分布式电源的选址与定容_张尚然.pdf

ISSN 1008-9446CN13-1265/TE承 德 石 油 高 等 专 科 学 校 学 报Journal of Chengde Petroleum College第 25 卷第 3 期,2023 年 6 月Vol.25,No.3,Jun.2023分布式电源的选址与定容张尚然(河北石油职业技术大学电气与电子系,河北承德 067000)摘要:分布式电源的选址与容量选定一直是分布式发电领域上的一个十分重要的研究方向。为了尽可能减少电力系统配电网中网损和分布式电源运行中的损耗,建立了一套基于遗传算法的优化模型,使用 MATLAB进行仿真模拟,通过算例分析,证实采用的优化模型能够解决分布式电源的选址与定容问题。关键词:配电网;分布式发电;选址与定容中图分类号:TM715文献标志码:A文章编号:1008-9446(2023)03-0053-03Location and Capacity Selection of Distributed GenerationZHANG Shang-ran(Department of Electrical and Electronic Engineering,Hebei Petroleum University of Technology,Chengde 067000,Hebei,China)Abstract:The location and capacity selection of distributed generation has always been a very im-portant research direction in the field of distributed generation.In order to reduce the network loss indistribution network and the loss in operation of distributed generation,an optimal model based ongenetic algorithm is established.Using MATLAB for simulation,through the analysis of an example,it is proved that the optimal model adopted in this paper can solve the problem of location and capac-ity selection of distributed generation.Key words:distribution network;distributed generation;location and capacity selection收稿日期:2022-02-25第一作者简介:张尚然(1991-),男,河北承德人,讲师,硕士,主要研究方向为电力系统运行与控制,E-mail:406141121 。分布式发电(Distributed Generation,简称 DG)就是用小规模、分散式的发电装置就近安装在负荷侧进行供电,以此代替传统大容量的发电单位1。但 DG 的接入会对配电网的节点电压、线路潮流等指标造成一定程度的改变,DG 的选址和容量不同造成的影响也不尽相同,所以需要规划一下 DG 建立的位置与容量2。本文为了尽可能减少配电网中网损和 DG 运行中的损耗,建立了一套基于遗传算法的优化模型,最终得到 DG 选址与定容的最优解。1含 DG 的配电网规划模型1.1目标函数在配电网中,把 DG 并网后也会产生网络损耗,如再将 DG 的运行费用计算在内的话,可得计算公式如下:minZcost=1Closs+2CDG(1)Closs=lj=1CejmaxRjP2j(UNj)2(2)CDG=Tmaxmi=1iSDGiCeDGi(3)其中:Zcost代表 DG 并网后的总费用;Closs代表 DG 并网后的网损;CDG代表 DG 并网后的年运行费用;Ce代表配电网中的单位电价;jmax代表该配电网中线路 j 的年最大负荷损耗小时数;Rj、Pj、UN和 j分别代DOI:10.13377/ki.jcpc.2023.03.013承德石油高等专科学校学报2023 年第 25 卷第 3 期表线路 j 中的电阻、有功功率、额定电压和负荷功率因数;Tmax表示 DG 的最大发电小时数;m 代表并入网络中的 DG 数量;i、SDGi和 CeDGi分别表示第 i 个 DG 的功率因数、容量和单位电量成本;1和 2分别代表网损和运行费用所乘的权重,有 0 1 1,0 2 1,并满足 1+2=1。1.2约束条件1)节点电压约束和支路电流约束条件如下Ui.min Ui Ui.maxIj Ij.max(4)其中,Ui是节点 i 的电压;Ui.max和 Ui.min代表节点 i 处电压的最大和最小值;Ij和 Ij.max代表线路 j 中的电流以及允许电流最大值。2)潮流约束条件Pi=Vinj=1Vj(Gijcosij+Bijsinij)Qi=Vinj=1Vj(Gijcosij-Bijsinij)|(5)其中:Pi和 Qi代表潮流计算中注入节点 i 的有功和无功功率;Gij、Bij和 ij是节点 i 和 j 之间的导纳以及相角差;n 是配电网中的节点数;Vi和 Vj代表节点 i 和 j 的电压幅值大小。2分布式电源选址与定容的求解遗传算法是人工智能算法中常用的随机搜索算法,在各领域中均被广泛使用。该算法利用计算机仿真,把数学求解过程转变为生物遗传过程。因为遗传算法具有全局搜索性能强、搜索过程不易陷入局部等特点,故将其应用于 DG 的选址与定容问题中十分合适3。