基于碳排放因子与动态重构的主动配电网双层优化方法与流程

本发明涉及配电网优化，尤其涉及基于碳排放因子与动态重构的主动配电网双层优化方法。

背景技术：

1、随着中国“双碳”目标和构建新型电力系统战略目标的提出，风电(wind turbine,wt)和光伏(photovoltaic array,pv)等分布式电源的装机容量逐步提升，这对配电网的安全稳定运行带来了巨大挑战，传统的“源随荷动”运行方式也不再适用。

2、主动配电网(active distribution network,adn)概念的提出为配电网的运行控制提供了新的思路，adn具备灵活的网络结构、分布式电源、需求侧响应、储能系统(energystorage systems,ess)等多元可控资源，能够有效应对高比例新能源并网所带来的影响。

3、因此，合理调控各类可控资源对实现“源网荷储”智慧联动、提升adn运行安全、经济以及低碳性具有重大意义。

4、目前已有大量文献对adn的优化运行进行了研究，叙述了考虑电动汽车时空分布特性，对电动汽车负荷进行精准预测，在此基础上构建计及动态重构和多种主动管理措施的有功、无功联合优化模型，有效降低了系统运行成本和电压波动。

5、但是上述研究主要是以优化调度的手段从电源侧方面挖掘低碳潜力，没有考虑到用户侧用电行为对降低系统碳量的反作用。

6、在上述现有研究背景下，特别需要一种可以实现各类可控资源的合理调控的优化策略。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于解决现有技术中存在的不足，设计一种基于碳排放因子与动态重构的主动配电网双层优化方法，本发明能够节省电力系统的运行成本，使得系统碳排放总量显著减少，同时均衡潮流分布，有效降低网络损耗、弃光费用，进而降低系统运行成本，并解决adn电压越限问题。

2、本发明解决其技术问题所采用的方案为：

3、基于碳排放因子与动态重构的主动配电网双层优化方法，包含以下步骤：

4、步骤1，选取网损成本及弃光成本的费用之和最小作为目标函数minf1建立主动配电网的上层模型；

5、步骤2，选取负荷侧碳排放量最低以及需求响应调度成本最小作为目标函数minf2并建立主动配电网的下层模型；

6、步骤3，对所述步骤1中的上层模型进行求解，计算出动态碳排放因子；

7、步骤4，根据步骤3中计算出的动态碳排放因子判断是否需要响应所述步骤2中的下层模型，需要响应所述步骤2中的下层模型则将数据传入所述步骤2中的下层模型，并求解所述步骤2中的下层模型，计算出响应后的负荷数据，并将响应后的负荷数据传入所述步骤1中的上层模型，不需要响应所述步骤2中下层模型则输出计算结果。

8、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤1中上层模型的目标函数minf1具体为：

9、

10、式中：ωline为包含联络线路在内的所有支路集合；ωpv为adn中接入光伏的节点集合；closs、cpvloss分别为网损、弃光费用；分别为t时刻接入节点i的光伏预测有功功率和实际注入节点i的有功功率；iij,t为支路ij在t时刻的电流有效值，rij为支路ij的等效电阻，δt为时间变化量，t为调度周期。

11、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤1中的上层模型分别设定distflow潮流模型、节点电压与支路电流、光伏出力、储能系统运行和拓扑结构的约束条件，

12、所述distflow潮流模型为：

13、

14、

15、

16、

17、

18、

19、式中：α(j)为以节点j为支路上游节点的下游节点集合，β(j)为以节点j为支路下游节点的上游节点集合，pij,t、qij,t分别为t时刻流经支路ij的有功、无功功率，pjk,t、qjk,t分别为t时刻以节点j为首端端点流经下游支路的有功、无功功率，分别为t时刻节点j的注入的净有功、无功功率，分别为t时刻节点j处储能装置充放电功率，分别为t时刻变电站注入节点j的有功、无功功率，为t时刻节点j的无功负荷，vj,t为t时刻节点j处电压有效值，vi,t为t时刻节点i处电压有效值，rij、xij为支路ij的等效电阻；

20、令替代所述distflow潮流模型中的平方项，即：

21、

22、

23、

24、

25、进一步采用二阶锥松弛法将其转换为二阶锥约束，即：

26、

27、引入大m法进一步将其转换为：

28、

29、

30、式中：m为足够大的正数；

31、所述节点电压与支路电流的约束条件为：

32、

33、

34、式中：vj,max、vj,min分别为节点j处允许的最大、最小电压，iij,max为允许流经支路ij的最大电流；

35、所述光伏出力的约束条件为：

36、

37、

38、式中：为t时刻节点j处光伏可调功率的最大值，npv为光伏数量，ploss,t分别为t时刻配电系统总负荷和总网损；

39、所述储能系统运行的约束条件为：

40、

41、

42、

43、

44、

45、式中：分别为t时刻节点j处储能系统充放电状态变量，和的值为布尔变量，用于限制储能系统只能处于充电或者放电状态，分别为t时刻储能系统最大、最小充电功率，分别为t时刻储能系统最大、最小放电功率，为t时刻节点j处储能系统储电容量；为t+1时刻节点j处储能系统储电容量；分别为储能系统储电容量的最大、最小值；分别为储能系统充放电效率系数；

