CN105098788A - 一种时序递进的无功电压优化调度控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种时序递进的无功电压优化调度控制方法；其从日前优化、到日内修正、再到实时控制的时序递进；优化过程中考虑系统的动态特性，负荷按变化趋势即单调性分段，不同分段优化目标函数不同，兼顾了系统的经济性和安全性。同时采用基于非线性互补的原对偶内点法进行多时段耦合的求解。本发明的方法可根据电网动态变化趋势进行滚动无功优化控制，解决AVC只针对当前电网状态进行优化控制的问题，使得电网以更优的状态运行；同时使得无功优化控制更加合理，保障电网运行的经济性、安全性及可靠性；并保证了连续变量和离散变量共存的大规模非线性优化问题的计算收敛性和求解的全局最优性，对电网进行精细化无功电压控制具有重要的指导意义。

Description

一种时序递进的无功电压优化调度控制方法

技术领域

本发明涉及自动化技术领域，具体涉及一种时序递进的无功电压优化调度控制方法。

背景技术

电力系统是由发电厂、送变电线路、供配电所和用电等环节组成的电能生产与消费系统。它的功能是将自然界的一次能源通过发电动力装置转化成电能，再经输电、变电和配电将电能供应到各用户。为实现这一功能，电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统，对电能的生产过程进行测量、调节、控制、保护、通信和调度，以保证用户获得安全、优质的电能。而无功优化是在电力系统安全稳定运行、降低网损、提高电压质量、减少无功设备调节次数等多目标之间进行分解协调控制；在空间维上，在高压、中压、低压三个电压等级之间进行分解协调；在时间维上，经济性体现在长过程，电压安全性体现在短过程，需要进行不同时间尺度的调节。

目前，对电网进行无功优化通常使用AVC自动电压控制方法，该方法只针对当前电网状态进行优化控制，而无法根据电网动态变化趋势进行滚动的无功优化调度控制，从而导致无功设备频繁反复调节、完整调度周期内优化控制效果不明显等问题。

因此，如何设计使得无功优化控制更加合理、同时保障电网运行的经济性、安全性以及可靠性的无功电压优化调度控制方法，是本领域的技术人员亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供的一种时序递进的无功电压优化调度控制方法，该方法可根据电网动态变化趋势进行滚动无功优化控制，解决AVC只针对当前电网状态进行优化控制的问题，使得电网以趋于更优的状态运行；同时使得无功优化控制更加合理，保障电网运行的经济性、安全性以及可靠性；并保证了连续变量和离散变量共存的大规模非线性优化问题的计算收敛性和求解的全局最优性。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种时序递进的无功电压优化调度控制方法，所述方法用于对无功电压系统中的无功电压控制设备进行优化调度；所述无功电压控制设备包括连续无功调节设备和离散无功调节设备，所述连续无功调节设备包括发电机、SVC和SVG设备，所述离散无功调节设备包括有载调压变压器抽头、电容器组和电抗器组；所述控制方法包括如下步骤：

步骤1.日前基于负荷单调性将其未来24小时的预测负荷分段；并根据所述负荷的变化趋势不同对所述无功电压系统运行的稳定性影响不同，对其进行分时段多目标优化，得到各时段的连续和离散无功调节设备在每一负荷分段内的动作值；

步骤2.日内进行超短期负荷预测，根据其预测结果对日前的短期负荷预测数据进行修正，并重新按负荷分段进行分时段多目标优化；得到最优目标值以及各时段各调节设备的动作值，进而对日前的无功优化结果进行修正；

步骤3.在实时控制阶段，在日前、日内无功电压控制方案基础上，根据所述无功电压系统实时状态决定离散无功调节设备的投切时刻，协调所述离散与连续无功调节设备进行优化控制，实现无功电压精细化调节；

步骤4.根据非线性互补原对偶内点法求解所述无功电压系统中的离散变量的优化值，完成对所述无功电压系统的无功电压的优化控制。

优选的，所述步骤1，包括：

1-1.当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷低谷期时，以所述无功电压系统网损最小为目标进行优化；

1-2.当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷上升期和高峰期时，以所述无功电压系统网损最小和电压稳定性最高为目标函数进行优化；

1-3.当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷下降期时，以所述无功电压系统网损最小和无功备用最多为目标进行优化；

1-4.优化数学模型的等式和不等式约束条件，包含离散无功调节设备和连续无功调节设备的约束条件；

1-5.优化求解得到日前的最优目标值以及连续和离散无功调节设备在每一负荷分段内的动作值。

优选的，所述步骤1-1，包括：

当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷低谷期时，以所述无功电压系统网损最小为目标函数即F₁进行优化：

