亚洲成年人黄色一级片,日本香港三级亚洲三级,黄色成人小视频,国产青草视频,国产一区二区久久精品,91在线免费公开视频,成年轻人网站色直接看

一種計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法與流程

文檔序號(hào):12131554閱讀:475來源:國知局
一種計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法與流程

本發(fā)明涉及配電系統(tǒng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法。



背景技術(shù):

隨著能源危機(jī)和環(huán)境保護(hù)壓力的日益增大,可再生能源的利用越來越受到重視。其中,太陽能發(fā)電技術(shù)是近年來國際上發(fā)展速度最快的可再生能源技術(shù),分布式光伏并網(wǎng)發(fā)電已經(jīng)成為利用太陽能的主要方式之一。大規(guī)模分布式光伏并網(wǎng)具有大容量、動(dòng)態(tài)及隨機(jī)性等特點(diǎn),這給電網(wǎng)的安全可靠運(yùn)行帶來了挑戰(zhàn)。無論在光伏電站規(guī)劃設(shè)計(jì)階段還是在電力系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行中,對(duì)電網(wǎng)能夠承受的并網(wǎng)光伏最大準(zhǔn)入容量的確定是一個(gè)急需解決的問題。

目前,考慮分布式光伏接入配電網(wǎng)所帶來的有功損耗、電壓分布、短路電流、諧波畸變率等方面的影響,針對(duì)配電網(wǎng)對(duì)分布式電源的滲透能力,國內(nèi)外學(xué)者已做了較多的研究。相關(guān)的分析方法主要包括解析法、動(dòng)態(tài)仿真模擬試探法、智能優(yōu)化算法等。其中,解析方法通過推導(dǎo)數(shù)學(xué)解析公式的方式得出光伏準(zhǔn)入容量與變量之間的關(guān)系,從而獲得最大準(zhǔn)入容量的解析式。動(dòng)態(tài)仿真模擬試探法通過仿真技術(shù)逐漸增加各點(diǎn)的并網(wǎng)容量,觀察指標(biāo)的變化情況,最終得出最大準(zhǔn)入容量。智能優(yōu)化算法通過建立數(shù)學(xué)模型,以不從的角度選取目標(biāo)函數(shù)、以系統(tǒng)潮流和各種指標(biāo)為約束條件,從而將光伏并網(wǎng)容量建模為最優(yōu)化模型,并利用智能優(yōu)化算法進(jìn)行全局尋優(yōu),最終得到容量規(guī)劃方案??紤]到光伏出力與負(fù)荷用電的隨機(jī)性與波動(dòng)性特點(diǎn),目前解析法和動(dòng)態(tài)仿真法存在一定的局限性。



技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

本發(fā)明提供了一種計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法,其能夠針對(duì)光伏出力和負(fù)荷用電的隨機(jī)性和波動(dòng)性,更加準(zhǔn)確的計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法。

為了解決上述問題,本發(fā)明提供了一種計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法,其包括:

S1,獲取配電系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù);

S2,將光伏出力與負(fù)荷用電作為隨機(jī)變量建立概率分布模型;

S3,利用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)構(gòu)建分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型,所述機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件;

S4,通過隨機(jī)模擬技術(shù)對(duì)概率分布模型采樣產(chǎn)生樣本數(shù)據(jù),檢驗(yàn)其是否滿足約束條件,如果滿足,執(zhí)行S6,如果不滿足,則執(zhí)行S5;

S5,將罰函數(shù)計(jì)入目標(biāo)函數(shù);

S6,通過粒子群算法對(duì)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型進(jìn)行全局尋優(yōu)。

優(yōu)選地,S2中,光伏出力作為隨機(jī)變量的概率分布模型為Beta分布模型。

優(yōu)選地,S2中,負(fù)荷用電作為隨機(jī)變量的概率分布模型為正態(tài)分布模型。

優(yōu)選地,S3中,所述約束條件包括潮流等式約束和機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束。

優(yōu)選地,所述機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束具體包括:

