一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法与流程

1.本发明涉及电网技术领域，尤其是涉及一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法。


背景技术：

2.随着国家整县分布式光伏的推进，大规模分布式光伏接入到低压线路，大规模光伏接入的分散化特征带来了海量数据信息，现有配网受数据采集处理和协同互动技术等方面限制，且由于分布式光伏出力的间歇性和波动性会给配电网安全运行带来严重影响，限制了分布式光伏的有效消纳和并网，造成严重弃光现象。


技术实现要素：

3.本发明主要是解决现有技术中大规模光伏接入存在难以有效消纳和利用的问题，提供了一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法。
4.本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法，包括以下步骤：
5.s1.确定光伏出力分布；
6.s2.以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少化为优化目标建立目标函数，设定约束条件，共同构建消纳优化调度模型；
7.s3.求解模型获得最优解，根据最优解对光伏消纳进行控制。
8.本发明综合考虑了各时段负荷需求变化、光伏电源出力不确定性和开关切换次数等因素，构建以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少优化目标的配电网多目标优化重构模型，实现光伏消纳和开关操作次数的协调优化。本发明有效提升配电网光伏消纳能力。
9.作为一种优选方案，所述步骤s1具体包括：
10.s11.获取光照强度历史数据，采用beta分布表示一定时段内光照强度，则确定概率密度函数
[0011][0012]
其中α、β为bate分布的形状参数，h、h
max
分布为同一时段内的实际光照强度和光照强度最大值，γ(
·
)为伽马函数；
[0013]
s12.光伏电源输出功率的标幺值为
[0014][0015]
其中ps(0≤ps≤1)为光伏电源输出功率的标幺值；
[0016]
s13.结合公式(1)和(2)得出光伏电源输出功率的概率密度函数
[0017][0018]
则ps表示为含机会约束的区间变量
[0019][0020]
其中1-σ为置信水平，分别为置信区间上、下限，ps(
·
)表示概率；
[0021]
设无功功率因素为则无功功率的标幺值qs为
[0022][0023]
作为一种优选方案，所述步骤s2中以光伏消纳比最大化建立目标函数具体包括：
[0024]
将光伏实际消纳量与系统网络损耗的差值作为有效消纳量
[0025][0026]
其中，t为重构周期时段数，h为接入分布式光伏电源的节点数，p
c(i,t)
为节点i在t时段实际消纳的分布式光伏有功功率，k为配电网中的闭合支路数，p
tk
、q
tk
和u
tk
分别为支路k在t时段的有功功率、无功功率和电压，rk为支路k的电阻；
[0027]
光伏设备出力p
pv
为
[0028][0029]
其中e为光伏电池板数，p
s(t,e)
为第e个光伏电池板在t时段实际可发功率的标幺值，h
tmax
为在t时段光照强度的最大值，ae、ηe分别为第e个光伏电池板的面积和光电转换效率；
[0030]
光伏消纳比最大化目标函数为
[0031][0032]
作为一种优选方案，步骤s2中以开关切换次数最少化为优化目标建立目标函数具体包括：
[0033]
开关动作次数最小化目标函数为
[0034][0035]
其中λ2为开关动作总次数，j为配电网中可用开关总数，z
(j,t)
为开关j在t时段的状态，其值为0表示断开，为1表示闭合。
[0036]
作为一种优选方案，所述步骤s2中设定的约束条件包括：
[0037]
(1)潮流约束
[0038][0039]
其中p
i,t
、q
i,t
分别为节点i在t时段的有功和无功功率，流入节点为正，流出节点为负，n1为系统节点数，u
i,t
、u
l,t
