一种考虑多元弹性资源的居民台区容量优化配置方法与流程

本发明涉及电力系统领域，具体涉及一种考虑多元弹性资源的居民台区容量优化配置方法。

背景技术：

1、在新型电力系统大力发展的背景下，台区作为一台变压器管理下的供电区域也将考虑大量分布式新能源的接入和柔性负荷的参与，因此对含柔性负荷和分布式新能源的台区进行容量优化配置研究尤为迫切。

2、由于火力发电和大规模新能源发电不适合居民台区装载，且光伏等新能源发电具有间歇性、随机性和波动性，其并网会产生反向送电、等效负荷峰谷差增加和变压器过负载的现象，给台区运行造成威胁，因此研究分布式新能源如何平稳高效接入台区具有重大意义。

3、柔性负荷作为可调节资源在台区运行中实现供需互动同时协调分布式能源发电的平衡作用，但各类资源响应情况参差不齐、用户行为特征差异化严重，亟需综合各资源可调节潜力对典型居民台区进行容量优化配置研究，保证台区高效运行，支撑更高品质的台区运行。

4、在协调新能源发电和柔性资源参与台区运行的基础上，为使优化结果尽可能适用于实际场景，还需考虑居民台区基础用电的不确定性对台区容量优化配置的影响，目前用于不确定性优化方法主要有随机参数概率方法，但其概率分布或隶属度函数在工程中很难获取；基于时域滚动优化或多时间尺度方法，虽优化效果好，但过程复杂，依赖预测结果；多场景鲁棒优化方法，鲁棒性好，但依赖于场景的建立；组合优化方法综合了不同方法的优点，但不易实现，较为复杂。因此需寻求一种简单高效的针对不确定性的容量优化配置方法。

5、公告号为cn106549395b的专利公开了一种城市居民配电台区综合补偿装置的容量配置方法，对城市居民配电台区的负荷特性进行分析，建立城市居民配电台区负荷群的总体外部特性模型；分析负荷模型中无功的基本需求容量和动态变化容量，以及功率因数的变化，计算出台区负荷需要补偿的总体无功功率；按照无源部分补偿固定无功，有源部分补偿动态无功的优化补偿方案，对综合补偿装置无源部分和有源部分的容量进行配置。方法应用于电能质量控制装置的容量配置领域，尤其针对于城市居民配电台区综合补偿装置的优化配置，但是没有考虑台区不确定因素的随机波动。

技术实现思路

1、本发明提供一种考虑多元弹性资源的居民台区容量优化配置方法，采用区间数描述台区不确定性因素的随机波动，以光伏消纳性与电网负荷平滑性为目标，有效指导典型居民台区进行容量优化配置，并保证其高效运行。

2、一种考虑多元弹性资源的居民台区容量优化配置方法，包括三种典型居民台区容量优化配置模型、改进非支配排序遗传求解方法以及crtic赋值法。

3、所述典型居民台区容量优化配置模型，分别建立光伏消纳性、电网负荷平滑性两种目标函数，其中考虑到居民区基础电负荷的不确定性。

4、其中含分布式光伏、电动汽车、分布式储能的居民台区以光伏消纳最多为目标，目标函数为：

5、

6、ppv(t)＝ppv,fh(t)+ppv,cn(t)+ppv,ev(t)+ppv,grid(t)

7、式中：ppv,fh(t)表示t时刻分布式光伏向负荷提供功率；ppv,cn(t)表示t时刻分布式光伏向负荷提供功率；ppv,ev(t)表示t时刻分布式关光伏向电动汽车提供功率；ppv,grid(t)表示t时刻分布式光伏输送至电网功率；ppv(t)表示t时刻分布式光伏产生光伏总功率。

