考虑地理信息聚类分区的配电网多阶段动态规划方法

李争博; 刘友波; 任鹏哲; 向月; 李秋燕; 祁浩南

doi:10.7500/AEPS20210904003

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考虑地理信息聚类分区的配电网多阶段动态规划方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 考虑地理信息聚类分区的配电网多阶段动态规划方法
- Multi-stage Dynamic Planning Method for Distribution Network Considering Clustering and Partitioning of Geographic Information
- 电力系统自动化 2022年46卷第14期页码：38-45
- 作者机构：
  
  1. 四川大学电气工程学院，四川省成都市 610065
  2. 国网河南省电力公司经济技术研究院，河南省郑州市 450000
- 作者简介：
  
  李争博(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：配电网规划。E-mail：lizhengbo@stu.scu.edu.cn
  刘友波(1983—)，男，通信作者，副教授，主要研究方向：电力系统机器学习算法、主动配电网规划与运行。E-mail：liuyoubo@scu.edu.cn
  任鹏哲(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：配电网状态估计。E-mail：rpz@stu.scu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51977133);A2 配电网规划MISOCP模型约束
- DOI：10.7500/AEPS20210904003
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-09-04，
  
  修回日期：2022-02-23，
  
  网络出版日期：2022-05-17，
  
  纸质出版日期：2022-07-25
- 稿件说明：
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李争博,刘友波,任鹏哲等.考虑地理信息聚类分区的配电网多阶段动态规划方法[J].电力系统自动化,2022,46(14):38-45.

LI Zhegnbo,LIU Youbo,REN Pengzhe,et al.Multi-stage Dynamic Planning Method for Distribution Network Considering Clustering and Partitioning of Geographic Information[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(14):38-45.
李争博,刘友波,任鹏哲等.考虑地理信息聚类分区的配电网多阶段动态规划方法[J].电力系统自动化,2022,46(14):38-45. DOI： 10.7500/AEPS20210904003.

LI Zhegnbo,LIU Youbo,REN Pengzhe,et al.Multi-stage Dynamic Planning Method for Distribution Network Considering Clustering and Partitioning of Geographic Information[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(14):38-45. DOI： 10.7500/AEPS20210904003.

摘要

面对复杂多样的负荷时空增长模式，为提升配电网规划方案的经济性和可行性，提出一种基于地理信息系统的配电网动态规划方法。该方法基于密度峰值聚类的等效负荷点位置信息，采用布雷森汉姆-粒子群优化算法驱动的线路规划方法形成待规划线路集合，并运用混合整数二阶锥规划模型结合动态规划的方法对配电网规划这一非凸非线性问题进行求解。所提方法建立的聚类分区下的负荷时空分布模型简化了问题规模，并以最小化线路综合成本为目标，囊括全寿命周期内线路建设成本、运维成本及损耗成本。同时，动态规划方法分阶段制定规划策略解决了阶段性网架增长带来的结构性调整，契合实际应用需求。最后，以某城市实际规划区域为算例验证了所提方法有利于降低网架规划建设成本、运维成本以及提高规划可行性。

Abstract

As for the complex and diverse spatio-temporal load growth patterns

this paper proposes a dynamic planning method for distribution network based on geographic information system so as to improve the economics and feasibility of distribution network planning. Based on the equivalent location information of load point clustering by fast search and find of density peak

the method uses a line planning method driven by the Bresenham-particle swarm optimization algorithm to form the set of lines to be planned

and uses a mixed integer second-order cone planning model combined with a dynamic planning approach to solve the nonconvex nonlinear problem of distribution network planning. The proposed method simplifies the problem size by modeling the spatio-temporal distribution of load under clustered partitioning

and aims to minimize the comprehensive line cost

including line construction cost

operation and maintenance cost

and loss cost over the whole life cycle. At the same time

the dynamic planning method formulates the planning strategy in phases to solve the structural adjustment brought by the phased network growth

which is suitable for the practical application requirements. Finally

the actual planning area of a city is used as an example to verify that the proposed method can help reduce the construction cost

operation and maintenance cost and improve the planning feasibility.

关键词

Keywords

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