CN108448636A - 一种考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法，建立考虑线路因素的交直流混合微电网经投资成本、失负荷成本、系统损耗的目标函数，综合考虑系统功率约束、系统支路约束、分布式能源出力约束、节点电压偏差约束、设备的随机故障约束等约束条件，运用蒙特卡洛进行故障抽样，通过混合整数线性规划进行求解，获得科学的、经济的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化配置结果。本发明方法解决了交流微电网在进行拓展规划时，分布式电源有效接入的配置问题，提高了混合微电网的就地消纳能力，同时实现了交直流混合微电网的规划的经济性、可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及交直流混合微电网规划设计领域，更具体地说是涉及一种考虑线路因素的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划方法。
背景技术
分布式可再生能源因其清洁性、环保性及可再生等特点，近年来得到了广泛的应用。为了提高可再生能源的利用率、降低可再生能源在接入传统电网时的能量损耗，交直流混合微电网应运而生。交直流混合微电网因其由交流微电网和直流微电网两部分系统组成，因此在接纳分布式能源和在满足交直流负荷需求等方面有其独特的优势。
在进行交直流混合微电网优化规划时，不仅要充分考虑到分布式电源出力不均匀、负荷需求多样、运行模式复杂多变等特点；还需要结合配电网，进行微电网的线路、设备、定址分容等规划。此外，分布式电源应与电力负载应尽量就地平衡，以减小网络损耗；由于线路存在传输极限，交直流混和微电网中“源—网—荷”的就地平衡也可以提高系统的供电可靠性。在进行交直流混合微电网规划设计时，需遵循能量守恒原则、分区匹配原则、分层控制原则、分布式能源互补原则、保证电能质量原则，因此进行规划建模时，其目标函数和约束条件中需要考虑与这些设计原则相对应。
目前，针对交直流混合微电网的优化规划问题已有部分研究。文献《基于NSGA-Ⅱ算法的分布式电源与微电网分组优化配置》(中国电机工程学报，2015,(18):4655-4662)提出了含风力、光伏等分布式电源和微电网之间的混合集成供电系统，建立以投资成本、电网电量不足期望以及网损为目标函数的优化模型，运用NSGA-Ⅱ算法进行求解。文献《并网型交直流混合微电网优化配置分析》(电力系统自动化，2016,40(13):55-62)建立了以降低单位发电成本、换流损耗，提高自平衡率为目标的多目标优化配置模型，并提出了相应的交直流混合微电网控制策略，得到不同直流负荷比例下的优化配置结果。文献《交直流混合微电网运行优化建模与不确定性分析》(电力系统自动化，2017(5):1-7)模拟了新能源出力随机性、负荷预测误差、电价波动、元件随机故障等不确定性因素，建立了考虑上述复合不确定性的交直流混合微电网运行优化模型，运用蒙特卡洛方法对系统评价指标模型进行分析并进行复合不确定性评价，得到各评价指标的概率分布及各不确定性因素对评价指标的影响权重。然而，上述文献大多仅考虑了分布式电源的不确定性、交直流子微电网的交互等问题，对于微电网的线路问题未作考虑，因此存在如下不足：
1、在进行交直流混合微电网优化规划时，仅仅以变流器、电力电子变压器等设备为主要考虑对象，未考虑到微电网线路问题，即线路成本、线路损耗和线路故障等问题，因而影响了优化配置结果；
2、在目前的研究成果中，直接计算接入的分布式电源总容量，并未将分布式电源的接入点和接入容量作为研究对象进行规划，因此规划的结果不够准确和精细；
考虑线路因素的微电网中分布式电源的选址分容是交直流混合微电网系统目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明是为避免上述现有技术所存在的问题，提供一种考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法，综合考虑逆变器成本、线路成本及设备故障等因素，将分布式电源的定址分容与线路因素进行联合规划，得到经济可靠的交直流混合微电网优化规划方案，节省交流微电网拓展建设投资。
