基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法。
【背景技术】
[0002] 分布式电源接入系统，会给电网运行带来一定的影响，包括对电压及可靠性、电能 质量、网损、短路电流及继电保护等。在分布式电源接入系统时，应考虑到不同接入位置及 容量所带来的影响，确定合适的接入位置及接入容量，保证系统更加经济、可靠的运行，是 分布式电源接入系统研宄的重点内容。
【发明内容】
[0003] 本发明为了解决上述问题，提出了一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及 位置确定方法，该方法基于最小网损的目标对基本萤火虫算法进行改进，很好地利用了萤 火虫算法的全局搜索与并行计算能力，这种方法与其他方法相比较，具有算法简单、寻优速 度快，收敛精度高等特点，能更好地分析分布式电源最优接入容量与位置的实际需要。
[0004] 为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0005] 一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法，包括以下步骤：
[0006] (1)对含分布式电源配电网网损进行数学建模，并对其进行潮流计算；
[0007] (2)对含分布式电源配电网网损进行准入容量计算，根据负荷沿馈线线性分布，确 定分布式电源准入容量与接入位置的函数关系；
[0008] (3)以选择网损最小为目标函数，利用萤火虫算法对网损函数进行寻优，确定分布 式电源接入位置与准入容量；
[0009] (4)对比最优接入容量与准入容量，如果最优接入容量超过了准入容量，则将接入 位置向馈线首端推移直至预接入容量位于准入容量区间内；如果不存在满足条件的准入容 址，则修正最优接入容量为准入容量。
[0010] 所述步骤（1)中，对含分布式电源配电网网损进行数学建模的具体方法为：
[0011] 分布式电源并网前，配电网网损为：
【主权项】
1. 一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法，其特征是：包括以下 步骤： (1) 对含分布式电源配电网网损进行数学建模，并对其进行潮流计算； (2) 对含分布式电源配电网网损进行准入容量计算，根据负荷沿馈线线性分布，确定分 布式电源准入容量与接入位置的函数关系； (3) 以选择网损最小为目标函数，利用萤火虫算法对网损函数进行寻优，确定分布式电 源接入位置与准入容量； (4) 对比最优接入容量与准入容量，如果最优接入容量超过了准入容量，则将接入位置 向馈线首端推移直至预接入容量位于准入容量区间内；如果不存在满足条件的准入容址， 则修正最优接入容量为准入容量。
2. 如权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法， 其特征是：所述步骤（1)中，对含分布式电源配电网网损进行数学建模的具体方法为： 分布式电源并网前，配电网网损为：
式中：Qlj为线路无功功率，P L一线路有功功率，Un-线路额定电压，:Ttl一馈线单位长度电 阻； 当分布式电源接入系统后，馈线上的功率损耗包括系统和分布式电源间的功率损耗 Losss及分布式电源和负荷间的功率损耗Loss ^
分布式电源并网产生的网损变化量ALoss为：
设网损的变化率为：
式中：PDe为分布式电源有功功率，COS Θ为功率因数，Ql为线路无功功率，p 线路有 功功率，Un为线路额定电压，r ^为馈线单位长度电阻；
3. 如权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法， 其特征是：所述步骤（1)中，对含分布式电源配电网网损进行潮流计算的具体步骤为： 1-1)根据电网线路图确定主要馈线，选择线路最长，节点最多的线路为主馈线； 1-2)电网注入功率始端的节点电压己知且保持不变，当电网含有分支时，把各分支包 含的所有节点负荷之和作为初始的分支注入功率； 1-3)由公式形成始端节点1的初始迭代注入功率，进行主馈线的潮流计算，更新各节 点功率和电压，当P# Q n的绝对值小于KT7时，主馈线的潮流收敛； 1-4)如果？"与Q "的绝对值不小于ΚΓ7,则更新主馈线始端注入功率； 1-5)执行步骤1-3)到1-4)，直至满足P# Q "的值小于10'主馈线的第一次潮流收 敛，将主馈线潮流计算得到的分支节点电压值作为各分支节点的初始迭代电压，按照主馈 线潮流计算方法完成支路潮流计算； 1-6)由各分支潮流计算可以得到注入各分支功率，即为主馈线流入各分支的负荷，这 样更新的各分支节点负荷就为新的注入分支功率与原固有的节点负荷之和； 1-7)第二次进行步骤1-3)到1-6)的主馈线潮流计算，得到的各分支节点电压值再次 作为各分支潮流计算的注入节点电压； 1-8)第二次进行各分支潮流计算，直至收敛。
4. 如权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法， 其特征是：所述步骤（2)中，具体方法为：配电网负负荷沿馈线均匀分布，分布式电源准入 容量与接入位置的简化函数为：
其中，Vimax为线路节点的电压上限；V1为变电站侧节点电压，一般可视变压器分接头确 定；Pr，Qx为线路总负荷，:r、X为线路总阻抗，i为分布式电源在馈线上的接入位置，首端与 末端对应为[0, 1]之间；λ为分布式电源功率因数；α为修正因子，视配电网正常运行时 的网损而定； 负荷沿馈线线性递增分布，分布式电源准入容量与接入位置的简化函数为：
其中，Vimax为线路节点的电压i：限，V i为变电站侧节点电压，视变压器分接头确定；Pr， Qx为线路总负荷，r、X为线路总阻抗，i为分布式电源在馈线上的接入位置，首端与末端对 应为[〇, 1]之间；λ为分布式电源功率因数；α为修正因子，视配电网正常运行时的网损 而定； 负荷沿馈线线性递减分布，分布式电源准入容量与接入位置的简化函数关系为：
