CN112734593A - 配电网规划方法 - Google Patents

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CN112734593A CN202011555816.2A CN202011555816A CN112734593A CN 112734593 A CN112734593 A CN 112734593A CN 202011555816 A CN202011555816 A CN 202011555816A CN 112734593 A CN112734593 A CN 112734593A
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李笑彤
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苏宁
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贡晓旭
秦江
宝海龙
王坤芳
向常圆
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Abstract

本发明公开了一种配电网规划方法。其中，该方法包括：获取配电网系统扩展规划的成本数据；建立目标模型，其中，目标模型用于在配电网系统扩展规划满足成本数据的情况下，基于配电网系统扩展规划的预设参数确定配电网系统扩展规划总成本的现值；将多个约束条件输入到目标模型，其中，多个约束条件分别用于指示在配电网系统扩展规划满足成本数据的情况下成本数据被限制的范围；根据目标模型对配电网系统扩展规划总成本的现值进行调整。本发明解决了相关技术中的配电网系统扩展规划没有考虑到需求响应资源的影响，导致配电网系统扩展规划的成本过高的技术问题。

Description

配电网规划方法
技术领域
本发明涉及电力领域，具体而言，涉及一种配电网规划方法。
背景技术
随着电力需求的不断增长，配电公司需要及时扩展配电网络，并保持配电系统的安全运行。过去十年，随着分布式可再生能源渗透率的不断提高，系统净峰值负荷的不确定性逐渐增加，配电网规划如何应对可再生能源带来的不确定性成为了新的问题。另一方面，随着售电市场的放开，配电系统扩容的大量投资给配电公司带来了巨大压力，这促使配电公司采用非电力网络解决方案来满足部分负荷增长的需求。作为重要的非电力网络解决方案，需求响应资源具有降低或转移用户用电量的能力，可以有效地减小系统扩容的投资，因此近年来在配电网系统扩展规划中受到越来越多的关注。
目前在将需求响应资源纳入配电网系统扩展规划问题的研究中，普遍涉及两种类型的需求响应，分别是价格型需求响应和激励型需求响应。现有的大多数研究都集中在价格型需求响应，几乎所有这些研究都应用价格弹性模型来描述需求对价格变化的响应。在现有的考虑需求响应资源的配电网规划研究中，有的研究将价格型需求响应资源纳入配电网规划框架，通过确定的价格弹性模型对负荷可削减量进行建模；有的研究提出考虑实时电价需求响应的配电系统双层扩展规划模型，使用自价格弹性和交叉价格弹性模型来描述消费者为响应电价变化而调整需求的意愿；有的研究将价格型需求响应资源和分布式电源发电、网络升级方案进行协同优化，用高斯分布来描述价格弹性系数的不确定性；有的研究量化了需求响应资源的价格弹性系数对配电网扩展规划的影响。
与价格型需求响应相比，将激励型需求响应资源纳入配电网扩展规划的文献相对较少，这些研究包括：考虑分布式电源发电和可中断负荷的配电网扩展规划模型；考虑激励型需求响应资源的主动配电网规划的概率方法；考虑网络重构、可中断负荷和分布式发电的配电网系统扩展规划模型，等等。然而，在这些研究中，对可中断负荷的约束条件只是简单地给其加上一个基于经验值的上限，并没有考虑不同用户需求响应潜力的差异性和不确定性。此外，这些研究未考虑给予用户的激励价格和客户参与度之间的关系。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种配电网规划方法，以至少解决相关技术中的配电网系统扩展规划没有考虑到需求响应资源的影响，导致配电网系统扩展规划的成本过高的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种配电网规划方法，包括：获取配电网系统扩展规划的成本数据，其中，所述成本数据至少包括：网络扩容投资、运行损耗、需求响应资源成本；建立目标模型，其中，所述目标模型用于在所述配电网系统扩展规划满足所述成本数据的情况下，基于所述配电网系统扩展规划的预设参数确定所述配电网系统扩展规划总成本的现值，其中，所述预设参数至少包括：所述配电网系统扩展规划所处的规划阶段、所述规划阶段所包含的年数和年利率；将多个约束条件输入到所述目标模型，其中，所述多个约束条件分别用于指示在所述配电网系统扩展规划满足所述成本数据的情况下所述成本数据被限制的范围；根据所述目标模型对所述配电网系统扩展规划总成本的现值进行调整。
