CN114567006B 一种配电网多目标优化运行方法及系统 （国网浙江省电力有限公司电力科学研究院）

本发明公开了一种配电网多目标优化运行有技术对于功率调节资源的调节速率约束的考2当储能系统参与调节时，选择每个储能系统在每个优化时刻的输出功率作为决策变步骤四，根据步骤三中的系统约束，构建日运行成本所述日运行成本最低为整日调度周期配电网运行成本最低，所述综合能源效率最高为整日调度周期配电网综合能源效率最高，所述向下调节模型通过电力电子元件在每一优化时3对于电动汽车负荷，在电动汽车参与调节前无序充电的情况下，将得到各可调资源在每一优化时刻的出力大小，结合每一优化时采用优化算法求出可调资源辅助配电网优化运行问题的最优解，并根据最优解执行，2.如权利要求1所述的一种考虑可调资源调节速率的配电网多目标优化运行方法，其3.如权利要求2所述的一种考虑可调资源调节速率的配电网多目标优化运行方法，其度cg为第9个冷负荷的等效热容R为第9个冷负荷的等效热阻，c/kw；Ta为t时4对第个冷负荷供冷的所有电制冷机组制的调节速率约束的某电动汽车在某时刻内于某充电桩处选择是否充电属于0_1规划问题，将决策变量定义为t时刻第i类电动汽车在第i个充电桩处的充电状态矩阵中的元素，均为0_1二进制整t时刻第i个充电桩的输出功率pi的计算公式，如下式所示：用于反映某一优化时刻某个充电桩的输出功率与所有电动汽车的充电功率之间的关满足每时刻内充每处电桩式的输出功率界限约54.如权利要求1所述的一种考虑可调资源调节速率的配电网多目标优化运行方法，其n,为网络中支路总数；5.如权利要求1所述的一种考虑可调资源调节速率的配电网多目标优化运行方法，其6时刻分布式电源的上网调度成本的计算公式如下：76.如权利要求1所述的一种考虑可调资源调节速率的配电网多目标优化运行方法，其所述步骤五中，对电动汽车负荷，构建下层双优化目标模型及先对每个优化时刻在网络拓扑中每个充电桩节点处充电的电t时刻第i类电动汽车在第i个充电桩处的最优组合充电计划；然后根据下层优化得到的电动汽车最优组合充电计划求解出每一优化时刻每一处充电桩的输出功率，将之作为恒定负日净负荷增长比总和两个优化目标的所占权重；e"和分别为日充电费用总和及日净8"7.如权利要求6所述的一种考虑可调资源调节速率的配电网多目标优化运行方法，其所述总优化目标模型为了使下层优化的归一化目标函数之和fsubayer最小，需要使得会更加趋向于不充电，相比于调度前无序充电状态时各参量的取值，调度后会使得中的折中解。8.如权利要求1所述的一种考虑可调资源调节速率的配电网多目标优化运行方法，其提出后会得到组解；随后，将组解对应的所有(rxm)个目标函数计算值做归9其中，为组解中每一组解对应的个目标函数归一化值之和组成的向量，9.如权利要求1_8任一所述的一种考虑可调资源调节速率的配电网多目标优化运行方需要设置参与运算的种群大小，并将所有参与优化的决策变量当做所述统一生成方法分为首优化时刻基因初始值的统一生成方法、非首不同可调资源在非首优化时刻的基因初始值生成会受到前一时刻内的取值大小及调所述特殊生成方法基于前一调度时段结束时刻储能系统的荷电状态及调节速率约束对下一优化时刻储能系统的输出功率取值上下限特殊生成方法的首优化时刻基因初始值的生成方法与统一生成方法的首优化时刻基特殊生成方法的非首优化时刻基因初始值的生成方法中，增实现如权利要求1_9任一所述的一种考虑可调资源调节速率的配电网多目标优化运行方[0005]针对现有技术的缺陷，本发明的目的一在于提供一种能够满足最大调节速率约[0006]本发明的目的二在于提供一种建立上层优化目标函数的子目标函数作为下层优化的目标函数的方法，一定程度上避免出现优化可能造成的最终优化结果并非最优的情[0027]所述向下调节模型通过电力电子元件在每一优化时刻有意地降低可再生能源出电网优化调度的仿真计算更加精确，满足参与优化的设备在工程中的实际约束要求的优[0062]对第g个冷负荷(厅室)供冷的所有电制冷机组制的调节速率约束的计算公式如[0067]其中，为对第g个冷负荷(厅室)供冷的所有电制冷机组的总输出功率上限，[0068]某电动汽车在某时刻内于某充电桩处选择是否充电属于0_1规划问题，将决策变[0071]用于反映某一优化时刻某个充电桩的输出功率与所有电动汽车的充电功率之间2；gg[0092]pisBSP⃞,yhe[1,b为网络中支路总数；[0097]所述步骤四中，以整日调度