特别是涉及一种新能源接入下的输电网规划的优化方法。
背景技术
以风电为代表的新能源正在高速发展，但由于新能源发电本身所具备的随机性和波动性，使得风电接入下的输电网也具备波动性。常规输电网所采用的确定性的潮流计算不能很好的考虑风电对输电网波动的影响。而概率直流潮流计算能很好的考虑这一点，同时也比较简单容易实现。
目前较为普遍的含风电输电网规划模型都从模型的经济性与安全性角度出发。而关于输电网规划模型的优化求解算法多种多样。有关学者在引入大规模风电场的IEEE 24节点输电网系统采用了多目标粒子群算法进行了规划；在含风机的浙江某地区电网采用了遗传算法进行了规划；在一个含风机的IEEE 24输电网节点系统采用了NSGA-Ⅱ算法进行了规划。
但是，多目标粒子群算法整体的收敛速度取决于粒子初始参数的设置，具备很大的随机性；遗传算法(GA)计算复杂，不稳定，容易局部收敛；NSGA-Ⅱ是对于两个具有相同非支配排序的解，处于更小拥挤区域的解更优)，重复挑选由父代种群通过遗传算法基本操作产生的次代种群，直至满足条件为止，NSGA-Ⅱ算法较为复杂，结果收敛性亦有待提高。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，解决了新能源接入输电网产生的波动性对输电网规划的影响，提高了规划效率，提高了计算速度。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，包括步骤：
S100建立含新能源的输电网规划模型；
S200根据MOEAD优化算法中的种群个体建立相应的输电网络拓扑；
S300对所述输电网络拓扑进行修补，保证输电网络拓扑连通；
S400通过概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网络各支路潮流，删除不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体；
S500将最终的种群个体转化为规划方案。
进一步的是，在步骤100中所述输电网规划模型的建立，以输电网线路建设成本与输电网线路网损成本作为目标函数，支路潮流在预设概率下不过负荷作为约束条件。
进一步的是，在步骤300中对所述输电网络拓扑进行修补，依次通过去除孤立节点与去除孤岛两个环节来修补输电网络拓扑，进而保证输电网络拓扑的连通。
进一步的是，所述去除孤立节点环节包括步骤：
S311进行初始化设置：将输电网络拓扑中的节点、支路以及走廊进行编号；确立输电网的邻接矩阵、扩建矩阵以及网架参数矩阵；
S312设定i＝1；根据邻接矩阵Lm×m判断节点i是否为孤立节点；若是，转到步骤S313；若否，进行步骤S315；
S313由所述输电网线路建设成本的目标函数计算并扩建线路建设成本最少的一条两端节点编号含上述孤立节点编号的线路；
S314存储步骤S313中得到的线路，并更新邻接矩阵；
S315判断上述孤立节点编号是否小于节点总数；若是，转到步骤S312依次判断下一个节点是否为孤立节点；若否，则孤立节点去除完毕。
进一步的是，去除孤岛的步骤：
S321初始设置：设定i＝1,输电网络拓扑中节点1为中心节点，节点集合P当前只含节点1；；
S322在输电网络拓扑中检索所有与集合P中节点i相连的节点j；
S323依次将节点j存储在集合P中；
S324转到步骤S322依次判断集合P中下一个节点，直到所有节点检测完毕；
S325检测集合P是否包含输电网络拓扑中的每一个节点，若是，孤岛去除完毕；若否，转到步骤S326；
S326去除输电网络拓扑中的孤岛。
进一步的是，所述步骤S326中去除输电网络拓扑中的孤岛，包括步骤：
S3261初始设置节点a＝1，集合
Figure BDA0001436385420000031
S3262依次将不属于集合P中的节点a存储于集合T中；
S3263i∈P，a∈T；由所述输电网线路建设成本的目标函数计算并扩建线路建设成本最少的两端节点为节点i与节点a的一条线路；
S3264通过S3263中得到的线路更新邻接矩阵Lmm，并转到步骤S321。
进一步的是，步骤S400中，通过概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网络各支路潮流，删除不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体，包括步骤：
