CN106549392B - 一种配电网协调控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种配电网协调控制方法，涉及配电网控制技术领域，解决了传统电力***无功优化方法无法应用到含光储***配电网的优化过程中的技术问题。该方法包括：根据网架参数、光照强度和负荷波动参数，构建配电网中负荷概率模型和光伏出力概率模型；根据负荷概率模型和光伏出力概率模型，结合无功补偿设备、光伏逆变器和储能装置的调节能力，构建配电网的多目标概率最优模型；根据多目标概率最优模型，获取多目标概率最优模型的帕累托最优解集；根据帕累托最优解集和模糊集理论，获得多目标概率最优模型的最优折衷解；根据最优折衷解，协调控制配电网。本发明应用于协调控制配电网。

Description

一种配电网协调控制方法
技术领域
本发明涉及配电网控制技术领域，尤其涉及一种配电网协调控制方法。
背景技术
传统电力***无功优化是一种用于确保***安全经济运行的控制方法，其通过调节发电机的无功出力、变压器分接头的位置和无功补偿设备的投切等，以在保证电力***满足各约束条件运行的情况下，实现电力***全网的有功功率损耗最小等优化目标。
然而，随着电力***和太阳能光伏发电的快速发展，大量光伏电源接入电网中，一方面光伏电源的出力间歇性会引起电网电压波动，增加电压越限风险，另一方面，光伏电源会改变电网原有的潮流特性，影响电网运行的经济性。此外，电网中储能装置的投入使用，也意味着储能装置的有功出力将参与配电网的优化控制。因此，传统的电力***无功优化方法则无法应用到含光储***(即包含光伏***和储能装置)的配电网的优化过程中，从而无法保证配电网的安全经济运行。
发明内容
本发明的目的在于提供一种配电网协调控制方法，用于协调控制光储***的有功出力及无功出力，以保证含光储***的配电网的安全经济运行。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
该配电网协调控制方法包括：
获取所述配电网的网架参数、所述配电网所在地区的光照强度和所述配电网中负荷波动参数；
根据所述网架参数、所述光照强度和所述负荷波动参数，构建所述配电网中负荷概率模型和光伏出力概率模型；
根据所述负荷概率模型和所述光伏出力概率模型，结合无功补偿设备、光伏逆变器和储能装置的调节能力，构建所述配电网的多目标概率最优模型；
根据所述多目标概率最优模型，获取所述多目标概率最优模型的帕累托最优解集；
根据所述帕累托最优解集和模糊集理论，获得所述多目标概率最优模型的最优折衷解；
根据所述最优折衷解，协调控制所述配电网。
与现有技术相比，本发明提供的配电网协调控制方法具有以下有益效果：
在本发明提供的配电网协调控制方法中，通过获取配电网的网架参数、光照强度和负荷波动参数，并根据网架参数、光照强度和负荷波动参数，获得了配电网中负荷概率模型和光伏出力概率模型之后，结合无功补偿设备、光伏逆变器和储能装置的调节能力，构建配电网的多目标概率最优模型，以使该配电网的多目标概率最优模型可以应用到含光储***的配电网的优化过程中，进而可根据获得的该目标概率最优模型的最优折衷解，调节光储***的运行参数，实现含光储***的配电网的优化运行，保证该配电网的安全经济运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的配电网协调控制方法流程图；
图2为本发明实施例提供的配电网所在地区的光照强度模拟数据；
图3为本发明实施例提供的多目标概率最优模型的帕累托最优解集。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
本发明实施例提供一种配电网协调控制方法，如图1所示，该配电网协调控制方法包括：
