CN112330228A - 一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统 - Google Patents

一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112330228A
CN112330228A CN202011399911.8A CN202011399911A CN112330228A CN 112330228 A CN112330228 A CN 112330228A CN 202011399911 A CN202011399911 A CN 202011399911A CN 112330228 A CN112330228 A CN 112330228A
Authority
CN
China
Prior art keywords
stage
node
phase
planning
constraint
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011399911.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112330228B (zh
Inventor
冯亮
鉴庆之
李文升
赵龙
郑志杰
吴奎华
梁荣
杨波
杨扬
刘蕊
綦陆杰
崔灿
冯旭
杨慎全
曹璞佳
贾善杰
李勃
朱毅
李昭
李凯
王耀雷
赵韧
刘钊
刘淑莉
张雯
邓少治
王延朔
张博颐
李�昊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Zhiyuan Electric Power Design Consulting Co ltd
State Grid Corp of China SGCC
Economic and Technological Research Institute of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Shandong Zhiyuan Electric Power Design Consulting Co ltd
State Grid Corp of China SGCC
Economic and Technological Research Institute of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong Zhiyuan Electric Power Design Consulting Co ltd, State Grid Corp of China SGCC, Economic and Technological Research Institute of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd filed Critical Shandong Zhiyuan Electric Power Design Consulting Co ltd
Priority to CN202011399911.8A priority Critical patent/CN112330228B/zh
Publication of CN112330228A publication Critical patent/CN112330228A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112330228B publication Critical patent/CN112330228B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315Needs-based resource requirements planning or analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Electricity, gas or water supply
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Abstract

本发明提出一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统,该方法包括:构建配电网适应性双层扩展规划模型;上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略;下层模型为优化光伏配置策略和SVC配置策略;构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件,约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束;在满足约束条件下,采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案,基于该方法,还提出了规划系统,本发明能够有效追踪光伏出力和负荷需求的不确定性对规划方案的影响,得到同时满足配电网扩展规划经济性和适应性需求的非支配最优扩展规划方案。

Description

一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统
技术领域
本发明属于配电网规划技术领域,特别涉及一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统。
背景技术
目前,国内外对于配电网适应性扩展规划方法的研究已取得一定进展。有学者以配电网损耗、停电损失为目标,考虑时序特性和多场景提出了多目标分布式电源选址定容规划模型,给出了场景和场景权重的确定方法,并应用遗传算法的多段染色体编码方式,根据节点视在功率二阶精确矩处理不可行解,有效地提高了优化效率;有学者基于线性化技术和近似化处理,将配电网多阶段长期扩展规划问题转化为混合整数线性规划问题,并考虑新建变电站和改造变电站、安装并联电容器和调压器、新建线路和改造线路以及网络重构等手段,实现了配电网投资运维总费用的最小化;也有学者重点考虑DG的主动管理模式,通过对DG的有功和无功出力进行主动控制,实现了配电网扩展规划方案的优化,相比传统规划方法更具参考意义。
可以看出,现有方法大多考虑了多目标、多场景、多阶段的配电网优化规划模型,在此基础上运用不同数学方法加以求解,旨在寻求更优的扩展规划方案。然而,随着配电网中多种分布式电源和多元负荷的渗透率不断增大以及各种运行控制设备的大量接入,现有规划方法仍具有改进空间。一方面,现有规划方法的目标函数多以提升配电网可靠性和经济性为主,而较少考虑配电网对多种分布式电源和负荷的接纳能力问题;另一方面,配电网规划运行相互独立的分析模式不利于配电网适应力的优化提升,未来的配电网规划方法需要适当结合不同的运行优化手段,实现配电网灵活性资源优化配置和控制设备优化运行的统一,以最大化复杂运行环境下配电网的适应能力;同时,对于考虑未来环境收益、地理位置以及多阶段适应性建设改造问题也有待进一步研究。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提出了一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统。考虑源荷不确定性的配电网双层适应性扩展规划方法采用区间数学和仿射数学处理不确定性,能够有效追踪光伏出力和负荷需求的不确定性对规划方案的影响。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种配电网双层适应性扩展规划方法,包括以下步骤:
构建配电网适应性双层扩展规划模型;其中模型包括上层模型和下层模块;上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略;下层模型为优化光伏配置策略和SVC配置策略;
构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件,所述约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束;
在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下,采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案。
进一步的,所述上层模型的第一目标函数为总经济费用最小和网架适应性最大;
所述总经济费用
Figure BDA0002812196170000021
最小的表达式为:
Figure BDA0002812196170000022
Figure BDA0002812196170000023
Figure BDA0002812196170000024
Figure BDA0002812196170000025
