本發(fā)明涉及清潔供暖和優(yōu)化運行，尤其涉及一種含分布式光伏和溫控負荷的配電網(wǎng)優(yōu)化運行方法及裝置。

背景技術：

1、目前，電采暖與清潔能源的互動中，研究重點偏向于對風電的消納，然而風力發(fā)電與電采暖在空間上的匹配性比較差，需要規(guī)劃新的傳輸線路，投資成本比較大。而分布式光伏具有自發(fā)自用、就地消納、清潔等特點，可在一定程度上緩解部分缺電地區(qū)用電緊張的問題，也可緩解用電高峰時的供電壓力，促進農(nóng)村地區(qū)能源綠色轉型，優(yōu)化能源生產(chǎn)消費模式，實現(xiàn)能源產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。另外，在現(xiàn)有研究中大多假設電采暖設備的功率為恒定，嚴重影響了電采暖設備消納清潔能源的潛力。因此，“光伏+電采暖”系統(tǒng)的聯(lián)合優(yōu)化運行問題至關重要。

技術實現(xiàn)思路

1、鑒于上述問題，本發(fā)明提供一種含分布式光伏和溫控負荷的配電網(wǎng)優(yōu)化運行方法，以得到光伏和溫控負荷的調(diào)控計劃，實現(xiàn)分布式光伏和電采暖的有序調(diào)控。

2、根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種含分布式光伏和溫控負荷的配電網(wǎng)優(yōu)化運行方法，包括：

3、構建電采暖負荷模型和冷庫模型，其中，所述電采暖負荷模型所模擬的房間溫變過程由電采暖設備制熱功率、室外溫度共同決定，并通過集總參數(shù)等值模型進行近似表達；所述冷庫模型采用一階等效熱參數(shù)模型描述冷庫的制冷過程；

4、基于所述電采暖負荷模型所模擬的房間溫變過程以及所述冷庫模型所模擬的制冷過程，建立分布式光伏和溫控負荷的配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型，并設定目標函數(shù)和約束條件；其中，所述目標函數(shù)為接入分布式光伏的配電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)網(wǎng)損最小、用戶舒適度最佳和分布式光伏消納最大；所述約束條件包括支路潮流約束條件、光伏運行調(diào)節(jié)約束條件、節(jié)點電壓約束條件、電采暖約束條件和冷庫約束條件；

5、通過二階錐松弛將所述配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型轉化為二階錐松弛模型；

6、采用改進的矮貓鼬優(yōu)化算法對所述二階錐松弛模型進行求解，得到光伏和溫控負荷的調(diào)控計劃。

7、在一種可選的方式中，所述電采暖設備的二階模型為：

8、

9、其中，cin、cwall分別為室內(nèi)空氣等效熱容、墻體等效熱容；r1、r2分別為室內(nèi)空氣和墻體內(nèi)側的等效熱阻、墻體外側和室外空氣的等效熱阻；θin、θwall和θout分別為室內(nèi)溫度、墻體溫度、室外溫度；pheat為電采暖設備制熱功率，pheat＝s(t)pn，pn為電采暖設備的額定功率，s(t)為電采暖設備的開關狀態(tài)，關閉時取0，開啟時取1；θin(t+1)為t+1時刻的室內(nèi)溫度；θwall(t+1)為t+1時刻的墻體溫度；θout(t)為t時刻的室外溫度；δt為優(yōu)化調(diào)度的步長。

10、在一種可選的方式中，所述一階等效熱參數(shù)模型為：

11、tin(t+1)＝tout(t+1)-ηfpf(t)r-(tout(t+1)-ηfpf(t)r-tin(t))e-δt/rc

12、其中，ηf為冷庫的能效比；pf(t)為t時刻冷庫消耗的功率；δt為優(yōu)化調(diào)度的步長；tin(t)和tout(t)分別為t時刻的冷庫內(nèi)溫度和冷庫外溫度，單位均為℃；r為等效熱阻，單位為℃/w；c為等效熱容，單位為j/℃。

13、在一種可選的方式中，所述配電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)網(wǎng)損的計算公式為：

14、

15、其中，ploss為全天支路有功損耗之和，ij表示節(jié)點i和節(jié)點j之間連接的支路；q為配電網(wǎng)支路集合；t為總調(diào)度時間；rij為支路ij的電阻；t為時段標志；iij(t)為在t時刻支路ij的支路電流；

