計及風光儲與充電站的主動配電網雙層協(xié)同規(guī)劃(編輯修改稿)
2025-06-26 00:43 本頁面
【文章內容簡介】 電價。 （）電壓質量指標。越小，配電網節(jié)點電壓質量越好。其計算公式如下： （） （）式中表示第個節(jié)點的電壓質量評估值；表示節(jié)點的電壓幅值；和分別表示節(jié)點電壓的允許上限值和下限值?！∩蠈蛹s束條件 （）潮流約束。 （） （）場景機會約束。 （） （）充電需求約束。 （） （）安裝容量約束。 （） （）儲能容量與充放電功率約束。 （）上述式中：和分別為節(jié)點的注入有功和無功功率；和分別為節(jié)點的有功和無功出力；和分別為節(jié)點和的電壓幅值；和分別為網絡導納；為節(jié)點和的電壓相角差；和分別為線路流過的功率和功率限值；和為場景下的出力和負荷總量；為滿足機會約束條件的場景個數；為置信度，??；為日充電最大需求，由式（）算得；和分別為和的出力上限；為接入的最大滲透率；、和分別為蓄電池的充放電功率、功率上限和當前容量。 下層模型 下層目標函數下層以年切除量的期望值最小作為目標，其目標函數如下所示： （）式中和分別為場景下的第個或的有功削減量?！∠聦蛹s束條件（）出力切除量約束。 （）式中、和分別為或出力的最小和最大削減量； （）變壓器抽頭調節(jié)范圍約束。 （）式中、和分別為變壓器抽頭當前位置、可調范圍的下限和上限?！∧Ｐ颓蠼? 改進的算法 全名為基于快速非支配排序的多目標優(yōu)化算法。其基于分層和擁擠度的思想來對個體進行篩選，并通過父子混合的精英策略來擴大解集的采樣空間，大大加快了種群的進化速度。 對于遺傳算法而言，遺傳操作是影響算法搜索性能的關鍵，尤其是概率較高的交叉過程。原有的采用算子來模擬交叉過程，但因其搜索解集的能力有限，易出現(xiàn)局部最優(yōu)等問題。針對該現(xiàn)象，本文引入正態(tài)分布的思想，并結合進化策略中的離散重組操作[]，建立了一種交叉算子。其具體產生方式如式（）所示。 （）式中為交叉運算得到的兩個子代；為對應的父代；為()上產生的一個隨機數；表示當前基因的編碼序號?！∧Ｐ颓蠼膺^程 本文所提模型的求解步驟介紹如下，求解流程圖如圖所示。 （）輸入規(guī)劃所需數據，包括風光氣象數據、充電站設備數據、配電網數據等，并對模型中的有關參數進行設定，然后隨機產生決策變量，生成初始種群； （）對種群中的每個個體采用基于的最小樹法獲得網架結構，然后在上層模型中進行潮流計算； （）根據潮流計算結果，判斷個體是否達到參考置信度的水平。如果滿足則啟動下層進行主動管理，反之則直接淘汰該個體。經過下層處理后，仍達不到理想置信度水平的個體也將淘汰； （）對于滿足機會約束的種群，計算每個個體的目標函數值并進行快速非支配排序，根據層序和擁擠度選出父代進行遺傳操作，得到子代種群； （）對子代種群中的每個個體按照步驟（）和（）進行操作，然后將滿足機會約束的子代個體與父代個體進行混合，采用精英策略并對種群規(guī)模進行修剪，得到下一代的父代種群； （）判斷是否達到最大迭代次數，若達到則退出計算，反之則回到步驟（）繼續(xù)迭代； （）迭代結束后，將最終種群中的重復解刪去，然后通過法[]確定出最佳折衷方案。圖 規(guī)劃流程圖 算例仿真分析 本文基于改進的節(jié)點系統(tǒng)進行仿真。該系統(tǒng)含有條線路，個節(jié)點，拓撲圖如圖所示。 為了驗證所提模型與方法的有效性，現(xiàn)就仿真算例和參數設定作以下假設：（）節(jié)點為新增節(jié)點，線路為待新建線路，充電站的待選節(jié)點為、其余節(jié)點與線路信息見圖中的圖例。（）節(jié)點的注入功率上限與投入的最大個數成正比，最大個數分別設置為：()、()、()、()、()、()、()、()。（）設定線路和的固定投資回收周期為年，周期內負荷平均增長率為。改進的算法最大迭代數設為，種群規(guī)模為，交叉率為，變異率為，多項式變異指數為。線路參數和參數見表和表，基于時段劃分的充電電價信息見表，其余參數見表。圖 改進節(jié)點系統(tǒng)拓撲圖 表 線路參數 類型單位造價（萬元）單位阻抗（Ω）允許最大電流（）原始線路升級型升級型表 分布式電源參數 類型單位投資成本（萬元）單位運維成本（元）新能源補貼（元）表 充電分時電價 各時段起止時間時長電價元高峰時段低谷時段平時時段其余時段表 其他參數 參數取值參數取值貼現(xiàn)率(元) (元)(萬元)(萬元)(萬元)()()()() 充電需求實際分析 模擬該區(qū)域電網電動汽車相關信息如表所示。根據表可知，該區(qū)域每天電池組的總需求量為 個。根據式（）進行計算，該區(qū)域每日平均充電電量需求為 本
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