CN110571791A - 一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，包括步骤：建立含新能源的输电网规划模型；将所述输电网规划模型根据NSGA‑III优化算法的种群个体建立相应的输电网网架结构；对所述输电网网架结构进行修补，保证输电网网架结构连通；采用概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体；将最终的种群个体转化成优化配置方案。本发明对新能源接入下的输电网网架结构进行规划；采用的NSGA‑III优化算法降低了算法的计算复杂度、扩大了采样空间，同时较好地维持了种群个体之间的多样性。

Description

一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法

技术领域

本发明属于输电网技术领域，特别是涉及一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法。

背景技术

随着能源危机以及全球的气候变化问题，新能源(风电等)发电已经日趋流行。由于新能源发电本身具有随机性和间歇性，使得新能源接入下的输电网具备更多的不确定性，从而传统的确定性输电网规划模型以及优化方法不再适用。

传统电网规划在满足系统安全、可靠运行的前提下，以确定的电源规划方案为基础，以满足一定水平的预测负荷为目的，以建设成本、运行成本最小为目标函数展开规划。而电力市场环境将给电网规划问题带来新的规划环境、规划主体、规划要求和一系列新的问题。

目前已有的电网规划优化方法主要可以分为三大类：

(1)传统启发式方法，如逐步扩展(加线)法和逐步倒推(减线)法；这类方法比较易于实现，所需计算量也相对较小，但由于只计算一条线路的灵敏度指标，没有计及线路之间的相互影响，没有从全局的角度确定架线方案，所以无法保证解的最优性。对于小系统，可以找到较高质量的解；而对于大系统，则难以找到高质量的可行解。

(2)数学优化方法，如线性规划法、Benders分解法、分支定界法等；这类方法用数学优化模型描述电网规划问题，理论上可以保证解的最优性。但通常计算量过大，对模型的数学特性要求较高，实际应用中有许多困难：首先，输电网络扩展规划中要考虑很多因素，决策变量阶数很高，建立模型十分复杂困难，通常不具备数学优化方法所要求的数学特性，很难用其进行求解；其次，实际工程中的许多因素不能完全形式化，即使通过简化获得形式化的优化模型，得到的所谓最优解也不一定是实际的最优。

(3)现代启发式方法，这类算法适用于求解组合优化问题以及目标函数或某些约束条件不可微的非线性优化问题。用此类算法求解组合优化问题可以得到一组比较好的解，适合于处理电网规划问题。

现代启发式方法较强的适应能力使其在电力系统优化研究领域取得了广泛的应用，形成了多种各具特色的优化算法，如遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和非支配排序遗传算法(NSGA)等。GA算法计算复杂，不稳定，容易局部收敛；PSO算法则包含具有互补能力的不同PSO变体，随机性强；NSGA-II是对于两个具有相同非支配排序的解，处于更小拥挤区域的解更优，重复挑选由父代种群通过遗传算法基本操作产生的次代种群，直至满足条件为止，NSGA-II算法较为复杂，结果收敛性有待提高。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，对新能源接入下的输电网网架结构进行规划；通过考虑输电投资收益，考虑到输电投资与社会福利的关系，考虑到新能源对输电网规划的影响，采用的NSGA-III优化算法降低了算法的计算复杂度、扩大了采样空间，同时较好地维持了种群个体之间的多样性；保证了计算过程的精确度以及和实际使用的吻合度，能够为对新能源接入下的输电网网架结构的规划提供高精度、高可靠性的多种优化配置方案。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，包括步骤：

S100，建立含新能源的输电网规划模型；

S200，将所述输电网规划模型根据NSGA-III优化算法的种群个体建立相应的输电网网架结构；

S300，对所述输电网网架结构进行修补，保证输电网网架结构连通；

S400，采用概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体；

S500，将最终的种群个体转化成优化配置方案。

进一步的是，在所述步骤S100中，综合考虑市场参与者对输电投资收益和社会总福利的要求及其对输电网规划的影响，以输电投资成本等额年费用、项目生命周期内总体投资收益率和年平均社会生产成本作为目标函数，支路潮流和线路扩建分别满足潮流约束和扩建上限约束条件，建立考虑输电投资与社会福利的三目标输电网规划模型。