S401初始化：初始化算法参数以及输电网络拓扑参数；初始化初代种群个体；修补初代种群个体，初始化目标函数值；
S402通过遗传变异操作产生次代种群个体；
S403进行次代种群个体的修补；
S404由概率直流潮流法计算出种群个体对应的输电网络拓扑中各支路潮流；
S405依次判断种群个体在MOEAD优化算法的运行方式下支路潮流是否满足所述约束条件；若是，保留该种群个体；否，转至步骤S402；
S406由输电网线路建设成本的目标函数与输电网线路网损成本的目标函数计算种群个体对应的目标函数值；
S407更新种群个体以及目标函数值；
S408判断是否达到进化次数；若是，则结束；若否，在返回步骤S402；
进一步的是，步骤S403中进行次代种群个体的修补，包括步骤：
S4031将次代种群个体转化成邻接矩阵的形式；
S4032修补次代种群个体对应的输电网络拓扑。
进一步的是，步骤S404中由概率直流潮流法计算出种群个体对应的输电网络拓扑中各支路潮流，包括步骤：
S4041由公式1计算出系统中每个节点注入功率取期望值时的直流潮流分布，求得节点电压相角θ0，支路潮流功率PL,
公式1为：P＝B0θ0PLij＝(θi-θj)/xij；
式中，B0为系统节点电纳矩阵；θi为节点i的相角，θj为节点j的相角；xij为线路两端节点为节点i与节点j的线路阻抗；
S4042根据输电网中发电机的出力和节点有功负荷随机变量的分布，由公式2计算节点有功注入随机变量的各阶矩mr(P)，
公式2为：
Figure BDA0001436385420000051
式中，mr是随机变量的r阶矩；E(X)是离散型随机变量x的期望值；pi是离散型随机变量x取xi的概率；
S4043利用公式3随机变量矩与半不变量间的关系，由mr(P)求出相应各阶半不变量kr(P)，
公式3为：
Figure BDA0001436385420000052
式中，kr是随机变量的r阶半不变量；
Figure BDA0001436385420000053
是为多项式系数；
S4044由公式1计算出每条支路有功潮流的各阶半不变量；
S4045通过支路潮流的数学期望和标准差分别对应其一阶半不变量和二阶半不变量的平方根，获得出种群个体对应的输电网络拓扑中各支路潮流。
采用本技术方案的有益效果：
本发明所提出的优化方法考虑了新能源对输电网规划的影响，通过支路潮流的多阶半不变量对输电网系统的波动性有了精确的刻画；
本发明所提出的优化方法通过MOEAD优化算法(多目标优化算法)实现输电网规划优化，提高了规划效率；
本发明所提出的优化方法在MOEAD优化算法中引入输电网络拓扑的修补，提高了优化算法收敛精度与计算效率。
本发明所提出的优化方法得到的规划结果多样，可供选择性高。
附图说明
图1为本发明的一种新能源接入下的输电网规划的优化方法流程示意图；
图2实施例一中8节点系统图；
图3实施例二中18节点输电网系统初始线路图；
图4实施例二中方案5的初始线路图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，包括步骤：S100-S500。
S100建立含新能源的输电网规划模型。
在步骤100中所述输电网规划模型的建立，以输电网线路建设成本与输电网线路网损成本作为目标函数，支路潮流在预设概率下不过负荷作为约束条件。
含风电的输电网规划模型：
1)目标函数
Figure BDA0001436385420000071
Figure BDA0001436385420000072
式中，f1是系统线路建设成本的目标函数，f2是系统线路网损成本的目标函数，Ci是第i条支路单条线路单位长度造价(万元/km)，Zi是第i条支路扩建线路数，li是第i条支路单条线路长度(km)，NL是整个输电网系统总的走廊数目，Zi 0是第i条支路原有线路数，Zi是第i条支路扩建线路数，ri是i条支路的单条线路电阻(Ω)，Pli是第i条支路单条线路的有功潮流。
2)约束条件
Figure BDA0001436385420000073
Figure BDA0001436385420000074
式中，
Figure BDA0001436385420000075
为第i条支路扩建线路数上限，E(Pl)为支路单条线路有功潮流期望值，λ为控制参数；σ为支路单条线路潮流Pl的标准差，
Figure BDA0001436385420000076
为支路单条线路有功输送容量上限，Pl为支路单条线路有功输送容量下限。
