[发明专利]一种考虑多维安全约束的含光伏配电网重构方法

说明书

本发明涉及一种考虑多维安全约束的含光伏电源配电网重构方法，包括：1.采集目标配电网的建模参数；2.收集目标地区光伏电站出力预设时间T天历史数据，对光伏出力曲线进行聚类分析确定最佳聚类数N，并得到N种典型光伏出力场景的聚类中心Z₀，作为相应出力场景的出力曲线；3.确定的负荷需求场景和典型光伏出力场景曲线，基于配电网安全域指标，构建考虑多场景N‑1安全约束的含光伏配电网重构数学模型；4.利用遗传算法求解考虑多场景N‑1安全约束的含光伏配电网重构数学模型，得到含光伏配电网的最优重构方案。本发明对配电网安全域理论进行改进，使含光伏配电网N‑1安全约束成为网络优化重构模型的一部分，避免了逐点仿真法导致的计算速度缓慢的问题。

技术领域

本发明涉及配电网优化控制相关领域，更具体地，涉及一种考虑多维安全约束的含光伏电源配电网重构方法。

背景技术

近年来，随着分布式光伏电源在配电网中大量接入，配电网的优化运行面临着新的机遇和挑战。一方面，光伏电源属于可再生清洁能源，提高配电网对光伏的消纳能力对实现配电网低碳经济运行具有重要意义。另一方面，光伏电源出力具有较强的间歇性和随机性，大量光伏电源的接入会对配电网造成一定消极影响，如潮流单向性不复存在、电压合格率降低和网损增大等问题。因此，提出高效可行的优化控制方法充分发挥分布式光伏的优势，解决光伏接入导致的问题，是实现光伏电源大规模应用的重要环节之一。

配电网网络重构(Distribution Network Reconfiguration,DNR)是提高配电网运行的安全性、可靠性和经济性的重要手段。DNR通过调整配电网网络拓扑结构来实现均衡负荷分配、降低网损和提高电压质量等目标。目前，配电网重构模型主要有将电源出力和负荷需求视为定值进行寻优的单断面静态模型，以及依照电源和负荷实时变化进行寻优的动态模型。对于静态模型，其忽略了负荷的时变性以及分布式电源的间歇性和随机性，故优化重构模型与配电网实际运行情况不相符。对于动态模型，其最优方案需要对开关频繁操作，这在当前配电网自动水平下不能实现，且此类调整方案的调节成本和风险代价与经济和安全性收益的关系有待研究。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种考虑多维安全约束的含光伏电源配电网重构方法，对配电网安全域理论进行改进，使含光伏配电网N-1安全约束成为网络优化重构模型的一部分，避免了使用传统N-1逐点仿真法导致的计算速度缓慢的问题。

为解决上述问题，本发明提供的技术方案为：一种考虑多维安全约束的含光伏电源配电网重构方法，包括以下步骤：

S1.采集目标配电网的建模参数，包括线路型号、长度以及M种负荷需求场景下的各负荷点负荷曲线，M种负荷需求场景取为最大负荷日、最小负荷日；

S2.收集目标地区光伏电站出力预设时间T天历史数据，对光伏出力曲线进行聚类分析确定最佳聚类数N，并得到N种典型光伏出力场景的聚类中心Z₀，作为相应出力场景的出力曲线；

S3.根据步骤S1和步骤S2所确定的负荷需求场景和典型光伏出力场景曲线，基于配电网安全域指标，构建考虑多场景N-1安全约束的含光伏配电网重构数学模型；

S4.利用遗传算法求解考虑多场景N-1安全约束的含光伏配电网重构数学模型，得到含光伏配电网的最优重构方案。

进一步地，所述的S2步骤中确定最佳聚类数N，并得到N种典型光伏出力场景的聚类中心Z₀，作为相应出力场景的出力曲线，具体包括：

S201.确定聚类数k的搜索范围[k_min，k_max]，其中k_min＝2，k_max＝int(T^0.5)，int表示向上取整；