基于全纯嵌入法的有源配电网灵活性资源优化运行方法

技术领域

本发明涉及潮流计算技术领域，特别是基于全纯嵌入法的有源配电网灵活性资源优化运行方法。

背景技术

随着国家“双碳”战略目标的推进，大量以光伏为主导的分布式资源大量接入配电网，逐步形成高光伏渗透率配电网，这个背景下引起的电压波动问题和用户不断提高的电压质量要求之间的矛盾愈发突出，而灵活性资源是改善电压波动问题的重要手段。灵活性资源的合理配置运行能够提高接入侧附近电压，改善系统中的潮流分布，减少系统线路损耗，对配电网乃至电力系统的高效经济运行具有重要意义。

潮流计算是电力系统规划和运行的基本分析工具，是求解最优潮流的基础。潮流求解过程是求解非线性方程组的过程，而该非线性方程求解过程导致电力系统中潮流计算将难以直接求解有源配电网中灵活性资源运行状态优化运行问题。高比例灵活性资源的出现使得电力系统的发电能力变得更加动态和不确定，同时灵活性资源的引入带来的电力系统多时间尺度运行都将给由于电力系统潮流计算带来难点和挑战，从而大大降低了潮流的求解效率。

目前电力系统中常用牛顿-拉夫逊法来求解非线性潮流方程组，但是NR法在求解潮流过程中被公认存在初值选取敏感的问题[1]，同时在面临大规模电力系统潮流计算过程中或者是含灵活性资源运行状态优化的计算过程中需要反复更新Jacobi矩阵并对其进行逆矩阵运算，从而导致该方法需计算量变大、计算速度变慢，并且当迭代次数过高时可能导致Jacobi矩阵奇异导致潮流计算不收敛[2]。考虑到在复杂多变的大规模电网系统优化问题中，往往含有多个目标，这些目标之间存在关联又相互冲突，需要使用合适的多目标优化算法，而合适的优化方法需要权衡收敛速度、鲁棒性、算法复杂度等因素。综上所述，在大规模电力系统中稳健高效地求解灵活性资源的多目标优化运行问题难度较大，存在求解效率低下、鲁棒性差、算法繁冗等问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于全纯嵌入法的有源配电网灵活性资源优化运行方法，可以更高效地降低电网的网络损耗，实现电力系统的节能环保低碳。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：基于全纯嵌入法的有源配电网灵活性资源优化运行方法，包括以下步骤：

1)首先以光伏、风力发电装置、储能作为配电网灵活性资源建立模型，以电压偏差率和系统日网损总量最低作为目标函数，建立多目标灵活性资源运行状态优化运行模型；

2)其次使用全纯嵌入法的公式，构建潮流嵌入模型；设计合适的嵌入形式，确保在目标状态下，全纯嵌入后的功率平衡方程有意义；求解初始状态处的初始解；提出电压-功率的幂级数系数递归方程式；通过帕德近似进行解析延拓路径获得目标状态下的解析解；

3)最后利用典型风光发电出力和负荷功率日前预测数据，采用多目标粒子群算法优化灵活性资源的运行状态，同时在优化过程中采用全纯嵌入潮流计算方法来计算系统潮流。

在一较佳的实施例中，多目标函数为：

f＝min(w

w

系统日总网损量：

式中：f

电压偏差率

式中，V

在一较佳的实施例中，约束条件具体为：

a.电力系统潮流约束：

b.支路潮流约束：

式中，S

使用全纯嵌入法来计算系统潮流时，首先进行全纯嵌入重构，重构成如下模型：

式中，i、k表示节点编号；Y

在初始状态s＝0下，有初始解：

给出递归方程式(8)如下：

式中，V

根据全纯函数的n阶截断幂级数，通过帕德近似进行解析延拓从而得到解析值；帕德近似是一种理多项式近似，可以比截断的泰勒级数更精准地逼近原函数，而且能有效扩大收敛域；

假设函数

将V(s)代入式(9)中，当s＝1时，可以得到帕德近似后的函数值；该函数值满足约束方程(4)、(5)。

在一较佳的实施例中，节点电压约束：

V

式中，V

支路电流约束：

I

式中，I

节点功率约束：

式中，σ

分布式电源节点出力约束：

储能有功无功出力约束：

式中，P

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)全纯嵌入法作为一种具有非迭代递归性、不依赖初始点的选取、计算效率高的潮流求解方法与拥有强大的搜索能力与快速收敛能力的粒子群优化算法有机结合，能够明显提升潮流计算以及优化目标收敛的效率和准确性，同时又不会明显增加算法的复杂程度。实现了兼顾运行经济性和电能质量的灵活性资源优化运行。

