分布式電源優(yōu)化配置方法
【專利摘要】一種分布式電源優(yōu)化配置方法，是通過細菌菌落優(yōu)化算法來計算分布式電源的選址和定容，具體步驟為：分布式電源的容量在細菌菌落算法中對應于細菌在培養(yǎng)液中的位置，確定約束條件，細菌個體的搜索空間就是分布式發(fā)電DG的變量個數，代入算法進行演算；初始化細菌群體；取其中最小值作為群體當前的全局最優(yōu)解值，并記錄當前的最優(yōu)位置；判斷細菌個體的目標函數值是否優(yōu)越于父代；細菌個體翻轉，判斷是否達到死亡條件；判斷細菌種群的個數是否超過所設定的最大種群規(guī)模；判斷個體是否滿足繁殖條件；判斷是否達到迭代的次數，如果達到迭代結束，否則進行循環(huán)。本發(fā)明為一種采用細菌菌落優(yōu)化算法來解決分布式電源合理化配裝的新方法。
【專利說明】
分布式電源優(yōu)化配置方法
技術領域：
[0001] 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)領域，特別涉及一種分布式電源優(yōu)化配置方法，該方法是通 過細菌菌落優(yōu)化算法來求解分布式電源的選址和定容。
【背景技術】：
[0002] 分布式發(fā)電作為智能電網的重要組成部分，近年來受到日益廣泛的關注，但是，分 布式電源接入配電網后，會引起各支路潮流大小和方向改變，使得系統(tǒng)損耗不僅與負荷大 小有關，同時還與分布式電源選址及定容有關。因此，深入研究分布式電源的合理規(guī)劃具有 重要意義。目前，國內外學者已對分布式電源的優(yōu)化配置問題進行了較多研究。采用蟻群算 法確定分布式電源的最佳安裝位置與容量大小，但蟻群算法要求各調節(jié)參數必須選擇合 理，否則會影響其優(yōu)化效果；以網損為目標函數，提出采用常規(guī)螢火蟲算法（firefly alg 〇rithm，FA)求解該問題，但FA算法存在收斂精度不高，易于陷入局部最優(yōu);提出多目標 量子遺傳優(yōu)化算法應用到分布式電源選址和定容問題的求解中，建立了以有功網損最小為 目標函數的優(yōu)化模型，但是這種算法的參數設置復雜，并且運行速度慢。一種改進型粒子群 優(yōu)化算法(Particle Swarm 0ptimization，PS0)，并建立了以有功網損最小為目標函數的 優(yōu)化模型，然而這種改進形式一般計算時間較長、運行復雜。

【發(fā)明內容】
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[0003] 有鑒于此，有必要提供一種分布式電源優(yōu)化配置方法，該方法是一種采用細菌菌 落優(yōu)化算法來確定分布式電源的最佳安裝位置與容量大小的新方法。
[0004] -種分布式電源優(yōu)化配置方法，該方法是通過細菌菌落優(yōu)化算法來計算分布式電 源的選址和定容，具體步驟為：
[0005] 步驟一，分布式電源的容量在細菌菌落算法中對應于細菌在培養(yǎng)液中的位置，確 定節(jié)點功率平衡、節(jié)點電壓上下線、輸電線路的極限傳輸功率和線路電流上下限的約束條 件，細菌個體的搜索空間(維數)就是分布式發(fā)電DG的變量個數，代入算法進行演算；
[0006] 步驟二，初始化細菌群體，初始化一個或者少量的細菌個體；
[0007] 步驟三，對于細菌個體，應用前推回代法進行潮流計算和目標函數計算，取其中最 小值作為群體當前的全局最優(yōu)解值，并記錄當前的最優(yōu)位置；
[0008] 步驟四，如果細菌個體的目標函數值優(yōu)越于父代，相應更新細菌個體的位置之后 進行步驟六，否則進行步驟五；
