CN114977320A - 一种配电网源网荷储多目标协同规划方法 - Google Patents

一种配电网源网荷储多目标协同规划方法 Download PDF

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CN114977320A CN202210613576.XA CN202210613576A CN114977320A CN 114977320 A CN114977320 A CN 114977320A CN 202210613576 A CN202210613576 A CN 202210613576A CN 114977320 A CN114977320 A CN 114977320A
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杨文锋
刘国伟
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尚龙龙
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Abstract

本发明公开一种配电网源网荷储多目标协同规划方法，包括：步骤S1，获取含可调节负荷的配电网源网荷储规划数据；步骤S2，确定目标函数、电气约束条件及决策变量，构建考虑可调节负荷的配电网源网荷储多目标协同规划模型；步骤S3，以配电网年综合成本最小和分布式新能源安装容量最大为目标，利用ε‑约束法对配电网源网荷储进行多目标优化配置；步骤S4，获取配电网源网荷储多目标协同规划的最优方案集。本发明充分考虑可调节负荷构建配电网源网荷储多目标协同规划模型，实现考虑可调节负荷的配电网源网荷储多目标协同规划方法的研究，提高了配电网运行的灵活可靠性。

Description

一种配电网源网荷储多目标协同规划方法
技术领域
本发明属于配电网规划技术领域，具体涉及一种配电网源网荷储多目标协同规划方法。
背景技术
科学合理的配电网规划是确保电网结构合理的基本举措，关系到供电区域内社会经济的稳定发展。传统以投资成本或网络损耗最小的单一目标配电网，已无法满足配电网源网荷储协同规划的需要。在此背景下，多目标配电网规划因为能统一协调配电网的经济性、安全性要求等多个具有不同重要性甚至相互矛盾的目标受到了国内外研究人员的广泛关注。
传统的配电网规划方法在进行配电网规划的过程中，没有充分考虑到可调节负荷资源，无法进行电力供应侧与需求侧各种资源的优化配置和合理利用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种配电网源网荷储多目标协同规划方法，以在考虑可调节负荷的情况下，优化电力供应侧与需求侧各种资源。
为解决上述技术问题，本发明提供一种配电网源网荷储多目标协同规划方法，包括：
步骤S1，获取含可调节负荷的配电网源网荷储规划数据；
步骤S2，确定目标函数、电气约束条件及决策变量，构建考虑可调节负荷的配电网源网荷储多目标协同规划模型；
步骤S3，以配电网年综合成本最小和分布式新能源安装容量最大为目标，利用ε-约束法对配电网源网荷储进行多目标优化配置；
步骤S4，获取配电网源网荷储多目标协同规划的最优方案集。
进一步地，所述步骤S2中，目标函数如下：
Figure BDA0003673574880000011
其中，f1、f2分别为年综合成本、分布式新能源安装容量；
Figure BDA0003673574880000012
Figure BDA0003673574880000021
分别为线路投资费用、风电投资费用、光伏投资费用、储能投资费用、变电站投资费用、变电站购电费用、设备运行维护费用；Pi PVG、Pi WTG分别为光伏和风电的安装容量；M、L分别为光伏、风电接入配电网的总数。
进一步地，所述目标函数中线路投资费用、风电投资费用、光伏投资费用、储能投资费用、变电站投资费用、变电站购电费用、设备运行维护费用的具体计算公式如下：
线路投资费用：
Figure BDA0003673574880000022
其中，yline为线路的使用年限，Ωline为待建设线路集合，lij为线路(i,j)的长度，
Figure BDA0003673574880000023
是线路(i,j)建设的决策变量，为0-1变量；
风电投资费用：
Figure BDA0003673574880000024
其中，yWTG为风电的使用年限，ΩWTG为风电待安装节点的集合，cWTG为风电投资费用；
光伏投资费用：
Figure BDA0003673574880000025
其中，yPVG为光伏的使用年限，ΩPVG为光伏待安装节点的集合，cPVG为光伏单位容量投资费用；