可选地，在获取配电网系统扩展规划的成本数据之前，所述方法还包括：确定配电网系统扩展规划的成本数据，其中，确定所述配电网系统扩展规划的成本数据包括：依据所述配电网系统扩展规划的变电站投资和/或馈线投资，确定所述成本数据的网络扩容投资；依据所述配电网系统扩展规划的变压器损耗和/或馈线损耗，确定所述成本数据的运行损耗；依据所述配电网系统扩展规划的设备安装成本和/或需求响应激励费用，确定所述成本数据的需求响应资源成本。
可选地，所述目标模型使用如下目标函数：
Figure BDA0002858632390000021
其中，S为规划阶段的集合，τ为规划阶段的标号，λ为年利率，D为一个规划阶段中所包含年数，
Figure BDA0002858632390000022
为网络扩容投资，
Figure BDA0002858632390000023
为所述需求响应资源成本中包含的设备安装成本，
Figure BDA0002858632390000024
为运行损耗，
Figure BDA0002858632390000025
为所述需求响应资源成本中包含的需求响应激励费用，PVEC为所述配电网系统扩展规划总成本的现值。
可选地，所述多个约束条件至少包括：网络与投资约束、需求响应资源约束。
可选地，在所述约束条件为所述网络与投资约束的情况下，所述网络与投资约束采用以下方式：配电网交流潮流约束、变电站容量和节点电压限制、投资决策和辐射状网络拓扑约束。
可选地，所述方法还包括：对所述配电网系统扩展规划进行优化，其中，对所述配电网系统扩展规划进行优化包括：新建或者扩容配电网的变电站；和/或，新建或者更换配电网的馈线。
在本发明实施例中，采用获取配电网系统扩展规划的成本数据，其中，成本数据至少包括：网络扩容投资、运行损耗、需求响应资源成本；建立目标模型，其中，目标模型用于在配电网系统扩展规划满足成本数据的情况下，基于配电网系统扩展规划的预设参数确定配电网系统扩展规划总成本的现值，其中，预设参数至少包括：配电网系统扩展规划所处的规划阶段、规划阶段所包含的年数和年利率；将多个约束条件输入到目标模型，其中，多个约束条件分别用于指示在配电网系统扩展规划满足成本数据的情况下成本数据被限制的范围；根据目标模型对配电网系统扩展规划总成本的现值进行调整，通过目标模型和多个约束条件的结合得到最优的配电网系统扩展规划总成本的现值，从而实现了提高需求响应资源的成本效益，降低配电网系统扩展规划的成本的技术效果，进而解决了相关技术中的配电网系统扩展规划没有考虑到需求响应资源的影响，导致配电网系统扩展规划的成本过高的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的配电网规划方法的流程图；
图2是根据本发明可选实施例的三种场景下求解获得的网络规划拓扑结构的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例，提供了一种配电网规划方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的配电网规划方法的流程图，如图1所示，该配电网规划方法包括如下步骤：
步骤S102，获取配电网系统扩展规划的成本数据，其中，成本数据至少包括：网络扩容投资、运行损耗、需求响应资源成本；
在具体实施过程中，上述配电网系统扩展规划的成本数据包括但不限于网络扩容投资、运行损耗、需求响应资源成本。
步骤S104，建立目标模型，其中，目标模型用于在配电网系统扩展规划满足成本数据的情况下，基于配电网系统扩展规划的预设参数确定配电网系统扩展规划总成本的现值，其中，预设参数至少包括：配电网系统扩展规划所处的规划阶段、规划阶段所包含的年数和年利率；
步骤S106，将多个约束条件输入到目标模型，其中，多个约束条件分别用于指示在配电网系统扩展规划满足成本数据的情况下成本数据被限制的范围；
步骤S108，根据目标模型对配电网系统扩展规划总成本的现值进行调整。
通过上述步骤，可以首先采用获取配电网系统扩展规划的成本数据，其中，成本数据至少包括：网络扩容投资、运行损耗、需求响应资源成本；其次建立目标模型，其中，目标模型用于在配电网系统扩展规划满足成本数据的情况下，基于配电网系统扩展规划的预设参数确定配电网系统扩展规划总成本的现值，其中，预设参数至少包括：配电网系统扩展规划所处的规划阶段、规划阶段所包含的年数和年利率；再者将多个约束条件输入到目标模型，其中，多个约束条件分别用于指示在配电网系统扩展规划满足成本数据的情况下成本数据被限制的范围；进而根据目标模型对配电网系统扩展规划总成本的现值进行调整。通过目标模型和多个约束条件的结合得到最优的配电网系统扩展规划总成本的现值，从而实现了提高需求响应资源的成本效益，降低配电网系统扩展规划的成本的技术效果，进而解决了相关技术中的配电网系统扩展规划没有考虑到需求响应资源的影响，导致配电网系统扩展规划的成本过高的技术问题。
