本發(fā)明涉及智能配電網(wǎng)，具體為一種計(jì)及全生命周期低碳與節(jié)能的智能配電網(wǎng)全鏈條調(diào)控模型。

背景技術(shù)：

1、生命周期理論是由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家雷蒙德·弗農(nóng)于?1966?年在《產(chǎn)品生命周期中的國際投資與國際貿(mào)易》中提出的。他指出生命周期是一個(gè)公司發(fā)展和成長的動(dòng)態(tài)循環(huán)的過程，包括萌芽、成長、發(fā)展、成熟、衰退幾個(gè)階段。生命周期理論的研究致力于為不同生命周期的企業(yè)尋找出與其運(yùn)營特點(diǎn)、成長周期、盈利模式相適應(yīng)，并能不斷促進(jìn)公司發(fā)展和延續(xù)的特殊組織形式，從而有利于公司可以從內(nèi)部管理中尋找一種與公司良性發(fā)展相符的經(jīng)營模式，從而更好的促進(jìn)企業(yè)有序、高效、良性、健康的發(fā)展。智能配電網(wǎng)揭示了電能發(fā)輸配用全過程，普通模型不能很好的提升節(jié)能減排的效果，因此需要提供一種計(jì)及全生命周期低碳與節(jié)能的智能配電網(wǎng)全鏈條調(diào)控模型。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種計(jì)及全生命周期低碳與節(jié)能的智能配電網(wǎng)全鏈條調(diào)控模型，能夠提升系統(tǒng)運(yùn)行的低碳節(jié)能潛力，同時(shí)揭示了電能發(fā)輸配用全過程，有利于充分挖掘智能配電網(wǎng)低碳節(jié)能的潛力，提升了測算精度，解決了上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種計(jì)及全生命周期低碳與節(jié)能的智能配電網(wǎng)全鏈條調(diào)控模型，包括以下步驟：

3、s1：計(jì)算配電網(wǎng)運(yùn)行總成本、約束條件以及碳排放總量，根基計(jì)算結(jié)果構(gòu)建計(jì)及全生命周期低碳與節(jié)能的智能配電網(wǎng)全鏈條調(diào)控模型；

4、s2：模型構(gòu)建完畢后，使用多目標(biāo)粒子群算法求解模型并進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度，進(jìn)行算例仿真；

5、s3：通過算例仿真的出結(jié)果，選定初始的智能配電網(wǎng)智能化信息化水平分析各設(shè)備功率情況；

6、s4：調(diào)整智能化信息化水平，對(duì)比運(yùn)行成本、環(huán)境成本的數(shù)據(jù)，得到智能化信息化水平的變化對(duì)成本的影響；

7、s5：根據(jù)智能化信息化水平的變化對(duì)成本的影響得到最適合的智能化信息化水平。

8、優(yōu)選的，所述步驟s1中計(jì)算配電網(wǎng)運(yùn)行總成本，具體包括：

9、計(jì)算上層電網(wǎng)購買電的成本，計(jì)算公式如下：

10、

11、式中，為t時(shí)段智能配電網(wǎng)向上級(jí)電網(wǎng)的購電價(jià)格，為?t時(shí)段智能配電網(wǎng)向上級(jí)電網(wǎng)的購電功率；

12、計(jì)算燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電成本，計(jì)算公式如下：

13、

14、式中，為燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電成本，、?和分別為微燃機(jī)的發(fā)電成本系數(shù)，?為?t時(shí)段智能配電網(wǎng)中燃?xì)廨啓C(jī)的發(fā)電功率；

15、計(jì)算負(fù)荷需求響應(yīng)補(bǔ)償成本，計(jì)算公式如下：

16、

17、式中，為負(fù)荷需求響應(yīng)補(bǔ)償成本，為可平移負(fù)荷補(bǔ)償系數(shù)，和分別為t時(shí)段智能配電網(wǎng)中可平移負(fù)荷平移前與平移后的取值；

18、計(jì)算棄風(fēng)棄光成本，計(jì)算公式如下：

19、

20、式中，為棄風(fēng)棄光成本，為棄風(fēng)單位懲罰成本，為棄光單位懲罰成本，為是t時(shí)段內(nèi)棄風(fēng)量，為t時(shí)段內(nèi)棄光量；

21、計(jì)算智能化信息化性能提升成本，計(jì)算公式如下：

22、

23、式中，為智能化信息化性能提升成本，為儲(chǔ)能運(yùn)行成本系數(shù)，為t時(shí)段內(nèi)儲(chǔ)能充放電功率；

24、根據(jù)計(jì)算得出的電網(wǎng)購買電的成本、燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電成本、負(fù)荷需求響應(yīng)補(bǔ)償成本、棄風(fēng)棄光成本以及智能化信息化性能提升成本計(jì)算配電網(wǎng)運(yùn)行總成本。