$F_1=min\underset{t_l}{\Σ}\frac{P_{loss}}{P_{loss.0}}---\left(1\right)$

其中：

$P_{loss}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{V}_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{V}_j(G_{ij}{\mathrm{cos\θ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\θ}}_{ij})---\left(2\right)$

式(1)中P_loss为所述无功电压系统网损，P_loss.0为网损初始值，t₁为负荷低谷期的时间；式(2)中n为系统的节点数，V_i和V_j为节点i和j的电压值，G_ij和B_ij分别为节点导纳矩阵的电导和电纳，θ_ij为节点i和j的相角差。

优选的，所述步骤1-2，包括：

当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷上升期和高峰期时，以所述无功电压系统网损最小和电压稳定性最高为目标函数即F₂进行优化：

$F_2=\min \underset{t_u+t_h}{\Σ}(\mathrm{\α}\frac{P_{loss}}{P_{loss.0}}+\mathrm{\β}\frac{D_v}{D_{v.0}})---\left(3\right)$

其中：

$D_v=min\underset{a=1}{\overset{n}{\Σ}}\left(\frac{V_i}{\sqrt{2V_j^2+2(P_{ij}^{\′}R+Q_{ij}^{\′}X)}}\right)---\left(4\right)$

式(3)中D_v为所述无功电压系统电压稳定指标，D_v.0为电压稳定指标初始值，α、β分别为网损和电压稳定指标的权重系数，t_u、t_h分别为负荷上升期和高峰期的时间；式(4)中n为所述无功电压系统的支路数，中V_i和V_j为支路两端节点i和j的电压值，R和X为相应线路上的电阻和电抗，P′_ij和Q′_ij为线路传输的有功功率和无功功率。

优选的，所述步骤1-3，包括：

当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷下降期时，以所述无功电压系统网损最小和无功备用最多为目标函数即F₃进行优化：

$F_3=min\underset{t_p}{\Σ}(\mathrm{\α}\frac{P_{loss}}{P_{loss.0}}-\mathrm{\γ}\frac{Q_{back}}{Q_{back.0}})---\left(5\right)$

其中：

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{back}=Q_{g.back}+Q_{c.back}\\ Q_{g.back}=\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}(Q_{gi.\max }-Q_{gi})\\ Q_{c.back}=\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(Q_{cj.max}-Q_{cj})\end{array}\right.---\left(6\right)$

式(5)中Q_back为所述无功电压系统无功备用，即为各个无功调节设备的最大出力与当前出力之差的总和，Q_back.0为所述无功电压系统无功备用初始值，α、γ分别为网损和无功备用的权重系数；t_d为负荷下降期的时间；

式(6)中Q_g.back为发电机的无功备用，Q_c.back为无功补偿设备的无功备用，m为所述无功电压系统发电机台数，Q_gi.max为发电机i所能发的最大无功，Q_gi为其当前所发无功，Q_cj.max为无功补偿设备j所能提供的最大无功补偿量，Q_cj为其当前提供的无功补偿量。

优选的，所述步骤1-4，包括：

优化数学模型的等式和不等式约束条件为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_i-U_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(G_{ij}{\mathrm{cos\δ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\δ}}_{ij})=0\\ Q_i-U_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(G_{ij}{\mathrm{cos\δ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\δ}}_{ij})=0\\ k_{i\min }\≤k_i\≤k_{imax}\\ Q_{g\min }\≤Q_g\≤Q_{gmax}\\ B_{cmin}\≤B_c\≤B_{c\max }\\ N_{ci}\≤N_{ci\max }\\ T_i\≤T_{i\max }\\ U_{imin}\≤U_i\≤U_{i\max }\end{array}\right.---\left(7\right)$

式(7)中P_i为节点i的注入有功功率，Q_i为节点i的注入无功功率，k_i、k_imin和k_imax为变压器分接头档位以及其上下限，δ_ij为节点j与节点i的相角差；Q_g、Q_gmin和Q_gmax为发电机无功及其上下限，B_c、B_cmin和B_cmax为无功补偿电纳及其上下限，U_i、U_imin和U_imax为节点电压及其上下限，N_cimax为无功补偿设备的日调节次数N_ci的上限值，T_imax为变压器档位的日调节次数T_i的上限值。

