CN111598339B - 一种接入新能源的交直流混合配电网最优供电的决策方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种接入新能源的交直流混合配电网最优供电的决策方法,包括以下步骤:基于放射状供电模式、双端供电模式和环状供电模式建立评价指标体系,构建指标计算模型;对指标进行归一化处理,确定主观权重、客观权重和综合权重;根据分步式决策方法求取最优供电模式;基于所述最优供电模式控制交直流混合配电网供电。该方法遵从满足新能源消纳、投资费用最小、兼顾其他性能改善的宗旨,提供一个实用的技术方法,对提高可再生能源的消纳和推进交直流配电网应用具有重要作用。
Description
技术领域
本发明涉及交直流混合配电网供电决策技术领域,具体涉及一种接入新能源的交直流混合配电网最优供电的决策方法。
背景技术
传统交流配电系统面临线损高、电能质量扰动、电压跌落等一系列问题,难以满足电力用户日益增长的电力需求,与交流配电网相比,直流供电能有效解决谐波、三相不平衡等电能质量问题,且在改善供电质量方面优势明显,因此,在交流配电网的基础上建设交直流混合配电网是未来配电网的发展趋势。
目前国内外对交直流配电典型模式已作出了不同程度的研究,对交直流混合配电网有单一的评估,但是对于交直流混合配电网综合评估的研究甚少,考虑到我国地缘辽阔,不同地区配电网供需差异大,新能源的接入情况不同,各地负荷需求也不同,在此背景下结合不同地区实际情况以及考虑新能源接入后应该匹配何种供电模式成为配电网未来规划亟需解决的问题;但是目前的评估方法相对单一,并且没有在综合指标评估结果的基础上考虑交直流混合配电网的经济性,存在在接入新能源的情况下不能为交直流混合配电网的配电模式提出实用型方案的问题。
发明内容
针对上述问题,本发明针对配电网消纳新能源的硬性需求,公开了一种接入新能源的交直流混合配电网最优供电的决策方法,该方法考虑了新能源消纳约束,遵从满足新能源消纳、投资费用最小、兼顾其他性能改善的宗旨,对提高可再生能源的消纳和推进交直流配电网应用具有重要作用。
本发明所采用的技术方案是:一种接入新能源的交直流混合配电网最优供电的决策方法,包括以下步骤:
S1:基于放射状供电模式、双端供电模式和环状供电模式建立评价指标体系,构建指标计算模型;
S2:对指标进行归一化处理,确定主观权重、客观权重和综合权重;
S3:根据分步式决策方法求取最优供电模式;
S4:基于所述最优供电模式控制交直流混合配电网供电。
优选地,所述步骤S1中建立的评价指标体系包括经济性、可靠性、电能质量和消纳能力四个维度。
优选地,所述步骤S1构建指标计算模型具体为构建最优潮流模型:
(1)目标函数
式中,f为网损;n为线路数;N为换流器个数;△Pi为第i条馈线上的损耗,△Pi_VSC为第i个换流器的损耗;
(2)约束条件
①等式约束
式中,Ui和Uj分别为第i、j条馈线线路电压;PDC和PAC分别为直流侧和交流侧功率输入;PDC_Li和PAC_Li分别为直流和交流负荷;gij为直流线路导纳;Gij和Bij分别为交流侧导纳的实部和虚部;θi和θj分别为i、j节点相角;N为节点个数;
②不等式约束
(Ui_min)2≤Ui 2≤(Ui_max)2 (4)
0≤Ii 2≤(Ii_max)2 (5)
0≤PNi≤PNi_max (7)
0≤QNi≤QNi_max (8)
式中,Ui为线路电压;Ui-min为线路电压最小值;Ui-max为线路电压最大值;Ii为线路电流;Ii-max为线路电流最大值;PVi(t)和QVi(t)分别为某一含换流器线路t时刻的输入有功和无功;SVi为换流器接入容量的限值;PNi和PNi_max分别为第i个新能源电源实际出力的有功值和有功限值;QNi和QNi_max分别为第i个新能源电源实际出力的无功值和无功限值。
优选地,所述最优潮流模型采用原对偶内点法进行优化潮流计算,采用序贯蒙特卡洛方法进行可靠性计算。
优选地,所述步骤S2中利用极差变换对指标进行归一化处理,具体为:
(1)正向指标计算方法
(2)逆向指标计算方法
式中,yij为归一化处理后的指标;xij为原始指标数据;xmax为样本数据的最大值;xmin为样本数据的最小值。
优选地,所述步骤S2中采用组合赋权法确定主观权重,包括以下子步骤:
S211:对指标进行两两比较,按重要程度排序;
S212:将比较所得结果列入判断矩阵中;
S213:进行分歧度和权重一致性检验;
S214:求取指标权重。
优选地,所述步骤S2中采用组合赋权法确定客观权重,包括以下子步骤:
S221:将归一化后的指标列入矩阵中;
S222:计算指标所在方案占该指标的比重;
S223:计算指标的熵值;
S224:确定权重。
优选地,所述步骤S3中分步式决策方法包括:
第一步,以新能源消纳能力为约束条件,以经济效益最大为目标,采用非线性加权,选择目标相近的方案;
第二步,以综合效益最大为目标,采用多指标加权求和,获得最优供电模式。
优选地,所述第一步中选择目标相近的方案为选择经济效益相差绝对值在1%以内的方案,通过以下公式得到:
式中,E为经济效益;ωi为指标的综合权重;N为每类综合评价指标中指标个数;ri *为网损归一化后的指标数值;为经济性归一化后的数值。
优选地,所述第二步中获得最优供电模式通过以下公式得到:
K=V+I+B (27)
式中,K为综合效益;V为经济性综合指标计算结果;I为可靠性综合指标计算结果;B为电能质量综合指标计算结果;N为每类综合评价指标中指标个数;是Rki通过公式(9-10)归一化处理得到的综合评价分数,Rki为k类型的第i个评价指标的计算结果,{k=1,2,3|1-经济性,2-可靠性,3-电能质量};ωi为指标的综合权重。
上述技术方案有益效果:
(1)本发明对接入新能源的交直流混合配电网进行了综合指标评估。
(2)本发明在综合指标评估结果的基础上考虑了交直流混合配电网的经济性,对新能源接入后交直流混合配电网最优供电应使用何种配电模式提出实用型方案。
(3)本发明提出的决策方法突出经济效益,可以进一步提高配电网的稳定性与收益。
(4)本发明公开的方法遵从满足新能源消纳、投资费用最小、兼顾其他性能改善的宗旨,提供一个实用的技术方法,对提高可再生能源的消纳和推进交直流配电网应用具有重要作用。
附图说明
图1为本发明一种接入新能源的交直流混合配电网最优供电的决策方法的流程图;
图2为本发明元件时序状态转移过程示意图;
图3为本发明系统时序状态转移过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的实施方式作进一步详细描述。以下实施例的详细描述和附图用于示例性地说明本发明的原理,但不能用来限制本发明的范围,即本发明不限于所描述的优选实施例,本发明的范围由权利要求书限定。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次,此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例,也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上;术语“上”“下”“内”“外”等指示的方位或位置关系仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述描述中出现的方位词均为图中示出的方向,并不是对本发明的具体结构进行限定。在本发明的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”“相连”“连接”应做广义理解,对于本领域的普通技术人员而言,可视具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
本发明提供了一种接入新能源的交直流混合配电网最优供电的决策方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1:首先选取了三种典型供电模式,分别为放射状供电模式、双端供电模式和环状供电模式;并对比分析其结构和性能的差异;考虑交直流供电模式对配网性能的影响,建立经济性、可靠性、电能质量和消纳能力四个维度的评价指标体系,构建指标计算模型。
为计算电压偏差、网络损耗和新能源消纳等评估指标,需要计算交直流混合配电网的最优潮流,以网损(线路和换流器损耗)最小为目标函数,因为本发明采用电压裕度控制策略,控制变量包括交流侧的无功补偿、直流侧电压以及换流器的传输功率,最优潮流模型为:
(1)目标函数
式中,f为网损(线路损耗和换流器损耗之和);n为线路数;N为换流器个数;△Pi为第i条馈线上的损耗,△Pi_VSC为第i个换流器的损耗;
(2)约束条件
约束条件包括:功率平衡的等式约束,以及电压/电流越限、换流器容量和新能源电源容量的不等式约束。
①等式约束
式中,Ui和Uj分别为第i、j条馈线线路电压;PDC和PAC分别为直流侧和交流侧功率输入;PDC_Li和PAC_Li分别为直流和交流负荷;gij为直流线路导纳;Gij和Bij分别为交流侧导纳的实部和虚部;θi和θj分别为i、j节点相角;N为节点个数;
