CN110350600A - 一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法。首先，建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数；然后，基于柔性多状态开关及配电网运行约束条件，利用粒子群优化算法求解目标函数，得到柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值；分别根据有功功率指令最优值和无功功率指令最优值对柔性多状态开关端口输出的有功功率和无功功率进行调控。本发明建立了考虑分布式电源出力情况、电压偏移情况指标的目标函数，并通过粒子群优化算法得到柔性多状态开关各端口的有功功率和无功功率的指令最优值，利用所得的指令最优值对柔性多状态开关进行调控，实现配电网系统运行约束条件下的分布式电源最大化消纳。

Description

一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法

技术领域

本发明涉及电力电子设备控制领域，特别涉及一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法。

背景技术

随着全球能源危机的凸显，分布式电源作为利用新能源的重要形式被日益重视。分布式可再生能源发电接入配电网，可实现能量的就地消纳，减少输电损耗。而传统配电网由于结构不合理，调控手段有限等问题，对分布式电源接入带来的潮流分布不均，系统电压变化超过限值等问题不能较好的进行抑制，从而限制了配网消纳分布式电源的能力。无法满足当前分布式电源大量接入配电网的需求。

近年来，随着电力电子技术的发展，柔性开关技术受到国内外学者们的广泛关注，如何将其灵活运用于配电网中是近年来的研究热点之一。柔性多状态开关是一种应用于配电网的柔性一次设备，由全控型电力电子器件组成，用于代替配电网中的传统联络开关，柔性多状态开关不仅具备通、断两种状态，更具备功率连续可调、控制方式灵活多样等优点。柔性多状态开关利用电力电子技术，形成背靠背系统，连接配电系统中的多个节点，可以改变配电网的结构。柔性多状态开关的基本结构为电压型换流器，工作状态包括整流和逆变两种。柔性多状态开关的接入，能增强配电网运行的灵活性，改善配电网的拓扑结构，优化潮流等，将其应用到配电网中是未来主动配电网的发展趋势。如何提高配电网对分布式电源的消纳能力，成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法，以提高配电网对分布式电源消纳能力。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

本发明提供一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法，所述调控方法包括如下步骤：

建立含分布式电源及柔性多状态开关的配电网运行模型；

根据所述配电网运行模型确定柔性多状态开关及配电网运行约束条件；

建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数；

基于所述约束条件，利用粒子群优化算法求解所述目标函数，得到柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值；

分别根据所述有功功率指令最优值和所述无功功率指令最优值对柔性多状态开关端口输出的有功功率和无功功率进行调控。

可选的，所述根据所述配电网运行模型确定柔性多状态开关及配电网运行约束条件，具体包括：

根据所述配电网运行模型确定分布式电源的出力约束：0≤P_DG.i≤P_DG.imax；

式中，P_DG.i为第i个分布式电源实际输出的有功功率，P_DG.imax为第i个分布式电源所能输出的最大功率；

根据所述配电网运行模型确定配电网系统运行电压水平约束：

式中，U_t,n为配电网系统的第t个网络中第n个节点的电压标幺值，和分别为第n个节点的最小电压标幺值和最大电压标幺值；

根据所述配电网运行模型确定支路容量约束：

式中，I_t,nm为配电网系统的第t个网络中第n个节点的第m条支路的电流，第n个节点的第m条支路的最大电流；

根据所述配电网运行模型确定配电网系统潮流约束：

式中：ψ_n为以节点n为首端节点的支路末端节点集合；φ_n为以节点n为末端节点的支路首端节点集合；X_nm为支路nm的电抗；P_t,nm、Q_t,nm分别为第t个网络中节点n流向节点m的有功功率和无功功率；P_t,n、Q_t,n分别为第t个网络中节点n上注入的有功功率和无功功率之和，和和和分别为第t个网络中节点n上分布式电源注入的有功功率和无功功率、柔性多状态开关注入的有功功率和无功功率、负荷消耗的有功功率和无功功率。

根据所述配电网运行模型确定柔性多状态开关的有功功率和无功功率运行约束：

式中，分别为柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的有功功率，分别为柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的无功功率，分别为柔性多状态开关三端口的额定容量。

