一种面向电压偏移抑制的分布式光伏–储能协同规划双层优化方法与流程

本发明属于电力系统及其自动化领域，尤其涉及一种面向电压偏移抑制的分布式光伏–储能协同规划双层优化方法。

背景技术：

1、随着新型电力系统的建设，分布式光伏在中低压配电网中的渗透率持续攀升，传统无源配电网正向主动配电网形态转变。然而，光伏出力的随机性、波动性与负荷需求在时间和空间维度上存在显著失配，导致配电网电压质量问题日益突出：午间光伏出力高峰时段节点电压抬升，甚至越过安全运行上限；夜间负荷高峰时段或光伏出力骤降期间，节点电压跌落至下限以下。这种双向电压偏移直接影响配电网的运行安全与电能质量，亟需通过光伏与储能的协同规划进行有效抑制。

2、现有技术在应对上述问题时仍存在以下不足：在典型日场景生成方面，主流方法多基于时序聚类，忽略了光伏出力在地理空间上的分布差异性，导致规划结果因空间相关性考虑不足而出现偏差；在模型求解方面，光储协同规划本质上是一个高维、非凸、含混合整数约束的双层多目标优化问题，传统进化算法容易陷入局部最优，帕累托解集的质量与分布均匀性难以保证；在规划与运行的耦合建模方面，部分研究将潮流约束简化处理，未能精确评估规划方案在运行层面的电压性能，导致规划方案脱离运行实际，工程可行性不足。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供了一种面向电压偏移抑制的分布式光伏–储能协同规划双层优化方法，包括：

2、获取配电网的基础数据，所述基础数据包括节点拓扑、支路参数、光伏出力历史数据、负荷数据及设备经济技术参数；

3、根据所述光伏出力历史数据和所述负荷数据，采用反距离加权空间插值方法重构全网各节点的光伏出力时序数据，并基于热力学自由能判据对聚类后的场景进行二次筛选，生成典型日场景集；

4、根据所述典型日场景集，构建以年化投资成本和全网电压偏移为双目标的上层规划模型，所述上层规划模型的决策变量包括光伏和储能的选址状态、功率容量及能量容量；

5、根据所述上层规划模型输出的规划方案，构建基于distflow潮流方程的下层最优运行模型，所述下层最优运行模型以单日电压偏差最小化为目标，求解各典型日场景下储能的最优充放电调度策略，并将求解得到的电压性能指标反馈至所述上层规划模型；

6、采用基于黎曼流形耗散结构自组织演化算法对所述上层规划模型和所述下层最优运行模型进行协同求解，得到帕累托最优解集；

7、从所述帕累托最优解集中选取规划方案，输出光伏与储能的选址定容结果及各典型日场景下储能的充放电运行策略。

8、可选地，所述典型日场景集的生成方式包括：

9、根据各光伏观测站点与待估节点之间的地理距离，通过反距离加权法计算各观测站点对所述待估节点的权重系数，并据此重构所述待估节点的光伏出力时序数据；

10、将重构后的全年光伏出力时序数据与负荷数据按日组织为特征向量，通过k-means算法划分为季节性场景簇；

11、引入热力学自由能函数对所述季节性场景簇进行二次筛选，选取使场景自由能增量为负的典型日作为最终场景集。

12、可选地，所述上层规划模型的构建方式包括：

13、将光伏和储能的选址状态变量、功率容量及能量容量作为上层决策变量；

14、将光伏组件、储能变流器及电池组的年化投资成本作为第一个目标函数；

15、将各典型日场景下各节点各时刻电压幅值偏离参考电压的概率加权累计量作为第二个目标函数；

16、设置设备容量上下限约束和储能功率倍率约束。

17、可选地，所述下层最优运行模型的构建方式包括：

18、在给定上层规划方案下，以单日电压偏差最小化为目标，引入正偏差辅助变量和负偏差辅助变量以消除绝对值；

19、建立基于distflow方程的支路电压降落约束和节点功率平衡约束；

20、建立储能荷电状态演化约束及日周期性约束；

21、将各典型日场景下求解得到的电压分布反馈至所述上层规划模型的双目标函数中。

22、可选地，所述黎曼流形耗散结构自组织演化算法的求解方式包括：

23、采用混合编码策略对选址状态变量和容量连续变量进行统一表示，并利用logistic混沌映射生成初始种群；

24、通过加权切比雪夫标量化将个体的多目标性能映射为微观势能，使种群概率密度服从玻尔兹曼分布；

25、利用费希尔信息矩阵定义种群分布参数空间的黎曼度量，执行带levenberg-marquardt阻尼的自然梯度更新。

26、可选地，所述自然梯度更新的实现方式包括：

27、将种群分布参数空间视为黎曼流形，通过费希尔信息矩阵描述其局部几何结构；

28、按照自然梯度流的方向更新种群分布参数，使种群中心沿期望势能下降最快的方向移动并调整分布形状。

29、可选地，还包括：

30、利用亥姆霍兹自由能对解集进行自组织筛选，筛选出使系统自由能增量为负的子集；

31、通过基于熵产生率的反馈控制器自适应调节演化温度，实现收敛性与多样性的平衡。

32、可选地，所述演化温度的自适应调节方式包括：

33、当种群过早收敛时，自动升高演化温度，增大自由能中熵项的权重，以接受多样性更高的解；

34、当系统进入稳态时，自然衰减演化温度，使算法退化为确定性局部搜索。

35、另一方面，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算程序，所述处理器执行所述计算程序时实现所述方法。

36、另一方面，本发明还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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述方法。

37、与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：

38、通过反距离加权空间插值与热力学自由能判据聚类相结合的场景生成方法，保留了光伏出力的空间衰减特性和季节性规律，避免了因忽略空间差异导致的规划偏差；采用基于黎曼流形耗散结构自组织演化算法，利用费希尔信息矩阵的几何结构引导种群在分布流形上更新，配合亥姆霍兹自由能筛选与熵产生率温控机制，有效克服了高维非凸混合整数规划中易陷局部最优的难题，生成了分布均匀的帕累托前沿；构建了上层规划与下层运行的闭环双层优化框架，基于distflow潮流方程精确模拟电压分布与储能动态特性，将运行层电压性能反馈至规划层，确保了规划方案在工程上的可行性与电压抑制的有效性。

1.一种面向电压偏移抑制的分布式光伏–储能协同规划双层优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述典型日场景集的生成方式包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述上层规划模型的构建方式包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述下层最优运行模型的构建方式包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述黎曼流形耗散结构自组织演化算法的求解方式包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述自然梯度更新的实现方式包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述演化温度的自适应调节方式包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算程序时实现所述权利要求1-8任意一项所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1-8任意一项所述方法。