[发明专利]一种分布式光伏电源的选址和定容方法、装置及设备

权利要求书

1.一种分布式光伏电源的选址和定容方法，其特征在于，包括：

获取历史时刻的配电网量测数据；

以概率电压灵敏度和网络损耗为目标函数，构建配电网的分布式光伏电源选址优化模型；

以电压越限风险、年网络损耗、以及光伏装机容量为目标函数，构建配电网的分布式光伏电源容量优化模型；

将所述历史时刻的配电网量测数据输入到所述分布式光伏电源选址优化模型，通过所述分布式光伏电源选址优化模型输出使得目标节点的概率电压灵敏度最小和网络损耗最小的光伏电源的初始安装位置；

将所述历史时刻的配电网量测数据输入到所述分布式光伏电源容量优化模型，通过所述分布式光伏电源容量优化模型输出使得目标节点的电压越限风险最小和年网络损耗最小的光伏电源的初始装机容量；

根据所述历史时刻的配电网量测数据，使用偏最小二乘回归法计算未来一段时间的配电网量测数据；

将所述未来一段时间的配电网量测数据、所述初始安装位置和所述初始装置容量，输入至所述分布式光伏电源选址优化模型以及所述分布式光伏电源容量优化模型，迭代计算得到未来一段时间内光伏电源的装机容量以及光伏电源的安装位置；其中，所述未来一段时间的配电网量测数据以年为单位。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配电网量测数据,包括：所述目标节点的电力负荷数据和光伏电站输出功率数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布式光伏电源选址优化模型,包括：

其中，G_ij为节点导纳矩阵中节点i和j之间的互电导，V_i,V_j为线路两端节点电压幅值，θ_ij为线路两端节点电压相角差，E(ΔV_j)表示节点j电压波动量幅值的期望，g₁表示各节点电压波动量幅值的期望值之和，其反映了配电网各节点电压波动的幅度，g₂表示网络损耗P_loss。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布式光伏电源容量优化模型包括：

其中，f₁表示年网络损耗，P_loss,t为配电网在某一时间段t上的各线路网损之和；f₂表示电压越限风险P_risk；f₃表示各节点光伏电站装机量之和，S_PV,i为节点i光伏电站装机量，所述电压越限风险P_risk取决于系统中发生电压越限事件的概率及其造成的后果的严重程度，用两者的乘积表示，P_i代表节点i电压越限风险的概率，S_i代表节点电压越限的严重程度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述分布式光伏电源选址优化模型输出使得目标节点的概率电压灵敏度最小和网络损耗最小的光伏电源的初始安装位置，包括：

根据第三代非支配排序遗传NSGA-III算法，通过所述分布式光伏电源选址优化模型输出使得目标节点的概率电压灵敏度最小和网络损耗最小的光伏电源的初始安装位置；

所述通过所述分布式光伏电源容量优化模型输出使得目标节点的电压越限风险最小和年网络损耗最小的光伏电源的初始装机容量；

根据第三代非支配排序遗传NSGA-III算法，通过所述分布式光伏电源容量优化模型输出使得目标节点的电压越限风险最小和年网络损耗最小的光伏电源的初始装机容量。