可选的，所述建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数，具体包括：

建立分布式电源处理情况的目标函数：

式中，P_DG.imax是为第i个分布式电源所能输出的最大有功功率；P_DG.i为第i个分布式电源实际输出的有功功率，N_DG是分布式电源的编号集合。

建立电压偏移情况的目标函数：

式中，t为网络编号，n为节点数，U_t,n为配电系统的第t个网络中第n个节点的电压标幺值，N_t为第t个网络中的节点集合，M表示多端柔性直流装置互联的网络个数；

根据所述分布式电源处理情况的目标函数和电压偏移情况的目标函数，通过线性加权法，建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数：minf＝λ₁f₁+λ₂f₂；

式中，λ₁和λ₂分别为分布式电源处理情况的目标函数和电压偏移情况的目标函数的权重。

可选的，所述基于所述约束条件，利用粒子群优化算法求解所述目标函数，得到柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值，具体包括：

构建包括柔性多状态开关各端口的有功功率指令值和无功功率指令值的粒子的位置向量，并构建与所述粒子位置向量的维数相同的粒子的速度向量；

基于所述约束条件，初始化粒子群中每个粒子的位置向量和速度向量；以所述包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数作为适应度函数，计算初始化后的每个粒子的适应值，选取适应值最大的粒子，作为初始的个体极值点和初始的全局极值点；

基于所述约束条件，利用粒子更新公式：更新粒子群中每个粒子的位置向量和速度向量，得到更新后的粒子群；

其中，分别为第i个粒子在第k次迭代中第d维的速度和位置；和分别为第i个粒子在第k+1次迭代中第d维的速度和位置；w为惯性权重；c₁和c₂分别为个体和群体的学习因子；为第i个粒子在第k次迭代中第d维的个体极值点位置，则为整个种群在第d维时的全局极值点位置；r₁和r₂分别是[0,1]区间的第一随机数和第二随机数；

以所述包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数作为适应度函数，计算更新后的每个粒子的适应值，选取适应值最大的粒子，作为第k+1次迭代的个体极值点；

判断第k+1次迭代的个体极值点的适应值是否大于全局极值点的适应值，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示第k+1次迭代的个体极值点的适应值大于全局极值点的适应值，则将第k+1次迭代的个体极值点设置为全局极值点；

判断迭代次数k是否大于预设阈值，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果表示迭代次数大于预设阈值，则输出全局极值点的位置向量作为柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值；

若所述第二判断结果表示迭代次数不大于预设阈值，则令迭代次数k的数值增加1，返回步骤“基于所述约束条件，利用粒子更新公式：更新粒子群中每个粒子的位置向量和速度向量，得到更新后的粒子群”。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法。首先，建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数；然后，基于柔性多状态开关及配电网运行约束条件，利用粒子群优化算法求解所述目标函数，得到柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值；分别根据所述有功功率指令最优值和所述无功功率指令最优值对柔性多状态开关端口输出的有功功率和无功功率进行调控。本发明建立了考虑分布式电源出力情况、电压偏移情况指标的目标函数，并通过粒子群优化算法得到柔性多状态开关各端口的有功功率和无功功率的指令最优值，利用所得的指令最优值对柔性多状态开关进行调控，实现配电系统运行约束条件下的分布式电源最大化消纳。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法的流程图；

图2为本发明提供的含分布式电源及柔性多状态开关的配电网的配电网等效电路图；

图3为本发明提供的柔性多状态开关的单相电路模型；

图4为本发明提供的含分布式电源及柔性多状态开关的配电网的配电网简化模型示意图；

图5为本发明提供的利用粒子群优化算法求解所述目标函数的流程图；

图6为本发明提供的含分布式电源及柔性多状态开关的配电网的仿真图；

图7为本发明提供的柔性多状态开关在不同容量下的优化结果图。

具体实施方式

本发明的目的是提供一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法，以提高配电网对分布式电源消纳能力。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对发明作进一步详细的说明。

