4] f、支路容量約束： W75]P,《P.,max 陽076] 式中，Pj為流過線路j的有功功率；Pim。、為第J條線路傳輸有功功率的上限值；
[0077] g、由于光伏電源受光照、溫度等條件的影響，其出力具有不穩(wěn)定性，考慮到系統(tǒng)的 穩(wěn)定性，需要對光伏電源的容量加W限制；規(guī)定光伏電源容量不能超過所在節(jié)點負荷的大 小，光伏電源最大接入容量不超過電網(wǎng)最大負荷總量的10%，配電網(wǎng)接入光伏電源容量約 束：
[007引 Spi《Simax 陽0巧]Ssp《Sl
[0080] 式中，Spi為i節(jié)點接入的光伏電源的容量；S1m。為i節(jié)點允許接入的光伏電源的 容量上限值；Ssp為配電網(wǎng)中接入光伏電源的總?cè)萘?；SL為配電網(wǎng)負荷總量的10% ;
[0081] (3)利用含混濁優(yōu)化的粒子群算法對規(guī)劃方法進行求解，并輸出最優(yōu)規(guī)劃方案，確 定光伏電源的最佳接入位置和容量。
[0082] 優(yōu)選地，所述含混濁優(yōu)化的粒子群算法對規(guī)劃方法的求解步驟主要包括：
[0083] 步驟1 :輸入原始數(shù)據(jù)，主要包括配電網(wǎng)的節(jié)點及線路相關參數(shù)，粒子群體數(shù)目， 學習因子Cl和C2,最大迭代次數(shù)，慣性權(quán)重《，粒子群最大更新速度Vm。、，控制變量y，隨機 因子a;
[0084] 步驟2 :在捜索空間內(nèi)，隨機產(chǎn)生M個粒子，初始種群為[Pi，P2，P3,…，Pi，…，Pm], 使用潮流計算進行判定，Pl為滿足規(guī)劃方法的任一可行解；
[0085] 步驟3:計算各粒子的適應度，記錄當前粒子的個體極值Pi,并從中選出全局極值 Pb;
[0086] 步驟4 :利用下式對粒子進行進化更新，并計算出更新粒子的個體極值Pi和全局 極值Pg;
[0087] v;J=w:,d+c\-mnd〇.(p:j-x:j)+c'imnd().{pl.j-x;.d)
[0088] 端1=4+游
[0089] 式中，CO為慣性權(quán)重；Cl和C2為學習因子；
[0090] 步驟5 :判斷最優(yōu)粒子是否與相鄰S代相同，若相同，進行步驟d混濁優(yōu)化；若不 同，跳到步驟e;
[0091] 步驟6 :將粒子群的最優(yōu)位置映射到Logistic函數(shù)，產(chǎn)生混濁變量序列，然后逆映 射回原解空間，計算上述可行解序列中每個可行解的適應值，并保留適應值最優(yōu)時對應的 可行解，代替粒子群中一個隨機的粒子，具體步驟如下：
[0092] 一、將粒子群的最優(yōu)位置Pg= (Pg,i，Pg,2,Pg,3,…，Pg,n)進行混濁優(yōu)化，將其映射到 Logistic方程的定義域[0, 1]上，產(chǎn)生混濁序列變量捉，映射公式采用W下公式，
[0093]
[0094] 式中，R為光伏電源最大允許安裝容量； 陽0巧]二、用Logistic方程進行迭代產(chǎn)生混濁變量序列，典型的Logistic方程為 記,=供如-乂），由于實際裝設光伏電源的節(jié)點數(shù)遠小于配電網(wǎng)節(jié)點的總數(shù)，即乂 =0的 概率比較高，利用上式進行計算，輸出的結(jié)果仍為0,變異的能力減弱，因此采用隨機變異的Logistic方程，如下式所示， 「 1 _}心1=片說<1:-規(guī)) 妍盡味
[0096] \ >'"+1=0 概么垃
[0097] 式中，y為控制變量，一般取y=4;m= rand0為[0, 1]上的隨機數(shù)；a為隨 機因子，取小于1的常數(shù)，一般取0. 15。
[0098] =、將混濁序列通過下式逆映射回原解空間，產(chǎn)生一個混濁變量可行解序列；
[0099] pI二WX民乂XR，ylX民,..，成XR)
[0100] 四、計算上述可行解序列中每個可行解的適應值，并保留適應值最優(yōu)時對應的可 行解，記為,從當前粒子群中隨機選擇一個粒子，用位置代替選出的粒子的位置。 陽1〇U 步驟7:判斷是否已達到最大迭代次數(shù)，若未達到，轉(zhuǎn)到步驟a,繼續(xù)進行，若已達 至IJ，轉(zhuǎn)到步驟f;
[0102] 步驟8 :輸出最優(yōu)規(guī)劃方案。 陽103] 在配電網(wǎng)上增加光伏電源時，需要確定其合理的接入位置和容量；本發(fā)明充分考 慮配電網(wǎng)的潮流、電壓及電流等約束，采用經(jīng)濟性最優(yōu)的原理規(guī)劃光伏電源，并利用改進的 粒子群算法進行求解計算，避免了傳統(tǒng)粒子群算法中早熟的問題，進而計算出光伏電源的 最佳接入位置和容量，降低了配電網(wǎng)的網(wǎng)絡損耗，減少了配電網(wǎng)的運行費用，改善了系統(tǒng)的 電壓，增強了系統(tǒng)的負載能力；不僅能夠保障配電網(wǎng)安全有效的運行，還能使其經(jīng)濟效益得 到進一步的提高。
【主權(quán)項】