优选的，所述步骤3，包括：

3-1.根据系统实时状态进行优化决定离散无功调节设备的投切时刻；

3-2.确定该周期所有离散设备动作方案后进行调节，然后在该周期内将离散设备作为常量，针对所述连续无功调节设备进行优化调节；

3-3.当离散调节设备达到在该负荷分段内的目标值后，在该负荷分段内将其当作常量不再进行调节，利用连续调节设备进行无功电压优化控制。

优选的，所述步骤4，包括：

4-1.非线性互补原对偶内点法需要对离散变量以及连续变量进行求解，先将变压器抽头和电容器组数等离散变量按连续变量处理，进行无功优化计算，对其处理如式(7)所示；k_i、B_c为离散变量，将其当作连续量给出其上下限约束进行优化；

4-2.按4-1方法优化计算可得离散变量的两界，然后用所得结果作为初始解，以离散变量的两界构造其非线性互补约束条件，并进行松弛化处理以保证计算收敛性，进行优化求解，如式(8)所示；

$\left\{\begin{array}{c}{k}_i-k_{in}\≥0\\ k_{i(n+1)}-k_i\≥0\\ 0\≤(k_i-k_{in})(k_{i(n+1)}-k_i)\≤\mathrm{\ϵ}\\ Q_{ci}-Q_{cin}\≥0\\ Q_{ci(n+1)}-Q_{ci}\≥0\\ 0\≤(Q_{ci}-Q_{cin})(Q_{ci(n+1)}-Q_{ci})\≤\mathrm{\ϵ}\end{array}\right.---\left(8\right)$

式(8)中k_in、k_i(n+1)为变压器抽头当作连续变量优化得到的两个边界，Q_cin、Q_ci(n+1)为电容器当作连续变量优化得到的两个边界，Q_ci为无功补偿设备i的无功补偿量；ε为松弛变量，随着优化迭代次数的增大，ε也在逐渐减小；按式(8)处理可求得离散变量的最终动作值。

从上述的技术方案可以看出，本发明提供了一种从日前优化、到日内修正、再到实时控制的时序递进无功电压优化调度控制方法；其优化过程中考虑系统的动态特性，负荷按变化趋势即单调性分段，不同分段优化目标函数不同，即负荷上升期和高峰期以降低网损和提高电压稳定裕度为目标，负荷下降期以降低网损和提高无功储备为目标，负荷低谷期以降低网损为目标；同时采用基于非线性互补的原对偶内点法进行多时段耦合的求解，可根据电网动态变化趋势进行滚动无功优化控制，解决AVC只针对当前电网状态进行优化控制的问题，使得电网以趋于更优的状态运行；同时使得无功优化控制更加合理，保障电网运行的经济性、安全性以及可靠性；并保证了连续变量和离散变量共存的大规模非线性优化问题的计算收敛性和求解的全局最优性，对电网进行精细化无功电压控制具有重要的指导意义。

与最接近的现有技术比，本发明提供的技术方案具有以下优异效果：

1、本发明所提供的技术方案提出的日前优化、到日内修正、再到实时控制的时序递进的无功电压优化控制方法，可根据电网动态变化趋势进行滚动无功优化控制，解决AVC只针对当前电网状态进行优化控制的问题，使得电网以趋于更优的状态运行。

2、本发明所提供的技术方案，考虑负荷不同变化趋势给电网带来的影响，分时段进行多目标无功优化，使得无功优化控制更加合理，保障电网运行的经济性、安全性以及可靠性。

3、本发明所提供的技术方案，利用非线性互补原对偶内点法进行多时段耦合的求解，保证了连续变量和离散变量共存的大规模非线性优化问题的计算收敛性和求解的全局最优性。

4、本发明所提供的技术方案，本发明丰富了自动电压控制的理论体系，对电网进行精细化无功电压控制具有重要的指导意义。

5、本发明提供的技术方案，应用广泛，具有显著的社会效益和经济效益。

附图说明

图1是本发明的一种时序递进的无功电压优化调度控制方法的流程图；

图2是本发明的方法的步骤1的流程示意图；

图3是本发明的方法的步骤4的流程示意图；

图4是本发明的方法的步骤5的流程示意图；

图5是本发明的一种时序递进的无功电压优化调度控制方法的应用例示意图。

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，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。

如图1所示，本发明提供一种时序递进的无功电压优化调度控制方法，方法用于对无功电压系统中的无功电压控制设备进行优化调度；无功电压控制设备包括连续无功调节设备和离散无功调节设备，连续无功调节设备包括发电机、SVC和SVG设备，离散无功调节设备包括有载调压变压器抽头、电容器组和电抗器组；

包括如下步骤：

步骤1.日前基于负荷单调性将其未来24小时的预测负荷分段；并根据负荷的变化趋势不同对无功电压系统运行的稳定性影响不同，对其进行分时段多目标优化，得到各时段的连续和离散无功调节设备在每一负荷分段内的动作值；

