CN104022513B - 电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法,包括以下步骤:1)建立电动汽车充放储一体站模型;2)从无功源的角度定义无功源控制的电气距离;3)建立评价电压控制分区质量的加权CS多目标模块度指标;4)进行多级阶梯电压控制分区;5)对电动汽车充放储一体站不同功能行为进行多场景优化。与现有技术相比,本发明有效地处理高维聚类问题,降低问题规模,使算法以较高的计算效率得到高质量的分区方案。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统安全分析与运行控制技术领域,尤其是涉及一种电动汽车充放储一体站并网的电压控制分区方法。
背景技术
随着电动汽车的大规模普及,作为电动汽车重要能源供给设施的充放储一体站并网已成为发展趋势。一体站并网带来的一系列电压问题,已经成为研究热点。在传统电网中,合理的电压控制分区是二级电压控制的基础,对区域电网的无功电压调节、状态估计等方面有重要价值。
电压控制分区问题属于NP难题,分区方法主要关注满意解的求取,常用的方法如聚类分析和智能算法等。其中聚类分析因物理意义直观明确得到了广泛研究,电气距离的定义和最优分区的筛选是聚类分析的关键。随着电网系统规模增大,电压控制分区易产生高维聚类问题,导致分区方案不准确甚至错误。然而分布式电源以及电动汽车的接入,对电网的电压控制分区带来了新的挑战。一体站因其兼具无功源特性与负荷特性,导致分区中电气距离的定义发生变化,在节点属性划分时应加以重新考虑。同时一体站的充、放、储电三种特性行为,在电压控制分区中的有效处理也亟待解决。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)建立电动汽车充放储一体站模型;
2)从无功源的角度定义无功源控制的电气距离;
3)建立评价电压控制分区质量的加权CS多目标模块度指标;
4)进行多级阶梯电压控制分区;
5)对电动汽车充放储一体站不同功能行为进行多场景优化。
所述的步骤4)还包括以下子步骤:
41)降维聚类;
42)分裂凝聚;
43)还原调整。
利用数据降维的思想处理高维聚类问题;考虑系统中存在电气联系特别紧密的小规模节点簇,每一簇节点的电压特性可由中枢节点的信息表征,并略去其余节点的信息,电压控制向量维度大幅降低,提高聚类准确性和计算效率,并基于三级阶梯分区步骤得到最优分区。
所述的步骤41)中还包括以下子步骤:
411)根据初始系统信息计算无功源电压控制向量;
412)计算节点电气距离形成聚类数;
413)令初始聚类半径R=R0;
414)计算聚类半径R对应的聚合节点集:
415)将聚合节点集的连通子集作为节簇;
416)判断化简程度是否满足设定,若满足则进行步骤417),若不满足,则在R值上增加设定数后返回步骤414);
417)根据节点簇信息简化电网拓扑;
418)根据节点簇信息对电压控制向量降维;
419)输出简化后的系统信息。
所述的步骤42)中还包括以下子步骤:
421)根据简化系统信息将无功源独立成区;
422)按连通层次顺序分配受控节点,形成初始分区;
423)判断是否存在模块度增大的相连分区,若是,则进行步骤424),若否则进行步骤425);
424)归并其中电气距离最近的分区,并执行步骤425);
425)归并所有相连电气分区中电气距离最近者,并执行步骤426);
426)判断分区数是否为1,若是,则进行步骤427),若否则返回步骤423);
427)多目标模块度指标筛选最优分区;
428)输出简化后系统分区。
所述的步骤43)中还包括以下子步骤:
431)根据简化后的系统分区将节点簇中的节点分区号与简化后的节点一致;
432)得到还原后的原系统分区方案;
433)选取分区间的边界受控节点为待调整节点;
434)判断影响区内是否连通,若是,则返回步骤433),若否,则进行步骤435);
435)按模块度最优原则调整边界受控节点分区;
436)输出原系统最终分区方案。
所述的建立电动汽车充放储一体站模型具体为:
一体站模型在功能上兼具充电站、储能站以及分布式电源;
同时一体站模型在结构上包括:主控系统以及均有主控系统统一调度的能量转换系统、充放储电池更换系统、阶梯电池储能系统。
所述的从无功源的角度定义无功源控制的电气距离具体为:
考虑了电压分区应遵循的原则:中枢点代表性、区域内连通性、变压器支路端点一致性、区域内可控性及可观性、区域间解耦性、对故障的鲁棒性等;电气距离的定义考虑了一体站的无功源特性,通过电压控制灵敏度矩阵表征电气距离。
所述的加权CS多目标模块度指标包括:衡量分区方案的区域间解耦模块度和故障鲁棒性模块度,综合两个模块度筛选最优分区方案。
所述的对电动汽车充放储一体站不同功能行为进行多场景优化具体为:
根据建立的一体站多场景模型,结合充电系统以及储能系统中SOC小于20%、20%~80%和大于80%三种不同情况,对一体站在系统负荷高峰、负荷低谷和系统故障三种状态进行多场景优化。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