②不等式约束
(Ui_min)2≤Ui 2≤(Ui_max)2 (4)
0≤Ii 2≤(Ii_max)2 (5)
0≤PNi≤PNi_max (7)
0≤QNi≤QNi_max (8)
式中,Ui为线路电压;Ui-min为线路电压最小值;Ui-max为线路电压最大值;Ii为线路电流;Ii-max为线路电流最大值;PVi(t)和QVi(t)分别为某一含换流器线路t时刻的输入有功和无功;SVi为换流器接入容量的限值;PNi和PNi_max分别为第i个新能源电源实际出力的有功值和有功限值;QNi和QNi_max分别为第i个新能源电源实际出力的无功值和无功限值。
(2)最优潮流采用带步长控制的原对偶内点法进行优化潮流计算。
采用IPOPT内点法工具箱求解。
原对偶内点法的基本求解思路为:先引入松弛变量将不等式约束转换为等式约束,再通过障碍函数法将松弛变量引入目标函数,最后利用拉格朗日乘子将等式约束也并入目标函数中。
(3)考虑到交直流配电网运行复杂化,采用序贯蒙特卡洛方法进行可靠性计算。
1)设置仿真时间,假设系统内元件在初始时刻均处于正常状态;
2)对每个元件抽出在(0,1)均匀分布的随机数,将抽样得到的随机数u按照公式形成元件的正常工作时间(time to failure,TTF)和故障修复时间(time to repair,TTR),模拟元件处于当前运行或故障状态的持续时长。在预先设定的仿真时间内重复抽样,如图2所示,将按照时间抽样得到的元件运行或故障状态按照时间顺序排列形成所有元件在仿真年限内的状态变化图;
TTTF=-(1/λ)·lnu (9)
TTTR=-(1/μ)·lnu (10)
3)遍历搜索TTF最小的元件,分析元件状态改变对系统状态的影响。按照时间推进的顺序分析各元件状态变化而导致的系统状态改变,可以得到系统的时序状态转移过程,系统时序状态转移过程如图3所示;
4)统计元件处于故障状态的时间,求取元件、系统可靠性指标。
S2:首先为解决不同指标具有不同的量纲和数量级,利用极差变换对指标进行归一化处理,然后采用组合赋权法确定主观权重、客观权重和综合权重。
S2-1基于极差变换的指标归一化方法
评价指标共分为两类:正向指标和反向指标;正向类指标是越大越好,反向类指标越小越好。极差变换法可以将正向指标和反向指标均变换成正向指标,并且范围为0≤yij≤1,因此不用区分指标,方便计算;故采用的是极差变换法。
极差表示一组数据中最大数据与最小数据的差值,极差变换法通过将属性数据按照比例缩放,使之落入一个小的特定区间([0,1]);极差变换法处理方法如下:
(1)正向指标计算方法
(2)逆向指标计算方法
式中,yij为归一化处理后的指标;xij为原始指标数据;xmax为样本数据的最大值;xmin为样本数据的最小值。
S2-2组合赋权法
指标权重是各个指标在评价过程中重要程度的反映,是指标相对重要性的一种综合度量,权重的合理性、准确性直接影响评价结果的可靠性。为了减小对评估结果权重的主观性,基于组合赋权法对指标进行分析,更加全面综合地分配不同指标的权重,客观地评价交直流配电网的供电能力。
(1)主观权重的确定
利用层次分析法进行主观权重的确定。
1)根据专家意见或用户要求对n个指标进行两两比较,按照重要程度排序。
2)假定排序结果a1≥a2≥a3≥...≥an,将比较的结果放在判断矩阵J中,若a1对a2的重要程度为J12则a2对a1的重要程度为J12的倒数J21。根据上述判断值的给定,判断矩阵为:
综合意见Y为:
式中,m为参考意见数。
3)进行分歧度和权重一致性检验
用分歧度判断指标权重的离散度是否满足要求,若某指标分歧度大于x0,需再次讨论该指标权重。
式中,xij为分歧度;m为参考意见数;Jxij为矩阵中对应元素;Yij为综合意见矩阵中元素。
利用权重一致性AC1判断得出权重是否具有客观代表性;若AC1大于0.1,则需修正初始的权重矩阵。
式中:AC1为权重一致性;λmax为综合意见矩阵Y的最大特征值;n为判断矩阵的维数。
4)指标权重求取
根据矩阵论中所提,由J-λE=0计算出J中的最大特征根λmax;将λmax代入用J-λmaxE=0求解出最大特征根对应的特征向量即ω=[ω1,ω2,…,ωn];将ω进行标准化处理,将得到的标准化结果作为指标权重。
(2)客观权重的确定
利用熵权法确定客观权重。
1)设有m个方案n个指标,将进行归一化后的指标放在矩阵A中;
A=(aij)m×n,i=1,2,...,m;j=1,2,...,n (17)
式中,αij为指标归一化后数据。