步骤2.日内进行超短期负荷预测，根据其预测结果对日前的短期负荷预测数据进行修正，并重新按负荷分段进行分时段多目标优化；得到最优目标值以及各时段各调节设备的动作值，进而对日前的无功优化结果进行修正；

步骤3.在实时控制阶段，在日前、日内无功电压控制方案基础上，根据无功电压系统实时状态决定离散无功调节设备的投切时刻，协调离散与连续无功调节设备进行优化控制，实现无功电压精细化调节；

步骤4.根据非线性互补原对偶内点法求解无功电压系统中的离散变量的优化值，完成对无功电压系统的无功电压的优化控制。

如图2所示，步骤1，包括：

1-1.当负荷预测曲线的变化趋势为负荷低谷期时，以无功电压系统网损最小为目标进行优化；

1-2.当负荷预测曲线的变化趋势为负荷上升期和高峰期时，以无功电压系统网损最小和电压稳定性最高为目标函数进行优化；

1-3.当负荷预测曲线的变化趋势为负荷下降期时，以无功电压系统网损最小和无功备用最多为目标进行优化；

1-4.优化数学模型的等式和不等式约束条件，包含离散无功调节设备和连续无功调节设备的约束条件；

1-5.优化求解得到日前的最优目标值以及连续和离散无功调节设备在每一负荷分段内的动作值。

其中，步骤1-1，包括：

当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷低谷期时，以所述无功电压系统网损最小为目标函数即F₁进行优化：

$F_1=min\underset{t_l}{\Σ}\frac{P_{loss}}{P_{loss.0}}---\left(1\right)$

其中：

$P_{loss}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{V}_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{V}_j(G_{ij}{\mathrm{cos\θ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\θ}}_{ij})---\left(2\right)$

式(1)中P_loss为所述无功电压系统网损，P_loss.0为网损初始值，t₁为负荷低谷期的时间；式(2)中n为系统的节点数，V_i和V_j为节点i和j的电压值，G_ij和B_ij分别为节点导纳矩阵的电导和电纳，θ_ij为节点i和j的相角差。

其中，所述步骤1-2，包括：

当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷上升期和高峰期时，以所述无功电压系统网损最小和电压稳定性最高为目标函数即F₂进行优化：

$F_2=min\underset{t_u+t_h}{\Σ}(\mathrm{\α}\frac{P_{loss}}{P_{loss.0}}+\mathrm{\β}\frac{D_v}{D_{v.0}})---\left(3\right)$

其中：

$D_v=min\underset{a=1}{\overset{n}{\Σ}}\left(\frac{V_i}{\sqrt{2V_j^2+2(P_{ij}^{\′}R+Q_{ij}^{\′}X)}}\right)---\left(4\right)$

式(3)中D_v为所述无功电压系统电压稳定指标，D_v.0为电压稳定指标初始值，α、β分别为网损和电压稳定指标的权重系数，t_u、t_h分别为负荷上升期和高峰期的时间；式(4)中n为所述无功电压系统的支路数，中V_i和V_j为支路两端节点i和j的电压值，R和X为相应线路上的电阻和电抗，P′_ij和Q′_ij为线路传输的有功功率和无功功率。

其中，所述步骤1-3，包括：

当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷下降期时，以所述无功电压系统网损最小和无功备用最多为目标函数即F₃进行优化：

$F_3=\min \underset{t_d}{\Σ}(\mathrm{\α}\frac{P_{loss}}{P_{loss.0}}-\mathrm{\γ}\frac{Q_{back}}{Q_{back.0}})---\left(5\right)$

其中：

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{back}=Q_{g.back}+Q_{c.back}\\ Q_{g.back}=\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}(Q_{gi.\max }-Q_{gi})\\ Q_{c.back}=\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(Q_{cj.max}-Q_{cj})\end{array}\right.---\left(6\right)$

式(5)中Q_back为所述无功电压系统无功备用，即为各个无功调节设备的最大出力与当前出力之差的总和，Q_back.0为所述无功电压系统无功备用初始值，α、γ分别为网损和无功备用的权重系数；t_d为负荷下降期的时间；

式(6)中Q_g.back为发电机的无功备用，Q_c.back为无功补偿设备的无功备用，m为所述无功电压系统发电机台数，Q_gi.max为发电机i所能发的最大无功，Q_gi为其当前所发无功，Q_cj.max为无功补偿设备j所能提供的最大无功补偿量，Q_cj为其当前提供的无功补偿量。