储能投资费用：
Figure BDA0003673574880000026
其中，yESS为储能的使用年限，ΩESS为储能待安装节点的集合，cESS为储能单位容量投资费用，Pi ESS是储能安装容量；
变电站投资费用：
Figure BDA0003673574880000031
其中，b为贴现率，ysub为变电站的使用年限，Ωsub为变电站待建设节点，csub为变电站单位容量投资费用，
Figure BDA0003673574880000032
变电站i的建设容量；
变电站购电费用：
Figure BDA0003673574880000033
其中，ft sub为t时刻的变电站单位购电费用，Psub,s,t为s季度t时刻变电站向上级电网的购电量；
设备运行维护费用：
Figure BDA0003673574880000034
其中，Ds为季度s的天数，ΛWTG为风电接入的节点集合，
Figure BDA0003673574880000035
为风电单位电量运行维护费用，
Figure BDA0003673574880000036
为s季度t时刻节点i处的风电有功功率，Δt为时间段；ΛPVG为光伏接入的节点集合，
Figure BDA0003673574880000037
为光伏单位电量运行维护费用，
Figure BDA0003673574880000038
为s季度t时刻节点i处的光伏有功功率；ΛESS为储能接入的节点集合，
Figure BDA0003673574880000039
为储能单位电量运行维护费用，
Figure BDA00036735748800000310
分别为s季度t时刻节点i处的储能充放电功率。
进一步地，所述电气约束条件具体包括：
变电站容量约束：
Figure BDA00036735748800000311
其中，
Figure BDA00036735748800000312
为第i个变电站的新建容量，
Figure BDA00036735748800000313
为第i个变电站可扩建容量，
Figure BDA00036735748800000314
表示变电站建设的决策变量，为0-1变量；
网络拓扑结构约束：
Figure BDA00036735748800000315
其中，fdi为节点i的虚拟负荷，fij,t为t时刻支路ij处流过的虚拟流量，
Figure BDA00036735748800000316
为支路ij建设的决策变量，l表示支路ij建设线路的型号，Nb为节点数，Nn为支路数；
单节点安装分布式电源容量约束：
Figure BDA0003673574880000041
其中，Pi PVG、Pi WTG、
Figure BDA0003673574880000042
分别为节点i的光伏、风电安装功率以及储能安装容量，Pi PVG ,max、Pi WTG,max、
Figure BDA0003673574880000043
分别为节点i的光伏、风电最大安装功率以及储能最大安装容量；
节点电压与支路电流约束：
Figure BDA0003673574880000044
其中，Vi max、Vi min分别表示节点i电压上、下限；Iij,t为t时刻流过支路ij的电流，
Figure BDA0003673574880000045
为支路ij允许电最大值；
节点功率平衡约束：
Figure BDA0003673574880000046
其中，Pis,t、Qis,t分别为在t时刻节点i的注入有功、无功功率；Vi,t、Vj,t为t时刻节点i、j电压；Gij、Bij为支路ij的电导和电纳，δij,t为t时刻支路ij的电压相角差；C(i)为与节点i相连的节点集合；
分布式新能源输出功率约束：
Figure BDA0003673574880000047
其中，PWTG,i,t、PPVG,i,t、QWTG,i,t、QPVG,i,t为t时刻节点i处新能源的有功和无功出力；
Figure BDA0003673574880000051
为t时刻节点i处新能源的有功和无功出力上限；
Figure BDA0003673574880000052
为t时刻节点i处新能源的有功和无功出力下限；
储能充放电状态及功率约束：
Figure BDA0003673574880000053
其中，
Figure BDA0003673574880000054
分别代表节点i处储能在t时刻充、放电状态，为0-1变量；
Figure BDA0003673574880000055
分别表示节点i处储能的充放电的最大功率；
Figure BDA0003673574880000056
表示节点i处储能在t时刻充放电功率；
