一种分布式光伏运行优化方法、装置、设备及介质与流程

本发明属于分布式光伏领域，具体涉及一种分布式光伏运行优化方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、为实现“双碳”目标，加速能源转型，配电网新能源装机规模快速增长，以光伏、风电为代表的可再生能源发电并网的比例持续走高。同时电动汽车等多元柔性负荷规模化发展，配电网形态发生深刻变化，转变为呈现源荷随机波动、多元交互特点的有源配电网，对配电网的高可靠运行带来挑战。目前分布式电源常以高密度分散的形式接入配电网，呈现出点多面广、局部渗透率高等特点，由于大规模分布式电源的并网导致配电网出现潮流返送、电压越限等问题突出，有必要对配电网分布式电源进行有效调控。主动配电网需要在保证系统安全稳定运行的前提下，通过对系统内多类型分布式电源的调控，提升系统对大量间歇式可再生能源的消纳能力。分布式电源优化调度策略是对分布式电源实施主动管理并实现网络安全经济运行的核心技术和重要手段。

2、由于光照强度、温度等环境因素的变化，光伏电池板的发电功率会发生波动，导致电网电压和电流的不稳定，进而影响整个电网的运行安全和稳定性。此外，分布式光伏并网系统的接入也对电网的调度和管理提出了更高的要求。传统的电力调度策略往往难以适应分布式光伏发电系统的特性，导致能源利用效率低下，甚至出现能源浪费的现象。

3、因此，如何对分布式光伏发电系统进行运行优化，提高发电效率，减少对电网的负面影响，是当前研究的热点问题。现有的分布式光伏运行优化方法主要集中在光伏电池板的选型、安装角度、阵列布局等方面，而对于如何从系统层面进行整体优化，特别是在考虑电网约束和调度策略的情况下，实现分布式光伏发电系统的最优运行，仍是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种分布式光伏运行优化方法、装置、设备及介质，以解决现有技术中传统的电力调度策略往往难以适应分布式光伏发电系统，导致能源利用效率低下，甚至出现能源浪费的现象的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明第一方面，提供了一种分布式光伏运行优化方法，包括：

4、构建含分布式光伏配电网的运行优化问题；其中，所述运行优化问题分解为目标函数和约束条件；

5、采用改进的自适应粒子群算法，基于约束条件，对目标函数进行优化求解，得到分布式光伏每块光伏板的最优发电功率；其中，所述改进的自适应粒子群算法中，基于惯性权重ω和学习因子c1、c2，对粒子速度和位置更新公式进行优化。

6、进一步的，所述目标函数具体包括如下：

7、minf＝ω1f1-ω2f2

8、

9、

10、其中，ω1和ω2分别代表两个目标函数的权重系数；m为参与调控的光伏用户个数，n为配电网区域内节点总数，l为与节点n相连的节点集合；inl为节点n与节点l相连支路的电流，rnl为节点n与节点l相连支路的电阻。j为配电网中关键节点的个数，uj表示关键节点j的电压幅值，u0表示节点电压基准值。

11、进一步的，在得到分布式光伏每块光伏板的最优发电功率的步骤之后，基于预先安装在光伏板上的分布式光伏智能监测控制装置对所述光伏板的功率进行调控；其中，所述分布式光伏智能监测控制装置还用于在目标函数求解时采集光伏板的运行数据。

12、进一步的，所述约束条件具体包括：功率平衡约束、分布式光伏发电约束、节点电压约束和线路电流约束，具体表示如下：

13、1)功率平衡约束：

14、

15、其中，pg,i、qg,i代表节点i发电的有功功率和无功功率，pl,i、ql,i分别代表节点i负荷的有功功率和无功功率，ui、uj分别代表节点i和节点j的电压幅值，gij、bij分别代表节点i与节点j之间线路的电导和电纳，δij代表支路ij的功角；

