[发明专利]一种主动配电网潮流计算的优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统主动配电网的应用领域，尤其涉及一种主动配电网潮流计算的优化方法。

背景技术

主动配电网(Active distribution network，ADN)是由微电源、负荷、储能系统和控制装置构成的系统。它对于大电网表现为一个单一可控的单元，可实现对负荷多种能源形式的高可靠供给。而主动配电网的特点主要有两个：一是含有本地发电装置，多为容量较小的分布式电源，分布式电源(Distributed Generation Resource，DGR)通常指主要利用可再生新能源且发电功率为几kW至50MW小型模块式、与环境兼容的独立电源，可以满足电力系统和用户特定要求。二是主动配电网是可控的，主动配电网的功能是将电源和用户需求有效连接起来，允许双方共同决定如何最好地实时运行。要达到这一要求，控制水平要远高于传统配电网的水平。

主动配电网系统可将多种类型的分布式发电单元组合在一起，有效发挥单一能源系统的优点，实现多种能源互补，提高整个微电网系统的效率、能源利用率和供电可靠性。主动配电网接入大电网并网运行，不仅可以充分利用主动配电网内部的绿色可再生能源，还可以提高整个电网的安全性，是中国建成智能电网的重要环节。同时，主动配电网系统是解决偏远地区和海岛供电的有效手段之一。

自1975年Merlin、Bach等利用数学规划方法来处理潮流计算和网络重构问题，人们尝试了不同的方法来解决配电潮流计算和网络重构的问题。潮流计算和网络重构是一个多目标非线性混合优化问题，目前解决的算法主要有数学优化理论、最优流法、支路交换法和人工智能算法等几类。数学优化方法，是用数学模型对配电网重构问题进行描述，然后通过特定的算法，得到不依赖配电网络初始结构的优化结果，进而解决潮流计算繁琐迭代问题。该方法计算时间长，占用内存大，对于大规模配电网的求解，困难很大，因此一般先进行化简然后近似处理。启发式方法，以直观分析为依据，根据一定的原则，逐步迭代直至得到满意的重构结果，该方法主要有最优流模式算法和支路交换法。智能优化算法近些年发展迅速，主要有人工神经网络算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法、粒子群优化算法、遗传算法等，人工智能算法具有较好的全局搜索性能，不易陷入局部最优，但其缺点是计算量大，计算时间长。目前，在相关主动配电网辐射运行约束暗含在算法文献中，还没有给出准确的数学描述及方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种主动配电网潮流计算的优化方法，包括以下步骤：

S1：主动配电网可以看作是含有n_b个节点M条支路的简单系统图，配电网的辐射运行要求全部节点连通且无闭环，因此归结为“树”的概念来说明此问题。电网络理论中“树”的定义是：一个连通图G的树T包含G的全部节点和部分支路，而树T本身是连通的且不含回路。同时，一个具有n_b个节点的连通图，它的任何一个树的树支数为式(1)：

M＝n_b-1    (1)

主动配电网的网络结构可按照“树”的概念，形成辐射状运行结构。根据上述分析可以得出：配电系统呈辐射状运行需满足如下条件：

①网络包含的支路数目为：M＝n_b-1；

②网络中所有节点必须是连通的。

但仅凭条件①作为主动配电网辐射运行的判据，系统可能会出现孤岛或环网，并不能确定配电网呈辐射运行。

S2：主动配电网支路传输功率之和最小为目标，满足基尔霍夫第一定律，给定支路传输功率约束，确定最终呈辐射状的网络结构且满足节点功率平衡，公式如(2)～(7)：

min v=Σ(ij)∈Ωlfij2---(2)]]>