本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)規(guī)劃，尤其涉及一種配電網(wǎng)多目標聯(lián)合規(guī)劃方法、裝置及可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球化石能源危機的日益嚴峻，分布式電源(dg)的裝機容量近年來實現(xiàn)了迅猛增長，特別是可再生能源在dg中的占比顯著提升。然而，dg受天氣、環(huán)境等自然因素制約，其出力具有顯著的間歇性和波動性，這對配電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定性構(gòu)成了嚴峻挑戰(zhàn)。此外，dg還深刻改變了系統(tǒng)的潮流分布，可能導(dǎo)致線路反向重載，其反向調(diào)峰特性更加劇了分布式電源中“棄風棄光”現(xiàn)象的發(fā)生頻率。

2、為應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，分布式電池儲能系統(tǒng)(dbess)憑借其功率雙向調(diào)節(jié)、能量時間轉(zhuǎn)移及快速響應(yīng)等特性，成為了優(yōu)化高滲透率分布式電源問題的重要解決方案之一。具體而言，分布式光伏(dpv)的接入不僅能為配電網(wǎng)遠端節(jié)點提供必要的功率和電壓支持，而dbess的協(xié)同作用則能有效緩解dpv接入帶來的網(wǎng)絡(luò)損耗增加、電壓越限等問題。因此，dpv與dbess的聯(lián)合規(guī)劃策略被視為當前解決dpv接入配電網(wǎng)復(fù)雜問題的有效途徑。

3、回顧現(xiàn)有研究，關(guān)于dg在配電網(wǎng)中的選址與定容問題已積累了豐富成果。例如，著眼于配電網(wǎng)的安全性，通過綜合考慮不確定因素間的關(guān)聯(lián)性，對dg的類型、接入位置及容量進行了優(yōu)化，但其局限性在于優(yōu)化目標相對單一；或者，構(gòu)建了包含上下兩層的規(guī)劃模型，上層旨在通過優(yōu)化dpv的位置和容量來最小化年運行成本，而下層則聚焦于dbess的位置與容量調(diào)整，以最小化負荷波動，但該模型面臨雙層優(yōu)化帶來的計算時間長、收斂難度大的問題。

4、鑒于分布式電源在配電網(wǎng)中普遍存在的容量小、分布廣泛、出力波動大等特性，以及系統(tǒng)集中控制時面臨的變量眾多、過程復(fù)雜等難題，集群控制策略逐漸成為配電網(wǎng)控制領(lǐng)域的主流趨勢。然而，現(xiàn)有集群控制方法多側(cè)重于系統(tǒng)層面的整合與優(yōu)化，對dbess具體控制策略的考量尚顯不足。

5、綜上所述，未來研究應(yīng)進一步探索如何在dpv與dbess聯(lián)合規(guī)劃框架下，深度融合集群控制策略與精細化的dbess控制邏輯，以實現(xiàn)分布式電源高效、穩(wěn)定、經(jīng)濟的并網(wǎng)運行。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：提供一種配電網(wǎng)多目標聯(lián)合規(guī)劃方法、裝置及可讀存儲介質(zhì)，能夠提升系統(tǒng)整體運行效率，并有效抑制電網(wǎng)波動性及優(yōu)化資源利用率。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

3、一種配電網(wǎng)多目標聯(lián)合規(guī)劃方法，包括步驟：

4、以最小化配電網(wǎng)年平均綜合成本、電壓波動以及網(wǎng)損為多目標函數(shù)，建立分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃模型；

5、使用改進第三代非支配遺傳算法對所述分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃模型進行求解，得到分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的安裝位置及容量；

6、所述改進第三代非支配遺傳算法采用邏輯混沌映射結(jié)合混合初始化方法對種群進行初始化，并采用基于置信區(qū)間上界算法的自適應(yīng)局部搜索策略進行局部搜索。

7、進一步地，所述以最小化配電網(wǎng)年平均綜合成本、電壓波動以及網(wǎng)損為多目標函數(shù)，建立分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃模型包括：