步骤S1、获取配电网的网架参数、配电网所在地区的光照强度和配电网中负荷波动参数。
示例性地，上述配电网的网架参数可包括网络拓扑结构、线路参数、配电变压器参数、负荷参数、无功补偿设备参数和光储***参数等。
具体地，网络拓扑结构指的是配电网中线路与线路之间、线路与配变之间的连接方式；线路参数包括配电网中各线路的长度Li、各线路的单位电阻r0i、单位电抗x0i和各线路的对地电纳b0i等；配电变压器参数包括配电网中各台配电变压器的额定容量STi、等效电阻RTi和等效电抗XTi等；负荷参数包括配电网中各节点接入的有功负荷PLi和无功负荷QLi等；无功补偿设备参数包括配电网中无功补偿设备的数量n、单组补偿设备容量QCi以及各补偿设备接入的节点集合MC等；光储***参数包括配电网中光伏***的额定功率PPV、光伏***功率因数变化范围(λPVmin，λPVmax)、储能装置的额定容量SESS以及光储***安装节点集合MPV等。
示例性地，上述配电网所在地区的光照强度可通过对监测设备采集得到的一年各个小时的光照强度按照时间序列排序获得。
示例性地，上述配电网中负荷波动参数包括负荷波动的标准差数值和
步骤S2、根据网架参数、光照强度和负荷波动参数，构建配电网中负荷概率模型和光伏出力概率模型。
步骤S3、根据负荷概率模型和光伏出力概率模型，结合无功补偿设备、光伏逆变器和储能装置的调节能力，构建配电网的多目标概率最优模型。
步骤S4、根据多目标概率最优模型，获取多目标概率最优模型的帕累托最优解集。
步骤S5、根据帕累托最优解集和模糊集理论，获得多目标概率最优模型的最优折衷解。
步骤S6、根据最优折衷解，协调控制配电网。
在本实施例的技术方案中，通过获取配电网的网架参数、光照强度和负荷波动参数，并根据网架参数、光照强度和负荷波动参数，获得了配电网中负荷概率模型和光伏出力概率模型之后，结合无功补偿设备、光伏逆变器和储能装置的调节能力，构建配电网的多目标概率最优模型，以使该配电网的多目标概率最优模型可以应用到含光储***的配电网的优化过程中，进而可根据获得的该目标概率最优模型的最优折衷解，调节光储***的运行参数，实现含光储***的配电网的优化运行，保证该配电网的安全经济运行。
示例性地，上述负荷概率模型中包括负荷有功功率概率密度函数和负荷无功功率概率密度函数，光伏出力概率模型中包括光伏有功出力概率密度函数，需要补充的是，上述负荷有功功率和负荷无功功率均服从正态分布，光伏有功出力则服从Beta分布。
上述步骤S2中，构建负荷概率模型和光伏出力概率模型的具体步骤包括：
步骤S21、根据网架参数、光照强度和负荷波动参数，获取负荷有功功率概率密度函数f(pL)，其中，pL为负荷有功功率，为负荷有功功率的期望值，为负荷有功功率的标准差。
步骤S22、根据网架参数、光照强度和负荷波动参数，获取负荷无功功率概率密度函数g(qL)，其中，qL为负荷无功功率，为负荷无功功率的期望值，为负荷无功功率的标准差。
步骤S23、根据网架参数、光照强度和负荷波动参数，获取光伏有功出力概率密度函数其中，pPV为光伏有功出力实际值，Γ(·)为Gamma函数，α和β均为光伏有功出力服从的Beta分布的形状参数。
需要说明的是，对于上述步骤S21、步骤S22、步骤S23的具体实施顺序，本发明实施例不进行限定，本领域技术人员可根据实际情况选择。
示例性地，根据上述负荷概率模型和光伏出力概率模型，结合无功补偿设备、光伏逆变器和储能装置的调节能力，构建的配电网的多目标概率最优模型包括：目标函数、等式约束条件和不等式约束条件。
具体地，该目标函数包括：
其中，F1为配电网的有功网损期望值最小化目标函数，为配电网的有功网损期望值；F2为配电网中所有节点的最大电压越限概率最小化目标函数，PVi_offlimits为优化后配电网中第i节点的电压越限概率，其中，1≤i≤n，n为配电网中节点总数。
