CN108306298B - 一种柔性多状态开关接入配电网的设计方法 - Google Patents

一种柔性多状态开关接入配电网的设计方法 Download PDF

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Abstract

一种柔性多状态开关接入配电网的设计方法，通过模拟多场景潮流计算分析分布式电源接入后配电网节点电压越限和线路负荷重载等配电网薄弱位置，据此确定柔性多状态开关接入位置；建立以经济成本最小为目标函数的柔性多状态开关接入配电网系统优化模型，目标函数包含柔性多状态开关初始投资的年折算成本和系统运行损耗成本，同时满足各类约束条件；采用基于遗传算法的改进粒子群优化方法(GA‑PSO)对含离散变量和柔性多状态开关连续变量的优化设计模型进行求解，对复杂的离散变量和连续变量进行混合编码，将遗传算法的交叉和变异操作引入到粒子群优化方法中对其改进；通过上述步骤，最终通过优化计算得到柔性多状态开关接入配电网系统的优化设计方案。

Description

一种柔性多状态开关接入配电网的设计方法
技术领域
本发明涉及一种柔性多状态开关接入的设计方法，特别涉及一种柔性多状态开关接入配电网的优化设计方法。
背景技术
柔性多状态开关采用电力电子新技术，不仅具备通和断两种状态，而且增加了功率连续可控状态，具备运行模式柔性切换、控制方式灵活多样等特点，可以避免常规开关倒闸操作引起的供电中断、合环冲击等问题，同时能够促进馈线负载分配的均衡化和电能质量改善，是未来智能配电网中的关键支撑设备。然而，目前针对柔性多状态开关的主要研究工作集中在装置的研发、拓扑设计、运行控制以及集成测试等方面，关于柔性多状态开关接入方式特别是其与配电网的协同优化设计研究较少，大多凭借工程经验人工设计，柔性多状态开关接入的位置和容量选择往往不够科学合理。
在配电网中，通过柔性多状态开关可以实现系统环网供电，大大提升系统的潮流控制能力，系统分布式电源装机利用效率大为提高。同时，由于可再生能源和负荷具有双重波动性，配电网中的薄弱环节如何配置柔性多状态开关，需要通过对系统运行的大量模拟来分析评估。此外，还涉及到所配置的柔性多状态开关与系统中现有的联络开关协调配合问题，因此目前现有的交流配电设备优化配置方法很难适应新的需求，亟待新的解决方法。
目前，国内外针对柔性多状态开关的研究大多集中于理论或仿真分析柔性多状态开关接入系统后所带来的效益。一些研究针对馈线均衡化与线损指标，量化对比了采用柔性多状态开关与传统联络开关的配电网重构方案；有些研究分析了采用不同接入方式对于提高分布式电源消纳水平的影响；还有研究从静态和动态潮流优化等方面讨论了柔性多状态开关的优势和潜在效益；部分研究对于多样化电力需求下柔性多状态开关装置开发、调控策略、控制方法等方面进行了探讨。
上述研究对柔性多状态开关装置本体，运行控制技术，调控策略，技术优势等方面进行了细致分析，但在柔性多状态开关接入模式、柔性多状态开关与配电网现在装置的配合，柔性多状态开关接入容量选择等方面鲜有研究，技术相对空白，还停留在凭借工程经验人工设计阶段，设计方案难以满足最优技术经济性要求。
发明内容
本发明目的是克服现有技术的缺点，解决现有柔性多状态开关接入配电网的设计没有详细考虑配电网中分布式电源与负荷双重波动性，以及柔性多状态开关与配电网中联络开关优化配合关系，导致设计结果难以适应未来技术经济性的问题，提出一种柔性多状态开关接入配电网的优化设计方法。本发明在保证系统设计规范、设计安全可靠的前提下，在建立反映系统综合投资经济性和运行经济性优化模型的基础上进行优化选择柔性多状态开关接入配电网的位置与配置容量，提高了柔性多状态开关接入配电网的规划设计水平。
本发明的主要应用对象为柔性多状态开关接入配电网系统，该系统包含配电变压器、母线和多条馈线，负荷和分布式电源DG通过闭合开关连接到不同的馈线，不同馈线通过联络开关或者柔性多状态开关FMSS互联，通过柔性多状态开关FMSS互联可以实现不同馈线合环运行和馈线间潮流的灵活控制与转供，从而促进馈线间负载分配的均衡化和电能质量改善。柔性多状态开关FMSS与配电系统中现有的联络开关的协调配合，需要通过对系统运行进行模拟分析评估，这是系统设计的关键问题。
本发明柔性多状态开关接入配电网优化设计方法包括配电网薄弱位置识别、柔性多状态开关接入配电网系统建模、优化设计模型求解等步骤，优化计算求得柔性多状态开关接入配电网的设计方案，具体如下：
