CN108063450A - 一种风电高渗透率下的配电网的优化运行方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风电高渗透率下的配电网的优化运行方法，考虑风电出力的间歇性与波动性，实现风电的最大消纳，进行配电网的优化运行，步骤：1)分析风力发电的间歇性与波动性，建立风电功率输出概率模型；2)以风电最大消纳、有功网损最小为目标函数，保证电网和设备安全运行为约束条件，建立风电高渗透率下的配电网的优化运行模型；研究求解风电高渗透率下的配电网的优化运行模型的方法，根据求解结果，实现风电高渗透率下的配电网的优化运行。本发明以渗透率最大、有功网损最小作为目标函数，对配电网进行优化，考虑风力发电的消纳、配网的损耗，在保证电力系统安全可靠运行的前提下，最大的利用风力资源发电和减少系统的有功损耗。
Description
技术领域
本发明属于智能电网领域，具体涉及一种风电高渗透率下的配电网的优化运行方法。
背景技术
近年来，随着一次能源形势的日益严峻，电力需求的持续增长，世界各国正在积极开发利用可代替的新能源。以风能发电为主的分布式能源接入配电网的问题也越来越受到重视，已成为国内外的研究热点。目前，我国成为全球风电规模最大的国家，并网风电已突破1亿千瓦，国家电网是目前全球接入新能源规模最大的电网。风力发电利用清洁能源，不但可以减少污染物排放，还可以有效地降低建设高压输电线路造成的电磁污染和线路沿途对植被的破坏；风力发电可以弥补大电网安全稳定性的不足，在意外灾害发生时继续供电，已成为集中供电方式不可缺少的重要补充；同时风力发电具有能源利用类型和供应渠道多元化的特点，是实施能源供应来源多样化战略、确保能源安全和缓解能源危机的一种很好的途径。
风力发电具有节能减排、减轻环境污染、降低线路损耗、改善电能质量和提高供电可靠性等优点，但同时其功率输出受气候环境影响很大，具有明显的间歇性、随机性以及波动性，会影响电力系统的正常运行。随着风力发电渗透率的逐渐提高，风力发电的间歇性和波动性的影响更加变大，已经到了不可忽视的地步。同时，电网规模以及风电的间歇性、波动性也会影响风电的消纳率，不能做到充分消纳风力能源，从而影响电力系统的运行效益提高。针对以上不足，本发明专利提出了一种风电高渗透率下的配电网的优化运行方法。
发明内容
本发明的目的在于考虑风力发电输出的间歇性和波动性，实现配网中风电的最大消纳，进行配电网的优化运行，提高风力发电的渗透率和配电网的网络损耗，从而创造出更高的经济效益。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种风电高渗透率下的配电网的优化运行方法，包括以下步骤：
步骤一、分析风力发电的间歇性与波动性，建立风电功率输出概率模型；
步骤二、以风电最大消纳、有功网损最小为目标函数，保证电网和设备安全运行为约束条件，建立风电高渗透率下的配电网的优化运行模型；
步骤三、研究求解风电高渗透率下的配电网的优化运行模型的方法，根据求解结果，实现风电高渗透率下的配电网的优化运行。
进一步，步骤一中，分析风力发电的间歇性与波动性，首先建立风速概率模型，再根据风速与风机输出功率的关系，建立风电功率输出概率模型。
进一步，步骤一中，建立的风速概率模型采用weibull分布风速模型，模型的参数通过历史风速信息计算求得。
进一步，步骤二中，风电最大消纳、有功网损最小按0.5、0.5权重求和作为目标函数，约束条件包括有功无功约束、节点电压约束。
进一步，步骤二中，风电最大消纳通过使风电尽量运行在最大功率状态即最大出力和实际出力之差最小实现。
进一步，步骤三中，通过人工智能算法中的遗传算法实现风电高渗透率下的配电网的优化运行模型的求解，根据求解结果进行优化，实现风电高渗透率下的配电网的优化运行。
本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)本发明在进行优化运行时，考虑了风力发电出力的波动性与间歇性，首先建立风速的概率分布模型，进而通过风速与风力发电输出功率之间的关系，建立风力发电的功率输出的概率模型；(2)本发明以渗透率最大、有功网损最小作为目标函数，对配电网进行优化，全面考虑了风力发电的消纳、配网的损耗，做到保证电力系统安全可靠运行的前提下，最大的利用风力资源发电和减少系统的有功损耗，从而大大的提高了电力系统的经济效益与环保效益；(3)本发明在进行优化模型求解时，针对优化模型多目标非线性的特点，采用智能优化算法中的遗传算法进行求解，大大提高了模型的求解效率。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1是本发明的风电高渗透率下的配电网的优化运行方法流程图。
图2是风电功率输出概率模型的概率分布曲线图。
图3是本发明的遗传算法流程图。
图中:1为分析风力发电的间歇性与波动性，建立风电功率输出概率模型；
2为以风电最大消纳、有功网损最小为目标函数，保证电网和设备安全运行为约束条件，建立风电高渗透率下的配电网的优化运行模型；3为研究求解风电高渗透率下的配电网的优化运行模型的方法，根据求解结果，实现风电高渗透率下的配电网的优化运行。
具体实施方式
本发明一种风电高渗透率下的配电网的优化运行方法，方法流程图如图1所示，包括以下步骤：
步骤一、分析风力发电的间歇性与波动性，建立风电功率输出概率模型；
步骤二、以风电最大消纳、有功网损最小为目标函数，保证电网和设备安全运行为约束条件，建立风电高渗透率下的配电网的优化运行模型；