Figure BDA0002812196170000026
其中,
Figure BDA0002812196170000027
为表示阶段h内节点i处是否新建c型变电站;
Figure BDA0002812196170000028
表示阶段h内节点i处是否升级为c型变电站;
Figure BDA0002812196170000029
表示阶段h内节点i、j之间是否新建k型线路;
Figure BDA0002812196170000031
表示阶段h内节点i、j之间否升级为k型线路;βi,h表示阶段h内节点i处是否安装光伏电源;γi,h表示阶段h内节点i处是否安装SVC;τi,c,h表示阶段h内节点i处c型变电站是否投运;μij,k,h表示阶段h内节点i、j之间k型线路是否运行;
Figure BDA0002812196170000032
为新建单个c型变电站所需费用;
Figure BDA0002812196170000033
为将单个变电站升级为c型所需费用;
Figure BDA0002812196170000034
为新建单位长度k型线路所需费用;
Figure BDA0002812196170000035
为将单位长度线路升级为k型所需费用;
Figure BDA0002812196170000036
为安装单位容量光伏电源所需费用;
Figure BDA0002812196170000037
为安装单台SVC所需费用;
Figure BDA0002812196170000038
为单个c型变电站运维费用;
Figure BDA0002812196170000039
为单位长度k型线路运维费用;
Figure BDA00028121961700000310
为单位容量光伏电源运维费用和
Figure BDA00028121961700000311
为单台SVC运维费用;λ1为通货膨胀率;λ2为利率;Ωn为所有节点集合;Ωss为变电站节点集合;Ωl为所有线路集合;Ωc为变电站类型集合、Ωk为线路类型集合;Ωt,h为阶段h内的时段t集合;
Figure BDA00028121961700000312
为阶段h内节点i处的光伏安装容量;
Figure BDA00028121961700000313
为阶段h内时段t节点i处的光伏有功出力;
Figure BDA00028121961700000314
为阶段h内时段t的光伏发电效率仿射形式;
Figure BDA00028121961700000315
为阶段h内时段t的节点i的电压幅值仿射形式;
Figure BDA00028121961700000316
为阶段h内时段t的节点j的电压幅值仿射形式;
Figure BDA00028121961700000317
为阶段h内时段t的节点i、j之间的电压相角差仿射形式;Gij,h为阶段h内节点i、j之间的支路电导;lij为线路ij的长度;εt,h为阶段h内时段t的时长;αloss为单位电量网损费用;αpur为单位电量上级电网购电成本;
所述网架适应性f2最大的表达式为:
Figure BDA00028121961700000318
Figure BDA00028121961700000319
Figure BDA00028121961700000320
Figure BDA00028121961700000321
其中,Rtie,h为线路联络度,表示配电网联络线分布密集程度;Rcohesion,h为网络凝聚度,表示配电网网架凝聚性强弱;α1为线路联络度的加权系数;α2为网络凝聚度的加权系数;
Figure BDA0002812196170000041
为阶段h变电站d供电区域内的线路集合;
Figure BDA0002812196170000042
为阶段h变电站d供电区域内的联络线集合;
Figure BDA0002812196170000043
为阶段h不同供电区域间的联络线集合;eij,h为阶段h内节点i、j之间的电气距离;
Figure BDA0002812196170000044
为节点i所在供电区域内的节点集合;cij,h为0-1决策变量,表示阶段h内节点i、j连通与否;zl,k为k型线路单位长度阻抗(Ω/km);
Figure BDA0002812196170000045
表示各变电站供电区域的平均线路联络度;
Figure BDA0002812196170000046
表示不同供电区域间的线路联络度。
进一步的,所述下层模型的第二目标函数为运行适应力
Figure BDA0002812196170000047
最大和光伏渗透不均衡度f4最小;
所述运行适应力
Figure BDA0002812196170000048
最大的表达式为:
Figure BDA0002812196170000049
Figure BDA00028121961700000410
Figure BDA00028121961700000411
其中,
Figure BDA00028121961700000412
为阶段h内的平均电压越限裕度;
Figure BDA00028121961700000413
为阶段h内的平均电流越限裕度仿射形式;α3为平均电压越限裕度的加权系数;α4分别为平均电流越限裕度仿射形式的加权系数;Vmax为最大节点电压幅值限值;
Figure BDA00028121961700000414
为阶段h内时段t的k型线路流过的p相电流幅值仿射形式;
Figure BDA00028121961700000415
为k型线路的最大允许载流量;
所述光伏渗透不均衡度f4最小的表达式为:
Figure BDA00028121961700000416
Figure BDA00028121961700000417
Figure BDA0002812196170000051
其中,
Figure BDA0002812196170000052
为阶段h变电站d供电区域内的光伏渗透率;
Figure BDA0002812196170000053
为阶段h各变电站供电区域的平均光伏渗透率;
Figure BDA0002812196170000054
为阶段h变电站d供电区域内的节点集合;Ω′ss为已投运变电站节点集合;
Figure BDA0002812196170000055
为阶段h内节点i处的有功负荷峰值。
进一步的,所述配电网三相仿射潮流约束的表达式为:
Figure BDA0002812196170000056
其中,
Figure BDA0002812196170000057
为阶段h内时段t节点i的p相、
Figure BDA0002812196170000058
为节点j的f相电压幅值仿射形式;
Figure BDA0002812196170000059
为阶段h内时段t节点i的p相电压与节点j的f相电压之间的相角差仿射形式;Gij,pf,h为阶段h内节点i的p相与节点j的f相之间的支路电导、Bij,pf,h为阶段h内节点i的p相与节点j的f相之间的支路电纳;
Figure BDA00028121961700000510
为阶段h内时段t节点i处光伏电源的p相有功出力仿射形式、
Figure BDA00028121961700000511
和为阶段h内时段t节点i处光伏电源的p相无功出力仿射形式;QSVC,i,p,h为阶段h内节点i处SVC的p相无功补偿量;
Figure BDA00028121961700000512
为阶段h内t时刻节点i处负荷的p相有功功率;
Figure BDA00028121961700000513
为阶段h内t时刻节点i处负荷的p相无功功率;
Figure BDA00028121961700000514
为阶段h内节点i处光伏电源的功率因数。
进一步的,所述辐射拓扑约束的表达式为:
对于
Figure BDA00028121961700000515
所述辐射拓扑约束满足
Figure BDA00028121961700000516
其中,ψij,h和ψji,h均为0-1决策变量,ψij,h=1表示阶段h时节点i为节点j的父节点,ψji,h=1表示阶段h时节点j为节点i的父节点。
进一步的,所述稳态运行约束的表达式为:
对于
Figure BDA0002812196170000061
所述稳态运行约束满足:
Figure BDA0002812196170000062
Figure BDA0002812196170000063
Figure BDA0002812196170000064
Figure BDA0002812196170000065
其中,Vmax为最大电压幅值限值;Vmin为最小电压幅值限值;
Figure BDA0002812196170000066
为阶段h内时段t的k型线路流过的p相电流幅值、
Figure BDA0002812196170000067
为阶段h内时段t的k型线路流过的p相视在功率;
Figure BDA0002812196170000068
为k型线路的最大允许载流量;
Figure BDA0002812196170000069
为k型线路的最大允许视在功率;Sss,i,c,h为阶段h内节点i处c型变电站的实际容量;