Pr{Ui,min≤Ui≤Ui,max}≥βU

Pr{PG-PPV≥0}≥βGrid

其中,Pr為指標(biāo)合格事件的機(jī)會(huì),Ui為節(jié)點(diǎn)i的電壓,Ui,min為節(jié)點(diǎn)i的電壓的下限,Ui,max為節(jié)點(diǎn)i的電壓的上限,βU為電壓的置信水平,Pl為負(fù)荷用電的有功功率,l為負(fù)荷用電支路,MBreaker為斷路器支路集合,βl為線路上的有功功率的置信水平,PG表示常規(guī)機(jī)組的有功功率,PPV為光伏出力的有功功率,βGrid為配電網(wǎng)的整體有功功率的置信水平。

優(yōu)選地,S4中具體為,對(duì)產(chǎn)生的樣本數(shù)據(jù)計(jì)算潮流等式約束,并檢驗(yàn)各機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束的指標(biāo)合格事件的機(jī)會(huì)是否滿足置信水平,S5具體為,將不滿足的機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束進(jìn)行懲罰,并以罰函數(shù)形式計(jì)入目標(biāo)函數(shù)中形成無約束適應(yīng)度函數(shù)。

優(yōu)選地,所述無約束適應(yīng)度函數(shù)具體為其中,eT為與光伏接入節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的單位向量,PPV為分布式光伏注入節(jié)點(diǎn)的有功功率,wu、wl、wp分別為電壓越限、斷路器支路潮流倒送、向主網(wǎng)倒送功率的懲罰系數(shù),Ku、Kl、Kp分別為電壓越限、斷路器支路潮流倒送、向主網(wǎng)倒送功率的頻率。

優(yōu)選地,S6中,粒子群算法的步驟包括:

對(duì)參數(shù)進(jìn)行初始化并確定迭代終止條件;

計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)值,并確定全局最好位置;

隨機(jī)選取權(quán)重值,并對(duì)粒子的速度和位置進(jìn)行更新迭代;

判斷迭代是否完成,若完成,則輸出結(jié)果,若未完成,則返回上一步。

優(yōu)選地,隨機(jī)權(quán)重值根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布和rand函數(shù)選取。

與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果在于:從配電網(wǎng)規(guī)劃角度對(duì)配電系統(tǒng)中分布式光伏的最大準(zhǔn)入容量問題進(jìn)行建模,建立以分布式光伏準(zhǔn)入容量最大化為目標(biāo)函數(shù),以系統(tǒng)隨機(jī)潮流為等式約束,以電網(wǎng)電壓、繼電保護(hù)、潮流倒送等機(jī)會(huì)函數(shù)形式為不等式約束條件的分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量模型,通過基于隨機(jī)規(guī)劃的分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量計(jì)算方法來進(jìn)行求解,能夠?yàn)楦呙芏确植际焦夥⒕W(wǎng)提供參考。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例的計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法的流程圖;

圖2是本發(fā)明實(shí)施例的計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法的步驟S6的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述,但不作為對(duì)本發(fā)明的限定。

本發(fā)明公開了一種計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法,其包括:

S1,獲取配電系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),其中,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、負(fù)荷水平和電氣參數(shù),例如,獲取33節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù);

S2,將光伏出力與負(fù)荷用電作為隨機(jī)變量建立概率分布模型;

S3,利用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)構(gòu)建分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型,機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件;

S4,通過隨機(jī)模擬技術(shù)對(duì)概率分布模型采樣產(chǎn)生樣本數(shù)據(jù),檢驗(yàn)其是否滿足約束條件,如果滿足,執(zhí)行S6,如果不滿足,則執(zhí)行S5;

S5,將罰函數(shù)計(jì)入目標(biāo)函數(shù);

S6,通過粒子群算法對(duì)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型進(jìn)行全局尋優(yōu)。

