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    基于自適應(yīng)遺傳算法的分布式電源優(yōu)化配置

    2021-01-06 04:17:56郝文斌謝明洋史晨豪徐炅淵張明玉
    四川電力技術(shù) 2020年6期
    關(guān)鍵詞:損耗遺傳算法分布式

    郝文斌,謝明洋,謝 波,曾 鵬,史晨豪,徐炅淵,張明玉

    (1.國網(wǎng)四川省電力公司成都供電公司,四川 成都 610041;2.上海電力大學(xué),上海 200090)

    0 引 言

    全球經(jīng)濟的迅速發(fā)展和人們用電需求的提升導(dǎo)致以化石能源為主的自然資源逐漸枯竭[1]?;陲L、光等可再生能源的分布式電源具有環(huán)境友好、調(diào)度靈活等特點,能有效促進社會的可持續(xù)發(fā)展[2]。隨著能源互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)工作的持續(xù)推進,大量分布式電源隨機接入城市配電網(wǎng),導(dǎo)致配電網(wǎng)潮流改變,帶來嚴重的安全問題[3-5]。如何在配電網(wǎng)中確定分布式電源的接入點和安裝容量以提升系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟性是當前的研究重點。

    目前,已有較多學(xué)者對分布式電源如何接入配電網(wǎng)進行了研究。文獻[6]提出了采用帶慣性權(quán)重的粒子群算法進行分布式電源選址和定容的計算方法,通過算例驗證了所提算法有較強全局搜索能力和收斂速度。文獻[7]建立了光伏電源選址和定容的配電網(wǎng)絡(luò)損耗最小、節(jié)點電壓偏移最小和接入費用最小的多目標優(yōu)化模型,并提出一種基于遺傳算法改進的并列選擇法,通過算例驗證了該方法的可行性。文獻[8]以降低配電網(wǎng)運行線損為優(yōu)化目標,采用了粒子群優(yōu)化與非支配遺傳排序協(xié)同進化算法,結(jié)合算例得出了分布式電源最優(yōu)接入容量。上述文獻的側(cè)重點局限于以電壓和網(wǎng)損作為優(yōu)化目標,或通過改進求解算法提高收斂速度,并未充分考慮站在電網(wǎng)規(guī)劃角度,以投資運行成本等經(jīng)濟性指標為優(yōu)化目標對分布式電源進行優(yōu)化配置。

    在未知分布式電源的接入點、容量和接入個數(shù)的前提下,建立了以投資成本、運行維護成本、網(wǎng)絡(luò)損耗成本和購電成本之和最小為目標的分布式電源的選址定容優(yōu)化模型,結(jié)合前推回推潮流計算法,利用自適應(yīng)遺傳算法求解該模型。潮流計算過程中,將分布式電源視為PV節(jié)點,以其接入配電網(wǎng)的位置和對應(yīng)的容量為主要變量,從而對其進行優(yōu)化配置。通過IEEE 33配電網(wǎng)節(jié)點進行算例仿真,得到了同時滿足安全性和經(jīng)濟性的分布式電源優(yōu)化配置方案,同時有效減少了網(wǎng)絡(luò)損耗,提高了電壓水平。

    1 分布式電源選址定容優(yōu)化模型

    1.1 目標函數(shù)

    站在電網(wǎng)運行角度,綜合考慮分布式電源接入的投資成本、運行維護成本、網(wǎng)絡(luò)損耗成本和購電成本,建立了目標函數(shù):

    minZ=min(ZINV+ZOP+ZPL+ZB)

    (1)

    式中:Z為總運行成本;ZINV為投資成本;ZOP為運行維護成本;ZPL為網(wǎng)損成本;ZB為購電成本。

    1)投資成本

    (2)

    式中:N為配電網(wǎng)的節(jié)點數(shù)量;xk表示是否在節(jié)點安裝分布式電源;cinv為單位容量的投資成本;PDG,k為裝在第k個節(jié)點上分布式電源的容量;r為年投資回報率;n為規(guī)劃年限。

    2)運行維護成本

    (3)

    式中,cop為單位容量的分布式電源運行維護成本。

    3)網(wǎng)絡(luò)損耗成本

    (4)

    式中:NL為配電網(wǎng)絡(luò)支路總數(shù);ce為單位電價;τmax為年最大電網(wǎng)損耗小時數(shù);Pi為配電網(wǎng)第i條支路上的有功功率;λ為系統(tǒng)功率因數(shù);UN為系統(tǒng)額定電壓;Ri為第i條支路上的電阻阻值。

    4)購電成本

    分布式電源接入配電系統(tǒng)后可直接為負荷供電,從而減少電網(wǎng)向發(fā)電企業(yè)的購電費用。

    (5)

    式中:Tmax為年最大電網(wǎng)利用小時;Pload,j為第j個節(jié)點的負荷。

    1.2 約束條件

    1)潮流平衡約束

    (6)

    式中:e為節(jié)點電壓實部分量;f為節(jié)點電壓虛部分量;Gij為節(jié)點導(dǎo)納矩陣中的電導(dǎo);Bij為節(jié)點導(dǎo)納矩陣中的電納;Pi和Qi分別為注入節(jié)點i的有功功率和無功功率。

    2)節(jié)點電壓約束

    (7)

    3)分布式電源接入總?cè)萘考s束

    (8)

