CN112332431A - 一种计及电动汽车参与调频的配电网重构方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种计及电动汽车参与调频的配电网重构方法，所述是以电动汽车负荷预测为基础，以配电线路网损与电压偏移量最低为优化目标，以配电网线路不发生重载和电动汽车在当前节点的所能提供的极限调频功率为优化条件，针对电动汽车参与电力***调频时，对配电网进行优化重构的方法，配电网的优化重构将进一步降低配电网有功损耗，提高配电网频率质量与电压质量。该方法解决了配电网结构复杂时，解空间维数上升导致算法难以收敛的问题，且将电动汽车负荷参与调频过程结合配电网配电网重构同时进行了寻优计算。

Description

一种计及电动汽车参与调频的配电网重构方法
技术领域
本发明涉及一种负荷侧调频中的配电网优化重构方法，具体涉及一种计及电动汽车参与调频的配电网重构方法。
背景技术
从20世纪70年代以来，单纯就配电网重构的目标而言，并没有发生过很大的变化，依旧是集中在通过降低各种情况下的配电网有功网损、平衡配电网负荷分布来达到提高配电网电压质量的目的。
就配电网***中的开关而言，大致上可以分为两类，其中一类较多的是分段开关，另一类是数量较少的联络开关。在设计之初，配电网通过分段开关和联络开关可以形成闭合回路，而在运行过程中，通过分段开关和联络开关的配合，实现开环运行。在满足潮流约束与节点约束条件下，对上述两类开关进行控制，改变配电网的拓扑结构和潮流分布，起到配电网重构的目的。随着大量分布式电源(DG，Distributed Generation)以及各种柔性负荷的接入，结合DG与柔性负荷的配电网重构开始出现。对于孤岛运行模式下的电网，可基于DG支持配电网持续运行的方式来确定DG接入配电网的位置与容量，再根据不同的配电网故障类型，分析相应的配电网网架结构。但目前的算法中，对这两部分的结合并不紧密，DG接入配电网的最优位置、容量与故障状态下的配电网网架结构的分别最优解并不是在这个问题的统一最优解。而将DG开关状态与输出功率结合配电网开关状态同时作为输入参数，将DG视为配电网中可调度部分，可得相应的配电网电压质量最优的解决方案。对配电网的重构分析，提高了配电网在常态下和故障态下的运行效率。
由于电力***发生频率事件的本质原因是有功出力与负荷有功需求不匹配，因此，在发生频率事件时，电力***有可能出现部分节点电压过低，部分线路超载或重载的问题。而当电动汽车负荷参与二次调频时，无论是削减充电功率，还是向电网提供有功，都将对配电网潮流产生影响，因此，当电动汽车负荷所能提供的调频容量大于***所需容量时，选择位于哪些配电网节点的电动汽车以及这些电动汽车应提供多少调频出力，都会对配电网最优运行架构产生影响。所以，若能在发生频率事件时，结合电动汽车出力情况，对配电网架构进行优化，将进一步降低配电网有功损失，提高配电网频率质量与电压质量。
发明内容
当电动汽车负荷参与二次调频时，将对配电网潮流产生影响，因此，本发明主要针对发生频率事件时，结合电动汽车出力情况，对配电网架构进行优化，提供一种计及电动汽车参与调频的配电网重构方法。该方法是以电动汽车负荷预测为基础，以配电线路网损与电压偏移量最低为优化目标，以配电网线路不发生重载和电动汽车在当前节点的所能提供的极限调频功率为优化条件，针对电动汽车参与电力***调频时，对配电网进行优化重构的方法，配电网的优化重构将进一步降低配电网有功损耗，提高配电网频率质量与电压质量。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种计及电动汽车参与调频的配电网重构方法，包括如下步骤：
步骤一、配电网网架结构优化：
第一步、根据配电网拓扑结构，初始化配电网节点参数、支路参数及环网参数，生成节点支路矩阵，对开关进行编号；
第二步、采用整数型编码方式对配电网重构的开关进行编码；结合配电网拓扑结构，确定解空间的维数为***环路数H，设置每一维参数的上下限、种群规模及最大迭代次数；
第三步、基于配电网原始参数，构建节点支路关联矩阵；
第四步、通过节点支路关联矩阵，建立节点邻接矩阵；
第五步、采用Floyd算法，计算电源节点到各个节点的电气距离，其中节点间距离为支路阻抗；
第六步、判断电气距离矩阵参数是否存在无穷大值，若其中存在无穷大值，则证明存在节点与电源点不连通，基于该生成解的配电网重构存在孤岛或孤点，该解不可行，跳转第三步；若不存在，跳转第七步；