进一步的是，在所述步骤S300中对所述输电网网架结构进行修补，包括步骤：去除孤立节点环节和去除孤岛环节，以保证输电网网架结构的连通。

进一步的是，所述去除孤立节点环节包括步骤：

S301，进行初始化设置：对输电网网架结构的节点、支路以及走廊进行编号；得到输电网的邻接矩阵、扩建矩阵以及网架参数矩阵；

S302，设定i＝1，根据邻接矩阵linjie1_n×n判断节点i是否为孤立节点；若是，转到步骤S303；若否，进行步骤S305；

S303，由所述输电投资成本等额年费用的目标函数计算输电投资费用，选择输电投资费用最少的一条两端节点编号含上述孤立节点编号的线路；

S304，对步骤S303中得到的线路进行存储，更新邻接矩阵；

S305，判断上述孤立节点编号是否小于节点总数；若是，转到步骤S302依次判断下一个节点是否为孤立节点；若否，则孤立节点去除完毕。

进一步的是，所述去除孤岛环节包括步骤：

S311，进行初始设置：设定i＝1，输电网网架结构中节点1为中心节点，节点集合P当前只包含节点1；

S312，在输电网网架结构中依次检索所有与集合P中节点i相连的节点j，将节点j存储在集合P中，直到所有节点检测完毕；

S313，检测集合P是否包含输电网网架结构中的每一个节点；若是，孤岛去除完毕；若否，转到步骤S314；

S314，去除输电网网架结构中的孤岛。

进一步的是，所述步骤S314中去除输电网网架结构中的孤岛，包括步骤：

S3141，设置起始节点a＝1，集合

S3142，依次将不属于集合P中的节点a存储到集合T中；

S3143，i∈P，a∈T；由所述输电投资成本等额年费用的目标函数计算输电投资费用，选择输电投资费用最少的两端节点编号为节点i和节点a的一条线路；

S3144，通过从步骤S3143中得到的线路更新邻接矩阵linjie1_n×n，转到步骤S311。

进一步的是，在所述步骤S400中，采用概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体，包括步骤：

S401，初始化：初始化算法参数以及输电网网架结构参数；初始化初代种群个体；修补初代种群个体，初始化适应度函数值；

S402，由概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体；

S403，对当前种群个体进行非支配排序、拥挤度计算和再排序，进而得到初始参考点信息；

S404，对当前种群个体进行交叉、变异；

S405，对步骤S404中进行交叉、变异后的种群个体进行修补、适应度函数值求解以及步骤S402所述操作；

S406，对步骤S405得到的种群个体进行非支配排序、拥挤度计算和再排序，进而更新参考点信息；

S407，判断是否达到最大迭代次数；若是，则结束计算；若否，判断种群个数是否超过最大个数，若是进行小生境操作、迭代次数加一且转到步骤S404，所否迭代次数加一且转到步骤S404。

进一步的是，所述步骤S402中由概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，包括步骤：

S4021，初始化：初始化初代种群个体；修补初代种群个体；

S4022，计算出系统中每个节点注入功率取期望值时的直流潮流分布，得到节点电压相角θ₀和支路潮流功率Pl，计算公式为：

P＝B₀θ₀，Pl_ij＝(θ_i-θ_j)/x_ij；

式中，P为节点注入有功功率的期望值，B₀为系统节点电纳矩阵，θ_i为节点i的相角，θ_j为节点j的相角，x_ij为线路两端节点i与节点j的线路阻抗；

S4023，根据输电网中发电机的出力和节点有功负荷随机变量的分布，计算节点有功注入随机变量的各阶矩m_r(P)，计算公式为：

式中，m_r为随机变量的r阶矩，E(x)为离散型随机变量x的期望值，p_i是离散型随机变量x取x_i的概率；

S4024，由于随机变量矩与半不变量，通过m_r(P)得到相应的各阶半不变量k_r(P)，计算公式为：

式中，k_r为随机变量的r阶半不变量，为多项式系数；

S4025，计算出每条支路有功潮流的各阶半不变量，计算公式为：

S4026，支路潮流的一阶半不变量和二阶半不变量的平方根分别对应其数学期望和标准差，其余阶半不变量则由上述步骤S4024得到，进而可以得出种群个体对应的输电网网架各支路潮流；

