一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法及系统与流程
1.本发明涉及一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法及系统，属于分布式电源及配电网技术领域。
背景技术：
2.构建以新能源为主体的新型电力系统，建设目标推进分布式光伏迅猛发展，分布式光伏主要接入中低压配电台区，如果接入的分布式光伏容量超过台区的饱和承载力，会造成台区电压质量问题，出现“白天电压高、夜间电压低”现象。因此需要对配电台区分布式光伏接入容量进行计算，使其与符合配电台区饱和承载力要求，目前还没有精确的计算方法。
技术实现要素：
3.本发明提供了一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法及系统，解决了背景技术中披露的问题。
4.为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
5.一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法，包括：
6.获取配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息；
7.将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息输入预先构建的容量决策模型，求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量；其中，容量决策模型以分布式光伏接入容量最大为目标，并且考虑了目标概率约束、潮流约束、配电网节点电压约束、线路容量约束、功率因数约束、无功补偿装置的投切量约束、分布式光伏建设容量约束、供电半径约束、变压器负载能力约束。
8.容量决策模型的目标函数为：
[0009][0010]
其中，为目标函数，m为计划接入的分布式光伏数量，为接入配电网节点mk的分布式光伏容量，mk为第k个分布式光伏所接入的配电网节点编号，mk∈[1,n]，n为配电网节点总数。
[0011]
目标概率约束为：
[0012][0013]
[0014]
其中，x为光伏状态，y为负荷状态，x和y均为决策变量，ζ为配电系统的运行状态变量，ζ
max
为配电系统最大状态数，f(x,y,ζ)为在状态ζ下配电网的光伏饱和承载力，n为配电网节点总数，x
ζ
为状态ζ下光伏的概率，y
ζ
为状态ζ下负荷的概率，p
ζn
为状态ζ下第n个配电网节点的光伏有功出力，α为目标函数的置信水平，为f(x,y,ζ)在概率水平至少为α时取得最小值，p{}表示概率值。
[0015]
潮流约束为：
[0016][0017][0018]
其中，p
pv
为分布式光伏容量，βs为场景s下分布式电源出力占其额定功率的百分比，为场景s下分布式电源的有功出力削减量，χs为场景s下负荷功率占负荷峰值的百分比，u
i,s
为场景s下第i个配电网节点的电压幅值，u
j,s
为场景s下第j个配电网节点的电压幅值，θ
ij,s
为场景s下第i个配电网节点和第j个配电网节点的电压相角差，p
gi,s
为场景s下第i个配电网节点处常规电源的有功负荷，q
gi,s
为场景s下第i个配电网节点处常规电源的无功负荷，p
di,s
为场景s下第i个配电网节点的有功负荷，q
di,s
为场景s下第i个配电网节点的无功负荷，g
i,j
为导纳矩阵的第i行、第j列的实部，b
i,j
为导纳矩阵的第i行、第j列的虚部。
[0019]
线路容量约束为：
[0020][0021]
其中，p
ij,s
为由第i个配电网节点流向第j个配电网节点的有功功率，q
ij,s
为由第i个配电网节点流向第j个配电网节点的无功功率，为第i个配电网节点和第j个配电网节点之间的支路所能承载的最大功率值。
[0022]
变压器负载能力约束为：
[0023]
在正常室温、正常工作下：
[0024][0025]
在正常室温、过载工作下：
[0026][0027]
其中，p为有功功率，q为有功功率，s为视在功率，t为过载运行时间，t为过载运行最大允许时间，α
′
为过载比。
[0028]
将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信
息输入预先构建的容量决策模型，求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量，包括：
[0029]
将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息输入预先构建的容量决策模型，采用粒子算法求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量；其中，在粒子算法中，将接入配电网节点的分布式光伏容量作为决策变量。
[0030]
一种配电台区分布式光伏接入容量计算系统，包括：
[0031]
信息获取模块，获取配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息；
[0032]
模型计算模块，将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息输入预先构建的容量决策模型，求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量；其中，容量决策模型以分布式光伏接入容量最大为目标，并且考虑了目标概率约束、潮流约束、配电网节点电压约束、线路容量约束、功率因数约束、无功补偿装置的投切量约束、分布式光伏建设容量约束、供电半径约束、变压器负载能力约束。