作为一种可选的实施例，在建立目标模型之前，上述还包括：基于数据挖掘技术从智能电表数据中提取出历史用电负荷数据，构建客户需求响应潜力模型，并以此计算需求响应潜力指数(Demand Response Index，简称为DRI)。其中，DRI用来评估配电网高峰时段单个客户的需求响应潜力水平的期望值。然后，基于对每个用户所计算出的需求响应潜力指数，使用Jenks自然断裂法将整个配电网中的所有客户分为k组。通过这种方法，在配电网系统扩展规划的目标模型中就可以通过确定每个节点上每个客户组的参与人数来实现用户的选择。
由于客户的用电行为各不相同，因此不同客户之间的需求响应潜力差异很大。通过上述方式可以筛选出合理的客户，基于客户分组结果将客户需求响应潜力的差异性应用到配电网系统扩展规划的目标模型中。
作为一种可选的实施例，可以使用从智能电表数据中提取的空调用电负荷数据，建立评估单个客户的需求响应潜力的模型，并根据客户的需求响应水平对客户进行聚类分组。在此基础上，将客户需求响应潜力的差异性、需求响应给与用户的激励价格和用户参与需求响应项目的概率之间的关系应用于配电网系统扩展规划的目标模型中。
需要说明的是，将激励和参与度的关系纳入配电网系统扩展规划的目标模型中，各个规划阶段在各负荷节点上所需要为需求响应项目招募的用户数量，以及相应的给予用户的激励价格，可以为不同负荷节点上的不同客户群体设置适当的差异化激励。通过这种方式设计最优的差异化的激励价格，可使激励价格与用户需求响应潜力、配电网不同节点对需求响应资源的需求实现真正的匹配。通过上述方式可以帮助配电公司针对不同节点上具有不同需求响应潜力的用户设计差异化的激励措施，以便配电公司为需求响应资源所支付的成本可以真实反映其价值。
作为一种可选的实施例，上述目标模型为非线性混合整数规划模型。为了得到稳定的全局最优解，可将非线性混合整数规划模型转化为线性混合整数规划模型，然后再用线性优化求解器对问题进行求解。
可选地，在获取配电网系统扩展规划的成本数据之前，上述方法还包括：确定配电网系统扩展规划的成本数据，其中，确定配电网系统扩展规划的成本数据包括：依据配电网系统扩展规划的变电站投资和/或馈线投资，确定成本数据的网络扩容投资；依据配电网系统扩展规划的变压器损耗和/或馈线损耗，确定成本数据的运行损耗；依据配电网系统扩展规划的设备安装成本和/或需求响应激励费用，确定成本数据的需求响应资源成本。
可选地，上述目标模型使用如下目标函数：
Figure BDA0002858632390000061
其中，S为规划阶段的集合，τ为规划阶段的标号，λ为年利率，D为一个规划阶段中所包含年数，
Figure BDA0002858632390000062
为网络扩容投资，
Figure BDA0002858632390000063
为需求响应资源成本中包含的设备安装成本，
Figure BDA0002858632390000064
为运行损耗，
Figure BDA0002858632390000065
为需求响应资源成本中包含的需求响应激励费用，PVEC为配电网系统扩展规划总成本的现值。例如，上述设备安装成本可以为空调控温设备的安装成本。在具体实施过程中，将目标函数中PVEC的最小值作为目标模型的配电网系统扩展规划总成本的现值。通过上述方式可以在最大程度上降低配电网系统扩展规划的成本。
作为一种可选的实施例，
Figure BDA0002858632390000066
和
Figure BDA0002858632390000067
的费用发生在每个规划阶段的开始，而
Figure BDA0002858632390000068
和
Figure BDA0002858632390000069
的费用发生在每个年度，
Figure BDA00028586323900000610
和
Figure BDA00028586323900000611
分别发生在年初和年末，因此，
Figure BDA00028586323900000612
比
Figure BDA00028586323900000613
对应地多乘了一项系数1/(1+λ)。
作为一种可选的实施例，
Figure BDA00028586323900000614
可以采用如下函数表示：
Figure BDA00028586323900000615
可选地，
Figure BDA00028586323900000616
可以表示升级或建造馈线和变电站所需的投资成本。