本发明方法适用于含电动汽车一体站并网的电力系统中,研究了区域电压的可控性和解耦性,提出了无功源节点电气距离定义,以及评价电压控制分区质量的多目标模块度指标,在此基础上利用多层次分区方法对系统进行分区。通过诸如IEEE39和IEEE118等算例分析验证了本文方法的有效性,分区方案的区域内部联系紧密,区域间解耦程度较高,保证了区域内部连通性,符合分区原则。若干大系统算例测试表明,通过“降维聚类-分裂凝聚-还原调整”机制,多级阶梯分区方法可以有效地处理高维聚类问题,降低问题规模,使算法以较高的计算效率得到高质量的分区方案,在大系统电压控制分区、在线分区等方面有一定的应用价值。
附图说明
图1为电动汽车充放储一体站结构框图;
图2为本发明的方法流程图;
图3为步骤4)的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例:
如图1所示,电动汽车充放储一体站的内部结构由主控系统(调度中心)、能量转换系统(多功能变流装置)、充放储电池更换系统、阶梯电池储能系统组成,这4部分由主控系统统一调度。
一体站是未来智能电网的重要组成部分,与传统充电站相比,其避免了电动汽车无序充电带来的电网危害,充分利用了主动式储能系统并网运行,为配电网提供增值效益,通过主控系统实现多功能多目标优化运行。一体站的功能优势有:(1)削峰填谷:一体站通过采集电动汽车以及电网信息,及时反馈到主控系统,调度中心输出的控制信息调控电能流动的大小和方向,利用峰时放电、谷时充电在为电动汽车供能的同时实现对电网削峰填谷的作用;(2)电能质量优化治理:一体站对电网的电能质量优化治理主要包括谐波治理、无功补偿等。一体站站内配置的有源滤波器可对站内谐波进行集中补偿,同时通过控制变流装置达到谐波的就地治理,能够有效的解决谐波污染,降低功率损耗。在无功补偿方面,一体站利用无功补偿装置以及AVC控制技术实现无功补偿及电压调节的区域电压优化;(3)紧急支持功能:一体站具备电池更换系统和阶梯电池储能系统,两套储能系统在电网发生紧急状况时快速对电网放电,延缓电网进入紧急状态,最大程度保持系统的暂态稳定,为电网的其他紧急控制争取时间;(4)孤岛运行:当电网出现严重紧急情况甚至系统崩溃时,一体站可采取保护措施脱离电网孤岛运行,与局部负荷形成微网运行。一体站的储能系统可作为微网的分布式电源,提供不间断电能服务,降低经济损失。同时跟踪上级电网运行状况实时调整,以便及时无缝并网。
如图2所示,本发明电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)建立电动汽车充放储一体站模型;
2)从无功源的角度定义无功源控制的电气距离;
3)建立评价电压控制分区质量的加权CS多目标模块度指标;
4)进行多级阶梯电压控制分区;
5)对电动汽车充放储一体站不同功能行为进行多场景优化。
如图3所示,所述的步骤4)还包括以下子步骤:
S1)降维聚类;
S2)分裂凝聚;
S3)还原调整。
所述的步骤S1)中还包括以下子步骤:
S11)根据初始系统信息计算无功源电压控制向量;
S12)计算节点电气距离形成聚类数;
S13)令初始聚类半径R=R0;
S14)计算聚类半径R对应的聚合节点集:
S15)将聚合节点集的连通子集作为节簇;
S16)判断化简程度是否满足设定,若满足则进行步骤S17),若不满足,则在R值上增加设定数后返回步骤S14);
S17)根据节点簇信息简化电网拓扑;
S18)根据节点簇信息对电压控制向量降维;
S19)输出简化后的系统信息。
所述的步骤S2)中还包括以下子步骤:
S21)根据简化系统信息将无功源独立成区;
S22)按连通层次顺序分配受控节点,形成初始分区;
S23)判断是否存在模块度增大的相连分区,若是,则进行步骤S24),若否则进行步骤S25);
S24)归并其中电气距离最近的分区,并执行步骤S25);
S25)归并所有相连电气分区中电气距离最近者,并执行步骤S26);
S26)判断分区数是否为1,若是,则进行步骤S27),若否则返回步骤S23);
S27)多目标模块度指标筛选最优分区;
S28)输出简化后系统分区。
所述的步骤S3)中还包括以下子步骤:
S31)根据简化后的系统分区将节点簇中的节点分区号与简化后的节点一致;
S32)得到还原后的原系统分区方案;
S33)选取分区间的边界受控节点为待调整节点;
S34)判断影响区内是否连通,若是,则返回步骤S33),若否,则进行步骤S35);
S35)按模块度最优原则调整边界受控节点分区;
S36)输出原系统最终分区方案。
如图3所示,降维聚类阶段:选取合并电气联系紧密的节点集,将系统原图G0=(VE0,ED0)(VE0即vertices,为图G0的节点,ED0为边)逐步降维简化为Gs=(VEs,EDs),从而使无功源电压控制向量维度降至初始设定水平;分裂凝聚阶段:经过上一阶段得到简化后的系统信息,进行节点分裂形成初始分区,然后由初始分区间的区域内可控可观性和区域间解耦关系逐步凝聚分区,并根据加权CS多目标模块度QΣ(PSi)选出最优分区方案;凝聚调整阶段:将分裂凝聚阶段得到的简化系统分区方案还原为原系统方案,调整区域边界节点的分区归属,同时进一步优化分区质量,得到最优分区方案。
