(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111449626.7 (22)申请日 2021.11.30 (71)申请人 上海电力大 学 地址 200090 上海市杨 浦区平凉 路2103号 (72)发明人 赵健　于潇　王小宇　张海鹏　 边晓燕　李梁　张志芹　刘波　 徐斌　 (74)专利代理 机构 南京禹为知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 32272 代理人 马建军 (51)Int.Cl. H02J 3/00(2006.01) H02J 3/38(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/12(2006.01)G06F 113/04(2020.01) (54)发明名称 一种基于无精确建模潮流模型的配电网光 伏最大接入容 量测算方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于无精确建模潮流模 型的配电网光伏最大接入容量计算方法。 包括： 首先使用高速公路神经网络拟合配电网节点注 入功率与节 点电压之间的映射关系， 构建无精确 建模的潮流模 型； 该模型能有效应对配电网测量 设备安装不全、 网架参数难以准确获取以致无法 进行精确数学建模的问题。 基于上述无精确建模 的潮流模型， 以光伏接入容量最大为目标， 并考 虑系统安全运行约束， 建立配电网光伏接入容量 测算模型。 最后， 采用多种群遗传算法对光伏接 入容量测算模 型进行求解， 获得配电网最大光伏 接入容量。 本发 明充分考虑了配电网由于网架结 构及线路参数的缺失， 潮流约束难以建立的问 题， 使用无精确建模潮流模型代替传统潮流约 束； 同时所用的高速公路神经网络有良好的电压 拟合精度及收敛速度， 从而能快速而准确的求解 出配电网光伏最大接入容 量。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114142467 A 2022.03.04 CN 114142467 A 1.一种基于无精确建模潮流模型的配电网光伏最大接入容量测算方法， 其特征在于： 包括， 使用高速公路神经网络拟合配电网节点注入功率与节点电压之间的映射关系， 构建无 精确建模的潮流模型； 基于无精确建模潮流模型， 以光伏接入容量最大为目标， 并考虑系统安全运行约束， 建 立配电网光伏接入容 量测算模型； 用多种群遗传算法对光伏接入容量测算模型进行求解， 获得配电网最大光伏接入容 量。 2.如权利要求1所述的基于无精确建模潮流模型的配电网光伏最大接入容量测算方 法， 其特征在于： 上述 步骤还包括， 针对配电网测量设备安装不全、 网架参数难以准确获取， 无法进行精确数学建模， 从而 配电网由于网架结构及线路参数的缺 失会导致潮流约束难以建立， 考虑建立无精确建模潮 流模型用以重建潮流约束。 首先， 对潮流方程中的变量关系进行分析， 潮流方程可以用以下函数关系表示： f(P,Q,V, θ )0 其中， P、 Q和V分别为节点的有功向量、 无功向量和节点电压的幅值向量。 雅可比矩阵可逆， 根据隐函数定理， 存在从P、 Q到V的唯一且连续可微 函数： V＝g(P， Q) 搭建高速公路神经网络拟合上述函数关系， 得到能够重建潮流约束的无精确建模的潮 流模型。 3.如权利要求2所述的基于无精确建模潮流模型的配电网光伏最大接入容量测算方 法， 其特征在于： 所述高速公路神经网络， 由输入层、 隐含层和输出层3层构成。 对一个有n个 节点的配电网， 高速公路神经网络的输入神经 元个数为2n， 即： X＝[P1，…， Pn,Q1，…,Qn] 隐藏层激活函数σ(x)数 学模型可以表示 为： al＝σ(x)＝zal‑1+(1‑z)h 其中， l为网络层数标记， al为输出信息， z为门控单元函数， h为隐含层输出； 隐含层神经 元激活函数选择relu激活函数,门控单 元激活函数选择sigmo id激活函数。 输出层的输出神经元个数为n， 输出层使用 identity激活函数， 输出数据为节点的电 压， 即： Y＝[V1,…,Vi,…,Vn] 基于高速公路神经网络的无精确建模潮流模型的输入为节点有功负荷和无功负荷数 据， 输出为节点电压数据， 通过梯度下降方法优化神经网络参数， 拟合输入与输出之 间的映 射关系。 4.如权利要求1所述的基于无精确建模潮流模型的配电网光伏最大接入容量测算方 法， 其特征在于： 还 包括如下步骤， 基于无精确建模潮流模型， 以光伏接入容量最大为目标， 并考虑系统安全运行约束， 建 立配电网光伏接入容 量测算模型。 所述配电网光伏接入容 量测算模型， 以光伏接入容 量最大为目标函数：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114142467 A 2其中， PPV， i为节点i的光伏出力。 5.如权利要求4所述的基于无精确建模潮流模型的配电网光伏最大接入容量测算方 法， 其特征在于： 考虑 如下约束， 具体包括： 潮流约束， 此处潮流约束 使用S1得到的无精确建模潮流模型代替传统潮流方程， V＝g(ΔP,ΔQ) 其中， ΔPi＝Pi‑PPV， i,ΔQi＝Qi‑QPV， i 节点电压偏差约束， Vimin≤Vi≤Vimax 分布式光伏电源建 设容量约束， SPV,i≤SC,i PPV,i＝ λSPV,i 式中， SC， i代表受地理、 经济、 政策等因素作用的节点i处允许建设的光伏电源最大容 量； λ为光伏的最大效率， 代 表满发时光伏出力与容 量的比值。 6.如权利要求1所述的基于无精确建模潮流模型的配电网光伏最大接入容量测算方 法， 其特征在于： 基于多种群遗传算法求 解光伏接入容 量测算模型， 具体步骤如下： 先进行编码及初 始化， 由分布式光伏自身出力约束0<SPV， i<SC， i和光伏容量离散精度 ξ＝ 1kW， 确定光伏容 量基因组二进制码长为： 然后进行潮流计算， 对每个个体将其二进制基因型换算为十进制表现型， 并标幺化按 接入位置带入无精确建模潮流模型， 计算 其在对应接入位置下的节点电压 。 7.如权利要求6所述的基于无精确建模潮流模型的配电网光伏最大接入容量测算方 法， 其特征在于： 之后进行适应度计算， 判断潮流计算的各节点电压是否满足电压偏差约束， 判断分布 式光伏电压波动约束。 如果某项约束 条件不满足， 则设定该个体的适应度为0， 如果 都满足， 则按动态线性标定的适应度函数进行设定其适应度值， 并按一定代数将k种群中适应度最 优个体引入k+1种群， 最后将各种群中适应度非0的个 体构成交配池。 8.如权利要求7所述的基于无精确建模潮流模型的配电网光伏最大接入容量测算方 法， 其特征在于： 而后进 行选择交叉变异动作， 对 各个种群交配池中个体按适应度大小形成 轮盘， 适应度越大个体被选择几率越大， 用轮盘赌方式随机选择出父辈及 母辈； 按自适应交 叉概率确定其交叉概率， 并进行相 应的交叉动作生成一个子代个体； 对子代个体按自适应 变异概率进行相应的变异动作生 成新子代。 重复上述步骤直至生 成100个新子代。 并将各种 群中新子代最优个 体引入精英种群； 直至迭代结束， 判断精英种群中新子代与 上代最优个体是否在一定误差范围内保持相 同， 如果保持相同达5代则迭代结束输出最优个体表现型， 即为使总光伏接入容量最大的各 个节点的光伏接入容 量； 否则再次转入潮流计算。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114142467 A 3