本發(fā)明屬于電網(wǎng)節(jié)能，更具體地，涉及一種含分布式光伏主動配電網(wǎng)節(jié)能降損優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著分布式光伏技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，主動配電網(wǎng)中分布式光伏的接入量不斷增加。這一趨勢為可再生能源的利用提供了新機遇，然而，也帶來了配電網(wǎng)在節(jié)能降損方面的多重挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有技術(shù)中的節(jié)能降損優(yōu)化方法通常側(cè)重于傳統(tǒng)電源的調(diào)度和管理，未能充分考慮分布式光伏的特性，如發(fā)電波動性和間歇性。這導(dǎo)致在實際應(yīng)用中，優(yōu)化效果不佳，無法有效提升光伏發(fā)電的自用率或減少儲能系統(tǒng)的充放電損耗。

2、此外，現(xiàn)有技術(shù)在實時監(jiān)測和反饋方面的不足，使得無法及時響應(yīng)配電網(wǎng)負荷需求和光伏出力的變化，進一步影響了整體運行效率?，F(xiàn)有的方法往往依賴于靜態(tài)模型，缺乏靈活性，不能適應(yīng)動態(tài)變化的電力需求和供給狀況。這些問題凸顯了對更加綜合和動態(tài)的優(yōu)化方法的迫切需求，以實現(xiàn)分布式光伏在主動配電網(wǎng)中的高效利用和管理。

3、現(xiàn)有技術(shù)文件1（cn117833320a）公開了一種含分布式光伏配電網(wǎng)中儲能的優(yōu)化調(diào)度方法和系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域；將預(yù)先獲得的預(yù)測負荷功率數(shù)據(jù)和光伏系統(tǒng)的預(yù)測發(fā)電功率數(shù)據(jù)作為預(yù)先獲得的儲能優(yōu)化調(diào)度模型的初始化參數(shù)，并采用遺傳算法求解儲能優(yōu)化調(diào)度模型，以獲得臺區(qū)系統(tǒng)網(wǎng)損最小和臺區(qū)系統(tǒng)并網(wǎng)節(jié)點功率波動最小的儲能優(yōu)化調(diào)度方案。通過綜合考慮負荷功率和光伏發(fā)電功率，建立儲能優(yōu)化調(diào)度模型，并通過全局尋優(yōu)能力強的遺傳算法對儲能優(yōu)化調(diào)度模型求解，以獲得臺區(qū)系統(tǒng)網(wǎng)損最小和臺區(qū)系統(tǒng)并網(wǎng)節(jié)點功率波動最小的儲能優(yōu)化調(diào)度方案。

4、現(xiàn)有技術(shù)文件1的不足之處在于，優(yōu)化調(diào)度模型主要依賴于預(yù)先獲得的負荷功率和光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型在實際運行中對動態(tài)變化的響應(yīng)不足；主要聚焦于網(wǎng)損最小和功率波動最小，缺乏對光伏發(fā)電自用率和儲能系統(tǒng)充放電損耗的綜合考慮；未能充分利用歷史數(shù)據(jù)和實時反饋進行自我調(diào)整，可能導(dǎo)致在長期運行中效果衰減。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種含分布式光伏主動配電網(wǎng)節(jié)能降損優(yōu)化方法及系統(tǒng)，旨在提高配電網(wǎng)的能效和降低損耗。

2、本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案。

3、本發(fā)明的第一方面提供了一種含分布式光伏主動配電網(wǎng)節(jié)能降損優(yōu)化方法，包括以下步驟：

4、通過主動協(xié)調(diào)策略對分布式光伏出力進行統(tǒng)一調(diào)度，生成光伏出力預(yù)測值，并對光伏出力預(yù)測值的誤差進行修正，形成光伏出力曲線；

5、根據(jù)光伏出力曲線，結(jié)合配電網(wǎng)的監(jiān)測值，提取配電網(wǎng)中能量的實時流動狀態(tài)，以修正光伏出力曲線和調(diào)整儲能設(shè)備的充放電策略；

6、根據(jù)修正后的光伏出力曲線和調(diào)整后的儲能設(shè)備的充放電策略，同時以光伏出力最大化、儲能充放電效率最小化和運行成本最小化為目標(biāo)，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，其中，對多目標(biāo)優(yōu)化模型進行訓(xùn)練時，根據(jù)配電網(wǎng)的實際運行參數(shù)、負荷需求預(yù)測值和能源供應(yīng)變化預(yù)測值，動態(tài)調(diào)節(jié)各個目標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重；