Figure BDA0003673574880000057
为t时刻节点i处储能的剩余容量；
Figure BDA0003673574880000058
和
Figure BDA0003673574880000059
为节点i处储能的容量上下限；ηch、ηdis分别为储能的充放电效率；
可调节负荷约束：
Figure BDA00036735748800000510
其中，
Figure BDA00036735748800000511
是可调负荷参与需求响应前后的功率，
Figure BDA00036735748800000512
Figure BDA00036735748800000513
分别为需求响应电价最小值与最大值。
进一步地，所述步骤S3中，利用ε-约束法对配电网源网荷储进行多目标优化配置的具体步骤包括：
步骤S301，输入考虑可调节负荷的配电网源网荷储多目标协同规划模型；
步骤S302，以f1为单目标进行优化，得到一组解
Figure BDA00036735748800000514
步骤S303，以f2为单目标进行优化，得到一组解
Figure BDA00036735748800000515
步骤S304，以
Figure BDA00036735748800000516
和
Figure BDA00036735748800000517
为对角顶点构成矩形区域；
步骤S305，将在
Figure BDA00036735748800000518
区间内等分成n段，形成向量
Figure BDA00036735748800000519
步骤S306，以f1为优化目标逐次进行n-1次单目标优化，新增如下约束：
Figure BDA0003673574880000061
求得目标函数的解集[f1 (0),f1 (1),f1 (2),...,f1 (n)]；
步骤S307，[f1 (0),f1 (1),f1 (2),...,f1 (n)]和[f2 (0),f2 (1),f2 (2),...,f2 (n)]即构成此优化问题的parato前沿。
进一步地，所述方法还包括将网络损耗和各项电气约束条件转化为二阶锥约束。
进一步地，所述将网络损耗和各项电气约束条件转化为二阶锥约束，具体为：运用潮流松弛方法，根据网络结构约束对网络损耗与各项电气约束条件中的二次项进行等价替换，替换过程如下：
Figure BDA0003673574880000062
Cij,t＝Vi,tVj,tcos(δij,t)；
Dij,t＝Vi,tVj,tsin(δij,t)；
其中，ui,t、Cij,t、Dij,t均为引入中间变量，无实际物理意义；
根据上述各式可得：
Figure BDA0003673574880000063
将其松弛得到如下公式：
Figure BDA0003673574880000064
再将此式变形，得到二阶锥形式：
Figure BDA0003673574880000065
经二阶锥转化与松弛后可得到如下函数及方程：
节点功率平衡约束公式转化为：
Figure BDA0003673574880000066
节点电压约束公式转化为：
(Vi min)2≤ui,t≤(Vi max)2；
储能约束转化为：
Figure BDA0003673574880000071
实施本发明具有如下有益效果：本发明以配电网年综合成本最小和分布式新能源安装容量最大为目标，利用ε-约束法配电网源网荷储多目标协同规划模型的目标函数进行优化配置，提高了配电网运行的灵活可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种配电网源网荷储多目标协同规划方法的流程示意图。
图2是本发明实施例中的ε-约束法规划配置的流程示意图。
图3是本发明实施例中的Portugal 54节点待规划系统示意图。
图4是本发明实施例中风电、光伏、电动汽车充电站和负荷典型日数据示意图。
图5是本发明实施例中不同情景下的Parato前沿示意图。
图6是本发明实施例中方案1规划结果示意图。
图7是本发明实施例中方案2规划结果示意图。
具体实施方式
以下各实施例的说明是参考附图，用以示例本发明可以用以实施的特定实施例。
请参照图1所示，本发明实施例提供一种配电网源网荷储多目标协同规划方法，包括：
步骤S1，获取含可调节负荷的配电网源网荷储规划数据；
步骤S2，确定目标函数、约束条件及决策变量，构建考虑可调节负荷的配电网源网荷储多目标协同规划模型；
步骤S3，以配电网年综合成本最小和分布式新能源安装容量最大为目标，利用ε-约束法对配电网源网荷储进行多目标优化配置；
步骤S4，获取配电网源网荷储多目标协同规划的最优方案集。
具体地，以配电网年综合成本最小和分布式新能源安装容量最大为目标，目标函数如下：
