基于VSC与ESS协同的交直流混合配电网双层规划方法

本发明涉及电力系统规划与运行控制，特别是一种基于vsc与ess协同的交直流混合配电网双层规划方法。

背景技术：

1、随着可再生能源、直流负荷及储能设备在配电网中的接入比例不断提高，传统交流配电网在网络损耗、电压控制和新能源消纳等方面面临更高要求。直流配电技术具有损耗较低、可减少部分交直流变换环节、便于接入直流源荷储设备以及易于柔性控制等优势，因此，在现有交流配电网基础上构建交直流混合配电网，已成为提升配电网综合运行性能的重要发展方向。

2、然而，现有的配电网选址定容规划研究大多仅局限于单一的分布式电源或独立储能的容量配置，鲜少涉及对原有交流配电网的交直流柔性化改造，尤其缺乏针对vsc（电压源换流器）与ess（储能系统‌）协同选址定容的深入探讨。

3、同时，在有限的规划方法中，往往仍采用确定性潮流模型或单一静态场景，未能建立高精度的场景缩减模型，难以有效适配混合配电网中源荷侧强烈的时序波动与不确定性；此外，现有规划多采用单层优化模型，无法同时兼顾投资配置与调度运行的精细化协同，难以在复杂的交直流潮流约束下实现系统全局综合效益的最大化。

4、因此，亟需提出一种计及源荷时序不确定性、并实现vsc与ess协同的交直流混合配电网双层规划方法，以显著提升系统的经济性与运行稳定性。

技术实现思路

1、本发明的技术问题是现有配电网选址定容规划多采用单一静态场景，难以应对源荷双侧强烈的时序波动与不确定性；同时，缺乏针对配电网交直流柔性化改造与ess系统协同的网架结构规划，未能充分挖掘设备的有功-无功主动支撑潜力；此外，现有规划多采用单层优化模型，无法同时兼顾投资配置与调度运行的精细化协同，难以在复杂的交直流潮流约束下实现系统全局综合效益的最大化。

2、本发明的目的是针对上述问题提供一种基于vsc与ess协同的交直流混合配电网双层规划方法，首先通过场景生成与缩减方法精准提取源荷时序不确定性特征，随后构建以上层投资配置和下层运行调度协同交互的双层规划模型，采用带精英策略的遗传算法与二阶锥规划相组合的混合算法进行求解，从而得出兼顾经济性与运行稳定性的最优选址定容方案。

3、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

4、基于vsc与ess协同的交直流混合配电网双层规划方法，包括以下步骤：

5、步骤1：使用拉丁超立方抽样方法获得源荷初始场景，并采用k-means聚类算法进行场景缩减；

6、步骤2：建立上层规划模型，以系统年综合成本最小为目标函数，对vsc 与ess 的安装位置及容量进行优化配置；

7、步骤3：建立下层运行模型，在上层规划模型给定的 vsc 与 ess 配置方案下，以系统综合运行成本最小为目标，优化交直流混合配电网的运行状态；

8、步骤4：采用带精英保留策略的遗传算法求解上层规划模型，并采用二阶锥规划方法求解下层运行模型，将下层运行模型计算得到的最优运行成本反馈至上层规划模型用于个体适应度评价，通过上下层协同迭代，获得系统综合成本最低的 vsc 与 ess 协同选址定容方案。

9、步骤1具体包括：

10、步骤1.1：获取研究区域内光照强度数据和负荷数据，将研究周期划分为春、夏、秋、冬四个典型季节，并确定各典型季节对应的天数权重；

11、步骤1.2：将步骤1.1中的光照强度数据按照标准测试辐照度进行归一化处理，得到光伏出力标幺值曲线；将步骤1.1中的负荷数据按照全年负荷最大值进行归一化处理，得到负荷标幺值曲线；

12、步骤1.3：针对每一典型季节的每一时段，基于对应时段的光伏出力样本建立beta分布模型；基于对应时段的负荷样本建立正态分布模型，得到各季节、各时段下光伏出力和负荷的不确定性分布参数；

13、步骤 1.4：利用拉丁超立方抽样方法分别对步骤1.3中的beta 分布模型和正态分布模型进行抽样，生成各典型季节下的光伏出力原始场景集合和负荷原始场景集合；

14、步骤 1.5：采用 k-means 聚类算法分别对步骤 1.4中的各典型季节下的光伏出力原始场景集合和负荷原始场景集合进行场景缩减，得到春、夏、秋、冬四组季节性源荷典型日场景出力曲线。

