[发明专利]基于分布鲁棒优化的分布式光伏极限并网容量评估方法

说明书

本发明提供了基于分布鲁棒优化的分布式光伏极限并网容量评估方法。首先以配电网中分布式光伏并网容量最大化为目标函数，考虑分布式光伏运行约束、节点功率平衡约束、潮流约束、支路传输容量约束、节点电压约束等约束条件；然后建立分布式光伏出力和负荷需求的矩不确定性的模糊集，并考虑节点电压和支路传输容量越限机会约束，采用锥线性的对偶变换和S‑引理将矩不确定输入下的分布式光伏极限并网容量优化模型重构并分段线性化为混合整数线性规划模型求解，便于直接调用商业求解器Cplex求解。

技术领域

本发明属于分布式发电并网技术领域，具体涉及基于分布鲁棒优化的分布式光伏极限并网容量评估方法。

背景技术

分布式光伏发电具有灵活性大、投资低、建设周期短、占地面积小等优点，十分符合国家可持续发展的战略需求。随着分布式光伏发电技术的日益成熟和多层级市场奖励机制，分布式光伏发电项目的规划与建设快速推进，大量的分布式光伏电站直接并入配电网。分布式光伏发电不同于传统电源，其出力具有随机性和波动性，稳定性差，容易受季节、天气等多方面因素的影响，无法将其当作稳定电源来完全接纳。因此，配电网对分布式光伏的接纳能力，即分布式光伏极限并网容量需要进行准确评估和分析，这对促进分布式光伏安全、经济消纳具有十分重要的作用。

目前国内外对分布式光伏极限并网容量评估方法的研究主要分为基于多次仿真校验的模拟法和基于数学规划的优化法。基于多次仿真校验的模拟法通过仿真软件对分布式光伏接入后配电网的运行状态进行模拟，并对安全约束进行逐一校验，因而该方法实施简单，但耗时大。基于数学规划的优化法是以分布式光伏极限并网容量最大化为目标，以配电网的各种安全约束、潮流方程约束等为约束条件，并采用不同的数学规划方法求解。该方法的优点是建立的分布式光伏极限并网容量优化模型准确，优化结果可靠，但不同的约束条件下产生不同的结果，因此，需要精确建立优化模型。

传统的确定性分布光伏极限并网容量优化模型并未考虑分布式光伏出力的波动性，难以适用于分布式光伏极限并网容量评估。为此，随机规划模型、鲁棒规划模型、机会约束规划模型别被引入到分布式光伏极限并网容量评估。分布式光伏极限并网容量鲁棒规模则不需要建立精确的概率模型，而仅需要获取光伏出力的区间集合，但鲁棒规划结果较为保守，不利于最大化消纳分布式光伏。机会约束规划模型是指允许分布式光伏极限并网容量不满足配电网的某些不等式约束条件，但是必须使得满足配电网约束条件的概率不低于事先设定的置信水平。分布式光伏并网容量的机会约束规划模型虽然比较接近实际，但仍然需要对分布式光伏出力或者预测误差进行精确概率描述或经验性的假设。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供基于分布鲁棒优化的分布式光伏极限并网容量评估方法，用于准确获取分布式光伏极限并网容量评估中的概率分布参数。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：基于分布鲁棒优化的分布式光伏极限并网容量评估方法，包括以下步骤：

S1：初始化，输入配电网线路参数、分布式光伏出力和负荷预测基准值；

S2：建立配电网极限分布式光伏并网容量优化模型；以配电网中分布式光伏并网容量最大化为目标函数，引入包括分布式光伏运行约束、节点功率平衡约束、潮流约束、支路传输容量约束、节点电压约束的约束条件；

S3：建立分布式光伏出力和负荷需求的矩不确定性模糊集；

S4：重构节点电压和支路传输容量越限机会约束条件；

S5：线性化步骤S4重构后的约束条件；

S6：通过商业求解器求解步骤S1至步骤S5建立并转化后的混合整数线性规划模型，输出分布式光伏极限并网容量。

按上述方案，所述的步骤S2中，具体步骤为：