本發明涉及新能源及配電網規劃領域，尤其涉及一種分布式電源（DG）接入配電網的規劃方法。

背景技術：

近年來，以風電和光伏為主的新能源發電發展迅速。大力發展風電、光伏有利于減少化石燃料消耗、降低碳排放水平。配電網中光伏電站和風電場一般以分布式電源的形式接入，由于風速和光照受天氣的影響較大，使得風電場和光伏電站出力具有隨機性，所以傳統的配電網規劃方法不能完全適應分布式電源并網的情況。當大量的分布式電源出現在規劃方案中時，大量的隨機變化使得電力系統的復雜性大大增加。傳統的規劃方法沒有充足的能力解決包含分布式電源的規劃問題，這主要是因為傳統的規劃方法都不同程度地將規劃問題進行了簡化，對于規劃中客觀存在的難以定量表達的不確定性因素缺乏較好的處理方法。分布式發電的出現，給傳統的配電網規劃帶來了實質性的挑戰，使得電網規劃人員在選擇最優方案的時候必須考慮由它所帶來的影響，因此成為配電網規劃研究的一個焦點。

在配電網規劃算法方面，線性規劃和近似優化類算法通常對配電網規劃模型作若干簡化，如變電站和饋線系統分開處理、將非線性費用和運行約束線性化、不考慮輻射狀約束和可靠性等。所有這些簡化使得所求出的解只是在某一特定條件下的局部最優解，從而影響了它的實際應用。文獻《考慮環境因素的分布式發電多目標優化配置》將節點有功、無功網損微增率兩者進行結合，提出等效微增率的概念，通過計算微增率進行排序，確定分布式電源的最佳位置，綜合考慮網損、電壓改善程度和環境效益因素對分布式電源定容。文獻《考慮電壓質量的分布式電源定容選址》根據不同類型分布式電源在潮流計算中的模型，分析分布式電源接入對電壓穩定和電壓質量的影響，提出了降低網損和改善電壓質量為目標的分布式電源定容選址。文獻《考慮環境成本和時序特性的微網多類型分布式電源選址定容規劃》基于不同負荷類型和分布式發電的時序特性建立了一種考慮環境成本的分布式電源選址定容規劃模型。以上大部分的研究僅在對配電進行單一規劃，而對于配電網協調規劃的研究相對較少。

在實際配電網規劃中，規劃人員常常需要根據規劃的目的和要求對決策變量進行取舍和裁剪，當負荷變動不大、沒有大的設備投入時，配電規劃人員要解決的是配電網重構問題，規劃模型中就不涉及變電站和饋線的決策；當不考慮可靠性時，模型中就不涉及開關設備的決策等。這就要求配電網規劃模型和算法既要具備全面性和完整性，又要具備靈活性和可裁剪性。

技術實現要素：

本發明的目的在于克服現有技術的不足提供一種分布式電源接入配電網的規劃方法，分析和研究分布式電源技術的相關特性，以及其對地區電力系統的影響，研究分布式電源的合理規模、布點規劃以及電網擴展規劃，最終提出地區配電網接納分布式電源的規劃優化方案。

本發明所述的方法，其特征在于：

1、建立分布式電源的配電網擴展規劃模型，所述的模型為線路運行費用、分布式電源修建費用及分布式電源的接入所減少的購電量費用的數學模型；

2、采用遺傳算法進行求解。

所述的采用遺傳算法進行求解是采用了遺傳算法計算過程的相互結合。

所述的相互結合是將網絡優化和分布式電源的位置和容量優化結合，先用自適應遺傳算法進行分布式電源的規劃，對于遺傳算法中每代產生的分布式電源容量和位置的個體，采用遺傳算法進行網絡的擴展規劃，把分布式電源的影響加入其中，并對由于遺傳算法中的交叉、變異操作產生的不可行解進行修復，對分布式電源和網絡的綜合規劃結果進行經濟性評估以衡量個體方案的優劣。

本發明的主要優點：運用遺傳算法將網絡優化和分布式電源的位置和容量優化結合起來，最終得到分布式電源和配電網絡的綜合優化方案。在算法的具體實現過程中，首先確定分布式電源的位置和容量方案，然后再對外循環確定的分布式電源的位置和容量方案的個體進行網絡的擴展規劃。

