CN110110893A - 大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法 - Google Patents

Abstract

一种适应大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法，包括以下步骤：步骤一，预测规划地区的电采暖负荷曲线；步骤二，将预测的电采暖负荷与通过电网统计的原有年负荷数值相加，得到各规划区域电采暖大规模接入之后的年最大负荷；步骤三，建立配电网网架优化的数学模型，以网络的建设费用、运行及损耗费用和过负荷惩罚费的综合费用为目标函数，建立配电网网架运行的基本约束；步骤四，采用蚁群算法，求解步骤三配电网网架优化的数学模型，得到最优解和对应的线路规划方案。

Description

大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法

技术领域

本发明涉及一种配电网网架规划方法，尤其是涉及一种大规模电采暖设备接入后的电网网架规划。

背景技术

当前，我国提出了转变能源发展方式，促进能源战略转型的能源政策。国家电网公司为此提出了电能替代战略，在居民生活用电领域，把推动电采暖作为重要的方式之一。电采暖是将清洁的电能转化为热能的一种优质舒适环保的采暖方式，其负荷具有季节性、集中性的特点，电采暖大规模推广应用对现有配电网承载能力和电网建设投资等都产生巨大的影响。电采暖作为功率很大的负荷接入原有配电网，使总负荷有很大可能超过原有配电网的承载容量极限，进而需要对配电网进行改造或者新建线路，其中涉及电网建设投资需要基于原有配电网综合考虑建设达到最低经济成本。传统的以负荷为主导的功率预测和源网荷弱耦合(或分离)的电网网架优化模式和方法将无法适应大规模电采暖负荷接入的新形势转变。

发明内容

为适应对电网网架进行优化改造以适应电采暖大规模接入，并保证网架改造建设成本最小，本发明提出一种大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法。

本发明方法步骤如下：

(1)预测规划地区的电采暖年负荷曲线；

获取电采暖大规模接入地区当地气象局全年气温t_pj数据和当地统计局统计的各规划区域的供暖建筑面积的数据：

P_g＝q_h×H×(t_d-t_pj) (1)

式中，P_g为采暖设计热负荷，是指在供暖建筑室外温度下，为达到要求的室内温度,保持建筑热平衡时，采暖系统在单位时间向建筑物供给的热量，单位W；H为建筑平均导热换热系数，单位为w/(m²*℃)；t_d为室内设计温度，单位℃；q_h为供暖建筑面积，单位为m²。

(2)预测电采暖大规模接入后的规划地区年负荷；

将预测的电采暖负荷与通过电网统计的原有负荷数值相加，得到各规划区域电采暖大规模接入之后的年最大负荷。

(3)建立配电网网架优化的数学模型；

以网络的建设费用、运行及损耗费用和过负荷惩罚费的综合费用为目标函数，建立配电网网架运行的基本约束。

配电网络规划是在规划水平年负荷预测已知的条件下，确定满足运行要求的最经济网络方案。其中，需要满足的配电网网架运行的基本约束包括线路容量约束、节点电压质量、辐射状网络约束等，所述的节点指规划地区的配电网层级的配电站。配电网络规划的经济性目标通常为网络的建设费用和运行及损耗费用，以线路的年综合费用和过负荷惩罚费用之和最小为目标函数minf(X)。

配电网网架有n条可选线路，以X为n维决策矢量，代表问题的解；x_i为矢量X的元素，当待选线路i被选中时x_i＝1，否则x_i＝0。

Y为n维矢量，

Y＝X-X₀ (2)