本发明为解决技术问题采用如下技术方案：
本发明考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法的特点是按如下步骤进行：
步骤1：确定基础数据，所述基础数据包括待规划区域的交流/直流负荷参数、配电网参数、各分布式电源的投资成本、交直流线路的成本参数、各类变流器参数、设备的故障参数、抽样次数N，以及原交流微电网的规模参数；
步骤2：利用基础数据建立各分布式电源的出力模型，包括风电机组出力模型、光伏出力模型和储能电池模型；利用各分布式电源的出力模型、采用交直流替代求解的方法，进行交直流混合微电网的潮流计算，得到潮流计算结果交流节点电压VAC.i和直流节点电压VDC.j；
步骤3：建立考虑线路因素的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划数学模型，所述优化规划数学模型是以微电网投资成本Fm、微电网失负荷经济成本Floss以及微电网系统损耗Ewaste的综合成本最低为目标的目标函数，所述目标函数由式(1)所表征：
minC＝min(Fm+Floss+kwasteEwaste) (1)，
C为综合成本，kwaste为单位电量的损耗费用；
微电网投资成本Fm由式(2)所表征：
Cpv为单位容量光伏投资成本；Ppv,i为第i组光伏容量；Npv为接入光伏组数；Cwind为单位容量风电机组投资成本；Pwind,j为第j组风电机组容量；Nwind为接入风电机组组数；CBat为单位容量储能电池投资成本；PBat,m为第p组储能电池容量；Nes为储能电池接入组数；Cline为单位长度线路投资成本；Lline,n为第n条馈线的线路长度；Npoint为馈线总条数；CMG为微电网辅助设备成本，且CMG＝aSMG+b；SMG为微电网容量规模，是指负荷、DG和储能电池的容量和，a为微电网扩建容量与微电网建设成本间比例系数，微电网建设成本为包含控制设备、无功补偿设备和谐波治理设备的综合单位成本，b为微电网建设固定成本；
微电网失负荷经济成本Floss由式(3)所表征：
kac为交流子微网的失负荷惩罚系数；为交流子微网t时刻的失负荷量；T为计算时间；kdc为直流子微网的失负荷惩罚值；为直流子微网t时刻的失负荷量；
系统损耗Ewaste由式(4)所表征：
Ewaste＝ELwaste+Econ (4)，
ELwaste是交直流线路损耗；Econ是换流器损耗；
步骤4：运用蒙特卡洛模拟方法，对线路和设备故障进行随机抽样，得到交直流混合微电网失负荷量
步骤5：根据步骤2得到的潮流计算结果交流节点电压VAC.i和直流节点电压VDC.j，以及步骤4得到的交直流混合微电网失负荷量建立分布式电源定址分容优化规划约束条件，运用CPLEX程序中分支割平面算法对考虑线路因素的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划数学模型进行求解，得到规划结果；
步骤6：判断蒙特卡洛模拟次数是否小于N，若是，则返回执行步骤3，直至达到模拟次数N；若否则输出得到最优规划解集，实现考虑线路因素的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划。
本发明考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法的特点也在于：所述分布式电源定址分容优化规划约束条件包括：
由式(5)所表征的系统功率平衡约束条件：
Pload+Ploss＝Pwind+Ppv+Pbat+Pgrid (5)，
Pload为系统负荷消耗功率；Ploss为系统损耗；Pwind为风电机组功率；Ppv为光伏功率；Pbat为储能电池功率；Pgrid为交直流混合微电网系统与配电网间交互功率；
由式(6)所表征的直流子微电网功率平衡约束条件：
PDC-load+PDC-loss＝PDC-wind+PDC-pv+PDC-bat+PAC-DC (6)，