46、所述拓扑结构的约束条件为：

47、

48、

49、

50、

51、式中：ψk为第k个基本回路中所有支路集合；为相邻基本回路中公共支路集合，即aij为布尔变量，表示支路zij开闭状态，当aij＝0时，支路zij闭合，当aij＝1时，支路zij断开，br为引入的中间变量，取代相邻基本回路中公共支路变量aij状态，使得每个基本回路断开的开关相互独立，最终将br变换回aij状态；zr为转换后中间变量br所对应的支路，分别为网络中节点度大于等于3所对应割集的集合和对应割集中支路数量。

52、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤2中的负荷侧碳排放量最低表示为：

53、

54、式中：eco2为总碳排放量，为t时刻需求响应后节点j的负荷水平，ej，t为t时刻节点j处的碳势；

55、所述步骤2中需求响应调度成本最小表示为：

56、

57、式中：cdr为需求响应调度成本，p0,t、p1,t分别表示t时刻需求响应前后的负荷需求，c0，t、c1,t分别表示t时刻需求响应前后的电价；

58、所述步骤2中下层模型的目标函数minf2表示为：

59、min f2＝αe′co2+(1-α)c′dr

60、式中：α为权重系数，e′co2为eco2归一化处理后的数据，c′dr为cdr归一化处理后的数据。

61、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤2中下层模型分别设定日前负荷总量、负荷响应量、电价和用户用电费用的约束条件，

62、所述日前负荷总量的约束条件为：

63、

64、所述负荷响应量的约束条件为：

65、δpt,min≤p1,t-p0,t≤δpt,max

66、式中：δpt,max、δpt,min分别为t时刻可调节负荷上、下限；

67、所述电价约束条件为：

68、ct,min≤c1,t≤ct,max

69、式中：ct,max、ct,min分别为t时刻电价上、下限；

70、所述用户用电费用的约束条件为：

71、

72、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤3采用cplex商业求解器进行求解。

73、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤3的碳势计算参考共享比例原则，得到流出潮流支路的碳流密度与该支路的上游节点碳势相等，从而计算出碳势；

74、所述动态碳排放因子的数学模型为：

75、

76、式中：nn为节点总数；dco2,t为t时刻adn的动态碳排放因子，为t时刻节点j的有功负荷。

77、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤4中下层模型的求解的计算方法采用改进蜣螂优化算法求解。

78、作为本发明的一种优选实施方式，所述改进蜣螂优化算法为蜣螂优化算法改进后的算法，所述蜣螂优化算法改进具体为：

79、在蜣螂优化算法种群初始化时加入chebyshev混沌映射增强初始种群的多样性，具体表达式如下：

80、xn+1＝cos(karccosxn)；xn∈[-1 1]

81、式中：k为阶次，xn为第n次迭代时种群个体位置，xn+1为第n+1次迭代时种群个体位置；

82、引入自适应变螺旋搜寻策略改进偷窃蜣螂的位置，同时加入自适应惯性权值改进后偷窃阶段的位置更新为：

83、η*＝eγcos(π*t/max_iter)

84、

85、

86、式中：η*为变螺旋参数，γ为调整系数，max_iter为最大迭代次数，ω为权重系数，l为随机数，l∈[-1 1]，分别为第t次迭代全局和局部最佳位置，为种群个体i第t次迭代时的位置，为种群个体i第t+1次迭代时的位置；

87、通过等概率交替选择柯西突变与折射反向学习两种扰动策略对最优蜣螂个体进行扰动，具体表达式为：

88、

89、式中：lb、ub分别为变量上下界，δ是光线的折射率，随着迭代次数的变化而变化，cauchy(0,1)为标准柯西分布。

90、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

91、本发明提出了一种基于碳排放因子与动态重构的主动配电网双层优化方法，首先，上层计及动态重构、储能设备和分布式光伏多种主动管理措施，能够减少系统网损成本和弃光成本，实现主动配电网最优经济运行；其次，下层基于碳排放流理论，建立以动态碳排放因子为引导信号的低碳需求响应模型，充分挖掘用户侧减碳潜力。最后，针对模型特征，分别采用基于二阶锥规划和改进蜣螂优化算法进行求解。

92、通过合理调控储能系统、光伏出力以及动态重构技术改变网络拓扑，能够均衡潮流分布，有效降低网络损耗、弃光费用，进而降低系统运行成本，同时解决adn电压越限问题。

93、基于碳排放流理论，将碳减排责任从“源”侧传递至“荷”侧，在不改变负荷需求总量的前提下，以动态碳排放因子为引导信号，对系统负荷在时间尺度上进行合理调节，能够促进供给侧和需求侧的双向协调互动，促进新能源消纳，从而节省电力系统的运行成本，使得系统碳排放总量显著减少。

94、通过变量乘积线性化和二阶锥松弛将adn最优经济优化模型进行凸化处理，降低了求解的复杂度，能够满足工程求解精度要求。改进蜣螂优化算法优化拥有较好的收敛性及全局搜索能力，能够有效求解本发明提出的低碳需求响应模型。