[0009] 步驟五，細菌個體翻轉，判斷是否達到死亡條件，達到則細菌個體死亡，否則直接 返回步驟三；
[0010] 步驟六，判斷細菌種群的個數是否超過所設定的最大種群規(guī)模，沒有則繼續(xù)進行 步驟七，否則，返回步驟三；
[0011] 步驟七，判斷個體滿足繁殖條件，達到繁殖條件細菌個體繁殖之后進行步驟八；
[0012] 步驟八，判斷是否達到迭代的次數，如果達到迭代結束，否則進行步驟三。
[0013]優(yōu)選的，目標函數計算包括目標函數一的計算，
[0014]
[0015] 式一中，n為規(guī)劃期限，固定年利率，Cd,i代表第i個節(jié)點的分布電源安裝費用， Cr,1表示分布式電源的運行費用，Pdci為在i節(jié)點上的安裝容量，^表示是否安裝分布式電 源，Nd分布式電源的安裝的節(jié)點數目。
[0016] 優(yōu)選的，目標函數包括目標函數二的計算，以有功網損最小為目標函數，給出一個 柱難兩+Ξ 丄鈴/·、士
[0019] 式二與式三中，Nb為線路的節(jié)點，線路的阻抗Zij = Ri j+jXij，Vi小于節(jié)點電壓， Pi、Qi分別為節(jié)點i的注入有功功率和無功功率；
[0020] 分布式電源安裝節(jié)點相應的有功和無功功率注入容量為
[0026] 最后將配電網接入分布式電源之后的網損轉化為經濟費用，如下式七所示，[0027][0028][0029]
[0021]
[0022]
[0023]
[0024]
[0025]
[0030]
[0031] 式八中，Pw為網絡總容量，Psdc為安裝分布式電源總的有功出力，Puiss為優(yōu)化前的 網絡損耗，Pl ss為接入分布式電源以后的有功損耗。
[0032] 優(yōu)選的，本發(fā)明將網絡損耗轉化為經濟費用，然后以損耗費和分布式電源綜合成 本最小為分布式電源優(yōu)化配置的目標模型，統(tǒng)一量綱以后采取線性加權目標函數的具體描 述，因此加入上述約束條件的懲罰函數之后，綜合目標函數為：
[0033] F ( X ) = λχ X Cinves+^2 X CL+^3Cen 式九
[0034] 式九中，F(X)是線性加權之后的綜合目標函數;A1J2J3為權重系數，可以根據實 際優(yōu)化目標函數要求具體設定〇<&，λ 2，λ3< 1。
[0035] 優(yōu)選的，節(jié)點功率平衡約束，
[0036]式十 I J=1
[0037] 式十中，N為系統(tǒng)節(jié)點個數，Pi、Qi分別為節(jié)點i的注入有功功率和無功功率，ei和fi 分別為節(jié)點i電壓的實部和虛部，Gi^Bij分別為節(jié)點i、j之間的電導和電納。
[0038] 優(yōu)選的，節(jié)點電壓約束
[0039] UiminSUiSUimax 式十一
[0040] 式十一中，Uimin、Uimax分別為節(jié)點電壓的上下限值。
[0041 ]優(yōu)選的，輸電線路的極限傳輸功率約束為
[0042] Py<P^ 式十二
[0043]式十二中，Plj是節(jié)點i到節(jié)點j的傳輸功率。
[0044] 優(yōu)選的，線路電流約束
[0045] Il< ILmax 式十三
[0046] 式十三中，I1為線路傳輸電流，Ilmax為線路最大傳輸電流。
[0047] 本發(fā)明為一種采用細菌菌落優(yōu)化算法來解決分布式電源合理化配裝的新方法，該 方法收斂精度高，算法簡單，運行速度快，能夠找到更高質量的解。
【附圖說明】：
[0048] 圖1為分布式電源優(yōu)化配置方法中細菌菌落算法流程圖。
【具體實施方式】：