第七步、判断邻接矩阵中满足不为零且不为无穷大的参数的距离参量的个数与2N-2的大小关系，若其个数大于2N-2说明该解形成的配电网有环路，该解不可行，返回此时适应度函数的计算值，并跳转第三步；若其个数等于2N-2，则***无环路，判断该解为配电网重构的可行解，其中适应度函数为配电网网损
Figure BDA0002798400530000031
式中，F为配电网总网损，b为配电网总支路数，kj为对应支路的开关状态，rj为支路电阻，Pij为流过该支路的有功功率，Qij为流过该支路的无功功率，Uj为该支路末端节点的电压；
步骤二、电动汽车调频容量分布与分配优化：
第一步、将可行解代入网架结构，以该网架结构为电动汽车负荷参与***调频的网络***，输入各节点电动汽车参与调频负荷限值，根据所需调频节点数Nev，得到相应的解空间的维数为2Nev，设置电动汽车负荷参与***调频的解各维上下限、种群规模及最大迭代次数；
第二步、根据内层量子粒子群算法对电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配进行优化，应用适应度函数计算相应分布与分配的适应度，得到个体最优值pbest和全局最优值gbest；
第三步、运用粒子群算法按电动汽车负荷参与调频容量的优化调度的目标函数对种群进行迭代更新，当目标函数达到最小值时，即得到该网架结构下最优的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配，其中目标函数为重构后配电网总网损最小
Figure BDA0002798400530000041
第四步、将第三步所得到的优化后的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配作为匹配该网架结构的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配数据；
第五步、根据外层的网架结构的目标函数计算更新电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配的可行解粒子的适应值，得到相应的个体最优值pbest与全局最优值gbest，此时对于外层算法而言只改变了节点功率参数，其余参数并未发生改变；
第六步、判断是否达到了所设置的最大迭代次数或粒子在所设置的最大迭代数内是否得到了更好的值，若达到了最大迭代次数或粒子在所设置的最大迭代数内未得到更好的值，则跳出循环并输出重构结果与相应的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配；否则继续进行迭代，利用得到的新解对网络结构进行更新，并跳转至步骤一的第六步。
相比于现有技术，本发明具有如下优点：
外层采用整数型粒子群算法对配电网网架结构进行优化，内层应用量子粒子群算法，在外层优化结果的基础上，对电动汽车调频容量的分布与分配进行优化，将内层的个体最优解与整体最优解作为相应网架结构的可行解进行保留，通过计算相应的适应度函数，通过此种方式，在同一迭代下得到最优网架结构与电动汽车调频容量分布与分配的组合。该方法解决了配电网结构复杂时，解空间维数上升导致算法难以收敛的问题，且将电动汽车负荷参与调频过程结合配电网配电网重构同时进行了寻优计算。
附图说明
图1为配电网重构算法的解的可行性的判断方法流程图；
图2为计及电动汽车参与调频的配电网重构策略流程图；
图3为IEEE33节点配电网***结构；
图4为优化后配电网结构
图5为调频前后各节点电压幅值对比；
图6为优化前后总网损对比；
图7为不同策略总网损对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的保护范围中。
本发明提供了一种计及电动汽车参与调频的配电网重构方法，以配电线路网损与电压偏移量最低为优化目标，以配电网线路不发生重载和电动汽车在当前节点的所能提供的极限调频功率为优化条件，通过双层优化模型求解计及电动汽车参与调频的配电网重构，外层采用整数型粒子群算法对配电网网架结构进行优化，内层应用量子粒子群算法，在外层优化结果的基础上，对电动汽车调频容量的分布与分配进行优化，将内层的个体最优解与整体最优解作为相应网架结构的可行解进行保留，根据外层的网架结构的目标函数计算更新电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配的可行解粒子的适应值，得到相应的个体最优值pbest与全局最优值gbest，在同一迭代下得到最优网架结构与电动汽车调频容量分布与分配的组合。如图1和2所示，具体实施步骤如下：
步骤一、配电网网架结构优化：
