一种孤立微网分布式电源容量与布点优化方法

摘要

本发明属于电力系统智能微网技术领域，涉及一种孤立微网分布式电源容量与布点优化方法，在孤立微电网分布式电源的规划中考虑运行的电压和频率稳定性，建立含安全惩罚因子的多目标电源规划模型和运行约束条件，采用优化算法求解模型，得到满足微电网安全、经济运行的分布式电源容量和布点规划方案。本发明可以在规划过程中考虑潜在的运行风险，基于运行稳定性的评估修正规划中不合理的部分，将安全、经济、低损耗的要求融入多目标优化模型中，有利于孤立微电网长期安全、稳定、高效运行。

说明书

技术领域

本发明属于电力系统微电网技术领域，涉及一种孤立微网分布式电源容量 与布点优化方法。

背景技术

孤立微网是一种适合海岛和偏远地区供电的方式。微网中电源类型通常根 据当地资源因地制宜优化配置，以分布式风电、光伏、柴油发电机、燃气轮机、 小水电为主。由于风、光等间歇式能源的随机性和波动性，为确保微电网安全 稳定运行，各种储能装置也是孤立微网中不可或缺的因素。

分布式电源容量与布点优化是微电网规划的首要工作。国内外已有一些学 者对分布式电源的选址和定容问题进行了研究，在优化目标方面，以可靠性、 利益/成本比、电能质量、网损或者考虑多种因素的综合指标作为优化目标；在 优化方法方面，采用遗传算法、启发式算法等适用于大规模数据计算的优化算 法。但现有的规划方法鲜有考虑不同分布式电源容量配比以及不同装设地点对 微电网安全稳定运行的影响。对于微电网特别是孤立微电网而言，由于系统规 模小，旋转备用不足，抗扰动能力较差，使得单一扰动引发系统频率和电压稳 定性问题的可能性增大。若在分布式电源容量和布点规划中未充分考虑不同方 案对系统电压和频率稳定性的影响，可能对微电网长期安全稳定运行带来极大 的隐患。

发明内容

本发明针对上述问题，提出一种考虑安全惩罚因子的孤立微网分布式电源 容量与布点优化方法，在优化结果满足安全约束的条件下达到经济性的最优。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种孤立微网分布式电源容量与布点优化方法，包括以下步骤：

1）将安全惩罚因子应用到孤立微电网分布式电源的规划中；

2）建立电源规划模型和运行约束条件，采用优化算法求解模型，得到满足 微电网安全、经济运行的分布式电源容量和布点规划方案。

所述步骤1）的将安全惩罚因子应用到孤立微电网分布式电源的规划中，其 多目标函数如下：

$\min f=\frac{1}{N}\underset{K=1}{\overset{N}{\Sigma }}\frac{M\left(k\right)-Q\left(k\right)}{{(1+r)}^k}+\underset{i=1}{\overset{N_1}{\Sigma }}{x}_i({\alpha }_i{C}_{1i}+C_{\mathrm{pu}}{\tau }_{\max i}\Delta P_{1i}+W_{1i})+\gamma \times C_{\mathrm{oe}}$

式中，N：微网工程寿命（年）；x_i：第i条线路被选中x_i=1，否则x_i=0；α_i： 第i条线路固定投资年平均费用系数；C_1i：第i条线路固定投资年平均费用（元）， 若为已有线路则为0元；C_pu：单位电价（元/kWh）；τ_maxi：第i条线路年最大负 荷损耗小时数（h）；ΔP_1i：第i条线路有功损耗（kWh）；W_1i：第i条线路年均检 修、运维费用（元）；γ：安全惩罚价值成本系数（元）；C_oe：安全惩罚因子；r： 贴现率；

M(k)：微网中分布式电源第k年的成本[元/年]，计算公式如下：

M(k)＝M_I(k)+M_R(k)+M_m(k)+M_F(k)

其中，M_I(k)，M_R(k)，M_m(k)，M_F(k)：微网中分布式电源第k年的投资、 更新、维护、燃料费用；

Q(k)：微网中分布式电源第k年的收入即微网分布式电源设备残值[元/ 年]。

所述安全惩罚因子C_oe的计算方法为：

式中，Q：运行方式数；Z：故障集中的故障数；S_ij：第i种运行方式下第j 种故障的稳定性，S_ij为0或1，1为不稳定，0为稳定；ΔU_ij/Δf_ij：第i种运行方 式下第j种故障的电压/频率与额定电压/频率的最大偏差绝对值，系统失稳时设 ΔU_ij/Δf_ij为0；t_ij：稳态恢复时间，系统失稳时设为0；ρ₁、ρ₂、ρ₃：惩罚系数， 所设置的系数应满足ρ₁>2ρ₂+ρ₃；

