一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法、系统、终端和存储介质与流程

本发明涉及电力系统，特别涉及一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法、系统、终端和存储介质。

背景技术：

1、中压配电网是电力配送系统的重要组成部分之一，负责将电力传送到各种住宅商务和工业负荷。在最近的几年里，中压配电网正面临着许多挑战，其中包括分布式可再生能源的不断集成、电动汽车的增长以及提高网络可靠性和效率的需求。

2、中压配电网中的一个关键技术问题是馈线首端联络点的最优规划。馈线首端联络点是馈线与分析器变换器相连接的点。馈线首端联络点的最优规划可以显著提高网络的可靠性和效率、减少电力损耗，并提高网络承受分布式可再生能源集成的能力。

3、馈线首端联络点的最优规划是一个复杂的问题，涉及到多个因素，如网络拓扑、负荷分布、线路参数和可靠性要求。传统的规划方法通常采用人工分析和经验判断，效率低下、精度不高，无法满足现代智能化配电网的需求。因此，如何实现馈线首端联络点的智能化规划方案，是当前中压配电网技术发展的一个关键问题。

4、鉴于此，需要研究一种效率高、精度高的基于馈线分支动态优化的配电网规划方法、系统、终端和存储介质。

技术实现思路

1、针对现有技术中传统的规划方法效率低下、精度不高，无法满足现代智能配电网需求的技术问题，本发明提供了一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法、系统、终端和存储介质，具体技术方案如下：

2、一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

3、步骤s1，采集配电网的拓扑结构、历史负载数据和设备参数；

4、步骤s2，基于步采集的数据建立节点模型、线路模型以及变压器模型，并根据建立的节点模型、线路模型以及变压器模型构建配电网数学模型；

5、步骤s3，根据历史负载数据以及所构建的配电网数学模型，再通过负载预测模型进行未来一段时间内的负载预测，得到负载预测曲线；

6、步骤s4，以配电网线路损耗最小化、系统利用率最大化构建综合优化目标函数，并且构建目标函数的约束条件，基于负载预测曲线采用动态优化算法对馈线分支方案进行动态优化调整。

7、优选地，所述步骤s2中建立的节点模型为：

8、ni＝[pi，qi，vi，θi，xi，yi]；

9、式中：pi表示节点i的有功功率；qi表示节点i的无功功率；vi表示节点i的电压幅值；θi表示节点的电压相角；xi表示节点i的横坐标；yi表示节点i的纵坐标。

10、优选地，所述步骤s2中建立的线路模型为：

11、

12、式中：rj表示线路j的电阻；xj表示线路j的阻抗；is表示线路j的起始节点；it表示线路j的终止节点表示线路j的额定电流，im表示虚数单位，用来表示电抗的相位差。

13、优选地，所述步骤s2中建立的变压器模型为：

14、

15、式中：tk表示第k个变压器的变压比；vk表示变压器k的输入端额定电压；v′k表示变压器k的输出端额定电压；θk表示变压器k的相位角；jm表示单位虚数，用于表示电压和电流之间的相位关系。

16、优选地，所述步骤s3具体包括以下步骤：

17、基于节点模型构建节点电压向量v；

18、基于线路模型构建阻抗矩阵z；

19、基于变压器模型构建变压比矩阵t；

20、根据抗矩阵z和变压比矩阵t计算网络阻抗矩阵y，具体如下：

21、y＝z-1t；

22、根据节点电压向量v和网络阻抗矩阵y构建节点注入电流向量i：

23、i＝yv；

24、综合得到的节点电压向量v、阻抗矩阵z、变压比矩阵t以及节点注入电流向量i，得到配电网数学模型。

25、优选地，所述步骤s3中的负载预测模型采用sarima模型和lstm神经网络模型相结合的缓和模型。

26、优选地，所述步骤s4具体包括以下步骤：

27、步骤s41，构建综合优化目标函数，包括线路损耗最小化和系统利用率最大化的目标函数，在基于线路损耗最小化和系统利用率最大化的目标函数得到综合优化目标函数；

28、步骤s42，构建综合优化目标函数的约束条件，包括节点电压约束、线路容量约束以及变压器容量约束；

29、步骤s43，基于所构建的综合优化目标函数以及构建的节点电压约束、线路容量约束和变压器容量约束，基于负载预测曲线采用遗传算法进行优化求解目标函数，输出最优的馈线分支调整方案。