其中，所述步骤1-4，包括：

优化数学模型的等式和不等式约束条件为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_i-U_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(G_{ij}{\mathrm{cos\δ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\δ}}_{ij})=0\\ Q_i-U_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(G_{ij}{\mathrm{cos\δ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\δ}}_{ij})=0\\ k_{i\min }\≤k_i\≤k_{imax}\\ Q_{g\min }\≤Q_g\≤Q_{gmax}\\ B_{cmin}\≤B_c\≤B_{c\max }\\ N_{ci}\≤N_{ci\max }\\ T_i\≤T_{i\max }\\ U_{imin}\≤U_i\≤U_{i\max }\end{array}\right.---\left(7\right)$

式(7)中P_i为节点i的注入有功功率，Q_i为节点i的注入无功功率，k_i、k_imin和k_imax为变压器分接头档位以及其上下限，δ_ij为节点j与节点i的相角差；Q_g、Q_gmin和Q_gmax为发电机无功及其上下限，B_c、B_cmin和B_cmax为无功补偿电纳及其上下限，U_i、U_imin和U_imax为节点电压及其上下限，N_cimax为无功补偿设备的日调节次数N_ci的上限值，T_imax为变压器档位的日调节次数T_i的上限值。

如图3所示，步骤3，包括：

3-1.根据系统实时状态进行优化决定离散无功调节设备的投切时刻；

3-2.确定该周期所有离散设备动作方案后进行调节，然后在该周期内将离散设备作为常量，针对连续无功调节设备进行优化调节；

3-3.当离散调节设备达到在该负荷分段内的目标值后，在该负荷分段内将其当作常量不再进行调节，利用连续调节设备进行无功电压优化控制。

如图4所示，步骤4，包括：

4-1.非线性互补原对偶内点法需要对离散变量以及连续变量进行求解，先将变压器抽头和电容器组数等离散变量按连续变量处理，进行无功优化计算，对其处理如式(7)所示；k_i、B_c为离散变量，将其当作连续量给出其上下限约束进行优化；

4-2.按4-1方法优化计算可得离散变量的两界，然后用所得结果作为初始解，以离散变量的两界构造其非线性互补约束条件，并进行松弛化处理以保证计算收敛性，进行优化求解，如式(8)所示；

$\left\{\begin{array}{c}{k}_i-k_{in}\≥0\\ k_{i(n+1)}-k_i\≥0\\ 0\≤(k_i-k_{in})(k_{i(n+1)}-k_i)\≤\mathrm{\ϵ}\\ Q_{ci}-Q_{cin}\≥0\\ Q_{ci(n+1)}-Q_{ci}\≥0\\ 0\≤(Q_{ci}-Q_{cin})(Q_{ci(n+1)}-Q_{ci})\≤\mathrm{\ϵ}\end{array}\right.---\left(8\right)$

式(8)中k_in、k_i(n+1)为变压器抽头当作连续变量优化得到的两个边界，Q_cin、Q_ci(n+1)为电容器当作连续变量优化得到的两个边界，Q_ci为无功补偿设备i的无功补偿量；ε为松弛变量，随着优化迭代次数的增大，ε也在逐渐减小；按式(8)处理可求得离散变量的最终动作值。

如图5所示，本发明提供一种时序递进的无功电压优化调度控制方法的应用例，本应用例中，优化算法是基于MATLAB编程实现，最终得到优化目标值以及连续和离散无功调节设备的动作值。所涉及到的软件介绍如下：

MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

本应用例的详细过程如下：

步骤1：日前将未来24小时的负荷预测曲线根据其变化趋势按单调性分段，负荷变化趋势不同对系统的影响也不同，因此本发明进行分时段多目标优化。具体如下：

1)在负荷低谷期系统的稳定性较好，此时以传统的优化目标即网损最小为目标函数进行优化，如式(1)所示。

$F=\min \underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{V}_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{V}_j(G_{ij}{\mathrm{cos\θ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\θ}}_{ij})---\left(1\right)$

式(1)中n为系统的节点数，V_i和V_j为节点i和j的电压值，G_ij和B_ij分别为节点导纳矩阵的电导和电纳，θ_ij为节点i和j的相角差。

2)负荷上升期和高峰期除了需要考虑运行的经济性外，系统的电压稳定性也在接受考验，在这两个时段内以系统经济性和稳定性为目标进行优化，即以网损更小和电压稳定性更好为目标函数。由于本专利用到的电压稳定指标也是越小稳定性越高，所以以两个目标之和最小为总目标函数。二者的量纲和数量级不同，本发明以两者各自的初始值为基准值进行标幺化处理统一量纲，至于两目标权重系数的分配不是本发明研究的内容，只是进行了简单处理，两者以1:1比例相加。目标函数为：

