本发明涉及配电网光伏承载能力，具体为基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法及系统。
背景技术：
1、电力系统中的光伏(photovoltaic，pv)等可再生能源在过去几十年中蓬勃发展。然而，快速增长的pv渗透率对配电网提出了巨大挑战，如反向功率、过电压和实时功率平衡等。根据资料显示，配电系统中的电压应保持在其额定值的5％以内，而来自高pv渗透的功率注入很容易导致配电网的运行电压超过安全极限电压。同时，pv发电由于其间歇性和随机性使得电力难以实时平衡。因此，公共事业单位需要确定其在不违反任何运营限制的情况下容纳的最大光伏安装容量，定义最大分布式能源安装容量为主机容量(hostingcapacity，hc)。
2、在已有的研究中，hc是通过被动模拟获得的，在运行中没有采取任何追索操作，但是此方法的过于保守，因为缺乏追索操作将阻止公用事业容纳更多pv。近年来，一些研究在确定hc时考虑了追索行为。其中，有研究开发了一个双层模型来确定电池存储系统(battery storage system，bss)的分配，以此缓解过电压问题；通过二次功率控制改善bss的缓解性能，并使用非线性规划模型增加hc。考虑到pv发电具有很强的不确定性，用于处理不确定性的方法主要有三种：随机分析(stochastic analysis，sa)、随机优化(stochasticoptimization，so)和鲁棒优化(robust optimization，ro)。在sa中，通常采用蒙特卡洛模拟生成不确定性的随机场景；so通常使用概率密度函数(probability density function，pdf)来模拟许多不确定性场景；面向最坏情况的ro可以通过从不确定性区间考虑最坏情况来保证决策的可行性。然而，由so或sa的无限不确定性聚类而成的有限情景可能会导致hc过于悲观或乐观，而ro通常需要解决具有最大-最小结构和可变不确定性集的np-hard(non-deterministic polynomia hard)问题。此外，在上述研究中没有明确的追索行为，即当不确定性被具体化时确定的灵活性资源调度策略。
3、另一方面，如何平衡最优化方法的模型精度和解的质量仍然是一个挑战。当采用交流模型时，求解方法经常使用启发式方法。但启发式方法求得解的质量得不到保证，并且计算量偏大。当使用线性化近似时，其精度可能不够高，从而导致hc不准确。考虑到不确定性使其更具挑战性，so和ro方法都会显著增加计算复杂度。因此，现有的数学优化方法大多采用启发式方法或线性化模型来求解hc。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
2、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
3、因此，本发明解决的技术问题是：安全且经济地利用灵活性资源，解决分布式能源带来的不确定性。
4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法，包括：所述对初始化模型，输入配电网线路参数包括输入配电网线路分布式光伏出力和负荷预测基准值。
5、作为本发明所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法的一种优选方案，其中：所述通过获取光伏发电和负荷不确定性信任区间包括采用β分布函数表示pv输出；pv发电信任区间表示为：
6、
7、其中，为t时刻pv输出的实际值，为第n个pv的容量，为单位pv的预测值；和是信任区间的下限和上限系数，t为时间段；负荷需求范围表示为：
8、
9、其中，和分别为t时刻负荷需求的实际值和负荷需求的预测期望，和分别为负荷需求信任区间的下限和上限，t为时间段。
10、作为本发明所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法的一种优选方案，其中：所述构建可调节混合潮流模型包括采用构建相位解耦的潮流模型；相位解耦的潮流模型表示为：
11、
12、
13、其中，分别为节点i处相位为φ时的净有功功率和无功功率，i为所有节点的集合，为t处第i个节点的电压幅值，为t处i和j之间的相角差，和分别为导纳矩阵的电导和电纳分量，t为时间段。
14、作为本发明所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法的一种优选方案，其中：所述采用仿射策略对配电网中的追索行为进行建模还包括追索行为模型表示为：
15、
16、其中，为pv输出和负载需求的不确定性向量，nu为不确定性向量的长度，ftp、ftq、ftv和ftθ是分别为将不确定性映射到实际功率、无功功率、电压幅值和相角变化的矩阵，ut为与hc确定的不确定度集表示为，t为时间段：
17、
18、其中，分别为不确定性参数的下限和上限；不确定性参数在第2阶段具体化，和为获得的新变量，满足潮流方程、单位约束和安全约束；被确定时，为最佳注入范围约束条件表示为：
19、
20、
21、
22、