PDC-load为直流负荷消耗功率；PDC-loss为直流子微电网系统损耗；PDC-wind为直流侧风电机组功率；PDC-pv为直流侧光伏功率；PDC-bat为直流侧储能电池的功率；PAC-DC为双向AC-DC传输功率；
由式(7)所表征的系统总馈线数约束条件：
Nac-l为交流微电网总节点数；为交流微电网总节点数上限；
Ndc-l为直流微电网总节点数，为直流微电网总节点数上限；
由式(8)所表征的储能电池接入点个数约束条件：
Nes为储能电池接入点的个数；为储能电池接入点的个数上限值；
由式(9)所表征的风电机组和光伏出力约束条件：
Ppv.max为光伏功率上限；Pwind.max为风电机组功率上限；
由式(10)所表征的蓄电池出力约束条件：
SOC为储能电池在充放电过程中的荷电状态；SOCmin和SOCmax分别为储能电池容量的下限和上限；Pbat为储能电池的充放电功率；PDischar.max为储能电池的最大充电功率；Pchar.max为储能电池的最大放电功率；SOCΔt为Δt时间段储能电池的荷电状态；SOCt为t时刻储能电池在充放电过程中的荷电状态；η为储能电池能量转换效率，Rbat为储能电池总容量，Δt为时间步长；
由式(11)所表征的节点电压偏差约束条件：
和分别为第i节点交流电压上限和下限；和分别为第j节点直流电压上限和下限；
由式(12)所表征的供电可靠性约束条件：
LOEP为电力不足概率，为交直流混和微电网t时刻的失负荷量，为直微电网t时刻的负荷大小，Lmax为微电网允许最大缺电概率。
本发明考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法的特点也在于：
所述风电机组出力模型由式(13)所表征：
Pw为风电机组的实时出力，A、B和C分别为风电机组出力曲线非线性处的拟合系数，SWt为t时刻实时风速；Vci为切入风速；Vco是切出风速；Pr是风电机组的额定功率；Vr是额定风速；
所述光伏出力模型由式(14)所表征：
Pb是光伏出力的实时值；Psn为光伏额定功率，是指在标准测试条件下单位光强产生的功率；Gstd表示额定光照强度，Rc表示某一个特定的光照强度，是光伏出力模型非线性区域与线性区域的分界点，Gbt为第t小时实际的光照强度；
所述储能电池模型由式(15)所表征：
PC为充电功率；PD为放电功率；SOCt-1为t-1时刻储能电池的荷电状态；Ec为额定电量。
本发明考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法，在多种类型以及大容量的分布式电源接入交直流混合微电网时，完成了分布式电源的定址分容规划，解决了交直流混合微电网系统源—网—荷协调优化规划，实现了分布式电源就地消纳。与已有技术相比，本发明有益效果体现在：
1、本发明将线路因素考虑到规划过程中，作为目标函数进行分析，可以准确获得线路对规划结果的影响；
2、本发明确定了分布式电源接入容量，并根据交直流混合微电网接入点分布情况及负荷分布情况，实现了分布式电源定址分容；
3、本发明针对不同负荷类型，优化接入位置，并配置相应的电源，实现分布式电源的就地消纳，减少网损；
4、本发明将分布式电源的定址分容与线路因素进行联合规划，得到经济、可靠的交直流混合微电网优化规划方案，有效节省交流微电网拓展建设投资。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为某地区交流微电网拓展规划网架结构图；
图3a、图3b和图3c分别为图2所涉及地区的负荷、风速和光照年数据曲线图；
图4为本发明方法中蒙特卡洛抽样过程中模拟次数收敛性趋势图；
具体实施方式
参见图1，本实施例中考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法按如下步骤进行：
步骤1：确定基础数据，基础数据包括待规划区域的交流/直流负荷参数、配电网参数、各分布式电源的投资成本、交直流线路的成本参数、各类变流器参数、设备的故障参数、抽样次数N，以及原交流微电网的规模参数。
步骤2：利用基础数据建立各分布式电源的出力模型，包括风电机组出力模型、光伏出力模型和储能电池模型；利用各分布式电源的出力模型、采用交直流替代求解的方法，进行交直流混合微电网的潮流计算，得到潮流计算结果交流节点电压VAC.i和直流节点电压VDC.j。