示例性地，获取上述配电网的有功网损期望值的具体步骤包括：
获取配电网中第i个发电单元的有功出力期望值其中，i＝1,2,····NG，NG为配电网中具有发电单元的节点的总数。
获取配电网中第i个负荷的有功功率期望值其中，i＝1,2,····Nload，Nload为配电网中具有负荷的节点的总数。
根据配电网中第i个发电单元的有功出力期望值配电网中第i个负荷的有功功率期望值获得配电网的有功网损期望值
示例性地，获取上述优化后所述配电网中第i节点的电压越限概率PVi_offlimits的具体步骤包括：
获取优化前配电网中第i节点的电压越限概率 其中，为配电网中第i节点的电压幅值Vi标准化后的随机变量的标准正态分布概率密度函数，gi为配电网中第i节点的电压幅值Vi标准化后的随机变量的第i阶半不变量。
根据优化前配电网中第i节点的电压越限概率获取优化后配电网中第i节点的电压越限概率PVi_offlimits，
具体地，等式约束条件包括：
其中，Pis为配电网中第i节点的给定有功功率注入量，Qis为配电网中第i节点的给定无功功率注入量；Vi为配电网中第i节点的电压幅值，Vj为配电网中第j节点的电压幅值；Gij为配电网中第i节点和第j节点之间的线路Lij的电导，Bij为配电网中第i节点和第j节点之间的线路Lij的电纳；δij为第i节点和第j节点的电压相角之差；
具体地，不等式约束条件包括控制变量的不等式约束条件和状态变量的不等式约束条件。
其中，控制变量的不等式约束条件包括：
其中，QCi为配电网中第i个无功补偿设备的无功出力，PESSi为配电网中第i个光储***中储能装置的有功出力，λPVi为配电网中第i个光储***中光伏***的功率因数。
需要说明的是，本发明实施例中的“min”均指最小值，“max”均指最大值。
状态变量的不等式约束条件包括：
其中，Vi为配电网中第i节点的电压幅值，Ii为配电网中第i支路的电流，QS为配电网的上层变电站母线注入配电网的无功功率。
获得了上述多目标概率最优模型之后，可通过NSGA-II算法(改进遗传算法)，获取多目标概率最优模型的帕累托最优解集，然后，根据帕累托最优解集和模糊集理论，获得多目标概率最优模型的最优折衷解。
示例性地，根据帕累托最优解集和模糊集理论，获得目标概率最优模型的最优折衷解的具体步骤包括：
步骤S51、根据帕累托最优解集和模糊集理论，获取帕累托最优解集中第j个解对上述多目标概率最优模型中第i个目标函数的模糊隶属度函数
其中，j＝1，2，…，n，i＝1，2，…，m，n为所述帕累托最优解集中解的个数，m为所述多目标概率最优模型中目标函数的个数，Fi j为第j个解对应的第i个目标函数的值；Fi为第i个目标函数的值。
步骤S52、获取第j个解的多目标标准化满意度函数μj，
步骤S53、根据多目标标准化满意度函数μj，获取多目标概率最优模型的最优折衷解。
具体地，上述多目标概率最优模型的最优折衷解包括：配电网中无功补偿设备的投切信息集合RC、配电网中储能装置的有功出力信息集合PESS和配电网中光伏***的功率因数信息集合λPV。
最后，即可根据多目标概率最优模型的最优折衷解中的配电网中无功补偿设备的投切信息集合RC控制配电网中各组无功补偿设备的投切、根据光伏***的功率因数信息集合λPV控制配电网中各光伏***的运行功率因数、根据储能装置的有功出力信息集合PESS控制配电网中储能装置的有功出力，实现含光储***的配电网的优化运行，从而在考虑了***不确定性的情况下，保证该配电网的安全经济运行。
实施例二
本发明实施例将给出一个使用实施例一中的配电网协调控制方法对配电网进行协调控制的具体应用实例：
