本發(fā)明涉及光儲設備管理領域，具體是指一種光儲設備布局優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、光儲設備指光伏儲能系統(tǒng)，由光伏發(fā)電設備和儲能裝置兩部分組成，光伏發(fā)電設備通過太陽能電池板將太陽能轉換為電能，而儲能裝置則用于儲存這部分電能，以便在需要時使用，光儲設備將光伏發(fā)電與儲能系統(tǒng)相結合，實現(xiàn)對電能的高效存儲和調節(jié)，在此基礎上，光儲設備布局優(yōu)化成為提高光伏發(fā)電系統(tǒng)性能和經濟效益的關鍵環(huán)節(jié)；然而目前的光儲設備布局優(yōu)化方法及系統(tǒng)，存在通過多目標優(yōu)化算法尋求布局最優(yōu)解時僅考慮經濟成本作為目標函數(shù)而忽視了電網穩(wěn)定性與環(huán)境保護，從而影響電網的整體效益和可持續(xù)發(fā)展的問題；存在多目標優(yōu)化算法專注于光伏設備的配置而未能充分考慮儲能系統(tǒng)的作用和影響，導致電網難以應對靈活的能源需求變化的問題；存在光儲系統(tǒng)布局優(yōu)化問題的多個目標函數(shù)相互沖突和光儲系統(tǒng)拓撲結構的復雜性，導致多目標優(yōu)化算法的解的多樣性不足和易陷入局部最優(yōu)解的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、針對上述情況，為克服現(xiàn)有技術的缺陷，本發(fā)明提供了一種光儲設備布局優(yōu)化方法及系統(tǒng)，針對通過多目標優(yōu)化算法尋求布局最優(yōu)解時僅考慮經濟成本作為目標函數(shù)而忽視了電網穩(wěn)定性與環(huán)境保護，從而影響電網的整體效益和可持續(xù)發(fā)展的問題，本發(fā)明在最小化經濟成本作為目標函數(shù)的基礎上，在多目標優(yōu)化算法中額外設計了最小化需求波動、最小化電壓偏差和最大碳減排目標函數(shù)，實現(xiàn)了光儲系統(tǒng)最優(yōu)布局結果的穩(wěn)定性、環(huán)境保護與經濟成本三者之間的平衡；針對多目標優(yōu)化算法專注于光伏設備的配置而未能充分考慮儲能系統(tǒng)的作用和影響，導致電網難以應對靈活的能源需求變化的問題，本發(fā)明提出了一種綜合性的光儲設備布局優(yōu)化方法，不僅納入了光伏設備的布局位置和功率配置，而且充分考慮了儲能系統(tǒng)充放電策略的集成，確保了電力供應的連續(xù)性和可靠性；針對光儲系統(tǒng)布局優(yōu)化問題的多個目標函數(shù)相互沖突和光儲系統(tǒng)拓撲結構的復雜性，導致多目標優(yōu)化算法的解的多樣性不足和易陷入局部最優(yōu)解的問題，本發(fā)明采用了一種改進的多目標粒子群算法，一是利用擁擠度優(yōu)化帕累托前沿的策略，提高了布局方案的多樣性和質量，二是通過對粒子的位置更新算法進行改進，改善了多目標粒子群算法在解決光儲系統(tǒng)大規(guī)模布局優(yōu)化問題時易陷入局部最優(yōu)解的問題。

2、本發(fā)明采取的技術方案如下：本發(fā)明提供了一種光儲設備布局優(yōu)化方法，應用于一種包含光伏設備、儲能系統(tǒng)和并網接入點的電力網絡，具體的步驟如下所述：

3、步驟s1：定義目標函數(shù)組，所述目標函數(shù)組，具體包括最小化經濟成本目標函數(shù)、最小化需求波動目標函數(shù)、最小化電壓偏差目標函數(shù)和最大碳減排目標函數(shù)；

4、步驟s2：定義約束條件組，所述約束條件組，具體包括光伏設備數(shù)量約束條件、電壓約束條件和功率約束條件；

5、步驟s3：利用改進的多目標粒子群算法獲得最優(yōu)布局方案。

6、所述最小化經濟成本目標函數(shù)為設備建設成本、購電成本和布局成本的總和，計算公式具體如下所述：

7、min?c＝c1+c2+c3；

8、其中，min?c表示最小化經濟成本目標函數(shù)，c1表示設備建設成本，c2表示購電成本，c3表示布局成本。

9、所述設備建設成本的計算公式具體如下所述：

10、

11、其中，n表示光伏設備的總數(shù)，μi表示第i個光伏設備的成本系數(shù)，ri表示第i個光伏設備的使用壽命，r為貶值率，bi表示第i個光伏設備的建設成本。

