【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统规划，尤其涉及一种配电网多目标联合规划方法、装置及可读存储介质。
技术介绍
1、随着全球化石能源危机的日益严峻，分布式电源(dg)的装机容量近年来实现了迅猛增长，特别是可再生能源在dg中的占比显著提升。然而，dg受天气、环境等自然因素制约，其出力具有显著的间歇性和波动性，这对配电网的电压稳定性构成了严峻挑战。此外，dg还深刻改变了系统的潮流分布，可能导致线路反向重载，其反向调峰特性更加剧了分布式电源中“弃风弃光”现象的发生频率。
2、为应对上述挑战，分布式电池储能系统(dbess)凭借其功率双向调节、能量时间转移及快速响应等特性，成为了优化高渗透率分布式电源问题的重要解决方案之一。具体而言，分布式光伏(dpv)的接入不仅能为配电网远端节点提供必要的功率和电压支持，而dbess的协同作用则能有效缓解dpv接入带来的网络损耗增加、电压越限等问题。因此，dpv与dbess的联合规划策略被视为当前解决dpv接入配电网复杂问题的有效途径。
3、回顾现有研究，关于dg在配电网中的选址与定容问题已积累了丰富成果。例如，着眼于配电网的安全性，通过综合考虑不确定因素间的关联性，对dg的类型、接入位置及容量进行了优化，但其局限性在于优化目标相对单一；或者，构建了包含上下两层的规划模型，上层旨在通过优化dpv的位置和容量来最小化年运行成本，而下层则聚焦于dbess的位置与容量调整，以最小化负荷波动，但该模型面临双层优化带来的计算时间长、收敛难度大的问题。
4、鉴于分布式电源在配电网中普遍存在的
5、综上所述，未来研究应进一步探索如何在dpv与dbess联合规划框架下，深度融合集群控制策略与精细化的dbess控制逻辑，以实现分布式电源高效、稳定、经济的并网运行。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种配电网多目标联合规划方法、装置及可读存储介质，能够提升系统整体运行效率，并有效抑制电网波动性及优化资源利用率。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种配电网多目标联合规划方法，包括步骤：
4、以最小化配电网年平均综合成本、电压波动以及网损为多目标函数，建立分布式光伏与分布式电池储能系统的联合规划模型；
5、使用改进第三代非支配遗传算法对所述分布式光伏与分布式电池储能系统的联合规划模型进行求解，得到分布式光伏与分布式电池储能系统的安装位置及容量；
6、所述改进第三代非支配遗传算法采用逻辑混沌映射结合混合初始化方法对种群进行初始化，并采用基于置信区间上界算法的自适应局部搜索策略进行局部搜索。
7、进一步地，所述以最小化配电网年平均综合成本、电压波动以及网损为多目标函数，建立分布式光伏与分布式电池储能系统的联合规划模型包括：
8、以最小化配电网年平均综合成本、电压波动以及网损建立多目标函数；
9、建立电压偏差范围约束、电力平衡约束、潮流约束、分布式电池储能系统的充放电约束以及分布式光伏与分布式电池储能系统的集群分布约束；
10、根据所述多目标函数、所述电压偏差范围约束、所述电力平衡约束、所述潮流约束、所述分布式电池储能系统的充放电约束以及所述分布式光伏与分布式电池储能系统的集群分布约束生成分布式光伏与分布式电池储能系统的联合规划模型。
11、进一步地，所述以最小化配电网年平均综合成本、电压波动以及网损建立多目标函数包括：
12、minf＝min{fc,fu,fp}；
13、
14、式中，f表示多目标函数，fc表示配电网年平均综合成本，fu表示电压波动，fp表示网损，pe,t表示时段t内的分时电价，pl,t表示时段t内从主电网购买的电量，t表示一天的规划场景的时间尺度，表示分布式光伏的年化投资成本，表示分布式光伏的运行维护成本，表示分布式电池储能系统的年化投资成本，表示分布式电池储能系统的运行维护成本，γ表示银行利率，ydpv表示分布式光伏的使用年限，ndpv表示分布式光伏的数量，表示分布式光伏的单位容量配置成本，表示第m个分布式光伏的额定功率，表示分布式光伏的运行维护成本，表示分布式光伏的上网补贴，表示时段t第m个分布式光伏的输出功率，ydbess表示分布式电池储能系统的使用年限，ndbess表示分布式电池储能系统的数量，表示分布式电池储能系统的功率的安装成本，表示第n个分布式电池储能系统的额定功率，表示分布式电池储能系统的容量的安装成本，表示第n个分布式电池储能系统的额定容量，表示时段t第n个分布式电池储能系统的输出功率，表示分布式电池储能系统的维护成本，nbus表示配电网中节点数，ui,t表示时段t节点i的电压值，表示节点i的平均电压，nb表示配电网中支路数量，表示时段t线路b的线损。