作为一种可选的实施例，
Figure BDA00028586323900000617
可以采用如下函数表示：
Figure BDA00028586323900000618
可选地，
Figure BDA00028586323900000619
可以表示空调控温器设备的安装成本。从第二阶段开始，
Figure BDA00028586323900000620
由与上一个规划阶段相比新增的参与需求响应项目的用户数所确定。
作为一种可选的实施例，
Figure BDA00028586323900000621
可以采用如下函数表示：
Figure BDA00028586323900000622
可选地，
Figure BDA00028586323900000623
可以表示年度支付的需求响应激励。
作为一种可选的实施例，
Figure BDA00028586323900000624
可以采用如下函数表示：
Figure BDA00028586323900000625
可选地，
Figure BDA00028586323900000626
可以表示系统的年运行成本，其中，第一项是馈线损耗，第二项是变电站能量损耗。
在上述函数中，S为规划阶段的集合；τ为规划阶段标号；i,j为节点标号；ΩF和ΩS为候选导体/变压器类型的标号；ΦEF和ΦCF分别为候选导体、变压器类型的集合；ΦEF和ΦCF分别为现有、候选支路的集合；ΦES和ΦCS分别为现有、候选变电站节点的集合；k为客户类别的标号；G为客户类别的集合；r为需求响应激励-参与率离散水平的标号；B为需求响应激励与参与关系离散水平的集合(ΦEF∪ΦCF)；ΦF为配电网系统扩展规划中所有支路的集合(ΦEF∪ΦCF)，ΦS为所有变电站节点的集合(ΦES∪ΦCS)。
在上述函数中，λ为年利率；D为一个规划阶段中所包含年数；
Figure BDA0002858632390000071
为使用a型导体更换馈线的成本；lij为支路ij的长度；
Figure BDA0002858632390000072
为使用a型导体新建馈线的建设成本；
Figure BDA0002858632390000073
为使用变压器类型b对变电站进行扩容的成本；
Figure BDA0002858632390000074
为使用变压器类型b来新建变电站的建设成本；cTM为给一位参与需求响应项目的客户安装空调远程温控装置的成本；NS为总的规划阶段数；πr为第r个需求响应激励价格的水平；
Figure BDA0002858632390000075
为负载系数；h为一年的总小时数(h＝8760)；cE为电能成本；aij(gi)为现有支路ij/gi的初始导体类型，若支路ij/gi在规划之前尚未有支路，
Figure BDA0002858632390000076
Ra为导体a的电阻；φ为变电站的损耗系数；bi为节点i上现有变电站的初始变压器类型，若节点i在规划之前尚未建变电站，
Figure BDA0002858632390000077
Figure BDA0002858632390000078
为b型变压器的额定铜损；
Figure BDA0002858632390000079
为b型变压器的额定容量。
在上述函数中，
Figure BDA00028586323900000710
和
Figure BDA00028586323900000711
是0-1变量，用以标识是否对升级或新建馈线/变电站；ni,k,τ为在阶段τ在节点i上在用户组k中所招募的客户数量；ωi,k,r,τ为标识是否在阶段τ对节点i的客户组k选择激励价格水平πr的0-1变量；
Figure BDA00028586323900000712
为ij支路中电流的平方；
Figure BDA00028586323900000713
为在阶段τ节点i上的变电站输出视在功率的平方；
Figure BDA00028586323900000714
为标识在阶段τ节点i上的变电站中是否选择变压器类型b的0-1变量；
Figure BDA00028586323900000715
在阶段τ节点i上的变电站提供的无功功率。
可选地，上述多个约束条件至少包括：网络与投资约束、需求响应资源约束。
在具体实施过程中，上述约束条件包括但不限于网络与投资约束、需求响应资源约束，其中，上述网络与投资约束包括但不限于配电网交流潮流约束、变电站容量和节点电压限制、投资决策和辐射状网络拓扑约束。通过上述约束条件可以进一步降低配电网系统扩展规划的成本。
可选地，在约束条件为网络与投资约束的情况下，网络与投资约束采用以下方式：配电网交流潮流约束、变电站容量和节点电压限制、投资决策和辐射状网络拓扑约束。
作为一种可选的实施例，上述配电网交流潮流约束可以采用如下函数表示：
Figure BDA00028586323900000716