12、所述購電成本的計算公式具體如下所述：

13、

14、其中，m表示電力網絡的節(jié)點的總數(shù)，t表示最大周期，τ表示購電價格，表示第k個節(jié)點在第t個時間段的負載功率，表示第k個節(jié)點在第t個時間段的光伏輸出功率，表示第k個節(jié)點在第t個時間段的儲能系統(tǒng)的充放電功率。

15、所述布局成本的計算公式具體如下所述：

16、

17、其中，nk表示第k個節(jié)點的光伏設備的個數(shù)，dk表示第k個節(jié)點到最近并網接入點的距離，表示第k個節(jié)點的光伏設備到并網接入點的電纜傳輸成本，ωk表示第k個節(jié)點的光伏設備自身布置電纜的成本。

18、所述最小化需求波動目標函數(shù)的計算公式具體如下所述：

19、

20、其中，minη表示最小化需求波動目標函數(shù)。

21、所述最小化電壓偏差目標函數(shù)的計算公式具體如下所述：

22、

23、其中，minδ表示最小化電壓偏差目標函數(shù)，uk，t表示第k個節(jié)點在第t個時間段的電壓，un表示額定電壓。

24、所述最大碳減排目標函數(shù)的計算公式具體如下所述：

25、

26、其中，max?cr表示最大碳減排目標函數(shù)，θk表示第k個節(jié)點的碳排放因子，具體的公式如下所述：

27、

28、

29、其中，ek表示第k個節(jié)點的碳排放量，θ′表示上級電網的碳排放因子，表示第k個節(jié)點在第t個時間段的傳統(tǒng)發(fā)電機輸出功率，e′表示上級電網的碳排放量，p′表示上級電網的發(fā)電機總輸出功率。

30、所述光伏設備數(shù)量約束條件的公式具體如下所述：

31、

32、其中，表示第k個節(jié)點的光伏設備的最大個數(shù)。

33、所述電壓約束條件的公式具體如下所述：

34、

35、其中，和分別表示第k個節(jié)點的電壓的下限和上限。

36、所述功率約束條件的公式具體如下所述：

37、

38、

39、其中，和分別表示在第t個時間段的第i個光伏設備的光伏輸出功率和第i個儲能系統(tǒng)的充放電功率，和分別表示第i個光伏設備的輸出功率的下限和上限，和分別表示第i個儲能系統(tǒng)的輸出功率的下限和上限。

40、所述步驟s3中利用改進的多目標粒子群算法獲得最優(yōu)布局方案的具體過程如下所述：

41、步驟s31：構建電力網絡的拓撲結構向量，拓撲結構向量中的每個元素包含電力網絡中每個節(jié)點對應的光伏設備個數(shù)、每個時間段的光伏輸出功率和每個時間段的儲能系統(tǒng)的充放電功率；

42、步驟s32：將最小化經濟成本目標函數(shù)、最小化需求波動目標函數(shù)、最小化電壓偏差目標函數(shù)和最大碳減排目標函數(shù)作為目標函數(shù)，將每個拓撲結構向量作為一個解，利用改進的多目標粒子群算法獲得帕累托最優(yōu)解集，改進點具體為通過擁擠度優(yōu)化帕累托最優(yōu)解集和改進的粒子位置更新規(guī)則。

43、所述通過擁擠度優(yōu)化帕累托最優(yōu)解集的步驟具體如下所述：

44、步驟d1：獲得多目標粒子群算法中最高帕累托等級中的粒子，在最小化經濟成本目標函數(shù)、最小化需求波動目標函數(shù)、最小化電壓偏差目標函數(shù)和最大碳減排目標函數(shù)上分別進行排序；

45、步驟d2：計算每個粒子的擁擠度，并進行歸一化處理，擁擠度具體的公式如下所述：

46、

47、其中，ρj表示第j個粒子的擁擠度，a為目標函數(shù)的個數(shù)，fa[j+1]為第j+1個粒子的第a個目標函數(shù)值，fa[j-1]為第j-1個粒子的第a個目標函數(shù)值，和分別為第a個目標函數(shù)的最大值和最小值；