15、步骤2具体包括：

16、步骤①：上层规划模型以系统年综合成本最小为目标，目标函数如下：

17、（22）；

18、式中：表示上层规划模型目标函数值即系统年综合成本；表示系统接入建设成本；表示系统综合运行成本；

19、表示vsc年化投资成本；表示ess年化投资成本；

20、表示vsc运行损耗成本；表示ess充放电运行成本；表示网络损耗成本；表示向上级电网购电成本；表示弃光成本；

21、步骤②：构建上层规划模型的约束条件：

22、1）vsc和ess候选安装节点安装数量约束。

23、（30）；

24、式中：为节点

i处vsc安装数量；为节点

j处ess安装数量。

25、2）vsc安装容量约束

26、（31）；

27、式中：表示节点处vsc的安装容量；和分别表示单台vsc安装容量的下限和上限；表示节点

i处vsc的安装数量。

28、3）ess安装容量约束

29、（32）；

30、式中：和分别表示节点处ess的额定能量容量和额定功率容量；、分别表示单台ess能量容量下限和上限；、分别表示单台ess功率容量下限和上限；表示节点处ess的安装数量。

31、步骤3具体包括：

32、步骤①：构建下层运行模型的目标函数，下层以系统综合运行成本最低为目标：

33、（33）；

34、式中：表示下层运行模型以系统综合运行成本最低为目标。

35、步骤②：构建下层运行模型的约束条件：

36、1）交流电网distflow潮流约束

37、（34）；

38、式中：表示以节点为末端节点的支路首端节点集合；表示以节点为首端节点的支路末端节点集合；表示交流支路集合；、分别表示第个典型季节第个时段交流支路上传输的有功功率和无功功率；、分别表示交流支路的电阻和电抗；、分别表示交流节点处电压平方和交流支路电流平方；表示交流节点处电压平方；表示支路的电抗。

39、（35）；

40、式中：、分别表示交流节点处有功、无功净负荷。、分别表示交流节点处原始有功、无功负荷；、分别表示ess充电功率和放电功率；表示光伏实际消纳出力；表示主网接入节点指示参数，当节点

j为变电站节点时，，否则为0；、分别为第个典型季节第个时段上级电网向节点

j注入的有功、无功功率。

41、2）直流电网distflow潮流约束

42、（36）；

43、（37）；

44、式中：表示直流支路集合；表示第个典型季节第个时段直流支路上传输的有功功率；表示直流支路的电阻；、分别表示直流节点处电压平方和直流支路电流平方；表示直流节点处有功净负荷；表示直流节点处有功负荷；、分别表示ess充电功率和放电功率；表示光伏实际消纳出力。若节点处未接入ess或pv，则对应项取零。直流节点不考虑无功功率。表示表示直流节点处电压平方。

45、3）vsc运行约束

46、在中压层面，本文采用单极对称结构的vsc进行交直流线路的改造。其中，在改造过程中，直流线路中必须有一个vsc处于vdc-q控制方式。

47、（38）；

48、式中：、分别表示第个vsc在第个典型季节第个时段交流侧有功功率和无功功率；表示第个vsc在直流侧输出的有功功率；表示第个vsc的无功控制量；、分别表示第个vsc等效电路的电阻和电抗；表示流过第个vsc等效电路的电流；、分别表示第个vsc无功控制量下限和上限；表示第个vsc的安装容量；表示第个vsc内部电势；表示第个vsc直流侧电压；表示svpwm调制下的电压换算系数；表示直流电压利用率；表示第个vsc的调制度，取值范围为[0,1]；

49、4）ess运行约束

50、ess与分时电价配合能起到“削峰填谷”的作用，还能提高pv的消纳能力。

51、（39）；

52、式中：表示节点处ess在第个典型季节第个时段的净充放电功率；、分别表示ess充电功率和放电功率；表示处ess额定功率容量；、分别表示ess充电、放电状态变量，为 0-1 变量；表示ess在第个典型季节第个时段的储存电量；表示节点处ess额定能量容量；、分别表示ess充电效率和放电效率。表示ess在第个典型季节第个时段的储存电量；表示ess在第个典型季节第个时段的储存电量。