2)计算第j项指标所在的第i个方案占该指标的比重;
式中,pij为指标所占比重;xij为指标值;m为方案个数。
3)计算第j项指标的熵值Ej;
4)确定权重,当pij=0时,令pijlnpij=0。
式中,ωj为各指标的权系数,即指标的权重;Ej为第j项指标的熵值。
(3)综合权重的确定
设主观权重为G=(g1,g2,...,gn),客观权重为S=(s1,s2,...,sn)。为得到客观的综合权重,将综合权重W表示为两权重的线性组合:W=αG+βS。其中,α和β为非负数,且满足α2+β2=1。
在多指标决策中,如果某个指标对所有决策方案而言无差别,则该指标对各方案的排序无影响,此时可令该指标权重为0;相反的,若某指标在不同的决策方案中具有明显差异,那么应赋予该指标较大的权重值。另外,方差是衡量不同数据之间差异性的一个重要概念。基于上述分析,综合权重W应使m个评估指标、n个评估方案的决策问题总方差最大,由此构造最优规划模型如下:
α2+β2=1,α,β≥0 (22)
式中,Y为总方差;m为方案个数;n为指标个数;kij为指标值;kej表示指标Kj的n个指标值的算数平均值,即gj为主观指标值;sj为客观指标值;α为主观权重系数;β为客观权重系数。
通过下列构造拉格朗日函数以求解上述最优化问题:其中,λ为拉格朗日因子。
对α和β求偏导,并令其为0,可以求得α、β的值如下:
S3:根据分步式决策方法求取最优供电模式。
综合决策模型是利用多个指标数据进行决策,决策模型分为线性加权与非线性加权。线性加权适用于关系独立的指标,目的是突出权重较大者。非线性加权方法又包括乘法合成和除法合成法,非线性加权方法适用于各指标之间有较强关联的场合,主要为突出某一指标的重要性。针对现阶段直流设备如断路器、换流器等投资金额较大,投资的经济效益较差,决策中重点关注新能源消纳量和经济性两个指标,其次考虑其他辅助改善效益。一般情况下,都考虑新能源消纳率作为指标,但是在规划消纳一定新能源时,将新能源消纳率指标作为已知约束。为此,提出分步式决策方法:第一步突出消纳的经济性,采用非线性(除法)加权,选择备选方案;第二步考虑综合效益最大,采用线性加权法,优选最优供电模式。
第一步,主要满足电压、电流在允许范围内,运行设备容量不越限的前提下,以新能源消纳率为约束,约束条件同公式(4)~公式(8)。在此基础上,追求经济效益最大化,用网损代表产出,经济投资代表投入。选择出经济性最好的供电模式,对比其他供电模式,若经济效益相差绝对值在1%以内,选出作为待选集合;
式中,E为经济效益;ωi为指标的综合权重;N为每类综合评价指标中指标个数;ri *为网损归一化后的指标数值;为经济性归一化后的数值。
第二步,在第一步选出的供电模式的基础上对所有指标即经济性、可靠性和电能质量进行线性加权评估。
K=V+I+B (27)
式中,K为综合效益;V为经济性综合指标计算结果;I为可靠性综合指标计算结果;B为电能质量综合指标计算结果;N为每类综合评价指标中指标个数;是Rki通过公式(9-10)归一化处理得到的综合评价分数,Rki为k类型的第i个评价指标的计算结果,{k=1,2,3|1-经济性,2-可靠性,3-电能质量};ωi为指标的综合权重。
S4:基于最优供电模式控制接入新能源的交直流混合配电网供电。
实施例2
本实施例为算例分析:
(1)算例基本参数
以某地区新建高科技区配电网为例,区域目前通过2条交流10V线路由110kV变电站供电,现有负荷17万千瓦,新建交直流负荷2500kW,其中直流负荷1800kW,交流负荷700Kw。风光资源丰富,未来接入大量的新能源。为满足新能源和直流负荷接入需求,实施绿色电网改造,引入交直流混合配电网。选择的换流器和DC/DC变换器容量均为2MW。
根据本地光伏风机装机容量选择的出新能源配比,并配备一定比例的储能。如表1所示。
表1不同新能源消纳率对应风光储容量
(2)指标计算结果与评估分析
1)指标计算:当新能源消纳率为30%、60%和80%时,计算三种交直流混合配电网性能指标。计算结果见表2-表10。
表2放射状供电模式可靠性计算结果
表3双端供电模式可靠性计算结果
表4环状供电模式可靠性计算结果
表5放射状供电模式电能质量计算结果
表6双端供电模式电能质量计算结果
表7环状供电模式电能质量计算结果
表8放射状供电模式经济性计算结果
表9双端供电模式经济性计算结果
表10环状供电模式经济性计算结果
2)方案优化:
利用极差化变换公式(11-12)将计算出来的指标进行变换后得到矩阵D。
