一种含分散式风电配电网的双层优化重构方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种含分散式风电配电网的双层优化重构方法及系统，属于配电网优化技术领域，先构建含分散式风电配电网的双层优化模型，双层优化模型包括上层模型和下层模型，然后对双层优化模型进行优化求解，确定配电网的最优网架结构、各个设备的最优出力和负荷的最优调整量，从而通过建立双层优化模型并优化求解的方式，对配电网的网架结构、各个设备的出力和负荷的调整量这些可调度资源进行优化调度，实现配电网的安全经济运行。实现配电网的安全经济运行。实现配电网的安全经济运行。

【技术实现步骤摘要】
一种含分散式风电配电网的双层优化重构方法及系统


[0001]本专利技术涉及配电网优化
，特别是涉及一种计及拓扑相似性的含分散式风电配电网的双层优化重构方法及系统。

技术介绍

[0002]大力发展可再生能源已成为应对全球气候变化、推动高碳能源结构向低碳能源供应过渡的主要解决方案，其中风力发电凭借自身所具有的一系列优势得到了快速发展，但同时风力发电的一些问题也逐渐浮现出来。目前，开发风电最主要的方式仍为集中式发电，其主要风电基地与负荷中心距离较远，电力输送能力不足造成消纳能力不够，导致“弃风率”居高不下，风电消纳问题严重，继续发展集中式风电将使风电发展陷入瓶颈。分散式风电以就近消纳为主要特点，具有占地面积小、可灵活部署的优点，其所发出的电能灵活接入配电网系统实现及时消纳，实现风电电源与地区负荷的平衡，解决了“弃风”问题，同时分散式风电投资金额小、建设周期短，可以减小投资风险。
[0003]然而随着大量的分散式风电并入配电网，由于其出力的不确定性及波动性，增加了配电网电压无功控制的难度，同时也将大大提高配电网的运行复杂度，进而如何保证配电网的安全经济运行至关重要。故需深入研究含分布式风电电源环境下配电网运行状态的变化机理，考虑可再生能源的不确定性，充分的对配电网中的各种调度资源进行优化调度，以适应未来配电网的发展。但是简单的调度手段已经无法满足配电网安全经济运行的需求，而配电网动态重构作为一种新的可控资源，可以缓解风力发电的电压越限现象，提高配电网的灵活性，进而降低配电网的运行成本。因此，研究一种计及拓扑相似性的含分散式风电配电网的双层优化重构技术十分必要。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种含分散式风电配电网的双层优化重构方法及系统，通过建立双层优化模型对配电网的可调度资源进行优化调度，实现配电网的安全经济运行。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种含分散式风电配电网的双层优化重构方法，所述双层优化重构方法包括：
[0007]构建含分散式风电配电网的双层优化模型；所述双层优化模型包括上层模型和下层模型；所述上层模型的目标函数为配电网综合运行成本、系统网损成本和网络重构成本最小，第一约束条件包括网架结构辐射状约束、开关动作次数约束和求解空间约束；所述下层模型的目标函数包括配电网综合运行成本、系统网损成本和网络重构成本，第二约束条件包括潮流约束、分散式风电约束、激励性需求响应约束、储能约束、静止无功发生器约束和配电网运行安全约束；
[0008]对所述双层优化模型进行优化求解，确定配电网的最优网架结构、各个设备的最优出力和负荷的最优调整量；所述设备包括风电机组、储能设备和静止无功发生器。
[0009]一种含分散式风电配电网的双层优化重构系统，所述双层优化重构系统包括：
[0010]模型构建模块，用于构建含分散式风电配电网的双层优化模型；所述双层优化模型包括上层模型和下层模型；所述上层模型的目标函数为配电网综合运行成本、系统网损成本和网络重构成本最小，第一约束条件包括网架结构辐射状约束、开关动作次数约束和求解空间约束；所述下层模型的目标函数包括配电网综合运行成本、系统网损成本和网络重构成本，第二约束条件包括潮流约束、分散式风电约束、激励性需求响应约束、储能约束、静止无功发生器约束和配电网运行安全约束；
