申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学;国网浙江省电力有限公司

申请日：2020-08-03

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN111881626B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/006;G06Q50/06;G06F111/04;G06F113/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2020.11.20#实质审查的生效;2020.11.03#公开

摘要：本发明公开了一种促进DG消纳的配电网规划方法：以配电网网损费用和可靠性费用故障损失费用最小为目标函数建立上层模型，确定配网的最佳网架结构，为下层提供规划方案；以DG消纳能力最大为目标建立下层模型；将遗传算法中的交叉与变异引入到杜鹃搜索算法中，形成改进的杜鹃搜索算法，利用改进的杜鹃搜索算法对所建立的上层、下层模型进行求解；将求解结果反馈回上层模型中，再次对上层模型进行求解，经过反复迭代，最终输出最佳网架结构和DG接入位置与装机容量。该方法在不变的投资总量基础上实现网损最小，具有较高应用价值。

主权项：1.一种促进DG消纳的配电网规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：以故障损失费用最小为目标函数建立上层模型，所述故障损失费用包括配电网网损费用和可靠性费用；具体包括：确定配网的最佳网架结构，为下层提供规划方案，所述上层模型如下：minC＝Closs+μCF+CE式中：C为故障损失费用，Closs为年网损总费用；CF为系统停电故障费用；CE为停电给用户带来的损失费用；μ为可靠性指标在该目标函数中所占的权重，目标函数中各类费用的表达式如下： 式中：co为单位网损费用；cF为单位停电次数下的惩罚费用；cE为单位停电用户损失费用；τ为最大网络损耗小时数；Nl为线路总数；Nk为第i条线路可供选择的型号数；s为场景数；ωi为第i个场景的出现概率；Ploss，i为第i条线路有功功率损耗值；Ii为第i个场景的电流值；Si,k为“0-1”状态变量，表示第i条线路选择第k个型号投资状态，1表示该型号被选择投资，0表示未被选择投资；Ri,k为第i条线路第k种型号被选择时的线路总阻值；所建立的上层模型的约束条件包括：1总投资费用约束 式中：CT，i为第i个场景下新建或改建的变压器价格；C′为配电网投资总费用；2待选型号投资状态约束Si,k∈{0,1} 3连通性约束保证配电网内每个负荷点均与网络联通，对区域内所有负荷点供电，不存在孤岛情况；4联络线位置约束线路网架由配电网的接线形式决定；步骤2：以DG消纳能力最大为目标建立下层模型，具体包括：根据步骤1所建立的上层模型，以DG消纳能力最大为目标建立下层模型，并将下层模型的计算结果反馈回上层模型，再由上层模型做出最优的决策；所述下层模型如下： 式中：CR为DG的消纳能力，PDG，i为节点i的DG总装机容量，Si为“0-1”状态变量，表示该节点是否接入DG；所述下层模型的约束条件包括：1配电网潮流约束 式中：Pi为节点i的有功注入功率值；Qi为节点i的无功注入功率值；Ui,Uj分别为节点i，j的电压幅值；Gij,Bij分别为节点导纳矩阵的实部与虚部；θij为节点i和j之间的相角差；j∈i为所有和节点i直接相连的节点；βi为DG的可用率，粗略计算可取1.0；为DG的功率因数角；2配电网节点电压约束Uimin≤Ui≤Uimax式中：Ui为节点i的电压幅值；Uimin为节点i的电压幅值下限；Uimax为节点i的电压幅值上限；3DG出力约束 式中：PDG，i为节点i的DG有功功率值；QDG，i为节点i的DG无功功率值；PDG，imax为节点i的DG有功功率上限；QDG，imax为节点i的DG无功功率上限；4潮流方向约束当DG接入配电网中后，不改变馈线潮流的方向，假设配电网采用顺流编号法，则：Pij≥0；j＞i，j∈i；5接入点数量约束当规划分布式能源总容量一定时，采用就近接入电网的方式，DG的接入点数小于一定数量，表示为： 式中：Nk表示DG最大接入点数；步骤3：将遗传算法中的交叉与变异引入到杜鹃搜索算法中，形成改进的杜鹃搜索算法，具体如下：1杜鹃鸟每次随机于任意鸟巢中产一个蛋，记为一个解，并且一个鸟巢中只有一个蛋；2代表当前最优解的最好的蛋会被保留到下一代；3可供杜鹃鸟选择的鸟巢数量n是一定的；4宿主妈妈发现异类的概率是Pa∈{0,1}；5被发现后，以鸟巢位置与全局最优解的差值X作为交叉变异的依据，第i个鸟巢在第t代的差值可通过下式计算： 式中：gt为第t代鸟巢的最优位置；为第i个鸟巢在第t代的位置；xmax为鸟巢位置变量的最大值；xmin为鸟巢位置变量的最小值；6Lλ为Levy飞行随机路线值，其分布如下：Lλ～μ＝t-λ；1＜λ≤3式中：u为重尾幂律分布函数，λ为指数相关部分；7生成新解如下： 式中：h是步长且h0；8对鸟巢位置进行交叉变异处理，包括如下子步骤：S381：确定差值X的下限Xmin、变异率pm、交叉率pc；S382：判断第i个鸟巢的Xi大小，若Xi＜Xmin，对第i个鸟巢进行交叉变异处理；否则，交叉变异操作结束；S383：为第i个鸟巢的位置选取随机数ri∈[0,1]，若ri＜pm，对该鸟巢位置进行变异处理，方法如下式：xi＝xmin+xmax-xminr；S384：若ri＜pc，对变异后的鸟巢位置进行交叉处理，交叉操作的对象是全局最优解；S385：交叉变异操作结束；步骤4：利用步骤3得到的改进的杜鹃搜索算法对步骤1和步骤2所建立的双层规划模型进行求解；步骤5：将步骤4求解得到的结果进行反馈，并反复迭代，得到最优规划方案。

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