根据矩阵D计算结果,利用公式(13-20)计算指标权重。主观权重采用层次分析法,客观权重采用熵权法。指标权重如表11和表12所示。
表11一级指标和二级指标主观权重
表12各个指标的客观权重
利用公式(21-25)计算指标的综合权重,如表13所示。
表13各个指标综合权重
计算结果满足公式(4-8)的约束条件;利用决策模型进行评估,第一步所得结果如表14所示。
表14第一步评估经济性结果
通过上表计算结果可知在新能源消纳为30%时,放射状供电模式的经济性是最优的,并且能够一定程度上提高电能质量和可靠性。消纳率为60%时,放射状和双端状经济性最好且相差在1%之内,故进行第二步决策,第二步的结果为放射状供电模式评估结果为0.607,而双端状评估结果为0.6638,因此双端状供电模式最优。在80%时,环状配电网在满足约束条件的前提下经济性最优。
本发明针对配电网消纳新能源的硬性需求,提出了一种接入新能源的交直流混合配电网最优供电的决策方法;首先选取了三种典型供电模式,分别为放射状供电模式、双端供电模式和环状供电模式;并对比分析其结构和性能的差异;考虑交直流供电模式对配网性能的影响,建立了经济性、可靠性、电能质量和消纳能力四个维度的评价指标体系,进而在此基础上构建指标计算模型。其次,提出了组合赋权法结合分步式决策方法的供电模式综合评价方法,其中分步式决策方法包括:第一步以新能源消纳能力为约束条件,以经济效益最大为目标,优选多个目标相近的可行方案;第二步采用多指标加权求和方式,以最大值选取、获得综合性能最好的方案。该方法遵从满足新能源消纳、投资费用最小、兼顾其他性能改善的宗旨,对提高可再生能源的消纳和推进交直流配电网应用具有重要作用。
本发明对接入新能源的交直流混合配电网进行了综合指标评估;本发明在综合指标评估结果的基础上考虑了交直流混合配电网的经济性,对新能源接入后交直流混合配电网最优供电应使用何种配电模式提出实用型方案;本发明提出的决策方法突出经济效益,可以进一步提高配电网的稳定性与收益。
虽然已经参考优选实施例对本发明进行了描述,但在不脱离本发明范围的情况下,可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是,只要不存在结构冲突,各个实施例中所提到的各项技术特征均可以任意方式组合起来。本发明并不局限于文中公开的特定实施例,而是包括落入权利要求范围内的所有技术方案。
Claims (6)
1.一种接入新能源的交直流混合配电网最优供电的决策方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:基于放射状供电模式、双端供电模式和环状供电模式建立评价指标体系,构建指标计算模型;
S2:对指标进行归一化处理,确定主观权重、客观权重和综合权重;
S3:根据分步式决策方法求取最优供电模式;
S4:基于所述最优供电模式控制交直流混合配电网供电;
其中,所述步骤S1构建指标计算模型具体为构建最优潮流模型:
(1)目标函数
式中,f为网损;n为线路数;N为换流器个数;ΔPi为第i条馈线上的损耗,ΔPi_VSC为第i个换流器的损耗;
(2)约束条件
①等式约束
式中,Ui和Uj分别为第i、j条馈线线路电压;PDC和PAC分别为直流侧和交流侧功率输入;PDC_Li和PAC_Li分别为直流和交流负荷;gij为直流线路导纳;Gij和Bij分别为交流侧导纳的实部和虚部;θi和θj分别为i、j节点相角;N为节点个数;
②不等式约束
(Ui_min)2≤Ui 2≤(Ui_max)2 (4)
0≤Ii 2≤(Ii_max)2 (5)
0≤PNi≤PNi_max (7)
0≤QNi≤QNi_max (8)式中,Ui为线路电压;Ui-min为线路电压最小值;Ui-max为线路电压最大值;Ii为线路电流;Ii-max为线路电流最大值;PVi(t)和QVi(t)分别为某一含换流器线路t时刻的输入有功和无功;SVi为换流器接入容量的限值;PNi和PNi_max分别为第i个新能源电源实际出力的有功值和有功限值;QNi和QNi_max分别为第i个新能源电源实际出力的无功值和无功限值;
所述步骤S2中利用极差变换对指标进行归一化处理,具体为:
(1)正向指标计算方法
(2)逆向指标计算方法
式中,yij为归一化处理后的指标;xij为原始指标数据;xmax为样本数据的最大值;xmin为样本数据的最小值;
所述步骤S2中采用组合赋权法确定主观权重,包括以下子步骤:
S211:对指标进行两两比较,按重要程度排序;
S212:将比较所得结果列入判断矩阵中;
S213:进行分歧度和权重一致性检验;
