【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网优化控制，尤其是涉及一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法。
技术介绍
1、近年来，全球能源与环境问题正日益加剧，分布式可再生能源以其环保低碳，投资小等优点成为国内外研究热点，其中对分布式光伏开展了大量研究。未来，分布式光伏装机容量将显著提高，但大规模分布式光伏接入电网后，弃光现象将不可避免。这主要是因为光伏装机容量的增长速度与能量输送通道设备建设不平衡之间的矛盾，以及光伏的间歇性和不稳定性对电网的稳定运行产生严重影响，迫使电网选择性地接受光伏的电能。因此，加装储能系统与光伏共同参与能量传输成为解决弃光问题的有效方法。由于光伏出力的随机性，为降低弃光率，还需同时配备储能控制策略。光储系统的控制策略可以动态调整能量在光伏、储能系统和电网之间的流动方向，可以有效抑制光伏间歇性发电的波动，提高电网大规模接纳光伏发电的能力，减少弃光现象。低通滤波是主要用于平抑光伏波动的控制策略，但其平抑目标与实际功率曲线之间存在滞后，不利于多个功能的综合运行。因此，光伏功率预测被提出作为一种超前预知光伏输出功率的测量方法。目前存在多种光伏功率预测方法，如文献《基于kpca与混合蛙跳算法的并网光伏电站发电量预测模型研究》、《基于数据挖掘的光伏发电建模及功率预测研究和应用》、《基于改进神经网络的光伏发电功率短期预测方法研究》中提出的方法等。由于可再生能源输出具有不确定性和随机性，因此，提高这些不确定量的预测精度很重要。文献《reliability/cost-based multi-objective paretoo
2、cn117154778a公开了一种配电网分布式储能优化配置方法及系统，基于两参数weibull分布，根据历史风力出力数据集确定风力出力概率分布模型，进而确定风力出力多状态模型；基于beta分布，根据历史光伏出力数据集确定光伏出力概率分布模型，进而确定光伏出力多状态模型；基于目标配电网，构建储能约束集合；基于储能约束集合、风力出力多状态模型及光伏出力多状态模型，以配电网购电成本、储能运行成本以及配电网网损之和最小为目标，构建配电网分布式储能优化配置模型，求解以确定配电网分布式储能最优配置结果。但是，该方法直接利用beta分布确定光伏出力，预测精度较低，并且优化模型的目标考虑的维度也不够全面，目标单一，得到的优化配置方案仍存在可提升空间。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了提供一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，根据历史数据对光伏功率进行预测，并以此为基础进行优化控制，能够提高配电网的运行经济性与稳定性，促进光伏消纳，保障配电网安全、经济、稳定的运行。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，包括以下步骤：
4、s1、建立遗传算法改进的bp网络光伏功率预测模型，通过bp神经网络自适应确定遗传算法的变异率，获取光伏出力功率预测结果；
5、s2、考虑线路损耗最低、节点电压偏差最低和光伏利用率最高设定目标函数，并基于设定的目标函数，考虑负荷和储能接入配电网中，同时设定模型约束条件，建立配电网多目标优化模型；
6、s3、基于改进的多目标粒子群求解算法求解配电网多目标优化模型，得到最优控制方案。
7、所述通过bp神经网络自适应确定遗传算法的变异率具体为：针对适应度低于种群平均适应度的个体，采用第一变异率，提高劣质个体转变为优良个体的概率；针对适应度高于种群平均适应度的个体，采用第二变异率，来最大限度的保留优良个体；其中，第一变异率大于第二变异率。
8、所述自适应确定遗传算法的变异率的计算公式为：
9、
10、式中，pm1、pm2为预设的变异率值，fmax为种群中最大的适应度值，favg为平均适应度值。
11、所述配电网多目标优化模型的目标函数中，考虑线路损耗最低的有功网损目标函数为：
12、
13、式中，f1为系统有功网损，ωb为配电网中支路合集，t为时间，gij代表ij支路间的电导，ui,t和uj,t为t时刻节点的电压大小，cosδij,t为t时刻支路ij首末端点的相角差余弦值。
14、所述配电网多目标优化模型的目标函数中，考虑节点电压偏差最低的电压偏差目标函数为：
15、
16、式中，n代表负荷的节点个数；vi,t为节点i在t时刻的实际电压；vi*为节点i的参考电压；vimax和vimin分别为允许范围内最大与最小电压。
17、所述配电网多目标优化模型的目标函数中，考虑光伏利用率最高的光伏消纳能力目标函数为：
18、
19、式中，n代表配电网的节点个数；ppv,in(i)为第i个节点接入光伏出力，基于bp网络光伏功率预测模型预测得到；ppv,sup(i)为第i个节点接入的光伏补充出力。
20、所述配电网多目标优化模型的约束条件包括潮流约束、储能系统功率约束、光伏输出约束、无功补偿器约束、有载调压变压器模型约束和电容器模型约束。