Figure BDA0003673574880000081
其中，f1、f2分别为年综合成本、分布式新能源安装容量；
Figure BDA0003673574880000082
Figure BDA0003673574880000083
分别为线路投资费用、风电投资费用、光伏投资费用、储能投资费用、变电站投资费用、变电站购电费用、设备运行维护费用；Pi PVG、Pi WTG分别为光伏和风电的安装容量；M、L分别为光伏、风电接入配电网的总数。
目标函数中线路投资费用、风电投资费用、光伏投资费用、储能投资费用、变电站投资费用、变电站购电费用、设备运行维护费用的具体计算公式如下，
线路投资费用：
Figure BDA0003673574880000084
其中，yline为线路的使用年限，Ωline为待建设线路集合，lij为线路(i,j)的长度，
Figure BDA0003673574880000085
是线路(i,j)建设的决策变量，为0-1变量；
风电投资费用：
Figure BDA0003673574880000091
其中，yWTG为风电的使用年限，ΩWTG为风电待安装节点的集合，cWTG为风电投资费用；
光伏投资费用：
Figure BDA0003673574880000092
其中，yPVG为光伏的使用年限，ΩPVG为光伏待安装节点的集合，cPVG为光伏单位容量投资费用；
储能投资费用：
Figure BDA0003673574880000093
其中，yESS为储能的使用年限，ΩESS为储能待安装节点的集合，cESS为储能单位容量投资费用，Pi ESS是储能安装容量；
变电站投资费用：
Figure BDA0003673574880000094
其中，b为贴现率，ysub为变电站的使用年限，Ωsub为变电站待建设节点，csub为变电站单位容量投资费用，
Figure BDA0003673574880000095
变电站i的建设容量；
变电站购电费用：
Figure BDA0003673574880000096
其中，ft sub为t时刻的变电站单位购电费用，Psub,s,t为s季度t时刻变电站向上级电网的购电量；
设备运行维护费用
Figure BDA0003673574880000097
其中，Ds为季度s的天数，ΛWTG为风电接入的节点集合，
Figure BDA0003673574880000098
为风电单位电量运行维护费用，
Figure BDA0003673574880000101
为s季度t时刻节点i处的风电有功功率，Δt为时间段；ΛPVG为光伏接入的节点集合，
Figure BDA0003673574880000102
为光伏单位电量运行维护费用，
Figure BDA0003673574880000103
为s季度t时刻节点i处的光伏有功功率；ΛESS为储能接入的节点集合，
Figure BDA0003673574880000104
为储能单位电量运行维护费用，
Figure BDA0003673574880000105
分别为s季度t时刻节点i处的储能充放电功率。
进一步的，需满足各项电气约束条件，具体包括：
(1)变电站容量约束
Figure BDA0003673574880000106
其中，
Figure BDA0003673574880000107
为第i个变电站的新建容量，
Figure BDA0003673574880000108
为第i个变电站可扩建容量，
Figure BDA0003673574880000109
表示变电站建设的决策变量，为0-1变量；
(2)网络拓扑结构约束
Figure BDA00036735748800001010
其中，fdi为节点i的虚拟负荷，一般可取单位1，fij,t为t时刻支路ij处流过的虚拟流量，
Figure BDA00036735748800001011
为支路ij建设的决策变量，为0-1变量，l表示支路ij建设线路的型号，Nb为节点数，Nn为支路数；
(3)单节点安装分布式电源容量约束
Figure BDA00036735748800001012
其中，Pi PVG、Pi WTG、
Figure BDA00036735748800001013
分别为节点i的光伏、风电安装功率以及储能安装容量，Pi PVG ,max、Pi WTG,max、
Figure BDA00036735748800001014
分别为节点i的光伏、风电最大安装功率以及储能最大安装容量；
(4)节点电压与支路电流约束
Figure BDA00036735748800001015
其中，Vi max、Vi min分别表示节点i电压上、下限；Iij,t为t时刻流过支路ij的电流，