[0033]
一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行配电台区分布式光伏接入容量计算方法。
[0034]
一种计算设备，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行配电台区分布式光伏接入容量计算方法的指令。
[0035]
本发明所达到的有益效果：本发明通过求解容量决策模型获得分布式光伏接入容量，容量决策模型以分布式光伏接入容量最大为目标，并且考虑了配电台区的供电能力、电能质量等约束，更能科学准确的满足配电台区的饱和承载力要求，可实现分布式光伏接入容量的准确计算，避免了分布式光伏大量无序接入配电台区，造成台区出现“白天电压高、夜间电压低”等电能质量问题，对于降低配电网运行潜在风险，保障配电系统安全可靠运行具有重要意义。
附图说明
[0036]
图1为本发明方法的流程图；
[0037]
图2为构建容量决策模的流程图。
具体实施方式
[0038]
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0039]
如图1所示，一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法，包括以下步骤：
[0040]
步骤1，获取配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息；
[0041]
步骤2，将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息输入预先构建的容量决策模型，求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量；其中，容量决策模型以分布式光伏接入容量最大为目标，并且考虑了目标概率约束、潮流约束、配电网节点电压约束、线路容量约束、功率因数约束、无功补偿装置的投切量约束、分布式光伏建设容量约束、供电半径约束、变压器负载能力约束。
[0042]
上述方法通过求解容量决策模型获得分布式光伏接入容量，容量决策模型以分布式光伏接入容量最大为目标，并且考虑了配电台区的供电能力、电能质量等约束，更能科学准确的满足配电台区的饱和承载力要求，可实现分布式光伏接入容量的准确计算，避免了分布式光伏大量无序接入配电台区，造成台区出现“白天电压高、夜间电压低”等电能质量问题，对于降低配电网运行潜在风险，保障配电系统安全可靠运行具有重要意义。
[0043]
在实施上述方法前，需要先构建容量决策模型，如图2所示，可以先获取配电台区额定容量、接线拓扑、负荷等参数信息，获取计划接入的分布式光伏数量、功率等信息，然后建立以分布式光伏接入容量最大为目标的目标函数，建立目标概率约束、潮流约束、配电网节点电压约束、线路容量约束、功率因数约束、无功补偿装置的投切量约束、分布式光伏建设容量约束、供电半径约束、变压器负载能力约束的约束函数，最后基于目标函数和约束函数，构建容量决策模型。
[0044]
容量决策模型的目标函数用公式可以表示为：
[0045][0046]
其中，为目标函数，m为计划接入的分布式光伏数量，为接入配电网节点mk的分布式光伏容量，mk为第k个分布式光伏所接入的配电网节点编号，mk∈[1,n]，n为配电网节点总数。
[0047]
目标概率约束用公式可以表示为：
[0048][0049][0050]
其中，x为光伏状态，y为负荷状态，x和y均为决策变量，ζ为配电系统的运行状态变量，ζ
max
＝ms×ns
为配电系统最大状态数，f(x,y,ζ)为在状态ζ下配电网的光伏饱和承载力，n为配电网节点总数，x
ζ
为状态ζ下光伏的概率，y
ζ
为状态ζ下负荷的概率，p
ζn
为状态ζ下第n个配电网节点的光伏有功出力，α为目标函数的置信水平，为f(x,y,ζ)在概率水平至少为α时取得最小值，p{}表示概率值。
[0051]
潮流约束用公式可以表示为：
[0052][0053][0054]
其中，p
pv
为分布式光伏容量，βs为场景s下分布式电源出力占其额定功率的百分比，为场景s下分布式电源的有功出力削减量，χs为场景s下负荷功率占负荷峰值的百分比，u
i,s
为场景s下第i个配电网节点的电压幅值，u
j,s
为场景s下第j个配电网节点的电压幅值，θ
ij,s
为场景s下第i个配电网节点和第j个配电网节点的电压相角差，p
gi,s
为场景s下第i个配电网节点处常规电源的有功负荷，q
gi,s
为场景s下第i个配电网节点处常规电源的无功负荷，p
di,s
为场景s下第i个配电网节点的有功负荷，q
di,s
为场景s下第i个配电网节点的无功负荷，g
i,j
为导纳矩阵的第i行、第j列的实部，b
i,j
为导纳矩阵的第i行、第j列的虚部。
[0055]
配电网节点电压约束用公式可以表示为：
[0056][0057]
其中，为u
i,s
的上限，为u
i,s
的下限。
[0058]
线路容量约束用公式可以表示为：
[0059][0060]
其中，p
ij,s
为由第i个配电网节点流向第j个配电网节点的有功功率，q
ij,s
为由第i个配电网节点流向第j个配电网节点的无功功率，为第i个配电网节点和第j个配电网节点之间的支路所能承载的最大功率值。
[0061]
功率因数约束用公式可以表示为：
[0062][0063]
其中，为功角，为的下限，为的上限。
[0064]
无功补偿装置的投切量约束用公式可以表示为：
[0065][0066]
其中，q
′
gi,s
为无功补偿装置投切量，为q
′
gi,s
的下限，为q
′
gi,s
的上限。
