(19)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 20221090861 1.0 (22)申请日 2022.07.29 (71)申请人 北京鼎诚鸿安科技发展 有限公司 地址 101399 北京市顺 义区仁和地区塔河 村 (72)发明人 李亦非　张宝群　宫成　王芳　 于钊　李天乐　杨亚奇　史迪新　 (74)专利代理 机构 北京智绘未来专利代理事务 所(普通合伙) 11689 专利代理师 王萍 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/00(2006.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)H02J 3/14(2006.01) (54)发明名称 一种基于粒子群的备用容量配置优化方法 及系统 (57)摘要 一种基于粒子群的备用容量配置优化方法 及系统， 方法包括以下步骤： 步骤1， 获取所述可 中断负荷用户的切负荷备用容量， 并生成日前备 用容量模型的目标函数和约束条件； 步骤2， 采用 蒙特卡洛法对于系统各个元件的不同状态数据 进行抽样， 并基于抽样结果生成初始粒子群， 以 及计算所述初始粒子群中每一个粒子的所述可 中断负荷用户的失负荷概率是否满足供电可靠 性要求； 步骤3， 剔除不满足供电可靠性要求的粒 子， 并采用粒子群算法对于剩余粒子的适应度值 进行计算以获得最优粒子， 从而输出机组备用容 量、 可中断负荷补偿价格和可中断负荷补偿的总 成本。 本发明方法精确定位最优解， 满足复杂电 力系统中可中断负荷备用计划的准确生成。 权利要求书2页 说明书11页 附图2页 CN 114997533 A 2022.09.02 CN 114997533 A 1.一种基于粒子群的备用容量配置优化方法， 其特征在于， 所述备用容量配置优化方 法包括以下步骤： 获取可中断负荷用户的切负荷备用容 量， 并生成日前 备用容量模型的目标函数； 对于电力系统各个元件的不同状态数据进行抽样， 以基于抽样结果生成初始粒子群， 并计算所述初始粒子群中每一个粒子的所述可中断负荷用户的失负荷概率是否满足供电 可靠性要求； 剔除不满足供电可靠性要求的粒子， 计算剩余粒子的适应度值以获得最优粒子， 从而 获取最优的发电机组备用容 量、 可中断负荷 补偿价格和可中断负荷 补偿的总成本 。 2.根据权利要求1中所述的一种基于粒子群的备用容 量配置优化方法， 其特 征在于： 所述可中断负荷用户的切负荷备用容量为可中断负荷用户的备用负荷率、 综合供电可 靠性水平、 正常运行情况 下的有功负荷值的乘积。 3.根据权利要求2中所述的一种基于粒子群的备用容 量配置优化方法， 其特 征在于： 所述日前备用容量模型的目标函数为所述发电机组备用容量的总成本、 实际被调用的 备用电量的总电价、 所述可中断负荷用户削减电量的总补偿价格之和的最小值。 4.根据权利要求3中所述的一种基于粒子群的备用容 量配置优化方法， 其特 征在于： 所述发电机组实际被调用的备用电量 为 式中， 为总计 台发电机组中第 台发电机组的强迫停运 率， 为第 台发电机组停运时发电侧投入的备用容 量， 为总计 条母线中第 条母线发生断线故障的概 率， 为第 条母线发生断线故障时发电侧投入的备用容 量， 为按照负荷预测值安排时所述发电机组备用容量 的第 段上的发电备用容 量， 为按照负荷预测值安排时第 段上的发电备用容量为 时实际负荷不 会继续增 加的概率， 为负荷发生波动时所述第 段上的发电备用容 量 的变化量。 5.根据权利要求 4中所述的一种基于粒子群的备用容 量配置优化方法， 其特 征在于： 按照负荷预测值安排时第 段上的发电备用容量为 时实际负荷增加的概率分布 符合正态分布， 且有 式中 为概率密度分布函数中 的均值， 为 的方差。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114997533 A 26.根据权利要求5中所述的一种基于粒子群的备用容 量配置优化方法， 其特 征在于： 所述可中断负荷用户在 补偿价格下的削减电量 为 式中， 为总计 个可中断负荷用户中第 个用户的切负荷备用容量， 为期 望。 7.根据权利要求6中所述的一种基于粒子群的备用容 量配置优化方法， 其特 征在于： 所述日前备用容量模型的约束条件包括系统潮流约束、 发电机组出力上下限约束、 节 点电压约束和线路约束。 8.根据权利要求7中所述的一种基于粒子群的备用容 量配置优化方法， 其特 征在于： 粒子群的输入样本数据包括供电可靠性指标、 可中断负荷用户削减电量的初始补偿价 格、 所述发电机组的初始备用容 量、 区域内所有用户的负荷响应值； 粒子群基于电网交流潮流实现建模； 粒子群中的每 个粒子中均包 含所述机组备用容 量、 所述可中断负荷 补偿价格。 9.根据权利要求8中所述的一种基于粒子群的备用容 量配置优化方法， 其特 征在于： 所述可中断负荷用户的失负荷概 率为 其中， 为蒙特卡洛法的抽样 样本数， 为采用蒙特卡洛法抽样时获取的第 个样本的系统状态参数， 为可靠性测试函数， 且当第 个样本的系统状态参数使得系统 交流潮流收敛时， 的取值为0， 否则取值 为1。 10.根据权利要求9中所述的一种基于粒子群的备用容 量配置优化方法， 其特 征在于： 所述供电可靠性要求 为 式中， 为第 个节点的可靠性要求。 11.根据权利要求10中所述的一种基于粒子群的备用容 量配置优化方法， 其特 征在于： 所述粒子的适应度值基于所述粒子的机组备用容量、 可中断负荷补偿价格的取值， 代 入所述日前 备用容量模型的目标函数并求 解 的取值获得。 12.一种基于粒子群的备用容 量配置优化系统， 其特 征在于： 所述系统采用如权利要求1 ‑11任意一项中所述的一种基于粒子群的备用容量配置优 化方法实现。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114997533 A 3