[发明专利]一种高压配电网优化规划方法在审

专利信息
申请号: 201410494288.2 申请日: 2014-09-24
公开(公告)号: CN104299046A 公开(公告)日: 2015-01-21
发明(设计)人: 刘福潮;吕泉成;王维洲;张宇泽;郑晶晶;孙亚璐;杜培东;梁安琪;张建华;郭鹏;韩永军;李亚龙;蔡万通;刘文颖 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;华北电力大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 北京中恒高博知识产权代理有限公司 11249 代理人: 宋敏
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种高压配电网优化规划方法。其特征是以综合优化电源容量、线路建设及分区和联络方式为目标,建立2阶段的高压配电网优化规划模型。本发明用于实现对220kV电源点位置及容量规划、110kV及以下线路规划以及负荷优化分区和联络方案的全面综合优化。
搜索关键词: 一种 高压 配电网 优化 规划 方法
【主权项】:
一种高压配电网优化规划方法,其特征是以综合优化电源容量、线路建设及分区和联络方式为目标,建立2阶段的高压配电网优化规划模型。第1阶段线路规划模型参考目前已有的配电网“手拉手”型网络的规划方法,建立以投资费用最小为目标的线路建设规划模型,考虑线路“N‑1”约束。第2阶段模型对线路建设方案已经确定的网络进行开环点的优化,形成多个单电源的辐射型网络,保证各变电站容量负荷分配合理,并满足运行中各项约束的前提下,最小化变电站的扩建费用和全网的网损费用。目标函数为变电站扩建费用和网络运行费用之和最小:<mrow><mi>min</mi><mi>Z</mi><mo>=</mo><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>l</mi><mo>&Element;</mo><mo>{</mo><mi>L</mi><mo>}</mo></mrow></munder><msub><mi>q</mi><mn>0</mn></msub><msub><mi>&tau;</mi><mi>max</mi></msub><msub><mi>r</mi><mi>l</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msup><msub><mi>P</mi><mi>l</mi></msub><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><msup><msub><mi>Q</mi><mi>l</mi></msub><mn>2</mn></msup><mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><msubsup><mi>U</mi><mi>l</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>+</mo><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>&Element;</mo><mo>{</mo><msub><mi>S</mi><mi>S</mi></msub><mo>}</mo></mrow></munder><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>+</mo><mi>C</mi><mo>*</mo></mrow>约束条件:AP=DPl≤Pl,maxEi≤Ei,maxUmin≤Uk≤UmaxTi≤Ti,maxRs.min≤Rall≤Rs.max式中q0——单位电价;τmax——年最大负荷利用小时数;L、SS——所有线路集合和所有变电站集合;rl、Pl、Ql、Ul——线路l的电阻、有功潮流、无功潮流和电压;Ci——第i号变电站的扩建费用;C*——用于满足全网容载比约束而需补充扩建的费用;A、P、D——节点线路关联矩阵、线路潮流矩阵、负荷矩阵;Pl、Pl,max——线路l的实际传输容量和最大传输容量;Ei、Ei,max——变电站i的扩建容量和最大可扩建容量;Ti、Ti,max——变电站i的负载率和最大安全运行率;Rall、Rs,min、Rs,max——整个220kV电压等级的容载比和最小最大容载比;为便于处理单个变电站负载率约束和全电压等级容载比约束,可通过2个子模型相应地转化为目标函数中的单个变电站扩建费用以及全电压等级的补充扩建费用。在上述复杂的2阶段优化规划模型中,第1阶段模型已有成熟算法可以借鉴,而第2阶段综合分区优化模型是一个多变量、高度离散性、多峰值的组合优化问题。对第2阶段的综合分区优化模型,采用遗传算法求解该问题,可给出一个最优解和多个次优解,适合规划问题的方案比较。通过遗传算法求解配电网规划或分区优化问题时,计算过程中易产生不可行解、过早陷入局部极值点难以跳出。为避免上述问题而进行针对性的算法设计,采取以下多种措施提高算法全局寻优能力和收敛速度:1)改进编码方式和遗传算子确保解的可行性。2)采用合适的选择方式。3)在交叉和变异运算中设置自适应交叉和变异率。4)应用“灾变”策略。
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