Figure BDA0003673574880000111
为支路ij允许电最大值；
(5)节点功率平衡约束
Figure BDA0003673574880000112
其中，Pis,t、Qis,t分别为在t时刻节点i的注入有功、无功功率；Vi,t、Vj,t为t时刻节点i、j电压；Gij、Bij为支路ij的电导和电纳，δij,t为t时刻支路ij的电压相角差；C(i)为与节点i相连的节点集合；
(6)分布式新能源输出功率约束
Figure BDA0003673574880000113
其中，PWTG,i,t、PPVG,i,t、QWTG,i,t、QPVG,i,t为t时刻节点i处新能源的有功和无功出力；
Figure BDA0003673574880000114
为t时刻节点i处新能源的有功和无功出力上限；
Figure BDA0003673574880000115
为t时刻节点i处新能源的有功和无功出力下限；
(7)储能充放电状态及功率约束
Figure BDA0003673574880000116
其中，
Figure BDA0003673574880000117
分别代表节点i处储能在t时刻充、放电状态，为0-1变量；
Figure BDA0003673574880000121
分别表示节点i处储能的充放电的最大功率；
Figure BDA0003673574880000122
表示节点i处储能在t时刻充放电功率；
Figure BDA0003673574880000123
为t时刻节点i处储能的剩余容量；
Figure BDA0003673574880000124
和
Figure BDA0003673574880000125
为节点i处储能的容量上下限；ηch、ηdis分别为储能的充放电效率；
(8)可调节负荷约束
Figure BDA0003673574880000126
其中，
Figure BDA0003673574880000127
是可调负荷参与需求响应前后的功率，
Figure BDA0003673574880000128
Figure BDA0003673574880000129
分别为需求响应电价最小值与最大值。
进一步的，如图2所示，所述利用ε-约束法对配电网源网荷储进行多目标优化配置的具体步骤包括：
步骤S301，输入考虑可调节负荷的配电网源网荷储多目标协同规划模型；
步骤S302，以f1为单目标进行优化，得到一组解
Figure BDA00036735748800001210
步骤S303，以f2为单目标进行优化，得到一组解
Figure BDA00036735748800001211
步骤S304，以
Figure BDA00036735748800001212
和
Figure BDA00036735748800001213
为对角顶点构成矩形区域；
步骤S305，将在
Figure BDA00036735748800001214
区间内等分成n段，形成向量[f2 (0),f2 (1),f2 (2),...,f2 (n)]；
步骤S306，以f1为优化目标逐次进行n-1次单目标优化，新增如下约束：
Figure BDA00036735748800001215
求得目标函数的解集[f1 (0),f1 (1),f1 (2),...,f1 (n)]
步骤S307，[f1 (0),f1 (1),f1 (2),...,f1 (n)]和
Figure BDA00036735748800001216
即构成此优化问题的parato前沿。
进一步的，还包括将所述网络损耗和各项电气约束转化为二阶锥约束。
在一种实施方式中，所述将网络损耗和各项电气约束转化为二阶锥约束，具体为，运用潮流松弛方法，根据网络结构约束对网络损耗与各项电气约束中的二次项进行等价替换，替换过程如下：
Figure BDA00036735748800001217
Cij,t＝Vi,tVj,tcos(δij,t)；
Dij,t＝Vi,tVj,tsin(δij,t)；
式中：ui,t、Cij,t、Dij,t均为引入中间变量，无实际物理意义；
根据上述各式可得：
Figure BDA0003673574880000131
由于此式中存在二次项，将其松弛得到如下公式：
Figure BDA0003673574880000132
再将此式变形，得到二阶锥形式：
Figure BDA0003673574880000133
经二阶锥转化与松弛后可得到如下函数及方程：
节点功率平衡约束公式转化为：
Figure BDA0003673574880000134
节点电压约束公式转化为：
(Vi min)2≤ui,t≤(Vi max)2；
储能约束转化为：