其中，
Figure BDA0002858632390000081
Figure BDA0002858632390000082
，其中，
Figure BDA0002858632390000083
Figure BDA0002858632390000084
其中，
Figure BDA0002858632390000085
Figure BDA0002858632390000086
其中，
Figure BDA0002858632390000087
需要说明的是，上述所有函数结合用于基于DistFlow分支方程的精确表示对径向配电网中的交流潮流进行建模。上述前三个函数结合用于约束基于基尔霍夫电流定律的节点有功和无功功率。上述最后一个函数约束用于保证基尔霍夫电压定律的实现。
Figure BDA0002858632390000088
其中，
Figure BDA0002858632390000089
需要说明的是，该函数用于约束基尔霍夫电压定律的节点电压。
在上述函数中，Φτ N为在τ阶段的节点集合
Figure BDA00028586323900000810
Figure BDA00028586323900000811
为阶段τ的负载节点集合；
Figure BDA00028586323900000812
为阶段τ节点i的负荷需求有功功率；
Figure BDA00028586323900000813
为阶段τ节点i上的分布式电源输出的有功功率；μL、μR、μDR为负载/分布式电源/空调的无功功率与有功功率之比；Xa为导体a的电抗；Za为导体a的阻抗；
Figure BDA00028586323900000814
为阶段τ节点i上的变电站所输出的有功功率；
Figure BDA00028586323900000815
为阶段τ节点i上参与需求响应项目的空调负荷可削减的有功功率；
Figure BDA00028586323900000816
和
Figure BDA00028586323900000817
为从节点j处测得的支路ij的有功/无功功率流，其中“+”表示从节点i到节点j的功率流，“-”表示反向功率流。
Figure BDA00028586323900000818
阶段τ节点i上的变电站所提供的无功功率；μi(j),τ为节点i(j)的电压平方；γij,τ为标识在阶段τ支路ij是否被投入使用的0-1变量。
作为一种可选的实施例，上述变电站容量和节点电压限制可以采用如下函数表示：
Figure BDA00028586323900000819
其中，
Figure BDA00028586323900000820
需要说明的是，该函数用于约束变电站所提供的有功、无功功率与其视在功率之间的等式关系。
Figure BDA00028586323900000821
其中，
Figure BDA00028586323900000822
需要说明的是，该函数用于约束变电站所提供的视在功率范围。
Figure BDA0002858632390000091
其中，
Figure BDA0002858632390000092
需要说明的是，该函数用于约束变电站所提供的节点电压的幅度范围，其中，
Figure BDA0002858632390000093
和V分别为节点电压幅度的上限/下限。
作为一种可选的实施例，上述投资决策和辐射状网络拓扑约束可以采用如下函数表示：
Figure BDA0002858632390000094
其中，
Figure BDA0002858632390000095
需要说明的是，该函数用于约束根据每个规划阶段中所使用的导体类型对支路电流。
Figure BDA0002858632390000096
其中，
Figure BDA0002858632390000097
Figure BDA0002858632390000098
其中，
Figure BDA0002858632390000099
Figure BDA00028586323900000910
其中，
Figure BDA00028586323900000911
Figure BDA00028586323900000912
其中，
Figure BDA00028586323900000913
需要说明的是，上述函数用于约束馈线的有功和无功功率及其流向与导体选型之间的关系。
Figure BDA00028586323900000914
其中，
Figure BDA00028586323900000915
Figure BDA00028586323900000916
其中，
Figure BDA00028586323900000917
需要说明的是，上述函数用于约束在规划期限内，每个元件最多允许升级或新建一次。
Figure BDA00028586323900000918
