[发明专利]基于电压最大相关熵的配电网中分布式电源的规划方法

权利要求书

1.基于电压最大相关熵的配电网中分布式电源的规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立配电网中分布式电源的规划模型，其中规划模型中包括：

(a)以配电网运行成本和电压质量作为优化目标函数；

(b)配电网运行成本的函数；

(c)电压质量的函数；

(d)确定约束条件，包括配电网潮流约束、设备容量约束、节点电压约束和分布式电源的限制；

步骤2，采用Memetic算法分析处理步骤1建立的规划模型、从而确定分布式电源接入配电网的位置和容量、获得最优方案，具体包括以下步骤：

步骤2.1，初始种群的生成

在进行求解之前，先将解空间的可行解数据如分布式电源选址和定容的结果表示成搜索空间的数组结构数据如接入节点号以及该节点号对应的分布式电源容量，数组结构数据之间的不同组合构成了不同的可行解，设置初始种群数个数为M；

选择函数维度至少为二维，一维表示接入节点，另一维表示接入容量；

以每个可行解对应为种群的一个个体，运用一种有限制的初始种群生成法，在种群生成的过程中就将电源的出力直接限制在所选测试系统总容量的最大范围内，得到初始种群；

步骤2.2，交叉

对步骤2.1产生的初始种群中的个体，任意选取两个、通过交叉算子进行运算，由此产生新一代群体的两个新个体，组成新群体；

步骤2.3，变异

在步骤2.2运算后产生的新群体中，从中选取任意若干个体、按照变异算子进行变异操作，得到变异群体；

步骤2.4，适应度计算

将步骤2.3的变异群体，即节点号代入步骤1的规划模型中，通过潮流计算得到相应配电网运行成本和电压质量即节点电压最大相关熵，组成待选择群体；

步骤2.5，选择

舍弃步骤2.4中适应度低的个体，从步骤2.4的待选择群体中选择M个对应优化目标函数最优的个体，使按照选择概率被选中进入下一次迭代过程；

步骤2.6，局部搜索

对经步骤2.5选择的所有个体采用单纯法进行局部搜索；

步骤2.7，通过步骤2.6的局部搜索，检验寻优结果是否满足寻优收敛条件：

若满足则停止，即为最优方案；

若不满足，则重复步骤2.2-2.6，直到得到最优方案时停止。

2.根据权利要求1所述的基于电压最大相关熵的配电网中分布式电源的规划方法，其特征在于，所述步骤1(a)中的优化目标函数为：

式(1)中C_all为配电网运行成本，U_MCC为电压质量、即节点电压最大相关熵。

3.根据权利要求1所述的基于电压最大相关熵的配电网中分布式电源的规划方法，其特征在于，所述步骤1(b)中配电网运行成本的函数为：

C_all＝C_L+C_DG+C_pur (2)

C_L＝C_e·P_loss·T_Lmax (3)

C_pur＝C_e(P_LA-P_ΣDG+P_loss)T_Lmax (5)

其中以上各式中C_all为配电网运行成本，C_L为配电网损费用，C_DG为分布式电源的运行总成本，C_pur为购电总成本，C_e表示单位电价、元/kW·h，P_loss表示网损，T_Lmax表示最大负荷年利用小时数，P_Gen是分布式电源的额定有功功率，C_eDG为分布式电源的单位电量成本，T_DGmax是分布式电源的最大发电小时数，M_DG为接入配电网的分布式电源总个数，P_LA为电网总容量，P_∑DG为分布式电源的总有功输出。