[发明专利]新能源汇集网络的多目标规划方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种新能源汇集网络的多目标规划方法，其特征在于，所述方法包括：

获取送端网络的基础数据；其中，所述基础数据包括新能源场站的位置坐标、主网变电站的位置坐标和主网变电站间的连接关系；

获取历史运行数据，根据所述历史运行数据和所述基础数据确定优化变量的取值范围；其中，所述历史运行数据包括负荷历史数据和电源历史数据；

将所述优化变量的取值范围输入预设的多目标双层规划模型中进行求解，得到规划方案集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多目标双层规划模型包括第一规划模型和第二规划模型；

所述将所述优化变量的取值范围输入预设的多目标双层规划模型中进行求解，得到规划方案集合，包括：

在所述优化变量的取值范围内利用差分进化算法对所述第一规划模型进行求解，得到目标优化变量；

根据所述目标优化变量确定第二规划模型的边界条件，利用混合整数线性规划方法对所述第二规划模型进行求解，得到所述规划方案集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多目标双层优化模型的建立过程，包括：

根据第一规划模型的优化目标构建第一规划模型的目标函数；其中，第一规划模型的优化目标包括：建设成本最小、新能源受限电量最小、直流换电站与本地交流电网连接点送出功率最大化、送端网络内各线路的负载均衡性最高、送端网络内各节点直连电源和直连负荷的对称性最高；

根据新能源场站与汇集变电站之间的连接关系确定所述第一规划模型的约束条件；

根据所述第二规划模型的优化目标确定第二规划模型的目标函数；

根据所述第一规划模型的优化变量和新能源汇集网络的物理运行约束确定所述第二规划模型的约束条件。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标优化变量包括初始规划方案和交叉规划方案；

所述在所述优化变量的取值范围内利用差分进化算法对所述第一规划模型进行求解，得到目标优化变量，包括：

将第一规划模型中的优化变量按照变量类型进行划分，得到连续变量种群和离散变量种群；

在所述优化变量的取值范围内对所述连续变量种群进行初始化，得到q代连续种群个体；其中，q初始化为1，所述q代连续种群个体包括汇集变电站坐标、汇集变电站变电容量和线路输电容量；

将所述离散变量种群随机初始化，得到q代离散种群，所述q代离散种群为待选线路的建设决策变量，0表示待选线路不建设，1表示待选线路建设；

根据所述第一规划模型的约束条件对所述q代离散种群进行拓扑约束校验，将符合拓扑约束的q代离散种群和所述q代连续种群个体组成初始规划方案；

将所述q代连续种群个体进行变异和交叉操作，形成所述q代连续种群个体对应的q+1代交叉连续种群个体；将所述符合拓扑约束的q代离散种群和所述q+1代交叉连续种群个体组成交叉规划方案；

所述根据所述目标优化变量确定第二规划模型的边界条件，利用混合整数线性规划方法对所述第二规划模型进行求解，得到所述规划方案集合，包括：

将所述初始规划方案和所述交叉规划方案输入所述第二规划模型中进行求解，得到q代初始规划方案的节点注入功率失配量和q+1代交叉规划方案的节点注入功率失配量；

当所述q代初始规划方案的节点注入功率失配量不超过预设失配量阈值时，根据所述第一规划模型求解所述初始规划方案对应的目标函数值，得到初始规划方案目标函数值；

当所述q+1代交叉规划方案的节点注入功率失配量不超过所述预设失配量阈值时，根据所述第一规划模型求解所述交叉规划方案对应的目标函数值，得到交叉规划方案目标函数值；

根据所述初始规划方案目标函数值和所述交叉规划方案目标函数值进行选择操作，得到q+1代连续种群个体；

生成所述q+1代连续种群个体的最小非支配集合，将所述最小非支配集合加入所述规划方案集合；

当所述规划方案集合的数量大于所述预设数目或者所述种群代数大于所述代数阈值时，输出所述规划方案集合。