$F=min(\frac{P_{loss}}{P_{loss.0}}+\frac{D_v}{D_{v.0}})---\left(2\right)$

其中

$D_v=\frac{V_i}{\sqrt{2V_j^2+2(P_{ij}^{\′}R+Q_{ij}^{\′}X)}}---\left(3\right)$

式(2)中P_loss为系统网损，P_loss.0为网损初始值，D_v为电压稳定指标，D_v.0为电压稳定指标初始值。式(3)中V_i和V_j为节点i和j的电压值，R和X为相应线路上的电阻和电抗，P′_ij和Q′_ij为线路传输的有功功率和无功功率。

3)负荷下降期线路传输功率不断减小，此时系统稳定性较好，此时除了考虑经济性，将无功储备设为目标，使得当电网运行出现状况时系统可调控的无功资源越多，更有利于进行无功电压控制。此时无功备用是越多越有利于调控，因此总目标函数为网损与无功备用之差最小，目标函数处理与第2)部分相同。总目标函数为

$F=\min (\frac{P_{loss}}{P_{loss.0}}-\frac{Q_{back}}{Q_{back.0}})---\left(4\right)$

其中

$Q_{back}=Q_{g.back}+Q_{c.back}=\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}(Q_{gi.max}-Q_{gi})+\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(Q_{cj.max}-Q_{cj})---\left(5\right)$

式(4)中P_loss为系统网损，P_loss.0为网损初始值，Q_back为系统无功备用，Q_back.0为系统无功备用初始值。式(5)中Q_g.back为发电机的无功备用，Q_c.back为无功补偿设备的无功备用，m为系统发电机台数，Q_gi.max为发电机i所能发的最大无功，Q_gi为其当前所发无功，Q_cj.max为无功补偿设备j所能提供的最大无功补偿量，Q_cj为其当前提供的无功补偿量。

各负荷分段优化目标函数确定后，优化数学模型的等式约束条件以及不等式约束条件如下：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_i-U_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(G_{ij}{\mathrm{cos\δ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\δ}}_{ij})=0\\ Q_i-U_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(G_{ij}{\mathrm{cos\δ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\δ}}_{ij})=0\\ k_{i\min }\≤k_i\≤k_{imax}\\ Q_{g\min }\≤Q_g\≤Q_{gmax}\\ B_{cmin}\≤B_c\≤B_{c\max }\\ N_{c.i}\≤N_{c.imax}\\ T\≤T_{i\max }\\ U_{i\min }\≤U_i\≤U_{i\max }\end{array}\right.---\left(6\right)$

式(6)中P_i为节点i的注入有功功率，Q_i为节点i的注入无功功率，k_imin和k_imax为变压器分接头档位的上下限，Q_gmin和Q_gmax为发电机无功的上下限，B_cmin和B_cmax为无功补偿电纳的上下限，U_imin和U_imax为节点电压的上下限，N_c.imax为无功补偿设备的日调节次数限值，T_imax为变压器档位的日调节次数限值。

优化求解得到最优目标值以及连续和离散无功调节设备在每一负荷分段内的动作值。

步骤2：日内每y分钟进行一次超短期负荷预测，对日前的负荷预测曲线进行不断修正，并重新按负荷分段进行无功优化计算，优化数学模型同上，不再赘述，优化后修正日前各时段连续和离散调节设备的动作值。

步骤3：实时控制层面目的是对连续与离散无功调节设备进行协调控制，对无功电压进行更精细化的调控。本发明假设实时优化控制周期为x分钟(如5分钟)。

由于离散无功调节设备比如电容器或电抗器需分组投切，有载调压变压器档位不能连续调节，因此在实时控制阶段，根据系统实时状态决定离散无功调节设备的投切时刻，直至相应设备达到该分段内的优化动作值。假设根据日内优化结果在某分段内某离散无功调节设备需要动作m次。每x分钟根据系统当前运行状态进行一次优化，若连续两个周期该离散设备优化差值不小于1，则该离散设备动作一次；若其优化差值小于1，则该离散设备不动作。在确定该周期所有离散设备动作方案后进行调节，然后在该周期x分钟内固定离散设备动作值，只针对发电机等连续无功调节设备进行优化求解，得到该周期内连续调节设备优化值进行调节。当离散调节设备达到该负荷分段内的优化动作值后，该负荷分段内离散调节设备当作常量，对连续调节设备进行优化求解进行无功电压控制，这样既避免了离散设备的频繁调节，又保证了当离散设备不能调节时系统的优化控制。

