[发明专利]一种接入主动配电网的电容器组选址定容方法在审

专利信息
申请号: 201810568235.9 申请日: 2018-06-04
公开(公告)号: CN108695859A 公开(公告)日: 2018-10-23
发明(设计)人: 倪爽;刘海涛;郝思鹏;许伦;王玉 申请(专利权)人: 南京工程学院
主分类号: H02J3/18 分类号: H02J3/18;H02J3/48;H02J3/50
代理公司: 江苏圣典律师事务所 32237 代理人: 邓丽;王伟
地址: 211167 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 电容器组 配电网 维度 接入位置 选址定容 分级 集合 建立网络模型 分布式电源 供电可靠性 补偿容量 结果筛选 精英个体 经济运行 配电系统 数学模型 拓扑结构 网络损耗 位置配置 无功优化 非劣解 适应度 贴近度 最优解 迭代 算法 图论 虚拟 筛选 模糊 投资
【权利要求书】:

1.一种接入主动配电网的电容器组选址定容方法,其特征在于:

步骤1,根据主动配电网的拓扑结构和分布式电源接入位置建立网络模型,结合图论建立数学模型;

步骤2,依据电容器组的接入规模Ns,建立维度为2Ns的个体组成的集合,个体前Ns维度为电容器组的补偿容量,后Ns维度为接入位置;

步骤3,根据接入电容器组的配电系统的网络损耗和电容器组运行投资成本两个指标对集合内所有个体进行分级;

步骤4,结合虚拟适应度和分级结果筛选出精英个体,进行交叉、变异,直至达到算法最大迭代次数;

步骤5,通过模糊贴近度从非劣解集中筛选出最优解。

2.根据权利要求1所述的一种接入主动配电网的电容器组选址定容方法,其特征在于,所述的步骤1中,结合主动配电网的拓扑结构和分布式电源接入位置的网络模型与图论相结合,将配电系统按照树的叶子节点分解顺序拆分成独立的单独馈线。

3.根据权利要求1所述的一种接入主动配电网的电容器组选址定容方法,其特征在于,所述的步骤2中,算法种群中个体的维度为电容器组接入规模Ns的2倍,前Ns存放电容器组的补偿容量,后Ns维度为接入位置,在后续优化过程中位置和容量同时按照最优方向变化,提高寻优精度。

4.根据权利要求1所述的一种接入主动配电网的电容器组选址定容方法,其特征在于,所述的步骤3以接入电容器组的配电系统的网络损耗和电容器组运行投资成本为双优化目标函数,其中网络损耗是主动配电网优化过程中首先要考虑的优化目标,其目标函数表达式为:

其中,PLOSS—系统网络损耗;Ui—节点i电压幅值大小;Gij,Bij—节点i,j之间线路导纳参数;δij—节点i,j之间的电压相位角(超前/滞后)之差;n—节点数;

电容器组运行投资成本为第二个优化目标,按照年支出费用最小原则来考虑拟定投资成本的目标函数,年支出费用包括两部分,一是考虑年运行费用,二是考虑投资的回收;其中年运行费用C表示,其表达式为:

C=ΔAβ+KaKcQc (2)

其中,ΔA—年电能损耗,KW·h;β—有功电价,元/KW·h;Ka—电容器组的维护费用率,%;Kc—装设单位容量的补偿装置的投资,元/Kvar;QC—电容器组的补偿容量;

年电能损耗ΔA可由式(3)求得

ΔA=ΔPmax·τ (3)

其中,ΔPmax—线路有功损耗最大值;τ—损耗小时数;

按照年支出费用最小原则来考虑拟定投资成本的目标函数为:

Z=C+KeKcQc (4)

其中,Ke—投资回报率,%;

基于NSGA-II算法,以网络损耗最小和电容器组运行投资成本最少为优化目标,其目标函数的约束条件如下:

功率平衡约束为:

其中,Pi,Qi—流进节点i的有功功率和无功功率;

控制变量约束为:

其中,Timin,Timax—变压器分接头档位的下限和上限;Qcimin,Qcimax—节点i处装设无功补偿装置容量的下限和上限;

电压约束为:

Uimin≤Ui≤Uimax (7)

其中,Uimin,Uimax—节点电压幅值允许的下限和上限;

分布式电源的容量约束为:

其中,PiDGmax—接入单个节点分布式电源的功率上限;Pmax—分布式电源接入电网的总容量。

5.根据权利要求1所述的一种接入主动配电网的电容器组选址定容方法,其特征在于,所述的步骤5,引入贴近度的概念来寻找与目标最贴近的最优解,各非劣解与理想解的模糊的贴近度,用模糊隶属度表示;在实际操作中,对每一个目标函数给予一定的隶属度,目标隶属度函数如式(9)所示:

其中,Xm—第m个种群的向量;num—非劣解集中的种群;μ(y(Xm))—非劣解集中第m个种群的第n个目标函数y(Xm)所对应的隶属度;max yn,min yn—目标函数所对应的上下限;

求得各个非劣解的隶属度以后,根据非劣解模糊集与理想解模糊集的贴近度计算公式便可得到各非劣解对于理想解的贴近度;

其中,Fr—非劣解的模糊向量;F*—理想解的模糊向量;q—目标函数的个数;μ(yn)—第j个目标函数yn所对应的隶属度;p取1或2;

求出贴近度以后,再运用择进原则和极大化原则,便可寻得最优解,从而得到无功补偿容量的最优配置方案。

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