[发明专利]基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优配方法

说明书

技术领域

本发明具体涉及一种基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优配方法，属于电力系统领域。

背景技术

以可再生能源为一次能源的分布式发电技术适应21世纪人类发展低碳经济和实现可持续发展的要求，因而在全球范围内引起极大关注，DG的接入使得配电系统从无源网络转变为有源网络。DG的接入位置、容量以及运行方式对配电网的节点电压、线路潮流、网络损耗及谐波注入等都将产生很大影响，其影响程度与DG的接入位置、容量及运行方式密切相关，因此合理选择分布式电源的接入位置和安装容量十分重要。

目前国内外对分布式电源规划问题的研究一般是从规划模型和求解方法两个方面进行的，专家学者做了一些探索和研究，现规划模型涵盖含多种复合能源的分布式电源供电系统发电成本最低的机组组合模型、风力-柴油联合发电系统、光伏/风能混合发电系统容量优化配置模型等；现求解方法涵盖蚁群优化算法、遗传算法、禁忌搜索算法等以及在此基础上对单个算法进行改进或对多个算法进行组合求解分布式电源优化配置问题。

分布式电源多目标接入地址和安装容量的优化配置计算属于分布式电源规划范畴，根据上述技术背景的介绍，现有技术分别侧重从不同角度进行理论研究，也已取得一些研究成果，但常规的优化配置模型和算法在不同程度上仍然存在如下问题：1、未能兼顾实际中更需要考虑的系统网损、平均电压水平及节点总谐波电压畸变率等多目标下的优化，使得分布式电源的优化配置计算缺乏多样性和灵活性；2、优化配置计算方案和计算结果缺乏工程实际应用性。

发明内容：

本发明要解决的技术问题是，提供一种基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优配方法，可以克服现有技术的不足。

本发明的技术方案是：基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优配方法，包括如下步骤：

步骤一：输入优化配置计算参数数据，初始化粒子群粒子、飞行速度和所接入的分布式电源功率因数；

步骤二：选择优化配置类型，应用模糊集理论将其转化为统一量纲下进行优化比较，对多目标优化问题转化为单目标优化问题，对分布式电源接入总有功容量进行约束(可设置为总有功功率负荷的25％)，根据分布式电源优化配置方案类型选择入口，优化配置方案类型：定址优容、定容优址和指定接入数目为N的优址优容；

定址优容：在初始化和改进粒子群优化计算的过程中，设置未被指定的节点接入容量为0，以实现在指定节点上进行优化配置计算；

定容优址：引入随机组合数的概念，优化配置计算量指标以来衡量。

优址优容：在初始化和优化的过程中，随机指定n个节点接入，并在选定的节点上进行优化配置计算，最后选取各种组合下的最优值，优化配置计算融合了定址优容和定容优址优化计算思想；

步骤三：选择优化配置目标，记录配电系统参数和分布式电源系统参数，包括系统网损，平均电压水平参数；；

步骤四：执行优化配置计算，对每个粒子下进行基波潮流计算和谐波潮流计算，获得本次粒子下的系统节点电压、系统基波损耗和谐波损耗，进而计算出系统节点偏差指标和系统总损耗指标；取得各待优化目标的隶属满意度，对其进行综合评估；改进粒子群算法能对个体极值和全局极值进行记录和优化(过程中引入变异算子，保持粒子多样性，提高寻优的能力)；

步骤五：查看和输出优化配置计算结果。

上述的基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优配方法，其特征在于：步骤一中的“输入优化配置计算参数数据，初始化粒子群粒子、飞行速度和所接入的分布式电源功率因数”的标函数分别为：

其中f₁为系统总有功损耗；l为第l条支路编号；L为系统支路总数；Loss_l为第l条支路基波有功损耗；loss_l为第l条支路谐波有功损耗；f₂为系统各节点总电压偏移绝对值；U_i为第i个节点电压幅值；U_Ni为第i个节点额定电压幅值；n为系统节点总数。

上述的基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优配方法，其特征在于：步骤二中应用模糊集理论将其转化为统一量纲下进行优化比较，应用公式如下：