步骤3：建立考虑线路因素的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划数学模型，优化规划数学模型是以微电网投资成本Fm、微电网失负荷经济成本Floss以及微电网系统损耗Ewaste的综合成本最低为目标的目标函数，目标函数由式(1)所表征：
minC＝min(Fm+Floss+kwasteEwaste) (1)，
C为综合成本，kwaste为单位电量的损耗费用，其单位为元/kWh；
微电网投资成本Fm由式(2)所表征：
Cpv为单位容量光伏投资成本；Ppv,i为第i组光伏容量；Npv为接入光伏组数；Cwind为单位容量风电机组投资成本；Pwind,j为第j组风电机组容量；Nwind为接入风电机组组数；CBat为单位容量储能电池投资成本；PBat,m为第p组储能电池容量；Nes为储能电池接入组数；Cline为单位长度线路投资成本；Lline,n为第n条馈线的线路长度；Npoint为馈线总条数；CMG为微电网辅助设备成本，且CMG＝aSMG+b；SMG为微电网容量规模，是指负荷、DG和储能电池的容量和，a为微电网扩建容量与微电网建设成本间比例系数，微电网建设成本为包含控制设备、无功补偿设备和谐波治理设备的综合单位成本，b为微电网建设固定成本。
微电网失负荷经济成本Floss由式(3)所表征：
kac为交流子微网的失负荷惩罚系数；为交流子微网t时刻的失负荷量；T为计算时间；kdc为直流子微网的失负荷惩罚值；为直流子微网t时刻的失负荷量。
系统损耗Ewaste由式(4)所表征：
Ewaste＝ELwaste+Econ (4)，
ELwaste是交直流线路损耗；Econ是换流器损耗；
交直流混合微电网规划设计中，由于高密度分布式能源接入交直流系统，同时交直流子微电网需同时向交流负荷和直流负荷直接供电，因此大量的变流器接入到系统中，实现能量传输、电压转换和换流等目标。在交直流混合微电网运行过程中，变流器具有一定的转换效率(<100％)，因此变流器实现功能的同时产生一定量的损耗；当系统中换流器的数量增多时，该部分损耗就将变大，从而需要对换流器损耗进行限制，对换流器的配置进行优化分析，以降低系统的运行费用。同时，交直流混合微电网系统包含交流母线/馈线、直流母线/馈线，在能量传输过程中损耗一定的能量，也需将其计入成本中。
步骤4：运用蒙特卡洛模拟方法，对线路和设备故障进行随机抽样，得到交直流混合微电网失负荷量
步骤5：根据步骤2得到的潮流计算结果交流节点电压VAC.i和直流节点电压VDC.j，以及步骤4得到的交直流混合微电网失负荷量建立分布式电源定址分容优化规划约束条件，运用CPLEX程序中分支割平面算法对考虑线路因素的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划数学模型进行求解，得到规划结果。
步骤6：判断蒙特卡洛模拟次数是否小于N，若是，则返回执行步骤3，直至达到模拟次数N；若否则输出得到最优规划解集，实现考虑线路因素的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划。
本实施例中分布式电源定址分容优化规划约束条件包括：系统功率平衡约束条件、直流子微电网功率平衡约束条件、系统总馈线数约束条件、储能电池接入点个数约束条件、风电机组和光伏出力约束条件、蓄电池出力约束条件、节点电压偏差约束条件和供电可靠性约束条件，各约束条件分别为：
系统功率平衡约束条件由式(5)所表征：
Pload+Ploss＝Pwind+Ppv+Pbat+Pgrid (5)，
Pload为系统负荷消耗功率；Ploss为系统损耗；Pwind为风电机组功率；Ppv为光伏功率；Pbat为储能电池功率，若储能电池存储电能，则Pbat为负值，若储能电池释放电能，则Pbat为正值；Pgrid为交直流混合微电网系统与配电网间交互功率，若电网向微电网系统传输能量，则Pgrid为正值；若微电网系统向配电网送出能量，则Pgrid为负值。
为满足微电网规划的分区匹配原则，直流子微电网功率平衡约束条件由式(6)所表征：