S4027，依次判断步骤S4026得到的各支路潮流是否满足所述约束条件；若是，保留该种群个体；若否，转到步骤S4021。

进一步的是，所述步骤S405中的适应度函数值求解分别包括输电投资成本等额年费用、项目生命周期内总体投资收益率和年平均社会生产成本的求解；项目生命周期内总体投资收益率和年平均社会生产成本求解均通过OPF子优化模型求解，采用原对偶内点法进行求解，包括步骤：

S4051，按照规定设置输入合适的初始参数；

S4052，按照规定设置收敛条件阈值；

S4053，按照规定设置算法中的常数变量；

S4054，初始化迭代次数为0，收敛标志为0，最大迭代数为0，并计算初始收敛条件；

S4055，判断是否收敛；若是，则结束计算；若否，转到步骤S5066；

S4056，求解牛顿系统并计算各雅可比矩阵和海森矩阵；

S4057，更新迭代步长、原变量和对偶变量，以及收敛条件；

S4058，判断是否达到最大迭代次数；若是，则结束计算；若否，转到步骤S4055。

采用本技术方案的有益效果：

本发明所提出的优化方法考虑了输电投资收益，有效的给电网投资者提供了足够的回报激励；考虑了输电投资与社会福利的关系，在兼顾社会总福利的同时保证了电网投资的合理收益；考虑了新能源对输电网规划的影响，采用支路潮流的多阶半不变量刻画了新能源接入输电网所产生的波动性影响；通过采用了NSGA-III优化算法，降低了算法的计算复杂度、扩大了采样空间，同时较好地维持了种群个体之间的多样性；使得本发明能够有效保证计算过程的精确度以及和实际使用的吻合度；所得到的规划结果为种群个数个，都是可供选择性高的良好规划结果，能够为对新能源接入下的输电网网架结构的规划提供高精度、高可靠性的多种优化配置方案。

附图说明

图1为本发明的一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法流程示意图；

图2本发明实施例方案1中18节点输电网系统规划线路图；

图3本发明实施例方案10中18节点输电网系统规划线路图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。

在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，

S100，建立含新能源的输电网规划模型。

在所述步骤S100中，综合考虑市场参与者对输电投资收益和社会总福利的要求及其对输电网规划的影响，以输电投资成本等额年费用、项目生命周期内总体投资收益率和年平均社会生产成本作为目标函数，支路潮流和线路扩建分别满足潮流约束和扩建上限约束条件，建立考虑输电投资与社会福利的三目标输电网规划模型。

含风电的输电网规划模型：

1)目标函数

minf＝[f₁,f₂,f₃]^T；

f₃＝min(T_y[C(P_G)-B(P_D)])；

式中，f₁为输电投资成本等额年费用，f₂为项目生命周期内总体投资收益率，f₃为年平均社会生产成本；C_i为新建线路单位长度投资费用，Z_i为扩建线路的条数，l_i扩建线路的长度；λ为贴现率，n为还贷年限，括号内的分式可称为资本回收系数，它表达了现在的经济值和n个等年值之间的等效关系；T_y为输电设备的使用年限，P_G,P_D分别为发电侧与负荷侧的有功功率根据时间段的不同而产生不同的变化；O_a为电网固定投资等额年金，如公式1所示，I_a为年度输电收益，如公式2所示，-1表示该目标以最小化负收益率来等效最大化正收益率，

公式1为：

公式2为：

式中，T_hr为负荷持续时间，t_h为当前所在的时段，g_i(t_h)为t_h时段发电节点i的有功出力，d_j(t_h)为t_h时段负荷节点j的有功负荷，N_d为系统所有的负荷节点，ρ_gi(t_h),ρ_dj(t_h)分别为发电商与消费者的边际电价。