2.1遗传算法的染色体编码采用实数编码的方式,在 n 个节点处装设 DG,那么这个配电网中 DG 的选址与定容方案可以表示为:C=C1,C2,Cn,其中 Ci即代表在节点 i 处的 DG 建设情况,如果 Ci为零,即代表节点 i 处无DG。2.2遗传算法基本运算遗传算法中通常具有选择、交叉和变异 3 项基本操作,通过对种群进行此类运算,可以使各染色体得到信息重组等改变,从而让种群的适应度得到上升。遗传算法初始化后进行个体评价,从而计算出个体适应度,接下来就进入了选择、交叉和变异等环节。选择环节,即种群内的优良个体被挑选出来,从而存留给下一代;交叉环节,为使系统稳定,本文在遗传过程中引入动态交叉,随着迭代次数的增加交叉概率逐渐减小;变异环节,本文也在遗传过程中引入动态变异概率,随着迭代次数的增加变异概率逐渐减小。2.3遗传算法终止条件预先设置遗传算法的迭代总数,当迭代次数达到设置数即刻停止,此时种群中的最大适应度个体即为最优解。2.4遗传算法运算流程根据遗传算法的运算规则,运算流程图见图 1。3算例分析本算例以常见的 IEEE33 节点配电网络进行计算,配电网系统结构如图 2。如果在本配电网中增加两个 DG,增加的 DG 可选址在除首端的任意节点处,DG 的功率因数取 0.9,且 DG 的总装机容量要小于最大负荷的百分之十,小于节点处的负荷。参数设定为:种群规模 M=30,最大迭代次数 T=50,其中年最大负荷利用小时数取 j=3 000 h,电价取 Ce=0.5 元/kWh。45张尚然:分布式电源的选址与定容当网损和运行费用所乘的权重分别为 1=0.8,2=0.2 时,经 MATLAB 仿真得到的收敛结果见图 3,上、下两条曲线分别是种群平均适应度和最佳适应度。运算得到 DG 的选址和定容结果见表 1。装设 DG 后与装设前的配电网费用对比见表 2。表 1DG 接入的节点接入 DG 的负荷节点DG 容量250.07320.02表 2装设 DG 与不装设 DG 费用比较方案装设 DG未装设 DGDG 运行费用7.290网损费用29.691 038.204 0总费用36.981 038.204 0由上述表中可得,配电网在按照遗传算法的选址定容后装设了 DG,DG 的运行费用与网损费用之和低于配电网装设 DG 前的网损费用,证明装设 DG 后对降低网损、提高系统的经济性有效。通过遗传算法迭代曲线图可以看出,本文利用遗传算法对种群进行迭代,适应度值得到很好的收敛,对配电网中的 DG 起到了选址与定容的作用。4结论本文为减少电力系统配电网中的网损费用和 DG 运行费用,建立了一套基于遗传算法的优化模型,以得到 DG 选址与定容的最优解。通过 MATLAB 编程进行算例分析,使种群适应度收敛、DG 运行费用和网损费用得到降低。验证了本方法的可行性,证实本文采用的优化模型能够解决分布式电源的选址与定容问题。(下转第 89 页)55刘向红:承德地区农业非物质文化遗产的档案式保护策略研究3.5建立非遗传承人档案非遗传承人在非遗档案的保存与传承方面起着关键作用,承德地区档案馆和各级非遗保护中心要加强与非遗传承人的联系,不仅要为国家级和省级非遗传承人建立个人档案,也要为市级传承人建立档案,同时应建立非遗作品和其他档案材料的捐赠机制。一方面,要征集非遗大师的代表作、成名作,不断补充和丰富非遗档案;一方面,向传承人宣传档案征集工作的和意义,争取他们的理解和支持,增强非遗传承人的档案意识与捐赠意愿,将珍贵档案捐赠给相关机构永久保存;同时要对非遗档案进行科学整理、保护和广泛宣传,促使传承人和公众支持和参与档案工作。3.6以用为本,向社会公开,讲好非遗故事由于非遗档案没有向社会公开的渠道,承德地区农业非遗的公知度较低。要以现有的非遗档案资源为基础,通过非遗数据平台展示、非遗精品书籍出版、非遗作品展览等多种方式,将非遗档案资源对社会公开,激发市民、乡民爱乡爱国情怀,吸引非遗传承人、专家学者、相关单位开展非遗档案研究,挖掘农业非遗与承德地区历史渊源和农耕文明的相关性,讲好农业非遗故事,体现出非遗档案的“藏为用服务”的特性。4结语城市化进程和工业文明强烈冲击着农村非遗生存及发展的文化空间,而乡村振兴的国家战略需要通过讲好农业非遗故事,重振农村地域文化、传统文化,这就使农业非遗的档案式抢救与保护工作更为迫切和必要。非遗资源档案式保护的扬州模式给承德地区的农业非遗保护工作提供了成功样本,承德地区可以通过政府协调和政策保障,由文旅新局牵头,非遗保护中心配合,档案部门、传承人和民间团体积极参与,科研机构和高校提供技术支撑,形成良性循环的多方参与保护、以档案部门和非遗保护中心为主体的非遗档案管理模式,以实现农业非遗的可持续发展。参考文献:1保护非物质文化遗产公约(2003)-中国非物质文化遗产网中国非物质文化遗产数字博物馆EB/OL.http:/ Study on the Construction and Utilization of Digital Archivesfor Intangible Cultural Heritage in Korea)J.2016(2):95-1347邓天白,薛晓军,徐国磊.档案视角下的非遗保护“扬州样本”J.中国档案,2021(8):42-43.8周耀林,赵跃,戴旸.基于群体智慧的非物质文化遗产档案资源建设模式探析Z:中国档案研究,2015:111-131.(上接第 55 页)参考文献:1张元凯.基于遗传算法的分布式电源选址定容问题研究D.沈阳:东北大学,2013.2周湶,曹丽平,李剑,等.改进遗传算法在分布式电源选址定容中的应用J.重庆大学学报,2014,37(5):22-28.3董媛媛.含分布式电源的配电网规划与优化运行D.南昌:南昌大学,2020.98