[发明专利]基于模拟退火算法的用户负荷组合优化方法

说明书

本发明提供了一种基于模拟退火算法的用户负荷组合优化方法，通过分析各个行业用户负荷的特性，基于电力用户负荷特性模型，提出了以变压器负载的峰谷差率和平均负载率综合最优为优化目标的用户负荷组合优化模型，并基于模拟退火算法实现了组合优化算法，用于规划求解较为合理的用户负荷接入方案。可以在进行配电网规划和用户业扩报装时提供数据支撑，辅助负荷接入的决策，提高变电站的利用率，均衡各变压器负载率，同时减小峰谷差，从而提高配电网运行的经济学和可靠性。

技术领域

本发明是基于行业用电特性深度挖掘的用户报装容量的饱和度分析，具体来说就是，基于模拟退火算法的用户负荷组合优化。

背景技术

随着社会经济的持续发展，用户用电需求不断增长，用户报装容量增长迅猛，部分房地产项目、大型商业项目的单个项目报装容量即达到新建变电站的要求，使得我国新建变电站规模一直处于较高水平。但另一方面，电网容载比仍略高于导则规定要求，变电站利用效率不高，主变容量未能得到充分释放，部分变电站间隔已开放完毕却长期处于轻载运行状态。实际上，许多用户目前的报装容量远超实际负荷，造成变电站供电方案相对较为粗放，变电站出线间隔利用率过低。我们将对实际负荷与报装容量之间存在的差异进行分析，研究电力负荷的发展趋势，为未来业扩报装的合理定容提供指导。

模拟退火算法是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，它是从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优，目前已在工程中得到了广泛应用。模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是：

1、电力用户的负荷随时间变化的特性具有一定规律，需要有一定的指标来分析不同电力用户的负荷特性；

2、根据大量用户近几年的实际负荷发展状况分析不同行业的用电趋势分析行业，为用户报装容量提供指导；

3、我们的项目目的是要使得日负荷曲线更加平缓，从而来提高变电站利用率和电网经济性及稳定性。

技术方案：

基于模拟退火算法的用户负荷组合优化方法，包括步骤：

步骤1：对日负荷进行处理并进行聚类分析，得到不同用户类型的日负荷曲线；

步骤2：建立组合优化模型：

MinF＝c₁·Max({f})+c₂·Max({|L₁-L₀|})

其中，c₁和c₂为权重系数，{f}为各变压器负荷峰谷差率的集合，L₁为各变压器平均负载率，L₀为变压器的理想运行负载率，{|L₁-L₀|}为变压器平均负载率与理想负载率偏差绝对值的集合；

约束条件包括：

(1)容量约束：l_max＜S_max；

(2)最大和最小接入量约束：H_ij表示第i个变压器与第j个用户是否有连接，数值为0或1，j表示第j个用户，m表示用户总量，h_min和h_max表示变压器上接入用户的数量的最小值和最大值；

(3)用户负荷的可移动性约束：配电网系统中有些重要负荷和大用户不宜移动，此类用户设置为不参与优化；在优化过程中，忽略网络结构的影响及无功损耗；