CN103001219B - 一种基于潮流熵的多facts最优化协调控制方法 - Google Patents

一种基于潮流熵的多facts最优化协调控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于潮流熵的多FACTS最优化协调控制方法，将潮流熵作为***潮流分布的优化指标，通过FACTS装置的控制参数来协调控制潮流变化，在优化目标函数潮流熵值的同时避免造成线路利用率过小或者过负荷。首先通过潮流计算获得潮流熵值判断潮流分布状况，由此得到影响***潮流分布的线路信息，然后对FACTS装置进行协调控制，考虑FACTS装置数量、发电机组出力、线路水平、节点电压幅值、FACTS位置等的约束，对***的潮流进行优化，从而使优化指标潮流熵值得到调节，保证线路的有效利用率，从整体上反映***的潮流分布均匀。

Description

一种基于潮流熵的多FACTS最优化协调控制方法
技术领域
本发明属于电力***中输配电***的控制技术领域，特别涉及一种基于潮流熵的多FACTS最优化协调控制方法。
背景技术
随着电力***网络规模的不断扩大，高电压、大容量、远距离输电和大电网的互联已经成为现代电力***的主要发展趋势之一。然而，在其迅猛发展的同时，也暴露了输电网络脆弱的一面，一系列新的矛盾和问题日益凸显。近年来，在国内以至世界范围内，输电网络的严重事故时有发生。例如印度7.30大面积停电影响逾3亿人，7.31的又一轮更大规模停电，6.7亿人受到影响，波及几乎半个印度。在输电网络迫切需要新的调控手段来提高电压质量和***稳定性之际，一种改变传统输电能力的新技术——柔***流输电***(FACTS)技术应运而生。
所谓“柔***流输电***”技术又称“灵活交流输电***”技术，简称FACTS，是一种将微机处理技术、控制技术、电力电子技术等高新技术应用于高压输电***，以提高***可靠性、可控性、运行效率和电能质量，并可获取大量节电效益的新型综合技术，是通过改变电力***的主要参数来控制潮流分布，使输电过程更加可靠，具有更大的可控性和更好的效率。
FACTS的使用突破了过去单一控制器的局部作用及影响，从整体上提高交流输电线和输电网运行控制能力和水平。FACTS具有控制输电网络潮流流向和输送能力的效果，为电力市场创造电力定向输送条件，有助于提高现有输电网的稳定性，可靠性和供电质量等。FACTS最重要的应用方面之一是潮流控制，因此开展FACTS潮流控制的研究具有重要的理论价值和实际意义，且是非常紧要和迫切的，以满足新形势下电力***的运行需要。
潮流熵是近些年基于热力学定律中熵理论而提出的，熵是对***混乱和无序状态的一种量度，***的有序程度越低，则其熵越大；反之，***的有序程度越高，其熵就越小。熵的性质有可加性、非负性、极值性、与状态编号无关性。
发明内容
本发明鉴于以往的研究大多侧重于FACTS装置对线路负载率的提高，没有从整个***全面衡量FACTS装置增加以后带来的潮流分布优化效果，提出了一种基于潮流熵的多FACTS最优化协调控制方法，该方法能够快速调节相应电网中因负荷变化而引起的功率分布变化问题，FACTS装置的投入调节控制可抑制震荡以及提高***的暂态稳定性，FACTS的投运调节控制可以提高***的电压稳定性，增大负荷裕度，改善控制线路的潮流分布，同时还提高了电力***的输电能力。该发明能够合理的选择FACTS装置的位置，避免导致电压稳定性和输电能力的降低，而且可以适合的选择容量，避免成本的浪费。
本发明基于潮流熵的概念，从***的全局进行分析，利用FACTS装置对电力***中的潮流进行优化控制，达到***线路等的最优使用状况。
本发明将潮流熵作为***潮流分布的优化指标，潮流熵值越趋向于零表明***中的潮流分布越均匀、***的稳定程度越高。优化过程中利用多FACTS装置的协调控制，避免造成线路利用率过小或过负荷，因此，潮流熵值的求取要满足一定的线路约束条件，最终目标是通过FACTS装置的协调控制使得***的潮流熵值最优，同时线路的负载状况也达到理想状态。
本发明在电力***中引入FACTS装置，通过FACTS装置的协调控制来优化***潮流使得潮流熵值的最优化，FACTS装置有连续可调和分组投切等多种形式的模型，目前为止具有潮流控制的FACTS元件主要有ASVG、TCPS、TCSC、UPFC、SPFC等，虽然其控制变量各不相同，但其模型可以用串联和并联的导纳形式表示成通用的FACTS模型(如图1),由此可以简化计算、设计过程，方便协调控制。
1.设定目标函数：
min H(Xn,Yn)(1)
其中：Xn＝[X1,X2,···,Xn]T,Yn＝[Y1,Y2,···,Yn]T表示FACTS装置控制变量；
