CN113807643A - 一种四端互联配电网架结构及其规划方法 - Google Patents
一种四端互联配电网架结构及其规划方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113807643A CN113807643A CN202110778821.8A CN202110778821A CN113807643A CN 113807643 A CN113807643 A CN 113807643A CN 202110778821 A CN202110778821 A CN 202110778821A CN 113807643 A CN113807643 A CN 113807643A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- power distribution
- distribution network
- load
- annual
- 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
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 207
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 16
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 48
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 27
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 24
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 19
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 17
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 15
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 12
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 8
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 7
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 7
- 239000003245 coal Substances 0.000 claims description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 235000003642 hunger Nutrition 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 230000037351 starvation Effects 0.000 description 3
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 2
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开一种四端互联结构及其配电网架规划方法；四端互联结构包括若干开闭所、若干环网柜、若干条联络线路和若干联络开关；规范步骤包括：1)获取T年内配电网数据，并建立配电网典型日运行场景；2)建立配电网架运行方式集合；3)对配电网的风光出力进行优化调度，使配电网在无故障运行状态下满足运行约束条件；4)基于配电网架运行方式集合，建立最小年综合成本模型；5)获取最小年综合成本和与最小年综合成本对应的配电网架运行方式，该配电网架运行方式为配电网规划年最优网架运行方式；6)计算配电网规划年最优网架运行方式的评估指标。本发明能够充分挖掘四端互联结构的灵活特性，提高配网规划方案的经济性、降低系统用能成本。
Description
技术领域
本发明涉及配电网架结构及网架规划技术领域，具体是一种四端互联配电网架结构及其规划方法。
背景技术
化石能源的枯竭，温室效应和环境污染的日益严重，严重威胁了人类社会的可持续发展。为了改变旧的、粗放式、不可持续的能源生产与消费模式，一场以发展可再生能源和优化能源结构为主题的能源革命正在全球范围内积极展开。目前能源变革的目标是：能源资源配置更加合理、利用效率大幅提高，推进能源革命，加快数字化发展。这标志着能源变革进程将大幅提速，能源互联网的建设迫在眉睫。
为了实现“碳达峰”、“碳中和”等目标，风能、太阳能、水能、氢能、核能等可再生能源和新型能源发展势头迅猛，以风电和光伏发电为代表的分布式能源将大规模、分散式接入到配电网中，由于其显著的随机性和波动性，进一步增强了配电系统规划与运行的不确定性。而现有国内外配电网架结构存在不能满足分布式能源高渗透率接入需求或经济性、技术性存在局限性等问题，为此需要建立能够支持能源资源互联共享的新型配电网架结构，实现分布式能源大量接纳、优化配置、网络重构、灵活可靠等目标。
综上，亟需一种新型的具有高灵活性的、支持分布式能源大量消纳的配电网架结构及其网架规划方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种四端互联配电网架结构，包括若干开闭所、若干环网柜、若干条电缆联络线路和若干联络开关。
每个开闭所具有若干段母线，每段母线均具有电缆联络线路；联络线路均配置有联络开关；。
每两个开闭所内的母线通过联络线路形成相互联络关系；所述联络线路由环网柜进行连接。
优选的，每两个开闭所内的四段母线通过由两个环网柜连接的五条联络线路形成相互联络关系。
优选的，每两个开闭所间，存在两个连接不同开闭所母线联络线路的环网柜，环网柜间由一条配置有联络开关的联络线路进行连接，实现开闭所母线的四端互联。
一种四端互联配电网架结构的规划方法，包括以下步骤：
1)获取T年内配电网数据，并建立配电网典型日运行场景。
建立配电网典型日运行场景的步骤包括：
1.1)基于T年内配电网数据，以日内一天24h作为聚类单元，将所有原始数据划分为若干个原始场景。
1.2)设定聚类数目为K。从原始场景中随机选取K个场景作为初始聚类中心，并以剩余原始场景作为待聚类原始场景。初始聚类中心集记为
表示第K个初始聚类中心；
1.3)计算每个待聚类原始场景到K个聚类中心的欧式距离，确定与待聚类原始场景距离最近的聚类中心，并将待聚类原始场景划分到该聚类中心所属的聚类簇中。
其中，待聚类原始场景I与聚类中心J之间的欧式距离
如下所示：
式中，
表示待聚类原始场景I的第k维数据。
表示聚类中心J的第k维数据。n为数据维数。
1.4)分别计算K个聚类簇的中心点，记为聚类中心集
m初始值为1。判断聚类中心集
是否等于聚类中心集
若是，则输出以聚类中心集
所对应的场景作为配电网典型日运行场景，否则，令m＝m+1，并返回步骤1.3)。
表示第m次迭代的第K个聚类中心。
2)基于配电网典型日运行场景和四端互联配电网架结构，生成网架规划方案，建立配电网架运行方式集合。
3)对配电网的风光出力进行优化调度，使配电网在无故障运行状态下满足运行约束条件。