其中，Vimax为线路节点的电压上限，V i为变电站侧节点电压，一般可视变压器分接头确 定；Pr，Qx为线路总负荷，:r、X为线路总阻抗，i为分布式电源在馈线上的接入位置，首端与 末端对应为[0, 1]之间；λ为分布式电源功率因数；α为修正因子，视配电网正常运行时 的网损而定。
5. 如权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法， 其特征是：所述步骤（3)中，具体步骤为：选择网损最小为目标函数： minPL〇ss= min {P L0SS (Pdl, Pd2,. . . Pj } 其中，n为系统中支路总数；Pujss为网损，与接入DG的位置和容量及网络结构有关； 等式约束为节点潮流方程
其中，Pei，Qei如分别为节点i注入的有功功率和无功功率；U i为节点i的电压幅值：U j 为节点j的电压幅值：S i，分别为节点i，j的电压相角，G u为支路电导；B u为支路电 纳； 不等式约束条件：
其中，U为系统节点电压向量A为支路有功功率向量：PDe为DG额定容量，P s、Psmax* 别为输电系统向配电系统输出的实际功率和最大功率。
6. 如权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法， 其特征是：所述步骤（3)中，在分布式电源容量确定时，确定最优接入位置实现线路网损最 小化的步骤如下： (3-1)输入系统网损函数HiinPujss= min {P wss (Pdl，Pd2，…Pdn)};设置参数； (3-2)设置分布式电源接入位置集合为P= (Pl，p2…，pn)，其中Pi表示分布式电源接入 i结点，计算萤火虫在不同位置时的亮度、吸引度、萤火虫间的距离和移动方向，进行萤火虫 位置更新； (3-3)在萤火虫算法中，判断分布式电源接入位置集合P= (Pl，p2…，pn)是否满足收敛 判据？(>1)-?^_彡￡，若满足，则将新位置作为最佳策略^%
若不满足，则返回步骤2)，继续改变萤火虫位置，进行下一轮位置更新； 3-4)输出萤火虫最优结果，即在已知分布式电源接入容量前提下，最优的接入位置。
7. 如权利要求6所述的一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定 方法，其特征是：所述步骤（3-1)中，萤火虫个体数η = 200、介质的光吸收系数γ = 7. 8125X10'最大吸引度β。= 0.9、步长因子α = 0.8、迭代次数100、扰动因子rand为 [〇，1]上服从均匀分布的随机因子。
8. 如权利要求6所述的一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法， 其特征是：所述步骤（3-2)的具体方法为：亮度I定义为：
其中山为萤火虫的最大萤光亮度，即自身（r = 0处）荧光亮度，与网损函数值1\<^相 关，目标函数值Pmss越优自身亮度越高；γ为光强吸收系数，设为常数；ru为萤火虫i与j 之间的空间距离； 萤火虫的吸引度β定义为：
其中，Ptl为最大吸引度，即萤火虫自身的吸引度； 萤火虫i和j的笛卡尔距离定义为：
其中，Xi，k，Xj，k为萤火虫i和j在第X i维空间坐标中的第k个位置； 萤火虫i被萤火虫j吸引的位置更新公式为： Xi= Xi+β X (xj-x^ + a X (rand-1/2) 其中，为萤火虫i和j所处的位置；α和rand均为扰动随机参数，用于加大搜索 区域。
9. 如权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法， 其特征是：所述步骤（3)中，在分布式电源接入位置确定时，分布式电源接入容量对配电网 有着不同的影响，确定最优接入容量实现线路网损最小化的步骤如下： (3-a)输入系统网损函数 HiinPujss= min {P wss (Pdl，Pd2，…Pdn)};设置 FA 参数； (3-b)设置分布式电源接入容量集合为C = (Cl，(v··，cn)，其中(^表示分布式电源i点 接入容量，在萤火虫算法中，分布式电源容量集合即为萤火虫的位置集合，计算萤火虫在 不同位置时的亮度、吸引度、萤火虫间的距离和移动方向，并进行萤火虫位置更新； (3-c)判断萤火虫算法是否满足收敛判据cf+1) S ε，若满足，则将新位置代表的容 量作为分布式电源的最佳接入容量Ci%
若不满足，则返回步骤（2)，继续改变萤火虫位置，进行下一轮位置更新； (3-d)输出萤火虫最优位置及最优目标函数值。
10.如权利要求9所述的一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定 方法，其特征是：所述步骤（3-a)中，萤火虫个体数η = 200、介质的光吸收系数γ = 7. 8125X10'最大吸引度β。= 0.9、步长因子α = 0.8、迭代次数100、扰动因子rand为 [〇，1]上服从均匀分布的随机因子。
【专利摘要】本发明公开了一种基于萤火虫算法的分布式电源最优容量及位置确定方法，包括以下内容：含分布式电源配电网理论建模、配电网潮流计算、准入容量计算、初始化目标萤火虫算法、更新萤火虫位置并确定非劣解集、更新外部档案文件、判断是否达到预先设定的最大迭代次数，输出结果。本发明基于最小网损的目标对基本萤火虫算法进行改进，很好地利用了萤火虫算法的全局搜索与并行计算能力，寻求接入配电网分布式电源最优接入容量及位置；这种方法与其他方法相比较，具有算法简单、寻优速度快，收敛精度高等特点，能更好地分析分布式电源最优接入容量与位置的实际需要。
【IPC分类】H02J3-00, G06Q50-06
【公开号】CN104852374
【申请号】CN201510253147
【发明人】张林垚, 吴桂联, 宣菊琴, 荀超, 吴涵, 郑洁云, 柯晔
【申请人】国家电网公司, 国网福建省电力有限公司, 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
【公开日】2015年8月19日
【申请日】2015年5月18日