[发明专利]考虑配电网单位供电能力费用的配电自动化终端配置方法在审
申请号: | 202011407638.9 | 申请日: | 2020-12-04 |
公开(公告)号: | CN112487696A | 公开(公告)日: | 2021-03-12 |
发明(设计)人: | 刘洪;滑雪娇;徐正阳;葛少云 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G06F30/25 | 分类号: | G06F30/25;H02J13/00;G06F111/04;G06F111/06;G06F113/04;G06F119/02 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 杜文茹 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 考虑 配电网 单位 供电 能力 费用 配电 自动化 终端 配置 方法 | ||
1.一种考虑配电网单位供电能力费用的配电自动化终端配置方法,其特征在于,包括:搭建配电自动化终端配置框架,并对配电自动化终端配置框架进行求解;所述的配电自动化终端配置框架是由配电自动化终端配置层和供电能力评估层构成;其中,所述的配电自动化终端配置层是以配电网单位供电能力费用为目标函数,以分段开关处的配电自动化终端的配置为优化变量,以系统的可靠性约束为约束条件,从而得到终端配置方案以及系统综合费用,并将终端配置方案传递给供电能力评估层面;所述供电能力评估层面是以系统最大供电能力为目标函数,以为各条馈线在尖峰负荷时刻的接入负荷Pabmax为优化变量,以终端配置后的可靠性为约束条件,并将系统最大供电能力传递给配电自动化终端配置层。
2.根据权利要求1所述的考虑配电网单位供电能力费用的配电自动化终端配置方法,其特征在于,配电自动化终端配置层中所述的目标函数表示如下:
C2=C1·α (3)
C=C1+C2+C3 (5)
式中,F为配电网单位供电能力费用,由系统综合费用和系统最大供电之比得到;T为系统的供电能力;C为系统综合费用,包括设备投资费用C1、运行费用C2和停电损失费用C3;Ns为分段开关数量;Ns2和Ns3分别为二遥终端和三遥终端数量;cs为分段开关的投资现值单价;cs2为二遥终端投资现值单价;cs3为三遥终端投资现值单价;r表示设备的经济使用年限;β为投资回收率;α为运行维护费用占投资的比例;m为系统中负荷点数量;Pi为系统负荷点i的平均负荷;toff,i为系统负荷点i的年平均停电时间;cL(i)为系统负荷点i的单位电量平均停电损失费用。
3.根据权利要求1所述的考虑配电网单位供电能力费用的配电自动化终端配置方法,其特征在于,配电自动化终端配置层中所述的约束条件具体如下:
(1)满足可靠性约束,即满足给定的可靠性要求;
(2)满足电压质量要求,即节点电压满足Umin≤U≤Umax;
(3)满足支路过负荷约束I≤Imax。
4.根据权利要求1所述的考虑配电网单位供电能力费用的配电自动化终端配置方法,其特征在于,供电能力评估层中所述的目标函数表示如下:
式中,T为系统的供电能力,n为主变台数,q为第a台主变相连的馈线数,Pabmax为第a台主变相连的第b条馈线在全网的尖峰负荷时刻所能够接入的负荷值。
5.根据权利要求1所述的考虑配电网单位供电能力费用的配电自动化终端配置方法,其特征在于,供电能力评估层中所述的约束条件如下:
式中,m为系统中负荷点数量,H为在规定时间内的需电小时数,Uj为负荷点j的年停运时间,Yj负荷点j的用户数;ASAI0表示系统可靠性目标。
6.根据权利要求1所述的考虑配电网单位供电能力费用的配电自动化终端配置方法,其特征在于,所述的对配电自动化终端配置框架进行求解,是分别对配电自动化终端配置层和供电能力评估层进行求解;其中,
(1)对配电自动化终端配置层求解,是采用整数粒子群算法进行求解,粒子群算法中的粒子每一维的取值范围为0、1和2,其中0代表没有建设自动化终端设备,1代表建设二遥设备,2代表建设三遥设备;具体包括:
(1.1)输入系统数据,将所有待安装开关的位置进行编码,产生初始种群;
(1.2)根据每个个体中形成的开关和配电终端的配置方式进行可靠性计算,并在此基础上进行适应度计算;
(1.3)对个体按照适应度的大小进行排序,记录最优个体极值与全局极值,保留最优个体极值和全局极值对应的个体,并更新粒子位置;
(1.4)重复第(1.2)步~第(1.3)步,直到满足终止条件。
(2)对供电能力评估层求解,是采用遗传算法,具体包括:
(2.1)首先生成初始种群,确定种群初始规模与个体初始编码,随机产生满足可靠性约束的馈线初始负荷分布;
(2.2)计算种群中所有个体的可靠性指标,并与系统可靠性目标ASAI0比较,仅保留满足约束的个体,即大于等于系统可靠性目标ASAI0的个体,淘汰不满足约束的个体,即小于系统可靠性目标ASAI0的个体;
(2.3)进行精英保留和轮盘赌选择操作,算法终止条件为最优个体的供电能力结果收敛或达到最大迭代次数;
(2.4)输出网络满足可靠性约束的最大供电能力。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学,未经天津大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011407638.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。