S200根据MOEAD优化算法的种群个体建立相应的输电网络拓扑。
S300对所述输电网络拓扑进行修补，保证输电网络拓扑连通。
在步骤300中对所述输电网络拓扑进行修补，依次通过去除孤立节点与去除孤岛两个环节来修补输电网络拓扑，进而保证输电网络拓扑的连通。
所述去除孤立节点环节包括步骤：
S311进行初始化设置：将输电网络拓扑中的节点、支路以及走廊进行编号；确立输电网的邻接矩阵、扩建矩阵以及网架参数矩阵；
S312设定i＝1；根据邻接矩阵Lm×m判断节点i是否为孤立节点；若是，转到步骤S313；若否，进行步骤S315；
S313由所述输电网线路建设成本的目标函数计算并扩建线路建设成本最少的一条两端节点编号含上述孤立节点编号的线路；
S314存储步骤S313中得到的线路，并更新邻接矩阵；
S315判断上述孤立节点编号是否小于节点总数；若是，转到步骤S312依次判断下一个节点是否为孤立节点；若否，则孤立节点去除完毕。
去除孤岛的步骤：
S321初始设置：设定i＝1,输电网络拓扑中节点1为中心节点，节点集合P当前只含节点1；
S322在输电网络拓扑中检索所有与集合P中节点i相连的节点j；
S323依次将节点j存储在集合P中；
S324转到步骤S322判断集合P中下一个节点，直到所有节点检测完毕；
S325检测集合P是否包含输电网络拓扑中的每一个节点，若是，孤岛去除完毕；若否，转到步骤S326；
S326去除输电网络拓扑中的孤岛。
所述步骤S326中去除输电网络拓扑中的孤岛，包括步骤：
S3261初始设置节点a＝1，集合
Figure BDA0001436385420000091
S3262依次将不属于集合P中的节点a存储于集合T中。
S3263i∈P，a∈T；由所述输电网线路建设成本的目标函数计算并扩建线路建设成本最少的两端节点为节点i与节点a的一条线路。
S3264通过S3263中得到的线路更新邻接矩阵Lmm，并转到步骤S321。
S400通过概率直流潮流法得到种群个体的对应输电网络各支路潮流。
在步骤S400中，通过概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网络各支路潮流，删除不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体，包括步骤：
S401初始化：初始化算法参数以及输电网络拓扑参数；初始化初代种群个体；修补初代种群个体，初始化目标函数值；
S402通过遗传变异操作产生次代种群个体；
S403进行次代种群个体的修补；
步骤S403中进行次代种群个体的修补，包括步骤：
S4031将次代种群个体转化成邻接矩阵的形式；
S4032修补次代种群个体对应的输电网络拓扑；
S404由概率直流潮流法计算出种群个体对应的输电网络拓扑中各支路潮流；
步骤S404中由概率直流潮流法计算出种群个体对应的输电网络拓扑中各支路潮流，包括步骤：
S4041由公式1计算出系统中每个节点注入功率取期望值时的直流潮流分布，求得节点电压相角θ0，支路潮流功率PL,
公式1为：P＝B0θ0PLij＝(θi-θj)/xij；
式中，B0为系统节点电纳矩阵；θi为节点i的相角，θj为节点j的相角；xij为线路两端节点为节点i与节点j的线路阻抗；
S4042根据输电网中发电机的出力和节点有功负荷随机变量的分布，由公式2计算节点有功注入随机变量的各阶矩mr(P)，
公式2为：
Figure BDA0001436385420000101
式中，mr是随机变量的r阶矩；E(X)是离散型随机变量x的期望值；pi是离散型随机变量x取xi的概率；
S4043利用公式3随机变量矩与半不变量间的关系，由mr(P)求出相应各阶半不变量kr(P)，
公式3为：
Figure BDA0001436385420000102
式中，kr是随机变量的r阶半不变量；
Figure BDA0001436385420000103
是为多项式系数；
S4044由公式1计算出每条支路有功潮流的各阶半不变量；
S4045通过支路潮流的数学期望和标准差分别对应其一阶半不变量和二阶半不变量的平方根，获得出种群个体对应的输电网络拓扑中各支路潮流；
S405依次判断种群个体在MOEAD优化算法的运行方式下支路潮流是否满足所述约束条件；若是，保留该种群个体；否，转至步骤S402；
S406由输电网线路建设成本的目标函数与输电网线路网损成本的目标函数计算种群个体对应的目标函数值；
S407更新种群个体以及目标函数值；