8、以最小化配電網(wǎng)年平均綜合成本、電壓波動以及網(wǎng)損建立多目標函數(shù)；

9、建立電壓偏差范圍約束、電力平衡約束、潮流約束、分布式電池儲能系統(tǒng)的充放電約束以及分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的集群分布約束；

10、根據(jù)所述多目標函數(shù)、所述電壓偏差范圍約束、所述電力平衡約束、所述潮流約束、所述分布式電池儲能系統(tǒng)的充放電約束以及所述分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的集群分布約束生成分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃模型。

11、進一步地，所述以最小化配電網(wǎng)年平均綜合成本、電壓波動以及網(wǎng)損建立多目標函數(shù)包括：

12、minf＝min{fc,fu,fp}；

13、

14、式中，f表示多目標函數(shù)，fc表示配電網(wǎng)年平均綜合成本，fu表示電壓波動，fp表示網(wǎng)損，pe,t表示時段t內(nèi)的分時電價，pl,t表示時段t內(nèi)從主電網(wǎng)購買的電量，t表示一天的規(guī)劃場景的時間尺度，表示分布式光伏的年化投資成本，表示分布式光伏的運行維護成本，表示分布式電池儲能系統(tǒng)的年化投資成本，表示分布式電池儲能系統(tǒng)的運行維護成本，γ表示銀行利率，ydpv表示分布式光伏的使用年限，ndpv表示分布式光伏的數(shù)量，表示分布式光伏的單位容量配置成本，表示第m個分布式光伏的額定功率，表示分布式光伏的運行維護成本，表示分布式光伏的上網(wǎng)補貼，表示時段t第m個分布式光伏的輸出功率，ydbess表示分布式電池儲能系統(tǒng)的使用年限，ndbess表示分布式電池儲能系統(tǒng)的數(shù)量，表示分布式電池儲能系統(tǒng)的功率的安裝成本，表示第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的額定功率，表示分布式電池儲能系統(tǒng)的容量的安裝成本，表示第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的額定容量，表示時段t第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的輸出功率，表示分布式電池儲能系統(tǒng)的維護成本，nbus表示配電網(wǎng)中節(jié)點數(shù)，ui,t表示時段t節(jié)點i的電壓值，表示節(jié)點i的平均電壓，nb表示配電網(wǎng)中支路數(shù)量，表示時段t線路b的線損。

15、進一步地，所述電壓偏差范圍約束為：

16、ui,min≤ui,t≤ui,max；

17、式中，ui,min表示節(jié)點i電壓偏差的上限，ui,max表示節(jié)點i電壓偏差的下限；

18、所述電力平衡約束為：

19、

20、式中，pi,t表示節(jié)點i在t時段的有功功率；

21、所述潮流約束為：

22、

23、式中，uj,t表示時段t節(jié)點j的電壓值，gij表示節(jié)點i與節(jié)點j之間的電導(dǎo)，θij表示節(jié)點i與節(jié)點j之間的電壓相角，bij表示節(jié)點i與節(jié)點j之間的電納，qi,t表示節(jié)點i在t時段的無功功率；

24、所述分布式電池儲能系統(tǒng)的充放電約束為：

25、

26、socn,min≤socn,t≤socn,max；

27、|socn,0-socn,t|≤σ；

28、

29、式中，socn,min表示第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的充電狀態(tài)的運行下限，socn,t表示t時段第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的充電狀態(tài)，socn,max表示第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的充電狀態(tài)的運行上限，socn,0表示初始時段第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的充電狀態(tài)，socn,t表示末尾時段第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的充電狀態(tài)，σ表示分布式電池儲能系統(tǒng)首末充電狀態(tài)的最大偏差，表示時段τ第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的輸出功率，η表示分布式電池儲能系統(tǒng)的充電效率，η1表示分布式電池儲能系統(tǒng)的第一充電效率，η2表示分布式電池儲能系統(tǒng)的第二充電效率；

30、所述分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的集群分布約束為：

31、

32、式中，nc表示配電網(wǎng)中的聚類個數(shù)，表示聚類c中的分布式光伏的數(shù)量，表示聚類c中的分布式電池儲能系統(tǒng)的數(shù)量。