所述运行约束条件包括节点功率平衡约束、节点电压约束、风光出力约束、支路传输功率约束和网架结构运行约束。
其中，节点功率平衡约束如下所示：
式中，Pit、Qit别为t时段节点i的负荷功率减去分布式电源出力的净有功功率和净无功功率。Uit、Ujt分别为t时段节点i、j的电压。δit、δjt分别为t时段节点i、节点j的相角。Gij、Bij分别为节点导纳矩阵第i行第j列的实部、虚部。
节点电压约束如下所示：
式中，
分别为节点i电压的下限和上限。
风光出力约束如下所示：
式中，P′PV,t、P′WG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的实际出力值。PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
支路传输功率约束如下所示：
式中，Pi,j,t和Qi,j,t分别为节点i和j之间的有功、无功功率。Sij,max为支路ij热稳定约束。N为节点总数；
网架结构运行约束如下所示：
T∈Tτ (20)
式中，T为配电网运行网架结构。Tτ为满足配电网运行要求的运行网架结构集合。
4)基于配电网架运行方式集合，建立最小年综合成本模型。
所述最小年综合成本模型如下所示：
min C＝CYN+CDG+CEENS+CINV (21)
式中，C为配电网架规划方案的年综合成本。CYN为系统用能成本。CDG为弃光弃风成本。CEENS为可靠性损失成本。CINV为设备等年值投资成本。
其中，系统用能成本CYN如下所示：
式中，cbuy,t为t时段内配电网向上级电网购电的实时电价。cw为配电网购买单位电能的污染物治理成本。Pnet,t为t时段内配电网向上级电网购电的功率。ndays为典型日运行场景对应的年运行天数。Δt为单位时间间隔。Nt为运行周期。
弃光弃风成本CDG如下所示：
式中，ccut为单位弃光、弃风功率的成本。ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率。
可靠性损失成本CEENS如下所示：
式中，RIEA为配电站所供用户的缺电损失评价率。EENS为规划方案的缺供电量。Pavi为负荷点i的平均负荷功率。Ui为负荷点i的年停电小时数。n为负荷点数量。
设备等年值投资成本CINV如下所示：
式中，cl为单位长度线路新建的投资成本。Ll为规划方案新建线路长度。cs为单个中压配网联络开关的投资成本。Ns为规划方案新安装的中压配网联络开关数量。r为贴现率。y为规划周期。
5)将配电网架运行方式集合输入到最小年综合成本模型中，获取最小年综合成本和与最小年综合成本对应的配电网架运行方式，该配电网架运行方式为配电网规划年最优网架运行方式。
6)计算配电网规划年最优网架运行方式的评估指标，若评估指标满足设定条件，则输出当前配电网规划年最优网架运行方式；否则，排除该运行方式，返回步骤5)。
所述评估指标包括经济指标、技术指标和环境指标。
所述经济指标包括U1kV及以下的综合线损率指标rloss。
综合线损率指标rloss如下所示：
式中，
分别表示U1kV及以下电网的供电量、售电量。
所述技术指标包括U2kV线路最大负载率平均值指标rload、U2kV重载线路占比指标rz,l、U1kV电网容载比指标
年弃风弃光量指标SDG,cut、新能源消纳率指标ηDG。
技术指标分别如下所示：
式中，
为线路l的最大负载率。NL为供电区域内的线路数量。Pload,max为最大负荷日的线路最大负荷。Nz为U1kV重载线路条数。St为U2kV电网的公用变电设备总容量。Pmax为对应年网供最大负荷。ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率。ndays为典型日运行场景对应的年运行天数。Δt为单位时间间隔。Nt为运行周期。PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
所述环境指标包括配电网向上级电网购电所带来的相应火电机组燃煤产生的二氧化碳排放量
二氧化碳排放量
如下所示：
式中，
为火电机组单位电量的二氧化碳排放强度。
判断评估指标是否满足设定条件的方法包括：
判断综合线损率指标rloss小于综合线损率阈值
U2kV线路最大负载率平均值指标rload小于最大负载率阈值
U2kV重载线路占比指标rz,l小于重载线路占比阈值
U1kV电网容载比指标
大于电网容载比阈值
年弃风弃光量指标SDG,cut小于年弃风弃光量阈值
新能源消纳率指标ηDG大于新能源消纳率阈值
且二氧化碳排放量
小于二氧化碳排放量阈值
是否成立，若是，则评估指标满足设定条件，否则，不满足。
本发明的技术效果是毋庸置疑的，本发明提出的四端互联结构相比电缆双环网结构增加了开闭所母线对角侧的互联互通，具有更好的网架灵活性，能够进一步促进分布式电源消纳，从而减少配电网向上级电网的购电成本，降低污染物的排放等，具有良好的电网公司和全社会经济效益。
本发明提出的基于四端互联结构的配电网架结构规划方法考虑网络重构，能够充分挖掘四端互联结构的灵活特性，提高配网规划方案的经济性、降低系统用能成本，以及提高新能源消纳率等，充分发挥网架规划方案的实际价值。
附图说明
图1为本发明创造的实施例所述的基于四端互联结构的配电网架规划方法的流程示意图；
图2为本发明创造的实施例所述的四端互联结构示意图；
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
实施例1：
一种四端互联配电网架结构，包括若干开闭所、若干环网柜、若干条电缆联络线路和若干联络开关。
每个开闭所具有若干段母线，每段母线均具有电缆联络线路；联络线路均配置有联络开关。
每两个开闭所内的母线通过联络线路形成相互联络关系；所述联络线路由环网柜进行连接。
每两个开闭所内的四段母线通过由两个环网柜连接的五条联络线路形成相互联络关系。
每两个开闭所间，存在两个连接不同开闭所母线联络线路的环网柜，环网柜间由一条配置有联络开关的联络线路进行连接，实现开闭所母线的四端互联。
实施例2：
一种四端互联配电网架结构，包括多个开闭所，多段开闭所母线、多个环网柜、多条电缆联络线路，以及多个联络开关，其中，每两个开闭所内的四段母线通过由两个环网柜连接的五条联络线路形成相互联络关系。
所述开闭所为10kV开闭所；
所述开闭所母线为10kV开闭所母线；
所述环网柜为10kV环网柜；
所述联络线路为10kV电缆联络线路；
所述联络开关为10kV联络开关。
所述开闭所均有两段10kV母线，每段母线均有一回进线、一回联络出线，且联络线上均配置联络开关。
两个开闭所间，存在两个连接不同开闭所母线联络线路的环网柜，环网柜间由一条配置有联络开关的联络线路进行连接，实现开闭所母线的四端互联。
实施例3：
参见图2，一种四端互联配电网架结构，包括多个开闭所，多段开闭所母线、多个环网柜、多条电缆联络线路，以及多个联络开关，其中，各设备额定电压均为10kV；每两个开闭所内的四段母线通过由两个环网柜连接的五条联络线路形成相互联络关系。
如图2所示，开闭所A、B均有两段10kV母线(母线Ⅰ和母线Ⅱ)，每段母线均有一回进线、一回联络出线，且联络线上均配置联络开关。
如图2所示，开闭所A、B间有两个环网柜，每个环网柜连接不同开闭所母线的联络出线，环网柜间由一条配置有联络开关的联络线路进行连接，实现四段开闭所母线的四端互联。
实施例4：
参见图1，一种四端互联配电网架结构的规划方法，包括以下步骤：