8、其中含分布式光伏、电动汽车、分布式储能的居民台区以电网波动最为平缓为目标，目标函数为：

9、

10、式中：pa(t)表示t时刻电网向台区输送的功率的平均值；pbuy,fh(t)表示t时刻从电网购电给负荷功率；pev,u(t)表示t时刻电动汽车充电功率。

11、所述分布式光伏出力模型，由于每日日间辐照量、温度、湿度均具有不确定性，对不同季节的典型出力特性进行分析，得到分布式光伏的时空分布特性。

12、所述电动汽车模型，其中考虑到电动汽车出行规律的随机性，利用蒙特卡罗抽样得到电动汽车初始soc和接入电网的时间分布，并基于此得到电动汽车集群可调度潜力。

13、所述分布式储能模型，基于运行状态的全景理论建立分布式储能的聚合模型，只考虑分布式储能蓄电池设备的影响，建立分布式储能聚合的可调节潜力。

14、所述典型居民台区基础电负荷的不确定性利用区间进行刻画，专利中[...]均表示具有一定宽度的区间数。考虑区间和其宽度分别记为w(a)和w(b)，则称a大于或等于b(记为a≥b)的区间可信度定义为下式：

15、

16、对于区间不等式约束gj(x,c)≥aj，记个体x满足该约束条件的可信度为：

17、δj＝p(gj(x,c)≥aj)

18、相应的，记个体x不满足该约束条件的可信度(个体x对该约束的违背度)为：

19、lj＝1-p(gj(x,c)≥aj)＝p(gj(x,c)≤aj)

20、本专利将个体x满足每一约束条件的可信度与设置的可信度阈值比较，从而判断其是否为可行解，即对于任一约束条件gj(x,c)≥aj，均有则称x为可行解，反之则称x为非可行解。

21、本发明采用技术方案：一种考虑多元弹性资源的居民台区容量优化配置方法，包括以下步骤：

22、步骤1：搭建三种典型居民台区容量优化配置模型，分别为：含分布式光伏、电动汽车、基础负荷的居民台区；含分布式光伏、分布式储能、基础负荷的居民台区；含分布式光伏、电动汽车、分布式储能、基础负荷的居民台区；建立包括分布式光伏发电、电动汽车、分布式储能模型；

23、步骤2：采集各个模块的参数；

24、步骤3：确定决策变量：分布式光伏容量、电动汽车数量、分布式储能容量；

25、步骤4：建立光伏消纳性、电网负荷平滑性两种目标函数；

26、(1)光伏消纳性目标

27、

28、ppv(t)＝ppv,fh(t)+ppv,cn(t)+ppv,ev(t)+ppv,grid(t)

29、式中：ppv,fh(t)表示t时刻分布式光伏向负荷提供功率；ppv,cn(t)表示t时刻分布式光伏向负荷提供功率；ppv,ev(t)表示t时刻分布式关光伏向电动汽车提供功率；ppv,grid(t)表示t时刻分布式光伏输送至电网功率；ppv(t)表示t时刻分布式光伏产生光伏总功率；

30、(2)电网波动平滑性目标

31、

32、式中：pa(t)表示t时刻电网向台区输送的功率的平均值；pbuy,fh(t)表示t时刻从电网购电给负荷功率；pev,u(t)表示t时刻电动汽车充电功率；

33、步骤5：确定功率平衡、电动汽车特性、设备工作特性方面的约束条件；

34、步骤6：构建一种适用于区间多目标优化问题的改进nsga-ⅱ算法；通过引入区间可信度，判断个体是否满足约束条件；进而定义可行解、不可行解的占优关系；通过引入区间重叠度，计算个体的拥挤距离，最终构成一种适用于区间多目标优化问题的改进nsga-ⅱ算法。

35、步骤7：采用改进nsga-ⅱ算法，计算各个目标函数，随机产生初始种群，合并种群，求取各目标函数值；

36、步骤8：判断是否达到迭代次数，输出pareco最优前沿；

37、步骤9：采用critc赋值法进行多目标决策，得到三种典型居民台区容量优化配置方案；

38、步骤10：建立经济性、环保性目标，对组合三进行优化调度验证，验证其容量优化配置的有效性与可行性。

39、本发明的有益效果是：

40、本发明包括三种典型居民台区容量优化配置模型、改进非支配排序遗传求解方法以及critc赋值法。采用区间数描述台区不确定性因素的随机波动，以平抑电网波动和提高光伏消纳率为优化目标，考虑功率平衡、电动汽车特性、设备工作特性等约束条件，求解三种典型居民台区容量优化配置方案，对其一容量优化配置后的居民台区进行优化调度求解，表明了所提容量优化配置方法的有效性。