[发明专利]一种配电网扩展规划与光储选址定容的双层优化方法

摘要

一种配电网扩展规划与光储选址定容的双层优化方法：建立主动配电网扩展规划上层优化模型，包括：确立上层模型目标函数和确定上层模型约束条件；构建光储容量配置下层优化模型，包括：确定下层模型目标函数和下层的约束条件；双层模型的求解，包括：上层模型优化方法、下层模型优化方法和双层优化方法。本发明建立的以配网企业和用户为主体，以求取经济性成本最优为目标的双层优化模型，综合分析了光储系统接入和配电网的扩展规划对配网企业和用户的经济性影响，以年成本费用为目标函数的规划模型，可很好地评估配电网经济性。本发明的方法可以合理配置光储系统，从而有效降低用户的购电成本，增大光伏能源的就地消纳量，可有效降低配电系统网络损耗。

主权项

一种配电网扩展规划与光储选址定容的双层优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立主动配电网扩展规划上层优化模型，包括：(1)确立上层模型目标函数，针对配电网企业解决配电网规划以及光储的选址问题，考虑配电网企业总成本/收益最优的目标函数如下：CBdnoTol=BdnoTrans-CdnoNl-CnetLos-CupPur---(1)]]>式中，表示配电网企业的总成本/收益，当值为正时，表示配电网企业获得收益，值为负时，表示配电网企业亏损；表示与用户交易所取得的收益，即配电网企业与用户进行电能交易的收益，若用户向配电网倒送功率，配电网企业向用户支付上网费用，若配电网向用户输送功率满足负荷需求，配电网企业从用户侧获取售电收益；表示线路投资成本，即配电网企业在进行扩展规划的过程中新建线路和转供路径的投资成本，本发明中采用线路投资成本等年值进行计算；表示网损成本，即配电网在运行过程中产生的网络损耗成本；表示购电成本，即配电网企业向上级电网购置电能的购电成本，各项成本/收益的具体计算公式如下：BdnoTrans=Σi∈ΨPVBpvess(i)Grid-Σi∈ΨLDCload(i)Sup---(2)]]>式中，ΨPV表示安装光储系统的节点集合，表示节点i上的用户向电网购电的购电成本，表示节点i上的用户向电网倒送功率所获取的收益；CdnoNl=r(1+r)T(1+r)T-1Σk=1NbcnlxkNlk---(3)]]>式中，cnl表示投资建设单位长度线路的费用，表示第k条待新建线路或转供路径的状态，为1表示第k条待新建线路被选择新建，为0表示未被选择新建，lk表示第k条待新建线路或转供路径的长度，Nb表示网络中待新建线路和转供路径的总数，r表示贴现率；CnetLos=Σd=1365Σt=124closs·Ploss(t)d---(4)]]>式中，closs表示单位网损电量的费用，表示第d天第t小时的系统网损功率；CupPur=Σd=1365Σt=124cup·(Ploss(t)d+Σi∈ΨLDPsup(t,i)d)---(5)]]>式中，cup表示配电网企业向上级电网购电的单位购电电价，表示第i个节点第d天第t小时的网供负荷功率，ΨLD表示节点集合；(2)确定上层模型约束条件；2)构建光储容量配置下层优化模型，包括：(1)下层模型目标函数考虑用户总成本/收益最优的目标函数如下：CBco=[CBco(1)Tol,...CBco(i)Tol,...,CBco(nPV)Tol]---(13)]]>CBco(i)Tol=Bpv(i)Gen-Cco(i)Ins-Cco(i)Re-Cco(i)Ma-Cco(i)Trans---(14)]]>其中，nPV表示安装光储系统的用户总数；表示节点i上的用户的总成本/收益，值为正时，表示用户获得收益，值为负时，表示用户亏损；表示光伏发电补贴；表示设备安装成本；表示设备置换成本；表示设备维护成本；表示电能交易成本；各项成本的具体计算公式如下：Cco(i)Trans=Cload(i)Sup-Bpvess(i)Grid---(15)]]>式中，表示节点i上的用户向电网购电的购电成本，表示节点i上的用户向电网倒送功率所获取的收益；Cco(i)Inv=r(1+r)T(1+r)T-1(Npv(i)CpvInv+Ness(i)CessInv)-α·r(1+r)T-1(Npv(i)CpvInv+Ness(i)CessInv)---(16)]]>式中，r表示贴现率，α表示设备残值占设备初值的百分比，Npv(i)表示光伏安装数，Ness(i)表示储能安装数，表示单个光伏安置成本，表示单个储能安置成本；Cco(i)Re=r(1+r)T(1+r)T-1(Rpv(i)·CpvIns+Ress(i)·CpvIns)---(17)]]>Rpv(i)表示整个工程周期内光伏的置换数，Ress(i)表示储能的置换数，Lpv表示光伏使用寿命，Less表示储能使用寿命，T表示工程周期；Rpv(i)=Npv(i)·[TLpv],Ress(i)=Ness(i)·[TLess]---(18)]]>Cco(i)Ma=Npv(i)CpvMa+Ness(i)CessMa---(19)]]>表示单个光伏装置的维护成本，表示单个储能装置的维护成本；(2)确定下层的约束条件；3)双层模型的求解，包括：(1)上层模型优化方法对上层模型的优化是采用二进制粒子群算法，选择上层模型的目标函数，即配电网企业的总成本/收益作为粒子群优化的适应度值，具体编码方法如下：假定配电网络中有Nb条待新建的线路，Nt条转供路径，和Np个安装光伏及储能装置的负荷节点，则第u个粒子的位置和速度如下式所示：Xu=[x1l,x2l,...,xNbl,xNb+1l,x2l,...,xNb+Ntl,x1n,x2n,...,xNpn]Vu=[v1l,v2l,...,vNbl,vNb+1l,v2l,...,vNb+Ntl,v1n,v2n,...,vNpn]u=1,2,3...,M---(26)]]>其中，Xu表示全部粒子的集合，集合中的任一元素取值为0或者1，M表示粒子数量；(2)下层模型优化方法本发明采用完全信息环境下非合作Nash博弈理论构建的非合作Nash博弈模型中，各用户的决策变量为各自的光伏安装容量、储能安装容量以及节点处最大倒送功率，若在博弈中存在均衡点，则Nash博弈模型如下：(Npv(i)*,Ness(i)*,Pgridmax(i)*)=argmax(Npv(i),Ness(i))Cco(i)Inv{(Npv(i),Ness(i),Pgridmax(i))|(Npv(j)*,Ness(j)*,Pgridmax(j)*),j≠i}---(27)]]>式中，表示节点i上光伏安装数、储能安装数和最大倒送功率的均衡解值；(3)双层优化流程上层以配电网企业新建线路和光储系统的位置为决策变量，优化配电网企业线路投资成本和运营成本，下层以用户配置光储的容量为决策变量，优化用户光储投资成本和运营成本；下层将局部优化结果反馈上层，上层再进行整体优化，如此迭代反复，最后完成整个优化过程。