Figure BDA0003673574880000135
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如图3所示的Portugal 54节点配电网系统上进行了测试，Portugal 54算例总负荷为76.3MW。新能源类型包括风电(WTG)、光伏(PVG)，分布式新能源待安装信息、投资成本如表1-表3所示所示。WTG、PVG、电动汽车负荷以及常规负荷的典型日数据如图4所示。
表1待安装新能源信息
Figure BDA0003673574880000141
表2各项成本参数
Figure BDA0003673574880000142
表3 Portugal 54节点系统变电站信息
Figure BDA0003673574880000143
为了分析考虑可调负荷和不考虑可调负荷对规划结果的影响，在算例中设置两个规划场景，分别为：
情景1：考虑可调负荷的配电网源网荷储多目标协同规划
情景2：不考虑可调负荷的配电网源网荷储多目标协同规划
通过多目标算法求解，得到不同情景下的Parato前沿如图5所示。由图5可知，考虑可调负荷的情况下系统的年综合成本较低，系统的分布式新能源安装容量较少，该结果表明考虑可调负荷的有效性。为深入分析情景1和情景2情况下的规划结果，分别选择情景1和情景2的最优方案进行对比。
表4方案1和方案2规划水平年内的各项成本
Figure BDA0003673574880000151
表4为方案1和方案2规划水平年内的各项成本对比，由表4可知，方案1与方案2线路规划结果基本相同，因此线路投资费用基本一致。方案2中新能源安装总量较低，投资费用较低，而购电量增多，购电费用上升。费用中主要支出是购电费用，因此在总费用上方案2的总费用大于方案1的总费用。综合分析各类费用，在规划中考虑可调负荷可以降低系统的年综合成本。
方案1的分布式新能源安装情况如图6所示。方案1中，节点15风机安装容量5.1MW，节点32风机安装容量1.2MW，节点39风机安装容量5.5MW，总的风机安装容量11.8MW。节点8光伏安装容量9.6MW，节点43光伏安装容量10.1MW，总的光伏安装容量19.7MW。总的新能源容量为31.5MW，总的负荷为76.3MW，新能源渗透率为41.3％。
方案2的分布式新能源安装情况图7所示。方案2中，节点15风机安装容量4.5MW，节点32风机安装容量1.2MW，节点39风机安装容量4.8MW，总的风机安装容量10.5MW。节点8光伏安装容量9.7MW，节点43光伏安装容量8.3MW，总的光伏安装容量18MW。总的新能源容量为28.5MW，总的负荷为76.3MW，新能源渗透率为37.4％。
表5线路规划结果
Figure BDA0003673574880000161
表6变电站扩展规划结果
Figure BDA0003673574880000162
表7方案1和方案2新能源和储能规划结果
Figure BDA0003673574880000163
表5为线路规划结果，表6为变电站扩展规划结果，表7为方案1和方案2新能源和储能规划结果。由表7可知，方案1安装的分布式新能源总量比方案2多。这是因为方案1考虑了可调负荷，将用电高峰时期的部分负荷转移至用电低谷期，通过削峰填谷的作用提升分布式新能源的安装容量。
通过上述说明可知，与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明以配电网年综合成本最小和分布式新能源安装容量最大为目标，利用ε-约束法配电网源网荷储多目标协同规划模型的目标函数进行优化配置，提高了配电网运行的灵活可靠性。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明的权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (7)

1.一种配电网源网荷储多目标协同规划方法，其特征在于，包括：
步骤S1，获取含可调节负荷的配电网源网荷储规划数据；
步骤S2，确定目标函数、电气约束条件及决策变量，构建考虑可调节负荷的配电网源网荷储多目标协同规划模型；
步骤S3，以配电网年综合成本最小和分布式新能源安装容量最大为目标，利用ε-约束法对配电网源网荷储进行多目标优化配置；
步骤S4，获取配电网源网荷储多目标协同规划的最优方案集。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，目标函数如下：
Figure FDA0003673574870000011
其中，f1、f2分别为年综合成本、分布式新能源安装容量；
Figure FDA0003673574870000012
