本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)資源配置領(lǐng)域，特別涉及一種基于多目標優(yōu)化的配電網(wǎng)分布式發(fā)電資源配置方法。

背景技術(shù)：

1、將分布式發(fā)電(dg)集成到配電網(wǎng)絡(luò)中的研究受到了極大的重視。與此同時，把分布式發(fā)電機放置在大小合適的最佳位置可以減少對無功的需求，改善電壓分布，降低有功功率損耗和線路負荷。

2、配電網(wǎng)絡(luò)的重組和分布式發(fā)電的整合通常需要采用不同的評價。然而，將這兩個子問題結(jié)合起來對整個電力系統(tǒng)來說將是一個更好的選擇。但大多數(shù)作者認為分布式網(wǎng)絡(luò)中功率損失最小的目標函數(shù)是單一的。將分布式發(fā)電機重構(gòu)和集成相結(jié)合并進行優(yōu)化以找到最優(yōu)解時，功耗相對較小。只有少數(shù)學(xué)者試圖用更多的目標來優(yōu)化這個具有挑戰(zhàn)性的問題。

3、大多數(shù)研究主要集中于單目標或加權(quán)和多目標，主要是在考慮成本、電能損耗成本和電壓偏差時。但是，電力系統(tǒng)優(yōu)化往往忽略了同時考慮不可調(diào)度和可調(diào)度發(fā)電，缺乏對雙目標和三目標函數(shù)的重視。另外，將有爭議的發(fā)電資源納入優(yōu)化配方是有限的，可能是因為它們的巨額投資和運營成本。大多數(shù)已審查的研究都以單周期為基礎(chǔ)對系統(tǒng)進行了優(yōu)化，只有少數(shù)研究涉及多周期優(yōu)化。另一個值得注意的點是，雖然現(xiàn)代電力系統(tǒng)中間歇性和揮發(fā)性可再生能源的集成越來越多，但文獻中確定性模型的流行，以及概率模型的實例確很有限。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的，在于提供一種基于多目標優(yōu)化的配電網(wǎng)分布式發(fā)電資源配置方法，適用于多種規(guī)模的配電網(wǎng)絡(luò)，在減少能源供應(yīng)成本、降低能源損失、改善電壓偏差和提高系統(tǒng)可靠性方面具有顯著效果。

2、為了達成上述目的，本發(fā)明的解決方案是：

3、一種基于多目標優(yōu)化的配電網(wǎng)分布式發(fā)電資源配置方法，包括如下步驟：

4、步驟1，確定分布式發(fā)電機配電網(wǎng)絡(luò)中的測試系統(tǒng)和客觀變量；

5、步驟2，構(gòu)建以電能輸送成本、電能損耗成本和電壓偏差為優(yōu)化目標的多目標優(yōu)化模型；

6、步驟3，應(yīng)用多目標雙向協(xié)同進化算法對所述多目標優(yōu)化模型進行求解，以獲得一組非支配解；

7、步驟4，利用模糊集理論從非支配解中選擇最佳折衷解。

8、上述步驟1中，配電網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型設(shè)計時考慮的客觀變量，具體指日照和負荷的時序波動。

9、上述步驟2中，構(gòu)建的多目標優(yōu)化模型以電能輸送成本為優(yōu)化目標，計算公式如下，

10、

11、其中，指數(shù)t表示時間，i表示第i個分布式發(fā)電機；t和ndg是分布式發(fā)電機的總周期和總數(shù)量；csub和cdg是由變電站和分布式發(fā)電機提供的有功功率的成本參數(shù)，以美元/兆瓦時為單位；是在時間t時變電站提供的有功功率，是在時間t時第i個分布式發(fā)電機提供的有功功率，兩者單位都是兆瓦。

12、上述步驟2中，構(gòu)建的多目標優(yōu)化模型以電能損耗成本為優(yōu)化目標，計算公式如下，

13、

14、其中，closs是以美元/兆瓦時為單位衡量的成本參數(shù)，而ploss是整個時間范圍內(nèi)的總有功功率損耗；指數(shù)t表示時間。

15、上述總有功功率損耗ploss利用下式進行計算，

16、

17、其中，nl顯示分支的總數(shù)，并且(m,k)是母線m和k之間的特定分支；vm和vk是母線電壓，gmk是母線m和k之間的支路電導(dǎo)，θmk是母線角度θm和θk之間的分支電壓角度差。

18、上述步驟2中，構(gòu)建的多目標優(yōu)化模型以電壓偏差為優(yōu)化目標，計算公式如下，

19、

20、其中，m是特定的總線號，nb是網(wǎng)絡(luò)的總線數(shù)；vref是松弛母線上的電壓；vm是特定母線上的電壓；b是每個總線的索引；指數(shù)t表示特定的時間間隔。

21、上述步驟2中，多目標優(yōu)化模型還包括等式約束條件和不等式約束條件，等式約束條件包括電網(wǎng)產(chǎn)生的有功功率和無功功率與負荷需求和網(wǎng)絡(luò)損耗相匹配，不等式約束條件包括電力系統(tǒng)中設(shè)備、部件的運行限制，以及線路和負載母線上的安全約束。