分别为节点i、l在t时段的电压幅值，g
il
、b
il
和δ
il
分别为节点i、l之间的电导、电纳和相角差；
[0040]
(2)节点电压约束
[0041]uimin
≤u
i,t
≤u
imax
[0042]
其中u
imin
、u
imax
分别为节点i电压幅值的下、上限；
[0043]
(3)支路传输功率约束
[0044]s(k,t)
≤s
kmax
[0045]
其中s
(k,t)
为支路k在t时段的传输功率，s
kmax
为支路的传输功率上限；
[0046]
(4)网络节点数约束
[0047]
网络节点数m等于闭合支路数加1；
[0048]
(5)开关切换次数约束
[0049]
λ2≤λ
2max
[0050]
其中λ
2max
为最大允许开关动作总次数。
[0051]
作为一种优选方案，步骤s3具体包括：
[0052]
采用基于矩形求和的最短置信区间快速求解法求解光伏处理置信区间；基于矩形求和的最短置信区间快速求解法将光伏处理的整个不确定区间通过矩形法得到多个连续窄条矩形面积，对其进行排序、叠加和反馈操作，确定区间上下限，得到最短置信区间。
[0053]
基于光伏消纳比最大化目标函数和开关动作次数最小化目标函数分别求得各方案个体光伏消纳比和开关次数；
[0054]
对各方案个体采用mide算法进行求解获得最优解集；
[0055]
对最优解集中每个解求其标准化满意度值，获得其中满意度最大的解为最优折中解，作为最终最优解，对光伏消纳进行控制。
[0056]
对各方案个体进行帕累托非劣排序并通过锦标赛优选得到优势种群，在对优势种群通过指数de变异得到新的种群，随后通过种群混合和筛选淘汰适应度差的种群，产生新一代种群进入下一代寻优，如此循环迭代，直至收敛或达到最大迭代次数，最后选取最优折中解。
[0057]
作为一种优选方案，采用模糊隶属度函数表示最优解集每个最优解中各个目标函数对应的满意度，模糊隶属度函数定义为
[0058]
[0059]
其中f
ω
为第ω个目标函数值，f
ωmax
和f
ωmin
分别为第个ω目标函数值的上、下限，μ
ω
为模糊隶属度函数，其值为0表示对目标函数完全不满意，为1表示对目标函数值完全满意。
[0060]
因此，本发明的优点是：综合考虑了各时段负荷需求变化、光伏电源出力不确定性和开关切换次数等因素，构建以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少优化目标的配电网多目标优化重构模型，实现光伏消纳和开关操作次数的协调优化。有效提升配电网光伏消纳能力。
附图说明
[0061]
图1是本发明中主电路的一种结构示意图。
具体实施方式
[0062]
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
[0063]
实施例：
[0064]
本实施例一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0065]
s1.确定光伏出力分布；具体包括：
[0066]
s11.获取光照强度历史数据，采用beta分布表示一定时段内光照强度，则确定概率密度函数
[0067][0068]
其中α、β为bate分布的形状参数，h、h
max
分布为同一时段内的实际光照强度和光照强度最大值，γ(
·
)为伽马函数；
[0069]
s12.光伏电源输出功率的标幺值为
[0070][0071]
其中ps(0≤ps≤1)为光伏电源输出功率的标幺值；
[0072]
s13.结合公式(1)和(2)得出光伏电源输出功率的概率密度函数
[0073][0074]
则ps表示为含机会约束的区间变量
[0075][0076]
其中1-σ为置信水平，分别为置信区间上、下限，ps(
·
)表示概率；
[0077]
设无功功率因素为则无功功率的标幺值qs为
[0078][0079]
s2.以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少化为优化目标建立目标函数，设定
约束条件，共同构建消纳优化调度模型；
[0080]
以光伏消纳比最大化建立目标函数具体包括：
[0081]