S214:求取指标权重;
所述步骤S2中采用组合赋权法确定客观权重,包括以下子步骤:
S221:将归一化后的指标列入矩阵中;
S222:计算指标所在方案占该指标的比重;
S223:计算指标的熵值;
S224:确定权重;
所述综合权重表示为主观权重和客观权重的线性组合。
2.根据权利要求1所述的决策方法,其特征在于,所述步骤S1中建立的评价指标体系包括经济性、可靠性、电能质量和消纳能力四个维度。
3.根据权利要求1所述的决策方法,其特征在于,所述最优潮流模型采用原对偶内点法进行优化潮流计算,采用序贯蒙特卡洛方法进行可靠性计算。
4.根据权利要求1-3任一项所述的决策方法,其特征在于,所述步骤S3中分步式决策方法包括:
第一步,以新能源消纳能力为约束条件,以经济效益最大为目标,采用非线性加权,选择目标相近的方案;
第二步,以综合效益最大为目标,采用多指标加权求和,获得最优供电模式。
5.根据权利要求4所述的决策方法,其特征在于,所述第一步中选择目标相近的方案为选择经济效益相差绝对值在1%以内的方案,通过以下公式得到:
式中,E为经济效益;ωi为指标的综合权重;N为每类综合评价指标中指标个数;ri *为网损归一化后的指标数值;为经济性归一化后的数值。
6.根据权利要求4所述的决策方法,其特征在于,所述第二步中获得最优供电模式通过以下公式得到:
K=V+I+B (27)
式中,K为综合效益;V为经济性综合指标计算结果;I为可靠性综合指标计算结果;B为电能质量综合指标计算结果;N为每类综合评价指标中指标个数;是Rki通过公式(9-10)归一化处理得到的综合评价分数,Rki为k类型的第i个评价指标的计算结果,{k=1,2,3|1-经济性,2-可靠性,3-电能质量};ωi为指标的综合权重。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105096207A (zh) * | 2014-05-06 | 2015-11-25 | 国家电网公司 | 一种基于层次分析法的重要电力用户供电可靠性评估方法 |
CN105761161A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-07-13 | 国家电网公司 | 一种交直流配电网供电模式评价方法 |
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Family Cites Families (1)
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---|---|---|---|---|
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105096207A (zh) * | 2014-05-06 | 2015-11-25 | 国家电网公司 | 一种基于层次分析法的重要电力用户供电可靠性评估方法 |
CN105761161A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-07-13 | 国家电网公司 | 一种交直流配电网供电模式评价方法 |
CN107069703A (zh) * | 2017-01-12 | 2017-08-18 | 国网江苏省电力公司南京供电公司 | 一种计及新能源接入的交直流配网规划方法 |
JP2019030065A (ja) * | 2017-07-26 | 2019-02-21 | 株式会社東芝 | 電力系統信頼度評価システム |
CN108364238A (zh) * | 2018-02-10 | 2018-08-03 | 国家电网公司 | 一种基于供电区域等级划分的多样化供电模式选择方法 |
CN110348651A (zh) * | 2018-04-03 | 2019-10-18 | 华北电力大学 | 一种地方电网与能源基地直流送端系统并网模式优选方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
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姚峰 ; 张海燕 ; .基于主客观权重的配电网规划效益评价.电网与清洁能源.2018,(第06期),11-15+22. * |
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