式中：X₀为n维矢量，表征规划地区原有线路，y_i为矢量Y的元素，当y_i＝1时，线路i为新建线路，当y_i＝0时，线路i属于原有线路。

Z为n维矢量，z_i为矢量Z的元素；

先令Z＝X

再有

这样通过X，得到Y和Z，即得到了y_i与z_i。

式中：f(X)为线路建设改造和运行的年综合费用，单位为万元/年；i为线路编号，T_i2为新建线路的投资额，T_i1为原有线路改造的投资额；C_li为每年的运行费用占总投资费用的比例，C_li＝γ_i+α_i，γ_i为投资回收率，α_i为设备折旧维修率；C_2i为电价，单位为元/(kWh)；ΔP_i为线路i的有功损耗，单位为kW；T_maxi为相应的年最大损耗时间，为一年的总有功损耗能量与最大有功损耗功率的比值，单位为h；A₁为过负荷惩罚系数；z_i代表需要改造的线路；L为网络的过负荷，即超过线路最大允许负荷的部分，其数值可通过网络的负荷潮流求得。

等式约束条件即为简化DistFlow功率潮流方程式约束和辐射形结构约束，其表达式如下：

功率潮流方程式约束：

U_j+1＝U_j-(P_jR_j+Q_jX_j)/U_j j＝(0,1,2,...,N) (7)

辐射形结构约束：

N＝M+1 (8)

上述式中，P_j+1为节点j+1的有功功率，P_j为节点j的有功功率，为节点j的负荷有功功率，Q_j+1为节点j+1的无功功率，Q_j为节点j的无功功率，为节点j的负荷无功功率，U_j+1为节点j+1的电压，U_j为节点j的电压，R_j为节点j与节点j+1之间的线路电阻，Q_j为节点j与节点j+1之间的线路电抗，N为配电网网架的节点数量，亦为规划地区的配电网层级的配电站个数，M为配电网网架的拟建设线路数量。

不等式约束包括线路容量约束和节点电压质量约束。

线路容量约束：

式中表示线路电流最大允许值，i表示线路的数量，I_i表示经过潮流计算得到的线路i的电流值，m为规划后拟建设线路集合。

节点电压质量约束：

式中M_g表示一条树枝通道的线路集合，树枝通道是指包含所有节点但没有闭合回路的连通图，g为电网架构树枝通道的一条线路，为线路g的上的电压降,为最大偏差电压值，n为配电网可选线路的数量。

(4)利用蚁群算法求解步骤(3)配电网网架运行线路组合优化问题数学模型，得到最优解和对应的线路规划方案；

所述蚁群算法的主要特点是正反馈、分布式计算以及富于建设性贪婪启发式搜索。首先将规划区域内n条可选线路从l到n编号，求出每条待选线路的转换概率P_i ^k，然后进行迭代，蚂蚁每次从这n条可选线路中按每个元素的转换概率选取1个元素。对于每只蚂蚁，该过程重复的次数为N-1，N为配电网网架的节点数量。最终每只蚂蚁形成一个线路集，该线路集形成一个规划方案。当一次循环完成后,从所有蚂蚁形成的规划方案中选择具有最小目标函数值的规划方案,并与存储在变量X中的最优方案进行比较。如果当前方案优于最优方案，用当前方案代替最优方案，否则维持最优方案，X不变。重复上述过程直至达到最大迭代次数。

基于蚁群算法的配电网网架运行线路优化组合问题数学模型的方法具体步骤如下:

4.1给每个元素赋初始信息素值τ_i(0)＝C(i＝1,2,...,n)，其中i为第i条线路，设迭代次数N_d＝0，并且令 为第i条线路第k只蚂蚁经过后的信息素增量值，目标函数f_min＝C₁，其中C₁是一大数，令X＝0,作为原有最优方案；

4.2利用式(13)计算所有未被加入tabu表的待选线路的转换概率P_i ^k(t)；所述的tabu表存录已被选择的线路根据各待选线路的转换概率P_i ^k(t)，从未被tabu表存录的线路中选取一条线路，判断是否满足式(8)的辐射形结构约束，如不满足则将已选路线加入tabu表并重新选择，如满足辐射形结构约束，则采用基于前推回代的配电网潮流计算方法求取该线路组合负荷潮流，以确定其过负荷惩罚值，并利用式(4)计算每只蚂蚁所形成的规划方案的目标函数值，得到转换概率P_i ^k(t)，依此概率进行选择，即蚂蚁完成一次线路的选择。

