[发明专利]基于遗传-模拟退火混合算法的分布式电源选址定容优化方法

说明书

本发明涉及一种配电网规划中分布式电源的位置及容量配置优化技术，特别是一种基于遗传‑模拟退火混合算法的分布式电源选址定容优化方法，其要点在于，考虑了配电网规划条件下新增负荷节点的情况，根据新增负荷总量确定待建分布式电源的总容量，在分布式电源个数、位置和单个电源容量均不确定的情况下，以网络建设成本与运行费用为目标函数，应用遗传算法对分布式电源的位置和容量进行优化；对于遗传算法中每个分布式电源位置和容量方案，再运用基于支路交换的模拟退火算法进行网络扩展规划；遗传搜索终止时得到分布式电源和配电网络的综合优化方案。本发明可有效地绕开局部最优解，并适用于配电网扩展规划，能够优化含分布式电源的配电网的运行。

技术领域

本发明涉及一种配电网规划中分布式电源的位置及容量配置优化技术，特别是一种基于遗传-模拟退火混合算法的分布式电源选址定容优化方法，主要适用于10kV及以下配电网。

背景技术

在配电网中，分布式电源(Distributed Generation,DG)是一种可再生能源，包含分布式光伏、分布式风电、分布式燃气轮机、分布式能源站等，能够降低线路传输功率和损耗，并改善电能质量，提高可靠性；另一方面分布式电源的接入也会带来谐波污染、电压波动等问题，如果分布式电源的接入位置和接入容量不合理，可能导致利用率低、投入成本高等问题，因此对分布式电源的接入位置和接入容量进行规划和优化，可以有效降低其接入带来的问题，并有效提高利用率和降低成本。

现有技术中需要对分布式电源的选址和定容进行优化，以获得更高的利用率和更低的成本，具体有如下方法：

1、如专利ZL2015101980961所提供的“一种低压配电网中分布式电源的优化选址与定容方法”，以网络损耗、电压稳定度、并网总成本为目标函数，根据给定的配电网结构和初步设定的配置方案，通过帝国竞争算法和遗传算法对给定的配网结构下的配置方案进行优化，由于配置方案给定设置，因此并未考虑配电网的扩展规划，而且由于帝国竞争算法收敛速度快，容易陷入局部最优，所以优化效果并不稳定。

2、如专利ZL201611053304X提供了“基于混合整数规划的多目标分布式电源选址定容方法”，建立考虑DG投资、运维费用、网损费用的多目标模型，采用正交边界交点对多目标问题进行处理，并采用CVX平台及GUROBI解法器对问题进行求解。此方法约束条件多、问题解决函数化，因此步骤繁琐、考虑条件过多，十分不便。

发明内容

本发明的目的在于根据现有技术的不足之处而提供一种适用于10kV及以下配电网、可有效绕开局部最优、并适用于配电网扩展规划的基于遗传-模拟退火混合算法的分布式电源选址定容优化方法。

本发明所述发明目的是通过以下途径来实现的：

基于遗传-模拟退火混合算法的分布式电源选址定容优化方法，其要点在于，包括如下步骤：

1)采用最小化配电网年费用F作为优化目标函数，设定计及分布式电源的配电网优化规划的数学模型；

2)染色体编码：采用变长度的整数编码，单个分布式电源的信息用信息对(CN_i，NN_i)表示，其中CN_i为该分布式电源容量编号，NN_i为该分布式电源位置编号，最终组成待选的分布式电源位置集合和容量集合；

3)产生分布式电源位置和容量的初始群体：根据给定分布式电源的接入比例确定总容量，逐一选取容量集合中的元素进行确定，并获得确定容量的分布式电源的初始位置，并把每个分布式电源随机地安装在一个节点上，一个节点只能有一个分布式电源；

4)计及分布式电源的网络优化规划：结合计及分布式电源的配电网优化规划的数学模型和计及分布式电源的配电网潮流对分布式电源的网络进行优化规划，包括采用遗传算法对分布式电源的位置和容量进行优化，采用基于支路交换的模拟退火算法进行网络扩展优化规划；