1)获取T年内配电网数据，并建立配电网典型日运行场景。
建立配电网典型日运行场景的步骤包括：
1.1)基于T年内配电网数据，以日内一天24h作为聚类单元，将所有原始数据划分为若干个原始场景。
1.2)设定聚类数目为K。从原始场景中随机选取K个场景作为初始聚类中心，并以剩余原始场景作为待聚类原始场景。初始聚类中心集记为
表示第K个初始聚类中心；
1.3)计算每个待聚类原始场景到K个聚类中心的欧式距离，确定与待聚类原始场景距离最近的聚类中心，并将待聚类原始场景划分到该聚类中心所属的聚类簇中。
其中，待聚类原始场景I与聚类中心J之间的欧式距离
如下所示：
式中，
表示待聚类原始场景I的第k维数据。
表示聚类中心J的第k维数据。n为数据维数。
1.4)分别计算K个聚类簇的中心点，记为聚类中心集
m初始值为1。判断聚类中心集
是否等于聚类中心集
若是，则输出以聚类中心集
所对应的场景作为配电网典型日运行场景，否则，令m＝m+1，并返回步骤1.3)。
表示第m次迭代的第K个聚类中心。
2)基于配电网典型日运行场景和四端互联配电网架结构，生成网架规划方案，建立配电网架运行方式集合。
3)对配电网的风光出力进行优化调度，使配电网在无故障运行状态下满足运行约束条件。
所述运行约束条件包括节点功率平衡约束、节点电压约束、风光出力约束、支路传输功率约束和网架结构运行约束。
其中，节点功率平衡约束如下所示：
式中，Pit、Qit别为t时段节点i的负荷功率减去分布式电源出力的净有功功率和净无功功率。Uit、Ujt分别为t时段节点i、j的电压。δit、δjt分别为t时段节点i、节点j的相角。Gij、Bij分别为节点导纳矩阵第i行第j列的实部、虚部。
节点电压约束如下所示：
式中，
分别为节点i电压的下限和上限。
风光出力约束如下所示：
式中，P′PV,t、P′WG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的实际出力值。PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
支路传输功率约束如下所示：
式中，Pi,j,t和Qi,j,t分别为节点i和j之间的有功、无功功率。Sij,max为支路ij热稳定约束。N为节点总数；
网架结构运行约束如下所示：
T∈Tτ (34)
式中，T为配电网运行网架结构。Tτ为满足配电网运行要求的运行网架结构集合。
4)基于配电网架运行方式集合，建立最小年综合成本模型。
所述最小年综合成本模型如下所示：
min C＝CYN+CDG+CEENS+CINV (35)
式中，C为配电网架规划方案的年综合成本。CYN为系统用能成本。CDG为弃光弃风成本。CEENS为可靠性损失成本。CINV为设备等年值投资成本。
其中，系统用能成本CYN如下所示：
式中，cbuy,t为t时段内配电网向上级电网购电的实时电价。cw为配电网购买单位电能的污染物治理成本。Pnet,t为t时段内配电网向上级电网购电的功率。ndays为典型日运行场景对应的年运行天数。Δt为单位时间间隔。Nt为运行周期。
弃光弃风成本CDG如下所示：
式中，ccut为单位弃光、弃风功率的成本。ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率。
可靠性损失成本CEENS如下所示：
式中，RIEA为配电站所供用户的缺电损失评价率。EENS为规划方案的缺供电量。Pavi为负荷点i的平均负荷功率。Ui为负荷点i的年停电小时数。n为负荷点数量。
设备等年值投资成本CINV如下所示：
式中，cl为单位长度线路新建的投资成本。Ll为规划方案新建线路长度。cs为单个中压配网联络开关的投资成本。Ns为规划方案新安装的中压配网联络开关数量。r为贴现率。y为规划周期。
5)将配电网架运行方式集合输入到最小年综合成本模型中，获取最小年综合成本和与最小年综合成本对应的配电网架运行方式，该配电网架运行方式为配电网规划年最优网架运行方式。
6)计算配电网规划年最优网架运行方式的评估指标，若评估指标满足设定条件，则输出当前配电网规划年最优网架运行方式；否则，排除该运行方式，返回步骤5)。
所述评估指标包括经济指标、技术指标和环境指标。
所述经济指标包括U1kV及以下的综合线损率指标rloss。
综合线损率指标rloss如下所示：
式中，
分别表示U1kV及以下的综合线的供电量、售电量。
所述技术指标包括U2kV线路最大负载率平均值指标rload、U2kV重载线路占比指标rzl、U1kV电网容载比指标
年弃风弃光量指标SDG,cut、新能源消纳率指标ηDG。
技术指标分别如下所示：
式中，
为线路l的最大负载率。NL为供电区域内的线路数量。Pload,max为最大负荷日的线路最大负荷。Nz为U1kV重载线路条数。St为U2kV电网的公用变电设备总容量。Pmax为对应年网供最大负荷。ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率。ndays为典型日运行场景对应的年运行天数。Δt为单位时间间隔。Nt为运行周期。PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
所述环境指标包括配电网向上级电网购电所带来的相应火电机组燃煤产生的二氧化碳排放量
二氧化碳排放量
如下所示：
式中，
为火电机组单位电量的二氧化碳排放强度。
判断评估指标是否满足设定条件的方法包括：
判断综合线损率rloss小于综合线损率阈值
U2kV线路最大负载率平均值指标rload小于最大负载率阈值
U2kV重载线路占比指标rz,l小于重载线路占比阈值
U1kV电网容载比指标
大于电网容载比阈值
年弃风弃光量指标SDG,cut小于年弃风弃光量阈值
新能源消纳率指标ηDG大于新能源消纳率阈值
且二氧化碳排放量
小于二氧化碳排放量阈值
是否成立，若是，则评估指标满足设定条件，否则，不满足。
实施例5：
如图1所示，一种基于四端互联结构的配电网架规划方法，主要包括以下步骤：
1)获取T年内配电网数据，利用K均值聚类方法建立配电网典型日运行场景。
建立配电网典型日运行场景的主要步骤如下：
1.1)基于T年内配电网数据，以日内一天24h作为聚类单元，将8760个小时的原始数据划分为365个原始场景；
1.2)选定聚类数目K，从原始场景集中随机选取K个场景作为初始聚类中心
1.3)通过式(1)计算剩余每个原始场景到K个聚类中心的欧式距离，将各原始场景划分到聚类最近的聚类簇中；
式中：表示场景曲线间的距离；表示场景曲线i的第k维数据。
1.4)分别计算K个聚类簇的中心点，并将其作为下一个聚类中心点
1.5)重复步骤1.3)和1.4)，直至聚类中心不再改变，最终的聚类中心曲线即为聚类出的典型场景曲线，对应K个典型运行场景{ξ1,ξ2,…,ξK}。
2)根据生成的网架规划方案，建立所述配电网架运行方式集合。
3)对配电网内的风光出力进行优化调度，使配电网在正常运行状态下满足运行约束条件。
所述运行约束条件主要包括：节点功率平衡约束、节点电压约束、风光出力约束、支路传输功率约束和网架结构运行约束。
节点功率平衡约束如下所示：
式中：Pit、Qit别为t时段节点i的注入有功功率和无功功率(为负荷功率减去分布式电源出力的净功率)；Uit、Ujt分别为t时段节点i、j的电压；δit、δjt分别为t时段节点i、j的相角；Gij、Bij分别为节点导纳矩阵第i行第j列的实部、虚部。
节点电压约束如下所示：
式中：