S408判断是否达到进化次数；若是，则结束；若否，在返回步骤S302；
实施例一：一个8节点12走廊的输电网系统的图2为例。公式4为输电网系统的邻接矩阵，公式5为输电网系统的扩建矩阵，公式6为输电网系统的网架参数矩阵，公式7是由输电网系统中走廊支路含有的线路数信息所构成的种群个体。
节点4为孤立节点；节点5与节点6构成孤岛；
则公式4：
Figure BDA0001436385420000111
在邻接矩阵L8×8中，l12＝2代表节点1与节点2间有两条线路相连。依此类推，可知l18＝l81＝1代表节点1与节点8间有1条线路相连。
公式5：
Figure BDA0001436385420000112
在邻接矩阵K8×8中，k12＝2代表节点1与节点2间最多有1条线路可以扩建。
公式6：
Figure BDA0001436385420000121
以B12×7的第一行为例，b11＝1代表矩阵第一行数据为第1条走廊的电气信息。b12＝1代表支路起始节点为节点1，b13＝2代表支路末端节点为节点2；b14＝3代表支路每条线路总的电抗为3Ω；b15＝4代表支路每条线路的潮流上限为4MVA；b16＝5代表支路每条线路长度为5km；b17＝0.6b17＝0.6代表支路每条线路的单位阻抗为0.6Ω/km。
公式7：
L＝[2 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1]12 (8)
在种群个体L中，l11＝2代表第一条走廊支路拥有2条线路。
实施例二：在18节点输电网系统中进行测试，其包括18个节点，27条走廊如图3。系统参数设置如下：整个输电网系统负荷服从正态分布，标准差取期望值的2％；在13号节点接入1000MW的风机，风机的切入风速vci＝3m/s，额定风速vr＝15m/s，切出风速vco＝25m/s；风速采用两参数威布尔分布模型，形状参数k＝2.80，尺度参数c＝5.14；控制参数
Figure BDA0001436385420000122
每条支路每条走廊单位长度造价Ci＝100，(万元/km)ri近似为单条线路电抗，支路单条线路潮流下限Pl＝0MVA，支路单条线路潮流上限
Figure BDA0001436385420000123
MOEAD优化算法的参数设置如下：随机种子100个、种群数量20个、邻域数量10个、迭代次数500次。
表1输电网规划方案
Figure BDA0001436385420000131
如图4所示方案5的初始线路图。
表2为方案5中各条支路潮流
Figure BDA0001436385420000141
如表二可知，各条支路潮流都在潮流约束条件范围内。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，其特征在于，包括步骤：
S100建立含新能源的输电网规划模型；
S200根据MOEAD优化算法中的种群个体建立相应的输电网络拓扑；
S300对所述输电网络拓扑进行修补，保证输电网络拓扑连通；
S400通过概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网络各支路潮流，删除不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体；
S500将最终的种群个体转化为规划方案；
步骤S400中，包括步骤：
S401初始化：初始化算法参数以及输电网络拓扑参数；初始化初代种群个体；修补初代种群个体，初始化目标函数值；
S402通过遗传变异操作产生次代种群个体；
S403进行次代种群个体的修补；
S404由概率直流潮流法计算出种群个体对应的输电网络拓扑中各支路潮流；
S405依次判断种群个体在MOEAD优化算法的运行方式下支路潮流是否满足所述约束条件；若是，保留该种群个体；否，转至步骤S402；
S406由输电网线路建设成本的目标函数与输电网线路网损成本的目标函数计算种群个体对应的目标函数值；
S407更新种群个体以及目标函数值；
S408判断是否达到进化次数；若是，则结束；若否，再返回步骤S402。
2.根据权利要求1所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，其特征在于，在步骤100中所述输电网规划模型的建立，以输电网线路建设成本与输电网线路网损成本作为目标函数，支路潮流在预设概率下不过负荷作为约束条件。