步骤一、识别配电网薄弱位置；
所述的配电网薄弱位置识别方法是，根据预测得到的配电网负荷大小和分布、分布式电源发电预测和接入分布，通过模拟多场景潮流计算分析分布式电源接入配电网后，配电网节点电压越限和线路负荷重载等配电网薄弱位置，然后根据配电网薄弱位置，确定柔性多状态开关接入位置，配电网薄弱位置即为柔性多状态开关的接入位置。
步骤二、建立柔性多状态开关接入配电网系统模型；
所述的柔性多状态开关接入配电网系统优化建模方法是，首先建立柔性多状态开关FMSS的运行模型，柔性多状态开关FMSS运行方式灵活，需要满足容量约束、电压约束和功率平衡约束。然后建立以经济成本最小为目标函数的柔性多状态开关接入配电网系统优化模型，目标函数中第一部分为柔性多状态开关初始投资的年折算成本，第二部分为系统运行损耗成本；同时，柔性多状态开关接入配电网系统优化模型需要满足各类约束条件，包括节点功率平衡约束、节点电压约束、支路潮流约束、柔性多状态开关运行约束和联络开关动作约束。
步骤三、采用基于遗传算法的改进粒子群优化方法(GA-PSO)对含离散变量和柔性多状态开关运行连续变量的优化设计模型进行求解；
首先对复杂的离散变量和连续变量进行混合编码，然后将遗传算法的交叉和变异操作引入到粒子群优化方法中，对粒子群优化方法进行改进，从而避免了粒子群优化方法容易陷入局部最优的缺点，最终通过优化计算得到柔性多状态开关接入配电网系统的设计方案。
本发明具有以下特点：
(1)本发明通过模拟多场景潮流计算分析分布式电源接入后配电网节点电压越限和线路负荷重载等配电网薄弱位置，根据配电网薄弱位置，确定柔性多状态开关接入位置。
(2)本发明分析了柔性多状态开关的运行模型，建立以经济成本最小为目标函数的柔性多状态开关接入配电网系统优化模型，同时满足各类约束条件。
(3)本发明采用基于遗传算法的改进粒子群优化方法(GA-PSO)对含离散变量和柔性多状态开关运行连续变量的优化设计模型进行求解，对复杂的离散变量和连续变量进行混合编码，通过将遗传算法的交叉和变异操作引入到粒子群优化方法中对其改进，该方法具有良好的计算性能。
附图说明
图1是柔性多状态开关接入配电网示意图；
图2是柔性多状态开关接入配电网优化求解计算流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式进一步说明本发明。
图1所示为本发明的主要应用对象柔性多状态开关接入配电网系统。该系统包含配电变压器、母线和多条馈线，负荷和分布式电源DG通过闭合开关连接到不同的馈线，不同馈线通过联络开关或者柔性多状态开关FMSS互联，通过柔性多状态开关FMSS互联可以实现不同馈线合环运行和馈线间潮流的灵活控制与转供，从而促进馈线间负载分配的均衡化和电能质量改善。
本发明柔性多状态开关接入配电网优化设计方法包括配电网薄弱位置识别、柔性多状态开关和配电网系统建模、优化设计模型求解等步骤，具体如下：
步骤一、识别配电网薄弱位置；
首先根据配电网系统结构、负荷分布、分布式电源位置和容量，通过模拟多场景潮流计算分析识别配电网薄弱位置；
步骤二、建立柔性多状态开关接入配电网系统优化模型；
步骤三、采用基于遗传算法的改进粒子群优化方法(GA-PSO)对含离散变量和柔性多状态开关运行连续变量的优化设计模型进行求解，最后得到柔性多状态开关接入配电网优化设计方案。
各步骤详细说明如下：
(1)步骤一，首先分析识别配电网薄弱位置；
根据预测得到的配电网负荷大小和分布、分布式电源发电预测和接入分布，通过模拟多场景潮流计算分析分布式电源接入后配电网节点电压越限和线路负荷重载等配电网薄弱位置G，根据配电网薄弱位置G，确定柔性多状态开关接入位置，配电网薄弱位置即为柔性多状态开关接入位置。
(2)步骤二、建立柔性多状态开关接入配电网系统优化模型；
1)建立柔性多状态开关模型；
所建立的柔性多状态开关模型由多个电压源型变流器并联组成，每个电压源型变流器可以独立控制其有功和无功功率。柔性多状态开关运行方式灵活，其运行需要满足容量约束、电压约束和功率平衡约束，具体约束条件如下：
Figure BDA0001550845220000041
Vvscm,min≤Vvsc,m≤Vvscm,max
Figure BDA0001550845220000042