分别为节点i电压的下限和上限。
风光出力约束如下所示：
式中：P′PV,t、P′WG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的实际出力值；PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
支路传输功率约束如下所示：
式中：Pi,j,t和Qi,j,t分别为节点i和j之间的有功、无功功率；Sij,max为支路ij热稳定约束。
配电网运行时均为辐射状的连通性网络，没有孤岛和环网，网架结构运行约束如下所示：
T∈Tτ (6)
式中：T为配电网运行网架结构；Tτ为满足配电网运行要求的运行网架结构集合。
4)基于配电网架运行方式集合，建立最小年综合成本模型；将配电网数据输入最小年综合成本模型中，获取配电网规划年最优网架运行方式及最小年综合成本。
所述最小年综合成本模型如下所示：
min C＝CYN+CDG+CEENS+CINV (7)
式中：C为配电网架规划方案的年综合成本；CYN为系统用能成本；CDG为弃光弃风成本；CEENS为可靠性损失成本；CINV为规划方案新建线路、联络开关等设备的等年值投资成本。各参数计算如下：
4.1)系统用能成本：
式中：cbuy,t为t时段内配电网向上级电网购电的实时电价；cw为配电网购买单位电能的污染物治理成本；Pnet,t为t时段内配电网向上级电网购电的功率；ndays为典型日运行场景对应的年运行天数；Δt为单位时间间隔；Nt为运行周期。
4.2)弃光弃风成本：
式中：ccut为单位弃光、弃风功率的成本；ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率。
4.3)可靠性损失成本：
式中：RIEA为配电站所供用户的缺电损失评价率；EENS为规划方案的缺供电量；Pavi为负荷点i的平均负荷功率；Ui为负荷点i的年停电小时数；n为负荷点数量。
4.4)设备等年值投资成本：
式中：cl为单位长度线路新建的投资成本；Ll为规划方案新建线路长度；cs为单个中压配网联络开关的投资成本；Ns为规划方案新安装的中压配网联络开关数量；r为贴现率；y为规划周期。
5)根据优化结果，建立配电网架规划方案评估指标体系，从而对网架规划方案进行综合评估。
所述配电网架规划方案评估指标体系，主要包括：经济指标、技术指标和环境指标。
5.1)经济指标。包括110kV及以下综合线损率rloss，指110kV及以下配电网供电量与售电量之差占110kV及以下配电网供电量的比例，如下所示：
式中：
为线路l的最大负载率；NL为供电区域内的线路数量；Pload,max为最大负荷日的线路最大负荷。
5.2)技术指标。包括10kV线路最大负载率平均值指标rload：是用于评估某一供电区域内10kV线路的容量裕度；10kV重载线路占比指标rz,l：指10kV重载线路条数占线路总条数的比例，其中重载是指正常运行方式下最大负载率超过80％的设备；110kV电网容载比指标R110：指某一供电区域110kV电网的公用变电设备总容量与对应的网供负荷的比值；年弃风弃光量指标SDG,cut：指一年内新能源机组的弃风弃光量；新能源消纳率指标ηDG：指新能源实际发电量与预测发电量的比值。如下所示：
式中：
为线路l的最大负载率；NL为供电区域内的线路数量；Pload,max为最大负荷日的线路最大负荷；Nz为10kV重载线路条数；St为110kV电网的公用变电设备总容量；Pmax为对应年网供最大负荷；ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率；ndays为典型日运行场景对应的年运行天数；Δt为单位时间间隔；Nt为运行周期；PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
5.3)环境指标。包括配电网向上级电网购电所带来的相应火电机组燃煤产生的二氧化碳排放量
如下所示：
式中：
为火电机组单位电量的二氧化碳排放强度。
实施例6：
一种基于四端互联结构的配电网架规划方法，主要包括以下步骤：
1)获取T年内配电网数据，利用K均值聚类方法建立配电网典型日运行场景；
2)根据生成的网架规划方案，建立所述配电网架运行方式集合；
3)对配电网内的风光出力进行优化调度，使配电网在正常运行状态下满足运行约束条件；
4)基于配电网架运行方式集合，建立最小年综合成本模型；将配电网数据输入最小年综合成本模型中，获取配电网规划年最优网架运行方式及最小年综合成本；
5)根据优化结果，建立配电网架规划方案评估指标体系，从而对网架规划方案进行综合评估。
实施例7：
一种基于四端互联结构的配电网架规划方法，主要步骤参见实施例6，其中，建立配电网典型日运行场景的主要步骤如下：
1)基于T年内配电网数据，以日内一天24h作为聚类单元，将8760个小时的原始数据划分为365个原始场景；
2)选定聚类数目K，从原始场景集中随机选取K个场景作为初始聚类中心
3)通过式(1)计算剩余每个原始场景到K个聚类中心的欧式距离，将各原始场景划分到聚类最近的聚类簇中；
式中：表示场景曲线间的距离；表示场景曲线i的第k维数据。
4)分别计算K个聚类簇的中心点，并将其作为下一个聚类中心点
5)重复步骤3)和4)，直至聚类中心不再改变，最终的聚类中心曲线即为聚类出的典型场景曲线，对应K个典型运行场景{ξ1,ξ2,…,ξK}。
实施例8：
一种基于四端互联结构的配电网架规划方法，主要步骤参见实施例6，其中，运行约束条件主要包括：节点功率平衡约束、节点电压约束、风光出力约束、支路传输功率约束和网架结构运行约束。
节点功率平衡约束如下所示：
式中：Pit、Qit别为t时段节点i的注入有功功率和无功功率(为负荷功率减去分布式电源出力的净功率)；Uit、Ujt分别为t时段节点i、j的电压；δit、δjt分别为t时段节点i、j的相角；Gij、Bij分别为节点导纳矩阵第i行第j列的实部、虚部。
节点电压约束如下所示：
式中：
分别为节点i电压的下限和上限。
风光出力约束如下所示：
式中：P′PV,t、P′WG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的实际出力值；PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
支路传输功率约束如下所示：
式中：Pi,j,t和Qi,j,t分别为节点i和j之间的有功、无功功率；Sij,max为支路ij热稳定约束。
配电网运行时均为辐射状的连通性网络，没有孤岛和环网，网架结构运行约束如下所示：
T∈Tτ (6)
式中：T为配电网运行网架结构；Tτ为满足配电网运行要求的运行网架结构集合。
实施例9：
一种基于四端互联结构的配电网架规划方法，主要步骤参见实施例6，其中，最小年综合成本模型如下所示：
min C＝CYN+CDG+CEENS+CINV (7)
式中：C为配电网架规划方案的年综合成本；CYN为系统用能成本；CDG为弃光弃风成本；CEENS为可靠性损失成本；CINV为规划方案新建线路、联络开关等设备的等年值投资成本。各参数计算如下：
1)系统用能成本：
式中：cbuy,t为t时段内配电网向上级电网购电的实时电价；cw为配电网购买单位电能的污染物治理成本；Pnet,t为t时段内配电网向上级电网购电的功率；ndays为典型日运行场景对应的年运行天数；Δt为单位时间间隔；Nt为运行周期。
2)弃光弃风成本：