Figure BDA00028121961700000610
为c型变电站的最大允许容量;
Figure BDA00028121961700000611
为SVC的最大无功补偿量;
Figure BDA00028121961700000612
为节点电压三相不平衡度限值;
Figure BDA00028121961700000613
为光伏电源最小允许功率因数。
进一步的,所述多阶段规划约束的表达式为:
Figure BDA00028121961700000614
Figure BDA00028121961700000615
Figure BDA00028121961700000616
Figure BDA00028121961700000617
Figure BDA0002812196170000071
其中,
Figure BDA0002812196170000072
为整个规划阶段内允许新建的c型变电站最大数量;
Figure BDA0002812196170000073
为整个规划阶段内允许新建的k型线路最大数量;
Figure BDA0002812196170000074
为整个规划阶段内允许新建的光伏电源最大数量;
Figure BDA0002812196170000075
为整个规划阶段内允许新建的SVC最大数量;Ωssa为待新建的变电站节点集合;Ωla为待新建的线路集合;
对于
Figure BDA0002812196170000076
多阶段规划约束均需满足:
Figure BDA0002812196170000077
Figure BDA0002812196170000078
Figure BDA0002812196170000079
Figure BDA00028121961700000710
Figure BDA00028121961700000711
Figure BDA00028121961700000712
进一步的,所述在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下,采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案的过程为:
S31:首先对上层模型中变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略均进行染色体初始化编码,并根据辐射拓扑约束和多阶段规划约束对其进行筛选,最终生成
Figure BDA00028121961700000713
个可行染色体构成只包含上层编码信息的初代种群P1 up
S32:对初代种群P1 up中的第i个染色体
Figure BDA00028121961700000714
进行复制操作,使复制染色体上层编码与源染色体
Figure BDA00028121961700000715
保持一致;在复制染色体上层编码与源染色体
Figure BDA00028121961700000716
保持一致的基础上,对复制染色体进行下层模型初始化编码,并由三相仿射潮流约束、稳态运行约束和多阶段规划约束筛选后生成
Figure BDA0002812196170000081
个可行复制染色体,由此构成对应染色体
Figure BDA0002812196170000082
且包含全部上下层编码信息的初代种群
Figure BDA0002812196170000083
S33:基于区间数学和仿射数学计算初代种群
Figure BDA0002812196170000084
中每个染色体对应的下层目标函数
Figure BDA0002812196170000085
和f4,并通过分析各染色体之间的仿射非支配关系求得种群
Figure BDA0002812196170000086
的最优解集
Figure BDA0002812196170000087
S34:针对性下层编码
Figure BDA0002812196170000088
进行选择、交叉、变异操作并根据仿射非支配关系求得二代种群
Figure BDA0002812196170000089
的最优解集
Figure BDA00028121961700000810
以此类推,经
Figure BDA00028121961700000811
次迭代求解后最终得到对应染色体
Figure BDA00028121961700000812
的非支配最优解集
Figure BDA00028121961700000813
上层编码保持不变;
S35:遍历初代种群P1 up中的所有染色体执行步骤S32至S34;进而将P1 up扩展为包含全部上下层编码信息的初代种群
Figure BDA00028121961700000814
然后计算初代种群P1 full中每个染色体的上层目标函数
Figure BDA00028121961700000815
和f2,并通过分析各染色体之间的仿射非支配关系得到初代种群P1 full的最优解集
Figure BDA00028121961700000816
S36:对
Figure BDA00028121961700000817
进行选择、交叉、变异操作以生成二代种群
Figure BDA00028121961700000818
然后继续根据仿射非支配关系求解二代种群
Figure BDA00028121961700000819
的最优解集
Figure BDA00028121961700000820
Figure BDA00028121961700000821
次迭代求解后得到最终的非支配最优解集
Figure BDA00028121961700000822
所述最优解集
Figure BDA00028121961700000823
为所有非支配最优扩展规划方案。
进一步的,本发明还提出了一种配电网双层适应性扩展规划系统,包括构建模型模块、构建约束条件模块和计算模块;
所述构建模型模块用于构建配电网适应性双层扩展规划模型;其中模型包括上层模型和下层模块;上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略;下层模型为优化光伏配置策略和SVC配置策略;
所述构建约束条件模块用于构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件,所述约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束;
所述计算模块用于在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下,采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案。
发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果,而不是发明所有的全部效果,上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果:
本发明提出一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统,该方法包括以下步骤:构建配电网适应性双层扩展规划模型;其中模型包括上层模型和下层模块;上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略;下层模型为优化光伏配置策略和SVC配置策略;构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件,所述约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束;在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下,采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案,基于本发明还提出的一种配电网双层适应性扩展规划方法,该提出了一种配电网双层适应性扩展规划系统,本发明提出的考虑源荷不确定性的配电网双层适应性扩展规划方法采用区间数学和仿射数学处理不确定性,能够有效追踪光伏出力和负荷需求的不确定性对规划方案的影响。在此基础上考虑变电站和线路的新建改造策略以及光伏和SVC的优化配置策略建立了双层适应性扩展规划模型,并通过AA-NSGA II算法求解规划方案的区间Pareto前沿,由此能够得到多元不确定环境下同时满足配电网扩展规划经济性和适应性需求的非支配最优扩展规划方案,相比以往规划方法具有更好的求解效果,理论与实践意义显著。
附图说明
如图1为本发明实施例1一种配电网双层适应性扩展规划方法流程图;
如图2为本发明实施例2一种配电网双层适应性扩展规划系统示意图。
具体实施方式