48、歸一化的計算公式具體如下所述：

49、

50、其中，ρ′j表示歸一化后的ρj，v表示粒子的總數(shù)量，ρo表示第o個粒子；

51、步驟d3：根據擁擠度將粒子在最小化經濟成本目標函數(shù)、最小化需求波動目標函數(shù)、最小化電壓偏差目標函數(shù)和最大碳減排目標函數(shù)上分別進行排序；

52、步驟d4：對每個帕累托等級中的粒子按擁擠度進行排序。

53、所述改進的粒子位置更新規(guī)則，在每次迭代中根據粒子在所有迭代中個體最優(yōu)解的平均值與當前位置的距離，同時結合上一次迭代時的個體最優(yōu)解，在搜索空間中進行隨機移動以更新粒子的位置，計算公式如下所述：

54、

55、其中，為第q+1次迭代中第j個粒子的位置，為第q次迭代中第j個粒子的位置，表示第q次迭代中第j個粒子的個體最優(yōu)解，rand表示(0，1)區(qū)間里的隨機數(shù)，mean(pbestj)表示第j個粒子所有迭代中個體最優(yōu)解的平均值。

56、本發(fā)明提供了一種光儲設備布局優(yōu)化系統(tǒng)，用于實現(xiàn)一種光儲設備布局優(yōu)化方法，具體包括多目標優(yōu)化模塊、最優(yōu)布局方案模塊和用戶交互模塊；所述多目標優(yōu)化模塊的輸出端連接最優(yōu)布局方案模塊的輸入端，所述最優(yōu)布局方案模塊的輸出端連接用戶交互模塊的輸入端；

57、所述多目標優(yōu)化模塊構建以最小化經濟成本目標函數(shù)、最小化需求波動目標函數(shù)、最小化電壓偏差目標函數(shù)和最大碳減排目標函數(shù)作為目標函數(shù)，以光伏設備數(shù)量約束條件、電壓約束條件、功率約束條件為約束條件的多目標粒子群優(yōu)化模型；

58、所述最優(yōu)布局方案模塊根據多目標粒子群優(yōu)化模型獲得帕累托最優(yōu)解集，以及每個最優(yōu)解在各個目標函數(shù)的具體數(shù)值；

59、所述用戶交互模塊將每個最優(yōu)解映射為電力網絡的拓撲結構，將光儲設備的分布、每個時間段的光伏輸出功率、每個時間段的儲能系統(tǒng)輸出功率以及各個目標函數(shù)的具體數(shù)值進行展示。

60、采用上述方案本發(fā)明取得的有益成果如下：

61、(1)針對通過多目標優(yōu)化算法尋求布局最優(yōu)解時僅考慮經濟成本作為目標函數(shù)而忽視了電網穩(wěn)定性與環(huán)境保護，從而影響電網的整體效益和可持續(xù)發(fā)展的問題，本發(fā)明在最小化經濟成本作為目標函數(shù)的基礎上，在多目標優(yōu)化算法中額外設計了最小化需求波動、最小化電壓偏差和最大碳減排目標函數(shù)，實現(xiàn)了光儲系統(tǒng)最優(yōu)布局結果的穩(wěn)定性、環(huán)境保護與經濟成本三者之間的平衡。

62、(2)針對多目標優(yōu)化算法專注于光伏設備的配置而未能充分考慮儲能系統(tǒng)的作用和影響，導致電網難以應對靈活的能源需求變化的問題，本發(fā)明提出了一種綜合性的光儲設備布局優(yōu)化方法，不僅納入了光伏設備的布局位置和功率配置，而且充分考慮了儲能系統(tǒng)充放電策略的集成，確保了電力供應的連續(xù)性和可靠性。

63、(3)針對光儲系統(tǒng)布局優(yōu)化問題的多個目標函數(shù)相互沖突和光儲系統(tǒng)拓撲結構的復雜性，導致多目標優(yōu)化算法的解的多樣性不足和易陷入局部最優(yōu)解的問題，本發(fā)明采用了一種改進的多目標粒子群算法，一是利用擁擠度優(yōu)化帕累托前沿的策略，提高了布局方案的多樣性和質量，二是通過對粒子的位置更新算法進行改進，改善了多目標粒子群算法在解決光儲系統(tǒng)大規(guī)模布局優(yōu)化問題時易陷入局部最優(yōu)解的問題。