[0049] 細菌菌落優(yōu)化算法的基本原理，是通過細菌菌落生長過程得到的啟發(fā)，將細菌的 生長方式及菌落生長過程演化為問題最優(yōu)解的尋找過程。假設需要求解的優(yōu)化問題模型用 指定的培養(yǎng)液來表示，細菌培養(yǎng)液中營養(yǎng)物質的濃度表示為優(yōu)化問題中對應的個體細菌的 目標函數值(適應度的值）。根據上面的介紹，細菌到培養(yǎng)液以后有一個適應過程，然后就 開始以指數的形式增加。而細菌培養(yǎng)液中的營養(yǎng)物質不可能是無限的，所以細菌個體一定 不可能無限制的繁殖下去，會受到營養(yǎng)物質濃度和其他外界條件的一些約束，在問題的尋 優(yōu)求解過程中事先規(guī)定，細菌培養(yǎng)液所能承受的菌落的種群最大的規(guī)模為S，細菌個體的在 營養(yǎng)液中的繁殖數量不能超過規(guī)定最大規(guī)模S。在細菌個體的適應階段過了以后，根據外界 的條件只要能夠吸收充分的營養(yǎng)物質，細菌個體就能夠達到繁殖的條件，細菌個體就可以 一分為二，相反當超過個體生命周期(N)或者滿足其他的一些規(guī)定條件時則死亡，在這樣的 前進、繁殖、翻轉、死亡轉化為求解優(yōu)化問題的目標函數逐漸尋優(yōu)的過程。由于細菌個體能 夠記憶外界的環(huán)境，保留其父代經歷的最優(yōu)位置，并且通過菌落信息相互溝通和交流可以 保存整個菌落之前經歷的最優(yōu)位置。細菌主要依靠兩種運動方式進行優(yōu)化的探索：翻轉和 前進。翻轉即是在當前空間位置作隨機運動，前進即沿著上一次的轉移方向向上面所講述 的兩個最優(yōu)位置移動。在細菌個體的更新過程中，細菌個體所處的空間位置的目標函數值 優(yōu)于上一次位置的目標函數值時，細菌個體則會采取前進運動方式，細菌個體在前進的時 候，空間位置的更新公式為
[0050] Vk+i = aVk+rirand · (fbest-xk)+Krand · (gbest-xk)式十四
[0051] xk+i = xk+Vk+i 式十五
[0052] 式中:Vk表示第k次迭代時，個體的前進的方向；Xk對應的是第k次迭代時，細菌個體 在營養(yǎng)液培養(yǎng)基中的位置;fbest代表細菌個體上一次(父代)所經歷的最優(yōu)位置;gbest表示 目前菌落所到達的最優(yōu)位置;^和^為系數;rand為(0，1)上的隨機數。細菌個體的前進公式 與粒子群算法的位置更新公式有很大的相同。粒子群算法的位置更新公式也是由兩個最優(yōu) 值指引的。其中fbest就相當于粒子群算法中的粒子所經歷的全局最優(yōu)位置，從這個角度看， 兩種算法更新公式是一樣的。但是從全局最優(yōu)質的動態(tài)變化角度看，兩者之間的意義有很 大的區(qū)別，在細菌菌落優(yōu)化算法中fbd是在動態(tài)變化的，在算法的后期最優(yōu)值細菌數量會 越來越少。
[0053] 細菌的前進的更新公式都是沿著上一次方向進行的，但并不是每一次的細菌位置 更新所得到的目標函數值都優(yōu)越其父代，當個體所處的空間位置的目標函數值沒有上一次 的目標函數值優(yōu)越時候，此時就模擬了細菌當前所在的區(qū)域環(huán)境不如其父代所處的位置。 細菌個體不會向著這個方向移動，就會在原地翻轉，即在附近的空間位置進行搜索。其位置 的更新公式為
[0054] xk+i = xk+R · randn 式十六
[0055] 式十六中，R是搜索半徑;randn為(_1，1)上的隨機數。