步骤一、配电网网架结构优化：
第一步、根据配电网拓扑结构，初始化配电网节点参数、支路参数及环网参数，生成节点支路矩阵，对开关进行编号；
第二步、采用整数型编码方式对配电网重构的开关进行编码；结合配电网拓扑结构，确定解空间的维数为***环路数H，设置每一维参数的上下限、种群规模及最大迭代次数；
第三步、基于配电网原始参数，构建节点支路关联矩阵；
第四步、通过节点支路关联矩阵，建立节点邻接矩阵；
第五步、采用Floyd算法，计算电源节点到各个节点的电气距离，其中节点间距离为支路阻抗；
第六步、判断电气距离矩阵参数是否存在无穷大值，若其中存在无穷大值，则证明存在节点与电源点不连通，基于该生成解的配电网重构存在孤岛或孤点，该解不可行，跳转第三步；若不存在，跳转第七步；
第七步、判断邻接矩阵中满足不为零且不为无穷大的参数的距离参量的个数与2N-2的大小关系，若其个数大于2N-2说明该解形成的配电网有环路，该解不可行，返回此时适应度函数的计算值，并跳转第三步；若其个数等于2N-2，则***无环路，判断该解为配电网重构的可行解。
关于配电网重构的初始解，采用整数型编码，假设配电网节点数为N，那么配电网重构前支路数为N-1条，联络开关数为B。将配电网重构前的N-1条支路进行编号，并将B个联络开关的开关状态作为第N条至第N+B-1条支路的开关状态，与原有支路混合，生成所有开关均闭合的配电网网架拓扑。在生成相应的解时，假定所有开关闭合，此时，配电网将产生B个回路，再选择B个开关断开，从而形成了一个配电网重构的初始解。断开的B个开关便作为解的B维，而每一维的上下限参数受到配电网拓扑结构的影响。
配电网还受到如下约束：
(1)潮流约束：
Figure BDA0002798400530000081
Figure BDA0002798400530000082
式中，N为节点数，Vi为节点i对应的电压，Gij为支路ij的电导，Bij为支路ij的电纳，θij为节点i与节点j的节点电压相位差。
(2)电压电流约束：
Uimin≤Ui≤Uimax；
Ii＜Iimax；
式中，Ui为节点i电压，Uimax为节点i的电压上限，Uimax为节点i的电压下限，Ii为流过支路bi的电流，Iimax为支路bi允许通过的最大电流值，Nb为配电网支路矩阵。
(3)配电线路传输容量约束：
Pj 2+Qj 2≤0.8·Sjmax；
式中，Pj为第j条支路流过的有功功率，Qj为第j条支路流过的无功功率，Sjmax为该条线路的额定容量。
(4)电动汽车负荷调频备用约束：
g∈Gcon；
Figure BDA0002798400530000083
式中，g为当前配电网网架结构；Gcon为无回路配电网网络架构；Gisl为无孤岛配电网网络架构。
步骤二、电动汽车调频容量分布与分配优化：
第一步、将可行解代入网架结构，以该网架结构为电动汽车负荷参与***调频的网络***，输入各节点电动汽车参与调频负荷限值，根据所需调频节点数Nev，得到相应的解空间的维数为2Nev，设置电动汽车负荷参与***调频的解各维上下限、种群规模及最大迭代次数；
第二步、根据内层量子粒子群算法对电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配进行优化，应用适应度函数计算相应分布与分配的适应度，得到个体最优值pbest和全局最优值gbest；
第三步、运用粒子群算法按电动汽车负荷参与调频容量的优化调度的目标函数对种群进行迭代更新，当目标函数达到最小值时，即得到该网架结构下最优的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配；
第四步、将第三步所得到的优化后的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配作为匹配该网架结构的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配数据；
第五步、根据外层的网架结构的目标函数计算更新电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配的可行解粒子的适应值，得到相应的个体最优值pbest与全局最优值gbest，此时对于外层算法而言只改变了节点功率参数，其余参数并未发生改变；
第六步、判断是否达到了所设置的最大迭代次数或粒子在所设置的最大迭代数内是否得到了更好的值，若达到了最大迭代次数或粒子在所设置的最大迭代数内未得到更好的值，则跳出循环并输出重构结果与相应的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配；否则继续进行迭代，利用得到的新解对网络结构进行更新，并跳转至步骤一的第六步。