其中，
Figure BDA00028586323900000919
需要说明的是，该函数用于约束每个支路的潮流只允许一个方向。
Figure BDA00028586323900000920
其中，
Figure BDA00028586323900000921
Figure BDA00028586323900000922
其中，
Figure BDA00028586323900000923
需要说明的是，上述函数用于约束在每个阶段馈线使用哪个导体类型。
Figure BDA0002858632390000101
其中，
Figure BDA0002858632390000102
Figure BDA0002858632390000103
其中，
Figure BDA0002858632390000104
需要说明的是，上述函数用于约束每个阶段的投资决策变量与相应的变压器选型之间的关系。
Figure BDA0002858632390000105
其中，
Figure BDA0002858632390000106
需要说明的是，该函数用于约束导体选型与相应馈线是否投入使用之间的关系。
Figure BDA0002858632390000107
其中，
Figure BDA00028586323900001018
需要说明的是，该函数用于约束配电网的辐射状拓扑。
在上述函数中，v为规划阶段标号，
Figure BDA0002858632390000108
为a型馈线导体的电流上限；M为一个足够大的正数，
Figure BDA0002858632390000109
为标识在阶段τ支路ij是否选择导体类型b的0-1变量；
Figure BDA00028586323900001010
为标识在阶段τ支路ij的潮流方向的0-1变量。
作为一种可选的实施例，上述需求响应资源约束可以采用如下函数表示：
Figure BDA00028586323900001011
其中，
Figure BDA00028586323900001012
需要说明的是，该函数用于约束在阶段τ节点i上客户组k中可招募的客户数量的上限。
Figure BDA00028586323900001013
其中，
Figure BDA00028586323900001014
需要说明的是，该函数用于约束需求响应空调可削减功率的上限，该上限由对应节点上对应个客户组的招募人数来确定。
Figure BDA00028586323900001015
其中，
Figure BDA00028586323900001016
需要说明的是，该函数用于约束在每个规划阶段每个节点上每个客户组最多选择一个激励水平。
在上述函数中，ρr为第r个激励水平所对应的客户参与率；Ni,k为节点i上第k个客户组中的客户总数；
Figure BDA00028586323900001017
为第k个客户组在节点i的总需求响应潜力。
可选地，上述方法还包括：对配电网系统扩展规划进行优化，其中，对配电网系统扩展规划进行优化包括：新建或者扩容配电网的变电站；和/或，新建或者更换配电网的馈线。
作为一种可选的实施例，对配电网系统扩展规划进行优化也就是配电网升级方案，至少包括各个阶段变电站的新建或扩容方案以及馈线的新建或更换方案。
下面对本发明一种可选的实施方式进行详细说明。
作为一种可选的实施例，将上述配电网规划方法在24节点配电网系统上进行了测试。该系统为20kV配电网系统，由24个节点(4个变电站节点和20个负载节点)和35个分支组成。假设规划期为9年，分为3个阶段，每个阶段3年。客户的用电量数据来自Pecan Street数据集，该数据集包含了来自目标区域的255个家庭的真实智能电表读数。在具体实施过程中，可以将用户分为三类，其中，这三类客户的平均需求响应潜力分别为1.44kW，0.88kW和0.42kW。
可选地，配电网系统扩展规划的目标模型是通过在标准PC上使用CPLEX 12.10和Matlab来求解的。CPLEX的分支定界算法的停止标准(即最佳间隔)设置为10-3。
为了量化需求响应模型对配电网系统扩展规划结果的影响，针对以下3种计算场景进行了研究：场景1)在配电网系统扩展规划的目标模型中考虑用户需求响应潜力的差异性；场景2)在配电网系统扩展规划的目标模型不考虑用户需求响应的差异性，即将每个客户的需求响应潜力视为一致；场景3)在配电网系统扩展规划的目标模型不考虑需求响应资源。
图2是根据本发明可选实施例的三种场景下求解获得的网络规划拓扑结构的示意图，具体如图2所示。表1列出了投资和运行成本，表2列出了三种场景下每个阶段的空调负荷削减量、网络损耗和所需的变压器容量。可以看到，在规划中考虑需求响应资源对降低配电网扩容成本有明显的积极影响。由于需求响应资源的调峰能力，场景1和场景2所需的变压器容量比场景3少，从而大大减少了网络扩容投资以及馈线和变压器的能量损耗。与场景3相比，场景1和场景2的总投资和运营成本分别降低了27.3％和24.7％。