式中：ccut为单位弃光、弃风功率的成本；ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率。
3)可靠性损失成本：
式中：RIEA为配电站所供用户的缺电损失评价率；EENS为规划方案的缺供电量；Pavi为负荷点i的平均负荷功率；Ui为负荷点i的年停电小时数；n为负荷点数量。
4)设备等年值投资成本：
式中：cl为单位长度线路新建的投资成本；Ll为规划方案新建线路长度；cs为单个中压配网联络开关的投资成本；Ns为规划方案新安装的中压配网联络开关数量；r为贴现率；y为规划周期。
实施例10：
一种基于四端互联结构的配电网架规划方法，主要步骤参见实施例6，其中，配电网架规划方案评估指标体系，主要包括：经济指标、技术指标和环境指标。
1)经济指标。包括110kV及以下综合线损率rloss，指110kV及以下配电网供电量与售电量之差占110kV及以下配电网供电量的比例，如下所示：
式中：
为线路l的最大负载率；NL为供电区域内的线路数量；Pload,max为最大负荷日的线路最大负荷。
2)技术指标。包括10kV线路最大负载率平均值指标rload：是用于评估某一供电区域内10kV线路的容量裕度；10kV重载线路占比指标rz,l：指10kV重载线路条数占线路总条数的比例，其中重载是指正常运行方式下最大负载率超过80％的设备；110kV电网容载比指标R110：指某一供电区域110kV电网的公用变电设备总容量与对应的网供负荷的比值；年弃风弃光量指标SDG,cut：指一年内新能源机组的弃风弃光量；新能源消纳率指标ηDG：指新能源实际发电量与预测发电量的比值。如下所示：
式中：
为线路l的最大负载率；NL为供电区域内的线路数量；Pload,max为最大负荷日的线路最大负荷；Nz为10kV重载线路条数；St为110kV电网的公用变电设备总容量；Pmax为对应年网供最大负荷；ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率；ndays为典型日运行场景对应的年运行天数；Δt为单位时间间隔；Nt为运行周期；PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
3)环境指标。包括配电网向上级电网购电所带来的相应火电机组燃煤产生的二氧化碳排放量
如下所示：
式中：
为火电机组单位电量的二氧化碳排放强度。
实施例11：
一种四端互联配电网架结构，包括若干开闭所、若干环网柜、若干条联络线路和若干联络开关。
每个开闭所具有若干段母线，每段母线均具有电缆联络线路；联络线路均配置有联络开关。
每两个开闭所内的母线通过联络线路形成相互联络关系；所述联络线路由环网柜进行连接。
优选的，每两个开闭所内的四段母线通过由两个环网柜连接的五条联络线路形成相互联络关系。
优选的，每两个开闭所间，存在两个连接不同开闭所母线联络线路的环网柜，环网柜间由一条配置有联络开关的联络线路进行连接，实现开闭所母线的四端互联。
一种四端互联配电网架结构的规划方法，包括以下步骤：
1)获取T年内配电网数据，并建立配电网典型日运行场景。
建立配电网典型日运行场景的步骤包括：
1.1)基于T年内配电网数据，以日内一天24h作为聚类单元，将所有原始数据划分为若干个原始场景。
1.2)设定聚类数目为K。从原始场景中随机选取K个场景作为初始聚类中心，并以剩余原始场景作为待聚类原始场景。初始聚类中心集记为
1.3)计算每个待聚类原始场景到K个聚类中心的欧式距离，确定与待聚类原始场景距离最近的聚类中心，并将待聚类原始场景划分到该聚类中心所属的聚类簇中。
其中，待聚类原始场景I与聚类中心J之间的欧式距离
如下所示：
式中，
表示待聚类原始场景I的第k维数据。
表示聚类中心J的第k维数据。n为数据维数。
1.4)分别计算K个聚类簇的中心点，记为聚类中心集
m初始值为1。判断聚类中心集
是否等于聚类中心集
若是，则输出以聚类中心集
所对应的场景作为配电网典型日运行场景，否则，令m＝m+1，并返回步骤1.3)。
2)基于配电网典型日运行场景和四端互联配电网架结构，生成网架规划方案，建立配电网架运行方式集合。
3)对配电网的风光出力进行优化调度，使配电网在无故障运行状态下满足运行约束条件。
所述运行约束条件包括节点功率平衡约束、节点电压约束、风光出力约束、支路传输功率约束和网架结构运行约束。
其中，节点功率平衡约束如下所示：
式中，Pit、Qit别为t时段节点i的注入有功功率和无功功率(为负荷功率减去分布式电源出力的净功率)。Uit、Ujt分别为t时段节点i、j的电压。δit、δjt分别为t时段节点i、节点j的相角。Gij、Bij分别为节点导纳矩阵第i行第j列的实部、虚部。
节点电压约束如下所示：
式中，
分别为节点i电压的下限和上限。
风光出力约束如下所示：
式中，P′PV,t、P′WG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的实际出力值。PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
支路传输功率约束如下所示：
式中，Pi,j,t和Qi,j,t分别为节点i和j之间的有功、无功功率。Sij,max为支路ij热稳定约束。
网架结构运行约束如下所示：
T∈Tτ (20)
式中，T为配电网运行网架结构。Tτ为满足配电网运行要求的运行网架结构集合。
4)基于配电网架运行方式集合，建立最小年综合成本模型。
所述最小年综合成本模型如下所示：
min C＝CYN+CDG+CEENS+CINV (21)
式中，C为配电网架规划方案的年综合成本。CYN为系统用能成本。CDG为弃光弃风成本。CEENS为可靠性损失成本。CINV为设备等年值投资成本。
其中，系统用能成本CYN如下所示：
式中，cbuy,t为t时段内配电网向上级电网购电的实时电价。cw为配电网购买单位电能的污染物治理成本。Pnet,t为t时段内配电网向上级电网购电的功率。ndays为典型日运行场景对应的年运行天数。Δt为单位时间间隔。Nt为运行周期。
弃光弃风成本CDG如下所示：
式中，ccut为单位弃光、弃风功率的成本。ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率。
可靠性损失成本CEENS如下所示：
式中，RIEA为配电站所供用户的缺电损失评价率。EENS为规划方案的缺供电量。Pavi为负荷点i的平均负荷功率。Ui为负荷点i的年停电小时数。n为负荷点数量。
设备等年值投资成本CINV如下所示：
式中，cl为单位长度线路新建的投资成本。Ll为规划方案新建线路长度。cs为单个中压配网联络开关的投资成本。Ns为规划方案新安装的中压配网联络开关数量。r为贴现率。y为规划周期。
5)将配电网架运行方式集合输入到最小年综合成本模型中，获取最小年综合成本和与最小年综合成本对应的配电网架运行方式，该配电网架运行方式为配电网规划年最优网架运行方式。
6)计算配电网规划年最优网架运行方式的评估指标，若评估指标满足设定条件，则输出当前配电网规划年最优网架运行方式，否则返回步骤5)。
所述评估指标包括经济指标、技术指标和环境指标。
所述经济指标包括U1kV及以下的综合线损率指标rloss。
综合线损率指标rloss如下所示：
式中，
分别表示U1kV及以下电网的供电量、售电量。
所述技术指标包括U2kV线路最大负载率平均值指标rload、U2kV重载线路占比指标rz,l、U1kV电网容载比指标
