[发明专利]多时段多场景分布式电源最优接入位置与容量研究方法

说明书

一种多时段多场景分布式电源最优接入位置与容量研究方法，包括：建立元件模型，包括分布式光伏模型、分布式风机模型和负荷模型；建立目标函数，是以规划期内的综合费用终值最低为目标函数，包括分布式风机和光伏的投资、运维费用和残值，以及配电网向上级电网的购电费用；建立约束条件，约束条件包括：配电网络的潮流约束、分布式电源投建顺序约束、位置电压约束和支路电流约束；在约束条件利用粒子群算法对目标函数进行优化求解，包括粒子群算法编码、对于约束条件的处理和基于粒子群算法与OpenDSS的求解。本发明考虑多时段多场景的DG选址定容方案可显著降低综合运行费用，提升分布式电源接入后配电网的经济性。

技术领域

本发明涉及一种分布式电源最优接入位置与容量研究方法。特别是涉及一种多时段多场景分布式电源最优接入位置与容量研究方法。

背景技术

长期以来，能源结构的不合理性以及能源利用效率的持续偏低带来了许多环境和社会问题。随着电力政策的放开，分布式电源(Distributed Generation，DG)作为一种绿色高效的发电模式呈现出大规模发展趋势：一方面，区域综合能源系统的发展推动着更多分布式电源的接入，另一方面，尤其是在近年来我国“光伏扶贫”政策和光伏优先并网政策的激励下，势必会有大量分布式电源接入配电网。分布式电源的接入在提升可再生能源利用率，优化能源结构的同时，也将对配电网的电压、网损、功率等产生一系列影响。此外，随着分布式电源、储能装置以及多元负荷的接入，配电网的形态正在发生本质变化，传统的单一时间断面、单一场景的配电网分析技术已经难以满足目前对电源随机性、多运行方式、多模态的分析要求，需要借助适用于多时段、能够模拟分布式电源和储能装置模型的时序仿真工具进行分布式电源接入的影响分析。因此，如何准确分析DG对配电网的影响，并实现DG接入位置与容量的合理规划，已成为亟待解决的问题。

目前，国内外学者已经对DG的最优接入问题开展了一系列研究并取得了相关成果，但规划方案的确定均是以目标年负荷已知为背景，并未考虑实际配电网负荷持续增长情况下DG的多阶段动态规划问题，规划方案不够细致具体。另一方面，DG接入后多场景多阶段的时序潮流计算也需要相应仿真平台的技术支撑。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种多时段多场景分布式电源最优接入位置与容量研究方法。

本发明所采用的技术方案是：一种多时段多场景分布式电源最优接入位置与容量研究方法，包括如下步骤：

1)建立元件模型，包括分布式光伏模型、分布式风机模型和负荷模型；

2)建立目标函数，是以规划期内的综合费用终值最低为目标函数，包括分布式风机和光伏的投资、运维费用和残值，以及配电网向上级电网的购电费用；

3)建立约束条件，约束条件包括：配电网络的潮流约束、分布式电源投建顺序约束、位置电压约束和支路电流约束；

4)在约束条件利用粒子群算法对目标函数进行优化求解，包括粒子群算法编码、对于约束条件的处理和基于粒子群算法与OpenDSS的求解。

步骤1)中所述的，

(1.1)分布式光伏模型：光伏的出力主要取决于光照强度，在多场景时序模拟的前提下，光伏出力与光照强度的关系即为分布式光伏模型，表示如下：

式中：P_b是光伏的实时出力；P_sn表示光伏的额定功率；G_std表示额定光照强度；R_c表示任一特定强度的光强，即光伏出力与光强的关系由非线性到线性的转折点；G_bτ表示第τ个小时的实时光强；

(1.2)分布式风机模型，即为风力发电机的出力P_wind与风速v的函数关系如下所示：