式中，Pvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的有功功率；Qvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的无功功率；Svsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的视在功率；Vvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压；Vvscm_min为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压下限值；Vvscm_max为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压上限值；PFIDloss为柔性多状态开关的有功损耗；Nc为柔性多状态开关中含有电压源型变流器的数量。
2)建立以经济成本最小为目标函数的柔性多状态开关接入配电网系统模型，柔性多状态开关接入配电网系统模型同时需要满足各类约束条件。
目标函数为：
Figure BDA0001550845220000043
式中，Min代表最小化；R为柔性多状态开关数量；T为全年运行小时数；CAcap为柔性多状态开关安装成本的年等值费用折算系数；Cr为柔性多状态开关r的单位容量安装成本；Sr为柔性多状态开关r的安装容量大小；ce(t)为t时电网分时电价；ploss(t)为t时系统有功功率损耗。
目标函数中第一部分为柔性多状态开关初始投资的年折算成本，第二部分为系统运行损耗成本。
需要满足的约束条件为：
A、节点功率平衡约束：
Figure BDA0001550845220000051
Figure BDA0001550845220000052
式中，Pgi为节点i电源的有功功率；Qgi为节点i电源的无功功率；Pdi为节点i负荷的有功功率；Qdi为节点i负荷的无功功率；Pvsci为节点i柔性多状态开关的有功功率；Qvsci为节点i柔性多状态开关的无功功率；Vi为节点i的电压；Vj为节点j的电压；δi为节点i的相角；δj为节点j的相角；gij为节点i和j之间的电导；bij为节点i和j之间的电纳。
B、节点电压约束：
Figure BDA0001550845220000053
式中，Vi,min为节点i的最小电压；Vi,max为节点i的最大电压；Nb为系统中节点数。
C、支路潮流约束：
Figure BDA0001550845220000054
式中，Ik支路k流过电流；Ik,max支路k最大流过电流；Nl为系统中支路数。
D、柔性多状态开关运行约束：
如步骤1)所述，柔性多状态开关运行需要满足容量约束、电压约束和功率平衡约束：
Figure BDA0001550845220000055
Vvscm,min≤Vvsc,m≤Vvscm,max
Figure BDA0001550845220000056
式中，Pvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的有功功率；Qvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的无功功率；Svsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的视在功率；Vvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压；Vvscm_min为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压下限值；Vvscm_max为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压上限值；PFIDloss为柔性多状态开关的有功损耗；Nc为柔性多状态开关中含有电压源型变流器的数量。
E、联络开关动作约束：
Figure BDA0001550845220000061
式中，△xn为联络开关n的动作；Xmax为所有NB个联络开关的最大动作数量和。
(3)步骤三、对柔性多状态开关接入配电网系统优化模型求解；
本发明采用基于遗传算法的改进粒子群优化方法(GA-PSO)对包含联络开关状态离散变量和柔性多状态开关容量、有功功率和无功功率连续变量的柔性多状态开关接入配电网系统优化模型进行求解，首先对复杂的离散变量和连续变量进行混合编码，然后将遗传算法的交叉和变异操作引入到粒子群优化方法中对其改进，从而避免了粒子群优化方法容易陷入局部最优的缺点，最终通过优化计算得到柔性多状态开关接入配电网系统的优化方案。具体过程如下：
