[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

说明书

本发明提供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，该方法包括：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。本发明的目标函数模型组合了降低公共耦合点电压偏差和提高分散式风电消纳效率两个子目标，解决了配电网优化运行模型建立时，目标函数只考虑电能质量而忽略风电消纳效率的问题，使得配电网在安全稳定运行的前提下，能充分提高分散式风电消纳效率。

技术领域

本发明涉及电力系统的新能源发电领域，特别涉及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。

背景技术

面对能源可持续发展的严峻挑战，大力发展以风电为代表的清洁能源发电技术已经成为必然选择。因地制宜的开发分散式风电并将其接入配电网，不仅可以实现风力资源的充分利用，也可以就地充分消纳，从而发挥提升电压水平与无功支撑能力的作用。然而，大规模分散式风电接入使得原有的配电网由一个潮流单一的辐射型网络结构变为一个潮流方向不定的多电源网络，再加上风电具有明显的波动性和不确定性，大规模分散式风电接入配电网后会引发一系列问题，如电压调节、系统稳定性和电能质量等，这些问题将对电网运行带来负面影响。目前含分散式风电的配电网规划和能源协调控制技术以及能量管理技术都处于初级阶段，因此研究含有大规模分散式风电的配电网的最优潮流和优化调度意义重大。以往关于配电网分散式风电最优运行策略的研究主要使用传统的非线性规划方法和启发式智能优化算法，存在收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题，另一些研究则只考虑无功功率的调节，而忽略了分散式风电消纳效率的问题。本发明提出了一种基于改进粒子群算法的配电网分散式风电高效消纳优化方法，可以有效解决配电网中分散式风电渗透率较低以及公共耦合点电压质量较差的问题。

配电网优化运行问题属于是规模大、求解难度高以及多目标的复杂模型。粒子群优化算法通过与当前搜索的最佳位置进行比较来搜索最佳的全局位置，并且算法实现方便可行，因此越来越多地应用于配电网优化运行问题。

因此，如何提供一种用于含分散式风电配电网的消纳优化方案，在保证电能质量的同时，能够考虑到风电消纳效率，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供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，在保证电能质量的同时，能够考虑到风电消纳效率。

其具体方案如下：

一方面，本发明提供一种用于含分散式风电配电网的消纳优化方法，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。

优选地，

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。

优选地，

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：