降维聚类阶段分为三个步骤:节点初步聚类:初步聚类以dij作为节点相似度,以便快速找出电气联系紧密的节点集。本次选取聚类程度小于50%的底层聚类结果,以提高聚类的准确性。为不改变节点集与外部的连通关系,选择聚合节点中的连通子集作为节点集。同时,为保证变压器两端节点分区一致性,联络变压器两端的节点也作为节点集;节点集电压中枢节点选择:节点集的电压中枢节点不仅要反应集合内部节点的电压水平,而且要易于电压调控。对于节点集Jk,根据节点集中各节点间的电气联系,选择趋于中心位位置的受控节点作为中枢节点:
式中:Jk表示区域k的节点集合。当Jk中只有两个受控节点时,选择受控灵敏度较大的作为中枢节点:
电网挖掘简化拓扑:在其中一个节点集与外部分区连通关系不变的情况下,将该节点集简化归并为一个等效节点,同时节点集间的联络支路边权重的平均值作为归并后的节点间连边权重。节点集中可能含有无功源节点、受控节点以及一体站节点,考虑一体站节点的两者兼具的特性,可将其等效为一个无功源节点和一个受控节点,两者相连后再与外部节点连接。为保证分区内的连通性,在初步分区阶段规定二者属同一分区,原节点集Jk(G,EV,L)简化为节点集J'k(G',L')。根据上述简化思想,在电压控制向量中,保留中枢节点对应维度,略去其余维度,若节点集中无功源节点数大于1时,则将无功源节点对应的电压控制向量叠加等效处理。
分裂凝聚阶段分三个步骤:初始分裂:无功源的电压控制能力可看做以其为圆心,由近及远向四周逐步衰减。利用无功源的这一扩散特性,可以各无功源节点为核心,形成一系列规模较小的分区,将系统分裂为初始分区。初始分区应保证区内的连通性,按照各节点的连通层次顺序进行分裂。初始分裂分区在节点分配完成后,可保证各分区无孤立无功源节点;分裂凝聚:提高分区方案的区内可控可观和区间解耦性是分裂凝聚的首要目标,具体凝聚过程中:若存在归并后ΔQ'>0,ΔQ”>0的连通分区,找出电气距离最近的一对(i,j),归并分区i与分区j;若不存在则归并连通分区中电气距离最近的一对。重复上述过程至所有节点归并为一个分区为止;分区方案确定:初始分裂与分裂凝聚产生的各分区方案,求取多目标模块度QΣ(PSi),并选出最优分区方案。
还原调整阶段:与简化系统的分区方案相比,经过初始分裂分区阶段,系统分区方案中某节点隶属于分区A,而该节点由节点集Jk归并得到,则可将Jk中所有节点设定为分区A,由此可得到原系统的分区方案。简化系统的最优分区方案必然与原系统的最优分区方案存在差异,以max[ΔQ'+ΔQ”]为目标,调整原系统分区方案中区域边界受控节点的分区属性,得到最终分区方案。
Claims (7)
1.一种电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)建立电动汽车充放储一体站模型;
2)从无功源的角度定义无功源控制的电气距离;
3)建立评价电压控制分区质量的加权CS多目标模块度指标;
4)进行多级阶梯电压控制分区;
5)对电动汽车充放储一体站不同功能行为进行多场景优化;
所述的步骤4)还包括以下子步骤:
41)降维聚类;
42)分裂凝聚;
43)还原调整;
所述的步骤41)中还包括以下子步骤:
411)根据初始系统信息计算无功源电压控制向量;
412)计算节点电气距离形成聚类数;
413)令初始聚类半径R=R0;
414)计算聚类半径R对应的聚合节点集:
415)将聚合节点集的连通子集作为节簇;
416)判断化简程度是否满足设定,若满足则进行步骤417),若不满足,则在R值上增加设定数后返回步骤414);
417)根据节点簇信息简化电网拓扑;
418)根据节点簇信息对电压控制向量降维;
419)输出简化后的系统信息。
2.根据权利要求1所述的一种电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法,其特征在于,所述的步骤42)中还包括以下子步骤:
421)根据简化系统信息将无功源独立成区;
422)按连通层次顺序分配受控节点,形成初始分区;
423)判断是否存在模块度增大的相连分区,若是,则进行步骤424),若否则进行步骤425);
424)归并其中电气距离最近的分区,并执行步骤425);
425)归并所有相连电气分区中电气距离最近者,并执行步骤426);
426)判断分区数是否为1,若是,则进行步骤427),若否则返回步骤423);
427)多目标模块度指标筛选最优分区;
428)输出简化后系统分区。
3.根据权利要求1所述的一种电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法,其特征在于,所述的步骤43)中还包括以下子步骤:
431)根据简化后的系统分区将节点簇中的节点分区号与简化后的节点一致;
432)得到还原后的原系统分区方案;
433)选取分区间的边界受控节点为待调整节点;
434)判断影响区内是否连通,若是,则返回步骤433),若否,则进行步骤435);
435)按模块度最优原则调整边界受控节点分区;
436)输出原系统最终分区方案。
4.根据权利要求1所述的一种电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法,其特征在于,所述的建立电动汽车充放储一体站模型具体为:
一体站模型在功能上兼具充电站、储能站以及分布式电源;
