[发明专利]基于Benders解耦的储能、分布式电源与配电网协调规划方法

说明书

技术领域

本发明涉及基于Benders解耦的储能、分布式电源与配电网协调规划方法，属于配电网规划技术领域。

背景技术

随着能源结构的变革和新能源技术的发展，电力系统也面临着结构性的调整，近年来，国家出台了一系列政策扶持新能源发电技术的发展，分布式电源、储能在配电网中接入比例逐渐提高，致使配电网结构发生了改变。如何针对分布式电源、储能等设备的接入位置和容量进行决策，成为配电网规划中的一项新的研究热点。

由于潮流约束中基尔霍夫定律的存在，配电网规划问题通常是一个混合整数非线性规划问题，且该问题非凸，如何对它进行求解是优化过程中的一大难点，目前大部分研究采取分段线性化的方法对基尔霍夫定律形成的二次约束进行简化，这将导致约束条件、决策变量的增加，降低求解精度。一些文献将模型中非凸、非线性的约束条件松弛为二阶锥约束，将原问题转化为含锥约束的凸优化问题，在减少变量数的同时提高了求解精度。

传统配电网规划主要针对网架和变电站的建设方案进行规划，随着分布式能源设备的接入，配电网规划模型变得更加复杂，需要对多方面因素进行综合考虑，目前许多研究在确定的网架结构基础上考虑分布式电源或储能的选址定容方案，仅仅针对分布式电源和储能的优化配置进行规划，没有将其与配电网规划相结合，考虑问题不够全面。在配电网规划中，应当综合考线路建设、网架重构与分布式电源、储能等设备的建设，建立协调规划模型，才能得到更加科学的规划方案。

现有文献中，针对配电网协调规划模型的研究基本都停留在模型构建方面，针对目标函数和各类约束条件进行讨论，算法方面的研究较少。关于模型求解方法的研究主要针对各类智能算法进行改进和应用，包括遗传算法、粒子群算法等，然而这些智能算法在求解配电网规划问题时难以保证全局收敛，且无法衡量当前优化结果与全局最优解之间的差距，在求解性能上不如数值方法。然而采用数值方法直接求解面临着一大问题：同时考虑线路、变电站、储能、分布式电源等因素的规划方案将包含大量离散变量与连续变量，在每种运行方式下都包含大量约束，直接求解将耗费很长时间，且难以达到最终收敛，目前尚没有文献针对这个问题开展研究。

常规Benders分解算法的基本思路是：将问题分解为主问题与子问题，主问题处理离散变量，子问题处理连续变量，子问题形成割集作用于主问题，目前这种算法已在求解机组组合问题中得到了应用。然而在计及储能、分布式电源的配电网规划问题中，子问题是一个同时包含离散变量和连续变量的问题，无法直接形成割集，需要进一步处理。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供基于Benders解耦的储能、分布式电源与配电网协调规划方法，针对某一地区配电网及其配套的储能、分布式电源等设备的建设进行规划；在确定计及储能、分布式电源的配电网协调规划模型的基础上，提出了一种改进Benders算法，使模型的求解效率得到极大提高。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

基于Benders解耦的储能、分布式电源与配电网协调规划方法，包括如下步骤：

步骤1，初始化配电网信息，基于二阶锥优化，建立计及储能与分布式电源的配电网协调规划模型，该模型以规划期内建设和运行总成本最小为优化目标，该模型的约束条件包括建设约束、运行约束、网络拓扑约束、元件容量约束以及二阶锥约束，并将该模型表示为概略形式；

步骤2，基于Benders解耦，将上述模型分解为一个主问题与多个子问题，并对主问题进行求解，通过引入辅助变量和割集约束的方式体现子问题的优化结果，得到规划期各阶段的配电网建设方案，在初次求解主问题时，认为辅助变量为0且不考虑子问题形成的割集；

步骤3，在每个阶段中考虑多个运行场景，每个子问题针对一种运行场景下的配电网运行状态进行优化，对于每个子问题，进行整体求解，得到子问题离散变量的取值；

步骤4，将每个子问题进行分解，得到分解子问题和松弛子问题，且分解子问题仅显式包含子问题中的连续变量，求解分解子问题，得到子问题连续变量的取值和优化结果，并形成子问题割集；

步骤5，将子问题的优化结果和子问题割集分别加入子问题的目标函数和约束条件，并将子问题中的离散变量松弛为连续变量，建立松弛子问题，求解松弛子问题，得到主问题割集，返回步骤2，求解含割集的主问题，得到主问题的优化结果，判断该优化结果是否满足收敛性要求，若满足则输出规划结果，否则进入下一次迭代。

作为本发明的一种优选方案，步骤1所述将该模型表示为概略形式，具体如下：