7、基于訓(xùn)練好的多目標(biāo)優(yōu)化模型生成的光伏出力調(diào)度方案和儲能設(shè)備的充放電調(diào)度方案，實時監(jiān)測光伏實際出力與光伏出力調(diào)度方案的偏差，根據(jù)配電網(wǎng)的節(jié)點負荷和電壓的變化，更新光伏出力調(diào)度方案和儲能設(shè)備的充放電調(diào)度方案，以控制配電網(wǎng)運行。

8、優(yōu)選地，通過主動協(xié)調(diào)策略對分布式光伏出力進行統(tǒng)一調(diào)度，生成光伏出力預(yù)測值，并對光伏出力預(yù)測值誤差進行修正，形成光伏出力曲線，包括：

9、采集分布式光伏的實際出力數(shù)據(jù)、配電網(wǎng)的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)以及用戶負荷需求數(shù)據(jù)，基于歷史氣象數(shù)據(jù)生成光伏出力預(yù)測值；

10、獲取光伏歷史出力數(shù)據(jù)；采用統(tǒng)計學(xué)方法對光伏歷史出力數(shù)據(jù)的誤差進行擬合，基于擬合得到的誤差對光伏出力預(yù)測值進行修正。

11、優(yōu)選地，獲取光伏歷史出力數(shù)據(jù)；采用統(tǒng)計學(xué)方法對光伏歷史出力數(shù)據(jù)的誤差進行擬合，基于擬合得到的誤差對光伏出力預(yù)測值進行修正，包括：

12、基于高斯混合模型對不同功率區(qū)段內(nèi)光伏歷史出力數(shù)據(jù)的誤差的概率分布進行擬合，采用蒙特卡洛抽樣法從誤差的概率分布中獲取光伏出力預(yù)測值的誤差；

13、按照時序，以光伏出力預(yù)測值和光伏出力預(yù)測值的誤差之和作為修正后的光伏出力，以形成光伏出力曲線。

14、優(yōu)選地，根據(jù)光伏出力曲線，結(jié)合配電網(wǎng)的監(jiān)測值，提取配電網(wǎng)中能量的實時流動狀態(tài)，以修正光伏出力曲線和調(diào)整儲能設(shè)備的充放電策略，包括：

15、提取光伏出力曲線上的特征值及特征值對應(yīng)時間，其中，特征值包括峰值、谷值和變化率；

16、利用特征值和特征值對應(yīng)時間下的配電網(wǎng)監(jiān)測值，其中，配電網(wǎng)監(jiān)測值包括儲能功率監(jiān)測值、節(jié)點負荷需求監(jiān)測值、電網(wǎng)損耗監(jiān)測值，以如下式提取配電網(wǎng)中能量的實時流動狀態(tài)：

17、，

18、式中，表示在特征值對應(yīng)時間下的儲能功率監(jiān)測值；表示在特征值對應(yīng)時間下的節(jié)點負荷需求監(jiān)測值；表示在特征值對應(yīng)時間下的電網(wǎng)損耗監(jiān)測值；為特征值；

19、根據(jù)各節(jié)點的實時負荷需求，監(jiān)測各節(jié)點的電壓水平，并在電壓超出設(shè)定范圍時進行調(diào)整，根據(jù)能量的實時流動狀態(tài)，通過能量平衡原則動態(tài)調(diào)整光伏出力和儲能設(shè)備的充放電策略；設(shè)定規(guī)則如下：

20、當(dāng)光伏出力大于節(jié)點負荷需求時，儲能設(shè)備優(yōu)先進行充電；

21、當(dāng)光伏出力小于節(jié)點負荷需求時，儲能設(shè)備優(yōu)先放電以補充負荷。

22、優(yōu)選地，根據(jù)修正后的光伏出力曲線和調(diào)整后的儲能設(shè)備的充放電策略，同時以光伏出力最大化、儲能充放電效率最小化和運行成本最小化為目標(biāo)，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，其中，對多目標(biāo)優(yōu)化模型進行訓(xùn)練時，根據(jù)配電網(wǎng)的實際運行參數(shù)、負荷需求預(yù)測值和能源供應(yīng)變化預(yù)測值，動態(tài)調(diào)節(jié)各個目標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重，包括：