将光伏实际消纳量与系统网络损耗的差值作为有效消纳量
[0082][0083]
其中，t为重构周期时段数，h为接入分布式光伏电源的节点数，p
c(i,t)
为节点i在t时段实际消纳的分布式光伏有功功率，k为配电网中的闭合支路数，p
tk
、q
tk
和u
tk
分别为支路k在t时段的有功功率、无功功率和电压，rk为支路k的电阻；
[0084]
光伏设备出力p
pv
为
[0085][0086]
其中e为光伏电池板数，p
s(t,e)
为第e个光伏电池板在t时段实际可发功率的标幺值，h
tmax
为在t时段光照强度的最大值，ae、ηe分别为第e个光伏电池板的面积和光电转换效率；
[0087]
光伏消纳比最大化目标函数为
[0088][0089]
以开关切换次数最少化为优化目标建立目标函数具体包括：
[0090]
开关动作次数最小化目标函数为
[0091][0092]
其中λ2为开关动作总次数，j为配电网中可用开关总数，z
(j,t)
为开关j在t时段的状态，其值为0表示断开，为1表示闭合。
[0093]
约束条件包括：
[0094]
(1)潮流约束
[0095][0096]
其中p
i,t
、q
i,t
分别为节点i在t时段的有功和无功功率，流入节点为正，流出节点为负，n1为系统节点数，u
i,t
、u
l,t
分别为节点i、l在t时段的电压幅值，g
il
、b
il
和δ
il
分别为节点i、l之间的电导、电纳和相角差；
[0097]
(2)节点电压约束
[0098]uimin
≤u
i,t
≤u
imax
[0099]
其中u
imin
、u
imax
分别为节点i电压幅值的下、上限；
[0100]
(3)支路传输功率约束
[0101]s(k,t)
≤s
kmax
[0102]
其中s
(k,t)
为支路k在t时段的传输功率，s
kmax
为支路的传输功率上限；
[0103]
(4)网络节点数约束
[0104]
网络节点数m等于闭合支路数加1；
[0105]
(5)开关切换次数约束
[0106]
λ2≤λ
2max
[0107]
其中λ
2ma
为最大允许开关动作总次数。
[0108]
s3.求解模型获得最优解，根据最优解对光伏消纳进行控制。具体包括：
[0109]
采用基于矩形求和的最短置信区间快速求解法求解光伏处理置信区间；过程为：
[0110]
(1)给定n，确定精度τ，导入beta分布形状参数；
[0111]
(2)采用矩形法，将光伏出力ps的整个不确定区间[0，1]等分n份，根据矩形法得到n个连续窄条矩形面积；
[0112]
(3)排序叠加，对面积集合降序排列，然后将集合中的元素从大到小逐个叠加，直到叠加和最接近1-σ终止，记录叠加元素个数q。
[0113]
(4)反馈，将最后2个叠加元素分别反馈出阈值对应的区间上、下限；
[0114]
当n1＝q时，n1可取最小值，得到确定此区间为最短置信区间。
[0115]
基于光伏消纳比最大化目标函数和开关动作次数最小化目标函数分别求得各方案个体光伏消纳比和开关次数；
[0116]
对各方案个体采用mide算法进行求解获得最优解集；
[0117]
对最优解集中每个解求其标准化满意度值，采用模糊隶属度函数表示最优解集每个最优解中各个目标函数对应的满意度，模糊隶属度函数定义为
[0118][0119]
其中f
ω
为第ω个目标函数值，f
ωmax
和f
ωmin
分别为第个ω目标函数值的上、下限，μ
ω
为模糊隶属度函数，其值为0表示对目标函数完全不满意，为1表示对目标函数值完全满意。
[0120]
获得其中满意度最大的解为最优折中解
[0121][0122]
作为最终最优解，对光伏消纳进行控制。
[0123]
本发明综合考虑了各时段负荷需求变化、光伏电源出力不确定性和开关切换次数等因素，构建以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少优化目标的配电网多目标优化重构模型，实现光伏消纳和开关操作次数的协调优化。有效提升配电网光伏消纳能力。
[0124]
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