[0056] 從上述可以發(fā)現細菌個體不僅會向營養(yǎng)物濃度高的區(qū)域前進，還有可能發(fā)生回 退，或者是在前進和后退的路上徘徊。如果細菌個體再起生命周期N中連續(xù)沿正的濃度梯度 方向移動次數Np(N>Np)，表示細菌個體吸收了足夠的營養(yǎng)物質，可以進行繁殖了。不然，則 認為細菌個體死亡。根據達爾文生物進化論，細菌經過一段時間的優(yōu)化之后，達到繁殖條件 的細菌個體進行自我繁殖，生成的新個體與原來的個體具有相同的位置，死亡操作即相應 的個體消失。但是菌落算法根據自身仿生機制原理，細菌菌落消失后算法就會自然結束，換 句話說就是該算法可以在沒有外界條件下，自行結束尋優(yōu)算法程序。
[0057] 采用細菌菌落優(yōu)化算法，進行分布式電源的優(yōu)化配置，具體算法流程如圖1所示， 通過細菌菌落優(yōu)化算法來計算分布式電源的選址和定容，具體步驟為：
[0058] 步驟一，分布式電源的容量在細菌菌落算中對應于細菌在培養(yǎng)液中的位置，確定 節(jié)點功率平衡、節(jié)點電壓上下線、輸電線路的極限傳輸功率和線路電流上下限的約束條件， 細菌個體的搜索空間(維數)就是分布式發(fā)電DG的變量個數，代入算法進行演算；
[0059] 步驟二，初始化細菌群體，初始化一個或者少量的細菌個體；
[0060] 步驟三，對于細菌個體，應用前推回代法進行潮流計算和目標函數計算，取其中最 小值作為群體當前的全局最優(yōu)解值，并記錄當前的最優(yōu)位置；
[0061] 步驟四，如果細菌個體的目標函數值優(yōu)越于父代，相應更新細菌個體的位置之后 進行步驟六，否則進行步驟五；
[0062] 步驟五，細菌個體翻轉，判斷是否達到死亡條件，達到則細菌個體死亡，否則直接 返回步驟三；
[0063] 步驟六，判斷細菌種群的個數是否超過所設定的最大種群規(guī)模，沒有則繼續(xù)進行 步驟七，否則，返回步驟三；
[0064]步驟七，判斷個體滿足繁殖條件，達到繁殖條件細菌個體繁殖之后進行步驟八； [0065] 步驟八，判斷是否達到迭代的次數，如果達到迭代結束，否則進行步驟三。
[0066]建立目標函數，目標函數一的計算，
[0067
式.一
[0068] 式一中，η為規(guī)劃期限，r為固定年利率，Cd,i代表第i個節(jié)點的分布電源安裝費用， Cr,1表示分布式電源的運行費用，P dci為在i節(jié)點上的安裝容量，^表示是否安裝分布式電 源，Nd分布式電源的安裝的節(jié)點數目。
[0069] 目標函數二的計算，以有功網損最小為目標函數，給出一個精確網損的計算公式，
[0072]式二與式三中，Nb為線路的節(jié)點，線路的阻抗Zij = Ri j+jXij，Vi小于節(jié)點電壓， Pi、Qi分別為節(jié)點i的注入有功功率和無功功率；
[0073] 分布式電源安裝節(jié)點相應的有功和無功功率注入容量為
[0079] 最后將配電網接入分布式電源之后的網損轉化為經濟費用，如下式七所示，[0080] ~ ~ ~ "[0081][0082]
[0074]
[0075]
[0076]
[0077]
[0078]
[0083]
[0084]式八中，Pw為網絡總容量，Psdg為安裝分布式電源總的有功出力，Puiss為優(yōu)化前的 網絡損耗，P^ss為接入分布式電源以后的有功損耗。
[0085] 本發(fā)明將網絡損耗轉化為經濟費用，然后以損耗費和分布式電源綜合成本最小為 分布式電源優(yōu)化配置的目標模型，統(tǒng)一量綱以后采取線性加權目標函數的具體描述，因此 加入上述約束條件的懲罰函數之后，綜合目標函數為：
[0086] F ( X ) = λχ X Cinves+^2 X CL+^3Cen 式九
[0087] 式九中，F(X)是線性加權之后的綜合目標函數;A1J2J3為權重系數，可以根據實 際優(yōu)化目標函數要求具體設定〇<心，λ 2，λ3< 1。