    式中,μ為分布式電源總?cè)萘肯拗葡禂?shù),這里取0.22。

    4)分布式電源接入節(jié)點容量約束

    為避免分布式電源的接入改變潮流,對其接入點容量進行約束。

    (9)

    2 求解方法

    遺傳算法(genetic algorithm,GA)是根據(jù)生物界的自然選擇機制演變而來的一種隨機搜索算法。類似于遺傳過程中染色體的分裂重組,GA主要算子包括選擇、交叉和變異,通過一系列運算后將最大適應(yīng)度的個體作為最優(yōu)解。傳統(tǒng)遺傳算法中的交叉、變異概率為定值,不具備物種進化過程中的自適應(yīng)特性,容易陷入局部最優(yōu),制約算法全局搜索能力。為此,自適應(yīng)遺傳算法應(yīng)運而生,其自適應(yīng)交叉概率和變異概率根據(jù)式(10)—式(11)動態(tài)生成,提高了遺傳多樣性,避免過早陷入局部最優(yōu)。

    (10)

    (11)

    基于自適應(yīng)遺傳算法[9-10]的分布式電源優(yōu)化配置模型的求解步驟如下:

    2)初始化種群。在Matlab中通過前推回推潮流計算方法,在滿足約束的情況下,計算目標函數(shù)值和各個個體適應(yīng)度。

    3)按照適應(yīng)度排序保留前Ngen個個體,當隨機變量小于自適應(yīng)交叉概率時,進行雙親雙子單點交叉,并將父代、子代合并形成新種群。對于該新種群,當隨機變量小于自適應(yīng)變異概率時,執(zhí)行變異。消除無效個體,按照適應(yīng)度保留Ngen個個體。

    4)重復(fù)上述步驟,直到達到最大迭代次數(shù)。具體流程如圖1所示。

    圖1 算法流程

    3 算例分析

    選取了IEEE 33節(jié)點配電網(wǎng)構(gòu)造算例,該配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。該配電網(wǎng)額定電壓為12.66 kV,總有功負荷為3715 kW,總無功負荷為2300 kvar。單位容量投資成本cinv為1500元/kW,年投資回報率r為0.1,規(guī)劃年限n為20年,單位運行維護成本cop為500元/kW,單位電價ce為0.5元/kWh,年最大電網(wǎng)損耗小時τmax為3200 h,系統(tǒng)功率因數(shù)λ為0.9,年最大電網(wǎng)利用小時Tmax為5600 h。

    圖2 IEEE 33 節(jié)點配電系統(tǒng)

    表1為分布式電源的配置方案,分布式電源接入總?cè)萘繛?80 kW,小于總有功負荷的22%,滿足要求。結(jié)合圖2可知,分布式電源都安裝于網(wǎng)絡(luò)末端,這是由于網(wǎng)絡(luò)末端傳輸功率較長,就地提供功率能有效減少線路損耗。

    表1 分布式電源配置方案

    表2為接入分布式電源前后的成本,接入分布式電源前,系統(tǒng)不需考慮投資和運行維護成本,但是網(wǎng)絡(luò)損耗成本和購電成本較高。分布式電源接入后,通過在輻射網(wǎng)絡(luò)末端供電,使得網(wǎng)絡(luò)損耗成本降低了17.78萬元,減少購電費用206.64萬元,雖然增加了投資和運行維護成本,但是總成本減少了168.97萬元。由此可見所提方法對分布式電源的優(yōu)化配置,給配電網(wǎng)運行帶來了可觀的經(jīng)濟效益。

    表2 分布式電源接入前后成本 單位:萬元

    圖3為分布式電源接入前后節(jié)點電壓對比,經(jīng)所提配置方法將分布式電源合理接入配電網(wǎng),有效提高了各節(jié)點尤其是最小電壓節(jié)點的電壓水平,增加了在負荷增加時系統(tǒng)的承受能力,極大提高了配電網(wǎng)運行的安全穩(wěn)定性。

    圖3 分布式電源接入前后節(jié)點電壓對比

    圖4為分布式電源接入前后線路有功損耗對比,由圖可知,系統(tǒng)接入分布式電源后,線路有功損耗由原來的211.92 kW降低到了100.75 kW,減少了52.46%,有效促進了電網(wǎng)的節(jié)能降損。

    圖4 分布式電源接入前后線路有功損耗對比

    圖5為自適應(yīng)遺傳算法和傳統(tǒng)遺傳算法收斂曲線對比圖,由圖可知,采用自適應(yīng)遺傳算法,極大地提高了系統(tǒng)的收斂速度,有效避免了陷入局部最優(yōu)。

    圖5 算法收斂性對比

    4 結(jié) 語

    站在電網(wǎng)規(guī)劃角度,充分考慮經(jīng)濟效益,提出了一種基于自適應(yīng)遺傳算法的分布式電源接入配電網(wǎng)的優(yōu)化配置方法,經(jīng)Matlab程序仿真驗證,得出結(jié)論如下:

    1)所建分布式電源優(yōu)化配置模型能夠有效減少配電網(wǎng)運行成本,降低網(wǎng)絡(luò)有功損耗,提高電壓質(zhì)量,可為分布式電源接入配電網(wǎng)的規(guī)劃設(shè)計提供參考。

    2)將自適應(yīng)遺傳算法應(yīng)用于分布式電源的選址定容中,提高了全局搜索能力,避免過早陷入局部最優(yōu)。

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