[发明专利]一种用于含分散式风电配电网的消纳优化方法及相关产品

权利要求书

1.一种用于含分散式风电配电网的消纳优化方法，其特征在于，包括：

获取含分散式风电配电网的目标函数模型、约束条件；其中，所述目标函数模型，包括：降低公共耦合点电压偏差函数模型、提高分散式风电消纳效率模型；

利用粒子群算法在所述约束条件内进行迭代更新每个粒子的个体最优值与全局最优值；

判断所述全局最优值是否满足预设条件，如果是，则确认所述全局最优值为最优解。

2.根据权利要求1所述的用于含分散式风电配电网的消纳优化方法，其特征在于，

所述利用粒子群算法在所述约束条件内进行迭代更新每个粒子的个体最优值与全局最优值之后，还包括：

判断粒子群算法的当前迭代次数是否达到最大预设迭代次数；

如果是，则重新利用粒子群算法在所述约束条件内进行迭代更新每个粒子的个体最优值与全局最优值，以得到符合预设条件的最优解。

3.根据权利要求1所述的用于含分散式风电配电网的消纳优化方法，其特征在于，

所述降低公共耦合点电压偏差函数模型为：

所述提高分散式风电消纳效率模型为：

其中，K为按优化周期划分的单位周期数，N为并入配电网的分散式风电场的数量，ΔU_i为节点i的电压偏差，δU表示节点电压的最大允许偏差，函数φ公式如下所示：P_g为g分布式风电场的输出功率，ω_k为有效出力系数，Δt是单位时间。

4.根据权利要求3所述的用于含分散式风电配电网的消纳优化方法，其特征在于，

所述目标函数模型为所述降低公共耦合点电压偏差函数模型、所述提高分散式风电消纳效率模型的理想点法模型；

所述目标函数模型为：其中ω₁和ω₂分别为所述降低公共耦合点电压偏差函数模型和所述提高分散式风电消纳效率模型的权重系数，ω₁+ω₂＝1的条件，F₁^*和为所述降低公共耦合点电压偏差函数模型、所述提高分散式风电消纳效率模型的理想点。

5.根据权利要求1所述的用于含分散式风电配电网的消纳优化方法，其特征在于，

所述约束条件，包括：

电力潮流方程：

节点电压幅值上下限约束：

风场有功和无功功率输出上下限约束：

6.根据权利要求1至5任一项所述的用于含分散式风电配电网的消纳优化方法，其特征在于，

所述利用粒子群算法在所述约束条件内进行迭代更新每个粒子的个体最优值与全局最优值，包括：

根据所述约束条件，对粒子群进行约束处理；

确定粒子群中每个粒子的当前目标函数值，以根据当前目标函数值更新每个粒子的当前个体最优值与当前全局最优值；

利用改进惯性权重参数和/或添加扰动，得到粒子速度更新公式和粒子位置更新公式；

根据所述速度更新公式和所述位置更新公式计算粒子的当前位置；

其中，所述改进惯性权重参数为：

添加干扰后粒子群的全局极值为：

粒子位置更新公式为：

粒子速度更新公式为：

其中，k是当前的迭代次数，ω_min是初始惯性权重参数，ω_max是终止惯性权重参数，和P_g是添加扰动量前后粒子群的全局极值，*表示迭代次数，η是服从标准正态分布的随机变量，是当前粒子群中i粒子的位置，是当前粒子群中i粒子的速度，c₁和c₂是学习因子，P_i是粒子群的个体极值。