16、2)分布式光伏发电约束

17、0≤ppv≤pmax

18、qmin≤qpv≤qmax

19、其中，ppv、qpv分别代表分布式光伏发电有功功率和无功功率；pmax表示分布式光伏发电有功功率最大值；qmin和qmax分别表示分布式光伏发电无功功率的上、下限；

20、3)节点电压约束

21、umin≤ui≤umax

22、其中，umax为节点电压上限值，umin为节点电压下限值；

23、4)线路电流约束

24、iij|≤iij.max

25、其中，iij表示代表节点i与节点j之间线路的电流，iij.max表示节点i与节点j之间线路允许的最大载流量。

26、进一步的，基于惯性权重ω和学习因子c1、c2，对粒子速度和位置更新公式进行优化，包括：

27、

28、

29、其中，为粒子i第t次迭代的速度矢量在第j维度的分量，r1和r2是(0,1)之间的随机数，代表粒子i在t次迭代中单个最佳位置分量的j分量，代表粒子i在t次迭代中全局最佳位置分量的j分量，t代表迭代次数；ωt、表示每次迭代值根据粒子适应值自适应改变后的惯性权重以及学习因子的大小；为粒子i第t次迭代的位置矢量在第j维度的分量。

30、进一步的，采用改进的自适应粒子群算法，基于约束条件，对目标函数进行优化求解，包括：

31、输入：种群初始化x＝x1,x2,...,xn；

32、输出：粒子的速度v和位置x；

33、1)种群初始化：粒子的初始位置x＝x1,x2,...,xn；

34、2)计算种群个体适应度f(xi)；

35、3)计算个体历史最优位置群体历史最优位置以及对应的最优值的fbt；

36、4)根据最终改进后的粒子更新公式对所有粒子进行更新，得到迭代后的粒子速度和位置；

37、5)对迭代次数进行判断，如果达到最大迭代次数，则结束优化过程，如果没到最大迭代次数，转入步骤2)。

38、进一步的，粒子群数目设定为可控光伏板的数量，粒子移动的最大速度vmax受光伏发电功率约束，每次更新时粒子改变的最大距离为光伏板的实际最大发电功率，粒子移动的最小速度vmin设置为0；优化求解的结果为每个光伏用户每块光伏板的最优发电功率。

39、本发明第二方面，提供了一种分布式光伏运行优化装置，包括：

40、优化问题构建模块，用于构建含分布式光伏配电网的运行优化问题；其中，所述运行优化问题分解为目标函数和约束条件；

41、优化问题求解模块，用于采用改进的自适应粒子群算法，基于约束条件，对目标函数进行优化求解，得到分布式光伏每块光伏板的最优发电功率；其中，所述改进的自适应粒子群算法中，基于惯性权重ω和学习因子c1、c2，对粒子速度和位置更新公式进行优化。

42、本发明第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如上述的分布式光伏运行优化方法。

43、本发明第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如上述的分布式光伏运行优化方法。

44、与现有技术相比较，本发明的有益效果如下：

45、本发明通过构建含分布式光伏配电网的运行优化问题，采用改进的自适应粒子群算法，基于约束条件对目标函数进行优化求解，得到分布式光伏每块光伏板的最优发电功率。综合考虑了分布式光伏发电系统的特性和电网的运行需求，能够有效提高分布式光伏发电系统的发电效率，减少能源浪费，提高分布式光伏的可调可控能力，为分布式光伏发电系统的广泛应用提供了有力的技术支持。本发明提供的一种分布式光伏运行优化装置、电子设备和计算机可读存储介质同样解决了背景技术部分提出的问题。

46、本发明提出自适应粒子群算法，采用自适应惯性权重以及可变学习因子的方法，对粒子群算法进行自适应改进，可以在搜索的不同阶段改变对全局搜索和局部搜索的权重，有效提高算法的全局搜索能力。

47、本发明在光伏板上安装光伏监测装置，可以对光伏运行状态进行监测，并获取光伏运行的电压、电流、电量等数据进行分布式光伏运行优化分析，装置具有快速关断光伏板的功能，可以实现对光伏板发电功率的远程调控。