式中，P_i ^k(t)表示蚂蚁k在蚁群线路选择t次时选择前进i线路的转换概率，t为蚁群进行线路选择的次数，τ_i(t)为蚂蚁k在t次时选择前进路径时路径i上的信息素值，且其数值定义为待选线路i的投资的倒数，allowedL_k为蚂蚁k未访问过的线路集；α表示蚂蚁在运动过程所积累的信息的作用权值，β表示启发式因子在蚂蚁选择元素中作用权值；η_i表示选择线路i的期望程度，定义为[0,1]的上均匀分布的随机变量。上述过程所以蚂蚁同时进行线路选择，直至所有蚂蚁都进行N-1次线路的选择。k表示蚂蚁的编号。

4.3如果在步骤4.2中找到的规划方案求得的目标函数值f(X)比最小目标函数f_min小，则令f_min＝f(X)，并将规划方案赋值给X，否则转向步骤4.4。

4.4利用式(12)计算信息素增量值并用式(13)计算所有m蚂蚁在t到t+N-1之间释放在待选线路i上的信息量τ_i(t,t+N-1)，然后用式(14)计算τ_i(t+N-1)。τ_i(t,t+N-1)是所有m蚂蚁在t到t+N-1之间释放在待选线路i上的信息量。

式中，t蚁群进行线路选择的次数，蚁群每进行一次线路选择，t的值加1。ρ是系数，1-ρ是t到t+N-1之间各线路上信息素值的蒸发系数,即一只蚂蚁完成一次线路选择的次数；m为蚂蚁数目；τ_i(t,t+N-1)是所有m蚂蚁在t到t+N-1之间释放在待选线路i上的信息量；是t到t+N-1之间蚂蚁释放在待选线路i上的信息量表达式，k为第k只蚂蚁的编号，n为可选线路数，N为配电网节点数。

经过步骤4.4使得每条线路上的信息素值有所不同，对下一次迭代计算时，线路的转换概率起到正反馈的作用。

(5)令迭代次数N_d＝N_d+l。若N_d<迭代次数的上限N_max，则清空所有的tabu表，转向步骤(2)，否则输出最优的规划方案并停止迭代。

附图说明

图1是本发明大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法流程图。

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。

如图1所示，本发明大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法具体步骤如下：

(1)分析规划地区的全年气候和规划区域供暖建筑面积，预测满足各规划区域供热需要增加的电负荷的年负荷曲线；通过规划地区各规划区域的年负荷曲线与新增电负荷曲线的叠加，得到规划区域新的年最大负荷；

(2)以N-1安全性作为规划约束，满足线路容量约束和节点电压质量约束条件，基于原有建立线路的改造费与新建线路的建设费得到年综合费用和过负荷惩罚费用之和最小的目标函数，得到网架优化模型；

(3)基于蚁群算法，将规划地区内n条原有线路从l到n编号，通过蚁群N-1次重复选择，以不同的线路组合作为决策变量，通过多次迭代替换求得最优线路组合，即经济性最佳的配电网网架优化建设方案。

Claims (3)

1.一种大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法，其特征在于，所述的大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法包括如下步骤：

步骤一，预测规划地区的电采暖负荷曲线；

步骤二，预测电采暖大规模接入后的规划地区年负荷；

将预测的电采暖负荷与通过电网统计的原有年负荷数值相加，得到各规划区域电采暖大规模接入之后的年最大负荷；

步骤三，建立配电网网架优化的数学模型，以网络的建设费用、运行及损耗费用和过负荷惩罚费的综合费用为目标函数，建立配电网网架运行的基本约束；

步骤四，采用蚁群算法，求解步骤三配电网网架优化的数学模型，得到最优解和对应的线路规划方案。

2.根据权利要求1所述的大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法，其特征在于，所述步骤一预测规划地区电采暖负荷曲线的方法如下：