2)约束条件

式中，P_l为正常方式下的线路有功潮流；Z为决策变量向量，即可架线路走廊的新增架线数；[]分别表示相应变量向量的上、下限。

S200，将所述输电网规划模型根据NSGA-III优化算法的种群个体建立相应的输电网网架结构。

S300，对所述输电网网架结构进行修补，保证输电网网架结构连通。

在所述步骤S300中对所述输电网网架结构进行修补，包括步骤：去除孤立节点环节和去除孤岛环节，以保证输电网网架结构的连通。

所述去除孤立节点环节包括步骤：

S301，进行初始化设置：对输电网网架结构的节点、支路以及走廊进行编号；得到输电网的邻接矩阵、扩建矩阵以及网架参数矩阵；

S302，设定i＝1，根据邻接矩阵linjie1_n×n判断节点i是否为孤立节点；若是，转到步骤S303；若否，进行步骤S305；

S303，由所述输电投资成本等额年费用的目标函数计算输电投资费用，选择输电投资费用最少的一条两端节点编号含上述孤立节点编号的线路；

S304，对步骤S303中得到的线路进行存储，更新邻接矩阵；

S305，判断上述孤立节点编号是否小于节点总数；若是，转到步骤S302依次判断下一个节点是否为孤立节点；若否，则孤立节点去除完毕。

所述去除孤岛环节包括步骤：

S311，进行初始设置：设定i＝1，输电网网架结构中节点1为中心节点，节点集合P当前只包含节点1；

S312，在输电网网架结构中依次检索所有与集合P中节点i相连的节点j，将节点j存储在集合P中，直到所有节点检测完毕；

S313，检测集合P是否包含输电网网架结构中的每一个节点；若是，孤岛去除完毕；若否，转到步骤S314；

S314，去除输电网网架结构中的孤岛。

所述步骤S314中去除输电网网架结构中的孤岛，包括步骤：

S3141，设置起始节点a＝1，集合

S3142，依次将不属于集合P中的节点a存储到集合T中；

S3143，i∈P，a∈T；由所述输电投资成本等额年费用的目标函数计算输电投资费用，选择输电投资费用最少的两端节点编号为节点i和节点a的一条线路；

S3144，通过从步骤S3143中得到的线路更新邻接矩阵linjie1_n×n，转到步骤S311。

在所述步骤S400中，采用概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体，包括步骤：

S401，初始化：初始化算法参数以及输电网网架结构参数；初始化初代种群个体；修补初代种群个体，初始化适应度函数值；

S402，由概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体；

S403，对当前种群个体进行非支配排序、拥挤度计算和再排序，进而得到初始参考点信息；

S404，对当前种群个体进行交叉、变异；

S405，对步骤S404中进行交叉、变异后的种群个体进行修补、适应度函数值求解以及步骤S402所述操作；

S406，对步骤S405得到的种群个体进行非支配排序、拥挤度计算和再排序，进而更新参考点信息；

S407，判断是否达到最大迭代次数；若是，则结束计算；若否，判断种群个数是否超过最大个数，若是进行小生境操作、迭代次数加一且转到步骤S404，所否迭代次数加一且转到步骤S404。

所述步骤S402中由概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，包括步骤：

S4021，初始化：初始化初代种群个体；修补初代种群个体；

S4022，计算出系统中每个节点注入功率取期望值时的直流潮流分布，得到节点电压相角θ₀和支路潮流功率Pl，计算公式为：

P＝B₀θ₀，Pl_ij＝(θ_i-θ_j)/x_ij；

式中，P为节点注入有功功率的期望值；B₀为系统节点电纳矩阵；θ_i为节点i的相角，θ_j为节点j的相角；x_ij为线路两端节点i与节点j的线路阻抗；

S4023，根据输电网中发电机的出力和节点有功负荷随机变量的分布，计算节点有功注入随机变量的各阶矩m_r(P)，计算公式为：

式中，m_r为随机变量的r阶矩；E(x)为离散型随机变量x的期望值；p_i是离散型随机变量x取x_i的概率；

S4024，由于随机变量矩与半不变量，通过m_r(P)得到相应的各阶半不变量k_r(P)，计算公式为：

式中，k_r为随机变量的r阶半不变量；为多项式系数；

S4025，计算出每条支路有功潮流的各阶半不变量，计算公式为：

S4026，支路潮流的一阶半不变量和二阶半不变量的平方根分别对应其数学期望和标准差，其余阶半不变量则由上述步骤S4024得到，进而可以得出种群个体对应的输电网网架各支路潮流；