[0088] 節(jié)點功率平衡約束， I： -/η
[0090]式十中，N為系統(tǒng)節(jié)點個數，Pi、Qi分別為節(jié)點i的注入有功功率和無功功率，ei和 fi分別為節(jié)點i電壓的實部和虛部，GijJij分別為節(jié)點i、j之間的電導和電納。
[0091]節(jié)點電壓約束
[0092] Uimin < Ui < Uimax 式十一
[0093] 式十一中，Uimin、U_分別為節(jié)點電壓的上下限值。
[0094] 優(yōu)選的，輸電線路的極限傳輸功率約束為
[0095] Pij 式十二
[0096] 式十二中，Plj是節(jié)點i到節(jié)點j的傳輸功率。
[0097]線路電流的約束
[0098] IL< ILmax 式十三
[0099] 式十三中，Il為線路傳輸電流，ILmax為線路最大傳輸電流。
[0100]本發(fā)明采用IEEE-69節(jié)點配電網系統(tǒng)為例，將各分布式電源看作負的PQ節(jié)點處理， 功率因數取0.9。首先，可以$Ps = 10kw，如果求解出Xi為0,表明在負荷節(jié)點i處不安裝分布 式電源；若^為非零常數，則表明在節(jié)點i處規(guī)劃安裝分布式電源，且其安裝容量為 Xl X 10kw，其中Xi的取值范圍為[0，M]之間的實數，編號對應的最大值M=DG(Max(i) )/Ps，這樣設 置既可以通過優(yōu)化算法確定分布式電源的位置，也可以計算出電源的接入容量。單位網損 電價C = O. 65元/kWh，每條支路的年最大網絡損耗時間為8760h，權重A1 = OAA2 = OJA3 = 0.2。分布式發(fā)電單位安裝費Cd, i = 9300元/kw，運行維護成本Cr, i = 1900元/kw。!·為0.067,規(guī) 劃年限為20年。
[0101]本發(fā)明為了避免現有分布式電源規(guī)劃算法收斂精度不高、算法復雜、運行速度慢 等缺點，尋找了一種新的分布式電源優(yōu)化配置算法一一細菌菌落優(yōu)化算法，該算法收斂精 度高，算法簡單，運行速度快，能夠找到更高質量的解，為解決現有分布式電源難以合理優(yōu) 化配置的問題提供了新的理論方法。
【主權項】
1. 一種分布式電源優(yōu)化配置方法，其特征在于:分布式電源優(yōu)化配置方法是通過細菌 菌落優(yōu)化算法來計算分布式電源的選址和定容，具體步驟為： 步驟一，分布式電源的容量在細菌菌落算法中對應于細菌在培養(yǎng)液中的位置，確定節(jié) 點功率平衡、節(jié)點電壓上下線、輸電線路的極限傳輸功率和線路電流上下限的約束條件，細 菌個體的捜索空間(維數)就是分布式發(fā)電DG的變量個數，代入算法進行演算； 步驟二，初始化細菌群體，初始化一個或者少量的細菌個體； 步驟Ξ，對于細菌個體，應用前推回代法進行潮流計算和目標函數計算，取其中最小值 作為群體當前的全局最優(yōu)解值，并記錄當前的最優(yōu)位置； 步驟四，如果細菌個體的目標函數值優(yōu)越于父代，相應更新細菌個體的位置之后進行 步驟六，否則進行步驟五； 步驟五，細菌個體翻轉，判斷是否達到死亡條件，達到則細菌個體死亡，否則直接返回 步驟二； 步驟六，判斷細菌種群的個數是否超過所設定的最大種群規(guī)模，沒有則繼續(xù)進行步驟 屯，否則，返回步驟Ξ; 步驟屯，判斷個體滿足繁殖條件，達到繁殖條件細菌個體繁殖之后進行步驟八； 步驟八，判斷是否達到迭代的次數，如果達到迭代結束，否則進行步驟Ξ。2. 