CN103488820A - 一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，该方法包括以下步骤：收集历史数据；建立仿真模型并优化仿真结果；获得分布式电源的接入方案。该方法通过基于一年的负荷、资源时间序列值进行长过程时序仿真，获得分布式电源供电区域电网年网损量相对较小、年平均电压相对较高的分布式电源接入方案。

Description

一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法

技术领域

本发明涉及一种电力规划技术领域的方法，具体讲涉及一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法。

背景技术

分布式电源不同的接入位置和容量，将会影响系统短路电流、无功/电压分布、电压稳定性等。合理的接入容量和接入位置可以有效改善配电网电压、减小电网网损。反之，如果布置不合理，将会影响电网的安全稳定运行。因此，分布式电源的优化布置及容量选择，是分布式电源规划阶段要解决的首要问题。

分布式电源的接入，应在考虑资源（风能、太阳能等）的同时，以降低系统网损，提高节点电压为优化目标，提升电网运行的安全性和经济性。分布式电源并网后的电网网损、电压分布情况与电网中负荷的容量及分布、分布式电源的容量及位置，以及网络的拓扑结构都紧密相关。目前文献中提出的以网损最小为目标的分布式发电最优配置分析，都是针对出力灵活可控的分布式电源，将分布式电源出力及负荷分布视为恒定或进行了大量简化，而没有考虑分布式电源出力和负荷波动的随机性。由于电网负荷波动比较大，而且分布式电源的出力也是波动的，所以采用基于某个静态时刻值或典型日进行分布式电源的容量和选址优化分析，不一定在长时间过程中是最优的。

因此，需要提供一种基于至少连续一年的风能、太阳能资源与负荷的实际数据进行长过程时序仿真，进而进行分布式电源优化选址的方法。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，该方法通过基于一年的负荷、资源时间序列值进行长过程时序仿真，获得分布式电源供电区域电网年网损量相对较小、年平均节点电压相对较高的分布式电源接入方案。

实现上述目的所采用的解决方案为：

一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，其改进之处在于：所述方法包括以下步骤：I、收集历史数据；

II、建立仿真模型并优化仿真结果；

III、获得分布式电源的接入方案。

进一步的，所述步骤I包括：获得分布式电源规划供电区域的单位时间内的历史数据，设定时间分辨率；形成历史数据的时间序列。

进一步的，所述历史数据包括资源数据和负荷数据；所述资源数据包括风电资源数据和太阳能资源数据；所述负荷数据包括每条馈线的负荷数据分布情况；所述资源数据和所述负荷数据时间上相对应。

进一步的，所述步骤II包括：

S201、通过仿真软件建立含配电网仿真模型，连接仿真软件和优化软件，通过优化软件构建优化算法；

S202、根据代接入分布式电源的所述变电站的负荷年平均值确定变电站的分布式电源初始接入方案；

S203、将资源数据和负荷数据的时间序列输入仿真软件进行长过程时序仿真，获得分布式电源仿真结果；

S204、获得分布式电源仿真结果，将仿真结果输入优化软件，根据优化目标优化接入方案；

S205、重复步骤S203和S204，获得所述步骤III中符合优化目标的分布式电源接入方案。

进一步的，所述仿真结果包括分布式电源对接入变电站对供电区域的年有功网损值和年节点电压值；

所述仿真结果通过ASCII文档或数据库文档存储，所述优化软件通过所述连接接口获取所述ASCII文档或数据库文档。

进一步的，所述接入方案包括分布式电源的接入位置和接入容量。

进一步的，所述步骤S201包括以下步骤：

S2011、仿真软件根据所述历史数据建立含配电网的仿真模型；

S2012、优化软件根据所述仿真模型构建优化算法；

S2013、通过动态链接库建立仿真软件和优化软件的连接接口；

进一步的，所述优化目标包括以下情况：若以经济性为主，则保证年网损较小为首要目标，兼顾年平均节点电压；若以供电质量为主，则保证年平均节点电压较高为首要目标，兼顾年网损较小。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

（1）本发明的方法克服基于某静态时刻值或典型日进行分布式电源的容量和选址优化分析在长过程中不一定最优的缺点，利用长过程时序仿真方法实现最优接入方案，更加高效、准确的获得分布式电源的优化接入方案。