1. 一種含光伏電源的配電網(wǎng)規(guī)劃方法，其特征在于，規(guī)劃方法主要包含光伏電源的年 投資運行成本、網(wǎng)絡年損耗費用、向上級電網(wǎng)的購電費用和光伏電源因政策補貼節(jié)省的社 會成本，包括以下步驟： (1) 建立社會成本的目標函數(shù)： 式中，Ctotal為社會成本；Cp為光伏電源的年投資運行成本；C lciss為網(wǎng)絡年損耗費用；Cot 為向上級電網(wǎng)的購電費用；Cf為光伏電源因政策補貼節(jié)省的社會成本； a、 建立光伏電源的年投資運行成本Cp的函數(shù)：式中，np為接入配電網(wǎng)的光伏電源個數(shù)；a為光伏電源的年投資平均費用系數(shù)；Cpi為 第i個光伏電源的投資費用；Wpi為第i個光伏電源的運行維護費用；Y為年利率；t為規(guī)劃 年限； b、 建立網(wǎng)絡年損耗費用Clciss的函數(shù)：式中，Ii1為配電網(wǎng)線路條數(shù)；C。為單位電價（元/kWh) ; T lxani為支路的年最大負荷損耗 小時數(shù)（h);A P11為第i條支路的有功損耗； c、 建立向上級電網(wǎng)的購電費用Cen的函數(shù)： Cen=TnaxX(Ps-Psp)XC 0 式中，Tniax為最大負荷年利用小時數(shù)；P s為配電網(wǎng)總有功負荷；P SP為光伏電源總有功 出力； d、 建立光伏電源因政策補貼節(jié)省的社會成本妓的函數(shù)：式中，(^為國家補貼成本（元/kWh) ; T 2xam為年最大光照利用小時數(shù)； (2) 確定約束條件，約束條件主要包括： e、 節(jié)點電壓約束： Uinin^ U1^U inax 式中，i節(jié)點的電壓值；U inun為節(jié)點電壓下限值；U _x為節(jié)點電壓上限值； f、 支路容量約束： P jrnax 式中，Pj為流過線路j的有功功率;P jniax為第j條線路傳輸有功功率的上限值； g、 配電網(wǎng)接入光伏電源容量約束： Simax Ssp彡 Sl 式中，Spi為i節(jié)點接入的光伏電源的容量；S imx為i節(jié)點允許接入的光伏電源的容量 上限值；Ssp為配電網(wǎng)中接入光伏電源的總?cè)萘?；S配電網(wǎng)負荷總量的10% ; (3)利用含混沌優(yōu)化的粒子群算法對規(guī)劃方法進行求解，并輸出最優(yōu)規(guī)劃方案，確定光 伏電源的最佳接入位置和容量。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的含光伏電源的配電網(wǎng)規(guī)劃方法，其特征在于，所述含混沌優(yōu) 化的粒子群算法對規(guī)劃方法的求解步驟主要包括： 步驟1 :輸入原始數(shù)據(jù)，主要包括配電網(wǎng)的節(jié)點及線路相關參數(shù)，粒子群體數(shù)目，學習 因子cdP c 2，最大迭代次數(shù)，慣性權(quán)重co，粒子群最大更新速度v_，控制變量y，隨機因子 a ; 步驟2:在搜索空間內(nèi)，隨機產(chǎn)生M個粒子，初始種群為[P1, P2, P3，…，P1，…，PJ，使用 潮流計算進行判定，P1為滿足規(guī)劃方法的任一可行解； 步驟3 :計算各粒子的適應度，記錄當前粒子的個體極值Pi,并從中選出全局極值Pg; 步驟4 :利用下式對粒子進行進化更新，并計算出更新粒子的個體極值P1和全局極值 PB；式中，《為慣性權(quán)重；cdP C2為學習因子； 步驟5 :判斷最優(yōu)粒子是否與相鄰三代相同，若相同，進行步驟d混沌優(yōu)化；若不同，跳 到步驟e ; 步驟6 :將粒子群的最優(yōu)位置映射到Logistic函數(shù)，產(chǎn)生混沌變量序列，然后逆映射回 原解空間，計算上述可行解序列中每個可行解的適應值，并保留適應值最優(yōu)時對應的可行 解，代替粒子群中一個隨機的粒子； 步驟7 :判斷是否已達到最大迭代次數(shù)，若未達到，轉(zhuǎn)到步驟a，繼續(xù)進行，若已達到，轉(zhuǎn) 到步驟f ; 步驟8 :輸出最優(yōu)規(guī)劃方案。
【專利摘要】本發(fā)明涉及配電網(wǎng)技術領域，具體涉及一種含光伏電源的配電網(wǎng)規(guī)劃方法，包括以下步驟：(1)建立社會成本的目標函數(shù)；(2)確定約束條件；(3)利用含混沌優(yōu)化的粒子群算法對規(guī)劃方法進行求解，并輸出最優(yōu)規(guī)劃方案，確定光伏電源的最佳接入位置和容量；本發(fā)明通過計算出光伏電源的最佳接入位置和容量，降低了配電網(wǎng)的網(wǎng)絡損耗，減少了配電網(wǎng)的運行費用，改善了系統(tǒng)的電壓，增強了系統(tǒng)的負載能力；不僅能夠保障配電網(wǎng)安全有效的運行，還能使其經(jīng)濟效益得到進一步的提高。
【IPC分類】H02J3/46, H02J3/38, G06Q10/04, G06Q50/06
【公開號】CN105140958
【申請?zhí)枴緾N201510521955
【發(fā)明人】張新慧, 辛欣, 王龍, 咸日常, 孫桂花
【申請人】山東理工大學
【公開日】2015年12月9日
【申請日】2015年8月24日