21、所述改进的多目标粒子群求解算法中，每个粒子的寻优迭代计算如下所示：
22、
23、
24、式中，w为自适应权重系数，c为自适应加速因子，t表示为当前迭代次数，r1和r2均为在[0～1]范围内变化的均匀随机数，pbest,i表示第i个粒子个体最优位置，gbest表示为全局最优位置，分别表示第i个粒子在第t次迭代时的速度与位置。
25、所述自适应权重系数的更新公式为：
26、w＝w0+r3(1-ε)
27、自适应加速因子的更新公式为：
28、
29、式中，ε是[0～0.5]内的常数，w0为初始权重系数，r3为在[0～1]范围内变化的均匀随机数；c0∈[0.5～1]，t和mt分别为当前迭代次数和总迭代次数。
30、所述基于改进的多目标粒子群求解算法求解配电网多目标优化模型包括以下步骤：
31、s31、初始化配电网极各设备参数，设置最大迭代次数，初始化种群，同时将初始化的粒子所求得的目标函数值作为粒子的初始个体最优解；
32、s32、利用改进的每个粒子的寻优迭代公式更新粒子的速度、位置与权重；
33、s33、计算各粒子的适应度，更新个体最优解，即更新配电网多目标优化模型的目标函数值；
34、s34、计算粒子之间的距离，在预设距离范围内淘汰低适应度个体，并对新种群进行排序处理，保存适应度高的前q个个体本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述通过BP神经网络自适应确定遗传算法的变异率具体为：针对适应度低于种群平均适应度的个体，采用第一变异率，提高劣质个体转变为优良个体的概率；针对适应度高于种群平均适应度的个体，采用第二变异率，来最大限度的保留优良个体；其中，第一变异率大于第二变异率。
3.根据权利要求2所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述自适应确定遗传算法的变异率的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述配电网多目标优化模型的目标函数中，考虑线路损耗最低的有功网损目标函数为：
5.根据权利要求1所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述配电网多目标优化模型的目标函数中，考虑节点电压偏差最低的电压偏差目标函数为：p>
6.根据权利要求1所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述配电网多目标优化模型的目标函数中，考虑光伏利用率最高的光伏消纳能力目标函数为：
7.根据权利要求1所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述配电网多目标优化模型的约束条件包括潮流约束、储能系统功率约束、光伏输出约束、无功补偿器约束、有载调压变压器模型约束和电容器模型约束。
8.根据权利要求1所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述改进的多目标粒子群求解算法中，每个粒子的寻优迭代计算如下所示：
9.根据权利要求8所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述自适应权重系数的更新公式为：
10.根据权利要求8所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述基于改进的多目标粒子群求解算法求解配电网多目标优化模型包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述通过bp神经网络自适应确定遗传算法的变异率具体为：针对适应度低于种群平均适应度的个体，采用第一变异率，提高劣质个体转变为优良个体的概率；针对适应度高于种群平均适应度的个体，采用第二变异率，来最大限度的保留优良个体；其中，第一变异率大于第二变异率。
3.根据权利要求2所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述自适应确定遗传算法的变异率的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述配电网多目标优化模型的目标函数中，考虑线路损耗最低的有功网损目标函数为：
5.根据权利要求1所述的一种基于功率预测的分布式光储参与配电网改进多目标优化控制方法，其特征在于，所述配电网多目标优化模型的目标函数中，考虑节点电压偏差最低的...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫向阳，齐桓若，康祎龙，陈晨，郭飞，张亮，宋景博，宋晓帆，郭放，郭夫然，刁旭，王顺然，李凯，裴浩威，牛凯，张金凤，韩云昊，杨梓帅，米阳，李春煦，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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