针对如何提高配电网对分布式电源消纳能力，一些学者对其进行了研究。参见电力系统及其自动化学报2017年第29卷第3期出版的“面向分布式电源最大消纳的配电网重构”，其运用遗传算法得到最优的配电网重构结果及分布式电源的出力方案。参见专利号CN105337317A“一种使分布式电源最大化消纳的配电网优化调度控制方法”，该方法在进行配电网优化调度分析时根据分布式电源的发电预测动态调整分布式电源消纳区边界。对分布式电源消纳区,采用图论理论简化复杂配电网拓扑,分析消纳区内的负荷曲线特性,确定优化调度时间分段,利用在空间维度和时间维度上的动态空间分区与多时段的时间解耦技术,将多维度动态优化问题等效为针对固定空间分区的时间断面静态优化问题,采用优化算法求解,再利用动态规划法确定配电网运行优化策略。但是基于电网重构的提高配电网分布式电源消纳能力的方法在实际运行过程需要由联络开关的开合完成，实际操作过程中存在倒闸操作延时、合环电流冲击等问题，影响电网安全可靠运行。本发明利用柔性多状态开关功率连续可调、控制方式灵活多样等优点来实现配电网消纳分布式电源能力的提高。

如图1所示本发明提供一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法，所述调控方法包括如下步骤：

步骤101，建立含分布式电源及柔性多状态开关的配电网运行模型。

在对配电网进行潮流计算时通常以馈线为单位进行，将馈线上的每一个集中负荷等效为一个节点并进行编号，在配电网系统模型中将分布式电源和柔性多状态开关的接入节点均视为PQ节点，建立含分布式电源及柔性多状态开关的配电网运行模型。

图2为本发明的含分布式电源及柔性多状态开关的配电网的配电网等效电路图。柔性多状态开关三端分别连接三个配电网，其中，两个配电网的额定电压等级为10kV，另一个配电网的额定电压等级为20kV。柔性多状态开关通过三相PWM换流器与配电网相连，通过P/Q控制与各端电网交换功率，三端配电网之间交换的功率通过柔性多状态开关内部直流侧进行传输。

图3为本发明的柔性多状态开关的单相电路模型。其中，A、B、C分别为柔性多状态开关所连三个配电网中的馈线，柔性多状态开关通过恒功率控制在三端电网间交换功率。当换流器工作在逆变状态时，柔性多状态开关端口向电网输出功率；当换流器工作在整流状态时，柔性多状态开关端口从电网吸收功率。

图4为本发明的含分布式电源及柔性多状态开关的配电网的配电网简化模型示意图。以配电网中其中一条馈线说明，馈线上包含有N个节点，每个节点间的线路阻抗相同，设每一段的电阻和电抗为R,X，各节点负荷大小设为P_i+jQ_i，分布式电源从节点i处接入，输入功率大小为P_DG+jQ_DG，两条馈线末端通过柔性多状态开关连接，设柔性多状态开关端口功率方向流入为正，两端口功率分别为P₁+jQ₁和P₂+jQ₂。，分布式电源及柔性多状态开关均以电流源方式与电网相连，即分布式电源及柔性多状态开关均可等效为PQ节点进行分析。

步骤102，根据所述配电网运行模型确定柔性多状态开关及配电网运行约束条件；

步骤102所述根据所述配电网运行模型确定柔性多状态开关及配电网运行约束条件，具体包括：

根据所述配电网运行模型确定柔性多状态开关及配电网运行约束条件为：

根据所述配电网运行模型确定分布式电源的出力约束：0≤P_DG.i≤P_DG.imax；

式中，P_DG.i为第i个分布式电源实际输出的有功功率，P_DG.imax为第i个分布式电源所能输出的最大功率；

根据所述配电网运行模型确定配电网系统运行电压水平约束：

式中，U_t,n为配电网系统的第t个网络中第n个节点的电压标幺值，和分别为第n个节点的最小电压标幺值和最大电压标幺值；

根据所述配电网运行模型确定支路容量约束：

式中，I_t,nm为配单网系统的第t个网络中第n个节点的第m条支路的电流，第n个节点的第m条支路的最大电流；

根据所述配电网运行模型确定配电网系统潮流约束：

式中：ψ_n为以节点n为首端节点的支路末端节点集合；φ_n为以节点n为末端节点的支路首端节点集合；X_nm为支路nm的电抗；P_t,nm、Q_t,nm分别为第t个网络中节点n流向节点m的有功功率和无功功率；P_t,n、Q_t,n分别为第t个网络中节点n上注入的有功功率和无功功率之和，和和和分别为第t个网络中节点n上分布式电源注入的有功功率和无功功率、柔性多状态开关注入的有功功率和无功功率、负荷消耗的有功功率和无功功率。