16、所述用戶舒適度的計算公式為：

17、ecomf＝αff+βfmin

18、其中，ecomf為用電舒適性指標；ff和fmin分別為溫度效用系數(shù)的方差和溫度效用系數(shù)的最小值；α和β為方差和最小值的權重分配系數(shù)；

19、所述分布式光伏消納的計算公式為：

20、

21、其中，pv1、pv2...pvn為每個分布式光伏用戶的實際發(fā)電功率。

22、在一種可選的方式中，所述支路潮流約束條件為：

23、

24、其中，i、j分別代表線路首端和末端節(jié)點編號；ui(t)、uj(t)分別為t時刻i、j節(jié)點的電壓；pi(t)、pj(t)分別為t時刻i、j節(jié)點注入的有功功率；qi(t)、qj(t)分別為t時刻i、j節(jié)點注入的無功功率；pij(t)和qij(t)分別為t時刻支路ij的首端有功功率和無功功率；rij為支路ij的電阻；xij為支路ij的電抗；pjk(t)和qjk(t)分別為t時刻支路jk的首端有功功率和無功功率；k:j→k為以節(jié)點j為父節(jié)點的子節(jié)點集合；iij(t)為在t時刻支路ij的支路電流。

25、在一種可選的方式中，所述通過二階錐松弛將所述配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型轉化為二階錐松弛模型進一步包括：

26、引入t時段內(nèi)節(jié)點i電壓的二次方為變量αi(t)和支路ij電流的二次方為變量βij(t)，其中，ui(t)為t時刻的節(jié)點電壓值，iij(t)為在t時刻支路ij的支路電流；

27、分別對接入分布式光伏的配電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)網(wǎng)損最小的目標函數(shù)、支路潮流約束條件和節(jié)點電壓約束條件進行轉化，得到配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型βij(t)；其中，pij(t)和qij(t)分別為t時刻支路ij的首端有功功率和無功功率；

28、利用scor進行處理之后再經(jīng)過等價變換后，將所述配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型轉化為二階錐松弛模型；所述二階錐松弛模型為：其中，||.||2為二范數(shù)。

29、在一種可選的方式中，所述采用改進的矮貓鼬優(yōu)化算法對所述配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型進行求解之前，所述方法還包括：

30、根據(jù)當前迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù)，修改貓鼬的窺視行為；所述貓鼬的窺視行為的計算公式為：其中，it表示當前迭代次數(shù)，maxit表示最大迭代次數(shù)；

31、根據(jù)迭代過程中隨機選擇解和目前的最優(yōu)解，生成新的候選解，所述新的候選解的生成公式為：其中，xk是迭代過程中的隨機選擇解，xbest是迭代到目前為止得到的最優(yōu)解，xi表示當前位置，xi+1為更新以后的新位置。

32、在一種可選的方式中，所述采用改進的矮貓鼬優(yōu)化算法對所述二階錐松弛模型進行求解進一步包括：

33、步驟s41，初始化種群并計算其適應度值，建立時間參數(shù)c，其中，所述種群包括采暖和冷庫在各時段的功率；

34、步驟s42，根據(jù)公式選擇種群的雌性首領alpha；

35、步驟s43，根據(jù)新的候選解的生成公式更新下一個位置xi+1；

36、步驟s44，計算下一個位置xi+1的適應度值；

37、步驟s45，計算土丘睡眠平均時間；

38、步驟s46，更新時間參數(shù)c＝c+1；

39、步驟s47，判斷c是否大于等于保姆交換參數(shù)l，若c>＝l，則初始化種群并計算其適應度值；

40、步驟s48，更新偵察兵群體位置xi+1，更新迭代到目前的最優(yōu)解x*以及最優(yōu)適應度值f(x*)；

41、步驟s49，輸出x*和f(x*)，其中，x*表示光伏在各時段的出力、電采暖和冷庫負荷在各時段的功率的最優(yōu)組合，f(x*)表示最優(yōu)解所對應目標函數(shù)的最優(yōu)適應度函數(shù)值。

42、在一種可選的方式中，所述采用改進的矮貓鼬優(yōu)化算法對所述二階錐松弛模型進行求解，得到到光伏發(fā)電功率和溫控負荷功率的優(yōu)化策略之后，所述方法還包括：