3.根据权利要求2所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，其特征在于，在步骤300中对所述输电网络拓扑进行修补，依次通过去除孤立节点与去除孤岛两个环节来修补输电网络拓扑，进而保证输电网络拓扑的连通。
4.根据权利要求3所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，其特征在于，所述去除孤立节点环节包括步骤：
S311进行初始化设置：将输电网络拓扑中的节点、支路以及走廊进行编号；确立输电网的邻接矩阵、扩建矩阵以及网架参数矩阵；
S312设定i＝1；根据邻接矩阵Lm×m判断节点i是否为孤立节点；若是，转到步骤S313；若否，进行步骤S315；
S313由所述输电网线路建设成本的目标函数计算并扩建线路建设成本最少的一条两端节点编号含上述孤立节点编号的线路；
S314存储步骤S313中得到的线路，并更新邻接矩阵；
S315判断上述孤立节点编号是否小于节点总数；若是，转到步骤S312依次判断下一个节点是否为孤立节点；若否，则孤立节点去除完毕。
5.根据权利要求4所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，其特征在于，去除孤岛的步骤：
S321初始设置：设定i＝1，输电网络拓扑中节点1为中心节点，节点集合P当前只含节点1；
S322在输电网络拓扑中检索所有与集合P中节点i相连的节点j；
S323将节点j存储在集合P中；
S324转到步骤S322判断集合P中下一个节点，直到所有节点检测完毕；
S325检测集合P是否包含输电网络拓扑中的每一个节点，若是，孤岛去除完毕；若否，转到步骤S326；
S326去除输电网络拓扑中的孤岛。
6.根据权利要求5所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，其特征在于，所述步骤S326中去除输电网络拓扑中的孤岛，包括步骤：
S3261设置起始节点a＝1，集合
Figure FDA0002459424070000031
S3262依次将不属于集合P中的节点a存储于集合T中；
S3263i∈P，a∈T；由所述输电网线路建设成本的目标函数计算并扩建线路建设成本最少的两端节点为节点i与节点a的一条线路；
S3264通过S3263中得到的线路更新邻接矩阵Lmm，并转到步骤S321。
7.根据权利要求1所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，其特征在于，步骤S403中进行次代种群个体的修补，包括步骤：
S4031将次代种群个体转化成邻接矩阵的形式；
S4032对次代种群个体对应的输电网络拓扑进行修补。
8.根据权利要求7所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化方法，其特征在于，步骤S404中由概率直流潮流法计算出种群个体对应的输电网络拓扑中各支路潮流，包括步骤：
S4041由公式1计算出系统中每个节点注入功率取期望值时的直流潮流分布，求得节点电压相角θ0，支路潮流功率PL，
公式1为：P＝B0θ0 PLij＝(θi-θj)/xij；
式中，B0为系统节点电纳矩阵；θi为节点i的相角，θj为节点j的相角；xij为线路两端节点为节点i与节点j的线路阻抗；
S4042根据输电网中发电机的出力和节点有功负荷随机变量的分布，由公式2计算节点有功注入随机变量的各阶矩mr(P)，
公式2为：
Figure FDA0002459424070000041
式中，mr是随机变量的r阶矩；E(X)是离散型随机变量x的期望值；pi是离散型随机变量x取xi的概率；
S4043利用公式3随机变量矩与半不变量间的关系，由mr(P)求出相应各阶半不变量kr(P)，
公式3为：k1＝m1
Figure FDA0002459424070000042
式中，kr是随机变量的r阶半不变量；
Figure FDA0002459424070000043
是为多项式系数；
S4044由公式1计算出每条支路有功潮流的各阶半不变量；
S4045通过支路潮流的数学期望和标准差分别对应其一阶半不变量和二阶半不变量的平方根，获得出种群个体对应的输电网络拓扑中各支路潮流。
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