根据所述配电网运行模型确定柔性多状态开关的有功功率和无功功率运行约束，具体的如图3所示，由于三端功率守恒，其工作状态有两种，分别为一端整流两端逆变状态和两端整流一端逆变状态。以A、B端整流，C端逆变为例，以从电网吸收功率为正方向，忽略损耗，三端有功功率之和为零，三端无功功率分别受各端口运行额定容量限制，即：

式中，分别为柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的有功功率，分别为柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的无功功率，分别为柔性多状态开关三端口的额定容量。

步骤103，建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数。

本发明以配电网中各节点电压波动最小为目标，考虑配电网系统运行和柔性多状态开关运行约束，建立了优化模型，目标函数为：

minf＝λ₁f₁+λ₂f₂

其中，f₁和f₂分别为分布式电源处理情况的目标函数和电压偏移情况的目标函数两指标。λ₁和λ₂分别为分布式电源处理情况的目标函数和电压偏移情况的目标函数的权重，可采用综合层次分析法和熵权法产生，λ₁＝0.734，λ₂＝0.266。

所述建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数，具体包括：

建立分布式电源处理情况的目标函数：

式中，P_DG.imax是为第i个分布式电源所能输出的最大有功功率；P_DG.i为第i个分布式电源实际输出的有功功率，N_DG是分布式电源的编号集合。

建立电压偏移情况的目标函数：

式中，t为网络编号，n为节点数，U_t,n为配电网系统的第t个网络中第n个节点的电压标幺值，N_t为第t个网络中的节点集合，M表示多端柔性直流装置互联的网络个数；

根据所述分布式电源处理情况的目标函数和电压偏移情况的目标函数，通过线性加权法，建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数：minf＝λ₁f₁+λ₂f₂；

式中，λ₁和λ₂分别为分布式电源处理情况的目标函数和电压偏移情况的目标函数的权重。

步骤104，基于所述约束条件，利用粒子群优化算法求解所述目标函数，得到柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值。

本发明通过粒子群算法对此模型进行优化求解，粒子群算法是一种迭代寻优算法，其迭代公式为：

设置合适的循环次数，通过循环迭代，最后的全局最优解可作为实际最优解使用。

如图5所示，步骤104所述基于所述约束条件，利用粒子群优化算法求解所述目标函数，得到柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值，具体包括：

构建包括柔性多状态开关各端口的有功功率指令值和无功功率指令值的粒子的位置向量，并构建与所述粒子位置向量的维数相同的粒子的速度向量。

基于所述约束条件，初始化粒子群中每个粒子的位置向量和速度向量；以所述包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数作为适应度函数，计算初始化后的每个粒子的适应值，选取适应值最大的粒子，作为初始的个体极值点和初始的全局极值点。本发明所说的基于约束条件初始化粒子群是指初始化后的每个粒子均满足所述约束条件。

基于所述约束条件，利用粒子更新公式：更新粒子群中每个粒子的位置向量和速度向量，得到更新后的粒子群；其中，分别为第i个粒子在第k次迭代中第d维的速度和位置；和分别为第i个粒子在第k+1次迭代中第d维的速度和位置；w为惯性权重；c₁和c₂分别为个体和群体的学习因子；为第i个粒子在第k次迭代中第d维的个体极值点位置，则为整个种群在第d维时的全局极值点位置；r₁和r₂分别是[0,1]区间的第一随机数和第二随机数。发明所说的基于约束条件初更新粒子群是指利用更新公式更新后的每个粒子均满足所述约束条件，若不满足，需对不满足的粒子进行修正，使其满足所述约束条件，具体的修正方式可以为取边界值、取平均值等等，在此不再累赘。

以所述包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数作为适应度函数，计算更新后的每个粒子的适应值，选取适应值最大的粒子，作为第k+1次迭代的个体极值点。

