一种面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法、系统、设备及介质与流程

本发明涉及配电网有功无功协调优化调度，特别是一种面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、随着电动汽车（electric-vehicle，ev）接入规模的持续扩大，无序充电行为引发配电网电压越限、线路过载和配电变压器重过载等电能质量问题，配电网对电动汽车充电负荷的承载能力出现问题，与此同时，分布式光伏（photovoltaic，pv）、储能设备、静止无功发生器（static-var-generator，svg）、柔性互联软开关（soft-open-point，sop）及温控负荷等多元柔性资源已广泛部署于配电网中，具备在有功和无功两个维度上进行灵活调控的潜力，如何充分利用多元柔性资源的互补特性以提升配电网电动汽车承载力，是目前亟待解决的问题。

2、在配电网电动汽车承载力提升方面，现有研究主要集中于充电行为特征建模与承载能力评估，调控手段较为单一，对"源-网-荷-储"各环节多元资源联合调控的效果考虑不足。在多元柔性资源协同调控方面，现有研究多以单类分布式电源或储能的有功出力优化为主，或仅从无功补偿角度改善节点电压，缺乏对有功与无功两个维度协调联合优化的系统性方案，难以发挥多元资源的整体调控潜力。此外，配电网有功无功协调优化问题属于大规模、多目标、混合整数非线性规划问题，传统解析方法和单一智能优化算法在求解精度与收敛稳定性方面存在明显局限。

技术实现思路

1、鉴于现有技术存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明所要解决的问题在于如何解决针对现有配电网多元柔性资源有功无功协同调控能力不足、电动汽车承载力难以提升，以及大规模多目标非线性优化问题中智能算法易陷入局部最优的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法，其包括，

5、基于多元柔性资源的有功无功调控差异性，分别构建各类资源与配电网的功率互动约束模型；

6、以所述功率互动约束模型为基础，以有功调控成本最小和负载均衡度为上层优化目标、以电压安全水平和配电网对电动汽车充电负荷的最大消纳能力为下层核心优化目标，构建有功无功分层解耦调度模型；

7、采用融合正余弦搜索与柯西变异的改进麻雀搜索算法，对所述有功无功分层解耦调度模型进行上下层交互迭代求解，输出多元柔性资源有功无功调控计划。

8、作为本发明所述一种面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法的一种优选方案，其中：所述分别构建各类资源与配电网的功率互动约束模型，包括，根据光伏有功出力对逆变器额定容量的占用比例，确定光伏可调无功功率的上下限，得到光伏无功互动约束；

9、根据静止无功发生器可连续吸收或发出无功功率的能力范围，确定静止无功发生器无功功率的上下限，得到静止无功发生器无功互动约束；

10、根据储能设备的荷电状态和额定容量，确定储能设备充放电有功功率范围及无功功率上下限，得到储能设备有功无功互动约束；

11、根据柔性互联软开关允许通过的载流量上限，确定柔性互联软开关的有功传输范围和无功功率上下限，得到柔性互联软开关有功无功互动约束；

12、根据温控负荷的热舒适度需求范围，确定温控负荷有功运行功率范围及无功功率上下限，得到温控负荷有功无功互动约束；

13、采用蒙特卡洛方法对电动汽车起始充电时刻、离网时刻及日行驶里程进行随机采样，确定各电动汽车接入时的初始荷电状态和允许充电时间窗口，进而确定有序充电阶段的有功功率范围和无功功率上下限，得到电动汽车有功无功互动约束。

14、作为本发明所述一种面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法的一种优选方案，其中：所述构建有功无功分层解耦调度模型，包括，以柔性互联软开关、储能设备、温控负荷和电动汽车的有功功率为控制变量，以调度周期内多元资源有功调控运行成本最小、各节点有功功率分布离散度最小以及日峰谷差最小为上层目标函数，构建上层有功优化调度模型；

15、以光伏、静止无功发生器、柔性互联软开关、储能设备、温控负荷和电动汽车的无功功率为控制变量，以电压越限风险指标最小、无功调控成本最小、网络损耗最小和配电网接纳电动汽车数量最大为下层目标函数，构建下层无功优化调度模型；

16、将上层有功调度结果作为固定边界条件传递至下层，将下层无功调度结果及适应度值返回至上层，完成上下层数据传递。

17、作为本发明所述一种面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法的一种优选方案，其中：所述上层有功优化调度模型的约束条件包括，柔性互联软开关的传输容量约束、储能设备充放电功率约束及调度周期首末荷电状态一致性约束、温控负荷舒适度约束、电动汽车起始充电时刻至期望出行时刻范围内的充电时段约束，以及电动汽车在期望出行时刻的电池容量不低于期望出行所需电量的电量保障约束；

