[发明专利]一种分布式电源多目标优化规划方法、装置和设备

说明书

本申请公开了一种分布式电源多目标优化规划方法、装置和设备，首先考虑分布式电源的发电出力波动性，建立了关于风力发电和光伏发电的有功出力概率相关的分布式电源出力概率模型，同时，考虑分布式电源的负荷增长不确定性，建立了由节点负荷基础功率和功率增长值决定的分布式电源负荷概率分布模型，然后根据目标需求构建分布式电源的规划目标函数，根据分布式电源出力概率模型和分布式电源负荷概率分布模型建立规划目标函数的潮流约束条件，最后再利用基于多目标优化的蜻蜓算法，快速有效地找出满足终止条件的最优解，得到分布式电源最优规划方案。

技术领域

本申请涉及能源规划技术领域，尤其涉及一种分布式电源多目标优化规划方法、装置和设备。

背景技术

随着可再生能源发电技术的快速发展，大量风电和光伏等分布式电源接入电网，对电网安全运行和调度的影响越来越大。分布式电源作为大滇园的重要补充，具有清洁、高效的特点，将成为我过促进节能减排和应对气候变化的重要措施之一。

分布式电源在电力系统中所占的比重越来越大，这对传统的电力系统规划提出了新的挑战和要求。光伏发电和风力发电的分布式电源，由于气候的变化，一年四季的发电出力情况存在比较大的波动性，导致分布式电源的发电出力分配出现严重不均，影响电力系统的运行稳定性和能源规划的可靠性；同时，由于分布式电源的负荷用户类别不同，工业负荷、商业负荷和居民负荷等，其负荷增长同样存在着较大的不确定性，导致分布式电源的电力分配难以平衡，同样影响到电力系统的运行稳定性和能源规划的可靠性；目前还未有提出能够很好地解决分布式电源的发电出力波动性和负荷增长不确定性的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种分布式电源多目标优化规划方法、装置和设备，同时考虑分布式电源发电出力的波动性和负荷增长的不确定性，快速有效地解决分布式电源的多目标规划问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种分布式电源多目标优化规划方法，包括以下步骤：

101、构建分布式电源出力概率模型和分布式电源负荷概率分布模型；

102、构建所述分布式电源的规划目标函数，建立所述规划目标函数的约束条件，所述约束条件包括：潮流约束条件、节点电压约束条件和分布式电源注入功率约束条件，所述潮流约束条件根据所述分布式电源出力概率模型和所述分布式电源负荷概率分布模型建立；

103、根据蜻蜓算法对所述分布式电源的规划目标函数进行优化求解，输出满足迭代终止条件的最优解，得到分布式电源最优规划方案；

其中，所述分布式电源出力概率模型包括分布式电源的风力发电有功出力概率和光伏发电有功出力概率，所述分布式电源负荷概率分布模型包括节点负荷的有功功率和无功功率。

优选地，步骤101之前，还包括：

100、根据分布式电源的历史光照强度数据和历史风速数据，确定光伏发电有功出力概率和风力发电有功出力概率。

优选地，步骤103具体包括：

1031、蜻蜓算法参数和种群初始化；

1032、计算种群内蜻蜓个体的初始适应度函数值；

1033、根据蜻蜓算法的5种行为对所述规划目标函数进行优化，不断迭代计算，更新蜻蜓个体的位置；

1034、输出迭代达到预设最大迭代次数时对应的最大适应度函数值和蜻蜓个体，得到分布式电源最优规划方案。

优选地，所述分布式电源负荷概率分布模型的构建方法为：

1011、获取分布式电源的节点负荷的历史负荷数据；

1012、根据K-Mediods聚类分析法对所述历史负荷数据进行聚类，确定初始聚类中心；