判断第k+1次迭代的个体极值点的适应值是否大于全局极值点的适应值，得到第一判断结果。

若所述第一判断结果表示第k+1次迭代的个体极值点的适应值大于全局极值点的适应值，则将第k+1次迭代的个体极值点设置为全局极值点。

判断迭代次数k是否大于预设阈值，得到第二判断结果。

若所述第二判断结果表示迭代次数大于预设阈值，则输出全局极值点的位置向量作为柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值。

若所述第二判断结果表示迭代次数不大于预设阈值，则令迭代次数k的数值增加1，返回步骤“基于所述约束条件，利用粒子更新公式：更新粒子群中每个粒子的位置向量和速度向量，得到更新后的粒子群”。

步骤105，分别根据所述有功功率指令最优值和所述无功功率指令最优值对柔性多状态开关端口输出的有功功率和无功功率进行调控。

图6为本发明提供的含分布式电源及柔性多状态开关的配电网的仿真图。本发明所针对的柔性多状态开关端口数为三，分别与三个配电网相连接，三端配电网均采用IEEE33节点算例，其中，两端配电网电压等级为10kV，一端配电网电压等级为20kV，算例中在两个10kV配电网中加入若干分布式电源，10kV网络1中的第9节点，第14节点，第17节点，10kV网络2中的第13节点，第16节点接入分布式光伏发电和风力发电，网络3中不接入分布式电源，柔性多状态开关三端口均连接三个电网的13节点。

图7为本发明算例中柔性多状态开关不同容量下的优化结果。图7a为IEEE33节点不接入柔性多状态开关的情况下，逐渐增加16号节点处分布式电源出力时配电网的电压情况，纵坐标为节点电压标幺值、横坐标为节点编号。图中可见，不断增大分布式电源出力会出现电压越限的情况，说明在未接入柔性多状态开关时的节点分布式电源接入上限值由配电网系统电压约束决定。本发明考虑实际运行过程中负荷的变化，得到了不同柔性多状态开关容量情况下，配电网运行过程中不同时间节点的分布式电源最大允许出力值。图b为柔性多状态开关容量为1MVA时的优化结果，图c为柔性多状态开关容量为3MVA时的优化结果，图d为柔性多状态开关容量为5MVA时的优化结果。图中三条曲线纵坐标分别对应负荷对应日最大负荷的标幺值，风力发电和光伏发电的最佳出力值、单位MVA。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提出本发明提出一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法，通过柔性多状态开关的多端功率互济调节能力，让柔性多状态开关各端口运行在恒功率模式下，使各端口的输出功率跟随指令值，通过优化算法得到各端口有功功率和无功功率指令值控制各端口的输入输出功率，调节各端口所连电网的潮流分布，抑制分布式电源接入对配电网电压造成的电压波动。

通过建立含分布式电源及柔性多状态开关的配电网运行模型，分析柔性多状态开关及配电网运行约束条件；以分布式电源出力情况和电压偏差情况等为指标建立目标函数，利用优化算法对此模型进行求解，得出柔性多状态开关各端口有功功率和无功功率指令最优值，以得到的指令最优值对柔性多状态开关端口输出的有功功率和无功功率进行调控，实现配电网系统运行约束条件下的分布式电源最大化消纳。

利用本发明提出的方法调控，在分布式电源接入配电网后，其出力波动引起的各节点电压波动不会超出允许范围的上限值及下限值，从而保证负载的正常工作。电压波动允许的上限值和下限值分别是配电网额定电压大小的107％和93％。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

Claims (4)

1.一种促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法，其特征在于，所述调控方法包括如下步骤：

建立含分布式电源及柔性多状态开关的配电网运行模型；

根据所述配电网运行模型确定柔性多状态开关及配电网运行约束条件；

建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数；

基于所述约束条件，利用粒子群优化算法求解所述目标函数，得到柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值；

分别根据所述有功功率指令最优值和所述无功功率指令最优值对柔性多状态开关端口输出的有功功率和无功功率进行调控。

2.根据权利要求1所述的促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法，其特征在于，所述根据所述配电网运行模型确定柔性多状态开关及配电网运行约束条件，具体包括：