S4027，依次判断步骤S4026得到的各支路潮流是否满足所述约束条件；若是，保留该种群个体；若否，转到步骤S4021。

所述步骤S405中的适应度函数值求解分别包括输电投资成本等额年费用、项目生命周期内总体投资收益率和年平均社会生产成本的求解；后俩者涉及到OPF子优化模型的求解，采用原对偶内点法进行求解，包括步骤：

S4051，按照规定设置输入合适的初始参数；

S4052，按照规定设置收敛条件阈值；

S4053，按照规定设置算法中的常数变量；

S4054，初始化迭代次数为0，收敛标志为0，最大迭代数为0，并计算初始收敛条件；

S4055，判断是否收敛；若是，则结束计算；若否，转到步骤S5066；

S4056，求解牛顿系统并计算各雅可比矩阵、海森矩阵等；

S4057，更新迭代步长、原变量和对偶变量，以及收敛条件；

S4058，判断是否达到最大迭代次数；若是，则结束计算；若否，转到步骤S4055。

实施例子：在18节点输电网系统中进行测试，其包括18个节点，27条走廊如图2。系统参数设置如下：整个输电网系统负荷服从正态分布，标准差取期望值的2％；在13号节点接入1000MW的风机，风机的切入风速v_ci＝3m/s，额定风速v_r＝14m/s，切出风速v_co＝25m/s；风速采用两参数威布尔分布模型，形状参数k＝45，尺度参数c＝12.01；在8号节点接入1000MW的光伏；光伏采用贝塔分布模型，形状参数a＝63，b＝27；每条支路每条走廊单位长度造价C_i＝100(万元/km)；支路单条线路潮流下限为P_l＝0MVA，支路单条线路潮流上限为NSGA-III优化算法的参数设置如下：种群个体数设置为20，最大迭代次数设置为100，交叉率选定为0.9，变异率设定为0.1。

表1输电网规划方案

如图2所示为方案1的输电网系统规划线路图。

如图3所示为方案10的输电网系统规划线路图。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (9)

1.一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，其特征在于，包括步骤：

S100，建立含新能源的输电网规划模型；

S200，将所述输电网规划模型根据NSGA-III优化算法的种群个体建立相应的输电网网架结构；

S300，对所述输电网网架结构进行修补，保证输电网网架结构连通；

S400，采用概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体；

S500，将最终的种群个体转化成优化配置方案。

2.根据权利要求1所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，其特征在于，在所述步骤S100中，综合考虑市场参与者对输电投资收益和社会总福利的要求及其对输电网规划的影响，以输电投资成本等额年费用、项目生命周期内总体投资收益率和年平均社会生产成本作为目标函数，支路潮流和线路扩建分别满足潮流约束和扩建上限约束条件，建立考虑输电投资与社会福利的三目标输电网规划模型。

3.根据权利要求2所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，其特征在于，在所述步骤S300中对所述输电网网架结构进行修补，包括步骤：去除孤立节点环节和去除孤岛环节，以保证输电网网架结构的连通。

4.根据权利要求3所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，其特征在于，所述去除孤立节点环节包括步骤：

S301，进行初始化设置：对输电网网架结构的节点、支路以及走廊进行编号；得到输电网的邻接矩阵、扩建矩阵以及网架参数矩阵；

S302，设定i＝1，根据邻接矩阵linjie1_n×n判断节点i是否为孤立节点；若是，转到步骤S303；若否，进行步骤S305；

S303，由所述输电投资成本等额年费用的目标函数计算输电投资费用，选择输电投资费用最少的一条两端节点编号含上述孤立节点编号的线路；

S304，对步骤S303中得到的线路进行存储，更新邻接矩阵；

S305，判断上述孤立节点编号是否小于节点总数；若是，转到步骤S302依次判断下一个节点是否为孤立节点；若否，则孤立节点去除完毕。

5.根据权利要求4所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，其特征在于，所述去除孤岛环节包括步骤：

S311，进行初始设置：设定i＝1，输电网网架结构中节点1为中心节点，节点集合P当前只包含节点1；

S312，在输电网网架结构中依次检索所有与集合P中节点i相连的节点j，将节点j存储在集合P中，直到所有节点检测完毕；

S313，检测集合P是否包含输电网网架结构中的每一个节点；若是，孤岛去除完毕；若否，转到步骤S314；

S314，去除输电网网架结构中的孤岛。

6.根据权利要求5所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，其特征在于，所述步骤S314中去除输电网网架结构中的孤岛，包括步骤：