本發(fā)明提供的計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法,從配電網(wǎng)規(guī)劃的角度對(duì)配電系統(tǒng)中分布式光伏的最大準(zhǔn)入容量問題進(jìn)行建模,其中,針對(duì)光伏出力與負(fù)荷用電的隨機(jī)波動(dòng)性,采用隨機(jī)規(guī)劃的采樣方法模擬光伏出力和負(fù)荷用電的實(shí)際運(yùn)行情況,模型描述更加準(zhǔn)確。

在本實(shí)施例中,S2中,光伏出力作為隨機(jī)變量的概率分布模型為Beta分布模型。在一定時(shí)間段內(nèi)光照強(qiáng)度可近似看成Beta分布,因此,可推導(dǎo)出光伏電池的隨機(jī)出力也呈Beta分布,其概率密度函數(shù)為其中,α、β是形狀參數(shù),PPV是分布式光伏注入節(jié)點(diǎn)的有功功率,Pmax是一定時(shí)間段內(nèi)最大有功功率。

在本實(shí)施例中,S2中,負(fù)荷用電作為隨機(jī)變量的概率分布模型為正態(tài)分布模型。電力負(fù)荷具有時(shí)變性與隨機(jī)性,不同天相同時(shí)間段負(fù)荷用電的有功功率和無功功率的隨機(jī)模型符合正態(tài)分布,其概率密度函數(shù)分別為,和其中,σP、σQ、μP、μQ是隨機(jī)變量的數(shù)字特征,PL、QL分別是負(fù)荷用電的有功功率和無功功率。

機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)為配電網(wǎng)可接入節(jié)點(diǎn)的分布式光伏的準(zhǔn)入容量,可以表示為maxF(PPV)=eTPPV,其中,向量PPV為控制變量,具體為[PPV1,PPV2,…,PPVm]T,eT是與光伏接入節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的單位向量,若節(jié)點(diǎn)接入光伏,對(duì)應(yīng)相應(yīng)的位置為1,否則為0。

在本實(shí)施例中,S3中,約束條件包括潮流等式約束和機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束。其中,潮流等式約束為其中,i表示電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)編號(hào),P、Q分別表示有功功率和無功功率,R表示線路電阻,X表示電抗,U表示電壓,PV、L分別表示光伏出力和負(fù)荷用電。

在本實(shí)施例中,機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束包括以電網(wǎng)電壓、繼電保護(hù)、潮流倒送等機(jī)會(huì)約束形式的不等式約束條件。其可以具體包括電網(wǎng)電壓的約束,Pr{Ui,min≤Ui≤Ui,max}≥βU,其中,Pr為指標(biāo)合格事件的機(jī)會(huì)(即,指標(biāo)合格率),Ui為節(jié)點(diǎn)i的電壓,Ui,min為節(jié)點(diǎn)i的電壓的下限,Ui,max為節(jié)點(diǎn)i的電壓的上限,βU為電壓的置信水平;繼電保護(hù)的約束,其中,Pl為負(fù)荷用電的有功功率,l為負(fù)荷用電支路,MBreaker為斷路器支路集合,βl為線路上的有功功率的置信水平;潮流倒送的約束,Pr{PG-PPV≥0}≥βGrid,其中,PG表示常規(guī)機(jī)組的有功功率,PPV為光伏出力的有功功率,βGrid為配電網(wǎng)的整體有功功率的置信水平;以及約束,0≤PPV,i≤PPV,i,max,其中,PPV,i,max為分布式光伏注入節(jié)點(diǎn)i的有功功率的上限。

關(guān)于上述不等式約束中,βU、βl、βGrid均是不大于1的非負(fù)數(shù),其越接近1則對(duì)指標(biāo)合格率的要求越嚴(yán)格,其等于1時(shí)不允許指標(biāo)越線。另外,繼電保護(hù)的約束可以避免影響繼電保護(hù)正常工作,潮流倒送的約束可以避免分布式光伏容量較大時(shí)引起的潮流倒送。

通過建立容易求解的機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束,利用光伏出力和負(fù)荷用電的概率分布模型,可以更加準(zhǔn)確的確定分布式光伏的最大并網(wǎng)準(zhǔn)入容量。