PDC-load+PDC-loss＝PDC-wind+PDC-pv+PDC-bat+PAC-DC (6)，
PDC-load为直流负荷消耗功率；PDC-loss为直流子微电网系统损耗；PDC-wind为直流侧风电机组功率；PDC-pv为直流侧光伏功率；PDC-bat为直流侧储能电池的功率，若储能电池存储电能，则PDC-bat为负值，若储能电池向直流子微电网释放能量，则PDC-bat为正值；PAC-DC为双向AC-DC变流器的传输功率，若交流子微电网向直流子微电网传输功率，则PAC-DC为正值，反之为负值。
根据实际工程情况设计交直流混合微电网系统接入点及其馈线分布情况，系统总馈线数约束条件由式(7)所表征：
Nac-l为交流微电网总节点数；为交流微电网总节点数上限；
Ndc-l为直流微电网总节点数，为直流微电网总节点数上限；
储能电池接入点个数约束条件由式(8)所表征：
Nes为储能电池接入点的个数；为储能电池接入点的个数上限值；
交直流混合微电网系统中接入大量分布式电源，包括光伏、风电机组和储能电池，因此微电网系统需满足分布式电源出力约束，其中：光伏和风电机组的出力约束条件由式(9)所表征：
Ppv.max为光伏功率上限；Pwind.max为风电机组功率上限；
蓄电池出力约束条件由式(10)所表征：
SOC为储能电池在充放电过程中的荷电状态；SOCmin和SOCmax分别为储能电池容量的下限和上限；Pbat为储能电池的充放电功率；PDischar.max为储能电池的最大充电功率；Pchar.max为储能电池的最大放电功率；SOCΔt为Δt时间段储能电池的荷电状态；SOCt为t时刻储能电池在充放电过程中的荷电状态；η为储能电池能量转换效率，Rbat为储能电池总容量，Δt为时间步长。
交直流混合微电网包含交流子系统和直流子系统，因此其电压序列包含直流和交流两部分。本实施例中采用交直流替代求解方法，来进行交直流混合微电网的潮流计算，将交流母线电压和直流母线电压维持在一定的范围内，设置节点电压偏差约束条件由式(11)所表征：
和分别为第i节点交流电压上限和下限；和分别为第j节点直流电压上限和下限。
供电可靠性约束条件由式(12)所表征：
LOEP为电力不足概率，为交直流混和微电网t时刻的失负荷量，为直微电网t时刻的负荷大小，Lmax为微电网允许最大缺电概率。
本实施例中风电机组出力模型由式(13)所表征：
Pw为风电机组实时出力，A、B和C分别为风电机组出力曲线非线性处拟合系数，SWt为t时刻实时风速；Vci为切入风速；Vco是切出风速；Pr是风电机组额定功率；Vr是额定风速。
光伏出力模型由式(14)所表征：
Pb是光伏出力的实时值；Psn为光伏额定功率，是指在标准测试条件下单位光强产生的功率；Gstd表示额定光照强度，Rc表示某一个特定的光照强度，是光伏出力模型非线性区域与线性区域的分界点，Gbt为第t小时实际的光照强度。
储能电池模型由式(15)所表征：
PC为充电功率；PD为放电功率；SOCt-1为t-1时刻储能电池的荷电状态；Ec为额定电量。图2所示是将某地区一交流微电网进行交直流混合微电网拓展，并实现分布式电源定址分容优化规划；图2中，F1、F2、F3等是交直流混合微电网系统馈线；AC Load1等是交流负荷，直接接入交流母线；DC Load1等是直流负荷，直接接入直流母线，由直流子微电网供电。图3a、图3b和图3c分别为该地区负荷、风速和光照年数据曲线图；读取图3所示的该地区负荷、风速和光照数据，并输入基础数据，基础数据如表1所示。
表1：交直流混合微电网系统基础参数
建立分布式电源出力模型，包括风电机组出力模型和光伏出力模型；
对于搭建的交直流混合微电网系统，运用前推回代交直流混合微电网潮流计算方法进行微电网系统潮流分析，得到各节点的电压幅值及有功无功参数；
前推回代交直流混合微电网潮流计算具体步骤如下：
第1步、初始化各节点电压，设其为额定值；令交流潮流收敛辨识值AC、直流潮流收敛辨识值DC初始值为0。
第2步、根据负荷功率由末端向始端逐段推导，求得各条支路电流并据此获得始端功率；根据给定的始端电压和求得的始端功率由始端向末端逐段算电压降落，求得各节点电压。