步骤4：基于MATLAB软件编写无功优化算法—非线性互补原对偶内点法。内点法是制约函数法的一种，其整个计算过程均在可行域内进行，即保证每次无约束非线性优化的解点都在可行域之内，直至得出极小点为止。原-对偶内点法是基于对数障碍函数的内点法，它在保持解的原始可行性和对偶可行性的同时，沿着原-对偶路径找到目标函数的最优解。本发明所用算法先将变压器抽头和电容器组数等离散变量按连续化处理，进行无功优化计算，快速寻求离散变量的两界，用所得结果作为初始解，以离散变量的两界构造其非线性互补约束条件进行优化求解，最终得到离散变量的优化值。IEEE14节点算例仿真验证了本发明提出的时序递进的无功电压优化控制方法的有效性。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种时序递进的无功电压优化调度控制方法，其特征在于，所述方法用于对无功电压系统中的无功电压控制设备进行优化调度；所述无功电压控制设备包括连续无功调节设备和离散无功调节设备，所述连续无功调节设备包括发电机、SVC和SVG设备，所述离散无功调节设备包括有载调压变压器抽头、电容器组和电抗器组；

所述控制方法包括如下步骤：

步骤1.日前基于负荷单调性将其未来24小时的预测负荷分段；并根据所述负荷的变化趋势不同对所述无功电压系统运行的稳定性影响不同，对其进行分时段多目标优化，得到各时段的连续和离散无功调节设备在每一负荷分段内的动作值；

步骤2.日内进行超短期负荷预测，根据其预测结果对日前的短期负荷预测数据进行修正，并重新按负荷分段进行分时段多目标优化；得到最优目标值以及各时段各调节设备的动作值，进而对日前的无功优化结果进行修正；

步骤3.在实时控制阶段，在日前、日内无功电压控制方案基础上，根据所述无功电压系统实时状态决定离散无功调节设备的投切时刻，协调所述离散与连续无功调节设备进行优化控制，实现无功电压精细化调节；

步骤4.根据非线性互补原对偶内点法求解所述无功电压系统中的离散变量的优化值，完成对所述无功电压系统的无功电压的优化控制。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1，包括：

1-1.当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷低谷期时，以所述无功电压系统网损最小为目标进行优化；

1-2.当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷上升期和高峰期时，以所述无功电压系统网损最小和电压稳定性最高为目标函数进行优化；

1-3.当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷下降期时，以所述无功电压系统网损最小和无功备用最多为目标进行优化；

1-4.优化数学模型的等式和不等式约束条件，包含离散无功调节设备和连续无功调节设备的约束条件；

1-5.优化求解得到日前的最优目标值以及连续和离散无功调节设备在每一负荷分段内的动作值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1-1，包括：

当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷低谷期时，以所述无功电压系统网损最小为目标函数即F₁进行优化：

$F_1=min\underset{t_l}{\Σ}\frac{P_{\mathrm{lo}ss}}{P_{loss.0}}---\left(1\right)$

其中：

$P_{loss}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{V}_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{V}_j(G_{ij}{\mathrm{cos\θ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\θ}}_{ij})---\left(2\right)$

式(1)中P_loss为所述无功电压系统网损，P_loss.0为网损初始值，t₁为负荷低谷期的时间；式(2)中n为系统的节点数，V_i和V_j为节点i和j的电压值，G_ij和B_ij分别为节点导纳矩阵的电导和电纳，θ_ij为节点i和j的相角差。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1-2，包括：

当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷上升期和高峰期时，以所述无功电压系统网损最小和电压稳定性最高为目标函数即F₂进行优化：

$F_2=min\underset{t_u+t_h}{\Σ}(\mathrm{\α}\frac{P_{loss}}{P_{loss.0}}+\mathrm{\β}\frac{D_v}{D_{v.0}})---\left(3\right)$

其中：

$D_v=min\underset{a=1}{\overset{n}{\Σ}}\left(\frac{V_i}{\sqrt{2V_j^2+2(P_{ij}^{\′}R+Q_{ij}^{\′}X)}}\right)---\left(4\right)$

式(3)中D_v为所述无功电压系统电压稳定指标，D_v.0为电压稳定指标初始值，α、β分别为网损和电压稳定指标的权重系数，t_u、t_h分别为负荷上升期和高峰期的时间；式(4)中n为所述无功电压系统的支路数，中V_i和V_j为支路两端节点i和j的电压值，R和X为相应线路上的电阻和电抗，P′_ij和Q′_ij为线路传输的有功功率和无功功率。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1-3，包括：