电动汽车参与调频容量的分布与分配还受到如下约束：
(1)电动汽车负荷参与调频容量的约束：
Figure BDA0002798400530000101
式中，Nev为电动汽车负荷参与调频的节点数；Pnmev为电动汽车负荷在对应节点提供的调频容量；Pzrl为***需要电动汽车负荷提供的调频总容量。
(2)电动汽车负荷调频备用约束：
PV2G≤PV2Gmax；
式中，PV2G为电动汽车负荷提供的调频备用；PV2Gmax为电动汽车负荷调频备用上限。
实施例：
测试***见图3所示IEEE33节点配电***。配电***共有节点32个，其中电源节点1个，编号为0，负荷节点31个，T节点3个，末梢节点4个。线电压基准值为12.66kV，容量基准值为10MVA。表1为各节点的负荷功率，表2为支路数据。
表1 IEEE33节点配电网功率分布
Figure BDA0002798400530000102
Figure BDA0002798400530000111
表2 IEEE33节点配电网线路数据
Figure BDA0002798400530000112
本实施例所提出的配电网重构策略具体参数设置如下：
(1)对于网架结构优化，解空间维数为5，各维上下限为[1,37]，收敛精度设置为10-5，种群数量80，最大迭代次数为350，边界变异率为0.05。
(2)对于电动汽车参与调频容量的优化，解空间维数为10，其中节点维上下限为[1,32]，容量维为[1,30]，收敛精度设置为10-5，种群数量160，最大迭代次数为350。
假设电动汽车负荷需要承担的调频任务为5个负荷节点，需要削减容量为100kW。
为了对比优化前与优化后的效果，随机选取5个节点，并随机选择每个节点的调频容量，与优化调度策略得到的最优节点位置和调频容量进行对比，其中随机选择节点位置和调频容量与最优节点位置与调频容量如表3所示。优化后的配电网网架结构如图4所示。
表3 IEEE33节点配电网参与***调频的节点位置及容量
Figure BDA0002798400530000121
图5为IEEE 33节点配电网***重构后节点电压幅值的对比，从图5中可以看出，电动汽车负荷参与***调频后配电线路各节点电压值增大，且线路末段节点的电压与电源节点电压的差值缩小。
图6为调频前后配电网的总网损的对比图，从图6可以看出，计及电动汽车负荷参与调频的配电网重构后，***的总网损由203.6kW降到144.4kW。证明了若能利用电动汽车负荷参与***调频，可以有效降低***网损。
图7为随机选取的电动汽车负荷节点参与***调频的配电网重构策略与利用本发明提出的计及电动汽车参与调频的配电网重构策略的网损对比图，随机选取负荷节点的配电网重构后网损为194.4kW。计及电动汽车参与调频配电网重构后的网损144.4kW，可以看出本发明提出的计及电动汽车参与调频的配电网重构策略能够减少配电网的网损，降低网损率，提高了***的电压质量，降低***的运行成本，有利于***的安全性与稳定性。

Claims (5)

1.一种计及电动汽车参与调频的配电网重构方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
步骤一、配电网网架结构优化：
第一步、根据配电网拓扑结构，初始化配电网节点参数、支路参数及环网参数，生成节点支路矩阵，对开关进行编号；
第二步、采用整数型编码方式对配电网重构的开关进行编码；结合配电网拓扑结构，确定解空间的维数为***环路数H，设置每一维参数的上下限、种群规模及最大迭代次数；
第三步、基于配电网原始参数，构建节点支路关联矩阵；
第四步、通过节点支路关联矩阵，建立节点邻接矩阵；
第五步、采用Floyd算法，计算电源节点到各个节点的电气距离，其中节点间距离为支路阻抗；
第六步、判断电气距离矩阵参数是否存在无穷大值，若其中存在无穷大值，则证明存在节点与电源点不连通，基于该生成解的配电网重构存在孤岛或孤点，该解不可行，跳转第三步；若不存在，跳转第七步；
第七步、判断邻接矩阵中满足不为零且不为无穷大的参数的距离参量的个数与2N-2的大小关系，若其个数大于2N-2说明该解形成的配电网有环路，该解不可行，返回此时适应度函数的计算值，并跳转第三步；若其个数等于2N-2，则***无环路，判断该解为配电网重构的可行解；
步骤二、电动汽车调频容量分布与分配优化：
第一步、将可行解代入网架结构，以该网架结构为电动汽车负荷参与***调频的网络***，输入各节点电动汽车参与调频负荷限值，根据所需调频节点数Nev，得到相应的解空间的维数为2Nev，设置电动汽车负荷参与***调频的解各维上下限、种群规模及最大迭代次数；
第二步、根据内层量子粒子群算法对电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配进行优化，应用适应度函数计算相应分布与分配的适应度，得到个体最优值pbest和全局最优值gbest；
第三步、运用粒子群算法按电动汽车负荷参与调频容量的优化调度的目标函数对种群进行迭代更新，当目标函数达到最小值时，即得到该网架结构下最优的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配；
第四步、将第三步所得到的优化后的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配作为匹配该网架结构的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配数据；
第五步、根据外层的网架结构的目标函数计算更新电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配的可行解粒子的适应值，得到相应的个体最优值pbest与全局最优值gbest，此时对于外层算法而言只改变了节点功率参数，其余参数并未发生改变；
第六步、判断是否达到了所设置的最大迭代次数或粒子在所设置的最大迭代数内是否得到了更好的值，若达到了最大迭代次数或粒子在所设置的最大迭代数内未得到更好的值，则跳出循环并输出重构结果与相应的电动汽车负荷参与调频容量的分布与分配；否则继续进行迭代，利用得到的新解对网络结构进行更新，并跳转至步骤一的第六步。
2.根据权利要求1所述的计及电动汽车参与调频的配电网重构方法，其特征在于所述适应度函数为配电网网损，计算公式为：
Figure FDA0002798400520000031
式中，F为配电网总网损，b为配电网总支路数，kj为对应支路的开关状态，rj为支路电阻，Pij为流过该支路的有功功率，Qij为流过该支路的无功功率，Uj为该支路末端节点的电压。
3.根据权利要求1所述的计及电动汽车参与调频的配电网重构方法，其特征在于所述配电网受到如下约束：
(1)潮流约束：
Figure FDA0002798400520000032
Figure FDA0002798400520000033
式中，N为节点数，Vi为节点i对应的电压，Gij为支路ij的电导，Bij为支路ij的电纳，θij为节点i与节点j的节点电压相位差；
(2)电压电流约束：
Uimin≤Ui≤Uimax；
Ii＜Iimax；
式中，Ui为节点i电压，Uimax为节点i的电压上限，Uimax为节点i的电压下限，Ii为流过支路bi的电流，Iimax为支路bi允许通过的最大电流值，Nb为配电网支路矩阵；
(3)配电线路传输容量约束：
Pj 2+Qj 2≤0.8·Sjmax；
式中，Pj为第j条支路流过的有功功率，Qj为第j条支路流过的无功功率，Sjmax为该条线路的额定容量；
(4)电动汽车负荷调频备用约束：
g∈Gcon；
Figure FDA0002798400520000041
式中，g为当前配电网网架结构；Gcon为无回路配电网网络架构；Gisl为无孤岛配电网网络架构。
4.根据权利要求1所述的计及电动汽车参与调频的配电网重构方法，其特征在于所述目标函数为重构后配电网总网损最小，计算公式为：
Figure FDA0002798400520000042
式中，F为配电网总网损，b为配电网总支路数，kj为对应支路的开关状态，rj为支路电阻，Pij为流过该支路的有功功率，Qij为流过该支路的无功功率，Uj为该支路末端节点的电压。
5.根据权利要求1所述的计及电动汽车参与调频的配电网重构方法，其特征在于所述电动汽车参与调频容量的分布与分配受到如下约束：
(1)电动汽车负荷参与调频容量的约束：
Figure FDA0002798400520000051
式中，Nev为电动汽车负荷参与调频的节点数；Pnmev为电动汽车负荷在对应节点提供的调频容量；Pzrl为***需要电动汽车负荷提供的调频总容量；
(2)电动汽车负荷调频备用约束：
PV2G≤PV2Gmax；
式中，PV2G为电动汽车负荷提供的调频备用；PV2Gmax为电动汽车负荷调频备用上限。
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