选取IEEE-34节点标准测试***模拟上述含光储***的配电网，***基准容量为1MVA，基准电压为24.9kV(1.030p.u.)。测试***中各节点有功负荷和无功负荷的具体取值如表1所示，其中有功负荷和无功负荷的均为标幺值(单位为p.u.)。其中，在第4节点、第10节点、第13节点、第23节点、第28节点处接入并联电容器组，该5个节点处所接入的电容器组数均为4组，每组电容器组的电容器容量为10kvar；在第34节点处接入光储***，其中，储能装置的最大充电功率为500kW，最大放电功率为500kW，光伏***的逆变器的可控功率因数变化范围为滞后0.85至超前0.85。
表1各节点有功负荷和无功负荷的取值表
IEEE-34节点配电***接入光储***后，协调控制该IEEE-34节点配电***的具体方法如下：
步骤1、获取IEEE-34节点配电***负荷概率模型和光伏出力的概率模型。
(1)、IEEE-34节点配电***负荷概率模型包括负荷有功功率概率密度函数和负荷无功功率概率密度函数，其中，负荷有功功率pL和负荷无功功率qL变化均服从正态分布，即其中，为负荷有功功率pL的期望值，为负荷无功功率qL的期望值，和的取值可通过表1中节点的有功负荷和无功负荷计算获得；为负荷有功功率pL的标准差，为负荷无功功率qL的标准差，的取值为的15％，的取值为的15％。
(2)、IEEE-34节点配电***光伏出力与光照强度呈线性关系，由于短时段内太阳光照强度近似服从Beta分布，因此，IEEE-34节点配电***光伏出力也服从Beta分布。
具体地，短时段内光照强度的概率密度函数为：其中，r为短时段内光照强度的实际值，rmax表示该时段内光照强度的最大值；α和β为光照强度所服从的Beta分布的两个形状参数；Γ(·)为Gamma函数。
示例性地，可通过以下公式计算得到α和β：
其中，为该时段内光照强度实际值r与最大值rmax之间的比值r/rmax的期望值，为该时段内光照强度实际值与最大值之间的比值r/rmax的标准差。
进一步地，上述光伏***的输出功率PPV与短时段内光照强度的实际值r近似为线性关系，具体地，PPV＝r·A·η，PPVmax＝rmax·A·η，其中，A为光伏电池阵列的总面积，η为光伏***的光电转换效率，PPVmax为光伏***的输出功率的最大值。
综上，可得到光伏有功出力概率密度函数为：
示例性地，可利用HOMER软件获取GMT+08:00时区，中国广州市(23°6′N,113°2′E)的光照强度模拟数据，具体如图2所示，从而可得到模拟的光照强度最大值rmax＝1.1335kW/m2，通过非线性拟合得到形状参数α为0.6798，β为1.7788。假定光伏电池阵列的总面积A为6000m2，光电转换效率η为13％，则可求出该光伏***输出功率的期望值为244.46kW，该光伏***输出功率的标准差为212.63kW。
步骤2、假定上述节点的节点电压合格范围是0.95～1.05，采用半不变量结合Gram-Charlier级数展开方法，求解优化前配电网各节点的电压越限概率，优化前配电网各节点的电压越限概率的具体数值如表2所示，优化前配电网全网的有功网损期望值为11.37kW。
表2优化前配电网各节点的电压越限概率数值表
节点 优化前电压越限概率 节点 优化前电压越限概率
平衡节点 — 第18节点 7.07％
第2节点 0.00％ 第19节点 1.36％
第3节点 0.00％ 第20节点 7.35％
第4节点 0.00％ 第21节点 7.45％
第5节点 0.00％ 第22节点 8.66％
第6节点 1.13％ 第23节点 7.59％
第7节点 1.56％ 第24节点 10.27％
第8节点 1.53％ 第25节点 8.66％
第9节点 1.52％ 第26节点 10.35％
第10节点 1.51％ 第27节点 10.33％
第11节点 1.33％ 第28节点 10.40％
第12节点 1.32％ 第29节点 10.60％
第13节点 1.33％ 第30节点 10.40％