步骤三、研究求解风电高渗透率下的配电网的优化运行模型的方法，根据求解结果，实现风电高渗透率下的配电网的优化运行。
进一步，步骤一中，分析风力发电的间歇性与波动性，首先建立风速概率模型，再根据风速与风机输出功率的关系，建立风电功率输出概率模型。建立的风电功率输出概率模型的概率分布曲线如附图2。
风速与风机输出功率之间的关系可以表示为：
式(1)中，P表示风机输出功率；v表示风速；vλ，vc，vr分别表示切入风速、切出风速，额定风速；Pw表示风机的额定输出功率。
进一步，步骤一中，建立的风速概率模型采用weibull分布风速模型，模型的参数通过历史风速信息计算求得。
weibull分布风速模型为：
式(2)中，k，c分别表示weibull分布中的形状指数和规模指数，通过平均风速和风速样本标准差估算获得。
由历史风速统计信息得到的平均风速和风速样本标准差分别为Sv：
式(3)中，vi为历史风速统计信息的第i个样本值；N为样本数量。
k，Sv之间的函数关系式为：
所以，参数k，c的计算公式为：
进一步，步骤二中，风电最大消纳、有功网损最小按0.5、0.5权重求和作为目标函数，约束条件包括有功无功约束、节点电压约束。
目标函数为：
minf＝0.5f1+0.5f2 (6)
式(6)中，f1，f2分别表示风电消纳最大，有功网损最小。
有功网损最小表示为：
式(7)中，Ui表示节点i电压幅值；G为节点导纳矩阵实部；B是节点导纳矩阵虚部；θij为节点i电压夹角与节点j电压夹角之差；n表示网络的节点数。
约束条件为：
式(8)中，Ui，Pj，Qn分别表示节点电压、有功功率和无功功率；Ui 和 Pj 和 Qn 和分别表示节点电压、有功功率、无功功率的上下限。
进一步，步骤二中，风电最大消纳通过使风电尽量运行在最大功率状态即最大出力和实际出力之差最小实现。
风电最大消纳的表达式为：
式(9)中，Pimax表示第i各风电机组最大出力，Pi表示第i个风电机组实际出力。
进一步，步骤三中，通过人工智能算法中的遗传算法实现风电高渗透率下的配电网的优化运行模型的求解，根据求解结果进行优化，实现风电高渗透率下的配电网的优化运行。遗传算法的流程图如图3所示。
遗传算法求解优化模型首先要对线路进行编码，本发明对个体采用二进制编码，如下：
式(10)中，在个体中编码Ci的值为“1”时，则对应编号第i条线路选择连接；其余编码Ci的值为“0”，则对应编号第i条线路选择不连接。
使用Initial函数选取初始值,产生初始种群，具体过程为:使用rand函数选取0-1间的随机数,然后使用round函数对取得的函数进行取整操作。
建立的优化模型以风电最大消纳、有功损耗最小为目标函数，要求目标函数最小则该线路方案最优，因此目标函数越小则个体越优秀，即适应度应该越大。所以，适应度函数采用一个较大的数G减去目标函数，且适应度函数要求大于0，因此，为确保G大于目标函数，G的取值应不小于目标函数可能的最大取值。建立的适应度函数即为:
maxf＝G-(0.5f1+0.5f2) (11)
式(11)中，有f≥0。
选择算子的选择采用的是轮盘赌法，令其中XXj(j＝1,2,3...N)为累计概率，累计概率初始值XX0＝0，Xj(j＝1,2,3...N)为每一个个体被选择的概率。轮盘赌法共转轮N次，每次转轮时，由随机函数产生0到1之间的随机数r，当XXj-1≤r＜XXj时选择第j个个体。
Xj的计算公式为：
式(12)中，fitness(xj)为每一个个体的适应度函数值。
交叉方法选用的是基本位交叉；而变异过程则选用了单点变异方法，交叉概率Pc取为0.1，变异概率Pm取为0.8。
采用的收敛判据为达到预先所规定的最大迭代次数就停止计算，设置迭代次数变量，每进行一次迭代，迭代次数变量的值自行加1，当迭代次数变量大于最大迭代次数时，算法运行结束，本发明最大进化次数取100。
Claims (6)
1.一种风电高渗透率下的配电网的优化运行方法，考虑风电出力的间歇性与波动性，实现风电的最大消纳，进行配电网的优化运行，其特征在于，具体步骤：
步骤一、分析风力发电的间歇性与波动性，建立风电功率输出概率模型；
步骤二、以风电最大消纳、有功网损最小为目标函数，保证电网和设备安全运行为约束条件，建立风电高渗透率下的配电网的优化运行模型；
步骤三、研究求解风电高渗透率下的配电网的优化运行模型的方法，根据求解结果，实现风电高渗透率下的配电网的优化运行。
2.如权利要求1所述的风配电网的优化运行方法，其特征在于，步骤一中，分析风力发电的间歇性与波动性，首先建立风速概率模型，再根据风速与风机输出功率的关系，建立风电功率输出概率模型。
3.如权利要求1或2所述的配电网的优化运行方法，其特征在于，建立的风速概率模型采用weibull分布风速模型，模型的参数通过历史风速信息计算求得。
4.如权利要求1所述的配电网的优化运行方法，其特征在于，步骤二中，风电最大消纳、有功网损最小按0.5、0.5权重求和作为目标函数，约束条件包括有功无功约束、节点电压约束。
5.如权利要求1或4所述的配电网的优化运行方法，其特征在于，风电最大消纳通过使风电尽量运行在最大功率状态即最大出力和实际出力之差最小实现。
6.如权利要求1所述的配电网的优化运行方法，其特征在于，步骤三中，通过人工智能算法中的遗传算法实现风电高渗透率下的配电网的优化运行模型的求解，根据求解结果进行优化，实现风电高渗透率下的配电网的优化运行。
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