[发明专利]一种基于改进遗传算法的分布式电源优化配置方法

说明书

本发明公开了一种基于改进遗传算法的分布式电源优化配置方法，步骤如下：从系统元件故障因素出发，得到元件的故障概率模型；从节点电压越限、支路过载和系统失负荷的角度，综合得出分类的风险严重度指标；从系统风险性成本评价分布式电源接入对配电网的影响，得到系统网损以及分布式电源运行成本风险为基础的优化配置模型；建立分布式电源输出功率的概率模型和考虑潜在运行风险成本的分布式电源优化配置模型；利用改进遗传算法求解分布式电源优化配置模型；更加全面的对分布式电源的配电网的运行风险进行评估，并在提高计算效率的同时实现了分布式电源的优化配置。

技术领域

本发明涉及分布式电源接入优化技术，尤其涉及一种基于改进遗传算法的分布式电源优化配置方法。

背景技术

21世纪以来，能源问题日益严重，清洁高效的可再生能源得到重视；如太阳能、风能等可作为分布式电源接入配电网中，降低能耗，提高电力系统可靠性和灵活性；但分布式电源并入使配电网结构更复杂，且因气候等因素造成不稳定性，给电网带来一系列问题。

为了解决分布式电源带来的问题，国内外一些研究通过对分布式电源进行选址容量上的优化配置，例如申请号为CN201810280782.7的专利提出了一种计及供电可靠性的多目标分布式电源选址定容方法，该方法进行分布式电源选址定容的多个目标函数计算，综合上述多个子目标函数建立计及供电可靠性的多目标分布式电源选址定容的目标函数，结合配电网功率平衡约束条件、分布式电源出力约束条件和配电网节点电压约束条件，建立计及供电可靠性的多目标分布式电源选址定容的优化模型，采用粒子群优化与非支配遗传排序协同进化算法进行模型求解，得到满足多个目标的分布式电源选址定容优化方案；所述多个目标函数包括反映选址定容方案经济性的目标函数；反映选址定容方案对配电网可靠性影响的目标函数；并未分开考虑经济性和风险性的多方面因素，欠缺准确性和灵活性。

有些技术从网损角度出发，对分布式电源的配电网进行风险评估，例如对申请号为CN201810241677.2的专利提出的一种含分布式电源的配电网运行风险评估方法和装置，提出了计算不同天气类型下配电线路的故障概率以及不同天气类型和运行寿命下分布式电源的故障概率；根据所述配电线路及分布式电源的故障概率，通过预先构建的分布式电源出力模型对配电网的运行状态进行仿真；根据仿真结果对配电网的运行风险进行评估；改技术并为考虑运行成本风险及潜在成本风险因素对分布式电源的配电网的影响，所以并不能全面的保证配电网运行风险评估的准确性。

因此，亟需一种基于改进遗传算法的分布式电源优化配置方法来解决现有的技术问题。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于改进遗传算法的分布式电源优化配置方法，从系统元件故障因素出发，综合考虑元件老化失效率、线路停运概率和天气因素对元件故障概率的影响，以及考虑运行风险成本及潜在风险成本因素，建立概率模型，并采用遗传算法得出分布式电源的优化配置。

本发明是通过以下技术方案予以实现的。

一种基于改进遗传算法的分布式电源优化配置方法，其特征在于，步骤如下：

S101：从系统元件故障因素出发，综合考虑元件老化失效率、线路停运概率和天气因素对元件故障概率的影响，进而得到元件的故障概率模型；

S102：从节点电压越限、支路过载和系统失负荷的角度，综合得出分类的风险严重度指标；

S103：从系统风险性成本评价分布式电源接入对配电网的影响，根据配电网运行状态的改变，通过改变指标权重值调整综合指标的组成，得到系统网损以及分布式电源运行成本风险；

S104：从风力发电机和光伏电源的出力特性，建立分布式电源输出功率的概率模型；通过分析分布式电源输出波动性对配电网运行成本的影响，建立考虑潜在运行风险成本的分布式电源优化配置模型；

S105：基于遗传算法的实现机制，求解分布式电源优化配置模型。