下面以一個(gè)機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束條件為例,說明隨機(jī)模擬法是如何應(yīng)用于隨機(jī)系統(tǒng)的。光伏出力服從Beta分布,負(fù)荷用電服從正態(tài)分布。

模擬算法如下:

設(shè)n=0;

從f(PPV),f(PL),f(QL)分布函數(shù)中隨機(jī)生成光伏出力與負(fù)荷用電的數(shù)值;

應(yīng)用前推回代潮流方法計(jì)算斷路器支路首段功率Pl,如果Pl≥0,則n=n+1;

重復(fù)N次。

如果N足夠大,且僅當(dāng)n/N≥βl時(shí),上述例舉的機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束條件成立則結(jié)束計(jì)算。

在本實(shí)施例中,當(dāng)分布式光伏電站接入容量不合理時(shí),節(jié)點(diǎn)電壓可能越限,斷路器所在支路功率可能逆向,區(qū)域潮流可能向主網(wǎng)倒送,因此,S4中可以為,對(duì)產(chǎn)生的樣本數(shù)據(jù)計(jì)算潮流等式約束,并檢驗(yàn)各機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束的指標(biāo)合格事件的機(jī)會(huì)是否滿足置信水平,S5為,將不滿足的機(jī)會(huì)函數(shù)不等式約束進(jìn)行懲罰,并以罰函數(shù)形式計(jì)入目標(biāo)函數(shù)中形成求解最小值的無約束適應(yīng)度函數(shù)。

其中,求解最小值的無約束適應(yīng)度函數(shù)可以為其中,eT為與光伏接入節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的單位向量,PPV為分布式光伏注入節(jié)點(diǎn)的有功功率,wu、wl、wp分別為電壓越限、斷路器支路潮流倒送、向主網(wǎng)倒送功率的懲罰系數(shù),Ku、Kl、Kp分別為電壓越限、斷路器支路潮流倒送、向主網(wǎng)倒送功率的頻率。

本發(fā)明提供的計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量的方法,從配電網(wǎng)規(guī)劃角度對(duì)配電系統(tǒng)中分布式光伏的最大準(zhǔn)入容量問題進(jìn)行建模,建立以分布式光伏準(zhǔn)入容量最大化為目標(biāo)函數(shù),以系統(tǒng)隨機(jī)潮流為等式約束,以電網(wǎng)電壓、繼電保護(hù)、潮流倒送等機(jī)會(huì)函數(shù)形式為不等式約束條件的分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量模型,通過基于隨機(jī)規(guī)劃的分布式光伏并網(wǎng)最大準(zhǔn)入容量計(jì)算方法來進(jìn)行求解,能夠?yàn)楦呙芏确植际焦夥⒕W(wǎng)提供參考。

參考圖2,S6中,粒子群算法的步驟包括:

對(duì)參數(shù)進(jìn)行初始化,并確定迭代終止條件;

其中,對(duì)參數(shù)進(jìn)行初始化包括,初始化隨機(jī)變量的數(shù)字特征σP(可以取期望的5%)、σQ、μP、μQ和分布式光伏的Beta選用的13:00到14:00時(shí)間段的形狀參數(shù)α=1.886、β=1.141,以及粒子群算法的參數(shù),例如,群體規(guī)模m=100、維度s=6(配電系統(tǒng)中可接入的分布式光伏的節(jié)點(diǎn)數(shù)目)、迭代次數(shù)t=50。節(jié)點(diǎn)電壓的約束可以是0.93到1.07(標(biāo)幺值)。

計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)值,并確定全局最好位置;

根據(jù)上述分布式光伏接入情況進(jìn)行潮流等式、節(jié)點(diǎn)電壓、斷路器支路首端功率、主網(wǎng)提供的有功功率的機(jī)會(huì)約束函數(shù)不等式的計(jì)算,將結(jié)果帶入到無約束適應(yīng)度函數(shù)的公式中,求解出對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值。對(duì)每個(gè)粒子將其適應(yīng)值和已經(jīng)歷過的最好位置pis的適應(yīng)值進(jìn)行比較,若較好,則將其作為當(dāng)前的最好位置,對(duì)每個(gè)粒子將其適應(yīng)值和全局經(jīng)歷過的最好位置pgs的適應(yīng)值進(jìn)行比較,若較好,則將其作為當(dāng)前的全局最好位置。