(2)利用全纯嵌入法来代替常规潮流计算方法来解决配电网中灵活性资源运行状态优化运行问题，可以避免了传统潮流计算方法中存在的Jacobi矩阵反复迭代更新的缺点，同时在潮流计算中具有非迭代递归求解全纯函数幂级数系数、以给定具备实际物理意义的可行解作为初始参考状态的非初值依赖性等优点。明显降低灵活性资源运行状态优化运行模型的潮流求解难度，提高了模型的求解效率。

(3)多目标粒子群算法经国内外研究者们的研究不断深入，算法自身性能得到不断的提升，应用领域也在不断拓展。选择该算法来处理最优潮流问题在一定程度上较为成熟。

附图说明

图1为本发明优选实施例的算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式；如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

基于全纯嵌入法的有源配电网灵活性资源优化运行方法，参考图1，包括以下步骤：

1)首先以光伏、风力发电装置、储能作为配电网灵活性资源建立模型，以电压偏差率和系统日网损总量最低作为目标函数，建立多目标灵活性资源运行状态优化运行模型；

2)其次使用全纯嵌入法的公式，构建潮流嵌入模型；设计合适的嵌入形式，确保在目标状态下，全纯嵌入后的功率平衡方程有意义；求解初始状态处的初始解；提出电压-功率的幂级数系数递归方程式；通过帕德近似进行解析延拓路径获得目标状态下的解析解；

3)最后利用典型风光发电出力和负荷功率日前预测数据，采用多目标粒子群算法优化灵活性资源的运行状态，同时在优化过程中采用全纯嵌入潮流计算方法来计算系统潮流。

具体来说：

建立目标函数

灵活性资源储能的运行状态的优化运行问题是多目标、多约束的多维问题，综合考虑配电网经济性和电能质量，将配电网日总网损和电压偏差率最小作为为目标函数。

构建多目标函数：

f＝min(w

w

1、系统日总网损量

式中：f

2、电压偏差率

式中，V

约束条件

(1)a.电力系统潮流约束：

b.支路潮流约束：

式中，S

使用全纯嵌入法来计算系统潮流时，首先进行全纯嵌入重构，重构成如下模型：

式中，i、k表示节点编号；Y

在初始状态s＝0下，有初始解：

给出递归方程式(8)如下：

式中，V

根据上面得到全纯函数的n阶截断幂级数，通过帕德近似进行解析延拓从而得到解析值。帕德近似是一种理多项式近似，可以比截断的泰勒级数更精准地逼近原函数，而且能有效扩大收敛域。

假设函数

将V(s)代入式(9)中，当s＝1时，可以得到帕德近似后的函数值。该函数值满足约束方程(4)、(5)。

(2)节点电压约束：

V

式中，V

(3)支路电流约束：

I

式中，I

(4)节点功率约束：

式中，σ

分布式电源节点出力约束：

(5)储能有功无功出力约束：

式中，P

具体步骤如下：

Step1：获取有源配电网中风力、光伏发电的日前预测出力、经典负荷的数据分布，以及配电网拓扑结构和节点导纳矩阵。

Step2：利用多目标粒子群算法进行求解，用粒子群代替鸟群，鸟类与食物之间的距离用适应值函数表示，粒子在搜索空间中以一定的速度飞行。根据个体和群体的飞行经验对该飞行速度进行动态调整，不断优化直到得到一个最优值得适应值。以储能装置为例，储能装置在配电网中日充放电功率为基本粒子，其具体形式为

式中P为粒子群，X

Step3：更新种群的数量和种群中各个粒子的状态(位置、速度、非支配解等)，并更新配电网中各个节点的电压-功率状态。

Step4：使用全纯嵌入潮流计算方法将模型中待求量包括所有节点电压V

令

作为全纯函数递归初始解，代入式(8)中，按照递归方程式不断进行递归求解待求函数的泰勒幂级数系数。在求出每一阶V

将s＝1代入，求得待求量的逼近结果，并通过比较给定的收敛精度来确定逼近到的所有节点的电压值V，PQ节点的复功率S，PV节点的无功功率Q。

Step5：根据上一步全纯嵌入法求解得到的具体潮流分布后，计算系统中的网络损耗和所有节点电压偏差的平均值作为每个粒子在当前位置下的粒子适应度。

Step6：对每个粒子将其当前适应值与其个体历史最佳位置(pbest)所对应的适应值进行比较，如果当前高，则将用当前值更新历史最佳位置

Step7：对每个粒子将其当前适应值与其全局最佳位置(gbest)所对应的适应值比较，如果当前高，则将用当前值更新全局最佳位置。

Step8：更新每个个体的速度，速度更新速度如下：

V

式中c

Step9：更新每个个体的位置速度，位置更新如下：

X

Step10：比较所有粒子的适应度，更改粒子非支配解状态，找出处于非支配解第一序列的粒子，并淘汰受支配的粒子。

终止条件判断：当迭代次数达到最大迭代次数时，如果满足则输出Pareto最优解，否则跳至步骤3，重复步骤过程。