[发明专利]一种低压配电网中分布式电源的优化选址与定容方法

说明书

技术领域

本发明属于配电网规划技术领域，具体涉及一种低压配电网中分布式电源的优化选址与定容方法。

背景技术

分布式电源一般是指一种分散的、非集中式的发电方式，通常指功率为几千瓦至数百千瓦的小型、与环境兼容的发电装置，用以满足电力系统和用户特定的要求，如调峰、为边远用户或居民区供电，能够节省供配电投资、提高供电可靠性等。

随着电力行业在能源、环境、安全、抗攻击能力、市场竞争、企业管理等方面面临的压力日益增大，分布式能源在某些时候或地区将逐步替代化石能源，最大限度地提高电网体系能源效率。当大量分布式电源在随机接入或退出配电网时，对系统可靠性、继电保护、电能质量以及系统损耗都会产生影响，且会加大系统负荷预测的难度，使配网规划过程更加困难，因此，系统运行规划者必须重新评估分布式电源所带来的影响，以实现新的负荷预测方法和合适的优化算法，给出DG(分布式电源：Distributed Generation)的最佳位置及容量，如图1所示，以保证含DG的配网系统运行的安全性、可靠性和经济性。

发明内容

本发明的目的为为了满足配网系统运行要求，提供一种低压配电网中分布式电源的优化选址与定容方法，本发明采用以网络损耗、电压稳定度、分布式电源并网总成本为目标函数，采用遗传算法对帝国竞争算法中的优势个体与弱势个体进行优化，求取低压配电网中分布式电源的选址与定容的最优方案，通过罚因子调节对电压稳定性与运营费用的比重，充分考虑了分布式电源接入电网的后对电能质量的要求与对经济性的要求，为了实现上述发明目的，本发明采取如下解决方案：

一种低压配电网中分布式电源的优化选址与定容方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：根据配电网结构，分布式电源位置和容量配置方案，确定配电网安全运行约束条件，生成初始化群体；

步骤2：对上述群体每个个体方案进行潮流计算，计算出各节点电压和功率值，以网络有功损耗，电压质量函数和成本函数值作为个体势力大小，根据个体势力大小对群体中的个体排序；

步骤3：根据遗传算法的交叉和变异对产生的群体进行优化，生成新的群体，根据个体势力大小进行排序；

步骤4：重复进行改进的帝国竞争算法的竞争与同化机制，直到剩下最后一个最优方案为止，以最终得到的方案作为配置分布式电源选址与定容的最优方案。

优选地，利用遗传算法在群体之间进行信息交互产生新的群体，在增强群体多样性的同时保留了优秀个体，提高算法寻优能力与精度。

优选地，上述步骤1所述的初始化群体包括：初始化分布式电源的容量、位置与功率因素数据、初始化无功补偿电容器的位置与容量数据。

优选地，上述步骤2首先采用帝国竞争算法，通过计算成本函数，在初始化的群体中寻找最优解，并进行排序，通过遗传算法对计算结果进行交叉和变异，产生新的群体，重复帝国竞争算法，对上述新的群体寻找最优解。

优选地，上述步骤2电压质量函数表示为：

f₁+k₁f₂+k₂f₃+k₃f₄       (1)，

式中，k₁，k₂，k₃为罚因子，f₁为有功损耗，f₂为电压偏移量，f₃为电压稳定度，f₄为负载平衡率。

作为进一步优选地，所述电压质量函数包括：有功损耗，其表达式示为：