[发明专利]一种放松管制环境下分布式发电投资及配网规划优化方法

说明书

本发明实施例公开了一种放松管制环境下分布式发电投资及配网规划优化方法，包括模型构建和改进的多目标混合蛙跳算法，所述模型构建包括目标函数、约束条件和不确定性处理，所述改进的多目标混合蛙跳算法包括混合蛙跳算法机理及步骤；本发明，研究了分布式发电投资及配电网建设规划的联合优化问题，在构建目标函数过程中引入利润分配系数从而达到双赢目的，本发明所提出的方法可以使得DNO更加有效的鼓励各种分布式发电技术的投资和规划，同时也考虑到了未来各种参数的不确定性，可以帮助规划者更加准确的制定规划。

技术领域

本发明涉及分布式发电技术领域，尤其涉及一种放松管制环境下分布式 发电投资及配网规划优化方法。

背景技术

分布式电源是指直接布置在配电网或分布在负荷附近的小容量发电设 施，随着集中发电、远距离输电和大电网互联的弊端不断显现，常规发电成 本增加，以及人们环保意识不断增强，分布式发电越来越受到关注，然而分 布式发电机组接入配电网，会改变配电线路中的电力潮流，对配电网的规划 运行，乃至安全效益和经济效益都会带来一定影响，在放松管制的市场环境 下，分布式发电的投资和运营决策是由分布式发电商决定的，而保证电网安 全可靠运行是配电网运营商的责任，在此背景下，DG的投资运行对DNO会 带来怎样的影响，如何引导DGO和DNO合理规划、科学决策，使得两者利益 能够兼顾并增加社会总福利，是值得研究的问题。

由于分布式发电优化配置与配电网规划息息相关，当前研究分布式发电 与配电网规划的相关文献按照决策变量的类型可以分为单一规划和综合协调 规划两类：前者是在不改变系统馈线和变电站配置的情况下，对分布式发电 的安装位置和容量进行优化，而后者则是分布式发电与配电网变电站或馈线 等的整体规划，是一种全局优化规划，按照分布式发电优化配置的计算模型 可以分为单目标优化和多目标优化两种，前者又可以分为以下三类：从投资 角度，以配电公司投资成本最小为优化目标；从损耗角度，以配电网损最小 为优化目标；从环保效益角度，以分布式发电安装容量最大为优化目标，多 目标约束，从经济性和安全性两个角度建立分布式发电规划的多目标优化模 型，如使用分布式发电投资成本最小、网损最小和静态电压稳定裕度最大建 立多目标优化模型，大多只从某一方的经济利益最优为目标函数建立优化模 型，没有考虑DNO与DGO之间存在的利益关系及其在分布式发电和配电网规 划过程中可能造成的影响，缺乏对DNO和DGO之间的利益协调机制进行研究。

发明内容

本发明实施例提供了一种放松管制环境下分布式发电投资及配网规划优 化方法，包括模型构建和改进的多目标混合蛙跳算法，所述改进的多目标混 合蛙跳算法包括混合蛙跳算法机理及步骤，所述混合蛙跳算法是一种新型的 基于全局协同搜索的启发式群体进化算法，通过启发函数进行启发式搜索， 从而找到组合优化问题的解，所述混合蛙跳算法包含的参数主要包括：F，蛙 群的数量；m，种群的数量；n，种群中青蛙的数量；Smax，最大允许跳动步 长；Px，全局最优解；Pb，局部最优解；Pw，局部最差解；q，子群中青蛙的 数量；LS，局部元进化次数；SF，全局思想交流次数，所述标准蛙跳算法的步 骤如下所示：

S0、初始化：在可行域内随机生成一个初始青蛙种群F，确定m和n，即 整个种群中青蛙的数量F＝m×n；

S1、生成一个虚拟种群：在可行解空间，生成F个青蛙U(1)， U(2)，……，U(F)，其中n为维变量，每一个青蛙在优化问题中表示解空间的 一个候选解，第i个青蛙在n维空间中的坐标为U(i)＝(Ui1，Ui2，…，Uin)， 计算出的U(i)的性能用f(i)表示；

S2、对青蛙划分等级：将F只青蛙按照性能好坏进行降序排列，生成数 组X＝{U(i)，f(i)，i＝1，2，…，F}，i＝1表示这只青蛙的位置(性能)最好，记 录下种群中最好青蛙的位置Px＝U(1)；