基于多目标优化模型的分布式电源优化配置

基于多目标优化模型的分布式电源优化配置

李强薛磊李春晖徐红涛赵帅

（国网山西省电力公司经济技术研究院太原市030002）

摘要：分布式电源在配电网中的合理规划可以优化配网潮流，改善电能质量，提高经济效益。本文分析了分布式电源的接入对配电网的影响，从分布式电源的投资运维成本最少、配网有功网损最低以及静态电压稳定度最大三个目标考虑，建立分布式电源在配电网中的多目标优化模型。

关键词：配电网；分布式电源；多目标优化；改进微分进化算法

0引言

随着社会和经济建设的不断发展，传统能源逐渐枯竭，化石燃料燃烧带来的环境污染不容忽视[1]。在这种大环境下，分布式发电（DG）成为研究热点。分布式能源包括太阳能，风能，地热能，潮汐能以及生物质能等。分布式电源接入电网会对电网产生一定的影响，主要体现在电能质量，网损，以及继电保护等方面[2]。根据其接入位置与容量的不同，产生影响的正负差异也不尽相同。因此，合理地选择分布式电源的位置与容量对配电网规划具有重要意义[3]。

文献[4]研究了分布式电源在配电网中的经济分配问题，即在满足系统约束条件下如何优化配电网中各分布式电源的出力。文献[5]建立了考虑环境成本的微网分布式电源选址定容规划模型，并采用遗传算法对规划模型进行求解。但基本遗传算法的早熟是其最大缺点。文献[6]提出了一种改进粒子群算法，以有功功率损耗、电压质量及分布式电源总容量为优化目标对分布式电源进行寻优。文献[7]考虑了含分布式电源的安全稳定程度最高、发电资源最少、环境效益最好等因素，提出了多目标优化模型，采用了微分进化多目标算法。文献[8]介绍了分布式电源单独运行时，通过引进虚拟机的想法来分配各分布式电源的功率输出，在确保配电网可靠安全运行的同时使经济运行费用最小。

1.分布式电源的接入对配电网的影响机制

1.1对网络线路损耗的影响

当分布式电源的并网容量小于配电网中所有节点的总负载时，分布式电源可以减少系统线路损耗[9]。当分布式电源的容量大于配电网中任一节点的负载，并且配电网中分布式电源的总并网容量小于所有负载在配电网中的总和，可能导致相关节点的线路损耗增加，但系统总线损会减少。当分布式电源的容量大于配电网中任一节点的负载容量，并且配电网中分布式电源的总并网容量大于配电网中所有节点负荷的总和时，系统总线损耗将减少。

1.2对电压分布的影响

分布式电源的接入点越靠近总线系统，对系统电压分布的影响越小；在相同的总容量下，分布式电源分散接入配电网对电压支撑作用要优于集中接入；从保持电压变化率的角度来看，分布式电源的接入点不应选择分支线路上的中间节点，选择线路的末端或尾部更为合适；分布式电源容量越大，对配电网电压支持的作用越大，但当容量过大时，会造成一些节点电压过高，应正确科学选择分布式电源容量。

1.3对电能质量的影响

（1）电压波动。当配电网输出电压频率在10Hz和20Hz之间变化时，配电网电压将有显着的变化。当DG与安装点附近的负载变化一致时，DG将减小配电网的电压波动；否则DG会加剧配电系统的电压波动。

（2）电压闪变。DG产生的诱发电压闪变的因子是：DG随机启动；DG发电由于季节影响，输出功率发生变化。

（3）谐波。由于大多数DG使用电力电子器件将转换器接入到配电网络中，因此给系统带来大量的谐波。

1.4对电网规划的影响

（1）规划目标的影响：原计划只考虑配电网投资和运营成本最低，加入DG后需要同时考虑运配电维护、投资和运营成本最低。如果规划的DG中有可再生能源，在规划时将考虑接纳可再生能源，考虑其环境效益和可再生能源的波动性。负载和可再生能源的随机波动增加了配电网规划的难度，对配电网规划的适应性提出了更高的要求。