表1投资及运行成本(103$)
Figure BDA0002858632390000121
表2系统峰荷时空调负荷削减量以及所需的变压器容量
Figure BDA0002858632390000122
表3场景1和场景2中各激励水平对应的用户数量
Figure BDA0002858632390000131
通过将场景1和场景2进行比较，从表2和图2可以看出，两种情况下配电网系统峰荷时的空调负荷的削减量几乎相同，从而导致网络的扩容规划结果相同。但是，如表3所示，要获取相同量的需求响应资源(即可削减负荷)，场景1所需招募的用户比场景2少。因此，如表1所示，对于场景1，需求响应资源的成本与场景2相比，可节省29％。这表明，与随机招募用户相比，在配网规划中考虑用户需求响应潜力的异质性并对用户进行有针对性的选择可以显着提高需求响应资源的成本效益，从而降低配电网系统扩展规划的成本。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种配电网规划方法，其特征在于，包括：
获取配电网系统扩展规划的成本数据，其中，所述成本数据至少包括：网络扩容投资、运行损耗、需求响应资源成本；
建立目标模型，其中，所述目标模型用于在所述配电网系统扩展规划满足所述成本数据的情况下，基于所述配电网系统扩展规划的预设参数确定所述配电网系统扩展规划总成本的现值，其中，所述预设参数至少包括：所述配电网系统扩展规划所处的规划阶段、所述规划阶段所包含的年数和年利率；
将多个约束条件输入到所述目标模型，其中，所述多个约束条件分别用于指示在所述配电网系统扩展规划满足所述成本数据的情况下所述成本数据被限制的范围；
根据所述目标模型对所述配电网系统扩展规划总成本的现值进行调整。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取配电网系统扩展规划的成本数据之前，所述方法还包括：
确定配电网系统扩展规划的成本数据，其中，确定所述配电网系统扩展规划的成本数据包括：依据所述配电网系统扩展规划的变电站投资和/或馈线投资，确定所述成本数据的网络扩容投资；依据所述配电网系统扩展规划的变压器损耗和/或馈线损耗，确定所述成本数据的运行损耗；依据所述配电网系统扩展规划的设备安装成本和/或需求响应激励费用，确定所述成本数据的需求响应资源成本。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标模型使用如下目标函数：
Figure FDA0002858632380000011
其中，S为规划阶段的集合，τ为规划阶段的标号，λ为年利率，D为一个规划阶段中所包含年数，
Figure FDA0002858632380000012
为网络扩容投资，
Figure FDA0002858632380000013
为所述需求响应资源成本中包含的设备安装成本，
Figure FDA0002858632380000014
为运行损耗，
Figure FDA0002858632380000015
为所述需求响应资源成本中包含的需求响应激励费用，PVEC为所述配电网系统扩展规划总成本的现值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个约束条件至少包括：网络与投资约束、需求响应资源约束。
5.根据权利要求4的方法，其特征在于，在所述约束条件为所述网络与投资约束的情况下，所述网络与投资约束采用以下方式：配电网交流潮流约束、变电站容量和节点电压限制、投资决策和辐射状网络拓扑约束。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述配电网系统扩展规划进行优化，其中，对所述配电网系统扩展规划进行优化包括：新建或者扩容配电网的变电站；和/或，新建或者更换配电网的馈线。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116611192A (zh) * 2023-05-22 2023-08-18 上海交通大学 一种计及运行风险的柔性配电网随机扩展规划方法及系统
CN117277446A (zh) * 2023-11-23 2023-12-22 浙江优能电力设计有限公司 多目标配电网规划方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140316598A1 (en) * 2013-03-13 2014-10-23 Abb Research Ltd. Method and Apparatus for Managing Demand Response Resources in a Power Distribution Network