年弃风弃光量指标SDG,cut、新能源消纳率指标ηDG。
技术指标分别如下所示：
式中，
为线路l的最大负载率。NL为供电区域内的线路数量。Pload,max为最大负荷日的线路最大负荷。Nz为U1kV重载线路条数。St为U2kV电网的公用变电设备总容量。Pmax为对应年网供最大负荷。ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率。ndays为典型日运行场景对应的年运行天数。Δt为单位时间间隔。Nt为运行周期。PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
所述环境指标包括配电网向上级电网购电所带来的相应火电机组燃煤产生的二氧化碳排放量WCO2。
二氧化碳排放量WCO2如下所示：
式中，KCO2为火电机组单位电量的二氧化碳排放强度。
判断评估指标是否满足设定条件的方法包括：
判断综合线损率rloss小于综合线损率阈值
U2kV线路最大负载率平均值指标rload小于最大负载率阈值
U2kV重载线路占比指标rzl小于重载线路占比阈值
U1kV电网容载比指标
大于电网容载比阈值
年弃风弃光量指标SDG,cut小于年弃风弃光量阈值
新能源消纳率指标ηDG大于新能源消纳率阈值
且二氧化碳排放量
小于二氧化碳排放量阈值
是否成立，若是，则评估指标满足设定条件，否则，不满足。
实施例12：
一种验证四端互联结构及其配电网架规划方法的仿真算例，以我国北方某地区10kV供电网格2025年的网架规划为例，证明此网架结构和网架规划方法的可行性与有效性。该网格2025年最大负荷预测结果为132.19MW，由三个110kV变电站进行供电，共计四个供电单元。以基于双环网结构且不考虑网络重构的网架规划方案作为方案一，和基于四端互联结构且考虑网络重构的网架规划方案作为方案二进行对比，设计新能源渗透率场景如表1所示。
表1新能源渗透率场景设计
| 场景 | 新能源渗透率 |
| 场景1 | 20.0％ |
| 场景2 | 50.0％ |
| 场景3 | 80.0％ |
通过对所述模型的求解仿真，得到各仿真方案在不同新能源渗透率场景下的经济指标、技术指标和环境指标对比，分别如表2、表3和表4所示。
表2仿真方案经济指标对比
表3仿真方案技术指标对比
表4仿真方案环境指标对比
同时，仿真结果中，方案2的最优运行方式是基于四端互联结构才得以实现，双环网结构由于不能闭环运行且负荷较重的原因不能实现该运行方式。由表2、表3和表4可知，随着新能源渗透率的不断提升，相比双环网结构，基于四端互联结构的配电网架规划方案通过利用拓扑结构的灵活性，能够有效减少弃光弃风、提高新能源消纳水平，进一步提升配电网经济性和改善配电网运行环境，对环境保护起到较大的促进作用，同时对增加可靠性损失成本和线损率等影响较小。
Claims (9)
1.一种四端互联配电网架结构，其特征在于：包括所述若干开闭所、若干环网柜、若干条电缆联络线路和若干联络开关。
每个开闭所具有若干段母线，每段母线均具有电缆联络线路；联络线路均配置有联络开关；
每两个开闭所内的母线通过联络线路形成相互联络关系；所述联络线路由环网柜进行连接。
2.根据权利要求1所述的一种四端互联配电网架结构，其特征在于：每两个开闭所内的四段母线通过由两个环网柜连接的五条联络线路形成相互联络关系。
3.根据权利要求2所述的一种四端互联配电网架结构，其特征在于：每两个开闭所间，存在两个连接不同开闭所母线联络线路的环网柜，环网柜间由一条配置有联络开关的联络线路进行连接，实现开闭所母线的四端互联。
4.一种权利要求1至3任一项所述的四端互联配电网架结构的规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取T年内配电网数据，并建立配电网典型日运行场景；
2)基于配电网典型日运行场景和四端互联配电网架结构，生成网架规划方案，建立配电网架运行方式集合；
3)对配电网的风光出力进行优化调度，使配电网在无故障运行状态下满足运行约束条件；
4)基于配电网架运行方式集合，建立最小年综合成本模型；
5)将配电网架运行方式集合输入到最小年综合成本模型中，获取最小年综合成本和与最小年综合成本对应的配电网架运行方式，该配电网架运行方式为配电网规划年最优网架运行方式；
6)计算配电网规划年最优网架运行方式的评估指标，若评估指标满足设定条件，则输出当前配电网规划年最优网架运行方式；否则，排除该运行方式，返回步骤5)。
5.根据权利要求4所述的一种四端互联配电网架结构的规划方法，其特征在于：建立配电网典型日运行场景的步骤包括：
1)基于T年内配电网数据，以日内一天24h作为聚类单元，将所有原始数据划分为若干个原始场景；
2)设定聚类数目为K；从原始场景中随机选取K个场景作为初始聚类中心，并以剩余原始场景作为待聚类原始场景；初始聚类中心集记为
表示第K个初始聚类中心；
3)计算每个待聚类原始场景到K个聚类中心的欧式距离，确定与待聚类原始场景距离最近的聚类中心，并将待聚类原始场景划分到该聚类中心所属的聚类簇中；
其中，待聚类原始场景I与聚类中心J之间的欧式距离
如下所示：
式中，
表示待聚类原始场景I的第k维数据；
表示聚类中心J的第k维数据；n为数据维数；
4)分别计算K个聚类簇的中心点，记为聚类中心集
m初始值为1；判断聚类中心集
是否等于聚类中心集
若是，则输出以聚类中心集
所对应的场景作为配电网典型日运行场景，否则，令m＝m+1，并返回步骤3)；
表示第m次迭代的第K个聚类中心。
6.根据权利要求4所述的四端互联配电网架结构的规划方法，其特征在于：所述运行约束条件包括节点功率平衡约束、节点电压约束、风光出力约束、支路传输功率约束和网架结构运行约束；
其中，节点功率平衡约束如下所示：
式中，Pit、Qit别为t时段节点i的负荷功率减去分布式电源出力的净有功功率和净无功功率；Uit、Ujt分别为t时段节点i、j的电压；δit、δjt分别为t时段节点i、节点j的相角；Gij、Bij分别为节点导纳矩阵第i行第j列的实部、虚部；
节点电压约束如下所示：
式中，
分别为节点i电压的下限和上限；
风光出力约束如下所示：
式中，P′PV,t、P'WG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的实际出力值；PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值；
支路传输功率约束如下所示：
式中，Pi,j,t和Qi,j,t分别为节点i和j之间的有功、无功功率；Sij,max为支路ij热稳定约束；N为节点总数；
网架结构运行约束如下所示：
T∈Tτ (6)
式中，T为配电网运行网架结构；Tτ为满足配电网运行要求的运行网架结构集合。
7.根据权利要求4所述的四端互联配电网架结构的规划方法，其特征在于：所述最小年综合成本模型如下所示：
min C＝CYN+CDG+CEENS+CINV (7)
式中，C为配电网架规划方案的年综合成本；CYN为系统用能成本；CDG为弃光弃风成本；CEENS为可靠性损失成本；CINV为设备等年值投资成本。
其中，系统用能成本CYN如下所示：
式中，cbuy,t为t时段内配电网向上级电网购电的实时电价；cw为配电网购买单位电能的污染物治理成本；Pnet,t为t时段内配电网向上级电网购电的功率；ndays为典型日运行场景对应的年运行天数；Δt为单位时间间隔；Nt为运行周期；
弃光弃风成本CDG如下所示：