第14节点 1.35％ 第31节点 10.40％
第15节点 1.32％ 第32节点 11.10％
第16节点 1.33％ 第33节点 10.40％
第17节点 1.36％ 第34节点 11.18％
步骤3、根据本发明实施例一中提供的多目标概率最优模型(具体内容请参考实施例一中记载内容，此处不再赘述)，采用NSGA-II算法求解得到该多目标概率最优模型的帕累托最优解集，具体如图3所示，并结合模糊集理论得到多目标概率最优模型的最优折衷解，从该最优折衷解中获得无功补偿设备的投切情况RC(i)、光储***中储能装置的有功出力值PESSi以及光伏***的逆变器所调控的光伏***的运行功率因数λPV，RC(i)、PESSi和λPV的具体值如表3所示，其中，RC(4)、RC(10)、RC(13)、RC(23)和RC(28)指的是接入第4节点、第10节点、第13节点、第23节点和第28节点的无功补偿设备的容量；F1、F2分别为多目标概率最优模型中的两个目标函数。
表3最优折衷解中各控制变量的取值以及对应的两个目标函数的值
通过对比表2和表3中的数据可知，使用本发明实施例提供的配电网协调控制方法对配电网进行协调控制之后，配电网中节点的最大电压越限概率从11.18％降至3.18％，改善幅度为71.56％，大大降低了节点的电压越限概率；同时，配电网的全网有功网损期望值也有了大幅的降低，从11.37kW降至3.35kW，改善幅度为70.54％，实现了含光储***的配电网的优化运行，保证了该配电网的安全经济运行。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种配电网协调控制方法，其特征在于，包括：
获取所述配电网的网架参数、所述配电网所在地区的光照强度和所述配电网中负荷波动参数；
根据所述网架参数、所述光照强度和所述负荷波动参数，构建所述配电网中负荷概率模型和光伏出力概率模型；
根据所述负荷概率模型和所述光伏出力概率模型，结合无功补偿设备、光伏逆变器和储能装置的调节能力，构建所述配电网的多目标概率最优模型，所述配电网的多目标概率最优模型包括目标函数，所述目标函数包括：
其中，F1为所述配电网的有功网损期望值最小化目标函数，为所述配电网的有功网损期望值；F2为所述配电网中所有节点的最大电压越限概率最小化目标函数，PVi_offlimits为优化后所述配电网中第i节点的电压越限概率，其中，1≤i≤n，n为所述配电网中节点总数；
获取优化后所述配电网中第i节点的电压越限概率PVi_offlimits的具体步骤包括：
获取优化前所述配电网中第i节点的电压越限概率
其中，为所述配电网中第i节点的电压幅值Vi标准化后的随机变量的标准正态分布概率密度函数，gi为所述配电网中第i节点的电压幅值Vi标准化后的随机变量的第i阶半不变量；
根据优化前所述配电网中第i节点的电压越限概率获取优化后所述配电网中第i节点的电压越限概率PVi_offlimits， 为优化前所述配电网中第i节点的电压越限概率最小值，为优化前所述配电网中第i节点的电压越限概率最大值；
根据所述多目标概率最优模型，获取所述多目标概率最优模型的帕累托最优解集；
根据所述帕累托最优解集和模糊集理论，获得所述多目标概率最优模型的最优折衷解；
根据所述最优折衷解，协调控制所述配电网。
2.根据权利要求1所述的配电网协调控制方法，其特征在于，所述负荷概率模型中包括负荷有功功率概率密度函数和负荷无功功率概率密度函数，所述光伏出力概率模型中包括光伏有功出力概率密度函数；
根据所述网架参数、所述光照强度和所述负荷波动参数，构建所述负荷概率模型和所述光伏出力概率模型的具体步骤包括：
根据所述网架参数、所述光照强度和所述负荷波动参数，获取负荷有功功率概率密度函数f(pL)，其中，pL为负荷有功功率，为负荷有功功率的期望值，为负荷有功功率的标准差；