为能清楚说明本方案的技术特点,下面通过具体实施方式,并结合其附图,对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开,下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外,本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的,其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意,在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
实施例1
本发明实施例1提出了一种配电网双层适应性扩展规划方法,采用区间数学和仿射数学来追踪光伏出力和负荷需求的不确定性对配网规划方案的影响,在此基础上考虑变电站和线路的新建改造策略以及光伏和SVC的优化配置策略建立双层适应性扩展规划模型,并通过AA-NSGA II算法求解规划方案的区间Pareto前沿,进而得到多元不确定环境下能够同时满足配电网扩展规划经济性和适应性需求的非支配最优扩展规划方案。如图1为本发明实施例1一种配电网双层适应性扩展规划方法流程图。
在步骤1中,构建配电网适应性双层扩展规划模型;其中模型包括上层模型和下层模块;上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略;下层模型为优化光伏配置策略和SVC配置策略。上层模型的第一目标函数为总经济费用最小和网架适应性最大;下层模型的第二目标函数为运行适应力最大和光伏渗透不均衡度最小。
总经济费用
Figure BDA0002812196170000101
最小的表达式为:
Figure BDA0002812196170000102
Figure BDA0002812196170000103
Figure BDA0002812196170000104
Figure BDA0002812196170000105
Figure BDA0002812196170000106
其中,
Figure BDA0002812196170000107
为表示阶段h内节点i处是否新建c型变电站;
Figure BDA0002812196170000108
表示阶段h内节点i处是否升级为c型变电站;
Figure BDA0002812196170000109
表示阶段h内节点i、j之间是否新建k型线路;
Figure BDA0002812196170000111
表示阶段h内节点i、j之间否升级为k型线路;βi,h表示阶段h内节点i处是否安装光伏电源;γi,h表示阶段h内节点i处是否安装SVC;τi,c,h表示阶段h内节点i处c型变电站是否投运;μij,k,h表示阶段h内节点i、j之间k型线路是否运行;
Figure BDA0002812196170000112
为新建单个c型变电站所需费用;
Figure BDA0002812196170000113
为将单个变电站升级为c型所需费用;
Figure BDA0002812196170000114
为新建单位长度k型线路所需费用;
Figure BDA0002812196170000115
为将单位长度线路升级为k型所需费用;
Figure BDA0002812196170000116
为安装单位容量光伏电源所需费用;
Figure BDA0002812196170000117
为安装单台SVC所需费用;
Figure BDA0002812196170000118
为单个c型变电站运维费用;
Figure BDA0002812196170000119
为单位长度k型线路运维费用;
Figure BDA00028121961700001110
为单位容量光伏电源运维费用和
Figure BDA00028121961700001111
为单台SVC运维费用;λ1为通货膨胀率;λ2为利率;Ωn为所有节点集合;Ωss为变电站节点集合;Ωl为所有线路集合;Ωc为变电站类型集合、Ωk为线路类型集合;Ωt,h为阶段h内的时段t集合;
Figure BDA00028121961700001112
为阶段h内节点i处的光伏安装容量;
Figure BDA00028121961700001113
为阶段h内时段t节点i处的光伏有功出力;
Figure BDA00028121961700001114
为阶段h内时段t的光伏发电效率仿射形式;
Figure BDA00028121961700001115
为阶段h内时段t的节点i的电压幅值仿射形式;
Figure BDA00028121961700001116
为阶段h内时段t的节点j的电压幅值仿射形式;
Figure BDA00028121961700001117
为阶段h内时段t的节点i、j之间的电压相角差仿射形式;Gij,h为阶段h内节点i、j之间的支路电导;lij为线路ij的长度;εt,h为阶段h内时段t的时长;αloss为单位电量网损费用;αpur为单位电量上级电网购电成本。
网架适应性f2最大的表达式为:
Figure BDA00028121961700001118
Figure BDA00028121961700001119
Figure BDA00028121961700001120
Figure BDA00028121961700001121
其中,Rtie,h为线路联络度,表示配电网联络线分布密集程度;Rcohesion,h为网络凝聚度,表示配电网网架凝聚性强弱;α1为线路联络度的加权系数;α2为网络凝聚度的加权系数;
Figure BDA0002812196170000121
为阶段h变电站d供电区域内的线路集合;
Figure BDA0002812196170000122
为阶段h变电站d供电区域内的联络线集合;
Figure BDA0002812196170000123
为阶段h不同供电区域间的联络线集合;eij,h为阶段h内节点i、j之间的电气距离;
Figure BDA0002812196170000124
为节点i所在供电区域内的节点集合;cij,h为0-1决策变量,表示阶段h内节点i、j连通与否;zl,k为k型线路单位长度阻抗(Ω/km)。
Figure BDA0002812196170000125
表示各变电站供电区域的平均线路联络度;
Figure BDA0002812196170000126
表示不同供电区域间的线路联络度。
运行适应力
Figure BDA0002812196170000127
最大的表达式为:
Figure BDA0002812196170000128
Figure BDA0002812196170000129
Figure BDA00028121961700001210
其中,
Figure BDA00028121961700001211
为阶段h内的平均电压越限裕度;
Figure BDA00028121961700001212
为阶段h内的平均电流越限裕度仿射形式;α3为平均电压越限裕度的加权系数;α4分别为平均电流越限裕度仿射形式的加权系数;Vmax为最大节点电压幅值限值;
Figure BDA00028121961700001213
为阶段h内时段t的k型线路流过的p相电流幅值仿射形式;
Figure BDA00028121961700001214
为k型线路的最大允许载流量;
光伏渗透不均衡度f4最小的表达式为:
Figure BDA00028121961700001215
Figure BDA00028121961700001216
Figure BDA00028121961700001217
其中,
Figure BDA00028121961700001218
为阶段h变电站d供电区域内的光伏渗透率;
Figure BDA00028121961700001219
为阶段h各变电站供电区域的平均光伏渗透率;
Figure BDA0002812196170000131
为阶段h变电站d供电区域内的节点集合;Ω′ss为已投运变电站节点集合;
Figure BDA0002812196170000132
为阶段h内节点i处的有功负荷峰值。
在步骤2中,构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件,约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束。
配电网三相仿射潮流约束的表达式为:
Figure BDA0002812196170000133
其中,
Figure BDA0002812196170000134
为阶段h内时段t节点i的p相、
Figure BDA0002812196170000135
为节点j的f相电压幅值仿射形式;
Figure BDA0002812196170000136
为阶段h内时段t节点i的p相电压与节点j的f相电压之间的相角差仿射形式;Gij,pf,h为阶段h内节点i的p相与节点j的f相之间的支路电导、Bij,pf,h为阶段h内节点i的p相与节点j的f相之间的支路电纳;
Figure BDA0002812196170000137
为阶段h内时段t节点i处光伏电源的p相有功出力仿射形式、
