基于遗传-蚁群算法的交直流配电网分布式电源优化配置

doi:10.3969/j.issn.1000-7229.2019.04.002

电力建设 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (4): 9-17.doi: 10.3969/j.issn.1000-7229.2019.04.002

• 交直流电网规划与运行关键技术·栏目主持郑建勇教授· • 上一篇下一篇

基于遗传-蚁群算法的交直流配电网分布式电源优化配置

芮松华1，刘海璇2，王洪波3，尹德扬4，梅飞5

1.国网江苏省电力有限公司，南京市 210029分号2. 中国电力科学研究院，南京市210003分号3. 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司，合肥市 230022分号4. 东南大学电气工程学院，南京市 210096分号5. 河海大学能源与电气学院，南京市 210098

出版日期:2019-04-01
作者简介:芮松华（1965），男，本科，高级工程师，主要研究方向为电力系统调度与控制；刘海璇（1985），女，硕士研究生，工程师，主要研究方向为新能源电站监控自动化；王洪波（1977），男，本科，工程师，主要研究方向为电力调度与控制；尹德扬（1995），男，博士研究生，主要研究方向为新能源发电技术；梅飞（1982），男，博士，讲师，主要研究方向为新能源发电技术。

DG Planning Method for AC/DC Distribution Network Using Genetic-Ant Colony Algorithm

RUI Songhua1， LIU Haixuan2， WANG Hongbo3， YIN Deyang4， MEI Fei5

1. State Grid Jiangsu Electric Power Co. ， Ltd. ， Nanjing 210029， China；2. China Electric Power Research Institute， Nanjing 210003， China；3. State Grid Anhui Province Power Company Limited Hefei Power Supply Company， Hefei 230022， China；4. School of Electrical Engineering， Southeast University， Nanjing 210096， China；5. College of Energy and Electrical Engineering，Hohai University， Nanjing 210098， China

Online:2019-04-01

摘要/Abstract

摘要： 随着分布式电源（distributed generation，DG）受到广泛的关注与研究，分布式电源接入交直流配电网的规划问题日益突出。该文在分布式电源选址定容阶段充分考虑不同类型DG和负荷的时序特性，以DG运维费用、DG投资年等效费用、系统网络损耗费用、燃料费用、污染赔偿费用、环保补贴综合最小作为目标函数，同时加入电压、功率等约束条件，建立了DG的选址定容模型。根据遗传、蚁群算法各自的优劣势，提出了运用遗传-蚁群复合算法求解该优化模型。最后以改进的IEEE-33节点配电网作为算例，验证了所提模型的合理性及算法的有效性。

关键词: 交直流配电网规划, 分布式电源, 时序特性, 遗传-蚁群算法

Abstract: With the widespread research on distributed generation （DG）， the planning problem of DG accessing to the AC/DC distribution network has become increasingly prominent. In this paper， the timing characteristics of different types of DGs and loads are fully considered in the problem of DG accessing to the distribution network. The DG operation and maintenance cost， DG investment cost， system network loss cost， fuel cost， pollution compensation cost， and environmental protection subsidy are fully considered as the objective function， adding constraints of voltage and power at the same time， and then the location and capacity model of DG is established. Considering the advantages and disadvantages of genetic and ant colony algorithms， a genetic-ant colony composite algorithm is proposed to solve the optimization model. Finally， the IEEE 33-node distribution network is taken as an example to verify the rationality of the proposed model and the effectiveness of the algorithm.

Key words: AC/DC distribution network planning, distributed generator, timing characteristics, genetic-ant colony composite algorithm

中图分类号:

TM 715

芮松华，刘海璇，王洪波，尹德扬，梅飞. 基于遗传-蚁群算法的交直流配电网分布式电源优化配置[J]. 电力建设, 2019, 40(4): 9-17.

RUI Songhua， LIU Haixuan， WANG Hongbo， YIN Deyang， MEI Fei. DG Planning Method for AC/DC Distribution Network Using Genetic-Ant Colony Algorithm[J]. Electric Power Construction, 2019, 40(4): 9-17.