隨機(jī)選取權(quán)重值,并對(duì)粒子的速度和位置進(jìn)行更新迭代;

隨機(jī)選取權(quán)重值,使得微粒歷史速度對(duì)當(dāng)前速度的影響是隨機(jī)的,如果在進(jìn)化初期接近最好點(diǎn),可能產(chǎn)生相對(duì)較小的權(quán)重值,加快算法的收斂速度,另外,如果在算法初期找不到最好點(diǎn),權(quán)重值的線性遞減使得算法最終收斂不到此最好點(diǎn),而隨機(jī)生成權(quán)重值可以克服這種局限。每迭代一次之后,通過調(diào)整隨機(jī)權(quán)重值的大小,再次對(duì)粒子的速度和位置進(jìn)行更新迭代。

其中,隨機(jī)權(quán)重值的選取可以根據(jù)公式其中,N(0,1)表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,rand(0,1)表示0~1之間的隨機(jī)數(shù)。按照上述粒子群的算法,每迭代一次,便生成一個(gè)隨機(jī)權(quán)重值。實(shí)施例中,μmin=0.5,μmax=0.8,σ=0.2。

其中,粒子的速度v和位置x可以根據(jù)公式vis(t+1)=wvis(t)+c1r1s(t)(pis(t)-xis(t))+c2r2,s(t)(pgs(t)-xis(t))以及公式xis(t+1)=xis(t)+vis(t+1)來更新。其中,w是隨機(jī)權(quán)重值,i=[1,m],s=[1,S],c1、c2均是學(xué)習(xí)因子,取非負(fù)常數(shù),r1、r2是相互獨(dú)立的偽隨機(jī)數(shù),服從[0,1]的均勻分布。

判斷迭代是否完成,若完成,則輸出結(jié)果,結(jié)果包括分布式光伏的接入位置和接入容量,若未完成,則返回上一步。

采用粒子群算法計(jì)算,求解方法更加有效。粒子群算法速度更新公式中,隨機(jī)權(quán)重值較大時(shí),前一速度影響較大,全局搜索能力較強(qiáng);隨機(jī)權(quán)重值較小時(shí),前一速度影響較小,局部搜索能力較強(qiáng)。而利用隨機(jī)選取的隨機(jī)權(quán)重值,使得微粒歷史速度對(duì)當(dāng)前速度的影響是隨機(jī)的。并且粒子群算法具有群體智能、內(nèi)在并行性、迭代格式簡單以及可快速收斂到最優(yōu)解所在區(qū)域等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明采用隨機(jī)規(guī)劃和隨機(jī)選取權(quán)重值的粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合的方法,能夠計(jì)入光伏出力與負(fù)荷用電的隨機(jī)波動(dòng)性,并且從理論上講是考慮了所有可能的運(yùn)行方式,而不僅僅是考慮典型運(yùn)行方式,這是動(dòng)態(tài)仿真和解析法無法做到的。而隨機(jī)選取權(quán)重值的粒子群算法能夠較好的兼顧算法的全局與局部搜索能力,可以快速的收斂到最優(yōu)解。為現(xiàn)有光伏并網(wǎng)準(zhǔn)入容量問題提供新的理論方法。

以上實(shí)施例僅為本發(fā)明的示例性實(shí)施例,不用于限制本發(fā)明,本發(fā)明的保護(hù)范圍由權(quán)利要求書限定。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在本發(fā)明的實(shí)質(zhì)和保護(hù)范圍內(nèi),對(duì)本發(fā)明做出各種修改或等同替換,這種修改或等同替換也應(yīng)視為落在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。

當(dāng)前第1頁1 2 3 
網(wǎng)友詢問留言 已有0條留言
  • 還沒有人留言評(píng)論。精彩留言會(huì)獲得點(diǎn)贊!
1