43、當在某預設時間段內(nèi)的光伏發(fā)電功率比較充足時，增加電采暖和冷庫負荷的功率，即在居民能接受的舒適溫度區(qū)間內(nèi)，增加室內(nèi)的溫度和適當降低冷庫內(nèi)的冷凍、冷藏溫度；若室內(nèi)溫度已達到居民能接受的最高舒適溫度，并且冷庫也達到最低溫度，光伏仍有余量時，以余電上網(wǎng)實現(xiàn)光伏的完全消納；

44、當在某預設時間段內(nèi)光伏發(fā)電功率不充足時，在居民能接受的舒適溫度區(qū)間內(nèi)，減少電采暖和冷庫負荷的功率，即減小室內(nèi)的溫度和適當升高冷庫內(nèi)的溫度。

45、根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種分布式光伏和溫控負荷的配電網(wǎng)優(yōu)化運行裝置，包括：

46、電采暖負荷和冷庫模型構建模塊，用于構建電采暖負荷模型和冷庫模型，其中，所述電采暖負荷模型所模擬的的房間溫變過程由電采暖設備制熱功率、室外溫度共同決定，并通過集總參數(shù)等值模型進行近似表達；所述冷庫模型采用一階等效熱參數(shù)模型描述冷庫的制冷過程；

47、動態(tài)最優(yōu)潮流模型構建模塊，用于基于所述電采暖負荷模型的房間溫變過程以及所述冷庫模型的制冷過程，建立分布式光伏和溫控負荷的配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型，并設定目標函數(shù)和約束條件；其中，所述目標函數(shù)為接入分布式光伏的配電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)網(wǎng)損最小、用戶舒適度最佳和分布式光伏消納最大；所述約束條件包括支路潮流約束條件、光伏運行調(diào)節(jié)約束條件、節(jié)點電壓約束條件、電采暖約束條件和冷庫約束條件；

48、最優(yōu)潮流模型轉化模塊，用于通過二階錐松弛將所述配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型轉化為二階錐松弛模型；

49、最優(yōu)潮流模型求解模塊，用于采用改進的矮貓鼬優(yōu)化算法對所述二階錐松弛模型進行求解，得到光伏和溫控負荷的調(diào)控計劃。

50、根據(jù)本發(fā)明提供的方案，構建電采暖負荷模型和冷庫模型，其中，所述電采暖負荷模型所模擬的的房間溫變過程由電采暖設備制熱功率、室外溫度共同決定，并通過集總參數(shù)等值模型進行近似表達；所述冷庫模型采用一階等效熱參數(shù)模型描述冷庫的制冷過程；基于所述電采暖負荷模型的房間溫變過程以及所述冷庫模型的制冷過程，建立分布式光伏和溫控負荷的配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型，并設定目標函數(shù)和約束條件；其中，所述目標函數(shù)為接入分布式光伏的配電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)網(wǎng)損最小、用戶舒適度最佳和分布式光伏消納最大；所述約束條件包括支路潮流約束條件、光伏運行調(diào)節(jié)約束條件、節(jié)點電壓約束條件、電采暖約束條件和冷庫約束條件；通過二階錐松弛將所述配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型轉化為二階錐松弛模型；采用改進的矮貓鼬優(yōu)化算法對所述二階錐松弛模型進行求解，得到光伏和溫控負荷的調(diào)控計劃。本發(fā)明基于支路潮流建立含分布式光伏和溫控負荷的配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流模型，以網(wǎng)損最小、用戶舒適度最佳和分布式光伏消納最大為目標函數(shù)，通過改進的矮貓鼬優(yōu)化算法求解從而獲得分布式光伏和溫控負荷的出力計劃，有效改善光伏出力和負荷間不平衡問題，實現(xiàn)分布式光伏的高效消納及靈活友好并網(wǎng)，有效提高分布式光伏接入后配電網(wǎng)運行的可靠性和經(jīng)濟性、提高用戶供暖的可靠性以及有效降低用戶的采暖費用。針對最優(yōu)潮流模型中的非凸性約束，利用socr將模型轉化，將該最優(yōu)潮流模型進行二階錐松弛變?yōu)榘麛?shù)變量的二階錐規(guī)劃問題，有效提高求解的速度。針對模型的求解問題，將dmo算法的wi隨迭代線性遞減改進為peep值從1非線性遞減至0；并在候選解更新時考慮貓鼬的探索與開發(fā)，既有利于對模型進行全局搜索，也有利于對局部信息進行搜索，使得候選解更新機制可增強優(yōu)化算法的搜索能力，以達到更優(yōu)的尋優(yōu)性能。

51、上述說明僅是本發(fā)明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實施方式。