基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法及系统与流程

本发明涉及配电网，具体而言，涉及一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法及系统。

背景技术：

1、新能源主要包含风能、太阳能等清洁能源，其在配网侧主要以分布式电源的方式接入配电网。接入分布式电源有利于提高电网的供电可靠性与灵活性，同时能够减少能源损耗。而分布式电源具有发电方式灵活、低碳环保、投资少及供电稳定等特点，促使传统电网向含有大量分布式电源的智能电网转变。但是，各种分布式电源的特性不同，运行方式相差较大，接入后会给配电网的规划、预测和运行带来很大的不确定性，进而引起网损改变。以风机、光伏为代表的新能源作为主力电源大量接入到配电网中，分布式电源自身的发电特征严重制约着配电网的安全稳定运行。分布式电源的并网使传统配电网潮流状态发生了变化，供电质量变得难以保证。

2、现有的配网优化方法存在计算复杂度高、效率低和易陷入局部最优等问题，鉴于目前在保证供电质量上所遇到的困难，亟需对分布式电源并网的配电网优化问题进行研究。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法，其能够有效改善含分布式电源和电池储能系统的配电网网损与电压，显著提高了配电网的安全性和稳定性。

2、本发明的技术方案为：

3、第一方面，本申请提供一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法，其包括以下步骤：

4、s1、采集含分布式电源和电池储能系统配电网的系统参数，建立配电网系统的双层模型；

5、s2、以系统年综合成本最优为目标对上层模型进行优化；

6、s3、以配电网有功网损最小和电压偏差最小为目标对下层模型进行优化；

7、s4、利用改进的鲸鱼优化算法对双层优化模型进行求解以得到优化结果。

8、进一步地，步骤s2中，上述系统年综合成本包括运行成本和投资成本，以系统年综合成本最优为目标的目标函数为：

9、min cp＝min(cr+ci)

10、cr＝cg+closs+cdg+cbs

11、

12、式中，cp为规划层的总成本，cr为运行成本，ci为投资成本，dg为分布式电源，bs为电池储能系统，cg、closs、cdg和cbs分别为主网购电成本、网损成本、风电光伏运行费用和储能运行费用，cinv和n分别为单位容量投资成本和安装数量，n为经济使用年限，r为年回报率，pi,dg、ei,bs分别为节点i处安装dg和bs容量。

13、进一步地，步骤s2中，以系统年综合成本最优为目标对上层模型进行优化的约束条件包括总投资成本约束和容量约束，其数学公式为：

14、总投资成本约束：

15、cinv,dg+cinv,bs≤cinv,total

16、容量约束：

17、

18、式中，dg为分布式电源，bs为电池储能系统，cinv，dg为dg投资成本，cinv，bs为bs投资成本，cinv,total为总投资成本上限，pi,dg、ei,bs分别为节点i处安装dg和bs容量，分别为节点i处安装dg和bs最大容量。

19、进一步地，步骤s3中，对下层模型进行优化的目标函数及权重包括：

20、有功网损最小：

21、

22、电压偏差最小：

23、

24、目标权重：

25、f＝αf1+βf2+γf3

26、式中，minploss为最小有功网损，r为单相电阻率，下标l表示负荷，下标dg为分布式电源，u为相电压，l为配电线路的总长度，l为电源与dg之间的距离，pl为负荷消耗的有功功率，ql为负荷消耗的无功功率，pdg为dg的发电出力约束，qdg为dg的无功电出力约束，minδv为最小电压偏差，n是节点总数，vi是节点i的电压实际值，vr是配电网的额定电压，f、f1、f2和f3均为目标权重，α、β、γ均为目标函数的权重系数。

27、进一步地，步骤s3中，以配电网有功网损最小和电压偏差最小为目标对下层模型进行优化的约束条件包括系统功率平衡约束、节点电压约束、dg发电出力约束、储能充放电功率约束和储能充放电状态约束，其数学公式包括：