15、进一步地，所述电压偏差范围约束为：
16、ui,min≤ui,t≤ui,max；
17、式中，ui,min表示节点i电压偏差的上限，ui,max表示节点i电压偏差的下限；
18、所述电力平衡约束为：
19、
20、式中，pi,t表示节点i在t时段的有功功率；
21、所述潮流约束为：
22、
23、式中，uj,t表示时段t节点j的电压值，gij表示节点i与节点j之间的电导，θij表示节点i与节点j之间的电压相角，bij表示节点i与节点j之间的电纳，qi,t表示节点i在t时段的无功功率；
24、所述分布式电池储能系统的充放电约束为：
25、
26、socn,min≤socn,t≤socn,max；
27、|socn,0-socn,t|≤σ；
28、
29、式中，socn,min表示第n个分布式电池储能系统的充电状态的运行下限，socn,t表示t时段第n个分布式电池储能系统的充电状态，socn,max表示第n个分布式电池储能系统的充电状态的运行上限，socn,0表示初始时段第n个分布式电池储能系统的充电状态，socn,t表示末尾时段第n个分布式电池储能系统的充电状态，σ表示分布式电池储能系统首末充电状态的最大偏差，表示时段τ第n个分布式电池储能系统的输出功率，η表示分布式电池储能系统的充电效率，η1表示分布式电池储能系统的第一充电效率，η2表示分布式电池储能系统的第二充电效率；
30、所述分布式光伏与分布式电池储能系统的集群分布约束为：
31、
32、式中，nc表示配电网中的聚类个数，表示聚类c中的分布式光伏的数量，表示聚类c中的分布式电池储能系统的数量。
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【技术保护点】
1.一种配电网多目标联合规划方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种配电网多目标联合规划方法，其特征在于，所述以最小化配电网年平均综合成本、电压波动以及网损为多目标函数，建立分布式光伏与分布式电池储能系统的联合规划模型包括：
3.根据权利要求2所述的一种配电网多目标联合规划方法，其特征在于，所述以最小化配电网年平均综合成本、电压波动以及网损建立多目标函数包括：
4.根据权利要求3所述的一种配电网多目标联合规划方法，其特征在于，所述电压偏差范围约束为：
5.根据权利要求1所述的一种配电网多目标联合规划方法，其特征在于，所述使用改进第三代非支配遗传算法对所述分布式光伏与分布式电池储能系统的联合规划模型进行求解，得到分布式光伏与分布式电池储能系统的安装位置及容量包括：
6.一种配电网多目标联合规划装置，包括：
7.根据权利要求6所述的一种配电网多目标联合规划装置，其特征在于，所述模型建立模块包括：
8.根据权利要求7所述的一种配电网多目标联合规划装置，其特征在于，所述目标函数建立模块中
9.根据权利要求8所述的一种配电网多目标联合规划装置，其特征在于，所述约束建立模块中的所述电压偏差范围约束为：
10.根据权利要求6所述的一种配电网多目标联合规划装置，其特征在于，所述求解模块包括：
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的一种配电网多目标联合规划方法中的各个步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种配电网多目标联合规划方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种配电网多目标联合规划方法，其特征在于，所述以最小化配电网年平均综合成本、电压波动以及网损为多目标函数，建立分布式光伏与分布式电池储能系统的联合规划模型包括：
3.根据权利要求2所述的一种配电网多目标联合规划方法，其特征在于，所述以最小化配电网年平均综合成本、电压波动以及网损建立多目标函数包括：
4.根据权利要求3所述的一种配电网多目标联合规划方法，其特征在于，所述电压偏差范围约束为：
5.根据权利要求1所述的一种配电网多目标联合规划方法，其特征在于，所述使用改进第三代非支配遗传算法对所述分布式光伏与分布式电池储能系统的联合规划模型进行求解，得到分布式光伏与分布式电池储能系统的安装位置及容量包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖锦霖，吴桂联，陈浩，黄伟琼，李小娴，尚宇炜，周莉梅，蒋朋飞，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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