CN107591830A (zh) * 2017-10-23 2018-01-16 国网能源研究院有限公司 一种适于高比例可再生能源发展的能源电力规划方法
CN109508894A (zh) * 2018-11-27 2019-03-22 国网能源研究院有限公司 一种源网荷储协调电力系统规划方法
CN111091307A (zh) * 2019-12-30 2020-05-01 国网北京市电力公司 配电网资源处理方法、存储介质以及处理器
CN111125638A (zh) * 2019-12-13 2020-05-08 国网山东省电力公司经济技术研究院 一种有源配电网规划模型的构建方法、装置和计算设备
CN111193293A (zh) * 2019-12-31 2020-05-22 国网北京市电力公司 配电网协调多主体调度处理方法及装置
CN111509715A (zh) * 2020-05-21 2020-08-07 国网能源研究院有限公司 计及关键指标提升运行效果的配电网技术改造方法和系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140316598A1 (en) * 2013-03-13 2014-10-23 Abb Research Ltd. Method and Apparatus for Managing Demand Response Resources in a Power Distribution Network
CN107591830A (zh) * 2017-10-23 2018-01-16 国网能源研究院有限公司 一种适于高比例可再生能源发展的能源电力规划方法
CN109508894A (zh) * 2018-11-27 2019-03-22 国网能源研究院有限公司 一种源网荷储协调电力系统规划方法
CN111125638A (zh) * 2019-12-13 2020-05-08 国网山东省电力公司经济技术研究院 一种有源配电网规划模型的构建方法、装置和计算设备
CN111091307A (zh) * 2019-12-30 2020-05-01 国网北京市电力公司 配电网资源处理方法、存储介质以及处理器
CN111193293A (zh) * 2019-12-31 2020-05-22 国网北京市电力公司 配电网协调多主体调度处理方法及装置
CN111509715A (zh) * 2020-05-21 2020-08-07 国网能源研究院有限公司 计及关键指标提升运行效果的配电网技术改造方法和系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
IVER BAKKEN SPERSTAD 等: "Framework and methodology for active distribution grid planning in Norway", 《 2020 INTERNATIONAL CONFERENCE ON PROBABILISTIC METHODS APPLIED TO POWER SYSTEMS (PMAPS)》, 1 September 2020 (2020-09-01), pages 1 - 6 *
李逐云: "考虑多种资源协调利用的配电网规划研究", 《中国优秀硕士论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》, no. 01, 15 January 2019 (2019-01-15), pages 042 - 2173 *
潘霄 等: "基于需求相关性分组预测的主动配电网分布式电源规划方法", 《可再生能源》, vol. 37, no. 4, 14 May 2019 (2019-05-14), pages 582 - 587 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116611192A (zh) * 2023-05-22 2023-08-18 上海交通大学 一种计及运行风险的柔性配电网随机扩展规划方法及系统
CN117277446A (zh) * 2023-11-23 2023-12-22 浙江优能电力设计有限公司 多目标配电网规划方法及系统
CN117277446B (zh) * 2023-11-23 2024-03-29 浙江优能电力设计有限公司 多目标配电网规划方法及系统

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