33、進一步地，所述使用改進第三代非支配遺傳算法對所述分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃模型進行求解，得到分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的安裝位置及容量包括：

34、采用邏輯混沌映射結(jié)合混合初始化方法對種群進行初始化，所述種群包括染色體，所述染色體包括分布式光伏的安裝位置與容量以及分布式電池儲能系統(tǒng)的安裝位置與容量；

35、對所述染色體進行分段整數(shù)編碼，得到編碼后的染色體；

36、對所述編碼后的染色體進行交叉和變異操作；

37、將交叉和變異操作完成的染色體與父代結(jié)合后，進行可行解的快速非支配排序；

38、采用基于置信區(qū)間上界算法的自適應(yīng)局部搜索策略進行局部搜索，得到帕累托規(guī)劃解集；

39、利用逼近理想解排序方法從所述帕累托規(guī)劃解集中選取最優(yōu)折衷解；

40、采用基于貪婪插入的解碼方法對所述最優(yōu)折衷解進行解碼，得到分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的安裝位置及容量。

41、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的另一種技術(shù)方案為：

42、一種配電網(wǎng)多目標聯(lián)合規(guī)劃裝置，包括：

43、模型建立模塊，用于以最小化配電網(wǎng)年平均綜合成本、電壓波動以及網(wǎng)損為多目標函數(shù)，建立分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃模型；

44、求解模塊，用于使用改進第三代非支配遺傳算法對所述分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃模型進行求解，得到分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的安裝位置及容量；以及

45、所述改進第三代非支配遺傳算法采用邏輯混沌映射結(jié)合混合初始化方法對種群進行初始化，并采用基于置信區(qū)間上界算法的自適應(yīng)局部搜索策略進行局部搜索。

46、進一步地，所述模型建立模塊包括：

47、目標函數(shù)建立模塊，用于以最小化配電網(wǎng)年平均綜合成本、電壓波動以及網(wǎng)損建立多目標函數(shù)；

48、約束建立模塊，用于建立電壓偏差范圍約束、電力平衡約束、潮流約束、分布式電池儲能系統(tǒng)的充放電約束以及分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的集群分布約束；

49、模型生成模塊，用于根據(jù)所述多目標函數(shù)、所述電壓偏差范圍約束、所述電力平衡約束、所述潮流約束、所述分布式電池儲能系統(tǒng)的充放電約束以及所述分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的集群分布約束生成分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃模型。

50、進一步地，所述目標函數(shù)建立模塊中的所述以最小化配電網(wǎng)年平均綜合成本、電壓波動以及網(wǎng)損建立多目標函數(shù)包括：

51、minf＝min{fc,fu,fp}；

52、

53、

54、式中，f表示多目標函數(shù)，fc表示配電網(wǎng)年平均綜合成本，fu表示電壓波動，fp表示網(wǎng)損，pe,t表示時段t內(nèi)的分時電價，pl,t表示時段t內(nèi)從主電網(wǎng)購買的電量，t表示一天的規(guī)劃場景的時間尺度，表示分布式光伏的年化投資成本，表示分布式光伏的運行維護成本，表示分布式電池儲能系統(tǒng)的年化投資成本，表示分布式電池儲能系統(tǒng)的運行維護成本，γ表示銀行利率，ydpv表示分布式光伏的使用年限，ndpv表示分布式光伏的數(shù)量，表示分布式光伏的單位容量配置成本，表示第m個分布式光伏的額定功率，表示分布式光伏的運行維護成本，表示分布式光伏的上網(wǎng)補貼，表示時段t第m個分布式光伏的輸出功率，ydbess表示分布式電池儲能系統(tǒng)的使用年限，ndbess表示分布式電池儲能系統(tǒng)的數(shù)量，表示分布式電池儲能系統(tǒng)的功率的安裝成本，表示第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的額定功率，表示分布式電池儲能系統(tǒng)的容量的安裝成本，表示第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的額定容量，表示時段t第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的輸出功率，表示分布式電池儲能系統(tǒng)的維護成本，nbus表示配電網(wǎng)中節(jié)點數(shù)，ui,t表示時段t節(jié)點i的電壓值，表示節(jié)點i的平均電壓，nb表示配電網(wǎng)中支路數(shù)量，表示時段t線路b的線損。