获取电采暖大规模接入地区当地气象局全年气温t_pj和当地统计局统计的各规划区域的供暖建筑面积数据：

P_g＝q_h×H×(t_d-t_pj) (1)

式中，P_g为采暖设计热负荷，是指在供暖建筑室外温度下为达到要求的室内温度，保持建筑热平衡时，采暖系统在单位时间向建筑物供给的热量，单位W；H为建筑平均导热换热系数，单位为w/(m²*℃)；t_d为室内设计温度，单位℃；q_h为供暖建筑面积，单位为m²。

3.根据权利要求1所述的大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法，其特征在于，所述步骤三建立配电网网架优化数学模型的方法如下：

配电网络规划是在规划水平年负荷预测已知的条件下，确定满足运行要求的最经济网络方案；其中，需要满足的配电网网架运行的基本约束包括线路容量约束、节点电压质量和辐射状网络约束，所述的节点指规划地区的配电网层级的配电站；配电网络规划的经济性目标为网络建设费用和运行及损耗费用，以线路的年综合费用和过负荷惩罚费用之和最小为目标函数minf(X)；

配电网网架有n条可选线路，以X为n维决策矢量，代表问题的解；x_i为矢量X的元素，当待选线路i被选中时x_i＝1，否则x_i＝0；

Y为n维矢量，

Y＝X-X₀ (2)

式中：X₀为n维矢量，表征规划地区原有线路，y_i为矢量Y的元素，当y_i＝1时，线路i为新建线路，当y_i＝0时，线路i属于原有线路；

Z为n维矢量，z_i为矢量Z的元素；

先令Z＝X

再有

通过X，得到Y和Z，即得到了y_i与z_i；

式中：f(X)为线路建设改造和运行的年综合费用，单位为万元/年；i为线路编号，T_i2为新建线路的投资额，T_i1为原有线路改造的投资额；C_li为每年的运行费用占总投资费用的比例，C_li＝γ_i+α_i，γ_i为投资回收率，α_i为设备折旧维修率；C_2i为电价，单位为元/(kWh)；ΔP_i为线路i的有功损耗，单位为kW；T_maxi为相应的年最大损耗时间，为一年的总有功损耗能量与最大有功损耗功率的比值，单位为h；A₁为过负荷惩罚系数；z_i代表需要改造的线路；L为网络的过负荷，即超过线路最大允许负荷的部分，其数值可通过网络的负荷潮流求得；

等式约束条件即为简化DistFlow功率潮流方程式和辐射形结构约束，其表达式如下：

功率潮流方程式约束：

U_j+1＝U_j-(P_jR_j+Q_jX_j)/U_j j＝(0，1，2，...，N) (7)

辐射形结构约束：

N＝M+1 (8)

上述式中，P_j+1为节点j+1的有功功率，P_j为节点j的有功功率，为节点j的负荷有功功率，Q_j+1为节点j+1的无功功率，Q_j为节点j的无功功率，为节点j的负荷无功功率，U_j+1为节点j+1的电压，U_j为节点j的电压，R_j为节点j与节点j+1之间的线路电阻，Q_j为节点j与节点j+1之间的线路电抗，N为配电网网架的节点数量，亦为规划地区的配电网层级的配电站个数，M为配电网网架的拟建设线路数量；

不等式约束包括线路容量约束和节点电压质量约束；

线路容量约束：

式中表示线路电流最大允许值，i表示线路的数量，I_i表示经过潮流计算得到的线路i的电流值，m为规划后拟建设线路集合；

节点电压质量约束：

式中M_g表示一条树枝通道的线路集合，树枝通道是指包含所有节点但没有闭合回路的连通图，g为电网架构树枝通道的一条线路，为线路g的上的电压降，为最大偏差电压值，n为配电网可选线路的数量。