根据所述配电网运行模型确定分布式电源的出力约束：0≤P_DG.i≤P_DG.imax；

式中，P_DG.i为第i个分布式电源实际输出的有功功率，P_DG.imax为第i个分布式电源所能输出的最大功率；

根据所述配电网运行模型确定配电网系统运行电压水平约束：

式中，U_t,n为配电网系统的第t个网络中第n个节点的电压标幺值，和分别为第n个节点的最小电压标幺值和最大电压标幺值；

根据所述配电网运行模型确定支路容量约束：

式中，I_t,nm为配电网系统的第t个网络中第n个节点的第m条支路的电流，第n个节点的第m条支路的最大电流；

根据所述配电网运行模型确定配电网系统潮流约束：

式中：ψ_n为以节点n为首端节点的支路末端节点集合；φ_n为以节点n为末端节点的支路首端节点集合；X_nm为支路nm的电抗；P_t,nm、Q_t,nm分别为第t个网络中节点n流向节点m的有功功率和无功功率；P_t,n、Q_t,n分别为第t个网络中节点n上注入的有功功率和无功功率之和，和和 和分别为第t个网络中节点n上分布式电源注入的有功功率和无功功率、柔性多状态开关注入的有功功率和无功功率、负荷消耗的有功功率和无功功率。

根据所述配电网运行模型确定柔性多状态开关的有功功率和无功功率运行约束：

式中，分别为柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的有功功率，分别为柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的无功功率，分别为柔性多状态开关三端口的额定容量。

3.根据权利要求1所述的促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法，其特征在于，所述建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数，具体包括：

建立分布式电源处理情况的目标函数：

式中，P_DG.imax是为第i个分布式电源所能输出的最大有功功率；P_DG.i为第i个分布式电源实际输出的有功功率，N_DG是分布式电源的编号集合；

建立电压偏移情况的目标函数：

式中，t为网络编号，n为节点数，U_t,n为配电网系统的第t个网络中第n个节点的电压标幺值，N_t为第t个网络中的节点集合，M表示多端柔性直流装置互联的网络个数；

根据所述分布式电源处理情况的目标函数和电压偏移情况的目标函数，通过线性加权法，建立包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数：minf＝λ₁f₁+λ₂f₂；

式中，λ₁和λ₂分别为分布式电源处理情况的目标函数和电压偏移情况的目标函数的权重。

4.根据权利要求1所述的促进分布式电源消纳的柔性多状态开关调控方法，其特征在于，所述基于所述约束条件，利用粒子群优化算法求解所述目标函数，得到柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值，具体包括：

构建包括柔性多状态开关各端口的有功功率指令值和无功功率指令值的粒子的位置向量，并构建与所述粒子位置向量的维数相同的粒子的速度向量；

基于所述约束条件，初始化粒子群中每个粒子的位置向量和速度向量；以所述包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数作为适应度函数，计算初始化后的每个粒子的适应值，选取适应值最大的粒子，作为初始的个体极值点和初始的全局极值点；

基于所述约束条件，利用粒子更新公式：更新粒子群中每个粒子的位置向量和速度向量，得到更新后的粒子群；

其中，分别为第i个粒子在第k次迭代中第d维的速度和位置；和分别为第i个粒子在第k+1次迭代中第d维的速度和位置；w为惯性权重；c₁和c₂分别为个体和群体的学习因子；为第i个粒子在第k次迭代中第d维的个体极值点位置，则为整个种群在第d维时的全局极值点位置；r₁和r₂分别是[0,1]区间的第一随机数和第二随机数；

以所述包括分布式电源出力情况和电压偏差情况的目标函数作为适应度函数，计算更新后的每个粒子的适应值，选取适应值最大的粒子，作为第k+1次迭代的个体极值点；

判断第k+1次迭代的个体极值点的适应值是否大于全局极值点的适应值，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示第k+1次迭代的个体极值点的适应值大于全局极值点的适应值，则将第k+1次迭代的个体极值点设置为全局极值点；

判断迭代次数k是否大于预设阈值，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果表示迭代次数大于预设阈值，则输出全局极值点的位置向量作为柔性多状态开关各端口的有功功率指令最优值和无功功率指令最优值；

若所述第二判断结果表示迭代次数不大于预设阈值，则令迭代次数k的数值增加1，返回步骤“基于所述约束条件，利用粒子更新公式：更新粒子群中每个粒子的位置向量和速度向量，得到更新后的粒子群”。