本发明专利技术公开了一种配电系统分布式资源优化配置方法及系统，所述方法包括：建立配电系统中分布式资源的双层优化模型；其中，双层优化模型包括：上层资源配置模型和下层运行调控模型；上层资源配置模型是以分布式资源的年综合成本最小化为目标构建得到；下层运行调控模型是以分布式资源的年综合运行成本最小化和配电系统的灵活性不足率最小化为目标构建得到；对双层优化模型进行求解，得到分布式资源的最优配置结果。本发明专利技术能够提高配电系统的经济性，同时增强电网调度的灵活性和稳定性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电系统优化配置，尤其涉及一种配电系统分布式资源优化配置方法及系统。
技术介绍
1、随着全球对清洁能源需求的日益增长以及环境保护意识的不断增强，分布式可再生能源(distributed renewable energy,dre)、柔性负荷(flexible load,fl)和分布式储能(distributed energy storage,des)系统等分布式资源在配电系统中的应用迅速增加。传统配电系统主要依赖于“源随荷动”的电力供应模式，即电力供应随着负荷需求的变化而调整。然而，随着分布式资源的快速发展，配电系统正逐步向“源荷储协同互动”的新型电力供应模式转变。清洁的分布式可再生能源正在成为新型配电系统中的主要供电来源，并逐步取代传统的分布式发电机组(distributed generation,dg)。
2、尽管分布式可再生能源在配电系统转型中发挥着关键作用，但其引入也带来了新的挑战。与传统能源相比，分布式可再生能源具有更高的波动性，这主要源于自然条件的不可控性。例如，太阳能光伏发电受天气和昼夜变化的影响较大，风力发电则受风速和风向的影响显著。同时，负荷需求也存在不确定性，难以精准预测。分布式可再生能源的高波动性与负荷的不确定性给配电系统的供需平衡带来了巨大挑战，频繁出现供需失衡事故，导致电网不稳定并影响供电的可靠性。为了有效应对这些挑战，实现新型配电系统的稳定运行，亟需研究并优化源、荷、储各类资源的协同配置策略，以提高配电系统的灵活性。
技术实现思路
>1、本专利技术实施例的目的在于，提供一种配电系统分布式资源优化配置方法及系统，能够提高配电系统的经济性，同时增强电网调度的灵活性和稳定性。2、本专利技术第一方面实施例提供了一种配电系统分布式资源优化配置方法，包括：
3、建立配电系统中分布式资源的双层优化模型；其中，所述双层优化模型包括：上层资源配置模型和下层运行调控模型；所述上层资源配置模型是以所述分布式资源的年综合成本最小化为目标构建得到；所述下层运行调控模型是以所述分布式资源的年综合运行成本最小化和所述配电系统的灵活性不足率最小化为目标构建得到；
4、对所述双层优化模型进行求解，得到所述分布式资源的最优配置结果。
5、可选地，所述上层资源配置模型的构建，包括：
6、以所述分布式资源的年综合成本最小化为目标，建立上层目标函数；其中，所述年综合成本包括年投资成本和年综合运维成本；所述年投资成本至少包括下述的一种或多种：分布式储能系统的等值年投资成本、分布式发电机组的等值年投资成本、分布式可再生能源的等值年投资成本和柔性负荷参与需求响应签订成本；所述年综合运维成本至少包括下述的一种或多种：年固定运行维护成本、年可变运行成本、年网络损耗成本、年电压偏差惩罚成本和年碳排放成本；
7、为所述上层目标函数配置第一约束条件集，得到所述上层资源配置模型；其中，所述第一约束条件集至少包括下述的一种或多种：安装数量约束、容量约束、需求响应签约容量约束和新能源渗透率约束。
8、可选地，所述下层运行调控模型的构建，包括：
9、以所述分布式资源的年综合运行成本最小化为目标，建立下层经济性目标函数；其中，所述年综合运行成本至少包括下述的一种或多种：年可变运行成本、年网络损耗成本、年电压偏差成本和年碳排放成本；所述年可变运行成本至少包括下述的一种或多种：分布式发电机组的运行成本、分布式储能系统的运行成本、柔性负荷运行成本、向上级电网购售电成本和弃风弃光惩罚成本；
10、以所述配电系统的灵活性不足率最小化为目标，建立下层灵活性目标函数；
11、为所述下层经济性目标函数和所述下层灵活性目标函数均配置第二约束条件集，得到所述下层运行调控模型；其中，所述第二约束条件集至少包括下述的一种或多种：源荷储资源运行约束、配电系统功率平衡约束、三相潮流约束和电压约束。
12、进一步地，所述上层目标函数，具体为：
13、minfup＝cinv+cope；
14、其中，fup为所述年综合成本，cinv为所述年投资成本，cope为所述年综合运维成本；
15、所述年投资成本的计算式如下：
16、