技术特征：
1.一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：s1.确定光伏出力分布；s2.以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少化为优化目标建立目标函数，设定约束条件，共同构建消纳优化调度模型；s3.求解模型获得最优解，根据最优解对光伏消纳进行控制。2.根据权利要求1所述的一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法，其特征是所述步骤s1具体包括：s11.获取光照强度历史数据，采用beta分布表示一定时段内光照强度，则确定概率密度函数其中α、β为bate分布的形状参数，h、h
max
分布为同一时段内的实际光照强度和光照强度最大值，γ(
·
)为伽马函数；s12.光伏电源输出功率的标幺值为其中p
s
(0≤p
s
≤1)为光伏电源输出功率的标幺值；s13.结合公式(1)和(2)得出光伏电源输出功率的概率密度函数则p
s
表示为含机会约束的区间变量其中1-σ为置信水平，分别为置信区间上、下限，p
s
(
·
)表示概率；设无功功率因素为则无功功率的标幺值q
s
为3.根据权利要求1所述的一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法，其特征是所述步骤s2中以光伏消纳比最大化建立目标函数具体包括：将光伏实际消纳量与系统网络损耗的差值作为有效消纳量其中，t为重构周期时段数，h为接入分布式光伏电源的节点数，p
c(i,t)
为节点i在t时段实际消纳的分布式光伏有功功率，k为配电网中的闭合支路数，p
tk
、q
tk
和u
tk
分别为支路k在t时段的有功功率、无功功率和电压，r
k
为支路k的电阻；
光伏设备出力p
pv
为其中e为光伏电池板数，p
s(t,e)
为第e个光伏电池板在t时段实际可发功率的标幺值，h
tmax
为在t时段光照强度的最大值，a
e
、η
e
分别为第e个光伏电池板的面积和光电转换效率；光伏消纳比最大化目标函数为4.根据权利要求3所述的一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法，其特征是步骤s2中以开关切换次数最少化为优化目标建立目标函数具体包括：开关动作次数最小化目标函数为其中λ2为开关动作总次数，j为配电网中可用开关总数，z
(j,t)
为开关j在t时段的状态，其值为0表示断开，为1表示闭合。5.根据权利要求3或4所述的一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法，其特征是所述步骤s2中设定的约束条件包括：(1)潮流约束其中p
i,t
、q
i,t
分别为节点i在t时段的有功和无功功率，流入节点为正，流出节点为负，n1为系统节点数，u
i,t
、u
l,t
分别为节点i、l在t时段的电压幅值，g
il
、b
il
和δ
il
分别为节点i、l之间的电导、电纳和相角差；(2)节点电压约束u
imin
≤u
i，t
≤u
imax
其中u
imin
、u
imax
分别为节点i电压幅值的下、上限；(3)支路传输功率约束s
(k,t)
≤s
kmax
其中s
(k,t)
为支路k在t时段的传输功率，s
kmax
为支路的传输功率上限；(4)网络节点数约束网络节点数m等于闭合支路数加1；(5)开关切换次数约束
a2≤a
2max
其中λ
2max
为最大允许开关动作总次数。6.根据权利要求1-5任一项中所述的一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法，其特征是步骤s3具体包括：采用基于矩形求和的最短置信区间快速求解法求解光伏处理置信区间；基于光伏消纳比最大化目标函数和开关动作次数最小化目标函数分别求得各方案个体光伏消纳比和开关次数；对各方案个体采用mide算法进行求解获得最优解集；对最优解集中每个解求其标准化满意度值，获得其中满意度最大的解为最优折中解，作为最终最优解，对光伏消纳进行控制。7.根据权利要求6所述的一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法，其特征是，采用模糊隶属度函数表示最优解集每个最优解中各个目标函数对应的满意度，模糊隶属度函数定义为其中f
ω
为第ω个目标函数值，f
ωmax
和f
ωmin
分别为第个ω目标函数值的上、下限，μ
ω
为模糊隶属度函数，其值为0表示对目标函数完全不满意，为1表示对目标函数值完全满意。

技术总结
本发明公开了一种面向低压的分布式光伏消纳优化调度方法，解决现有技术中大规模光伏接入存在难以有效消纳和利用的问题。包括确定光伏出力分布；以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少化为优化目标建立目标函数，设定约束条件，共同构建消纳优化调度模型；求解模型获得最优解，根据最优解对光伏消纳进行控制。本发明综合考虑了各时段负荷需求变化、光伏电源出力不确定性和开关切换次数等因素，构建以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少优化目标的配电网多目标优化重构模型，实现光伏消纳和开关操作次数的协调优化。有效提升配电网光伏消纳能力。消纳能力。消纳能力。


技术研发人员：刘国良 徐宏 朱重希 刘书涵 姚海强 沈伟伟 曾振源 胡遨洋
受保护的技术使用者：国网浙江省电力有限公司桐乡市供电公司
技术研发日：2022.12.26
技术公布日：2023/7/21