计及配网静态电压稳定约束的分布式发电规划模型与算法

张会参

摘 要：分布式发电（DG）安装灵活、周期短、环境污染小，在全世界范围内迅速发展起来，本文基于此，研究了配网中分布式发电如何进行规划的问题，基于配网静态电压稳定性建立了分布式发电规划模型，并提出了遗传算法的计算求解方式。

关键词：配网静态电压 分布式发电 规划模型 算法

中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）07（b）-0078-02

分布式发电（Distributed Generation，简称DG）可以改善电压、减少网络损耗、安装灵活、延缓输配电设备的扩建，同时还具有减轻环境污染的作用，引起了人们的广泛关注。虽然分布式发电具有很大的优势，但是从技术角度来考虑，分布式发电的并网可能会影响电力系统的正常运行，比如可能会产生保护误动、电压闪变、潮流反向等的影响，在实际工作中，为了充分发挥分布式发电（DG）的优势，尽量消除DG带来的负面影响，需要对配网中的分布式发电进行规划，需要在给出静态电压稳定约束的基础上建立规划模型，并利用遗传算法进行计算与规划。

1 计及配网静态电压稳定约束的分布式发电规划模型

1.1 分布式发电对配网规划的影响

分布式发电的出现和应用可以使工作人员在进行配网规划时充分考虑到电网升级、增建线路和合理安装分布式发电中的最优方案，分布式发电的使用会对配网规划产生影响。

首先，分布式发电的应用可能会使电力系统的运行发生很大的不确定性，鉴于DG的优势，很多用户会利用分布式发电来提供电能，这使得规划人员无法准确预测电网的负荷情况，从而可能会对配网规划产生影响。分布式发电可以减少电能的损耗，而且可以减少因电网升级带来的投资，但是，如果分布式发电安装位置和使用的容量不合适，反而会带来电能的更多损耗，进而导致网络中的电压下降，因此，要正确评估分布式发电的安装位置和容量，从而保证配网运行的稳定性和安全性。

其次，一般传统的配网使用年限为5～20年，在这个年限期间，可以假定电网负荷是逐年增长的，并且不会出现配网抵押，但是，由于规划问题，会出现动态属性和维数的关联，如果发现多个发电机的节点，寻找最优的配网规划方案会很困难。

最后，对那些想进行分布式发电规划的用户来说，如果为了维持现有系统的安全可能会与配网公司发生冲突，这是由于分布式发电与系统连接之后，会对配电结构产生影响，从而使得原有的单向电源馈电流特性发生变化，进而产生一系列的问题。因此，为了维护配网的安全稳定运行，需要将分布式发电调节到可以接受的程度，通过电子设备加以控制和调节，将分布式发电科学接入配网中。

1.2 数学模型的建立

分布式配电系统对配网静态电压稳定性产生一定的影响，因此，对分布式发电进行规划模型的建立时需要基于考虑配网静态电压稳定约束的基础上进行，同时要在满足配网供电质量的基础上，不断提高配网承受的能力，以减少系统的损耗，从而为配电公司带来更好的经济效益。

1.2.1 静态电压稳定裕度

静态电压稳定裕度是为了衡量配网系统能否承受负荷增长而进行的测算，数学模型是：Msvs=FLSF，max-1.0，其中FLSF，max是系统的最大负荷增长因子。

1.2.2 数学模型

如果以分布式发电投资最小化为目标的话，那么投资成本分为设备成本和安装成本两个部分，设备成本又包括发动机成本和起亚辅助设备成本，其目标函数为：min[∑Xi（ci1+ci2）PDGi]

其中，Xi取值是0或者是1，NDG是配网安装的分布式发电的节点数，Xi取值为0时，表示配网不安装DG，Xi取值为1时，表示在配网的相应位置安装DG。

1.2.3 静态电压稳定约束

MSVS≥MSVS，S，在这个公式中，MSVS，S指的是静态电压稳定裕度下限。

2 计及配网静态电压稳定约束的分布式发电规划模型算法

2.1 求解方法

上面建立的数学模型中决定规划方案的变量有两个，分布式发电的位置以及容量，也就是说它其实是混合整数非线性规划问题，对其进行求解时可以采用遗传算法解决此类问题，本部分利用遗传算法进行求解，其步骤如下。

2.1.1 设计编码方案

为了更好地进行计算，采用十进制整数編码，此时可以将分布式电源的额定容量进行转换，采用固定的编号来表示，也就是PDGI=miP，在这个公式中，PS是对应的单位额定容量，mi为区间整数值，编号对应最大值时，表示相应位置安装分布式电源，编号对应最小值时，表示未安装分布式电源。

2.1.2 建立函数

在采用GA进行求解时，对不等式的约束进行处理的方法是，按照上面提到的编码方案进行初始化，让约束条件自动满足编码方案的需求，然后建立GA的适应度函数。

2.1.3 设计遗传算法

根据选择原理设计遗传算法，将适应度小于平均值的个体遗传到下一代个体中，采用交叉算法的方式实现遗传算法，也就是将两个配对个体的基因都利用相同的交叉概率进行交换，这样就可以形成两个新的个体，然后通过颠倒编码串的方式随机制定基因位置进行排序，进而实现变异操作。

2.2 算法分析

本文的研究对象是美国的69节点系统，该系统有功负荷为3802.19kW，无功负荷为2694.60kvar，假设对应规划水平增长为5%，现在要求在该系统中规划若干台DG，其额定容量不超过系统负荷的20%。假设DG额定有功功率为m×50kW，其中m取值为整数，上线是10，DG单位容量设备成本和安装成本为70万美元/MW和20万美元/M，通过遗传算法，交叉概率为0.8，变异概率为0.2。

在对分布式发电进行规划模型计算时，考虑到系统规模较大，系统中可以安装的DG节点很多，也就是优化的整数变量维数很高，这会导致需求的计算量很大，如果可以有一种缩小DG的方法，将会大大提高运算速度，而本文采用的计算方法，可能会因为电源的额定容量对计算结果产生误差。

3 结语

本文分析了分布式发电对配网静态电压稳定性的影响，通过分析可以得出结论，此结论可以作为分布式发电节点安装的参考依据。当配网系统要求规划一台分布式发电设备时，要考虑网络中对应的各支路静态电压稳定指标值，并将其按照大小顺序进行指标排列，进而根据排列的指标队列对各支路电压稳定性程度进行计算，如果安装的Ⅰ型DG，可以将DG安装在薄弱支路的受端，如果安装的是Ⅱ型DG，需要将其安装在排名最后的支路对应的受端节点。按照此方法安装的分布式发电位置可以大大提高配网静态电压的稳定性。

当系统要求规划多台分布式发电时，各个设备之间相互影响，因此，这时候需要根据不同的指标队列来确定DG的位置，通过这种方式，可以确定配网系统各个节点的静态电压的稳定性，配网规划人员可以据此安装DG位置，选择合适的安装方式，可以在一定程度上缩小遗传算法变量的数值范围，提高规划质量和速度。

参考文献

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