[发明专利]基于最小成本来提升清洁能源渗透率的区域电网优化方法

权利要求书

1.一种基于最小成本来提升清洁能源渗透率的区域电网优化方法，其特征在于，包括按顺序进行的下列步骤：

1)搭建提升清洁能源渗透率的区域电网最小成本优化模型；

2)利用步骤1)中搭建提升清洁能源渗透率的最小成本优化模型对区域电网进行优化，其中，该优化模型是通过如下步骤进行搭建的：

2-1)对清洁能源进行预测，通过调研新能源投资建设公司的项目安排，结合政府对清洁能源电站的项目批复，并综合考虑区域的风光土地资源情况，可以得到未来清洁能源电厂的个数、位置分布和装机容量情况，未来新增清洁能源电厂的装机容量可用下式表示：

其中，m为清洁能源电厂个数，S_j为清洁能源电厂装机容量；

2-2)确定新增变电站容量和个数，根据预测的清洁能源装机容量，计算得到需新增的220kV变电容量。新建站采用统一标准化配置，可以得到新建变电站个数，新增变电容量和新建变电站个数可用下式表示：

S_新增＝S_装机

式中，a为新建变电站个数，b为每个变电站的主变台数，c为每台主变容量，其中a取整数；

2-3)建立提升清洁能源渗透率的优化模型，该优化模型包括目标函数和约束条件，所述的目标函数为电网投资f的表示方法为：

f＝C_变电站+C_并网线

其中，C_变电站为变电站投资，C_并网线为清洁能源电厂并网线投资；

所述的约束条件为：每个新建变电站接入容量不能超过主变容量；

2-4)利用遗传算法以目标函数值最小为目标，确定清洁能源电站在配电网中的接入方式。

2.根据权利要求1所述的基于最小成本来提升清洁能源渗透率的区域电网优化方法，其特征在于，所述的步骤2-5)中利用遗传算法确定清洁能源电站在配电网中的接入方式时包括按顺序进行的下列步骤：

2-41)确定基因位数和编码规则，基因位数等于预测的清洁能源电厂个数，将预测的清洁能源电厂从1开始以自然数编码，基因位的顺序号与清洁能源电厂的编码一一对应，新建变电站从1开始以自然数编码，编码的最大值即为计算得到的新建变电站个数，基因位上的数值即新建变电站的编码，编码规则为一个染色体代表了所有清洁能源电厂的一组接入方式，染色体上的一个基因则代表了一个清洁能源电站的接入方式；

2-42)确定适应度函数，适应度函数计算公式为：

Fit＝S_max-f

其中，S_max是与群体无关的一个正数，其值的大小能保证适应度函数在优化过程中始终为非负数；

2-43)随机产生初始种群，即清洁能源电厂的若干组接入方式；

2-44)计算种群中每个个体的适应度值，并判断是否存在适应度达到期望值的个体，若判断结果为“是”，则选出适应度最大的个体，并结束运算，否则，进入下一步；

2-45)进行选择和交叉遗传操作，选择是根据个体适应度值的大小在种群中选择一定数量的个体，交叉是通过给定的概率重组一对个体而产生后代的过程，交叉是由两个基本操作组成的，分别是将选择出来的染色体两两随机配对并且按照一定的交叉概率来确定需要进行交叉操作的染色体，以及随机确定染色体对交叉操作的交叉点，将交叉点附近的基因相互交换；

2-46)计算选择和交叉遗传操作后种群中每个个体的适应度值，判断个体适应度值是否达到期望值或迭代次数是否达到最大值，若判断为“是”，则结束，选出适应度最大的个体，否则进入下一步；

2-47)进行变异操作，根据确定的变异概率对染色体上的某些基因位上的值进行改变，返回步骤2-44)计算变异后种群的个体适应度值。