本發明的有益效果：根據地區的配網結構及分布式電源的容量、分布位置的實際情況，采用合適的算法解決了配電網絡規劃、變電站選址和定容以及分布式電源選址和定容等問題，為地區電網的建設和規劃提供參考。

附圖說明

圖1是本發明所述方法的遺傳算法的計算過程流程圖。

具體實施方式

本發明方法的具體步驟：首先，根據自然資源的分布情況和國家的能源政策確定分布式電源的類型、容量和位置，這一過程僅僅考慮在哪些位置上能夠安裝哪些類型、多少容量的分布式電源，即僅僅考慮環境以及政策方面的因素；接著，結合分布式電源接入的實際電網，從技術角度進行分布式電源的建模，并運用遺傳算法進行最優容量和DG位置的規劃。

第一步: 建立分布式電源的配電網擴展規劃模型：對于現有的配電網，考慮其負荷的增長，在不改變網絡結構的情況下，通過合理的接入分布式電源，可以滿足負荷增長的需求，這就是分布式電源的布點規劃。本發明假定負荷需求以每年1％的速度增長，同時假設變電站容量能滿足負荷增長的要求，故模型中不考慮變電站擴建費用。

本發明采用加入分布式電源運行費用的配電網規劃經濟性模型。

所述的模型包括：

1.目標函數

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其中，為目標函數；為使目標函數最小；為折算到每年的分布式電源的投資及運行費用；為接入配電網的分布式電源個數；為第個分布式電源的固定投資年平均費用系數；為第個分布式電源的固定投資費用(萬元)；為單位電價（元/kWh）；為第個分布式電源的年電量損失總值（萬kWh）；為第個分布式電源的維護和檢修費用(萬元)；為折算到每年的線路運行費用；為購電費用。

2.不等式約束

（1）節點電壓約束

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其中，為節點電壓；、分別為節點電壓的上下限；為節點電壓的懲罰因子，作為對偏離運行電壓極限的懲罰，一般取值較大，滿足運行條件時則為0。

（2）支路電流約束

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為支路電流；為第j條支路允許通過的最大電流；為支路電流的懲罰因子，作為對偏離運行極限的懲罰，一般取值較大，滿足運行條件時為0；

（3）分布式電源運行約束

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其中，是分布式電源接入電網的總容量；為電網負荷總量的10％；為分布式電源注入量懲罰因子，一般取值較大，滿足運行條件時為0。

將以上所有不等式約束以懲罰因子的形式并入歸一化目標函數，所得新的目標函數為：

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3. 等式約束

配電網潮流的求解方法采用傳統的潮流計算方法，即牛頓拉夫遜迭代法。輻射線路中的潮流方程即為等式約束條件，如下：

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其中，；為支路有功功率，為無功功率。

第二步: 遺傳算法的具體實施過程：在第一步建立模型的基礎上，運用遺傳算法對模型進行求解，使目標函數最小，即的解即為最優解。

計算過程如圖1所示。

1、染色體編碼：網絡的擴展規劃過程，主要涉及的問題是待建線路的選擇問題，對于每條待建線路，其選擇只有兩個：建與不建。因此，這里采用整數編碼，數字1表示修建，數字0表示不建。

2、初始群體的產生：

(1)初始化。標記電源節點為“G”，其他的節點和線路均不做標記。所有被標記為“G”的節點稱為根節點，它們構成根節點群。

(2)從與電源點相連且未做任何標記的支路中隨機選取一條支路i，將與之對應的變量標記為1(即說明支路被選中)，同時將其另一個端節點也標記為“G"即將該端節點加入根節點群。

(3)任意選取一條未標記的支路j。若該支路的一個端節點為根節點，且另一端節點未被標記為“G"，則將與之對應的變量標記為1；則若該支路的兩個端節點均為根節點，則將該支路對應的變量標記為0(說明該支路未被選中)；若該支路的兩個端節點均未作任何標記，則重新選取支路，重復該步驟。

(4)檢查所有節點是否全部被標記為“G"。如果是則結束，反之則轉到步驟(3)。