Figure BDA0002812196170000138
和为阶段h内时段t节点i处光伏电源的p相无功出力仿射形式;QSVC,i,p,h为阶段h内节点i处SVC的p相无功补偿量;
Figure BDA0002812196170000139
为阶段h内t时刻节点i处负荷的p相有功功率;
Figure BDA00028121961700001310
为阶段h内t时刻节点i处负荷的p相无功功率;
Figure BDA00028121961700001311
为阶段h内节点i处光伏电源的功率因数。
辐射拓扑约束的表达式为:
对于
Figure BDA00028121961700001312
所述辐射拓扑约束满足
Figure BDA00028121961700001313
其中,ψij,h和ψji,h均为0-1决策变量,ψij,h=1表示阶段h时节点i为节点j的父节点,ψji,h=1表示阶段h时节点j为节点i的父节点。
稳态运行约束的表达式为:
对于
Figure BDA0002812196170000141
所述稳态运行约束满足:
Figure BDA0002812196170000142
Figure BDA0002812196170000143
Figure BDA0002812196170000144
Figure BDA0002812196170000145
其中,Vmax为最大电压幅值限值;Vmin为最小电压幅值限值;
Figure BDA0002812196170000146
为阶段h内时段t的k型线路流过的p相电流幅值、
Figure BDA0002812196170000147
为阶段h内时段t的k型线路流过的p相视在功率;
Figure BDA0002812196170000148
为k型线路的最大允许载流量;
Figure BDA0002812196170000149
为k型线路的最大允许视在功率;Sss,i,c,h为阶段h内节点i处c型变电站的实际容量;
Figure BDA00028121961700001410
为c型变电站的最大允许容量;
Figure BDA00028121961700001411
为SVC的最大无功补偿量;
Figure BDA00028121961700001412
为节点电压三相不平衡度限值;
Figure BDA00028121961700001413
为光伏电源最小允许功率因数。
多阶段规划约束的表达式为:
Figure BDA00028121961700001414
Figure BDA00028121961700001415
Figure BDA00028121961700001416
Figure BDA00028121961700001417
Figure BDA0002812196170000151
其中,
Figure BDA0002812196170000152
为整个规划阶段内允许新建的c型变电站最大数量;
Figure BDA0002812196170000153
为整个规划阶段内允许新建的k型线路最大数量;
Figure BDA0002812196170000154
为整个规划阶段内允许新建的光伏电源最大数量;
Figure BDA0002812196170000155
为整个规划阶段内允许新建的SVC最大数量;Ωssa为待新建的变电站节点集合;Ωla为待新建的线路集合。
对于
Figure BDA0002812196170000156
多阶段规划约束均需满足:
Figure BDA0002812196170000157
Figure BDA0002812196170000158
Figure BDA0002812196170000159
Figure BDA00028121961700001510
Figure BDA00028121961700001511
Figure BDA00028121961700001512
在步骤3中,进行染色体上层模型初始化编码,并根据辐射拓扑约束和多阶段规划约束进行刷选,生成
Figure BDA00028121961700001513
个可行染色体构成只包含上层编码信息的初代种群P1 up
在步骤4中,对初代种群P1 up中的第i个染色体
Figure BDA00028121961700001514
进行复制操作,使复制染色体上层编码与源染色体
Figure BDA00028121961700001515
保持一致;在复制染色体上层编码与源染色体
Figure BDA00028121961700001516
保持一致的基础上,对复制染色体进行下层模型初始化编码,并由三相仿射潮流约束、稳态运行约束和多阶段规划约束筛选后生成
Figure BDA00028121961700001517
个可行复制染色体,由此构成对应染色体
Figure BDA00028121961700001518
且包含全部上下层编码信息的初代种群
Figure BDA00028121961700001519
在步骤5中,基于区间数学和仿射数学计算初代种群
Figure BDA00028121961700001520
中每个染色体对应的下层目标函数
Figure BDA0002812196170000161
和f4,并通过分析各染色体之间的仿射非支配关系求得种群
Figure BDA0002812196170000162
的最优解集
Figure BDA0002812196170000163
在步骤6中:针对性下层编码
Figure BDA0002812196170000164
进行选择、交叉、变异操作并根据仿射非支配关系求得二代种群
Figure BDA0002812196170000165
的最优解集
Figure BDA0002812196170000166
以此类推,经
Figure BDA0002812196170000167
次迭代求解后最终得到对应染色体
Figure BDA0002812196170000168
的非支配最优解集
Figure BDA0002812196170000169
上层编码保持不变。
在步骤7中:遍历初代种群P1 up中的所有染色体执行步骤S4至S6将P1 up扩展为包含全部上下层编码信息的初代种群
Figure BDA00028121961700001610
然后计算初代种群P1 full中每个染色体的上层目标函数
Figure BDA00028121961700001611
和f2,并通过分析各染色体之间的仿射非支配关系得到初代种群P1 full的最优解集
Figure BDA00028121961700001612
在步骤8:对
Figure BDA00028121961700001613
进行选择、交叉、变异操作以生成二代种群
Figure BDA00028121961700001614
然后继续根据仿射非支配关系求解二代种群
Figure BDA00028121961700001615
的最优解集
Figure BDA00028121961700001616
Figure BDA00028121961700001617
次迭代求解后得到最终的非支配最优解集
Figure BDA00028121961700001618
所述最优解集
Figure BDA00028121961700001619
为所有非支配最优扩展规划方案,由此形成最优扩展方案的区间Pareto前言。
实施例2
基于本发明实施例1提出的一种配电网双层适应性扩展规划方法,本发明实施例2还提出了一种配电网双层适应性扩展规划系统,如图2给出了本发明实施例2一种配电网双层适应性扩展规划系统示意图,该系统包括:构建模型模块、构建约束条件模块和计算模块;
构建模型模块用于构建配电网适应性双层扩展规划模型;其中模型包括上层模型和下层模块;上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略;下层模型为优化光伏配置策略和SVC配置策略。
构建约束条件模块用于构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件,所述约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束。
计算模块用于在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下,采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案。
本发明采用区间数学和仿射数学来追踪光伏出力和负荷需求的不确定性对配网规划方案的影响,在此基础上考虑变电站和线路的新建改造策略以及光伏和SVC的优化配置策略建立双层适应性扩展规划模型,并通过AA-NSGA II算法求解规划方案的区间Pareto前沿,进而得到多元不确定环境下能够同时满足配电网扩展规划经济性和适应性需求的非支配最优扩展规划方案。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制。对于所属领域的技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的修改或变形。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (9)

