杨晓辉(1978), 男, 博士, 教授, 研究方向为智能控制和微电网优化(E-mail:
杨爽(1996), 女, 硕士在读, 研究方向为分布式电源优化配置
徐正宏(1997), 男, 硕士在读, 研究方向为智能控制
分布式电源(distributed generation, DG)接入位置和容量的不合理规划会对配电网造成不利影响,而灵活配电单元具有灵活控制系统潮流分配和改善电压等优点,因此文中提出在规划中计及灵活配电单元的稳态计算模型和控制策略。为更合理地对DG进行选址和定容,文中首先建立基于全寿命周期成本(life cycle cost, LCC)、网络损耗和电压偏差3个指标的综合接受度标准模型。然后提出采用改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对模型进行求解,并在算法中引入高斯变异和Tent混沌,提高算法的全局搜索能力及收敛速度。最后以IEEE 33节点配电网系统为例进行仿真,考虑未接入和接入灵活配电单元2种情况,分别运用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)和ISSA进行求解。结果表明,计及灵活配电单元可以有效控制系统潮流,改善配置DG后的系统运行状态,并且ISSA比其他算法的优化结果更高效准确。
The unreasonable planning of the access location and capacity of distributed generation (DG) affects the distribution network. The flexible power distribution unit has the advantages of flexible power flow distribution and voltage improvement. The steady-state calculation model and control strategy model of the flexible distribution unit are put forward. In order to locate and fix the capacity of DGs more reasonably, the comprehensive acceptance standard model of three indexes, namely life cycle cost (LCC), network loss and voltage deviation are established firstly. Then, the improved sparrow search algorithm (ISSA) is proposed to solve the model. Gaussian variation and Tent chaos are introduced to improve the global searching ability and convergence speed of the algorithm. Finally, the IEEE 33-node distribution system is taken as an example for simulation analysis. Considering the two cases of unconnected and connected flexible distribution unit respectively, particle swarm optimization (PSO) algorithm, sparrow search algorithm (SSA) and ISSA are used to solve the problem. The results show that the power flow of the system and the system operating status after the DGs are configured can be improved by taking into account the flexible distribution unit. And the optimization result of the ISSA is more efficient and accurate than the optimization results of other algorithms.
随着分布式发电技术的发展,分布式电源(distributed generation, DG)在配电网中的占比越来越高,多个DG并网也越来越普遍。DG是指可独立发电、小规模分散安装在靠近用户侧的装置。DG接入配电网后可降低系统传输功率,进而提升系统电压,减小系统损耗,且改善程度与DG安装位置及容量密切相关[
DG接入配电网的选址定容问题一般采用多目标优化方案。文献[
DG接入位置和容量的不合理规划会对配电网造成不利影响,因此文中考虑通过改善系统潮流并采用有效的优化算法实现高效合理的DG配置,提出计及灵活配电单元的DG选址定容优化方法。灵活配电单元是基于现代电力电子技术设计的具有灵活控制系统潮流分配、改善电压等功能的能量交换装置,可有效改善系统的潮流分配。文中首先分析灵活配电单元的稳态计算模型和控制策略,再将其加入交直流配电网后进行潮流计算;然后构建基于全寿命周期成本(life cycle cost, LCC)、网络损耗和电压偏差3个指标的综合接受度标准模型,利用混沌序列、高斯变异以及改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)进行模型求解,提高计算精度及收敛速度;最后基于IEEE 33节点系统对文中方法进行验证分析。
文中针对三级式标准化的灵活配电单元进行统一建模,如
三级式标准化灵活配电单元拓扑
Three-level standardized flexible distribution unit topology
灵活配电单元交流端口的AC/DC可近似等效为无损耗换流器与等效阻抗的串并联,等效模型如
交流端口等效模型
Equivalent model of AC port
端口与网络节点相连,交流节点电压为
式中:
AC/DC传输的有功功率
式中:
AC/DC的损耗
灵活配电单元直流端口的DC/DC可近似等效为理想变压器(变比为1 ∶
直流端口等效模型
Equivalent model of DC port
DC/DC内部损耗等效为电阻
直流端口与交流端口损耗计算模型的理论相近,且当灵活配电单元内部的直流母线电压等级与外部直流网络节点电压等级相同时,可认为直流母线直接与外部节点相连,不考虑DC/DC的损耗。
假设灵活配电单元有
式中:Δ
式(1)—式(8)构成三级式标准化灵活配电单元的稳态计算模型。
基于灵活配电单元的等效模型和拓扑,可以确定其端口的控制方程,针对端口的有功功率和无功功率分别进行控制, 交流端口的控制表达式