（2）本发明的方法可应用于分布式电源接入配电网规划，降低分布式电源接入后供电区域内年网损。

（3）本发明的方法可应用于分布式电源接入配电网规划，提高分布式电源接入后供电区域内年平均节点电压。

（4）本发明的方法充分考虑了分布式新能源发电出力的波动性和随机性、负荷的波动性，得到最优的分布式电源接入方案，可提高电网和分布式电源运行稳定性以及经济性。

（5）本发明的方法克服了仿真软件无法实现更加复杂的优化控制系统，而优化软件无法进行快速的仿真分析计算的缺点，实现将两种软件结合起来，从而更好的进行分布式电源的优化规划。

（6）本发明的方法提出了仿真软件（如DIgSILENT/PowerFactory）和优化软件（如MATLAB）的数据接口，可将两种软件结合起来，实现两种软件的串行执行操作，提高工作效率。

附图说明

图1为分布式电源接入方案确定流程图；

图2为遗传算法流程图；

图3为MATLAB和DIgSILENT/PowerFactory的连接窗口；

图4为基于DIgSILENT/PowerFactory和MATLAB优化规划方案。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。

如图1所示，图1为分布式电源接入方案确定流程图；基于长过程时序仿真实现分布式电源规划方法包括以下步骤：

步骤一、处理供电区域的历史数据。具体包括以下：

S101、收集供电区域最新的数据，所述数据包括资源数据和各点负荷数据，其中负荷数据细化到配电网每条馈线的负荷分布；资源数据和负荷数据的时间分辨率为15分钟。其中，在电力系统调度机构数据库中获取供电区域的所述负荷数据，在气象部门或已建电源业主处获取资源数据

S102、根据当地电网负荷规划情况，获得分布式电源规划水平年各点负荷预测数据。

S103、根据历史数据形成资源数据、供电区域各点负荷数据一年的时间序列，其中资源和负荷数据在时间上是相对应的。

步骤二、建立仿真模型，优化分布式电源接入方案。具体包括以下：

S201、在能够同时具备无功电压、潮流、电能质量、短路电流和长过程时序仿真等功能的仿真软件中搭建详细的供电区域电源、网架、负荷模型，该仿真模型反应出其负荷分布情况。

S202、在仿真软件中搭建能够反应电源特性的分布式电源仿真模型。

S203、在优化软件中进行优化代码编写；优化对象为分布式电源的接入方案（即接入位置和接入容量），优化目标为区域电网年网损最小、年平均节点电压最高的分布式电源方案。

S204、确定分布式电源待接入变电站，根据各接入变电站的负荷年平均值确定各变电站的分布式电源初始接入方案。

S205、将资源和负荷一年的时间序列数据代入仿真软件中进行长过程时序仿真，获得仿真结果，即分布式电源接入对供电区域的年有功网损和节点电压的影响值，其中分布式电源的无功调节能力根据实际机组情况而定。

S206、根据获得的仿真结果对分布式电源的接入方案进一步优化，即将仿真结果代入优化软件中进行计算，根据优化目标确定进一步的接入方案，优化软件输出分布式电源的接入位置和接入容量。

优化目标包括以下情况：若以经济性为主，则保证年网损较小为首要目标，兼顾年平均节点电压；若以供电质量为主，则保证年平均节点电压较高为首要目标，兼顾年网损较小。

S207、对进一步确定的分布式电源接入方案，重复步骤S205和S206，最终得到兼顾年网损和年节点电压的分布式电源接入方案。

步骤三、获得符合优化目标的分布式电源接入方案。

本发明的一种实施例中，使用如DIgSILENT/PowerFactory的仿真软件，作为电力系统的分析软件具有以下特点，可进行静态、暂态、长过程时序仿真计算，且仿真计算速度快，网络拓扑结构清晰，电网结构以有名值表示，工程应用方便；针对单个元件，如发电模型、负荷模型等，其内部控制逻辑可通过软件内部语言编写；无法完成比较复杂的控制系统，如无法自动实现分布式电源容量和位置的优化调整。

本发明的一种实施例中，使用如MATLAB的优化软件，该优化软件具有以下特点：执行效率较低，导致通用的MATLAB仿真计算程序（如matpower）仿真速度比较慢；输入的配电网数据需要转化为标幺值，数据以文档形式输入；在分布式电源优化规划计算中，可通过智能优化算法（如遗传算法等）来求解最优安装位置和容量；无法清晰的看到电网的拓扑结构等信息，当电网结构比较复杂时，工作量大且应用不方便。

将DIgSILENT/PowerFactory和MATLAB结合使用，DIgSILENT/PowerFactory进行长过程时序仿真计算，MATLAB对仿真结果进行优化，获得最优的分布式电源方案。