1.一种配电网双层适应性扩展规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
构建配电网适应性双层扩展规划模型;其中模型包括上层模型和下层模块;上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略;下层模型为优化光伏配置策略和SVC配置策略;
构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件,所述约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束;
在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下,采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案。
2.根据权利要求1所述的一种配电网双层适应性扩展规划方法,其特征在于,所述上层模型的第一目标函数为总经济费用最小和网架适应性最大;
所述总经济费用
Figure FDA0002812196160000011
最小的表达式为:
Figure FDA0002812196160000012
Figure FDA0002812196160000013
Figure FDA0002812196160000014
Figure FDA0002812196160000015
Figure FDA0002812196160000016
其中,
Figure FDA0002812196160000017
为表示阶段h内节点i处是否新建c型变电站;
Figure FDA0002812196160000018
表示阶段h内节点i处是否升级为c型变电站;
Figure FDA0002812196160000019
表示阶段h内节点i、j之间是否新建k型线路;
Figure FDA00028121961600000110
表示阶段h内节点i、j之间否升级为k型线路;βi,h表示阶段h内节点i处是否安装光伏电源;γi,h表示阶段h内节点i处是否安装SVC;τi,c,h表示阶段h内节点i处c型变电站是否投运;μij,k,h表示阶段h内节点i、j之间k型线路是否运行;
Figure FDA0002812196160000021
为新建单个c型变电站所需费用;
Figure FDA0002812196160000022
为将单个变电站升级为c型所需费用;
Figure FDA0002812196160000023
为新建单位长度k型线路所需费用;
Figure FDA0002812196160000024
为将单位长度线路升级为k型所需费用;
Figure FDA0002812196160000025
为安装单位容量光伏电源所需费用;
Figure FDA0002812196160000026
为安装单台SVC所需费用;
Figure FDA0002812196160000027
为单个c型变电站运维费用;
Figure FDA0002812196160000028
为单位长度k型线路运维费用;
Figure FDA0002812196160000029
为单位容量光伏电源运维费用和
Figure FDA00028121961600000210
为单台SVC运维费用;λ1为通货膨胀率;λ2为利率;Ωn为所有节点集合;Ωss为变电站节点集合;Ωl为所有线路集合;Ωc为变电站类型集合、Ωk为线路类型集合;Ωt,h为阶段h内的时段t集合;
Figure FDA00028121961600000211
为阶段h内节点i处的光伏安装容量;
Figure FDA00028121961600000212
为阶段h内时段t节点i处的光伏有功出力;
Figure FDA00028121961600000213
为阶段h内时段t的光伏发电效率仿射形式;
Figure FDA00028121961600000214
为阶段h内时段t的节点i的电压幅值仿射形式;
Figure FDA00028121961600000215
为阶段h内时段t的节点j的电压幅值仿射形式;
Figure FDA00028121961600000216
为阶段h内时段t的节点i、j之间的电压相角差仿射形式;Gij,h为阶段h内节点i、j之间的支路电导;lij为线路ij的长度;εt,h为阶段h内时段t的时长;αloss为单位电量网损费用;αpur为单位电量上级电网购电成本;
所述网架适应性f2最大的表达式为:
Figure FDA00028121961600000217
Figure FDA00028121961600000218
Figure FDA00028121961600000219
Figure FDA00028121961600000220
其中,Rtie,h为线路联络度,表示配电网联络线分布密集程度;Rcohesion,h为网络凝聚度,表示配电网网架凝聚性强弱;α1为线路联络度的加权系数;α2为网络凝聚度的加权系数;
Figure FDA00028121961600000221
为阶段h变电站d供电区域内的线路集合;
Figure FDA00028121961600000222
为阶段h变电站d供电区域内的联络线集合;
Figure FDA00028121961600000223
为阶段h不同供电区域间的联络线集合;eij,h为阶段h内节点i、j之间的电气距离;
Figure FDA0002812196160000031
为节点i所在供电区域内的节点集合;cij,h为0-1决策变量,表示阶段h内节点i、j连通与否;zl,k为k型线路单位长度阻抗(Ω/km);
Figure FDA0002812196160000032
表示各变电站供电区域的平均线路联络度;
Figure FDA0002812196160000033
表示不同供电区域间的线路联络度。
3.根据权利要求1所述的一种配电网双层适应性扩展规划方法,其特征在于,所述下层模型的第二目标函数为运行适应力
Figure FDA0002812196160000034
最大和光伏渗透不均衡度f4最小;
所述运行适应力
Figure FDA0002812196160000035
最大的表达式为:
Figure FDA0002812196160000036
Figure FDA0002812196160000037
Figure FDA0002812196160000038
其中,
Figure FDA0002812196160000039
为阶段h内的平均电压越限裕度;
Figure FDA00028121961600000310
为阶段h内的平均电流越限裕度仿射形式;α3为平均电压越限裕度的加权系数;α4分别为平均电流越限裕度仿射形式的加权系数;Vmax为最大节点电压幅值限值;
Figure FDA00028121961600000311
为阶段h内时段t的k型线路流过的p相电流幅值仿射形式;
Figure FDA00028121961600000312
为k型线路的最大允许载流量;
所述光伏渗透不均衡度f4最小的表达式为:
Figure FDA00028121961600000313
Figure FDA00028121961600000314
Figure FDA00028121961600000315
其中,
Figure FDA00028121961600000316
为阶段h变电站d供电区域内的光伏渗透率;
Figure FDA00028121961600000317
为阶段h各变电站供电区域的平均光伏渗透率;
Figure FDA00028121961600000318
为阶段h变电站d供电区域内的节点集合;Ω′ss为已投运变电站节点集合;
Figure FDA0002812196160000041
为阶段h内节点i处的有功负荷峰值。
4.根据权利要求1所述的一种配电网双层适应性扩展规划方法,其特征在于,所述配电网三相仿射潮流约束的表达式为:
Figure FDA0002812196160000042
其中,
Figure FDA0002812196160000043
为阶段h内时段t节点i的p相、
Figure FDA0002812196160000044
为节点j的f相电压幅值仿射形式;
Figure FDA0002812196160000045
为阶段h内时段t节点i的p相电压与节点j的f相电压之间的相角差仿射形式;Gij,pf,h为阶段h内节点i的p相与节点j的f相之间的支路电导、Bij,pf,h为阶段h内节点i的p相与节点j的f相之间的支路电纳;
Figure FDA0002812196160000046
为阶段h内时段t节点i处光伏电源的p相有功出力仿射形式、
Figure FDA0002812196160000047