S3141，设置起始节点a＝1，集合

S3142，依次将不属于集合P中的节点a存储到集合T中；

S3143，i∈P，a∈T；由所述输电投资成本等额年费用的目标函数计算输电投资费用，选择输电投资费用最少的两端节点编号为节点i和节点a的一条线路；

S3144，通过从步骤S3143中得到的线路更新邻接矩阵linjie1_n×n，转到步骤S311。

7.根据权利要求6所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，其特征在于，在所述步骤S400中，采用概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，通过多次迭代得到最终的种群个体，包括步骤：

S401，初始化：初始化算法参数以及输电网网架结构参数；初始化初代种群个体；修补初代种群个体，初始化适应度函数值；

S402，由概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体；

S403，对当前种群个体进行非支配排序、拥挤度计算和再排序，进而得到初始参考点信息；

S404，对当前种群个体进行交叉、变异；

S405，对步骤S404中进行交叉、变异后的种群个体进行修补、适应度函数值求解以及步骤S402所述操作；

S406，对步骤S405得到的种群个体进行非支配排序、拥挤度计算和再排序，进而更新参考点信息；

S407，判断是否达到最大迭代次数；若是，则结束计算；若否，判断种群个数是否超过最大个数，若是进行小生境操作、迭代次数加一且转到步骤S404，所否迭代次数加一且转到步骤S404。

8.根据权利要求7所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，其特征在于，所述步骤S402中由概率直流潮流法得到种群个体对应的输电网网架各支路潮流，判断修正不满足输电网规划模型约束条件的种群个体，包括步骤：

S4021，初始化：初始化初代种群个体；修补初代种群个体；

S4022，计算出系统中每个节点注入功率取期望值时的直流潮流分布，得到节点电压相角θ₀和支路潮流功率Pl，计算公式为：

P＝B₀θ₀，Pl_ij＝(θ_i-θ_j)/x_ij；

式中，P为节点注入有功功率的期望值，B₀为系统节点电纳矩阵，θ_i为节点i的相角，θ_j为节点j的相角，x_ij为线路两端节点i与节点j的线路阻抗；

S4023，根据输电网中发电机的出力和节点有功负荷随机变量的分布，计算节点有功注入随机变量的各阶矩m_r(P)，计算公式为：

式中，m_r为随机变量的r阶矩，E(x)为离散型随机变量x的期望值，p_i是离散型随机变量x取x_i的概率；

S4024，由于随机变量矩与半不变量，通过m_r(P)得到相应的各阶半不变量k_r(P)，计算公式为：

式中，k_r为随机变量的r阶半不变量，为多项式系数；

S4025，计算出每条支路有功潮流的各阶半不变量，计算公式为：

S4026，支路潮流的一阶半不变量和二阶半不变量的平方根分别对应其数学期望和标准差，其余阶半不变量则由上述步骤S4024得到，进而可以得出种群个体对应的输电网网架各支路潮流；

S4027，依次判断步骤S4026得到的各支路潮流是否满足所述约束条件；若是，保留该种群个体；若否，转到步骤S4021。

9.根据权利要求8所述的一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法，其特征在于，所述步骤S405中的适应度函数值求解分别包括输电投资成本等额年费用、项目生命周期内总体投资收益率和年平均社会生产成本的求解；项目生命周期内总体投资收益率和年平均社会生产成本求解均通过OPF子优化模型求解，采用原对偶内点法进行求解，包括步骤：

S4051，按照规定设置输入合适的初始参数；

S4052，按照规定设置收敛条件阈值；

S4053，按照规定设置算法中的常数变量；

S4054，初始化迭代次数为0，收敛标志为0，最大迭代数为0，并计算初始收敛条件；

S4055，判断是否收敛；若是，则结束计算；若否，转到步骤S5066；

S4056，求解牛顿系统并计算各雅可比矩阵和海森矩阵；

S4057，更新迭代步长、原变量和对偶变量，以及收敛条件；

S4058，判断是否达到最大迭代次数；若是，则结束计算；若否，转到步骤S4055。