第3步、进行收敛判断(前后两次迭代电压差小于设定值)，不收敛则重复上述过程，直至满足收敛条件，令AC＝1。
第4步、转向第1步计算直流微电网潮流，进行收敛判断；若不收敛，将辨识值AC、DC归零，重新从第2步开始计算；若收敛，结束计算，得到交直流混合微电网潮流结果。
建立交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划目标函数；
运用蒙特卡洛进行设备故障抽样，分析出抽样达到5000次后，目标函数已收敛，因此抽样次数N设定为5000。
综合考虑电网运行与规划技术标准的规定，交直流混合微电网网络拓扑规划设计需要满足本实施例中各约束条件。
运用CPLEX程序中分支割平面算法进行求解，得到优化规划解集；
判断抽样次数是否小于5000，若小于5000则继续执行抽样程序；否则输出优化解集。
表2：分布式电源定址分容优化规划结果
| 节点 | 电源类型 | 接入容量 | 节点 | 电源类型 | 接入容量 |
| 2 | PV | 221 | 11 | PV | - |
| 4 | Bat | 50 | 12 | PV | 242 |
| 5 | PV | 223 | 13 | Bat | 24 |
| 6 | Wind | 50 | 14 | PV | 239 |
| 7 | Wind | - | 15 | Wind | 20 |
图4示出本实例中各目标函数在蒙特卡洛抽样中的收敛性趋势图，其中曲线a为总成本蒙特卡洛抽样收敛趋势，曲线b为投资成本的蒙特卡洛抽样收敛趋势，曲线c为失负荷经济成本的蒙特卡洛抽样收敛趋势，曲线d为系统损耗的蒙特卡洛抽样收敛趋势。
本发明区别于传统配电网分布式电源规划及交流微电网规划方法，将交直流混合微电网电源规划与线路因素相结合，使得优化结果更具经济性、可靠性，为实际工程建设提供了较为完善的规划参考，具有较高价值。
Claims (3)
1.一种考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法，其特征在按如下步骤进行：
步骤1：确定基础数据，所述基础数据包括待规划区域的交流/直流负荷参数、配电网参数、各分布式电源的投资成本、交直流线路的成本参数、各类变流器参数、设备的故障参数、抽样次数N，以及原交流微电网的规模参数；
步骤2：利用所述基础数据建立各分布式电源的出力模型，包括风电机组出力模型、光伏出力模型和储能电池模型；利用所述各分布式电源的出力模型、采用交直流替代求解的方法，进行交直流混合微电网的潮流计算，得到潮流计算结果交流节点电压VAC.i和直流节点电压VDC.j；
步骤3：建立考虑线路因素的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划数学模型，所述优化规划数学模型是以微电网投资成本Fm、微电网失负荷经济成本Floss以及微电网系统损耗Ewaste的综合成本最低为目标的目标函数，所述目标函数由式(1)所表征：
minC＝min(Fm+Floss+kwasteEwaste) (1)，
C为综合成本，kwaste为单位电量的损耗费用；
微电网投资成本Fm由式(2)所表征：
Cpv为单位容量光伏投资成本；Ppv,i为第i组光伏容量；Npv为接入光伏组数；Cwind为单位容量风电机组投资成本；Pwind,j为第j组风电机组容量；Nwind为接入风电机组组数；CBat为单位容量储能电池投资成本；PBat,m为第p组储能电池容量；Nes为储能电池接入组数；Cline为单位长度线路投资成本；Lline,n为第n条馈线的线路长度；Npoint为馈线总条数；CMG为微电网辅助设备成本，且CMG＝aSMG+b；SMG为微电网容量规模，是指负荷、DG和储能电池的容量和，a为微电网扩建容量与微电网建设成本间比例系数，微电网建设成本为包含控制设备、无功补偿设备和谐波治理设备的综合单位成本，b为微电网建设固定成本；
微电网失负荷经济成本Floss由式(3)所表征：
kac为交流子微网的失负荷惩罚系数；为交流子微网t时刻的失负荷量；T为计算时间；kdc为直流子微网的失负荷惩罚值；为直流子微网t时刻的失负荷量；
系统损耗Ewaste由式(4)所表征：