[0067]
分布式光伏电源建设容量约束用公式可以表示为：
[0068]spv,i
≤s
c,i
[0069]
其中，s
pv,i
为第i个配电网节点处的分布式电源接入容量，s
c,i
代表受地理、经济、
政策因素作用的第i个配电网节点处允许建设的光伏电源最大容量。
[0070]
供电半径约束用公式可以表示为：
[0071][0072]
其中，lk为第k个配电网节点至上游第k-1个配电网节点的线路长度，l
max
为配电台区的最大供电半径。
[0073]
变压器带额定负载、轻栽或空载，都可以长期运行，还具有一定的过载能力，变压器负载能力约束用公式可以表示为：
[0074]
在正常室温、正常工作下：
[0075][0076]
在正常室温、过载工作下：
[0077][0078]
其中，p为有功功率，q为有功功率，s为视在功率，t为过载运行时间，t为过载运行最大允许时间，α
′
为过载比。
[0079]
在上述模型的基础上，获取配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息，将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息输入预先构建的容量决策模型，采用粒子算法求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量，其中，在粒子算法中，将接入配电网节点的分布式光伏容量作为决策变量。
[0080]
采用粒子算法求解的过程可以如下：
[0081]
1)将接入的分布式光伏容量作为决策变量；
[0082]
2)采用粒子算法初始化n个粒子的寻优位置和寻优速度，寻优位置表示每个决策变量的状态，寻优速度表示每个粒子朝着最优极值前进的速度；
[0083]
3)对所有粒子分别进行光伏容量值的计算，求取个体最优状态和个体最优极值；
[0084]
4)求取全局最优状态和全局最优极值；
[0085]
5)依据个体及全局的最优极值和最优状态更新粒子的寻优速度和寻优位置；
[0086]
6)判断寻优速度是否收敛，如果未收敛，跳转执行3)；如果收敛，输出全局最优状态和全局最优极值，得到光伏接入的最优容量。
[0087]
针对目前分布式光伏大量无序接入台区，造成配电台区电压越限等问题，给电网的安全运行造成很大影响，同时，电压越限会造成光伏逆变器退出运行，给光伏收益带来损失的问题。本发明建立接入分布式电源容量最大化目标函数，建立配电台区饱和承载力约束函数，构建容量决策模型；该模型综合考虑了配电台区的供电能力、电能质量等约束，更能科学准确的满足配电台区的饱和承载力要求，实现了满足配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量的准确计算，避免了配电台区出现“白天电压高、夜间电压低”等电能质量问题，对于降低配电网运行潜在风险，保障配电系统安全可靠运行具有重要意义。
[0088]
基于相同的技术方案，本发明还公开了上述方法的软件装置，一种配电台区分布
式光伏接入容量计算装置，包括：
[0089]
信息获取模块，获取配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息；
[0090]
模型计算模块，将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息输入预先构建的容量决策模型，求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量；其中，容量决策模型以分布式光伏接入容量最大为目标，并且考虑了目标概率约束、潮流约束、节点电压约束、线路容量约束、功率因数约束、无功补偿装置的投切量约束、分布式光伏建设容量约束、供电半径约束、变压器负载能力约束。
[0091]
上述装置中各模块的数据处理流程与方法的一致，这里不重复描述了。
[0092]
基于相同的技术方案，本发明还公开了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行配电台区分布式光伏接入容量计算方法。
[0093]
基于相同的技术方案，本发明还公开了一种计算设备，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行配电台区分布式光伏接入容量计算方法的指令。
[0094]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0095]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0096]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0097]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0098]
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。
技术特征：
1.一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法，其特征在于，包括：获取配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息；将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息输入预先构建的容量决策模型，求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量；其中，容量决策模型以分布式光伏接入容量最大为目标，并且考虑了目标概率约束、潮流约束、配电网节点电压约束、线路容量约束、功率因数约束、无功补偿装置的投切量约束、分布式光伏建设容量约束、供电半径约束、变压器负载能力约束。2.根据权利要求1所述的一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法，其特征在于，容量决策模型的目标函数为：其中，为目标函数，m为计划接入的分布式光伏数量，为接入配电网节点m