n表示安装的FACTS装置个数；
以下是分析影响潮流熵值的因素，主要因子是线路的有功功率，最终可归结到由FACTS装置来进行协调控制。
线路负荷率：
式中：Pi为线路i的实际潮流功率，Pi max为线路最大有功传输容量，i＝1,2,···,M，M为线路数。
给定常数序列U＝{U1，U2，…，Uk，…，Un}，将αi进行分区间即αi∈(Uk,Uk+1]，Un取值1.5，将不同负荷率区间内的线路条数概率化后有
式中：P(k)为负载率αi∈(Uk,Uk+1]的线路数占线路总数的比例，lk为负载率αi∈(Uk,Uk+1]的条数；
由以上可以得电网的潮流熵为
式中：N表示***的节点数
2.约束条件：
(1)等式约束条件：
等式约束条件为引入FACTS装置后的***潮流方程
式中：
PGi,QGi分别为发电机i的有功和无功功率；PLi,QLi分别为各支路i上的有功和无功功率；
Vi、θi分别为节点i的电压幅值和相角；Vi，Vj分别为节点i、j的电压幅值；θij为i、j两节点电压的相角差；Gij,Bij为引入FACTS装置后***节点导纳矩阵Y的对应元素；N为节点总数。
(2)不等式约束条件
不等式约束条件有发电机组出力约束、线路水平约束、节点电压幅值约束、FACTS位置的约束以及安装个数约束、配置容量的约束、线路的负载率约束、以及考虑到FACTS装置投资与收益的关系约束。
式(7)、式(8)为电力网络发电机出力约束，其中PGi、QGi分别为发电机的有功和无功功率；
式(9)、式(10)为电力线路的约束，其中PLi、QLi分别为线路的有功和无功功率；
式(11)为***节点电压幅值的约束，其中Vi为节点电压幅值；
式(12)为FACTS装置的安装位置约束；
式(13)为FACTS装置的安置约束个数约束，其中n为FACTS装置的安装个数；
式(14)为线路FACTS装置的自身约束限制，其中Ci为FACTS装置提供的补偿容量；
式(15)为FACTS装置协调控制的线路负荷率要求，其中α为线路的负荷率；
式(16)为FACTS装置的投资与收益的约束，其中D为投资与收益的比例系数。
附图说明
图1是基于潮流熵的多FACTS最优化协调控制的FACTS装置通用导纳模型图；
图2是基于潮流熵的多FACTS最优化协调控制的FACTS装置控制结构图；
图3是基于潮流熵的多FACTS最优化协调控制的FACTS装置控制流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
如图1所示，本发明中对于FACTS装置的结构进行了统一归化，形成一个通用的FACTS装置模型，在协调控制中可以简化不必要的状态变量和控制变量，由此将FACTS装置的控制变量转换成两个可以变化的导纳形式，即控制参数[X,Y]，从模型中可以较为简单的诠释FACTS装置的作用。
如图2所示，本发明的协调控制优化是由FACTS装置操作的，由FACTS装置的控制变量的变化对潮流熵值进行控制协调，同时满足电网功率平衡、线路负载约束、节点电压幅值约束、FACTS位置的约束以及安装个数约束、配置容量的约束、线路的负载率约束、以及考虑到FACTS装置投资与收益的关系约束。
如图3所示，协调控制过程分为以下9个步骤：
1)潮流计算，对原***进行一次潮流计算，由此可以获取各条支路的潮流大体分布状况信息，以及各支路的有功功率Pi；
2)求取线路负荷率αi，由线路的潮流可知各支路的有功功率Pi，又各线路的最大有功传输容量Pi max可知，因此，可以求得各支路的负载率αi，进一步反映了线路的潮流分布状况；
3)对负荷率划区间归类，由2)可知各条线路的负载率αi，给定常数序列U＝{U1，U2，…，Uk，…，Un}，将αi进行分区间即αi∈(Uk,Uk+1]，这就简化了大量的计算过程；
4)对属于同一区间、不同负荷率的线路进行概率化，可得到P(k)，即为负载率αi∈(Uk,Uk+1]的线路数占线路总数的比例，由此可以转化成一个关于线路概率的问题；
5)潮流熵值H，即将4)得到的P(k)代入定义的潮流熵公式即可获得熵值，由此可以反映出整个***的潮流分布状况；
6)由5)得到潮流熵值H，可以判断出影响熵值H的负载率αi的区间，由此就可以得出是影响的线路的信息；
7)利用FACTS通用模型，采用GSO算法，筛选安装FACTS装置的位置，通过调节FACTS装置的控制量控制熵值变化，继而反映***潮流分布状况；
8)FACTS装置的协调控制，由7)可知，熵值的优化就是潮流的优化，通过FACTS装置控制变量Xn,Yn的调节，对***进行调节控制；
9)通过FACTS的协调控制后对***再进行一次连续潮流计算，如同步骤1)至7)，使得***的熵值、潮流分布最优化，实现FACTS装置的协调控制能力。