如權利要求1所述的分布式電源優(yōu)化配置方法，其特征在于:步驟Ξ中，目標函數計 算包括目標函數一的計算，式一中，η為規(guī)劃期限，r為固定年利率，Cd,i代表第i個節(jié)點的分布電源安裝費用，Cr,i表 示分布式電源的運行費用，PdGi為在i節(jié)點上的安裝容量，XI表示是否安裝分布式電源，Nd分 布式電源的安裝的節(jié)點數目。3. 如權利要求2所述的分布式電源優(yōu)化配置方法，其特征在于：目標函數包括目標函數 二的計算，W有功網損最小為目標函數，給出一個精確網損的計算公式，式二與式Ξ中，Nb為線路的節(jié)點，線路的阻抗Zij = Rij+巧ij，Vi小于節(jié)點電壓，Pi、Qi 分別為節(jié)點i的注入有功功率和無功功率； 分布式電源安裝節(jié)點相應的有功和無功功率注入容量為 Pi =時G廣時i式四 Qi = Q〇G廣Qdi 式五 式四和式五中，時G1是分布式電源節(jié)點注入功率，時1是節(jié)點負荷功率， 將式四和式五帶入到式Ξ和式二，可得接入分布式電源之后的系統(tǒng)有功網損；最后將配電網接入分布式電源之后的網損轉化為經濟費用，如下式屯所示， CL = TmaxXCpuXPLoss 式屯 式屯中，Tmax為最大年負荷小時數，Cpu為實時電價。4. 如權利要求1或2或3所述的分布式電源優(yōu)化配置方法，其特征在于：目標函數包括目 標函數Ξ的計算，分布式電源的購電成本為，式八中，Pw為網絡總容量，PZDG為安裝分布式電源總的有功出力，PLdss為優(yōu)化前的網絡損 耗，P ' Ldss為接入分布式電源W后的有功損耗。5. 如權利要求4所述的分布式電源優(yōu)化配置方法，其特征在于:本發(fā)明將網絡損耗轉化 為經濟費用，然后W損耗費和分布式電源綜合成本最小為分布式電源優(yōu)化配置的目標模 型，統(tǒng)一量綱W后采取線性加權目標函數的具體描述，因此加入上述約束條件的懲罰函數 之后，綜合目標函數為： F(x)=AiXCi lives +入2 X a+AsCen 式九 式九中，F(x)是線性加權之后的綜合目標函數;λι，λ2，λ3為權重系數，可W根據實際優(yōu) 化目標函數要求具體設定〇<、，λ2，λ3<1。6. 如權利要求5所述的分布式電源優(yōu)化配置方法，其特征在于:節(jié)點功率平衡約束，式十中，Ν為系統(tǒng)節(jié)點個數，Pi、Qi分別為節(jié)點i的注入有功功率和無功功率，ei和fi分別 為節(jié)點i電壓的實部和虛部，Gu、Bi汾別為節(jié)點i、j之間的電導和電納。7. 如權利要求6所述的分布式電源優(yōu)化配置方法，其特征在于：，節(jié)點電壓約束 Ui min ^ Ui ^ Ui max ?ζ 十 式^ 中，Ui min、化max分別為節(jié)點電壓的上下限值。8. 如權利要求7所述的分布式電源優(yōu)化配置方法，其特征在于:輸電線路的極限傳輸功 率約束為或十二 式十二中，Pu是節(jié)點i到節(jié)點j的傳輸功率。9. 如權利要求8所述的分布式電源優(yōu)化配置方法，其特征在于:線路電流約束 Il<Il max 式二· 式十Ξ中，為線路傳輸電流，max為線路最大傳輸電流。
【文檔編號】G06N3/00GK105844348SQ201610158775
【公開日】2016年8月10日
【申請日】2016年3月22日
【發(fā)明人】陳興君, 王慧義, 王云鵬, 代文章, 王學繼, 余夏荷, 徐濤, 王蓉, 夏永翔, 楊春, 賀濤, 楊慧, 劉喆男, 張倩男, 鄧立松, 張仁河, 楊小兵, 王曉梅, 王翠峽, 李靜, 李樹奎, 張鵬程, 夏建礦, 莊平, 逯洋, 高奇, 馮喜, 王成志, 吳學榮, 陳海東
【申請人】國網寧夏電力公司石嘴山供電公司, 國家電網公司