（2）规划约束的影响：电网规划不仅要满足负载需求，还要考虑对输电功率，电网建设和位置的协调运行特性和负荷特性的协调配合。

（3）规划策略的影响：投资主体多元化对规划带来一定的技术要求。从不同的利益角度来看，规划方案差别很大，这增加了预测规划区域中电力负荷的难度。

1.5对负载预测的影响

大多数用户将分布式电源安装在其位置附近以获得电力，这将使配电网络计划人员无法准确预测负载。此外，这些分布式电源的安装和使用将减少电网供电的负荷，导致规划人员无法确定该地区的负荷增长。由于上述原因，规划部门无法准确进行预测，这大大增加了配电网规划的难度。

2.分布式电源多目标优化模型

2.1数学模型

合理的DG规划可以优化配网潮流，改善电能质量，提高经济效益。从DG的投资、运维成本最少，配网有功网损最低以及静态电压稳定度最大三个目标考虑，建立DG多目标优化模型。由于光伏电源发展最为迅猛，其他分布式电源发展相对缓慢，结合实际情况只考虑往配电网中加光伏电源。本文所建立的DG多目标优化模型为

（1）功率平衡约束（潮流方程约束）

图1DG接入容量对系统网损的影响

从三维图中可以看出随着DG注入容量的增加，接入部分节点的系统网损呈现先减小后增加的趋势，而最小值所对应的DG容量为此节点接入DG容量的最适宜值，处于中间部分的节点在接入DG后呈现网损递增的趋势，由于这几个节点位于靠近电源点的短支路上，加入DG会增加功率流通，从而造成高网损。从中可以看出IEEE-33节点配网接入渗透率在30%左右的DG比较合理，超出这个值将会有高网损的风险。

3.自适应微分进化算法

3.1改进算法介绍

式中，x为（n×2）维矩阵，目标函数为求f1与f2的最小值。

运用MOSADE对配网中的分布式电源进行寻优，光伏安装数量从1组到7组，种群规模为100，外部存储容量为50，进化代数为100，分布式电源的安装容量在允许的范围内越大，网损越小、电压越稳定，发电收益越优。

图2是配电网接入7组分布式电源前后的电压分布情况，从图中可以看出电压的最小值得到了大幅地提升，节点18处的电压从0.926p.u.提升到0.973p.u.，节点33处的电压从0.931p.u.提升到0.956p.u.，优化后的电压值稳定在0.95与1.05之间，电压的整体水平得到了明显的改善。

图2IEEE-33节点电压幅值

5.结论

本文首先从多角度分析分布式电源接入配网后所产生的影响，接着从三个方面建立多目标优化模型，运用自适应多目标微分进化算法（MOSADE）在标准配网中对分布式电源进行优化配置。最后的优化结果表明，分布式电源的合理配置有效地降低了系统网损，提升了整体电压水平，证实MOSADE算法对于解决分布式电源多目标优化问题是可行、有效的。

参考文献：

[1]程杉.含分布式电源的配电网多目标优化问题研究[D].重庆大学，2013.

[2]王瑞琪，李珂，张承慧，杜春水，褚晓广.基于多目标混沌量子遗传算法的分布式电源规划[J].电网技术，2011，12：183-189.

[3]赵晶晶，符杨，李东东.考虑双馈电机风电场无功调节能力的配电网无功优化[J].电力系统自动化，2011，11：33-38.

[4]阎鼎.分布式电源优化配置及其对电能质量的影响[D].上海交通大学，2014.

[5]于青，刘刚，刘自发，刘幸.基于量子微分进化算法的分布式电源多目标优化规划[J].电力系统保护与控制，2013，14：66-72.

[6]徐迅，陈楷，龙禹，程浩忠，倪炜，王自桢，王晓丹.考虑环境成本和时序特性的微网多类型分布式电源选址定容规划[J].电网技术，2013，04：914-921.

[7]周洋，许维胜，王宁，邵炜晖.基于改进粒子群算法的多目标分布式电源选址定容规划[J].计算机科学，2015.

[8]陈海东，庄平，夏建矿，代文章，逯洋，高奇，陈涛.基于改进萤火虫算法的分布式电源优化配置[J].电力系统保护与控制，2016，01：149-154.

[9]XuMei，MelnikRoderickVN，BorupUffe.Modelingantiislandingprotectiondevicesforphotovoltaicsystems.RenewableEnergy2004.