[发明专利]一种基于粒子群随机优化的分布式电源接纳能力评估方法

说明书

本发明涉及一种电力系统规划领域分布式电源接纳能力评估方法，具体为一种基于粒子群随机优化的分布式电源接纳能力评估方法。本方法选取电网分布式电源负荷期望成本为适应度函数，即（分布式电源的年发电收入‑分布式电源的年运行成本）与电网年期望负荷损失之商为适应度函数。采用粒子群算法生成分布式电源规划建设方案种群，计及分布式电能预测偏差和需求侧响应以及传统机组检修故障等不确定性因素，采用风险评估方法对粒子进行安全校核，计算符合安全校核的粒子的适应度函数，从而确定电网对分布式电源接纳能力，最终确定最优分布式电源规划方案。

技术领域

本发明涉及一种电力系统规划领域分布式电源接纳能力评估方法，具体为一种基于粒子群随机优化的分布式电源接纳能力评估方法。

背景技术

随着分布式电源并网容量的增多，电网弃风弃光现象愈加严重，2016年全国弃风电量497亿千瓦时，部分地区弃风率超40%，最严重的机组弃风率超过50%。按照风电场投资成本和回收周期估算，机组弃风率高于50%时，该机组发电收益无法抵消风电投资，弃光的现象也不容乐观，从而使得分布式发电商的利润无法保证，同时也使得新能源发电成本居高不下。目前分布式电源发电通过政府补贴等保证其收益，而随着电力市场的发展，未来的分布式电源必然会和火电厂共同参与市场竞争，除了通过绿色证书等方式弥补分布式电源的发电成本外，保证分布式电源的利用率是提高分布式电源竞争力的根本解决措施，同时也是提高新能源利用率的有效措施。

为了提高电网对分布式电源的消纳能力，研究人员通过增加储能、区域电网调度、优化调度、机组组合等策略，尽可能的减少弃风弃光量。而究其根本，大规模弃风弃光的原因在于规划时没有充分考虑运行状况下电网对分布式电能的消纳能力，因此在规划阶段，基于各种可能的应用场景，计及各种不确定性因素对分布式能源消纳的影响，对电网对分布式电源的接纳能力进行合理评估，从而提出更加合理的分布式电源规划方案，是解决弃风弃光和降低分布式发电成本的根本解决方案。

随着电力市场的发展，如何根据分布式电源的建设成本和实际电网对分布式能源的利用能力，确定分布式电源的规划方案目前尚处于探索之中。

发明内容

本发明为了解决电力系统分布式电源优化规划问题，提出了一种基于粒子群随机优化的分布式电源接纳能力评估方法。通过对分布式电源并网后电网的性能分析，来确定电网对分布式电源的接纳能力，进而确定电网分布式电源规划方案。

本方法选取电网分布式电源负荷期望成本为适应度函数，即（分布式电源的年发电收入-分布式电源的年运行成本）与电网年期望负荷损失之商为适应度函数，（分布式电源的年发电收入-分布式电源的年运行成本）越大，表明分布式电源接入后利用率越高，越有利于降低电网运行成本；年期望负荷损失越小，表明分布式电源接入后为电网带来的风险越小；该适应度函数值越大表明该分布式电源规划方案越好。采用粒子群算法生成分布式电源规划建设方案种群，计及分布式电能预测偏差和需求侧响应以及传统机组检修故障等不确定性因素，采用风险评估方法对粒子进行安全校核，计算符合安全校核的粒子的适应度函数，从而确定电网对分布式电源接纳能力，最终确定最优分布式电源规划方案。

本发明是采用如下的技术方案实现的：一种基于粒子群随机优化的分布式电源接纳能力评估方法，包括以下步骤：

步骤一：选取全年的典型日，确定每种典型日的负荷、分布式电源功率特性曲线、传统机组运行情况，并确定该类型典型日在全年的概率；

步骤二：采用粒子群优化算法生成分布式电源规划方案粒子初始种群，设粒子初始种群数为Q，每个粒子中各分布式电源的容量需满足约束：各分布式电源的待建容量为单台机组容量的整数倍,各个分布式电源的容量大于待建地点的最小允许规划容量，且小于最大允许规划容量；全部待建分布式电源的容量之和小于电网的总负荷；