Figure FDA0003673574870000013
分别为线路投资费用、风电投资费用、光伏投资费用、储能投资费用、变电站投资费用、变电站购电费用、设备运行维护费用；Pi PVG、Pi WTG分别为光伏和风电的安装容量；M、L分别为光伏、风电接入配电网的总数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数中线路投资费用、风电投资费用、光伏投资费用、储能投资费用、变电站投资费用、变电站购电费用、设备运行维护费用的具体计算公式如下：
线路投资费用：
Figure FDA0003673574870000014
其中，yline为线路的使用年限，Ωline为待建设线路集合，lij为线路(i,j)的长度，
Figure FDA0003673574870000015
是线路(i,j)建设的决策变量，为0-1变量；
风电投资费用：
Figure FDA0003673574870000016
其中，yWTG为风电的使用年限，ΩWTG为风电待安装节点的集合，cWTG为风电投资费用；
光伏投资费用：
Figure FDA0003673574870000021
其中，yPVG为光伏的使用年限，ΩPVG为光伏待安装节点的集合，cPVG为光伏单位容量投资费用；
储能投资费用：
Figure FDA0003673574870000022
其中，yESS为储能的使用年限，ΩESS为储能待安装节点的集合，cESS为储能单位容量投资费用，Pi ESS是储能安装容量；
变电站投资费用：
Figure FDA0003673574870000023
其中，b为贴现率，ysub为变电站的使用年限，Ωsub为变电站待建设节点，csub为变电站单位容量投资费用，
Figure FDA0003673574870000024
变电站i的建设容量；
变电站购电费用：
Figure FDA0003673574870000025
其中，ft sub为t时刻的变电站单位购电费用，Psub,s,t为s季度t时刻变电站向上级电网的购电量；
设备运行维护费用：
Figure FDA0003673574870000026
其中，Ds为季度s的天数，ΛWTG为风电接入的节点集合，
Figure FDA0003673574870000027
为风电单位电量运行维护费用，
Figure FDA0003673574870000028
为s季度t时刻节点i处的风电有功功率，Δt为时间段；ΛPVG为光伏接入的节点集合，
Figure FDA0003673574870000029
为光伏单位电量运行维护费用，
Figure FDA00036735748700000210
为s季度t时刻节点i处的光伏有功功率；ΛESS为储能接入的节点集合，
Figure FDA0003673574870000031
为储能单位电量运行维护费用，
Figure FDA0003673574870000032
分别为s季度t时刻节点i处的储能充放电功率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电气约束条件具体包括：
变电站容量约束：
Figure FDA0003673574870000033
其中，
Figure FDA0003673574870000034
为第i个变电站的新建容量，
Figure FDA0003673574870000035
为第i个变电站可扩建容量，
Figure FDA0003673574870000036
表示变电站建设的决策变量，为0-1变量；
网络拓扑结构约束：
Figure FDA0003673574870000037
其中，fdi为节点i的虚拟负荷，fij,t为t时刻支路ij处流过的虚拟流量，
Figure FDA0003673574870000038
为支路ij建设的决策变量，l表示支路ij建设线路的型号，Nb为节点数，Nn为支路数；
单节点安装分布式电源容量约束：
Figure FDA0003673574870000039
其中，Pi PVG、Pi WTG、Ei ESS分别为节点i的光伏、风电安装功率以及储能安装容量，Pi PVG,max、Pi WTG,max、Ei ESS,max分别为节点i的光伏、风电最大安装功率以及储能最大安装容量；
节点电压与支路电流约束：
Figure FDA00036735748700000310
其中，Vi max、Vi min分别表示节点i电压上、下限；Iij,t为t时刻流过支路ij的电流，
Figure FDA00036735748700000311
为支路ij允许电最大值；
节点功率平衡约束：
Figure FDA0003673574870000041