[0011]优化求解模块，用于对所述双层优化模型进行优化求解，确定配电网的最优网架结构、各个设备的最优出力和负荷的最优调整量；所述设备包括风电机组、储能设备和静止无功发生器。
[0012]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0013]本专利技术用于提供一种含分散式风电配电网的双层优化重构方法及系统，先构建含分散式风电配电网的双层优化模型，双层优化模型包括上层模型和下层模型，然后对双层优化模型进行优化求解，确定配电网的最优网架结构、各个设备的最优出力和负荷的最优调整量，从而通过建立双层优化模型并优化求解的方式，对配电网的网架结构、各个设备的出力和负荷的调整量这些可调度资源进行优化调度，实现配电网的安全经济运行。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0015]图1为本专利技术实施例1所提供的双层优化重构方法的方法流程图；
[0016]图2为本专利技术实施例1所提供的双层优化重构方法的原理框图；
[0017]图3为本专利技术实施例1所提供的双层优化模型的示意图；
[0018]图4为本专利技术实施例1所提供的5节点系统的无向图的示意图；
[0019]图5为本专利技术实施例1所提供的双层优化模型的求解方法的方法流程图；
[0020]图6为本专利技术实施例2所提供的双层优化重构系统的系统框图。
具体实施方式
[0021]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]本专利技术的目的是提供一种含分散式风电配电网的双层优化重构方法及系统，通过建立双层优化模型对配电网的可调度资源进行优化调度，实现配电网的安全经济运行。
[0023]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0024]实施例1：
[0025]本实施例用于提供一种含分散式风电配电网的双层优化重构方法，如图1和图2所
示，所述双层优化重构方法包括：
[0026]S1：构建含分散式风电配电网的双层优化模型；所述双层优化模型包括上层模型和下层模型；所述上层模型的目标函数为配电网综合运行成本、系统网损成本和网络重构成本最小，第一约束条件包括网架结构辐射状约束、开关动作次数约束和求解空间约束；所述下层模型的目标函数包括配电网综合运行成本、系统网损成本和网络重构成本，第二约束条件包括潮流约束、分散式风电约束、激励性需求响应约束、储能约束、静止无功发生器约束和配电网运行安全约束；
[0027]目前对于网络重构和可再生分布式能源并网的优化调度，大多是仅通过配电网重构或传统的单一调度手段，但其已经无法满足配电网安全经济运行的需要。故需要将配电网的经济调度和动态重构进行协同优化，二者相辅相成，极大程度地降低配电网的网损，提升配电网运行的经济性和安全性，达到完全优化潮流的目的。且目前在动态重构方面的研究普遍根据等效曲线或者网损、电压等运行状态量进行时段划分，采用网络拓扑相似度优化重构模型的研究很少，在此基础上，本实施例考虑网架结构特性在重构中的影响，研究一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种含分散式风电配电网的双层优化重构方法，其特征在于，所述双层优化重构方法包括：构建含分散式风电配电网的双层优化模型；所述双层优化模型包括上层模型和下层模型；所述上层模型的目标函数为配电网综合运行成本、系统网损成本和网络重构成本最小，第一约束条件包括网架结构辐射状约束、开关动作次数约束和求解空间约束；所述下层模型的目标函数包括配电网综合运行成本、系统网损成本和网络重构成本，第二约束条件包括潮流约束、分散式风电约束、激励性需求响应约束、储能约束、静止无功发生器约束和配电网运行安全约束；对所述双层优化模型进行优化求解，确定配电网的最优网架结构、各个设备的最优出力和负荷的最优调整量；所述设备包括风电机组、储能设备和静止无功发生器。2.根据权利要求1所述的双层优化重构方法，其特征在于，所述上层模型的目标函数为：其中，F1为第一目标；f1为配电网综合运行成本；F2为第二目标；f2为系统网损成本；F3为第三目标；f3为网络重构成本；其中，I为风电负荷场景集；ε