Claims (3)

1.一种基于潮流熵的多FACTS最优化协调控制方法，其特征是，对原***进行一次潮流计算后，将线路负载率划分区间归类，对同一区间、不同负荷率的线路数进行概率化，可得到P(k)，即为负载率αi∈(Uk,Uk+1)的线路数占线路总数的比例，由此转化成一个关于线路概率的问题；将得到的P(k)代入定义的潮流熵公式即可获得潮流熵值H，其中N为节点总数,从整个***全面衡量线路潮流分布的均匀性，以潮流熵作为FACTS装置协调控制的衡量指标，通过多FACTS装置进行协调控制的控制方法；考虑到目前FACTS装置的多样化，对其进行了标准化处理，简化了对潮流熵的控制分析，同时减少了不必要的状态变量。
2.根据权利要求1所述的一种基于潮流熵的多FACTS最优化协调控制方法，其特征是，所述的潮流熵值H作为***线路潮流分布均匀度的判断指标，通过判断出影响***熵值H的线路负载率区间，利用FACTS装置的协调控制使得***潮流最优化；对***分析潮流分布时，建立了潮流熵minH(Xn,Yn)的数学模型，Xn和Yn分别为各条线路上FACTS装置的等效串联导纳和并联导纳，即FACTS装置控制变量，其中Xn＝[X1,X2,…,Xn]T,Yn＝[Y1,Y2,…,Yn]T，n表示安装的FACTS装置个数；
约束条件包含等式约束和不等式约束；
(1)等式约束
式中：
PGi,QGi分别为发电机i的有功和无功功率；PLi,QLi分别为各支路i上的有功和无功功率；
Vi，Vj分别为节点i、j的电压幅值；θij为i、j两节点电压的相角差；Gij,Bij为引入FACTS装置后***节点导纳矩阵Y的对应元素；N为节点总数；
(2)不等式约束条件
不等式约束条件有发电机组出力约束、线路水平约束、节点电压幅值约束、FACTS位置的约束以及安装个数约束、配置容量的约束、线路的负载率约束、以及考虑到FACTS装置投资与收益的关系约束；
其中PGi、QGi分别为发电机的有功和无功功率；PLi、QLi分别为线路的有功和无功功率；Vi为节点电压幅值；n为FACTS装置的安装个数；Ci为FACTS装置提供的补偿容量；α为线路的负荷率；D为投资与收益的比例系数。
3.根据权利要求2所述的一种基于潮流熵的多FACTS最优化协调控制方法，其特征是，在获得具体的潮流熵的过程，关于对各线路负荷率αi划区间归类，给定常数序列U＝{U1，U2，…，Uk，…，Un}，然后对属于同一区间、不同负荷率的线路条数进行概率化，转换成概率问题，形成潮流熵关键判断的基础。
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