和为阶段h内时段t节点i处光伏电源的p相无功出力仿射形式;QSVC,i,p,h为阶段h内节点i处SVC的p相无功补偿量;
Figure FDA0002812196160000048
为阶段h内t时刻节点i处负荷的p相有功功率;
Figure FDA0002812196160000049
为阶段h内t时刻节点i处负荷的p相无功功率;
Figure FDA00028121961600000410
为阶段h内节点i处光伏电源的功率因数。
5.根据权利要求1所述的一种配电网双层适应性扩展规划方法,其特征在于,所述辐射拓扑约束的表达式为:
对于
Figure FDA00028121961600000411
所述辐射拓扑约束满足
Figure FDA00028121961600000412
其中,ψij,h和ψji,h均为0-1决策变量,ψij,h=1表示阶段h时节点i为节点j的父节点,ψji,h=1表示阶段h时节点j为节点i的父节点。
6.根据权利要求1所述的一种配电网双层适应性扩展规划方法,其特征在于,所述稳态运行约束的表达式为:
对于
Figure FDA0002812196160000051
所述稳态运行约束满足:
Figure FDA0002812196160000052
Figure FDA0002812196160000053
Figure FDA0002812196160000054
Figure FDA0002812196160000055
其中,Vmax为最大电压幅值限值;Vmin为最小电压幅值限值;
Figure FDA0002812196160000056
为阶段h内时段t的k型线路流过的p相电流幅值、
Figure FDA0002812196160000057
为阶段h内时段t的k型线路流过的p相视在功率;
Figure FDA0002812196160000058
为k型线路的最大允许载流量;
Figure FDA0002812196160000059
为k型线路的最大允许视在功率;Sss,i,c,h为阶段h内节点i处c型变电站的实际容量;
Figure FDA00028121961600000510
为c型变电站的最大允许容量;
Figure FDA00028121961600000511
为SVC的最大无功补偿量;
Figure FDA00028121961600000512
为节点电压三相不平衡度限值;
Figure FDA00028121961600000513
为光伏电源最小允许功率因数。
7.根据权利要求1所述的一种配电网双层适应性扩展规划方法,其特征在于,所述多阶段规划约束的表达式为:
Figure FDA00028121961600000514
Figure FDA00028121961600000515
Figure FDA00028121961600000516
Figure FDA00028121961600000517
Figure FDA0002812196160000061
其中,
Figure FDA0002812196160000062
为整个规划阶段内允许新建的c型变电站最大数量;
Figure FDA0002812196160000063
为整个规划阶段内允许新建的k型线路最大数量;
Figure FDA0002812196160000064
为整个规划阶段内允许新建的光伏电源最大数量;
Figure FDA0002812196160000065
为整个规划阶段内允许新建的SVC最大数量;Ωssa为待新建的变电站节点集合;Ωla为待新建的线路集合;
对于
Figure FDA0002812196160000066
多阶段规划约束均需满足:
Figure FDA0002812196160000067
Figure FDA0002812196160000068
Figure FDA0002812196160000069
Figure FDA00028121961600000610
Figure FDA00028121961600000611
Figure FDA00028121961600000612
8.根据权利要求1所述的一种配电网双层适应性扩展规划方法,其特征在于,所述在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下,采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案的过程为:
S31:首先对上层模型中变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略均进行染色体初始化编码,并根据辐射拓扑约束和多阶段规划约束对其进行筛选,最终生成
Figure FDA00028121961600000613
个可行染色体构成只包含上层编码信息的初代种群P1 up
S32:对初代种群P1 up中的第i个染色体
Figure FDA00028121961600000614
进行复制操作,使复制染色体上层编码与源染色体
Figure FDA00028121961600000615
保持一致;在复制染色体上层编码与源染色体
Figure FDA00028121961600000616
保持一致的基础上,对复制染色体进行下层模型初始化编码,并由三相仿射潮流约束、稳态运行约束和多阶段规划约束筛选后生成
Figure FDA0002812196160000071
个可行复制染色体,由此构成对应染色体
Figure FDA0002812196160000072
且包含全部上下层编码信息的初代种群
Figure FDA0002812196160000073
S33:基于区间数学和仿射数学计算初代种群
Figure FDA0002812196160000074
中每个染色体对应的下层目标函数
Figure FDA0002812196160000075
和f4,并通过分析各染色体之间的仿射非支配关系求得种群
Figure FDA0002812196160000076
的最优解集
Figure FDA0002812196160000077
S34:针对性下层编码
Figure FDA0002812196160000078
进行选择、交叉、变异操作并根据仿射非支配关系求得二代种群
Figure FDA0002812196160000079
的最优解集
Figure FDA00028121961600000710
以此类推,经
Figure FDA00028121961600000711
次迭代求解后最终得到对应染色体
Figure FDA00028121961600000712
的非支配最优解集
Figure FDA00028121961600000713
上层编码保持不变;
S35:遍历初代种群P1 up中的所有染色体执行步骤S32至S34;进而将P1 up扩展为包含全部上下层编码信息的初代种群
Figure FDA00028121961600000714
然后计算初代种群P1 full中每个染色体的上层目标函数
Figure FDA00028121961600000715
和f2,并通过分析各染色体之间的仿射非支配关系得到初代种群P1 full的最优解集
Figure FDA00028121961600000716
S36:对C1 opt(P1 full)进行选择、交叉、变异操作以生成二代种群
Figure FDA00028121961600000717
然后继续根据仿射非支配关系求解二代种群
Figure FDA00028121961600000718
的最优解集
Figure FDA00028121961600000719
Figure FDA00028121961600000720
次迭代求解后得到最终的非支配最优解集
Figure FDA00028121961600000721
所述最优解集
Figure FDA00028121961600000722
为所有非支配最优扩展规划方案。
9.一种配电网双层适应性扩展规划系统,其特征在于,包括构建模型模块、构建约束条件模块和计算模块;
所述构建模型模块用于构建配电网适应性双层扩展规划模型;其中模型包括上层模型和下层模块;上层模型为优化变电站的新建及改造策略和线路的新建及改造策略;下层模型为优化光伏配置策略和SVC配置策略;
所述构建约束条件模块用于构建配电网适应性双层扩展规划模型约束条件,所述约束条件包括配电网三相仿射潮流约束、辐射拓扑约束、稳态运行约束和多阶段规划约束;
所述计算模块用于在满足所述双层扩展规划模型约束条件前提下,采用基于仿射数学的非支配排序二代遗传算法求解所述双层扩展规划模型得到所有扩展规划方案。