22、上述步驟3的具體內(nèi)容是，

23、步驟31，利用約束支配原則處理所述多目標優(yōu)化問題中的約束條件，其使用以下規(guī)則比較從當前種群中隨機選擇的個體和

24、如果解決方案和都不可行，那么比較和如果那么為目標函數(shù)選擇解決方案

25、如果解決方案可行不可行，那么為目標函數(shù)選擇可行的解決方案

26、如果解決方案和都可行，且那么為所有目標函數(shù)選擇解決方案

27、其中，cv函數(shù)指約束違反度量函數(shù)；分別表示個體xu、xv在目標函數(shù)下的電壓偏差、成本和能量損耗；

28、步驟32，從不可行解和可行的搜索空間中共同進化種群，先正規(guī)化目標函數(shù)空間，利用組合種群ut中的理想點和最低點得到目標函數(shù)fi′(vj)＝(f1′(vj),f2′(vj),…,f′m(vj))的jth解；

29、

30、步驟33，利用基于角度的密度選擇技術(shù)對種群進行更新，將從f′(xj)和從f′(xk)中選擇的ut解決方案之間的矢量角計算為：

31、

32、步驟34，產(chǎn)生非支配不可行解增加帕累托前沿的多樣性，結(jié)果如下，

33、min?f(x)＝(f1(x),f2(x),…,fm(x),cv(x))t。

34、采用上述方案后，本發(fā)明通過綜合考慮電能輸送成本、電能損耗成本和電壓偏差等多個目標，實現(xiàn)對分布式發(fā)電資源(包括可調(diào)度和不可調(diào)度資源)的最佳選址與規(guī)模確定，以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的最優(yōu)重配置。本發(fā)明采用一種新穎的多目標雙向協(xié)同進化算法(bico)，該算法結(jié)合了約束支配原則(cdp)和基于角度的密度選擇技術(shù)，以提高搜索效率和解的質(zhì)量。算法通過在可行和不可行解空間中共同進化策略，有效地探索和利用搜索空間，生成一系列均勻分布的非支配解；并結(jié)合模糊集理論，從得到的非支配解集合中識別出最佳的折衷解決方案，以實現(xiàn)技術(shù)與經(jīng)濟目標之間的最佳平衡；通過在ieee?33節(jié)點和118節(jié)點的配電網(wǎng)絡(luò)上進行的案例研究，證明了本發(fā)明在減少能源供應(yīng)成本、降低能源損失、改善電壓偏差和提高系統(tǒng)可靠性方面的顯著效果。本發(fā)明適用于多種規(guī)模的配電網(wǎng)絡(luò)，為配電網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃和管理提供了一種高效、靈活且可靠的優(yōu)化工具。

35、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明將一種新的多目標雙向協(xié)同進化算法(bico)應(yīng)用于多周期分布式發(fā)電機優(yōu)化分配和重構(gòu)，同時最小化能源供應(yīng)、能耗成本和電壓偏差。為了更好地探索和開發(fā)，該算法結(jié)合了約束支配原理，通過一種新的基于角度的密度截面從可行和不可行的搜索空間進化種群。本發(fā)明方法優(yōu)于已發(fā)表的多目標進化算法且提高了配電網(wǎng)絡(luò)識別最佳分布式網(wǎng)絡(luò)的有效性和精確度。

技術(shù)特征：

1.一種基于多目標優(yōu)化的配電網(wǎng)分布式發(fā)電資源配置方法，其特征在于包括如下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟1中，配電網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型設(shè)計時考慮的客觀變量，具體指日照和負荷的時序波動。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟2中，構(gòu)建的多目標優(yōu)化模型以電能輸送成本為優(yōu)化目標，計算公式如下，

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟2中，構(gòu)建的多目標優(yōu)化模型以電能損耗成本為優(yōu)化目標，計算公式如下，

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于：所述總有功功率損耗ploss利用下式進行計算，

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟2中，構(gòu)建的多目標優(yōu)化模型以電壓偏差為優(yōu)化目標，計算公式如下，

7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟2中，多目標優(yōu)化模型還包括等式約束條件和不等式約束條件，等式約束條件包括電網(wǎng)產(chǎn)生的有功功率和無功功率與負荷需求和網(wǎng)絡(luò)損耗相匹配，不等式約束條件包括電力系統(tǒng)中設(shè)備、部件的運行限制，以及線路和負載母線上的安全約束。

8.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟3的具體內(nèi)容是，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開一種基于多目標優(yōu)化的配電網(wǎng)分布式發(fā)電資源配置方法，確定配電網(wǎng)絡(luò)中的分布式發(fā)電機的潛在位置和預(yù)期規(guī)模；構(gòu)建以電能輸送成本、電能損耗成本和電壓偏差為優(yōu)化目標的多目標優(yōu)化模型；應(yīng)用多目標雙向協(xié)同進化算法對所述多目標優(yōu)化模型進行求解，以獲得一組非支配解；利用模糊集理論從非支配解中選擇最佳折衷解。此種方法采用多目標雙向協(xié)同進化算法，最小化能源供應(yīng)、能耗成本和電壓偏差，并結(jié)合約束支配原則，通過基于角度的密度截面從可行和不可行的搜索空間進化種群，優(yōu)于已發(fā)表的多目標進化算法，提高了配電網(wǎng)絡(luò)識別最佳分布式網(wǎng)絡(luò)的有效性和精確度。

技術(shù)研發(fā)人員：吳志,孫琦潤,顧偉,鄭舒,周蘇洋,龍寰
受保護的技術(shù)使用者：東南大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/11/28