23、以如下式計算最大化光伏出力的自用率：

24、?，

25、式中：

26、表示光伏出力的自用率；表示光伏出力直接用于負荷的功率；表示光伏出力總功率；

27、以如下式計算最小化儲能充放電損耗

28、，

29、式中：

30、表示儲能損耗；表示時刻儲能的充電功率；表示時刻儲能的放電功率；表示儲能充電效率；表示儲能放電效率；

31、以如下式計算最小化運行成本

32、，

33、式中：

34、表示總運行成本；表示時刻外購電力的功率；表示時刻外購電力的價格；表示時刻設(shè)備維護的費用。

35、優(yōu)選地，以如下式計算綜合目標(biāo)函數(shù)：

36、，

37、式中：

38、表示綜合優(yōu)化目標(biāo)；、和分別為每個目標(biāo)的權(quán)重因子。

39、優(yōu)選地，動態(tài)調(diào)節(jié)各個目標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重，包括：

40、在多目標(biāo)優(yōu)化模型中，將每個粒子視為不同的權(quán)重分配方案；每個粒子代表一個權(quán)重配置，適應(yīng)度由目標(biāo)函數(shù)包括光伏出力最大化、儲能效率最小以及運行成本最小化進行評估；

41、構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)，通過光伏出力、儲能效率和運行成本的具體參數(shù)評估每個粒子的適應(yīng)度值，根據(jù)實際運行情況，得出最優(yōu)的權(quán)重組合，平衡三個目標(biāo)；

42、每個粒子通過自身的歷史最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置來調(diào)整權(quán)重分配，動態(tài)調(diào)整多目標(biāo)優(yōu)化模型的權(quán)重配置；通過粒子群算法的迭代優(yōu)化，逐步得出最佳的權(quán)重分配方案；

43、在粒子群算法收斂至全局最優(yōu)解后，確定最終的權(quán)重配置，基于最終的權(quán)重配置調(diào)整光伏出力、儲能充放電策略和運行成本的優(yōu)化過程，以達到動態(tài)調(diào)節(jié)各個目標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重。

44、優(yōu)選地，基于訓(xùn)練好的多目標(biāo)優(yōu)化模型生成的光伏出力調(diào)度方案和儲能設(shè)備的充放電調(diào)度方案，實時監(jiān)測光伏實際出力與光伏出力調(diào)度方案的偏差，根據(jù)配電網(wǎng)的節(jié)點負荷和電壓的變化，更新光伏出力調(diào)度方案和儲能設(shè)備的充放電調(diào)度方案，以控制配電網(wǎng)運行，包括：

45、通過多目標(biāo)優(yōu)化模型，獲得配電網(wǎng)的最優(yōu)運行策略，將優(yōu)化結(jié)果應(yīng)用到實際配電網(wǎng)的運行操作中，包括：調(diào)整光伏出力的功率、優(yōu)化儲能系統(tǒng)的充放電策略，并協(xié)調(diào)外購電力，以實現(xiàn)配電網(wǎng)內(nèi)各節(jié)點負荷需求與電力供應(yīng)的平；

46、在配電網(wǎng)實際運行過程中，通過光伏出力曲線實時監(jiān)測光伏出力的實際功率輸出情況，并結(jié)合節(jié)點負荷需求和儲能設(shè)備狀態(tài)，判斷配電網(wǎng)的運行偏差；根據(jù)光伏出力曲線的變化情況，實時修正運行策；

47、對于檢測到的配電網(wǎng)運行偏差，通過內(nèi)置的反饋機制進行自動調(diào)整，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過自學(xué)習(xí)閉環(huán)逐步修正光伏出力調(diào)度方案和儲能設(shè)備的充放電調(diào)度方案；

48、當(dāng)配電網(wǎng)在實際操作中所有優(yōu)化目標(biāo)都與預(yù)測值偏差在設(shè)定外圍內(nèi)，則自學(xué)習(xí)閉環(huán)完成本次優(yōu)化任務(wù)；未來的運行過程中，當(dāng)檢測到新的變化和異常時，自動觸發(fā)下一輪的優(yōu)化和調(diào)整。

49、優(yōu)選地，對于配電網(wǎng)的運行偏差，通過反饋機制進行調(diào)整，包括：

50、光伏出力曲線與預(yù)測值出現(xiàn)差異時，分析生成的光伏出力預(yù)測值與實際修正后的光伏出力曲線之間的差異，調(diào)整儲能裝置的充放電行為，使當(dāng)前電力需求與光伏出力曲線相匹配；

