[发明专利]一种计及不确定性的分散光储多层级多目标优化接入方法

说明书

本发明公开了一种计及不确定性的分散光储多层级多目标优化接入方法。首先，建立以分布式光伏接入容量最大和分布式光储投资建设运维成本最小为目标的分布式光储接入方案优化模型，其中接入方案考虑中压和低压多层级，约束条件包括配电网各项指标、分布式光伏、储能电池相关约束；然后，使用鲁棒优化对约束条件中的不确定参数进行处理，其中不确定参数包括光伏出力和负荷；之后，使用MOEAD算法对建立的多目标优化配置模型进行求解，得到标准Pareto前沿曲线；最后，基于模糊理论对Pareto解集的分布式光储接入方案个体进行排序，用以选择最优接入方案。

技术领域

本发明涉及分布式光储规划领域，尤其涉及一种计及源荷不确定性的分散光储多层级多目标优化接入方法，适用于整县光伏背景下分布式光储的合理布局。

背景技术

随着整县分布式光伏开发工作的推进，光伏的开发容量显著增加，但是光伏规划极易出现电网投资浪费、运行方案不合理等问题，所以实现电网精准投资、配电网经济运行以及光伏合理布局是需要重点关注的问题。所以，对于整县分布式光伏规划，同时考虑经济性和接入容量以及多电压层级的接入位置，是很有必要的。

然而，分布式光伏出力和负荷的高度不确定性，会给配电网的安全运行带来较大风险。而储能具有双向功率的灵活特性，若实施有效的措施，有助于提高配电网对光伏的接纳能力，因此，开展分布式光储接入方案的研究很有意义。

发明内容

本发明为了弥补已有技术的缺陷，提供一种计及不确定性的分散光储多层级多目标优化接入方法，同时考虑分布式光伏接入容量最大和分布式光储投资建设运维成本最小两个优化目标。在满足规模化分布式光伏接入下的可持续发展需求的同时，提高规划方案的经济性。

本发明提供一种计及不确定性的分散光储多层级多目标优化接入方法。具体包括：

1)建立分布式光储多层级多目标接入方案优化模型，包括：分布式光伏接入容量最大和分布式光储投资建设运维成本最小目标函数，以及配电网各项指标、分布式光伏、储能电池相关约束条件；

2)使用鲁棒优化对约束条件中的不确定参数进行处理，不确定参数包括光伏出力和负荷，并得到计及源荷不确定性的分布式光储多层级多目标接入方案优化模型；

3)模型求解，包括：使用MOEAD算法得到Pareto前沿曲线和基于模糊理论的排序法选择最优接入方案。

步骤1)所述的目标函数包括：

(1)分布式光伏接入容量最大

目标函数为馈线上所有节点光伏接入容量之和最大，如下式：

式中，P^mv_PV,i为分布式光伏在馈线中压层级侧节点i的装机容量；P^lv_PV,j为分布式光伏在馈线低压层级侧节点j的装机容量，计算中将其作为分布式光伏发电曲线的最大发电功率；N为馈线的中压层级节点数量；M为馈线的低压层级节点数量。

(2)分布式光储投资建设运维成本最小

目标函数为分布式光储投资建设运维成本最小，如下式：

minf₂＝C_cost (2)

C_cost＝C_inv+C_ope (3)

C_ope＝αC_inv (5)