[发明专利]基于和声搜索算法的配电网有功-无功联合优化调度方法

说明书

本发明公开了一种基于和声搜索算法的配电网有功‑无功联合优化调度方法，其中，所述方法包括：输入日前24小时的分机、光伏和负荷的预测数据，并设置分时电价和网络结构参数；对和声数据库进行初始化处理，获得初始化后的和声数据库；基于初始化后的和声数据库对目标函数进行求解，生成和声值；对所述和声值进行寻优处理，基于寻优后的和声值对所述和声数据库进行更新；判断寻优次数是否收敛，若是，则寻优结果作为配电网有功‑无功联合优化调度运行方案。在本发明实施例中，实现降低总调度成本。

技术领域

本发明涉及配电网优化调度领域，尤其涉及一种基于和声搜索算法的配电网有功-无功联合优化调度方法。

背景技术

随着我国电力系统技术的不断发展，以风机(Wind Turbine，WT)、光伏(Photovoltaic，PV)为主的新能源发电成为新的供电方式[1]。高渗透率的分布式电源(Distributed Generation，DG)逐步接入配电网造成电能质量的不足、安全性降低等问题[2]。传统的配电网存在网架结构老化、运行方式被动、自动化水平落后、对于可再生新能源的消纳能力不足、可靠性不足等特点。主动配电网(Active Distribution Network，ADN)应运而生。ADN的基本定义是一个内部具有分布式电源，利用电力电子技术、需求侧响应技术、储能技术、通信技术等实现主动控制ADN内部各类资源的配电网络[3]。

对于ADN的调度问题，目前研究主要体现在以下几个方面，文献[4]考虑分布式电源供应商和配电公司隶属不同利益主体，传统的以电网收益最大化的目标函数不再适用于现阶段的调度的研究。建立双层模型，上层对产生的功率波动进行优化，下层以收益最大化为目标进行优化。文献[5]对ADN的日前调度进行研究，目标函数不仅考虑到配电网的总体调度成本最小，还兼顾电压越限和功率越限的风险。文献[6]考虑多微网并入配电网后WT出力的不确定问题，提出了双层优化调度模型，上层以功率和电压波动最小为目标函数，下层以微网的调度运行成本和环境惩罚成本最小为目标函数。文献[7]考虑到参与调度的储能装置和柔性负荷可以平滑负荷曲线，同时提高新能源利用率的作用，以DG运营商和电网公司以及参与调度的用户的收益建立目标函数，用熵权法求解该模型。文献[8]将模糊理论与遗传算法相结合，用于解决配网的规划问题，在收敛速度上有了改进，但是存在一定误差；文献[9]对粒子群算法进行改进，用最优路径求解多目标的权重，有效解决储能的选址问题。现有的研究文献对ADN的调度问题做了大量研究，然而仍有不足之处：(1)对储能系统(Energy Storage System，ESS)和需求侧响应(Demand Response，DR)参与的调度资源利用的不够充分；(2)对各种调度资源的归属不明确，源网荷的归属问题涉及各自不同的利益诉求，如何平衡各自不同利益主体的经济诉求成为未来研究的重点；(3)传统的调度求解算法存在收敛性能不高和计算速度不快的特点。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于和声搜索算法的配电网有功-无功联合优化调度方法，实现降低总调度成本。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于和声搜索算法的配电网有功-无功联合优化调度方法，所述方法包括：

输入日前24小时的分机、光伏和负荷的预测数据，并设置分时电价和网络结构参数；

对和声数据库进行初始化处理，获得初始化后的和声数据库；

基于初始化后的和声数据库对目标函数进行求解，生成和声值；

对所述和声值进行寻优处理，基于寻优后的和声值对所述和声数据库进行更新；

判断寻优次数是否收敛，若是，则寻优结果作为配电网有功-无功联合优化调度运行方案。

可选的，所述目标函数为：