cj,i
为场景i出现的概率；T
DA
为日前时段集合；Ω
G
为配电网中与主网联络线相连接的节点集合；为t时段场景i下节点j处配电网与主网联络线的交换功率成本；Ω
WP
为配电网中与风电机组相连接的节点集合；为t时段场景i下节点j处的风电机组运行维护成本；Ω
ES
为配电网中与储能设备相连接的节点集合；为t时段节点j处的储能设备运行成本；Ω
SVG
为配电网中与静止无功发生器相连接的节点集合；为t时段节点j处的静止无功发生器调节成本；Ω
L
为配电网中与需求响应节点相连接的节点集合；为t时段节点j处的负荷参与需求响应的经济补贴成本；其中，T为时段集合；N为配电网节点的总个数；G
ij
为导纳矩阵第i行第j列元素的实部；V
i,t
为t时段节点i的电压幅值；V
j,t
为t时段节点j的电压幅值；θ
ij,t
为t时段节点i和节点j之间的电压相角差；
其中，C
s
为单个开关动作的经济成本；N为配电网节点的总个数；K
mn,t
为t时段节点m和节点n之间支路的开关状态；K
mn,t
‑1为t
‑
1时段节点m和节点n之间支路的开关状态。3.根据权利要求2所述的双层优化重构方法，其特征在于，所述网架结构辐射状约束为：g∈G；其中，g为当前配电网的网架结构；G为包括配电网所有辐射状网架结构的总解空间；所述开关动作次数约束为：其中，ΔK
mn,t
为t时段相对于t
‑
1时段的开关动作次数；S
max
为一天内开关动作次数的上限值；所述求解空间约束为：其中，g
op
为配电网的网架结构；G
OP
为采用改进支路介数作为相似度指标对总解空间G进行优化后的优化解空间；iter1为求解初始重构方案的当前迭代次数；T
1max
为初始重构方案的第一最大迭代次数；g
cl,i
为时段i的配电网的网架结构；G
cl,i
为时段i对应的集群解空间；iter2为求解最优重构方案的当前迭代次数；T
2max
为最优重构方案的第二最大迭代次数；所述潮流约束为：其中，P
it
为t时段节点i注入的有功功率；G
ii
为导纳矩阵第i行第i列元素的实部；V
i
为节点i的电压幅值；Ω(i)为除节点i之外的配电网内的其他节点所组成的集合；n为配电网除节点i之外的总节点数；V
j
为节点j的电压幅值；G
ij
为导纳矩阵第i行第j列元素的实部；θ
ij
为节点i和节点j之间的电压相角差；为t时段节点i注入的无功功率；B
ij
为导纳矩阵第i行第j列元素的虚部；B
ii
为导纳矩阵第i行第i列元素的虚部；所述分散式风电约束为：其中，ΔP
i
为节点i上连接的风电机组的有功削减量；ΔP
imax
为节点i上连接的风电机组的有功削减量的上限值；Q
imax_a
为节点i上连接的风电机组吸收的最大无功；Q
i
为节点i上连接的风电机组的无功出力；Q
imax_o
为节点i上连接的风电机组发出的最大无功；P
i
为节点i上连接的风电机组的有功出力；S
i
为节点i上连接的风电机组的视在容量；
所述激励性需求响应约束为：其中，P
LP,t
为t时段的负荷增加量；P
LPmax
为负荷增加量的上限值；P
LN,t
为t时段的负荷减少量；P
LNmax
为负荷减少量的上限值；所述储能约束为：所述储能约束为：所述储能约束为：所述储能约束为：所述储能约束为：所述储能约束为：所述储能约束为：其中，为节点i上连接的储能设备的充电功率；为节点i上连接的储能设备的充电功率的上限值；为节点i上连接的储能设备的充电状态；为节点i上连接的储能设备的放电功率；为节点i上连接的储能设备的放电功率的上限；为节点i上连接的储能设备的放电状态；为t时段节点j上连接的储能设备的无功出力；为储能变流器的最大视在功率；为t时段节点i上连接的储能设备的总能量；η
ch
为储能设备的充电效率；ΔT为时间间隔；η
dis
为储能设备的放电效率；为t+1时段节点上...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洁，张泽坤，刘念，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：