Ewaste＝ELwaste+Econ (4)，
ELwaste是交直流线路损耗；Econ是换流器损耗；
步骤4：运用蒙特卡洛模拟方法，对线路和设备故障进行随机抽样，得到交直流混合微电网失负荷量
步骤5：根据步骤2得到的潮流计算结果交流节点电压VAC.i和直流节点电压VDC.j，以及步骤4得到的交直流混合微电网失负荷量建立分布式电源定址分容优化规划约束条件，运用CPLEX程序中分支割平面算法对考虑线路因素的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划数学模型进行求解，得到规划结果；
步骤6：判断蒙特卡洛模拟次数是否小于N，若是，则返回执行步骤3，直至达到模拟次数N；若否则输出得到最优规划解集，实现考虑线路因素的交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划。
2.根据权利要求1所述的考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法，其特征是：所述分布式电源定址分容优化规划约束条件包括：
由式(5)所表征的系统功率平衡约束条件：
Pload+Ploss＝Pwind+Ppv+Pbat+Pgrid (5)，
Pload为系统负荷消耗功率；Ploss为系统损耗；Pwind为风电机组功率；Ppv为光伏功率；Pbat为储能电池功率；Pgrid为交直流混合微电网系统与配电网间交互功率；
由式(6)所表征的直流子微电网功率平衡约束条件：
PDC-load+PDC-loss＝PDC-wind+PDC-pv+PDC-bat+PAC-DC (6)，
PDC-load为直流负荷消耗功率；PDC-loss为直流子微电网系统损耗；PDC-wind为直流侧风电机组功率；PDC-pv为直流侧光伏功率；PDC-bat为直流侧储能电池的功率；PAC-DC为双向AC-DC传输功率；
由式(7)所表征的系统总馈线数约束条件：
Nac-l为交流微电网总节点数；为交流微电网总节点数上限；
Ndc-l为直流微电网总节点数，为直流微电网总节点数上限；
由式(8)所表征的储能电池接入点个数约束条件：
Nes为储能电池接入点的个数；为储能电池接入点的个数上限值；
由式(9)所表征的风电机组和光伏出力约束条件：
Ppv.max为光伏功率上限；Pwind.max为风电机组功率上限；
由式(10)所表征的蓄电池出力约束条件：
SOC为储能电池在充放电过程中的荷电状态；SOCmin和SOCmax分别为储能电池容量的下限和上限；Pbat为储能电池的充放电功率；PDischar.max为储能电池的最大充电功率；Pchar.max为储能电池的最大放电功率；SOCΔt为Δt时间段储能电池的荷电状态；SOCt为t时刻储能电池在充放电过程中的荷电状态；η为储能电池能量转换效率，Rbat为储能电池总容量，Δt为时间步长；
由式(11)所表征的节点电压偏差约束条件：
和分别为第i节点交流电压上限和下限；和分别为第j节点直流电压上限和下限；
由式(12)所表征的供电可靠性约束条件：
LOEP为电力不足概率，为交直流混和微电网t时刻的失负荷量，为直微电网t时刻的负荷大小，Lmax为微电网允许最大缺电概率。
3.根据权利要求1所述的考虑线路因素的交直流混合微电网优化规划方法，其特征是：
所述风电机组出力模型由式(13)所表征：
Pw为风电机组的实时出力，A、B和C分别为风电机组出力曲线非线性处的拟合系数，SWt为t时刻实时风速；Vci为切入风速；Vco是切出风速；Pr是风电机组的额定功率；Vr是额定风速；
所述光伏出力模型由式(14)所表征：
Pb是光伏出力的实时值；Psn为光伏额定功率，是指在标准测试条件下单位光强产生的功率；Gstd表示额定光照强度，Rc表示某一个特定的光照强度，是光伏出力模型非线性区域与线性区域的分界点，Gbt为第t小时实际的光照强度；
所述储能电池模型由式(15)所表征：
PC为充电功率；PD为放电功率；SOCt-1为t-1时刻储能电池的荷电状态；Ec为额定电量。
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