周期配电网运行成本最低为优化目标的计算公式如[0120]先对每个优化时刻在网络拓扑中每个充电桩节点处充电的电动汽车进行组合优s$,即t时刻第j类电动汽车在第i个充电桩处为t时刻第b个电动汽车的输出[0127]对两个目标函数通过先归一化处理CEVA和RΔLoad的值，使得每次优化计算得到的总和及日净负荷增长比总和两个优化目标的所占权重；ef"和分别为日充电费用总和"可取值为其中为高峰得CEVA尽量小的同时使得RΔLoad的值尽量大；在高峰电价时刻内由于充电单车会更加趋向于不充电，相比于调度前无序充电状态时各参量的取值，调度后会使得[0133]本发明从建立上层优化目标函数的子目标函数作为下层poppop为第mobj个目标函数对应的in个目标函数计算值中的最大值；为第mobj个目标函数对[0144]其中，为组解中每一组解对应的Mobj个目标函数归一化值之和组成的向obj个优化目标所占的权重；[0151]不同可调资源在首优化时刻的基因初始值生成不受调节速率的约束，如下式所[0155]不同可调资源在非首优化时刻的基因初始值生成会受到前一时刻内的取值大小[0158]所述特殊生成方法基于前一调度时段结束时刻储能系统的荷电状态(StateofCharge,SOC)及调节速率约束对下一优化时刻储能系统的输出功率取[0159]特殊生成方法的首优化时刻基因初始值的生成方法与统一生成方法的首优化时ess为储能系统的初始荷理器实现上述的一种考虑可调资源调节速率的配电网多目标分层优化优化电网优化调度的仿真计算更加精确，满足参与优化的设备在工程中的实际约束要求的优可调资源参与配电网优化运行问题的最终优化量的调节不需要考虑调节速率约束，而仅仅考虑其并网功率大于零小于预测出力大小即一时刻末的荷电状态(SOC)表示在这一时刻末的剩余电能量大小，因此限制了下一优化时总输出功率作为决策变量(假设对同一冷负荷供冷的所用户期望温度的波动上下限与电制冷机组设定[0214]式(9)中，为对第g个冷负荷(厅室)供冷的所有电制冷机组的总输出功率上某充电桩处选择是否充电属于0_1规划问题，因此可将决策变量定义为t时刻第j类电动汽[0219]式(10)描述了某一优化时刻某个充电桩的输出功率与所有电动汽车的充电功率t时刻第j类电动汽车不允许在第i个充电桩处充电，则该情况下则不需要将中的所有元电桩的输出功率上下限另做约束，但需要满足每时刻内充每处电桩式的输出功率界限约于式(12)中计算每辆电动汽车直至充满时的剩gg[0240]pisBSP⃞,yhe[1,b为网络中支路总数。时刻开始充电，将某调度时段中间时刻停止充电的情况等效为到该时段结束时刻停止充为整个时刻内的平均充电功率，由此来计算电动汽车参与调节前无序充电时的负荷大小。[0262]由于引入电动汽车类可平移负荷，导致多目标优化问题(10)中所描述的最优充电状态矩阵即t时刻第j类电动汽车在第i个充电桩处的最优组[0264]本发明考虑在下层优化中选择日充电费用总和最低作为优化目标之一的原因在削峰填谷，并且此优化目标属于上层优化目标日运行成本最刻净负荷增长比总和最低为优化目标则能够保证在系统有功总负荷的波谷时刻内尽量避题分解成求解一个个线性规划问题，并且在求解的[0272]对于可调资源辅助配电网优化运行的多目标问题，由于既包括复杂非线性约束多目标问题时选择采用快速非支配排序遗传算法(Non_dominatedSortingGenetic[0275]NSGA_II算法在第一代父代和之后每一代子代及上一代父代组成的种群中进行快[0277]NSGA_II算法在更新新父代种群的过程前定义了拥挤距离的概念，保证了种群的[0279]NSGA_II算法在更新新父代种群的过程中采用含精英保留机制的拥挤度排序方法，按从低到高的Pareto等级对非支配解集依次排序并赋值给新父代种群，直至某一Pareto等级对应的非支配解集的个体不能全部放入新父代种群(新父代种群大小到达N)，pop法优化所需的时间，含精英保留机制的拥挤度排序过程的最大时间复杂度为O(2Nlgpop0.010.010.010.010.010.550.550.550.550.5510.450.450.4510.50.50.50.50.5[0304]a.各类型电动汽车的起始充电时刻、日行驶里程和充电功率为相互独立的随机0.90.832.62.51.5等效热容(kW/℃)2.51.5图4所示。电动汽车有序充电时电网有功总负荷与无序充电时电网有功总负荷的对比