[发明专利]一种主动配电网能源优化配置方法

权利要求书

1.一种主动配电网能源优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、建立主动配电网间歇性分布式电源双层优化配置模型；

步骤2、对每个场景进行优化，具体是削减分布式电源有功出力、调节无功补偿大小、调节有载变压器抽头以及对需求侧进行优化；

步骤3、利用K-均值聚类法对场景进行削减，采用和声搜索算法和粒子群算法结合的方法对主动配电网双层规划模型进行求解。

2.如权利要求1所述的主动配电网能源优化配置方法，其特征在于，步骤1中，间歇性分布式电源为风力发电和光伏发电单元，其中风力发电单元的有功出力与风速相关，光伏发电单元的有功出力与光照强度有关；

风电的有功出力与风速的关系可以表示为：

式中：P_ratcd为分布式风电的额定功率；ν_ci、ν_co、ν_ratcd分别为切入风速、切出风速和额定风速；

光伏发电的有功出力与光照强度的关系可以表示为：

式中：P_PVS表示光伏的额定功率；r_s表示额定光照强度；

上层规划目标函数为

max C＝C_S+C_B-C_T-C_OM-C_CL

上层约束条件为

0≤P_gi≤P_max,i

P_gi＝n_iP_i,DG

式中：P_max,i为第i个节点所允许安装分布式电源的安装容量上限；n_i为第i个节点所安装的分布式电源台数；P_i,DG为第i个待选安装节点单台分布式电源的容量；

其中，

式中：N_S为场景总数；N_DWG、N_PV分别为待选安装分布式风能、分布式光伏的节点数；c为单位电价；p_S为场景s发生的概率；P_i,S,DWG为第i个节点风电在场景s的发电量，n为分布式电源的经济适用年限；r为贴现率；c_t,DWG为风电单位容量投资费用；c_t,PV为光伏的单位容量投资费用；P_i,DWG为第i个节点的风能额定安装容量；P_j,PV为第j个节点的光伏额定安装容量，c_om,DWG为分布式风能单位电量运行维护费用；c_om,PV为光伏单位电量运行维护费用，N_CL为可中断负荷数；P_k,s,CL为第k个可中断负荷的单位电量中断补偿费用；

下层规划目标函数为：

每个场景的等约束条件为：

U_min,i≤U_i,s≤U_max,i

P_sub,s≥0

Q_sub,s≥0

式中：P_i,s、Q_i,s分别为节点i的注入有功功率和无功功率；U_i,s、U_j,s分别为节点i、j的电压幅值；为待安装节点i的分布式电源所允许切除的最大有功功率；Q_ci,s为节点i无功补偿大小；分别为节点i无功补偿最大值和最小值；分别为有载变压器二次侧电压上下限；S_ij,s为支路的电容；为支路ij允许的最大容量；P_sub,s、Q_sub,s分别为联络变电站低压侧向规划系统注入的有功和无功功率。

3.如权利要求1所述的主动配电网能源优化配置方法，其特征在于，步骤3利用K-均值聚类法对场景进行削减，采用和声搜索算法和粒子群算法结合的方法对主动配电网双层规划模型进行求解，具体为：

上层规划采用改进的和声搜索算法，算法步骤为：

步骤3‐1、确定和声搜索算法的参数，并初始化和声记忆库；

步骤3‐2、以概率p_HMCR在和声记忆库中随机选择新解，否则以概率(1-p_HMCR)在和声记忆库中随机选择一个新解，如果在和声记忆库内选择一个新解，需要以概率p_PAR对新解进行局部扰动，扰动变量为b_W；

步骤3‐3、更新和声记忆库；

步骤3‐4、判断是否满足结束条件，若满足，则输出结果，否则重复步骤3‐2和步骤3‐3；并通过对p_PAR和b_W进行动态调整对算法进行优化；

下层规划采用改进的粒子群算法，对惯性权重系数进行如下改进：

式中：w_max、w_min分别为惯性权重系数的最大值与最小值；T_max、T分别为设定的最大迭代次数与当前的迭代次数。