当所述负荷预测曲线的变化趋势为负荷下降期时，以所述无功电压系统网损最小和无功备用最多为目标函数即F₃进行优化：

$F_3=\min \underset{t_d}{\Σ}(\mathrm{\α}\frac{P_{loss}}{P_{loss.0}}-\mathrm{\γ}\frac{Q_{back}}{Q_{back.0}})---\left(5\right)$

其中：

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{back}=Q_{g.back}+Q_{c.back}\\ Q_{g.back}=\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}(Q_{gi.\max }-Q_{gi})\\ Q_{c.back}=\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(Q_{cj.max}-Q_{cj})\end{array}\right.---\left(6\right)$

式(5)中Q_back为所述无功电压系统无功备用，即为各个无功调节设备的最大出力与当前出力之差的总和，Q_back.0为所述无功电压系统无功备用初始值，α、γ分别为网损和无功备用的权重系数；t_d为负荷下降期的时间；

式(6)中Q_g.back为发电机的无功备用，Q_c.back为无功补偿设备的无功备用，m为所述无功电压系统发电机台数，Q_gi.max为发电机i所能发的最大无功，Q_gi为其当前所发无功，Q_cj.max为无功补偿设备j所能提供的最大无功补偿量，Q_cj为其当前提供的无功补偿量。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1-4，包括：

优化数学模型的等式和不等式约束条件为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_i-U_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(G_{ij}{\mathrm{cos\δ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\δ}}_{ij})=0\\ Q_i-U_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(G_{ij}{\mathrm{cos\δ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\δ}}_{ij})=0\\ k_{i\min }\≤k_i\≤k_{imax}\\ Q_{g\min }\≤Q_g\≤Q_{gmax}\\ B_{cmin}\≤B_c\≤B_{c\max }\\ N_{ci}\≤N_{ci\max }\\ T_i\≤T_{i\max }\\ U_{imin}\≤U_i\≤U_{i\max }\end{array}\right.---\left(7\right)$

式(7)中P_i为节点i的注入有功功率，Q_i为节点i的注入无功功率，k_i、k_imin和k_imax为变压器分接头档位以及其上下限，δ_ij为节点j与节点i的相角差；Q_g、Q_gmin和Q_gmax为发电机无功及其上下限，B_c、B_cmin和B_cmax为无功补偿电纳及其上下限，U_i、U_imin和U_imax为节点电压及其上下限，N_cimax为无功补偿设备的日调节次数N_ci的上限值，T_imax为变压器档位的日调节次数T_i的上限值。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3，包括：

3-1.根据系统实时状态进行优化决定离散无功调节设备的投切时刻；

3-2.确定该周期所有离散设备动作方案后进行调节，然后在该周期内将离散设备作为常量，针对所述连续无功调节设备进行优化调节；

3-3.当离散调节设备达到在该负荷分段内的目标值后，在该负荷分段内将其当作常量不再进行调节，利用连续调节设备进行无功电压优化控制。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4，包括：

4-1.非线性互补原对偶内点法需要对离散变量以及连续变量进行求解，先将变压器抽头和电容器组数等离散变量按连续变量处理，进行无功优化计算，对其处理如式(7)所示；k_i、B_c为离散变量，将其当作连续量给出其上下限约束进行优化；

4-2.按4-1方法优化计算可得离散变量的两界，然后用所得结果作为初始解，以离散变量的两界构造其非线性互补约束条件，并进行松弛化处理以保证计算收敛性，进行优化求解，如式(8)所示；

$\left\{\begin{array}{c}{k}_i-k_{in}\≥0\\ k_{i(n+1)}-k_i\≥0\\ 0\≤(k_i-k_{in})(k_{i(n+1)}-k_i)\≤\mathrm{\ϵ}\\ Q_{ci}-Q_{cin}\≥0\\ Q_{ci(n+1)}-Q_{ci}\≥0\\ 0\≤(Q_{ci}-Q_{cin})(Q_{ci(n+1)}-Q_{ci})\≤\mathrm{\ϵ}\end{array}\right.---\left(8\right)$

式(8)中k_in、k_i(n+1)为变压器抽头当作连续变量优化得到的两个边界，Q_cin、Q_ci(n+1)为电容器当作连续变量优化得到的两个边界，Q_ci为无功补偿设备i的无功补偿量；ε为松弛变量，随着优化迭代次数的增大，ε也在逐渐减小；按式(8)处理可求得离散变量的最终动作值。