28、系统功率平衡约束：

29、

30、节点电压约束：

31、vimin≤vi≤vimax

32、dg发电出力约束：

33、0≤pdgi≤pdgimax

34、储能充放电功率约束：

35、

36、储能充放电状态约束：

37、

38、式中，i、j分别为输入节点与输出节点，g、b、θ分别为电导、电纳和相位差，下标g表示发电机，pgi为节点i处的发电机的发电出力约束，qgi为节点i处的发电机的无功出力约束，pli为节点i注入负荷的有功功率，qli为节点i注入负荷的无功功率，pdgi为节点i处的dg的发电出力约束，qdgi为节点i处的dg的无功出力约束，vi为节点i处的电压实际值，vj为节点j的电压实际值，ηes为充放电效率，为节点i处安装bs的容量，为第i个储能装置的t时刻功率，δt为储能装置充放电时长，t表示任意时段，为储能充电功率，为储能放电功率。

39、第二方面，本申请提供一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化系统，包括：

40、模型建立模块，用于采集含分布式电源和电池储能系统配电网的系统参数，建立配电网系统的双层模型；

41、上层模型优化模块，用于以系统年综合成本最优为目标对上层模型进行优化；

42、下层模型优化模块，用于以配电网有功网损最小和电压偏差最小为目标对下层模型进行优化；

43、优化模块，用于利用改进的鲸鱼优化算法对双层优化模型进行求解以得到优化结果。

44、第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：

45、存储器，用于存储一个或多个程序；

46、处理器；

47、当上述一个或多个程序被上述处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项的一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法。

48、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项的一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法。

49、相对于现有技术，本发明至少具有如下优点或有益效果：

50、本发明提供的一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法及系统，通过采用双层优化配置模型，并利用改进的鲸鱼算法有效降低了含分布式电源和电池储能系统的配电网网损，同时使得电压幅值有了整体提升且维持在合理的范围之内，显著提高了配电网的安全性和稳定性。

技术特征：

1.一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法，其特征在于，步骤s2中，所述系统年综合成本包括运行成本和投资成本，以系统年综合成本最优为目标的目标函数为：

3.如权利要求2所述的基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法，其特征在于，步骤s2中，以系统年综合成本最优为目标对上层模型进行优化的约束条件包括总投资成本约束和容量约束，其数学公式为：

4.如权利要求1所述的基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法，其特征在于，步骤s3中，对下层模型进行优化的目标函数及权重包括：

5.如权利要求1所述的基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法，其特征在于，步骤s3中，以配电网有功网损最小和电压偏差最小为目标对下层模型进行优化的约束条件包括系统功率平衡约束、节点电压约束、dg发电出力约束、储能充放电功率约束和储能充放电状态约束，其数学公式包括：

6.如权利要求1所述的基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法，其特征在于，步骤s4中，利用改进的鲸鱼优化算法对双层优化模型进行求解的计算过程包括：

7.一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化系统，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法。

技术总结本发明提出了一种基于改进鲸鱼算法的含风光储配电网双层优化方法及系统，涉及配电网技术领域，该方法包括：S1、采集含分布式电源和电池储能系统配电网的系统参数，建立配电网系统的双层模型；S2、以系统年综合成本最优为目标对上层模型进行优化；S3、以配电网有功网损最小和电压偏差最小为目标对下层模型进行优化；S4、利用改进的鲸鱼优化算法对双层优化模型进行求解以得到优化结果；本发明能够有效改善含分布式电源和电池储能系统的配电网网损与电压，显著提高了配电网的安全性和稳定性。技术研发人员：马喜平,李亚昕,梁琛,董晓阳,徐瑞,刘涛,郭鹏,马彦宏,保承家,李威武,邵冲,秦大为受保护的技术使用者：国网甘肃省电力公司电力科学研究院技术研发日：技术公布日：2024/7/29