式中，ccut为单位弃光、弃风功率的成本；ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率；
可靠性损失成本CEENS如下所示：
式中，RIEA为配电站所供用户的缺电损失评价率；EENS为规划方案的缺供电量；Pavi为负荷点i的平均负荷功率；Ui为负荷点i的年停电小时数；n为负荷点数量；
设备等年值投资成本CINV如下所示：
式中，cl为单位长度线路新建的投资成本；Ll为规划方案新建线路长度；cs为单个中压配网联络开关的投资成本；Ns为规划方案新安装的中压配网联络开关数量；r为贴现率；y为规划周期。
8.根据权利要求4所述的四端互联配电网架结构的规划方法，其特征在于：所述评估指标包括经济指标、技术指标和环境指标；
所述经济指标包括U1kV及以下的综合线损率指标rloss；
综合线损率指标rloss如下所示：
式中，
分别表示U1kV及以下电网的供电量、售电量；
所述技术指标包括U2kV线路最大负载率平均值指标rload、U2kV重载线路占比指标rz,l、U1kV电网容载比指标
年弃风弃光量指标SDG,cut、新能源消纳率指标ηDG；
技术指标分别如下所示：
式中，
为线路l的最大负载率；NL为供电区域内的线路数量；Pload,max为最大负荷日的线路最大负荷；Nz为U1kV重载线路条数；St为U2kV电网的公用变电设备总容量；Pmax为对应年网供最大负荷；ΔPPV,t、ΔPWG,t分别为t时段内的弃光、弃风功率；ndays为典型日运行场景对应的年运行天数；Δt为单位时间间隔；Nt为运行周期；PPV,t、PWG,t分别为t时段内分布式光伏、分布式风电的预测出力值。
所述环境指标包括配电网向上级电网购电所带来的相应火电机组燃煤产生的二氧化碳排放量
二氧化碳排放量
如下所示：
式中，
为火电机组单位电量的二氧化碳排放强度。
9.根据权利要求8所述的四端互联配电网架结构的规划方法，其特征在于：判断评估指标是否满足设定条件的方法包括：
判断综合线损率指标rloss小于综合线损率阈值
U2kV线路最大负载率平均值指标rload小于负载率阈值
U2kV重载线路占比指标rzl小于重载线路占比阈值
U1kV电网容载比指标
大于电网容载比阈值
年弃风弃光量指标SDG,cut小于年弃风弃光量阈值
新能源消纳率指标ηDG大于新能源消纳率阈值
且二氧化碳排放量
小于二氧化碳排放量阈值
是否成立，若是，则评估指标满足设定条件；否则，不满足。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110778821.8A CN113807643B (zh) | 2021-07-09 | 2021-07-09 | 一种四端互联配电网架结构及其规划方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110778821.8A CN113807643B (zh) | 2021-07-09 | 2021-07-09 | 一种四端互联配电网架结构及其规划方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113807643A true CN113807643A (zh) | 2021-12-17 |
| CN113807643B CN113807643B (zh) | 2024-06-14 |
Family
ID=78893083
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110778821.8A Active CN113807643B (zh) | 2021-07-09 | 2021-07-09 | 一种四端互联配电网架结构及其规划方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113807643B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114301064A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-08 | 国网河南省电力公司经济技术研究院 | 一种基于网架灵活性和储能接入的分布式电源消纳能力提升方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110234742A1 (en) * | 2010-03-23 | 2011-09-29 | Oki Data Corporation | Drive device, print head and image forming apparatus |
| CN102707194A (zh) * | 2012-05-17 | 2012-10-03 | 中国电力科学研究院 | 一种配电网断线故障定位方法 |
| CN104599067A (zh) * | 2015-01-23 | 2015-05-06 | 国家电网公司 | 基于山区配电网供电模型的新型指标评估体系构建方法 |
| CN107359617A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-11-17 | 国网江苏省电力公司盐城供电公司 | 一种包含微网群的主动配电网源‑网‑荷协调控制系统 |
| CN107609696A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-01-19 | 国家电网公司 | 新电改增量配电网差异化发展投资的优化方法 |
| CN109242177A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-01-18 | 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 | 有源配电网规划方法 |
| CN109559035A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-04-02 | 国网(苏州)城市能源研究院有限责任公司 | 一种考虑灵活性的城市配电网双层规划方法 |
| CN112257274A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-01-22 | 上海交通大学 | 配电系统运行柔性的量化评估方法及系统 |
| CN113013868A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-06-22 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种基于供电能力影响的四端软开关选址定容方法 |
-
2021
- 2021-07-09 CN CN202110778821.8A patent/CN113807643B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110234742A1 (en) * | 2010-03-23 | 2011-09-29 | Oki Data Corporation | Drive device, print head and image forming apparatus |