其中，Pis,t、Qis,t分别为在t时刻节点i的注入有功、无功功率；Vi,t、Vj,t为t时刻节点i、j电压；Gij、Bij为支路ij的电导和电纳，δij,t为t时刻支路ij的电压相角差；C(i)为与节点i相连的节点集合；
分布式新能源输出功率约束：
Figure FDA0003673574870000042
其中，PWTG,i,t、PPVG,i,t、QWTG,i,t、QPVG,i,t为t时刻节点i处新能源的有功和无功出力；
Figure FDA0003673574870000043
为t时刻节点i处新能源的有功和无功出力上限；
Figure FDA0003673574870000044
为t时刻节点i处新能源的有功和无功出力下限；
储能充放电状态及功率约束：
Figure FDA0003673574870000045
其中，
Figure FDA0003673574870000046
分别代表节点i处储能在t时刻充、放电状态，为0-1变量；
Figure FDA0003673574870000047
分别表示节点i处储能的充放电的最大功率；
Figure FDA0003673574870000048
表示节点i处储能在t时刻充放电功率；
Figure FDA0003673574870000049
为t时刻节点i处储能的剩余容量；
Figure FDA00036735748700000410
和
Figure FDA00036735748700000411
为节点i处储能的容量上下限；ηch、ηdis分别为储能的充放电效率；
可调节负荷约束：
Figure FDA0003673574870000051
其中，
Figure FDA0003673574870000052
是可调负荷参与需求响应前后的功率，
Figure FDA0003673574870000053
Figure FDA0003673574870000054
分别为需求响应电价最小值与最大值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，利用ε-约束法对配电网源网荷储进行多目标优化配置的具体步骤包括：
步骤S301，输入考虑可调节负荷的配电网源网荷储多目标协同规划模型；
步骤S302，以f1为单目标进行优化，得到一组解(f1 α,f2 α)；
步骤S303，以f2为单目标进行优化，得到一组解(f1 β,f2 β)；
步骤S304，以(f1 α,f2 α)和(f1 β,f2 β)为对角顶点构成矩形区域；
步骤S305，将在f2(f2 α,f2 β)区间内等分成n段，形成向量[f2 (0),f2 (1),f2 (2),...,f2 (n)]；
步骤S306，以f1为优化目标逐次进行n-1次单目标优化，新增如下约束：f2(x)≤f2 (i)i∈[1,n-1]求得目标函数的解集[f1 (0),f1 (1),f1 (2),...,f1 (n)]；
步骤S307，[f1 (0),f1 (1),f1 (2),...,f1 (n)]和[f2 (0),f2 (1),f2 (2),...,f2 (n)]即构成此优化问题的parato前沿。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括将网络损耗和各项电气约束条件转化为二阶锥约束。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将网络损耗和各项电气约束条件转化为二阶锥约束，具体为：运用潮流松弛方法，根据网络结构约束对网络损耗与各项电气约束条件中的二次项进行等价替换，替换过程如下：
Figure FDA0003673574870000055
Cij,t＝Vi,tVj,tcos(δij,t)；
Dij,t＝Vi,tVj,tsin(δij,t)；
其中，ui,t、Cij,t、Dij,t均为引入中间变量，无实际物理意义；
根据上述各式可得：
Figure FDA0003673574870000056
将其松弛得到如下公式：
Figure FDA0003673574870000061
再将此式变形，得到二阶锥形式：
Figure FDA0003673574870000062
经二阶锥转化与松弛后可得到如下函数及方程：
节点功率平衡约束公式转化为：
Figure FDA0003673574870000063
节点电压约束公式转化为：
(Vi min)2≤ui,t≤(Vi max)2；
储能约束转化为：
Figure FDA0003673574870000064
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