参考文献

［1］GEORGILAKIS P S， HATZIARGYRIOU N D. Optimal distributed generation placement in power distribution networks: Models， methods， and future research［J］. IEEE Transactions on Power Systems，2013，28（3）:3420-3428.
［2］赵彪，赵宇明，王一振，等. 基于柔性中压直流配电的能源互联网系统［J］. 中国电机工程学报， 2015， 35（19）:4843-4851.
ZHAO Biao， ZHAO Yuming， WANG Yizhen， et al. Energy internet system based on flexible medium voltage DC power distribution［J］. Proceedings of the CSEE， 2015， 35（19）:4843-4851.
［3］EL-KHATTAM W， HEGAZY Y G， SALAMA M M A. An integrated distributed generation optimization model for distribution system planning［J］. IEEE Transactions on Power Systems ，2005，20（2）:1158-1165.
［4］曾博，刘念，张玉莹，等. 促进间歇性分布式电源高效利用的主动配电网双层场景规划方法［J］. 电工技术学报， 2013， 28（9）:155-163.
ZENG Bo， LIU Nian， ZHANG Yuying， et al. Bi-level scenario programming of active distribution etwork for promoting intermittent distributed generation utilization［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2013， 28（9）:155-163.
［5］李洪志，杨俊友，崔嘉. 考虑网损和电压的多分布式电源最优选址和定容研究［J］. 电气工程学报， 2015， 10（9）:79-86.
LI Hongzhi， YANG Junyou， CUI Jia. Research on the most preferable location and constant volume of multi-distributed power supply considering network loss and voltage［J］. Journal of Electric Engineering， 2015， 10（9）: 79-86.
［6］ZHU D， BROADWATER R P， TAM K S， et al. Impact of DG placement on reliability and efficiency with time-varying loads［J］. IEEE Transactions on Power Systems， 2006， 21（1）:419-427.
［7］郭金明，李欣然，邓威，等. 基于2层规划的间歇性分布式电源及无功补偿综合优化配置［J］. 中国电机工程学报， 2013， 33（28）:25-33.
GUO Jinming， LI Xinran， DENG Wei， et al. Comprehensive optimal allocation of intermittent distributed generation and reactive power compensation based on bilevel planning ［J］. Proceedings of the CSEE， 2013， 33（28）: 25-33.
［8］RAU N S， WAN Y H. Optimum location of resources in distributed planning［J］. IEEE Transactions on Power Systems， 2002， 9（4）:2014-2020.
［9］王成山，陈恺，谢莹华，等. 配电网扩展规划中分布式电源的选址和定容［J］. 电力系统自动化， 2006， 30（3）:38-43.
WANG Chengshan， CHEN Wei， XIE Yinghua， et al. Siting and sizing of distributed generation in distribution network expansion planning ［J］. Automation of Electric Power Systems， 2006， 30（3）: 38-43.
［10］梅红兴，程浩忠，王宸，等. 主动配电网中分布式电源优化配置［J］. 电力系统及其自动化学报， 2016， 28（11）:1-8.
MEI Hongxing， CHENG Haozhong， WANG Chen， et al. Optimal allocation of distvibuted generation in active distribution network［J］. Proceedings of the CSU-EPSA， 2016， 28（11）: 1-8.
［11］叶德意，何正友，臧天磊. 基于自适应变异粒子群算法的分布式电源选址与容量确定［J］. 电网技术， 2011， 35（6）:155-160.
YE Deyi， HE Zhengyou， ZANG Tianlei. Siting and sizing of distributed generation planning based on adaptive mutation particle swarm optimization algorithm ［J］. Power System Technology， 2011， 35（6）: 155-160.
［12］李亚楼，穆清，安宁，等. 直流电网模型和仿真的发展与挑战［J］. 电力系统自动化， 2014， 38（4）:127-135.
LI Yalou， MU Qing， AN Ning， et al. Development and challenges of DC grid model and simulation［J］. Automation of Electric Power Systems， 2014， 38（4）: 127-135.
［13］FRANK S M， REBENNACK S. Optimal design of mixed AC-DC distribution systems for commercial buildings: A nonconvex generalized benders decomposition approach［J］. European Journal of Operational Research， 2015， 242（3）:710-729.
［14］王守相，陈思佳，谢颂果. 考虑安全约束的交直流配电网储能与换流站协调经济调度［J］. 电力系统自动化， 2017， 41（11）:85-91.
WANG Shouxiang， CHEN Sijia， XIE Songguo. Security-constrained coordinated economic dispatch of energy storage systems and converter stations for AC/DC distribution networks［J］. Automation of Electric Power Systems， 2017， 41（11）: 85-91.
［15］王云鹏，韩学山，孙东磊，等. 基于交直流关联最小雅可比矩阵结构的潮流算法［J］. 电力系统自动化， 2015，39（7）:1-6.
WANG Yunpeng， HAN Xueshan， SUN Donglei， et al. A power flow algorithm based on minimum Jacobian matrix for AC/DC hybrid systems［J］. Automation of Electric Power Systems， 2015，39（7）:1-6.
［16］肖浩，裴玮，邓卫，等. 分布式电源对配电网电压的影响分析及其优化控制策略［J］. 电工技术学报， 2016， 31（s1）:203-213.
XIAO Hao， PEI Wei， DENG Wei， et al. Analysis of the influence of distributed power supply on distribution network voltage and its optimal control strategy［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2016， 31（s1）:203-213.
［17］BARAN M E， WU F F. Network reconfiguration in distribution systems for loss reduction and load balancing［J］. IEEE Transactions on Power Delivery， 1989， 4（2）:1401-1407.
［18］郭贤，程浩忠， MASOUD Bazargan，等. 基于自适应离散粒子群优化算法的微网中DG选址定容［J］. 水电能源科学， 2013，31（9）:220-224.
GUO Xian， CHENG Haozhong， MASOUD Bazargan， et al. Optimal siting and sizing of distributed generation in microgrid based on adaptive DPSO［J］. Water Resource and Power， 2013，31（9）: 220-224.