18、所述下层无功优化调度模型的约束条件包括，基于支路潮流方程的多时段配电网潮流约束、节点电压幅值上下限约束、支路电流热稳定约束以及配电变压器负载率约束。

19、作为本发明所述一种面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法的一种优选方案，其中：对配电网有功无功分层解耦调度模型进行求解时，包括，在上层有功优化调度阶段，将柔性互联软开关、储能设备、温控负荷和电动汽车的有功功率在各自调控范围内随机编码为种群初始位置矩阵，计算各个体的适应度值，确定全局最优解和最差解，将有功功率调控结果及适应度信息传递至下层无功优化调度阶段；

20、在下层无功优化调度阶段，接收上层传递的有功功率边界后，将光伏、静止无功发生器、柔性互联软开关、储能设备、温控负荷和电动汽车的无功功率随机编码为种群初始位置矩阵，利用正余弦搜索对发现者位置进行更新，对当前最优个体引入服从标准柯西分布的随机扰动，循环执行位置更新和适应度评估，直至下层目标函数收敛或达到最大迭代次数，将无功功率调控结果及适应度值返回至上层；

21、上层接收下层反馈后，更新种群位置并重新计算适应度值，重复上下层交互求解，直至上层目标函数收敛或达到最大迭代次数，输出多元柔性资源有功无功调控计划。

22、作为本发明所述一种面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法的一种优选方案，其中：所述利用正余弦搜索对发现者位置进行更新，包括，引入随迭代次数增大而线性递减的控制因子，在搜索初期控制因子较大时，结合正弦和余弦随机参数驱动发现者在解空间内进行大范围位置更新，提升种群搜索多样性；

23、随迭代次数增加，控制因子逐步减小，发现者位置更新范围向当前最优个体邻域收缩，以提升局部精细搜索能力；

24、当搜索过程中的预警值超出安全阈值时，发现者位置向相对安全区域调整；当预警值低于安全阈值时，发现者位置向适应度更优的方向更新。

25、作为本发明所述一种面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法的一种优选方案，其中：所述对当前最优个体引入服从标准柯西分布的随机扰动，包括，在每次迭代中，以随迭代次数增大而减小的变异强度因子，对当前最优个体的位置向量施加服从标准柯西分布的随机扰动量，得到新个体位置向量；

26、计算新个体的适应度值，若新个体适应度值优于当前最优个体适应度值，以新个体替换当前最优个体，否则保留当前最优个体。

27、第二方面，本发明实施例提供了一种面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度系统，其包括，互动模型构建模块，用于基于多元柔性资源的有功无功调控差异性，为各类资源分别建立与配电网之间的功率互动约束模型；

28、分层调度模型构建模块，用于以所述功率互动约束模型为基础，构建有功无功分层解耦优化调度模型；

29、优化求解模块，用于采用融合全局探索多样性增强机制与精英个体局部逃逸策略的改进群智能算法，对所述有功无功分层解耦优化调度模型进行上下层交互迭代求解，输出多元柔性资源有功无功协调调控计划。

30、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法的步骤。

31、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的面向电动汽车承载力提升的配电网有功无功协调优化调度方法的步骤。

32、本发明有益效果为：通过分别建立光伏、静止无功发生器、储能设备、柔性互联软开关、温控负荷和电动汽车的功率互动约束模型，精准刻画各类资源在每一调度时段的实际可调边界，避免后续优化因边界设定失真而产生不可行解；在此基础上，将配电网对电动汽车的最大消纳数量作为下层目标函数而非约束条件，使无功资源的调控从被动满足电压约束转变为主动提升承载上限，解决现有方法因仅侧重单一资源或单维度调控而难以系统性提升配电网电动汽车承载力的问题；进一步采用融合正余弦搜索与柯西变异的改进麻雀搜索算法，前者通过自适应递减的控制因子使搜索初期种群保持大范围探索能力，后者利用柯西分布的重尾特性对当前最优个体施加扰动以跳出局部极值，使算法在大规模多目标混合整数非线性规划问题中具备更稳定的收敛性；整体上在满足节点电压幅值、支路电流热稳定和变压器负载率安全约束的前提下，实现多元柔性资源有功无功两维度的协同调控。