CN202011399911.8A 2020-12-02 2020-12-02 一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统 Active CN112330228B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011399911.8A CN112330228B (zh) 2020-12-02 2020-12-02 一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011399911.8A CN112330228B (zh) 2020-12-02 2020-12-02 一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112330228A true CN112330228A (zh) 2021-02-05
CN112330228B CN112330228B (zh) 2023-01-24

Family

ID=74302076

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011399911.8A Active CN112330228B (zh) 2020-12-02 2020-12-02 一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112330228B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113193592A (zh) * 2021-04-23 2021-07-30 华中科技大学 一种配电网拓扑动态演化过程的优化方法和系统
CN113723807A (zh) * 2021-08-30 2021-11-30 国网山东省电力公司经济技术研究院 一种储能与信息系统双层协同规划方法、装置及介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014071862A1 (zh) * 2012-11-09 2014-05-15 天津大学 基于安全域的安全约束经济调度方法
CN106487005A (zh) * 2016-11-14 2017-03-08 国网浙江省电力公司经济技术研究院 一种考虑输配电价的电网规划方法
CN107301470A (zh) * 2017-05-24 2017-10-27 天津大学 一种配电网扩展规划与光储选址定容的双层优化方法
CN107679658A (zh) * 2017-09-28 2018-02-09 国网四川省电力公司经济技术研究院 一种高比例清洁能源接入下的输电网规划方法
CN109063992A (zh) * 2018-07-18 2018-12-21 国网重庆市电力公司经济技术研究院 考虑区域综合能源系统优化运行的配电网扩展规划方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014071862A1 (zh) * 2012-11-09 2014-05-15 天津大学 基于安全域的安全约束经济调度方法
CN106487005A (zh) * 2016-11-14 2017-03-08 国网浙江省电力公司经济技术研究院 一种考虑输配电价的电网规划方法
CN107301470A (zh) * 2017-05-24 2017-10-27 天津大学 一种配电网扩展规划与光储选址定容的双层优化方法
CN107679658A (zh) * 2017-09-28 2018-02-09 国网四川省电力公司经济技术研究院 一种高比例清洁能源接入下的输电网规划方法
CN109063992A (zh) * 2018-07-18 2018-12-21 国网重庆市电力公司经济技术研究院 考虑区域综合能源系统优化运行的配电网扩展规划方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
叶亮等: "基于最优潮流的含多微网的主动配电网双层优化调度", 《电力系统保护与控制》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113193592A (zh) * 2021-04-23 2021-07-30 华中科技大学 一种配电网拓扑动态演化过程的优化方法和系统
CN113723807A (zh) * 2021-08-30 2021-11-30 国网山东省电力公司经济技术研究院 一种储能与信息系统双层协同规划方法、装置及介质
CN113723807B (zh) * 2021-08-30 2023-09-26 国网山东省电力公司经济技术研究院 一种储能与信息系统双层协同规划方法、装置及介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112330228B (zh) 2023-01-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhao et al. Coordinated restoration of transmission and distribution system using decentralized scheme
Zhang et al. Coordinated allocation of distributed generation, capacitor banks and soft open points in active distribution networks considering dispatching results
CN110460036B (zh) 一种考虑风电不确定性的交直流配电网分布式优化方法
CN108304972B (zh) 一种基于供需互动和dg运行特性的主动配电网网架规划方法
CN112330228B (zh) 一种配电网双层适应性扩展规划方法和系统
Sun et al. Flexible expansion planning of distribution system integrating multiple renewable energy sources: An approximate dynamic programming approach
CN108023364B (zh) 基于凸差规划的配电网分布式电源最大接入能力计算方法
Gu et al. Placement and capacity selection of battery energy storage system in the distributed generation integrated distribution network based on improved NSGA-II optimization
CN109598377B (zh) 一种基于故障约束的交直流混合配电网鲁棒规划方法
CN111490542B (zh) 一种多端柔性多状态开关的选址定容方法
CN112381262B (zh) 考虑负荷电压特性及新能源强不确定性的微电网规划方法
CN113723807A (zh) 一种储能与信息系统双层协同规划方法、装置及介质
CN114069687A (zh) 一种计及逆变器无功调节作用的分布式光伏规划方法
CN116388153A (zh) 一种有源配电网中柔性互联装备优化配置方法
CN113705892B (zh) 一种需求侧资源与智能软开关分布鲁棒联合规划方法
de Araujo et al. Unified AC transmission expansion planning formulation incorporating VSC-MTDC, FACTS devices, and reactive power compensation
CN114548597A (zh) 一种交直流混合光储配电网优化方法
CN110867902B (zh) 基于发电预测的微电网分布式电源去中心优化运行方法
Mujezinović et al. Use of integer genetic algorithm for optimal allocation and sizing of the shunt capacitor banks in the radial distribution networks
CN112467748A (zh) 三相不平衡主动配电网双时标分布式电压控制方法及系统
Salkuti Binary bat algorithm for optimal operation of radial distribution networks
Ebrahimi et al. Stochastic scheduling of energy storage systems in harmonic polluted active distribution networks
CN114996908B (zh) 考虑智能软开关接入的主动配电网扩展规划方法及系统
CN116722536A (zh) 基于数据驱动的柔性配电网分布鲁棒扩展规划方法及系统
CN110492493B (zh) 一种电力系统无功补偿配置优化方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant