CN112819279A - 分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法及***，包括：考虑分布式能源和电动汽车接入和配电网扩展适应性，构建评价指标体系；利用模糊描述方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态进行模糊评价；将评价指标正向化处理和评估矩阵标准化处理，计算评价指标的权重，分别计算评价方案与最优方案和最劣方案的距离；对配电网规划方案进行评估，选取最佳规划方案进行配电网建设。本发明通过对配电网的未来发展进行研究与分析，选取含分布式能源和电动汽车接入和配电网扩展适应性评价指标，以实现配电网需求跟踪和可持续发展。

Description

分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法及***
技术领域
本发明涉及配电网规划技术领域，尤其涉及一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法及***。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
在发输配电网体系下，配电网在电网效益与用户体验方面发挥重大作用，满足用户多样化需求，促进网荷协调，保障安全稳定用电。为缓解化石能源和环境污染的压力，电网大力推行新能源的使用，而高比例分布式能源和电动汽车的接入造成潮流反向流动和电压波动，诸多不确定因素对配电网的安全稳定运行提出了极大的挑战。随着分布式能源的接入，新型电力电子技术、通讯技术的应用，配电网的结构与功能发生了显著的变化，为适应持续增长的负荷需求和提高运行的安全稳定性，原有的配电网框架与结构往往不能胜任，需对配电网进行升级改造。
对于配电网建设，传统的规划方法常对经济性、可靠性和稳定性进行评估，针对近期规划目标给出变电站和线路的建设方案，将规划方案与现状运行情况进行评估规划的有效性。这种方法在一定程度上满足配电网建设的要求，能够较全面分析影响因素对于配电网的作用，但随着负荷的增加和电网结构的改变，配电网对于规划评估的要求在逐渐的增大。
现有技术利用主客观赋权的方法对层次分析法所建立的评估指标体系进行赋权，从而对现有配电网弹性进行评估，但其缺乏考察扩展适应性应对配电网故障的能力。
现有技术结合信息熵和模糊分析法建立了改进的配电网投资效益综合评估方法和评估模型，对于规划方案进行择优，指导未来配电网的投资建设，但是其未考量分布式新能源大量接入对于配电网发展的影响。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法及***，基于分布式能源和电动汽车接入时的配电网扩展适应性，选取出最佳配电网规划方案。
在一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法，包括：
考虑分布式能源和电动汽车接入和配电网扩展适应性，构建评价指标体系；
利用模糊描述方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态进行模糊评价；
将评价指标正向化处理和评估矩阵标准化处理，计算评价指标的权重，分别计算评价方案与最优方案和最劣方案的距离；
对配电网规划方案进行评估，选取最佳规划方案进行配电网建设。
进一步地，所述评价指标体系包括：一级评价指标和二级评价指标；其中，一级评价指标包含经济性、可靠性、电压质量、新能源接入和扩展适应性；
经济性指标反映配电网的盈利能力，其中包含二级指标包括：售电收入、网架年投资费用、网架年维护费用、有功网损成本和停电损失成本；
可靠性指标展示配电网稳定运行能力，其中包含二级指标包括：***平均停电频率、***平均停电持续时间、平均供电可用率；
电压质量体现负荷在配电网中工作状态的情况，其中包含二级指标包括：电压幅值偏差和电压相角偏差；
新能源接入显示配电网绿色环保程度和清洁能源使用情况，其中包含二级指标包括：风力发电、光伏发电、电动汽车；
扩展适应性表征配电网供电潜力和可持续发展能力，其中包含二级指标包括设备老旧情况、设备使用情况和供电扩展裕度。
进一步地，利用模糊描述方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态进行模糊评价，具体过程包括：
设置工作在良好状态区间的映射值为1，则隶属度数值越大表示工作在正常区间的概率越高，工作状态越好；
采用梯形模糊变量反映其工作处于良好状态的隶属函数为：
Figure BDA0002880329650000031
其中，P为当前工作功率，[P1、P2、P3、P4]为模糊变量。
进一步地，额定功率为Pn的风电机组工作在良好状态的模糊变量为[P1、P2、P3、P4]；额定功率为Pn的光伏阵列的工作在良好状态的模糊变量为[I1Pn/Imax，I2Pn/Imax，I3Pn/Imax，I4Pn/Imax]；总体充电功率为Pn的电动汽车工作在良好状态的模糊变量为[s1Pn，s2Pn，s3Pn，s4Pn]；其中，对于风电、光伏和电动汽车进行模糊评价需设置相应模糊变量值，I1、I2、I3、I4代表四个预设的光照强度值，s1、s2、s3、s4代表四个预设的电动汽车充电接入率。
进一步地，对评价指标进行正向化处理，具体包括：分别将极小型指标、中间型指标和区间型指标转换为极大型指标。
进一步地，利用反熵权法计算评价指标权重，结合各指标权重分别计算各评价方案与最优方案和最劣方案间的距离；计算各评价方案未归一化的得分情况。
进一步地，对各评价方案的得分值进行归一化处理并进行排序，选取最佳配电网规划方案进行配电网建设。
在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估***，包括：
用于考虑分布式能源和电动汽车接入和配电网扩展适应性，构建评价指标体系的模块；
用于利用模糊描述方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态进行模糊评价的模块；
用于将评价指标正向化处理和评估矩阵标准化处理，计算评价指标的权重，分别计算评价方案与最优方案和最劣方案的距离的模块；
用于对配电网规划方案进行评估，选取最佳规划方案进行配电网建设的模块。
在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法。
在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行上述的分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明通过对配电网的未来发展进行研究与分析，选取含分布式能源和电动汽车接入和配电网扩展适应性评价指标，以实现配电网需求跟踪和可持续发展。
(2)本发明建立反熵权Topsis评估模型，客观地计算各评价指标的权重和比较各规化方案的优劣，避免了人为因素的干扰。
本发明的其他特征和附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本方面的实践了解到。
附图说明
图1为本发明实施例中分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法流程图；
图2为本发明实施例中配电网评价指标体系示意图；
图3为本发明实施例中中间型梯形分布隶属函数示意图；
图4为本发明实施例风电隶属函数示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一
在一个或多个实施方式中，公开了一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法，参照图1，包括：
(1)考虑分布式能源和电动汽车接入和配电网扩展适应性，构建评价指标体系；
具体地，为了确保指标的全面性，对配电网整体规划进行评估，针对配电网经济可靠性和可持续发展能力，从而多方面考量建立评估体系，选取一级评价指标和二级评价指标。
参照图2，一级评价指标包含经济性、可靠性、电压质量、新能源接入和扩展适应性。
经济性指标反映配电网的盈利能力，其中包含二级指标有售电收入、网架年投资费用、网架年维护费用、有功网损成本、停电损失成本；
可靠性指标展示配电网稳定运行能力，其中包含二级指标有***平均停电频率、***平均停电持续时间、平均供电可用率；
电压质量体现负荷在配电网中工作状态的情况，其中包含二级指标有电压幅值偏差、电压相角偏差；
新能源接入显示配电网绿色环保程度和清洁能源使用情况，其中包含二级指标有风力发电、光伏发电、电动汽车；
扩展适应性表征配电网供电潜力和可持续发展能力，其中包含二级指标有设备老旧情况、设备使用情况、供电扩展裕度。
其中针对扩展适应性：
①设备老旧率α的计算公式为：
Figure BDA0002880329650000071
式中：τ为当前年；τo为设备投用年；T为设备使用寿命。
②设备利用率β的计算公式为：
Figure BDA0002880329650000072
式中：
Figure BDA0002880329650000074
为负荷的功率，Si为变电站容量。
③供电扩展裕度γ的计算公式为：
Figure BDA0002880329650000073
式中：
Figure BDA0002880329650000076
为扩建变电站容量；Si为原有变电站容量。
(2)利用模糊描述方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态进行模糊评价；
模糊评价是用于针对于分布式能源评价指标的评价，利用梯形模糊评价的方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态的良好程度进行量化，其结果作为配电网规划方案的数据。
具体地，模糊描述方法包含论域、模糊集和隶属度三部分，隶属函数的映射关系
Figure BDA0002880329650000075
利用模糊描述方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态进行评价。根据工作时大量的数据分布情况，设置工作在良好状态区间的映射值为1，则隶属度数值越大表示工作在正常区间的概率越高，工作状态越好。根据图3所示，采用梯形模糊变量反映其工作处于良好状态的隶属函数如下：
Figure BDA0002880329650000081
式中：P为当前工作功率，[P1 P2 P3 P4]为模糊变量。
风速的概率曲线服从Weibull分布，在一定条件下，可近似看成正态分布。风电的输出功率与风速的关系的数学表达式为：
Figure BDA0002880329650000082
式中：Pn为额定功率，Vi为风机切入功率，Vo为风机切出功率，Vn为额定风速功率。额定功率为Pn的风电机组的工作在良好状态的模糊变量为[P1 P2 P3 P4]，图4表示为风电机组的模糊变量为[40，80，170，200]。
光伏阵列输出功率主要受辐照强度、环境温度及光伏阵列能量转换特性的影响，即光伏阵列发电功率的数学表达式为：
P＝ηSI[1-0.005(To+25)]
式中：η为能量转换率；S为受光面积；I为太阳辐射强度；To为工作温度。
额定功率为Pn的光伏阵列的工作在良好状态的模糊变量为：
[I1Pn/Imax，I2Pn/Imax，I3Pn/Imax，I4Pn/Imax]。
为简化计算，假设某区域的电动汽车充电接入率s服从正态分布N(μ，σ)，其概率密度函数表达式为：
Figure BDA0002880329650000083
式中：μ为均值，σ为标准差。即总体充电功率Pn的电动汽车工作在良好状态的模糊变量为[s1Pn，s2Pn，s3Pn，s4Pn]。I表示光照强度，s表示电动汽车充电接入率。对于风电、光伏和电动汽车进行模糊评价需设置相应模糊变量值，I1、I2、I3、I4代表四个预设的光照强度值，s1、s2、s3、s4代表四个预设的电动汽车充电接入率。
(3)将评价指标正向化处理和评估矩阵标准化处理，计算评价指标的权重，分别计算评价方案与最优方案和最劣方案的距离；
具体地，建立反熵权Topsis(逼近理想解排序法)评估模型，将评价指标正向化处理和评估矩阵标准化处理，利用反熵权法对评价指标进行赋权，利用Topsis计算评价方案与最优方案和最劣方案的距离。
针对配电网规划，通过仿真模拟获取各评价指标数据。对评价指标进行正向化处理，由于选取的评价指标均为极大型指标和极小型指标，则极小型指标换成极大型指标公式为：
Figure BDA0002880329650000091
对评估矩阵标准化：
Figure BDA0002880329650000092
Figure BDA0002880329650000093
评估矩阵行Z的行与列分别表示规划方案1，2，…，n与评价指标1，2，…，m。
利用反熵权法计算评价指标权重：
Figure BDA0002880329650000094
Figure BDA0002880329650000095
dj＝1-ej (16)
Figure BDA0002880329650000101
结合Topsis进行处理，通过寻找若干方案中的最优方案和最劣方案，然后结合各指标权重分别计算各评价方案与最优方案和最劣方案间的距离。
定义最优方案Z+与最劣方案Z-为：
Figure BDA0002880329650000102
Figure BDA0002880329650000103
结合权重ωj，定义第i(i＝1，2，…，n)个评价方案与最优方案Z+和最劣方案Z-的距离为：
Figure BDA0002880329650000104
Figure BDA0002880329650000105
计算各评价方案未归一化的得分情况：
Figure BDA0002880329650000106
Si的取值范围为[0～1]，其值越大则表明越接近最优方案。
(4)对配电网规划方案进行评估，选取最佳规划方案进行配电网建设。
具体地，通过所建立的配电网评估体系和反熵权Topsis评估模型对配电网规划方案进行处理，各评价方案得分情况进行归一化处理，使结果在[0,1]范围内，并按得分的高低进行优劣排序，选取最佳配电网规划方案进行配电网建设。
实施例二
在一个或多个实施方式中，公开了一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估***，包括：
用于考虑分布式能源和电动汽车接入和配电网扩展适应性，构建评价指标体系的模块；
用于利用模糊描述方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态进行模糊评价的模块；
用于将评价指标正向化处理和评估矩阵标准化处理，计算评价指标的权重，分别计算评价方案与最优方案和最劣方案的距离的模块；
用于对配电网规划方案进行评估，选取最佳规划方案进行配电网建设的模块。
需要说明的是，上述各模块的具体实现方式已经在实施例一中进行说明，不再赘述。
实施例三
在一个或多个实施方式中，公开了一种终端设备，包括服务器，所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例一中的分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
实施例一中的分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
实施例四
在一个或多个实施方式中，公开了一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并实施例一中所述的分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法，其特征在于，包括：
考虑分布式能源和电动汽车接入和配电网扩展适应性，构建评价指标体系；
利用模糊描述方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态进行模糊评价；
将评价指标正向化处理和评估矩阵标准化处理，计算评价指标的权重，分别计算评价方案与最优方案和最劣方案的距离；
对配电网规划方案进行评估，选取最佳规划方案进行配电网建设。
2.如权利要求1所述的一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法，其特征在于，所述评价指标体系包括：一级评价指标和二级评价指标；其中，一级评价指标包含经济性、可靠性、电压质量、新能源接入和扩展适应性；
经济性指标反映配电网的盈利能力，其中包含二级指标包括：售电收入、网架年投资费用、网架年维护费用、有功网损成本和停电损失成本；
可靠性指标展示配电网稳定运行能力，其中包含二级指标包括：***平均停电频率、***平均停电持续时间、平均供电可用率；
电压质量体现负荷在配电网中工作状态的情况，其中包含二级指标包括：电压幅值偏差和电压相角偏差；
新能源接入显示配电网绿色环保程度和清洁能源使用情况，其中包含二级指标包括：风力发电、光伏发电、电动汽车；
扩展适应性表征配电网供电潜力和可持续发展能力，其中包含二级指标包括设备老旧情况、设备使用情况和供电扩展裕度。
3.如权利要求1所述的一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法，其特征在于，利用模糊描述方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态进行模糊评价，具体过程包括：
设置工作在良好状态区间的映射值为1，则隶属度数值越大表示工作在正常区间的概率越高，工作状态越好；
采用梯形模糊变量反映其工作处于良好状态的隶属函数为：
Figure FDA0002880329640000021
其中，P为当前工作功率，[P1、P2、P3、P4]为模糊变量。
4.如权利要求3所述的一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法，其特征在于，额定功率为Pn的风电机组工作在良好状态的模糊变量为[P1、P2、P3、P4]；额定功率为Pn的光伏阵列的工作在良好状态的模糊变量为[I1Pn/Imax，I2Pn/Imax，I3Pn/Imax，I4Pn/Imax]；总体充电功率为Pn的电动汽车工作在良好状态的模糊变量为[s1Pn,s2Pn,s3Pn,s4Pn]；其中，对于风电、光伏和电动汽车进行模糊评价需设置相应模糊变量值，I1、I2、I3、I4代表四个预设的光照强度值，s1、s2、s3、s4代表四个预设的电动汽车充电接入率。
5.如权利要求1所述的一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法，其特征在于，对评价指标进行正向化处理，具体包括：分别将极小型指标、中间型指标和区间型指标转换为极大型指标。
6.如权利要求1所述的一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法，其特征在于，利用反熵权法计算评价指标权重，结合各指标权重分别计算各评价方案与最优方案和最劣方案间的距离；计算各评价方案未归一化的得分情况。
7.如权利要求6所述的一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法，其特征在于，对各评价方案的得分值进行归一化处理并进行排序，选取最佳配电网规划方案进行配电网建设。
8.一种分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估***，其特征在于，包括：
用于考虑分布式能源和电动汽车接入和配电网扩展适应性，构建评价指标体系的模块；
用于利用模糊描述方法对风电、光伏和电动汽车的工作状态进行模糊评价的模块；
用于将评价指标正向化处理和评估矩阵标准化处理，计算评价指标的权重，分别计算评价方案与最优方案和最劣方案的距离的模块；
用于对配电网规划方案进行评估，选取最佳规划方案进行配电网建设的模块。
9.一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的分布式能源与配电网扩展适应性的规划评估方法。
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