23、其中，为φ相第n个pv在t时刻的计划有功功率，分别表示φ相第m个负荷需求在t时刻的信任区间的下限、上限，分别为φ相第n个pv在t时刻的最佳注入区间的上限、下限，分别表示φ相第n个pv在t时刻信任区间的下限/上限系数，为φ相第n个pv在t时刻的预测期望系数，表示φ相第n个pv的容量，t为时间段。
24、预防不确定性hc可表示为：
25、
26、其中，n为pv集合，表示φ相第n个pv的容量。
27、作为本发明所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法的一种优选方案，其中：所述通过强松弛技术输出精确解和构建线性化潮流模型包括第1阶段的二阶锥松弛和第2阶段的线性化，第1阶段不等式约束表示为：
28、
29、其中，其中，为soc松弛的辅助变量，t为时间段。
30、作为本发明所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法的一种优选方案，其中：所述构建混合松弛模型包括混合松弛模型公式化，混合松弛模型表示为：
31、p2maxx,z,f,πctx
32、其中，x为分布式电源的容量和计划输出、svc的位置和最优注入区间，z为soc松弛的辅助变量，π为非负乘数矩阵，f为替代矩阵，p2是soc问题，t为时间段。
33、本发明的另外一个目的是提供一种基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高系统，其能提出了一种新的混合松弛方法来凸化具有可变不确定性集的两阶段交流模型，该模型可通过迭代算法进行求解。
34、作为本发明所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高系统的一种优选方案，其中：包括初始化模块，区间获取模块，相位解耦模块，行为追索模块，计划解输出模块，混合松弛模型构建模块；所述初始化模块用于输入分布式光伏出力和负荷预测基准值；所述区间获取模块用于获取pv发电信任区间和负荷需求范围；所述相位解耦模块用于模型确定了svc的hc、位置和容量；所述行为追索模块用于获取预防不确定性hc；所述计划解输出模块用于第1阶段使用强松弛技术来获得输出计划的精确解在第2阶段建立从第1阶段获得的点处的线性化潮流模型；所述混合松弛模型构建模块用于公式化获取soc问题。
35、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序是实现物基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法的步骤。
36、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法的步骤。
37、本发明的有益效果：本发明提出了一种可调交流潮流模型以提高系统的抗不确定性能力。本发明提供了一个不受任何不确定性影响的解决方法，同时由于hc的确定，模型具有可变的不确定性集。svc的hc、位置和规模是第一阶段(规划阶段)的决策变量，而pv发电和负荷需求的不确定性在第二阶段(运行阶段)，由der来确定。同时本发明采用一种新的混合凸化逼近和逐次算法来求解模型，该算法可平衡模型的准确性和解的质量。在第一阶段，潮流模型采用了二阶锥松弛，而第二阶段集成了仿射策略和迭代线性化技术，所提出的求解方法迭代地近似于原始交流模型求解方法。本发明在准确性，抗不确定性和行为追索能力方面都取得更加良好的效果。
1.基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法，其特征在于：所述输入配电网线路参数包括输入配电网线路分布式光伏出力和负荷预测基准值。
3.如权利要求1所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法，其特征在于：所述通过获取光伏发电和负荷不确定性信任区间包括采用β分布函数表示pv输出；
4.如权利要求1所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法，其特征在于：所述构建可调节混合潮流模型包括采用构建相位解耦的潮流模型；
5.如权利要求1所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法，其特征在于：所述采用仿射策略对配电网中的追索行为进行建模还包括追索行为模型表示为：
6.如权利要求1所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法，其特征在于：所述通过强松弛技术输出精确解和构建线性化潮流模型包括第1阶段的二阶锥松弛和第2阶段的线性化，第1阶段不等式约束表示为：
7.如权利要求1所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法，其特征在于：所述构建混合松弛模型包括混合松弛模型公式化，混合松弛模型表示为：
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法的系统，其特征在于：包括初始化模块，区间获取模块，相位解耦模块，行为追索模块，计划解输出模块，混合松弛模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于混合可调潮流模型的光伏承载能力提高方法的步骤。
