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摘要：文章建立了包括分布式光伏、负荷和换流站在内的规划模型。以交直流混合配电网扩展投资运行总费用最小为目标，建立满足节点电压、线路有功功率、分布式电源容量约束的数学模型；考虑负荷增长的需求，提出了改进GA的最小生成树规划方法，避免了不可行解，提高了优化效率；通过对分布式电源和交直流混合配电网进行选址定容和网架的综合优化，建立了考虑分布式能源综合利用的交直流混合配电网扩容优化方案。最后，采用对比分析，验证了文章所提规划方法的有效性。
关键词：交直流混合配电网规划；分布式能源
引言：在传统交流配电网规划中，主要根据电源容量和结构，对区域内负荷、线路、变压器等进行规划计算 [1] 。针对分布式能源的综合利用，文献 [2] 和[3] 考虑了分布式电源发电的随机性，采用可信性和模糊理论建立了配电网规划模型。文献 [4]~[6]考虑不同季节和天气下负荷的时间分布特征，研究典型序列，进行了配电网规划。文献 [7] 以分布式能源的一次投资、运行维护费用最小为目标，采用机会约束规划模型，研究了分布式电源的配置方法。文献 [8] 和 [9] 建立了配电网网架和分布式能源的双层规划模型，其中，上层以综合费用最小为目标进行网架优化，下层以分布式电源出力切除量最小为目标进行分布式电源的配置优化，实现分布式能源综合优化利用。
1.交直流混合配电网的数学模型
交直流混合配电网是解决分布式能源并网的重要方法，规划时，在考虑分布式能源接入容量和接入点位置优化的基础上，还需要考虑直流母线的互动。因此，有必要从经济角度出发，结合交直流配电网的运行控制策略，对光伏、负荷、连接交流母线和直流母线的换流站等重要组成进行数学建模。（1）光伏发电出力概率模型分布式光伏是配电网中最常见的分布式能源，输出功率与当地的气候条件和地理位置密切相关，主要取决于光照强度和温度。在白天，光照强度满足Beta分布，光伏的有功输出概率密度为
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最小生成树算法是配电网规划的常用方法之一，与基于图论的常规方法相比，该方法需要更多的已知条件，如线路的权重等，其规划效率较高，其中Prim算法和Kruskal算法是用于构建无向加权图最小生成树的两种常见且有效的算法[13]。对于有n个顶点的连通图来说，最小生成树由图中的n个点和n-1条边构成，并且无回路。Prim算法首先找到任意一个点，以这个点为起点开始生成树，然后，通过不断加入与树相邻且权值最小的边和相应的顶点，如此重复执行，直到全部顶点录入完毕，成为最小生成树[14]。而Kruskal算法则是按所赋权值递增的顺序选择支路来构造最小生成树，其核心思想是依照权值由小到大逐个选择集合中的个体，如果选择的线路让生成树没有构成回路，就加入集合；反之，则舍弃[15]。比较这两种算法可知，在交直流混合配电网规划应用中，Kruskal算法相对Prim算法的计算优势大，故本文选用Kruskal算法作为寻优的基础算法，其流程如图1所示。
在采用根节点融合算法生成初始网架结构群体后，结合遗传算法，根据前述容量约束，生成分布式电源的接入容量与位置，协同优化网架结构。此时，通过Kruskal算法和遗传算法生成并优化的配电网架构染色体，可以避免仅采用遗传算法产生的不可行解修复，降低了优化结果被破坏的可能性。结合优化目标，适合采用变长度的整数编码，分为待选投建线路、线路类型、母线类型、分布式电源的位置和容量四段编码。其中：待选投建线路、线路类型、母线类型为二级制编码方式，各个编码的含义见表1；分布式电源的位置和容量采用实数编码，反应分布式电源在各个位置的安装容量大小。按照随机的方式产生交流或者直流属性群体。
总结可知，在含多种分布式能源综合利用的交直流混合配电网规划中，将Kruskal算法和遗传算法相结合，通过迭代更新，完成分布式电源的容量和位置的优化，具体规划计算流程见图2。
结束语
本文针对交直流混合配电网规划问题进行研究，建立了考虑分布式电源、负荷增长等约束条件下的数学模型，提出采用改进GA的最小生成树的混合规划算法，并对求解步骤进行了详细的介绍。从科学选址和容量优化两个角度实现分布式能源综合利用的同时，降低了规划方案投资运行总费用。案例分析表明，与传统规划策略相比，本文所提规划策略整体优化效果较好，具有较好的经济效益。
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论文作者:姚崇
论文发表刊物:《基层建设》2019年第32期
论文发表时间:2020/4/2
标签：分布式论文; 算法论文; 配电网论文; 电源论文; 最小论文; 能源论文; 交直流论文; 《基层建设》2019年第32期论文;