根据所述网架参数、所述光照强度和所述负荷波动参数，获取负荷无功功率概率密度函数g(qL)，其中，qL为负荷无功功率，为负荷无功功率的期望值，为负荷无功功率的标准差；
根据所述网架参数、所述光照强度和所述负荷波动参数，获取光伏有功出力概率密度函数其中，pPV为光伏有功出力实际值，pPVmax为光伏有功出力最大值，Γ(·)为Gamma函数，α和β均为光伏有功出力服从的Beta分布的形状参数。
3.根据权利要求1所述的配电网协调控制方法，其特征在于，所述配电网的多目标概率最优模型还包括：等式约束条件和不等式约束条件；
所述等式约束条件包括：
其中，Pis为所述配电网中第i节点的给定有功功率注入量，Qis为所述配电网中第i节点的给定无功功率注入量；Vi为所述配电网中第i节点的电压幅值，Vj为所述配电网中第j节点的电压幅值；Gij为所述配电网中第i节点和第j节点之间的线路Lij的电导，Bij为所述配电网中第i节点和第j节点之间的线路Lij的电纳；δij为第i节点和第j节点的电压相角之差；
所述不等式约束条件包括控制变量的不等式约束条件和状态变量的不等式约束条件；
所述控制变量的不等式约束条件包括：
其中，QCi为所述配电网中第i个无功补偿设备的无功出力，PESSi为所述配电网中第i个光储***中储能装置的有功出力，λPVi为所述配电网中第i个光储***中光伏***的功率因数；Q Cimin 为所述配电网中第i个无功补偿设备的无功出力最小值，Q Cimax 为所述配电网中第i个无功补偿设备的无功出力最大值，PESSimin 为所述配电网中第i个光储***中储能装置的有功出力最小值，PESSimax 为所述配电网中第i个光储***中储能装置的有功出力最大值，λPVimin 为所述配电网中第i个光储***中光伏***的功率因数最小值，λPVimax 为所述配电网中第i个光储***中光伏***的功率因数最大值；
所述状态变量的不等式约束条件包括：
其中，Vi为所述配电网中第i节点的电压幅值，Ii为所述配电网中第i支路的电流，QS为所述配电网的上层变电站母线注入所述配电网的无功功率。
4.根据权利要求1所述的配电网协调控制方法，其特征在于，获取所述配电网的有功网损期望值的具体步骤包括：
获取所述配电网中第i个发电单元的有功出力期望值其中，i＝1,2,····NG，NG为所述配电网中具有发电单元的节点的总数；
获取所述配电网中第i个负荷的有功功率期望值其中，i＝1,2,····Nload，Nload为所述配电网中具有负荷的节点的总数；
根据所述配电网中第i个发电单元的有功出力期望值所述配电网中第i个负荷的有功功率期望值获得所述配电网的有功网损期望值
5.根据权利要求1所述的配电网协调控制方法，其特征在于，根据所述帕累托最优解集和模糊集理论，获得所述目标概率最优模型的最优折衷解的具体步骤包括：
根据所述帕累托最优解集和所述模糊集理论，获取所述帕累托最优解集中第j个解对所述多目标概率最优模型中第i个目标函数的模糊隶属度函数
其中，j＝1，2，···，n，i＝1，2，···m，n为所述帕累托最优解集中解的个数，m为所述多目标概率最优模型中目标函数的个数，Fi j为所述第j个解对应的所述第i个目标函数的值；Fi为所述第i个目标函数的值；
获取所述第j个解的多目标标准化满意度函数μj，
根据所述多目标标准化满意度函数μj，获取所述多目标概率最优模型的最优折衷解。
6.根据权利要求1或5所述的配电网协调控制方法，其特征在于，所述多目标概率最优模型的最优折衷解包括：所述配电网中无功补偿设备的投切信息集合RC、所述配电网中储能装置的有功出力信息集合PESS和所述配电网中光伏***的功率因数信息集合λPV。
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