[发明专利]一种基于遗传算法的定容分布式电源发电最优选址及容量分配方法

说明书

技术领域

本发明涉及分布式电源发电技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的 定容分布式电源发电最优选址及容量分配方法。

背景技术

随着新能源应用的提出，新能源已经成为了研究的热点。其中，分布 式能源系统由于其直接面向用户，按用户的需求就地生产并供应能量，可 实现高效的能量供应，已经成为新能源中的一个热门的研究课题。

分布式电源发电是利用可再生能源进行发电，按能源类型分布式电源 可分为风力发电、光伏发电、潮汐发电等。此外，还具有环境友好和定容 选址灵活等优点，可以更加有效的接近系统的负载，为传统大电网中存在 的线路成本高、传输效率低等诸多问题提供有效的解决方案。然而，分布 式电源发电作为大电网中的分布式电源改变了传统电网的整体结构，以及 电网的潮流和电压的分布，这些改变对电网的网络传输损耗产生重要的影 响，因此必须研究分布式电源在电网中的容量及选址问题。

关于分布式电源的接入问题在国内已经有了初步的研究，主要可以分 为三个研究方向。第一,从目标函数出发，考虑相关因素作为目标函数的自 变量，比如网络损耗、成本等。第二，从约束条件出发，考虑目标函数的 求解所满足的前提条件。第三，从求解算法出发，考虑算法的准确性、收 敛性等因素设计合理的解决方案。

邱晓燕、夏莉丽、李兴源在标题为“智能电网建设中分布式电源的规 划”(电网技术，2010，(34)，7-10)中，考虑在分布式电源容量、数量、 和位置不确定的情况下，以网损和成本为目标函数，以功率平衡、电压和 DG容量为约束条件，采用遗传算法求解低压配电网中分布式电源的选址 与定容的最优方案。

杨艺云、张阁、高立克等在标题“一种低压配电网中分布式电源的优 化选址与定容方法”的专利文献(申请公布号：CN104810861A)中公开 了一种低压配电网中分布式电源的优化选址与定容方法，采用以网络损 耗、电压稳定度、分布式电源并网总成本为目标函数，考虑负载平衡度约 束、电压约束、DG容量约束、并联电容器约束、无功功率约束作为约束 条件，采用遗传算法对帝国竞争算法中的优势个体与弱势个体进行优化， 求取低压配电网中分布式电源的选址与定容的最优方案。

王峰渊、张浩、杨安民等在标题为“一种分布式电源选址定容的优化 方法”的专利(申请公布号：CN103034912A)中公开了一种分布式电源 选址定容的优化方法，以电网可靠性、电压稳定性和经济性为目标函数， 以电压平衡、DG容量为约束条件，采用粒子群算法求取低压配电网中分 布式电源的选址与定容的最优方案。

钱君霞、马洲俊、张惠刚等在标题为“一种含分布式电源及储能的微 电网优化规划方法及系统”的专利(申请公布号：CN103903073A)中公 开了一种含分布式电源及储能的微电网优化规划方法及系统，是以微电网 系统的规划为目的，包含了分布式电源的接入问题，同时考虑了储能，网 络拓扑等其他系统因素。

上述的研究，主要研究的定容通常指的是分布式电源的分配容量已知 情况下的最优选址问题，然而，在工程实践中，常常涉及到工程总容量固 定，如何在总容量固定情况下的优化分配策略和对应的优化选址。为此， 需要研究在分布式电源容量一定时，需要对分布式电源容量进行合理规划 组合，将规划好的组合接入合理的节点，实现分布式电源发电的最佳接入， 以降低系统的实施和运行成本。

发明内容

本发明提供了一种基于遗传算法的定容分布式电源发电最优选址及 容量分配方法，在分布式电源容量一定时，建立以成本和网络损耗为优化 目标的数学模型，同时考虑了实际运营周期对成本和网络损耗的影响，合 理设置成本和网络损耗的权重因子，采用改进的遗传算法对其进行最优规 划，实现分布式电源发电的最佳接入。

一种基于遗传算法的定容分布式电源发电最优选址及容量分配方法， 包括：

步骤1，依据电网拓扑结构和分布式电源发电数据，建立数学模型， 并依据接入点的容量和位置初始化种群，直至获得符合约束条件的初始种 群，将初始种群作为第一代种群进行遗传操作；

步骤2，根据目标函数计算当代种群的适应度，保留其中的若干最优 个体；

针对当代种群，采用自适应遗传算子进行选择、交叉和变异，得到子 代种群；