| CN102707194A (zh) * | 2012-05-17 | 2012-10-03 | 中国电力科学研究院 | 一种配电网断线故障定位方法 |
| CN104599067A (zh) * | 2015-01-23 | 2015-05-06 | 国家电网公司 | 基于山区配电网供电模型的新型指标评估体系构建方法 |
| CN107359617A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-11-17 | 国网江苏省电力公司盐城供电公司 | 一种包含微网群的主动配电网源‑网‑荷协调控制系统 |
| CN107609696A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-01-19 | 国家电网公司 | 新电改增量配电网差异化发展投资的优化方法 |
| CN109242177A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-01-18 | 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 | 有源配电网规划方法 |
| CN109559035A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-04-02 | 国网(苏州)城市能源研究院有限责任公司 | 一种考虑灵活性的城市配电网双层规划方法 |
| CN112257274A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-01-22 | 上海交通大学 | 配电系统运行柔性的量化评估方法及系统 |
| CN113013868A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-06-22 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种基于供电能力影响的四端软开关选址定容方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| HAO WANG 等: "A four-terminal interconnected topology and its application in distribution network expansion planning", 《INTERNATIONAL JOURNAL O" ELECTRICAL POWER AND ENERGY SYSTEMS》, 6 April 2022 (2022-04-06), pages 1 - 12 * |
| 宋杰 等: "考虑分布式电源和换电站及开关的配电网可靠性评估", 《中国科技论文》, vol. 12, no. 11, 8 June 2017 (2017-06-08), pages 1315 - 1320 * |
| 葛少云 等: "含四端SOP有源配电网可靠性和供电能力评估", 《 高电压技术》, vol. 46, no. 4, 30 April 2020 (2020-04-30), pages 1 - 73 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114301064A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-08 | 国网河南省电力公司经济技术研究院 | 一种基于网架灵活性和储能接入的分布式电源消纳能力提升方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113807643B (zh) | 2024-06-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107832905B (zh) | 一种适应分布式发电和储能站发展的配电网规划方法 | |
| CN104751246B (zh) | 一种基于随机机会约束的有源配电网规划方法 | |
| CN109948849B (zh) | 一种计及储能接入的配电网网架规划方法 | |
| CN111431173B (zh) | 考虑负荷互补特性的中压配电网环网结构确定方法及系统 | |
| 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 | |
| CN110212527B (zh) | 一种配电网一次网架结构与配电自动化协同规划方法 | |
| CN109818369B (zh) | 一种计及出力模糊随机性的分布式电源规划方法 | |
| CN110266010A (zh) | 直流配电网网架结构与分布式光伏多目标协同优化方法 | |
| CN106529737A (zh) | 一种配电网供给侧调峰电源规划布局方法 | |
| CN112257926A (zh) | 一种基于分区电价的能量块电力交易系统和出清方法 | |
| CN111144655A (zh) | 一种分布式电源选址定容与配电网网架联合优化方法 | |
| CN114977320A (zh) | 一种配电网源网荷储多目标协同规划方法 | |
| Rugthaicharoencheep et al. | Smart grid for energy management on distribution system with distributed generation | |
| CN113489003A (zh) | 一种考虑风光水一体化互补运行的源网协调规划方法 | |
| CN115907281A (zh) | 计及光伏不确定性的电力系统碳排放流分析方法 | |
| CN112836957B (zh) | 一种考虑供电可靠性的区域综合能源系统规划方法 | |
| CN113807643B (zh) | 一种四端互联配电网架结构及其规划方法 | |
| CN114301064A (zh) | 一种基于网架灵活性和储能接入的分布式电源消纳能力提升方法 | |
| Wang et al. | Optimal distribution network expansion planning incorporating distributed generation | |
| CN116707023A (zh) | 基于源荷相关性聚类的主动配电网分层分区综合优化方法 | |
| CN111030191B (zh) | 基于多目标协同和自趋优运行的细胞电网规划方法 | |
| Lu et al. | Planning of Soft Open Point Considering Demand Response | |
| CN112288216A (zh) | 一种基于合作博弈的电转气装置容量规划方法及系统 | |
| CN105205622A (zh) | 变电站和分布式发电布点的规划方法 | |
| Zhuang et al. | Research on Key Technologies of Carbon Emission Data Acquisition for New Power Systems |
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 |