首先将步骤(2)所述的柔性多状态开关接入配电网系统优化模型中的柔性多状态开关容量、柔性多状态开关运行有功功率和无功功率、联络开关状态进行混合编码，对柔性多状态开关容量、运行的有功功率和无功功率采用实数编码为R＝[S1,Pvsc1,Qvsc1,…,Sm,Pvscm,Qvscm]，对联络开关状态进行二进制编码为B＝[x1,x2,…,xNB]。
然后将遗传算法的交叉和变异操作引入到粒子群优化方法中，对粒子群优化方法进行改进，具体过程如下：假设粒子群大小为PSZ，通过粒子群优化方法产生了较好的M个粒子；随机生成PSZ-M个遗传算法的个体，然后以概率pc、pm分别进行交叉、变异操作；再将通过交叉、变异操作后生成的PSZ-M个体与粒子群优化方法产生的M个粒子个体合并，组成新的种群。
通过上述混合编码和GA-PSO方法，求解柔性多状态开关接入配电网系统的优化模型的具体流程如图2所示，首先数据初始化，进行混合编码，生成初始粒子，设置进化代数和种群大小；然后对每个群体进行交流电网结构检查，交直流混合潮流计算，计算适应度函数值，更新个体极限值；接着更新局部粒子最优适应值并判断是否达到收敛条件，如果不收敛则进行交叉、变异并通过精英保留策略获取下一个种群；循环计算直到收敛后，结束并输出柔性多状态开关接入配电网系统的优化方案。
通过上述步骤一至步骤三可以得到柔性多状态开关接入配电网系统的优化设计方案。

Claims (1)

1.一种柔性多状态开关接入配电网的设计方法，其特征在于：所述的设计方法包括以下步骤：
步骤一、识别配电网薄弱位置；
根据预测得到的配电网负荷大小和分布、分布式电源发电预测和接入分布，通过模拟多场景潮流计算分析分布式电源接入配电网后，配电网节点电压越限和线路负荷重载这些配电网薄弱位置G；根据配电网薄弱位置G确定柔性多状态开关接入位置，配电网薄弱位置即为柔性多状态开关的接入位置；
步骤二、建立柔性多状态开关接入配电网系统优化模型；
首先建立柔性多状态开关的运行模型；然后建立以经济成本最小为目标函数的柔性多状态开关接入配电网系统优化模型；目标函数包含柔性多状态开关初始投资的年折算成本和系统运行损耗成本，同时满足各类约束条件；
步骤三、采用基于遗传算法的改进粒子群优化方法，对包含联络开关状态离散变量、柔性多状态开关容量及有功功率和无功功率连续变量的柔性多状态开关接入配电网系统优化模型求解；
所述的步骤二建立柔性多状态开关接入配电网系统优化模型的方法如下：
1)建立柔性多状态开关模型；
所建立的柔性多状态开关模型由多个电压源型变流器并联组成，每个电压源型变流器能够独立控制其有功和无功功率；柔性多状态开关运行需要满足容量约束、电压约束和功率平衡约束，具体约束条件如下：
Figure FDA0002454881560000011
Vvscm,min≤Vvsc,m≤Vvscm,max
Figure FDA0002454881560000012
式中，Pvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的有功功率；Qvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的无功功率；Svscm,max为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的视在功率；Vvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压；Vvscm,min为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压下限值；Vvscm,max为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压上限值；PFIDloss为柔性多状态开关的有功损耗；Nc为柔性多状态开关中含有电压源型变流器的数量；
2)建立以经济成本最小为目标函数的柔性多状态开关接入配电网系统优化模型，该模型同时满足各类约束条件；
所述的目标函数为：
Figure FDA0002454881560000021