式中:
直流网络没有无功功率,因此,直流端口的控制表达式
式中:
在实际配电网规划中,须从多角度、多方面进行考虑。文中综合考虑LCC[
式中:
DG规划的LCC计算模型为:
式中:
DG的初始投资成本
式中:
DG的运行维护成本
式中:
环境成本
式中:
DG的废弃退役成本
式中:
配电网的有功损耗
式中:
优化时考虑电压偏差
式中:
文中通过构建LCC、网络损耗和电压偏差的接受度标准函数,进一步建立DG选址定容优化模型。
(1) LCC接受度标准函数如下。
式中:
(2) 网络损耗接受度标准函数如下。
式中:
(3) 电压偏差接受度标准函数为:当电压偏差在可接受范围内即2%时,可认为其接受度为1;当电压偏差超过10%时,接受度为0。归一化处理后为:
式中:
对于配电网中的DG选址定容问题,须满足的约束条件如下。
(1) 等式约束条件为一般节点潮流平衡约束。
式中:
(2) 节点电压约束如下。
式中:
(3) 节点传输功率约束如下。
式中:
(4) DG总安装容量约束如下。
式中:
麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)是一种启发于麻雀觅食和反捕食行为的新型群智能优化算法[
文中计算各节点安装单位容量DG引起的总适应度变化量,并以此作为依据计算各节点作为备选DG安装位置的概率,进而优化计算DG的安装位置。ISSA解决DG选址定容优化问题的具体步骤如下。
步骤1:初始化种群数量,最大化迭代次数,定义相关参数。
步骤2:计算各节点安装单位容量DG的总适应度变化量,计算各节点安装DG的概率。
步骤3:基于求得的备选概率,将DG的安装位置和安装容量作为决策变量,每只麻雀包含DG的安装位置和容量两部分信息,利用Tent混沌序列初始化种群,引入随机变量Tent映射表达式如下。
式中:
步骤4:计算各麻雀适应度值
步骤5:重新计算各节点的备选概率。
步骤6:选取适应度值较优的一部分麻雀作为发现者,剩余为加入者,更新发现者和加入者的位置,发现者、加入者的位置更新方式参考文献[
步骤7:随机选取一部分麻雀作为侦察预警,侦察预警麻雀的位置更新方式参考文献[
步骤8:完成一次迭代后,重新计算第
步骤9:更新种群最优及最劣适应度值及其位置,判断是否满足最大迭代次数或求解精度,满足则输出结果,不满足则重复步骤5—步骤9。
步骤4—步骤9中的麻雀位置既包括DG的位置信息也包括容量信息,即按照同样的寻优方法分别对DG的位置和容量进行寻优并组合,找出达到最优适应度值的组合方式。
以IEEE 33节点配电网系统为例,灵活配电单元3个端口分别连接节点2、节点3、节点4,如
IEEE 33节点配电网系统
IEEE 33-node distribution network system
针对原始系统和接入灵活配电单元的系统分别采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法、SSA和ISSA,并对算例进行仿真分析。接入的DG功率因数为0.9,在前推回代法的潮流计算中收敛精度为
接入灵活配电单元系统的PSO算法、SSA和ISSA收敛曲线对比如
算法收敛曲线
Convergence curves of algorithms
3种算法在目标函数值求得最优解时,有无接入灵活配电单元的DG优化配置结果如
不同情况下DG接入位置及容量
DG access location and capacity under different conditions
系统 | 接入节点(容量/kW) | |||||
PSO | SSA | ISSA | ||||
原始系统 | 7(50) | 28(30) | 8(40) | 14(30) | 8(40) | 26(30) |
10(50) | 30(100) | 15(40) | 33(70) | 28(60) | 29(50) | |
17(40) | 25(60) | 25(60) | 32(70) | |||
接入灵活配电单元的系统 | 29(20) | 3(210) | 29(70) | 33(50) | 5(30) | 17(60) |
23(50) | 5(120) | 8(40) | 13(120) | 16(70) | 29(60) | |
7(180) | 20(40) | 6(20) | 31(30) | 9(100) |
原始系统和接入灵活配电单元的系统各指标接受度如
不同算法各指标的接受度
Acceptance of indicators of different algorithms
系统 | 指标 | PSO | SSA | ISSA |
原始系统 | 0.825 1 | 0.800 2 | 0.800 4 | |
0.763 1 | 0.837 4 | 0.851 3 | ||
1.000 0 | 1.000 0 | 1.000 0 | ||
3.522 5 | 3.443 8 | 3.424 0 | ||
接入灵活配电单元的系统 | 0.842 1 | 0.812 7 | 0.811 2 | |
0.752 1 | 0.812 3 | 0.863 2 | ||
1.000 0 | 1.000 0 | 1.000 0 | ||
3.517 1 | 3.461 6 | 3.391 2 |
结合
DG并网将对系统的电压产生影响,接入灵活配电单元后同样对系统电压产生影响,利用PSO算法、SSA和ISSA进行求解,优化前后的各节点电压幅值如
各节点电压幅值
Voltage amplitude of each node
各节点电压相角
Phase angle of each node
由
各算法优化后电压水平数据如
不同算法的节点电压对比
Node voltage comparison of different algorithms
系统 | 电压 | PSO | SSA | ISSA |
原始系统 | 最低电压/ |
0.912 9 | 0.934 6 | 0.979 1 |
平均电压/ |
0.950 4 | 0.968 9 | 0.991 2 | |
最低电压节点 | 18 | 18 | 30 | |
接入灵活配电单元的系统 | 最低电压/ |
0.978 2 | 0.977 7 | 0.978 9 |
平均电压/ |
0.987 6 | 0.983 1 | 0.988 7 | |
最低电压节点 | 18 | 25 | 25 |
文中提出一种基于灵活配电单元的DG选址定容优化方法,在分析灵活配电单元的稳态计算模型和控制策略后,进行配电网系统的潮流计算,然后构建DG配置的综合接受度标准模型,最后运用ISSA解决DG选址定容的优化问题。考虑灵活配电单元后对DG进行配置,可以得到更优的配置结果,从而更好地改善系统电压。以IEEE 33节点系统为例进行仿真分析,结果表明,计及灵活配电单元时DG配置的结果更经济可靠,且运用ISSA的优化结果更高效准确。
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