25、優(yōu)選的，所述計(jì)算配電網(wǎng)運(yùn)行總成本，計(jì)算公式如下：

26、

27、

28、式中，為配電網(wǎng)運(yùn)行總成本，為成本增長系數(shù)，a為智能配電網(wǎng)智能化信息化程度；

29、優(yōu)選的，所述計(jì)算約束條件，具體包括：

30、計(jì)算分布式風(fēng)力出力約束，計(jì)算公式如下：

31、

32、式中，為分布式風(fēng)力最小出力，為分布式風(fēng)力最大出力；

33、計(jì)算分布式光伏出力約束，計(jì)算公式如下：

34、

35、式中，為分布式光伏最大出力，為分布式光伏最小出力；

36、計(jì)算燃?xì)廨啓C(jī)出力約束，計(jì)算公式如下：

37、

38、式中，為燃?xì)廨啓C(jī)最小出力，為燃?xì)廨啓C(jī)最大出力，；

39、計(jì)算可平移負(fù)荷約束，計(jì)算公式如下：

40、

41、

42、式中，為可平移負(fù)荷的下限，為可平移負(fù)荷的上限；

43、計(jì)算線路潮流約束，計(jì)算公式如下：

44、

45、式中，為智能配電網(wǎng)線路傳輸功率的下限，為智能配電網(wǎng)線路傳輸功率的上限，為智能配電網(wǎng)線路傳輸功率；

46、計(jì)算有功功率約束，計(jì)算公式如下：

47、

48、式中，為系統(tǒng)內(nèi)固定負(fù)荷，為可轉(zhuǎn)移負(fù)荷，為分布式風(fēng)力t時(shí)刻出力，為分布式光伏t時(shí)刻出力。

49、優(yōu)選的，所述計(jì)算約束條件還包括計(jì)算儲(chǔ)能約束，計(jì)算公式如下：

50、計(jì)算t時(shí)刻儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)，計(jì)算公式如下：

51、

52、式中，為t時(shí)刻儲(chǔ)能充電功率，為t時(shí)刻放電的功率，為儲(chǔ)能充電功率，為儲(chǔ)能放電效率；

53、=

54、為儲(chǔ)能荷電狀態(tài)在周期始末相等，

55、

56、

57、式中，取值為0或1，為儲(chǔ)能充電的最大功率，為儲(chǔ)能放電最大功率；

58、

59、式中，為儲(chǔ)能最小荷電狀態(tài)，為儲(chǔ)能最大荷電狀態(tài)。

60、優(yōu)選的，所述計(jì)算碳排放總量，具體包括：

61、計(jì)算向上級(jí)電網(wǎng)購電產(chǎn)生的碳排放，計(jì)算公式如下

62、

63、式中，為向上級(jí)電網(wǎng)購電產(chǎn)生的碳排放，為智能配電網(wǎng)向上級(jí)電網(wǎng)購電的碳排放系數(shù)；

64、計(jì)算考慮全生命周期的風(fēng)力出力和光伏出力所產(chǎn)生的碳排放，計(jì)算公式如下：

65、

66、

67、式中，為風(fēng)力出力所產(chǎn)生的碳排放，為光伏出力所產(chǎn)生的碳排放，為考慮全生命周期下風(fēng)力出力碳排放系數(shù)，為考慮全生命周期下光伏出力的碳排放系數(shù)；

68、計(jì)算燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電所產(chǎn)生的碳排放，計(jì)算公式如下：

69、

70、式中，為燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電所產(chǎn)生的碳排放，

71、根據(jù)向上級(jí)電網(wǎng)購電產(chǎn)生的碳排放、光伏出力所產(chǎn)生的碳排放、風(fēng)力出力所產(chǎn)生的碳排放和燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電所產(chǎn)生的碳排放的計(jì)算結(jié)果計(jì)算智能配電網(wǎng)在運(yùn)行中所產(chǎn)生的碳排放總量，計(jì)算公式如下：

72、

73、

74、式中，為智能配電網(wǎng)在運(yùn)行中所產(chǎn)生的碳排放總量，為減排系數(shù)。

75、優(yōu)選的，所述根據(jù)智能配電網(wǎng)運(yùn)行總成本以及碳排放總量，構(gòu)建智能配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，具體表述如下：

76、

77、優(yōu)選的，所述多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度，具體包括：

78、s201：數(shù)據(jù)初始化，輸入系統(tǒng)組成和結(jié)構(gòu)參數(shù)、模型參數(shù)、??參數(shù)；

79、s202：將粒子個(gè)體作為系統(tǒng)變量輸入仿真模型，對(duì)違背約束的變量進(jìn)行修正，并計(jì)算系統(tǒng)的運(yùn)行成本、環(huán)境成本以及懲罰項(xiàng)作為個(gè)體適應(yīng)度值。

80、s203：將個(gè)體適應(yīng)度作為優(yōu)化模型的輸入，得到子代種群。

81、s204：確定個(gè)體極值pbest，將pbest作為粒子的初始個(gè)體極值；

82、s205：對(duì)種群進(jìn)行分層排序，將最優(yōu)的非支配解帕累托存入外部存檔集合；

83、s206：采用外部存檔集合保存的最優(yōu)解，引用輪盤賭方法根據(jù)最優(yōu)解的擁擠距離從外部集合中選取gbest；

84、s207：引入小概率隨機(jī)變異機(jī)制，對(duì)粒子的位置在原來的位置上產(chǎn)生小概率擾動(dòng)。

85、s208：返回步驟s203，直至滿足終止條件，取終止條件為最大迭代次數(shù)，輸出最終的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果。

86、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

87、本發(fā)明隨著智能化信息化率提升，能夠有效降低碳排放，同時(shí)會(huì)引起運(yùn)行成本的增長但增長幅度較低，能夠提升系統(tǒng)運(yùn)行的低碳節(jié)能潛力，同時(shí)揭示了電能發(fā)輸配用全過程，有利于充分挖掘智能配電網(wǎng)低碳節(jié)能的潛力，提升了測算精度。