17、其中，为分布式储能系统的等值年投资成本，为分布式发电机组的等值年投资成本，为分布式可再生能源的等值年投资成本，为柔性负荷参与需求响应签订成本；i为负荷节点i；和分别为中压系统中接入分布式储能系统、分布式发电机组、分布式可再生能源和柔性负荷的负荷节点集合；和分别为低压台区中接入分布式储能系统、分布式发电机组、分布式可再生能源和柔性负荷的负荷节点集合；λ为贴现率，y为配置年限；和分别为负荷节点i中分布式储能系统的单位容量投资成本、单位功率投资成本、配置容量和配置功率；和分别为负荷节点i中分布式发电机组的单位功率投资成本和配置容量；和分别为负荷节点i中分布式可再生能源的单位功率投资成本和配置容量；为柔性负荷的需求响应签约成本单位价格；为柔性负荷的需求响应签约容量，以年为计量周期；
18、所述年综合运维成本的计算式如下：
19、cope＝cmain+cvope+closs+cv,dev+ccarbon，
20、
21、其中，cmain为年固定运行维护成本，cvope为年可变运行成本，closs为年网络损耗成本，cv,dev为年电压偏差惩罚成本，ccarbon为年碳排放成本；和分别为分布式发电机组和分布式可再生能源的年运行维护成本；ηdg和ηdre分别为分布式发电机组和分布式可再生能源的年运行维护费用系数；d为年运行天数。
22、进一步地，所述需求响应签约容量约束具体为：
23、
24、其中，为负荷节点i在d天参与需求响应的签约容量，为负荷节点i在d天的最大负荷量，δ为最大可签约容量与最大负荷量的比值；
25、所述新能源渗透率约束具体为：
26、
27、其中，为负荷节点i在t时刻的分布式可再生能源的有功功率，qd为年用电量，ε为新能源渗透率；t为时间集合，d为年运行天数，和分别为中压系统和低压台区中接入分布式可再生能源的负荷节点集合。
28、进一步地，所述下层经济性目标函数，具体为：
29、minf1down＝cvope+closs+cv,dev+ccarbon；
30、其中，f1down为所述年综合运行成本，cvope为所述年可变运行成本，closs为所述年网络损耗成本，cv,dev为所述年电压偏差惩罚成本，ccarbon为所述年碳排放成本；
31、所述年可变运行成本的计算式如下：
32、cvope＝cdg+cdes+cfl+cm+cdre,cut，
33、
34、其中，cdg为分布式发电机组的运行成本，cdes为分布式储能系统的运行成本，cfl为柔性负荷运行成本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述上层资源配置模型的构建，包括：
3.如权利要求1所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述下层运行调控模型的构建，包括：
4.如权利要求2所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述上层目标函数，具体为：
5.如权利要求2所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述需求响应签约容量约束具体为：
6.如权利要求3所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述下层经济性目标函数，具体为：
7.如权利要求3所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述下层灵活性目标函数，具体为：
8.如权利要求7所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述向上灵活性不足率，具体为：
9.如权利要求1所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述对所述双层优化模型进行求解，得到所述分布式资源的最优配置结果，包括：p>
10.一种配电系统分布式资源优化配置系统，其特征在于，包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述上层资源配置模型的构建，包括：
3.如权利要求1所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述下层运行调控模型的构建，包括：
4.如权利要求2所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述上层目标函数，具体为：
5.如权利要求2所述的配电系统分布式资源优化配置方法，其特征在于，所述需求响应签约容量约束具体为：
6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：张利军，俞楚天，高美金，袁翔，黄江倩，于杰，朱鸿博，杨嘉睿，庄峥宇，王雪儿，边晓燕，周波，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。