30、一种基于馈线分支动态优化的配电网规划系统，应用于所述的方法，包括：

31、数据采集模块，用于采集配电网的拓扑结构、历史负载数据和设备参数模型建立模块，用于建立节点模型、线路模型、变压器模型以及配电网数学模型；

32、负载预测模块，用于根据历史负载数据以及所构建的配电网数学模型，再通过负载预测模型进行未来一段时间内的负载预测，得到负载预测曲线；

33、方案优化模块，用于以配电网线路损耗最小化、系统利用率最大化构建综合优化目标函数，并且构建目标函数的约束条件，基于负载预测曲线采用动态优化算法对馈线分支方案进行动态优化调整。

34、一种基于馈线分支动态优化的配电网规划终端，所述终端包括：

35、存储有可执行程序代码的存储器；

36、与所述存储器耦合的处理器；

37、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的基于馈线分支动态优化的配电网规划方法。

38、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行所述的基于馈线分支动态优化的配电网规划方法。

39、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

40、本发明通过对拓扑结构、符合数据和设备参数的详细建模，构建了包含节点、线路和变压器等多个要素的完整数学模型，为后续的负载预测和优化决策提供了坚实的数据基础；并且结合历史数据和数学模型预测未来一段时间内的负荷走势，获取了详细的负载预测曲线，为配电网动态优化提供了关键的输入数据，使得优化结果能够更好的适应实际的负荷变化；基于负荷预测曲线，采用动态优化算法对馈线分支方案进行持续优化调整，以最小化线损和最大化系统利用率为目标，使得能够及时响应符合的实时变化，提高配电网的运行效率和供电质量。

技术特征：

1.一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法，其特征在于，所述步骤s2中建立的节点模型为：

3.根据权利要求1所述的一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法，其特征在于，所述步骤s2中建立的线路模型为：

4.根据权利要求1所述一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法，其特征在于，所述步骤s2中建立的变压器模型为：

5.根据权利要求1所述的一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法，其特征在于，所述步骤s3中的负载预测模型采用sarima模型和lstm神经网络模型相结合的缓和模型。

7.根据权利要求1所述的一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括以下步骤：

8.一种基于馈线分支动态优化的配电网规划系统，其特征在于，应用于权利要求1至7任一所述的方法，包括：

9.一种基于馈线分支动态优化的配电网规划终端，其特征在于，所述终端包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的基于馈线分支动态优化的配电网规划方法。

技术总结本发明涉及电力系统技术领域，特别涉及一种基于馈线分支动态优化的配电网规划方法、系统、终端和存储介质。本发明通过对拓扑结构、符合数据和设备参数的详细建模，构建了包含节点、线路和变压器等多个要素的完整数学模型，为后续的负载预测和优化决策提供了坚实的数据基础；并且结合历史数据和数学模型预测未来一段时间内的负荷走势，获取了详细的负载预测曲线，为配电网动态优化提供了关键的输入数据，使得优化结果能够更好的适应实际的负荷变化；基于负荷预测曲线，采用动态优化算法对馈线分支方案进行持续优化调整，以最小化线损和最大化系统利用率为目标，使得能够及时响应符合的实时变化，提高配电网的运行效率和供电质量。技术研发人员：谭靖,黎敏,张俊成,梁睿,陶毅刚,谭晓虹,黄柳军,万松,张启炬受保护的技术使用者：广西电网有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29