51、當(dāng)配電網(wǎng)中的節(jié)點負荷需求發(fā)生變化時，基于光伏出力曲線與配電網(wǎng)節(jié)點負荷需求和電壓水平的分析，動態(tài)優(yōu)化儲能裝置的能量調(diào)度，合理調(diào)整充電和放電時機，以保持電網(wǎng)中各節(jié)點的能量流動平衡；

52、根據(jù)未來運行需求的調(diào)整，通過多目標(biāo)優(yōu)化模型，重新評估各優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重，適應(yīng)配電網(wǎng)運行的變化，通過權(quán)重調(diào)整，在不同的運行條件下優(yōu)化儲能設(shè)備的調(diào)度策略。

53、本發(fā)明的第二方面提供了一種含分布式光伏主動配電網(wǎng)節(jié)能降損優(yōu)化系統(tǒng)，包括：光伏出力調(diào)度模塊、能量流動分析模塊、多目標(biāo)優(yōu)化模型模塊以及實時監(jiān)測與反饋模塊；

54、光伏出力調(diào)度模塊用于通過主動協(xié)調(diào)策略對分布式光伏出力進行統(tǒng)一調(diào)度，利用歷史氣象數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測信息，生成光伏出力預(yù)測值，并對預(yù)測誤差進行修正，形成光伏出力曲線；

55、能量流動分析模塊用于實時監(jiān)測配電網(wǎng)的運行參數(shù)，結(jié)合修正后的光伏出力曲線，提取配電網(wǎng)中能量的實時流動狀態(tài)，根據(jù)監(jiān)測結(jié)果，動態(tài)調(diào)整光伏出力和儲能設(shè)備的充放電策略，以保持能量供需平衡；

56、多目標(biāo)優(yōu)化模型模塊用于根據(jù)光伏出力最大化、儲能充放電效率最小化和運行成本最小化的目標(biāo)，構(gòu)建并訓(xùn)練多目標(biāo)優(yōu)化模型；在訓(xùn)練過程中，根據(jù)配電網(wǎng)的實際運行參數(shù)、負荷需求預(yù)測值和能源供應(yīng)變化預(yù)測值，動態(tài)調(diào)整各個優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重；

57、實時監(jiān)測與反饋模塊用于對光伏出力調(diào)度方案和儲能設(shè)備的充放電調(diào)度方案進行實時監(jiān)控，監(jiān)測光伏的實際出力與調(diào)度方案的偏差，并根據(jù)配電網(wǎng)的節(jié)點負荷和電壓的變化，及時更新光伏出力調(diào)度方案和儲能設(shè)備的充放電策略。

58、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果至少包括：本發(fā)明通過含分布式光伏主動配電網(wǎng)節(jié)能降損優(yōu)化方法及系統(tǒng)的實施，能夠?qū)崿F(xiàn)對配電網(wǎng)的節(jié)能降損優(yōu)化，提高配電網(wǎng)的能效和降低損耗。本發(fā)明為配電網(wǎng)的可持續(xù)發(fā)展提供了有力支持，具有重要的實際應(yīng)用價值。

59、為了準確追蹤分布式光伏出力值的波動，提出了含分布式光伏主動配電網(wǎng)節(jié)能降損的優(yōu)化方法，通過歷史數(shù)據(jù)分析了光伏功率預(yù)測值位于不同區(qū)間范圍時預(yù)測誤差概率分布的差異，采用高斯混合模型對光伏功率預(yù)測誤差的概率密度分布進行擬合；建立分布式光伏預(yù)測誤差模型，準確刻畫分布式光伏預(yù)測誤差，追蹤分布式光伏出力波動，得到貼合實際運行狀態(tài)的分布式光伏功率出力場景，有利于刻畫準確的電壓與損耗分布，有利于節(jié)能降損策略的制定。

60、考慮配電系統(tǒng)的負荷類型，建立節(jié)能降壓控制的綜合負荷模型，通過節(jié)能降壓控制的綜合負荷模型，將負荷的消耗表示為電壓的函數(shù)，建立負荷功率與電壓的聯(lián)系，能夠在保證供能質(zhì)量的前提下戰(zhàn)略性地降低配變饋線的電壓來減少系統(tǒng)的整體能耗，利用電壓調(diào)節(jié)實現(xiàn)節(jié)能降損。