53、5）pv运行约束

54、（40）；

55、式中：表示光伏节点集合；表示第个光伏节点在第个典型季节第个时段的实际消纳出力；表示第个光伏节点在第个典型季节第个时段的预测出力。

56、6）与主网交互功率约束

57、变电站节点与上级电网的交互功率约束为：

58、（41）；

59、式中：表示与上级电网相连的变电站节点集合；、分别表示第个典型季节第个时段变电站节点与上级电网交互的有功功率和无功功率；、分别表示主网交互有功功率下限和有功功率上限；、分别表示主网交互无功功率下限和无功功率上限。

60、7）安全约束

61、安全约束包括电压电流上下限约束以及传输功率约束：

62、（42）；

63、式中：、分别表示交流节点集合和直流节点集合；、分别表示交流支路集合和直流支路集合；、分别表示节点电压幅值下限和上限；表示支路的电流幅值上限；、分别表示第个典型季节第个时段交流支路上传输的有功功率和无功功率；表示第个典型季节第个时段直流支路上传输的有功功率；、分别表示交流支路和直流支路的最大传输容量，为第

s个典型季节第

t个时段流过支路

ij的电流大小。

64、步骤4具体包括以下：

65、步骤①：输入年光照负荷数据集、网络参数、vsc以及ess规划参数等初值；

66、步骤②：采用带精英策略的遗传算法求解上层规划模型，设置种群规模、最大迭代次数、交叉概率以及变异概率，并针对vsc和ess的候选安装节点及容量进行混合编码，随机生成初始配置种群：

67、设种群规模为，最大迭代次数为，交叉概率为，变异概率为，精英保留个体数为。第代种群表示为：

68、（43）；

69、式中：表示第代种群；表示第代种群中的第个个体；表示种群规模；、、分别表示第代种群中的第1个、第2个和第个个体；表示种群规模。

70、每个个体采用“候选节点安装状态—容量参数”混合编码，编码形式为：

71、（44）；

72、式中：表示候选节点处是否安装vsc的决策变量；表示候选节点处vsc的安装容量；表示候选节点处是否安装ess的决策变量；和分别表示候选节点处ess的额定能量容量和额定功率容量。若，则节点处不安装vsc；若，则节点处不安装ess。

73、步骤③：将上层种群中每个个体的配置方案作为已知约束传递给下层运行模型，以系统综合运行成本最小化为优化目标，得出该配置方案下的最优综合运行成本及运行状态，并将成本返回上层，构成主问题目标函数：

74、对第代种群中的第个个体进行解码，得到vsc与ess配置方案：

75、（45）；

76、式中：表示个体解码函数；表示第个个体对应的vsc安装位置及容量方案；表示第个个体对应的ess安装位置、额定能量容量及额定功率容量方案。

77、在给定和的条件下，求解下层运行模型：

78、（46）；

79、式中：表示第个上层配置方案对应的下层最优系统综合运行成本；表示对应的最优运行决策变量集合，包括vsc运行功率、ess充放电功率、ess电量状态、光伏实际消纳出力、支路潮流、节点电压及主网交互功率；表示给定vsc与ess配置方案下满足下层运行约束的可行域。表示下层运行模型中的运行决策变量集合。

80、根据下层反馈的最优运行成本，计算第个上层配置方案对应的系统年综合成本：

81、（47）；

82、式中：表示第个个体对应的系统年综合成本；表示第个个体对应的vsc与ess年化投资成本；表示下层反馈的最优系统综合运行成本。

83、步骤④：计算种群中各个个体的适应度值，根据计算所得的适应度值对种群个体进行优劣排序；采用精英保留策略将当前代中适应度最高的优良个体进入下一代，对剩余种群执行精英保留、交叉与变异操作，产生新的子代种群；

84、由于上层规划模型为成本最小化问题，定义第个个体的适应度为：

85、（48）；

86、式中：表示第个个体的适应度；表示适应度修正参数，用于避免分母为0。

87、将第代种群中适应度最高的个个体作为精英个体集合：

88、（49）；

89、式中：表示第代种群中的精英个体集合；表示从当前种群中选取适应度最高的个个体；表示精英保留个体数。

90、对非精英个体执行选择、交叉和变异操作，生成子代种群，并与精英个体共同构成下一代种群：

91、（50）；

92、式中：表示第代种群；表示由选择、交叉和变异操作生成的子代个体集合；表示交叉概率；表示变异比例；表示单变量变异概率；表示变异步长系数。

93、步骤⑤：重复执行步骤②~步骤④进行上下层交替寻优迭代，直至算法达到设定的最大迭代次数或满足收敛条件；终止迭代并输出全局适应度最优的个体，即为最优的交直流混合配电网规划方案。