計及配網靜態電壓穩定約束的分布式發電規劃模型與算法

張會參

摘 要：分布式發電（DG）安裝靈活、周期短、環境污染小，在全世界范圍內迅速發展起來，本文基于此，研究了配網中分布式發電如何進行規劃的問題，基于配網靜態電壓穩定性建立了分布式發電規劃模型，并提出了遺傳算法的計算求解方式。

關鍵詞：配網靜態電壓 分布式發電 規劃模型 算法

中圖分類號：TM715 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）07（b）-0078-02

分布式發電（Distributed Generation，簡稱DG）可以改善電壓、減少網絡損耗、安裝靈活、延緩輸配電設備的擴建，同時還具有減輕環境污染的作用，引起了人們的廣泛關注。雖然分布式發電具有很大的優勢，但是從技術角度來考慮，分布式發電的并網可能會影響電力系統的正常運行，比如可能會產生保護誤動、電壓閃變、潮流反向等的影響，在實際工作中，為了充分發揮分布式發電（DG）的優勢，盡量消除DG帶來的負面影響，需要對配網中的分布式發電進行規劃，需要在給出靜態電壓穩定約束的基礎上建立規劃模型，并利用遺傳算法進行計算與規劃。

1 計及配網靜態電壓穩定約束的分布式發電規劃模型

1.1 分布式發電對配網規劃的影響

分布式發電的出現和應用可以使工作人員在進行配網規劃時充分考慮到電網升級、增建線路和合理安裝分布式發電中的最優方案，分布式發電的使用會對配網規劃產生影響。

首先，分布式發電的應用可能會使電力系統的運行發生很大的不確定性，鑒于DG的優勢，很多用戶會利用分布式發電來提供電能，這使得規劃人員無法準確預測電網的負荷情況，從而可能會對配網規劃產生影響。分布式發電可以減少電能的損耗，而且可以減少因電網升級帶來的投資，但是，如果分布式發電安裝位置和使用的容量不合適，反而會帶來電能的更多損耗，進而導致網絡中的電壓下降，因此，要正確評估分布式發電的安裝位置和容量，從而保證配網運行的穩定性和安全性。

其次，一般傳統的配網使用年限為5～20年，在這個年限期間，可以假定電網負荷是逐年增長的，并且不會出現配網抵押，但是，由于規劃問題，會出現動態屬性和維數的關聯，如果發現多個發電機的節點，尋找最優的配網規劃方案會很困難。

最后，對那些想進行分布式發電規劃的用戶來說，如果為了維持現有系統的安全可能會與配網公司發生沖突，這是由于分布式發電與系統連接之后，會對配電結構產生影響，從而使得原有的單向電源饋電流特性發生變化，進而產生一系列的問題。因此，為了維護配網的安全穩定運行，需要將分布式發電調節到可以接受的程度，通過電子設備加以控制和調節，將分布式發電科學接入配網中。

1.2 數學模型的建立

分布式配電系統對配網靜態電壓穩定性產生一定的影響，因此，對分布式發電進行規劃模型的建立時需要基于考慮配網靜態電壓穩定約束的基礎上進行，同時要在滿足配網供電質量的基礎上，不斷提高配網承受的能力，以減少系統的損耗，從而為配電公司帶來更好的經濟效益。

1.2.1 靜態電壓穩定裕度

靜態電壓穩定裕度是為了衡量配網系統能否承受負荷增長而進行的測算，數學模型是：Msvs=FLSF，max-1.0，其中FLSF，max是系統的最大負荷增長因子。

1.2.2 數學模型

如果以分布式發電投資最小化為目標的話，那么投資成本分為設備成本和安裝成本兩個部分，設備成本又包括發動機成本和起亞輔助設備成本，其目標函數為：min[∑Xi（ci1+ci2）PDGi]

其中，Xi取值是0或者是1，NDG是配網安裝的分布式發電的節點數，Xi取值為0時，表示配網不安裝DG，Xi取值為1時，表示在配網的相應位置安裝DG。

1.2.3 靜態電壓穩定約束

MSVS≥MSVS，S，在這個公式中，MSVS，S指的是靜態電壓穩定裕度下限。

2 計及配網靜態電壓穩定約束的分布式發電規劃模型算法

2.1 求解方法

上面建立的數學模型中決定規劃方案的變量有兩個，分布式發電的位置以及容量，也就是說它其實是混合整數非線性規劃問題，對其進行求解時可以采用遺傳算法解決此類問題，本部分利用遺傳算法進行求解，其步驟如下。

2.1.1 設計編碼方案

為了更好地進行計算，采用十進制整數編碼，此時可以將分布式電源的額定容量進行轉換，采用固定的編號來表示，也就是PDGI=miP，在這個公式中，PS是對應的單位額定容量，mi為區間整數值，編號對應最大值時，表示相應位置安裝分布式電源，編號對應最小值時，表示未安裝分布式電源。

2.1.2 建立函數

在采用GA進行求解時，對不等式的約束進行處理的方法是，按照上面提到的編碼方案進行初始化，讓約束條件自動滿足編碼方案的需求，然后建立GA的適應度函數。

2.1.3 設計遺傳算法

根據選擇原理設計遺傳算法，將適應度小于平均值的個體遺傳到下一代個體中，采用交叉算法的方式實現遺傳算法，也就是將兩個配對個體的基因都利用相同的交叉概率進行交換，這樣就可以形成兩個新的個體，然后通過顛倒編碼串的方式隨機制定基因位置進行排序，進而實現變異操作。

2.2 算法分析

本文的研究對象是美國的69節點系統，該系統有功負荷為3802.19kW，無功負荷為2694.60kvar，假設對應規劃水平增長為5%，現在要求在該系統中規劃若干臺DG，其額定容量不超過系統負荷的20%。假設DG額定有功功率為m×50kW，其中m取值為整數，上線是10，DG單位容量設備成本和安裝成本為70萬美元/MW和20萬美元/M，通過遺傳算法，交叉概率為0.8，變異概率為0.2。

在對分布式發電進行規劃模型計算時，考慮到系統規模較大，系統中可以安裝的DG節點很多，也就是優化的整數變量維數很高，這會導致需求的計算量很大，如果可以有一種縮小DG的方法，將會大大提高運算速度，而本文采用的計算方法，可能會因為電源的額定容量對計算結果產生誤差。

3 結語

本文分析了分布式發電對配網靜態電壓穩定性的影響，通過分析可以得出結論，此結論可以作為分布式發電節點安裝的參考依據。當配網系統要求規劃一臺分布式發電設備時，要考慮網絡中對應的各支路靜態電壓穩定指標值，并將其按照大小順序進行指標排列，進而根據排列的指標隊列對各支路電壓穩定性程度進行計算，如果安裝的Ⅰ型DG，可以將DG安裝在薄弱支路的受端，如果安裝的是Ⅱ型DG，需要將其安裝在排名最后的支路對應的受端節點。按照此方法安裝的分布式發電位置可以大大提高配網靜態電壓的穩定性。

當系統要求規劃多臺分布式發電時，各個設備之間相互影響，因此，這時候需要根據不同的指標隊列來確定DG的位置，通過這種方式，可以確定配網系統各個節點的靜態電壓的穩定性，配網規劃人員可以據此安裝DG位置，選擇合適的安裝方式，可以在一定程度上縮小遺傳算法變量的數值范圍，提高規劃質量和速度。

參考文獻

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