式中S_ij、ΔU_ij/Δf_ij和t_ij采用仿真分析工具，计算不同运行方式下不同类型、 不同点故障的电压和频率稳定性，记录每个故障的稳定性S_ij、电压/频率与额定 电压/频率的最大偏差绝对值ΔU_ij/Δf_ij、稳态恢复时间t_ij。

所述步骤2）中的运行约束条件为：

11）电力电量平衡约束：每小时分布式电源输出功率应等于每小时负荷需 求，每年分布式电源发出的电量应大于或等于年用电量；

12）分布式电源运行约束：分布式电源的发出的最大功率应小于或等于额 定容量；

13）节点电压约束：第i个节点电压应在允许运行的电压范围内；

14）线路电流约束：第i条支路电流应小于允许通过的电流上限。

所述步骤2）的分布式电源容量和布点规划方案按如下步骤进行：

21）按照地理、气象条件，设定分布式电源类型、容量范围、选点范围、 经济参数、运行约束条件系统参数；

22）采用遗传算法或启发式算法优化算法产生满足运行约束的容量与布点 不同组合方式，对每个方案进行含分布式电源的微网潮流和安全惩罚因子计算， 得到不同方案的目标函数值；

23）比较分析并选取目标函数计算值最小的方案，作为分布式电源容量和 布点的最优方案。

本发明的有益效果：将安全惩罚因子应用到孤立微电网分布式电源的规划， 在满足系统性能指标的前提下，使微电网投资和安全稳定运行的综合成本最小。

附图说明

图1是孤立微电网的网络图；

图2是分布式电源容量和布点优化流程图；

图3是安全惩罚因子计算流程图。

具体实施方式

图1是孤立微电网的网络图。图中实线为已存在线路，虚线为待选择线路。 节点1~节点3是原有电源节点，其余为负荷节点，其中节点15~节点21为新增 负荷节点。允许接入分布式电源的节点为节点7~节点26，根据工程和资源条件 确定的允许接入容量范围为0~G_max。本发明提出的优化方法可用于解决该类微 电网的分布式电源接入容量和布点问题。

在本实施例中选取遗传算法作为优化算法，通过选择算子、交叉算子和变 异算子产生不同代的新个体，按照本发明提出的目标函数计算方法计算每个个 体的适应度函数，直至满足搜索终止条件。图2给出了分布式电源容量和布点 的优化流程。优化过程中群体规模为M，交叉概率P_c,变异概率P_m，最优保存 个体数M₁，终止代数T，收敛判据ε。具体实施步骤为：

第一步：设置分布式电源布点和容量选择范围、线路电压和电流允许值、 经济参数等。产生个体数为M的初始种群。

第二步：判读个体是否满足电力电量平衡约束和分布式电源运行约束，不 满足的个体淘汰。

第三步：对满足第二步运行约束的个体进行潮流计算，判断个体是否满足 节点电压约束和线路电流约束，不满足的个体淘汰。满足的个体计算线路有功 损耗值。

第四步：对满足第三步运行约束的个体进行安全惩罚因子计算。

第五步：按照本发明提出的方法计算满足运行约束个体的目标函数值，选 出目标函数最小值的个体作为本代最优个体。

第六步：判断相邻两代最优个体的目标函数适应度变化率是否满足终止搜 索条件1。终止搜索条件1为F_old为上一代最优个体目标函数值， F_new为本代最优个体目标函数值。如满足终止搜索条件1，结束流程，F_new为分布 式电源容量和布点的最优方案；否则，转入第七步。

第七步：判断是否已到达终止代数T。到达终止代数T，结束本次流程；否 则，按照设置的最优保存个体数M₁，交叉概率P_c,变异概率P_m，执行选择、交 叉与变异算子，生成新一代个体，返回第二步。

图3是安全惩罚因子的计算流程。对于种群中满足运行约束的个体，结合 分布式能源出力特性和负荷特性，分析该个体所形成微电网的典型运行方式， 筛选并生成故障集。采用仿真分析工具PSCAD，计算不同运行方式下不同类型、 不同点故障的电压和频率稳定性，记录每个故障的稳定性S_ij、电压/频率与额定 电压/频率的最大偏差绝对值ΔU_ij/Δf_ij、稳态恢复时间t_ij。将不同故障的记录值归 一化并叠加，得到安全惩罚因子。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实 施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、 替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。