k
的分布式光伏容量，m
k
为第k个分布式光伏所接入的配电网节点编号，m
k
∈[1,n]，n为配电网节点总数。3.根据权利要求1所述的一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法，其特征在于，目标概率约束为：标概率约束为：其中，x为光伏状态，y为负荷状态，x和y均为决策变量，ζ为配电系统的运行状态变量，ζ
max
为配电系统最大状态数，f(x,y,ζ)为在状态ζ下配电网的光伏饱和承载力，n为配电网节点总数，x
ζ
为状态ζ下光伏的概率，y
ζ
为状态ζ下负荷的概率，p
ζn
为状态ζ下第n个配电网节点的光伏有功出力，α为目标函数的置信水平，为f(x,y,ζ)在概率水平至少为α时取得最小值，p{}表示概率值。4.根据权利要求1所述的一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法，其特征在于，潮流约束为：
其中，p
pv
为分布式光伏容量，β
s
为场景s下分布式电源出力占其额定功率的百分比，为场景s下分布式电源的有功出力削减量，χ
s
为场景s下负荷功率占负荷峰值的百分比，u
i,s
为场景s下第i个配电网节点的电压幅值，u
j,s
为场景s下第j个配电网节点的电压幅值，θ
ij,s
为场景s下第i个配电网节点和第j个配电网节点的电压相角差，p
gi,s
为场景s下第i个配电网节点处常规电源的有功负荷，q
gi,s
为场景s下第i个配电网节点处常规电源的无功负荷，p
di,s
为场景s下第i个配电网节点的有功负荷，q
di,s
为场景s下第i个配电网节点的无功负荷，g
i,j
为导纳矩阵的第i行、第j列的实部，b
i,j
为导纳矩阵的第i行、第j列的虚部。5.根据权利要求1所述的一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法，其特征在于，线路容量约束为：其中，p
ij,s
为由第i个配电网节点流向第j个配电网节点的有功功率，q
ij,s
为由第i个配电网节点流向第j个配电网节点的无功功率，为第i个配电网节点和第j个配电网节点之间的支路所能承载的最大功率值。6.根据权利要求1所述的一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法，其特征在于，变压器负载能力约束为：在正常室温、正常工作下：在正常室温、过载工作下：其中，p为有功功率，q为有功功率，s为视在功率，t为过载运行时间，t为过载运行最大允许时间，α
′
为过载比。7.根据权利要求1所述的一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法，其特征在于，将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息输入预先构建的容量决策模型，求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量，包括：将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息输入预先构建的容量决策模型，采用粒子算法求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量；其中，在粒子算法中，将接入配电网节点的分布式光伏容量作为决策变量。8.一种配电台区分布式光伏接入容量计算系统，其特征在于，包括：信息获取模块，获取配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏
数量和功率信息；模型计算模块，将配电台区额定容量、接线拓扑、负荷容量、计划接入的分布式光伏数量和功率信息输入预先构建的容量决策模型，求解容量决策模型，获得符合配电台区饱和承载力要求的分布式光伏接入容量；其中，容量决策模型以分布式光伏接入容量最大为目标，并且考虑了目标概率约束、潮流约束、配电网节点电压约束、线路容量约束、功率因数约束、无功补偿装置的投切量约束、分布式光伏建设容量约束、供电半径约束、变压器负载能力约束。9.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至7所述的方法中的任一方法。10.一种计算设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1至7所述的方法中的任一方法的指令。
技术总结
本发明公开了一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法及系统，本发明通过求解容量决策模型获得分布式光伏接入容量，容量决策模型以分布式光伏接入容量最大为目标，并且考虑了配电台区的供电能力、电能质量等约束，更能科学准确的满足配电台区的饱和承载力要求，可实现分布式光伏接入容量的准确计算，避免了分布式光伏大量无序接入配电台区，造成台区出现“白天电压高、夜间电压低”等电能质量问题，对于降低配电网运行潜在风险，保障配电系统安全可靠运行具有重要意义。可靠运行具有重要意义。可靠运行具有重要意义。