同时一体站模型在结构上包括:主控系统以及均有主控系统统一调度的能量转换系统、充放储电池更换系统、阶梯电池储能系统。
5.根据权利要求1所述的一种电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法,其特征在于,所述的从无功源的角度定义无功源控制的电气距离具体为:
电气距离的定义考虑了一体站的无功源特性,通过电压控制灵敏度矩阵表征电气距离。
6.根据权利要求1所述的一种电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法,其特征在于,所述的加权CS多目标模块度指标包括:衡量分区方案的区域间解耦模块度和故障鲁棒性模块度。
7.根据权利要求1所述的一种电动汽车充放储一体站并网的多级电压控制分区方法,其特征在于,所述的对电动汽车充放储一体站不同功能行为进行多场景优化具体为:
根据建立的一体站多场景模型,结合充电系统以及储能系统中SOC小于20%、20%~80%和大于80%三种不同情况,对一体站在系统负荷高峰、负荷低谷和系统故障三种状态进行多场景优化。
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Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105514999A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-04-20 | 江苏省电力公司电力经济技术研究院 | 一种电网静态电压稳定预防控制模型及其算法 |
CN107972507A (zh) * | 2017-11-24 | 2018-05-01 | 国网北京市电力公司 | 电动汽车充电站 |
CN109256800A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-01-22 | 三峡大学 | 一种区域充换储一体化电站微电网群协调优化调度方法 |
CN110535131B (zh) * | 2019-09-10 | 2020-12-29 | 国家电网有限公司 | 基于场景分析和安全约束经济调度的分层消纳预警方法 |
CN114398723B (zh) * | 2021-12-30 | 2023-12-22 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 基于闵可夫斯基和的规模化电动汽车集群特性分析方法及系统 |
CN115879037B (zh) * | 2023-02-23 | 2023-05-05 | 深圳合众致达科技有限公司 | 一种基于智能电表的学生公寓负载识别方法及系统 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1731645A (zh) * | 2005-09-02 | 2006-02-08 | 清华大学 | 电力系统中基于软分区的电压控制方法 |
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1731645A (zh) * | 2005-09-02 | 2006-02-08 | 清华大学 | 电力系统中基于软分区的电压控制方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
A Fast and High Quality Multilevel Scheme for Partitioning Irregular Graphs;Karypis G. Kumar V.;《SIAM Journal on Scientific Computing》;19980804;第20卷(第1期);363,367,369 * |
Structural Analysis of the Electrical System: Application to Secondary Voltage Control in France;Lagonotte P. Sabonnadiere J.C. Leost J.Y. Paul J.P.;《IEEE Transactions on Power Systems》;19890531;第4卷(第2期);479 * |
基于复杂网络理论的无功分区算法及其在上海电网中的应用;倪向萍,阮前途,梅生伟,何光宇;《电网技术》;20070531;第31卷(第9期);7-8 * |
嵌套分区算法分区无功补偿提高系统稳定裕度;李娟,周建颖,王坤;《电力自动化设备》;20121031;第32卷(第10期);53-55 * |
电动汽车充放储一体化电站的标准运行规程探讨;杨敏霞,贾玉健,冯俊淇,娄宇成,解大;《电力科学与技术学报》;20140331;第29卷(第1期);19 * |
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CN104022513A (zh) | 2014-09-03 |
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