本发明的一种实施例中，为了实现DIgSILENT/PowerFactory和MATLAB的数据交换，在此使用了DIgSILENT/PowerFactory软件的外部数据接口DGS-ExIF(DIgSILENT/PowerFactoryExternal InterFace，DGS-ExIF)。数据交换的实现方法包括以下步骤：

S0001、DIgSILENT通过调用digexdyn.dll（动态链接库，表征连接关系），将仿真算例中的仿真结果经数据接口输出。

S0002、仿真结果经数据接口输出后可以以ASCII文档或数据库的形式存储。

S0003、外部优化算法软件MATLAB从ASCII文档或数据库中获取算例的实时输出结果。

S0004、外部优化算法软件MATLAB根据预设的优化算法和实时的输出结果数据进行优化计算，得出优化的分布式电源接入位置和接入容量，并将优化控制结果填入相应的ASCII文档或数据库中。

S0005、外部数据接口从相应的ASCII文档或数据库中获取优化结果，即分布式电源的接入位置和接入容量。

S0006、优化控制结果以事件event的形式下发给DIgSILENT执行。

整个流程是串行进行的，通过DIgSILENT的内部时钟ElmClock进行控制。

本发明的一种实施例中，仿真软件和优化软件的结合包括以下步骤：

S1001、MATLAB环境中编写优化算法程序，如遗传算法。

S1002、编写MATLAB与DIgSILENT/PowerFactory的接口程序，建立连接窗口，将MATLAB与DIgSILENT/PowerFactory连接在一起。

S1003、在DIgSILENT/PowerFactory中搭建网络拓扑结构，包括电网网络模型和分布式电源模型，为执行连续仿真计算做准备。

S1004、赋予初值和设定边界条件，将一年的分布式电源出力、负荷数据输入DIgSILENT/PowerFactory软件中进行连续一年的时序仿真计算，输出有功网损值和节点电压值等结果。

S1005、通过数据接口将DIgSILENT/PowerFactory输出的有功网损和节点电压在MATLAB中进行优化；判断是否达到优化算法的迭代次数，如满足直接输出最优安装位置和容量，未满足就返回步骤S004，直至满足进入步骤S006。

S1006、获得达到优化目标的分布式电源接入方案。

最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：I、收集历史数据； 

II、建立仿真模型并优化仿真结果； 

III、获得分布式电源的接入方案。 

2.如权利要求1所述的一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，其特征在于：所述步骤I包括：获得分布式电源规划供电区域的单位时间内的历史数据，设定时间分辨率；形成历史数据的时间序列。 

3.如权利要求2所述的一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，其特征在于：所述历史数据包括资源数据和负荷数据；所述资源数据包括风电资源数据和太阳能资源数据；所述负荷数据包括每条馈线的负荷数据分布情况；所述资源数据和所述负荷数据时间上相对应。 

4.如权利要求1所述的一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，其特征在于：所述步骤II包括： 

S201、通过仿真软件建立含配电网仿真模型，连接仿真软件和优化软件，通过优化软件构建优化算法； 

S202、根据待接入分布式电源的所述变电站的负荷年平均值确定变电站的分布式电源初始接入方案； 

S203、将资源数据和负荷数据的时间序列输入仿真软件进行长过程时序仿真，获得分布式电源仿真结果； 

S204、获得分布式电源仿真结果，将仿真结果输入优化软件，根据优化目标优化接入方案； 

S205、重复步骤S203和S204，获得所述步骤III中符合优化目标的分布式电源接入方案。 

5.如权利要求4所述的一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，其特征在于：所述仿真结果包括分布式电源对接入变电站对供电区域的年有功网损值和年节点电压值； 

所述仿真结果通过ASCII文档或数据库文档存储，所述优化软件通过所述连接接口获取所述ASCII文档或数据库文档。 

6.如权利要求4所述的一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，其特征在于：所述接入方案包括分布式电源的接入位置和接入容量。 

7.如权利要求4所述的一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，其特征在于： 

所述步骤S201包括以下步骤： 

S2011、仿真软件根据所述历史数据建立含配电网的仿真模型； 

S2012、优化软件根据所述仿真模型构建优化算法； 

S2013、通过动态链接库建立仿真软件和优化软件的连接接口。 

8.如权利要求4所述的一种基于长过程时序仿真的分布式电源规划方法，其特征在于：所述优化目标包括以下情况：若以经济性为主，则保证年网损较小为首要目标，兼顾年平均节点电压；若以供电质量为主，则保证年平均节点电压较高为首要目标，兼顾年网损较小。 

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