[1]	安麒，王剑晓，李庚银，王宣元，刘蓁. 基于均衡理论的虚拟电厂市场参与模式及方法[J]. 电力建设, 2020, 41(6): 1-8.
[2]	刘家妤，马佳骏，王颖，许寅. 多源协同的智能配电网故障恢复次序优化决策方法[J]. 电力建设, 2020, 41(6): 100-106.
[3]	张志荣，邱晓燕，孙旭，任昊，张明珂. #br# 协调柔性负荷与储能的交直流配电网经济优化调度[J]. 电力建设, 2020, 41(5): 116-123.
[4]	陆秋瑜，杨银国，王中冠，谭嫣，夏天，伍双喜. 基于次梯度投影分布式控制法的虚拟电厂经济性一次调频[J]. 电力建设, 2020, 41(3): 79-85.
[5]	沈青文，程若发，付鑫. 一种计及脆弱性指标的分布式电源优化配置方法[J]. 电力建设, 2020, 41(3): 54-61.
[6]	王睿，孙秋野，张雪猛，马大中. 微电网电磁时间尺度相角稳定性分析[J]. 电力建设, 2019, 40(9): 99-106.
[7]	张丹阳，胡泽春，王宣元. 考虑网损的配电节点电价模型及迭代计算方法[J]. 电力建设, 2019, 40(7): 115-122.
[8]	孙雨潇，朱俊澎，袁越. 基于动态孤岛混合整数线性规划模型的主动配电网可靠性分析[J]. 电力建设, 2019, 40(5): 90-97.
[9]	方金涛，龚庆武. 考虑运行风险的主动配电网分布式电源多目标优化配置[J]. 电力建设, 2019, 40(5): 128-.
[10]	徐晨博，周志芳，高佳宁，王坤，袁翔. DG出力不确定性对交直流混合系统潮流影响的量化分析方法[J]. 电力建设, 2019, 40(3): 102-108.
[11]	范志成，朱俊澎，吴涵，袁越. 计及模糊随机性的主动配电网分布式电源规划模型[J]. 电力建设, 2019, 40(2): 37-44.
[12]	黄河，高松，韩俊，孙琦润，吴志，顾伟. 交直流混合配电网分布式电源最大准入容量[J]. 电力建设, 2019, 40(10): 75-83.
[13]	邢海军，洪绍云，范宏，赵晓莉. 面向“源-网-荷-储”的主动配电网优化重构及协调调度研究[J]. 电力建设, 2018, 39(8): 18-23.
[14]	梁海深，李盛伟，白临泉，刘聪，李维，徐健，王庆彪. 基于SNOP的柔性配电网中分布式电源最大准入容量计算[J]. 电力建设, 2018, 39(8): 69-76.
[15]	任佳峰，穆启天，杨用春，高亚静. 基于贡献度分层的主动配电网供电能力评估[J]. 电力建设, 2018, 39(8): 77-84.

基于遗传-蚁群算法的交直流配电网分布式电源优化配置

DG Planning Method for AC/DC Distribution Network Using Genetic-Ant Colony Algorithm

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价