式中，Min代表最小化；R为柔性多状态开关数量；T为全年运行小时数；CAcap为柔性多状态开关安装成本的年等值费用折算系数；Cr为柔性多状态开关r的单位容量安装成本；Sr为柔性多状态开关r的安装容量大小；ce(t)为t时电网分时电价；ploss(t)为t时系统有功功率损耗；目标函数中第一部分为柔性多状态开关初始投资的年折算成本，第二部分为系统运行损耗成本；
柔性多状态开关接入配电网优化模型需要满足的约束条件包括节点功率平衡约束、节点电压约束、支路潮流约束、柔性多状态开关运行约束和联络开关动作约束，约束条件的表达式如下：
节点功率平衡约束：
Figure FDA0002454881560000022
Figure FDA0002454881560000023
式中，Pgi为节点i电源的有功功率；Qgi为节点i电源的无功功率；Pdi为节点i负荷的有功功率；Qdi为节点i负荷的无功功率；Pvsci为节点i柔性多状态开关的有功功率；Qvsci为节点i柔性多状态开关的无功功率；Vi为节点i的电压；Vj为节点j的电压；δi为节点i的相角；δj为节点j的相角；gij为节点i和j之间的电导；bij为节点i和j之间的电纳；
节点电压约束：
Figure FDA0002454881560000024
式中，Vi,min为节点i的最小电压；Vi,max为节点i的最大电压；Nb为系统中节点数；
支路潮流约束：
Figure FDA0002454881560000025
式中，Ik支路k流过电流；Ik,max支路k最大流过电流；Nl为系统中支路数；
柔性多状态开关运行约束：
柔性多状态开关运行需要满足容量约束、电压约束和功率平衡约束：
Figure FDA0002454881560000031
Vvscm,min≤Vvsc,m≤Vvscm,max
Figure FDA0002454881560000032
式中，Pvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的有功功率；Qvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的无功功率；Svscm,max为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的视在功率；Vvsc,m为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压；Vvscm,min为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压下限值；Vvscm,max为柔性多状态开关中第m个电压源型变流器的交流电压上限值；PFIDloss为柔性多状态开关的有功损耗；Nc为柔性多状态开关中含有电压源型变流器的数量；
联络开关动作约束：
Figure FDA0002454881560000033
式中，△xn为联络开关n的动作；Xmax为所有NB个联络开关的最大动作数量和；
所述的步骤三对柔性多状态开关接入配电网系统优化模型求解的方法如下；
首先将所述的柔性多状态开关接入配电网系统优化模型中的柔性多状态开关容量、柔性多状态开关运行有功功率和无功功率、联络开关状态进行混合编码，对柔性多状态开关容量、运行的有功功率和无功功率采用实数编码为R＝[S1,Pvsc1,Qvsc1,…,Sm,Pvscm,Qvscm]，对联络开关状态进行二进制编码为B＝[x1,x2,…,xNB]；
然后将遗传算法的交叉和变异操作引入到粒子群优化方法中，对粒子群优化方法进行改进，具体过程如下：假设粒子群大小为PSZ，通过粒子群优化方法产生了较好的M个粒子；随机生成PSZ-M个遗传算法的个体，然后以概率pc、pm分别进行交叉、变异操作；再将通过交叉、变异操作后生成的PSZ-M个体与粒子群优化方法产生的M个粒子个体合并，组成新的种群；
通过上述混合编码和GA-PSO方法，求解柔性多状态开关接入配电网系统的优化模型的具体流程，首先数据初始化，进行混合编码，生成初始粒子，设置进化代数和种群大小；然后对每个群体进行交流电网结构检查，交直流混合潮流计算，计算适应度函数值，更新个体极限值；接着更新局部粒子最优适应值并判断是否达到收敛条件，如果不收敛则进行交叉、变异并通过精英保留策略获取下一个种群；循环计算直到收敛后，结束并输出柔性多状态开关接入配电网系统的优化方案。
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