近年来，随着碳排放问题制约社会和经济发展，构建以光伏为基础的新型配电网系统是达成“双碳”目标的关键措施。然而，分布式光伏电源发电呈现显著的波动性、间歇性，大规模光伏接入给新型电力系统带来电压越限、网损增加、运行风险增大等一系列危害。因此，合理规划光伏电源的接入位置与容量是当下促进新型配电网系统高水平发展的关键。

　　《中国电力》2024年第10期刊发了陈奇芳等撰写的《计及多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法》一文。文章提出一种计及多维技术性能评估的分布式光伏选址定容方法，通过构建综合评估与非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-II，NSGA-II）结合的评价-选取一体化光伏选址定容模型，获取了平衡优化复杂度和评价完善性的光伏接入最佳方案。

　　提出了一种计及多维性能评估的新型配电网光伏选址定容方法，首先，形成了涵盖电能质量、供电能力、光伏接入效果的多维度评价体系，构建了基于主客观组合赋权-模糊评价的接入方案综合评价方法；其次，将综合评价与优化选址定容过程有机结合，形成了评价-选取一体化的光伏选址定容优化模型，采用非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-II，NSGA-II）实现了全年光伏差异化出力条件下的最优接入位置、容量获取；最后，算例验证表明：所提方法不仅明显降低了节点电压偏差和线路传输压力，而且在更全面技术性能评价范围内具有更优的光伏接入特性和多指标综合性能，并提升了光伏配置合理性和资源效率，可有效支撑新型配电网的发展需求。

　　本文从电能质量、供电能力及光伏并性等角度建立新型配电网技术性能评估体系，如图1所示。

　　赋权方法有主观与客观两种。主观赋权优点是评价结果符合直觉经验。客观赋权优势则是符合系统实际运作情况。本文提出一种层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）-灰色关联分析（grey relation analysis，GRA）与CRITIC相结合的组合赋权方法，实现主、客观方法的优劣互补。

　　ij，其中tij为指标yi和指标yj的影响作用重要性对比；n为判断矩阵阶数。2）采用文献[21]中计算方式获取指标权重并进行一致性检验。

　　客观赋权部分本文采用CRITIC法，通过指标对比强度和冲突性综合衡量数据中蕴含的信息量，从而确定权重分配。客观权重计算方式见文献[18]。

　　由于评估体系中各项指标存在优化竞争，难以同时满足最优。为此本文采用模糊综合评价办法来进行量化指标到综合评价的映射，实现选址定容方案最优决策。步骤如下。

　　ij，p为指标数量，q为评价集等级规划区分数。其中，电压合格率、光伏容量渗透率、源-荷归一化形态匹配率采用成本型三角型隶属函数，其余指标采用效益型三角形隶属函数模型。2）获取综合评价=，其中为评估赋值矩阵，

　　考虑到光伏接入对新型配电网技术性能的多方面影响，本文提出一种基于综合性能评价与接入参数优化的评价-选取一体化光伏选址定容模型，如图2所示。其中，综合性能评价部分采用所提基于组合赋权－模糊评价的综合评价方法。光伏接入参数优化部分则针对光伏出力不确定性强、受季节因素影响大的特点，首先基于K-means方法缩减光伏场景，聚类得到光伏典型处理模式。而后，基于24小时配网负荷数据、光伏典型出力曲线构建配网电力潮流求解与NSGA-II优化算法相结合的选址定容模型。该模型包括优化求解和方案评估选取两个阶段。在第一阶段中，遍历计算并记录不同光伏出力模式下对应的非支配方案解集，以及各指标结果。待优化模型满足收敛判别条件时，第一阶段结束。在第二阶段，首先利用本文所提综合评估方法，获取各非支配方案的评价分数。而后，根据每种出力模式的全年天数占比加权计算综合评价值。选取具有最大评价值的解作为最优光伏选址定容方案。

