【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统规划与优化领域，具体地，涉及一种基于河马优化算法的新型配电网多层灵活规划方法及系统。
技术介绍
1、新型配电网中通过储能与需求侧响应可有效缓解和解决分布式电源给配网带来的不确定性影响问题。通过配置储能可平抑电源波动、调节供需平衡、削峰填谷，提升调峰能力与供电可靠性；需求侧响应可以通过主动调节用户用电，实现电力需求的实时响应。然而在实际应用中，需要统筹考虑储能与负荷侧的物理层特性，同时还需要兼顾配电网运行层的可靠性和价值层的经济性，以确保各项资源的优化配置和协调运行。如何在多个层面之间实现最优的资源分配并解决各项约束之间的矛盾是一个重大工程，亟需灵活高效的新型配电网规划模型和优化求解算法。
2、现有技术文件(cn110502814a)公开了考虑储能和负荷管理技术的主动配电网多目标规划方法，该文件的方法对需求响应与储能系统整合不足，未充分考虑电价与负荷的复杂关系；储能利用未能充分发挥多时间尺度优势；约束条件不完善；算法求解效率低且精度差，难以应对复杂多层模型，影响配电网规划效果。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提出了一种基于河马优化算法的新型配电网多层灵活规划方法，可全面统筹了储能和需求侧响应在物理层的参与，并充分考虑电网运行层和价值层的相互影响。该模型综合了多种影响因素，利用河马优化算法在处理复杂多元数据和多维优化问题上的优越性，能够精准地平衡不同层次资源的分配，快速收敛到全局最优解。通过高效解决资源协调和约束冲突，可显著提
2、本专利技术的第一方面公开了一种基于河马优化算法的新型配电网多层灵活规划方法，包括：
3、根据电力成本、负荷波动和储能成本，建立需求响应和储能系统的物理层模型，为建立配电网价值层模型提供数据支持；
4、在需求响应和储能系统的物理层模型的基础上，建立配电网价值层模型；
5、根据能源成本、用户需求和电网负荷率，建立配电网运行层模型；
6、采用河马优化算法对配电网价值层模型和运行层模型进行求解，以最优解作为配电网规划方案。
7、优选地，需求侧响应的目标函数可用如下公式表示：
8、
9、其中，t为总时段数，ct为第t时段的电价，pt为第t时段的负荷需求(kw)，λ为惩罚项系数，用于平滑负荷曲线，f(pt)为平滑负荷波动的函数。
10、优选地，储能系统的目标函数可用如下公式表示：
11、
12、其中，cbattery为蓄电池充放电成本，pbattery(t)表示第t时段蓄电池的功率输出，chydrogen表示氢储能系统的充放电成本，phydrogen(t)表示第t时段氢储能系统的功率输出，λ1×f(pbattery(t),phydrogen(t))为平滑功率输出波动的惩罚项。
13、优选地，配电网价值层模型的目标函数可用如下公式表示：
14、f＝χ×f1+ε×f2+λ×f3 (3)
15、其中，f1表示的为经济性目标；f2表示的为能源效率，f3表示可靠性，χ、ε、λ为权重系数，且χ+ε+λ＝1。
16、优选地，经济性目标f1，能源效率f2，可靠性f3可用如下公式表示：
17、
18、f2＝1-λreliability
19、f3＝ulevel
20、其中，cline为线路的投资及运维费用，cdg为分布式电源的投资和运维费用，closs网络损耗费用，为储能电池年综合投资成本，为储能电池年运行费用，cc为需求响应可控负荷成本，cn为可再生能源环保、节能效益，λreliability为供电可靠性，ulevel表示的是配电网节点电压质量评估函数值。
21、优选地，配电网运行层模型目标函数可以如下公式表示：
22、flower＝γ×fcost+δ×fsatisfaction+ε×fload (5)
23、其中，γ、δ、ε为权重系数，且γ+δ+ε＝1，fcost为最小用户能源费用目标函数；fsatisfaction为最大用户满意度目标函数，fload为最大电网负荷率目标函数。
24、优选地，最小用户能源费用目标函数fcost和最大电网负荷率目标函数可用如下公式表示：
25、fcost＝min(cuser)＝min(cpurchase+ctransmission+cstorage) (6)
26、fload＝max(lload) (7)
27、其中，cuser为用户能源成本，cpurchase为能源采购成本，ctransmission为能源传输和配送成本，cstorage为能源存储成本，lload为电网负荷率。
28、优选地，采用河马优化算法对配电网价值层模型和运行层模型求解具体为：
29、收集配电网规划经济与技术原始数据，进行河马优化算法种群初始化与网络拓扑生成；
30、进行潮流计算，并检查潮流计算结果是否契合机会约束条件，若满足则对配电网价值层和运行层的目标函数进行求解计算以及方案淘汰，若不满足，则修改运行层模型的决策变量；
31、根据潮流计算结果，将河马个体与最优解集进行更新；
32、调整网络结构，对调整后的网络结构进行潮流计算，判断调整后的网络结构是否满足机会约束条件，若不满足，启动运行层模型优化调整；若满足，则算适应度，更新个体最优与种群最优方案，继续迭代优化；
33、将最优解集有序存入档案集，剔除劣解，判断是否达最大迭代次数，若达到则停止迭代输出档案集；若未达到，则循环执行个体更新、解集更新和网络结构调整，直至迭代结束；
34、运用topsis法对档案集个体综合排序，以最优个体作为配电网多层规划方案。
35、优选地，将河马个体与最优解集进行更新具体为：
36、探索阶段：模拟河马在水中的随机游动行为，允许个体在解空间中进行广泛探索。通过对储能容量、电价、负荷率进行随机扰动，增加搜索的多样性，以防止算法过早陷入局部最优解。
37、防御阶段：结合运行层目标函数中的用户成本和负荷率惩罚，优化个体的位置，确保个体朝向全局最优解的方向移动。
38、发展阶段：此阶段利用潮流计算结果，确保电网节点的关键运行参数符合约束条件。
39、本专利技术的第二方面公开了一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划系统，运行上述一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，包括：
40、物理层模块，用于建立需求响应和储能系统的物理层模型；
41、价值层模块，用于在物理层模型的基础上，建立配电网的价值层模型；
42、运行层模块，用于建立配电网的运行层模型；
43、模型求解模块，用于对建立的配电网价值层模型和运行层模型进行求解，得到配电网规本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
6.如权利要求1所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
7.如权利要求6所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
8.如权利要求1所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
9.如权利要求8所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
10.一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划系统，运行权利要求1-9任一项权利要求所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于，包括：>...
【技术特征摘要】
1.一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的一种基于河马优化算法的配电网多层灵活规划方法，其特征在于：
6.如权利要求1所述的一种基于河马优...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁天梦，廉杰，彭晓璐，肖恩颂，贾昌帅，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司唐山供电公司，
类型：发明
国别省市：
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