55、進一步地，所述約束建立模塊中的所述電壓偏差范圍約束為：

56、ui,min≤ui,t≤ui,max；

57、式中，ui,min表示節(jié)點i電壓偏差的上限，ui,max表示節(jié)點i電壓偏差的下限；

58、所述約束建立模塊中的所述電力平衡約束為：

59、

60、式中，pi,t表示節(jié)點i在t時段的有功功率；

61、所述約束建立模塊中的所述潮流約束為：

62、

63、式中，uj,t表示時段t節(jié)點j的電壓值，gij表示節(jié)點i與節(jié)點j之間的電導(dǎo)，θij表示節(jié)點i與節(jié)點j之間的電壓相角，bij表示節(jié)點i與節(jié)點j之間的電納，qi,t表示節(jié)點i在t時段的無功功率；

64、所述約束建立模塊中的所述分布式電池儲能系統(tǒng)的充放電約束為：

65、

66、socn,min≤socn,t≤socn,max；

67、|socn,0-socn,t|≤σ；

68、

69、式中，socn,min表示第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的充電狀態(tài)的運行下限，socn,t表示t時段第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的充電狀態(tài)，socn,max表示第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的充電狀態(tài)的運行上限，socn,0表示初始時段第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的充電狀態(tài)，socn,t表示末尾時段第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的充電狀態(tài)，σ表示分布式電池儲能系統(tǒng)首末充電狀態(tài)的最大偏差，表示時段τ第n個分布式電池儲能系統(tǒng)的輸出功率，η表示分布式電池儲能系統(tǒng)的充電效率，η1表示分布式電池儲能系統(tǒng)的第一充電效率，η2表示分布式電池儲能系統(tǒng)的第二充電效率；

70、所述約束建立模塊中的所述分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的集群分布約束為：

71、

72、式中，nc表示配電網(wǎng)中的聚類個數(shù)，表示聚類c中的分布式光伏的數(shù)量，表示聚類c中的分布式電池儲能系統(tǒng)的數(shù)量。

73、進一步地，所述求解模塊包括：

74、初始化模塊，用于采用邏輯混沌映射結(jié)合混合初始化方法對種群進行初始化，所述種群包括染色體，所述染色體包括分布式光伏的安裝位置與容量以及分布式電池儲能系統(tǒng)的安裝位置與容量；

75、編碼模塊，用于對所述染色體進行分段整數(shù)編碼，得到編碼后的染色體；

76、交叉變異模塊，用于對所述編碼后的染色體進行交叉和變異操作；

77、排序模塊，用于將交叉和變異操作完成的染色體與父代結(jié)合后，進行可行解的快速非支配排序；

78、局部搜索模塊，用于采用基于置信區(qū)間上界算法的自適應(yīng)局部搜索策略進行局部搜索，得到帕累托規(guī)劃解集；

79、最優(yōu)折衷解選取模塊，用于利用逼近理想解排序方法從所述帕累托規(guī)劃解集中選取最優(yōu)折衷解；

80、解碼模塊，用于采用基于貪婪插入的解碼方法對所述最優(yōu)折衷解進行解碼，得到分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的安裝位置及容量。

81、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的另一種技術(shù)方案為：

82、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述配電網(wǎng)多目標聯(lián)合規(guī)劃方法中的各個步驟。

83、本發(fā)明的有益效果在于：以最小化配電網(wǎng)年平均綜合成本、電壓波動以及網(wǎng)損為多目標函數(shù)，建立分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃模型，更加高效且全面，使用改進第三代非支配遺傳(nsga-iii)算法對分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃模型進行求解，改進第三代非支配遺傳算法能夠?qū)崿F(xiàn)對多個優(yōu)化目標的并行處理與均衡優(yōu)化，提高種群多樣性，且增強算法的搜索能力，求解得到最優(yōu)的分布式光伏與分布式電池儲能系統(tǒng)的安裝位置及容量，從而提升系統(tǒng)整體運行效率，并有效抑制電網(wǎng)波動性及優(yōu)化資源利用率。