　　图2 基于综合性能评价的评价-选取一体化分布式光伏选址定容模型

　　基于NSGA-II算法的选址定容优化流程如图3所示。本文在评价体系的3个评价维度中各选取一个指标作为算法目标函数，即平均电压偏差率、配电线路总损耗率以及光伏弃光率。

　　为验证所提方法的有效性，本文选用河北省某地20节点单端辐射状配电网络开展算例分析，如图4所示。该系统最大有功负荷为3.38 MW，无功负荷为1.64 MVA。潮流计算时，系统功率基准值设定为S

　　B=100，配电网标称电压等级设定为10 kV。本文采用两种接入方案，光伏接入数量分别设定为3台（单台容量不超过1 500 kW）或5台（单台容量不超过1 000 kW）。光伏功率因数均设定为0.9。

　　最终由100个非支配解构成的Pareto平面如图5所示。采用3点或5点接入的最佳方案参数如表1所示。主、客观权重赋权情况如表2所示。

　　无光伏接入和采用3点或5点接入的配网节点电压结果如图6所示。不难发现在光伏出力时段内，光伏对系统电压补偿效果明显。

　　不同接入方案的配网运行指标对比如图7所示。从图7能够准确的看出，采用3点或5点光伏接入方案可使平均电压偏差率比无光伏接入方案分别降低27.85%、27.37%。并且较高的光伏容量渗透率使得主变重、过载率由70.83%降低至25%。此外，相较于无光伏方案，可降低约60%的配电线%。线路最大传输容量以及处于重、过载运行线的光伏出力区域内具有明显降低线路最大传输容量的能力，且使处于重、过载运行的配电线 不同方案的指标对比

　　从表3能够准确的看出，5点接入下本文方法的光伏弃光率指标可由对比方法的9.13%下降至0.41%，明显提升了新型配电网光伏电源的实际发电效率。此外，最大盈余发用比指标也由两种对比方法的约13%减小至本文方法的1.48%，大大降低了光伏峰值出力时段的新型配电网线种方法在电压合格率、主变压器重、过载率以及配电线路重、过载率方面保持有相同的性能。上述结果综合表明本文方法在更宽的技术性能评价范围内具有比固定权重法和单一模糊综合评价方法更优的新型配电网分布式光伏接入特性。此外，尽管在3点或5点接入下，两种对比方法的光伏容量渗透率比所提方法提升了2%~17%，但却对弃光率、光伏最大盈余发用比、源-荷归一化形态匹配率、配电线路总损耗率多个评价指标有明显的负面影响。该现象说明现有基于固定权重评价等方法存在评价范围较小，导致选取接入方案非最优的缺陷。尤其对于将光伏容量渗透率设定为优化目标之一的选址定容模型，其优化算法倾向追求更高的光伏接入容量，而使得配电系统在电压质量、供电能力多方面的技术性能劣化，而且还会带来更高的光伏设备投资维护成本。

　　综上，本文所提基于综合性能评价与接入参数优化的评价-选取一体化分布式光伏选址定容模型可在方案选取阶段更为综合、全面地考虑光伏接入对配电网系统产生的多维影响因素，在提升新型配电网分布式光伏配置合理性和资源配置效率方面具有有效性。

　　本文针对现有分布式光伏选址定容方法对系统多维性能指标考虑不全面的问题，提出了一种评价-选取一体化分布式光伏选址定容模型。本文构建了包括电能质量、供电能力及分布式光伏接入效果的新型配电网技术性能综合评价体系，并提出了基于主客观组合赋权-模糊评价的接入方案综合评价方法。将其与NSGA-II优化算法结合，在生成的代表性光伏出力模式下，获取了分布式光伏电源最优接入位置和接入容量。以新型配电网实际系统为例，所提方法不仅明显降低了节点电压偏差和线路传输压力，而且在更广泛的评价范围内具有更优的光伏接入性能，验证了所提模型的合理性和有效性。

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