CN105186498A - 一种计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的是一种计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，方法为：（1）自动检测/预测电网中的电压、潮流，并判断是否有超限现象；（2）构造适用于主动配电网电压控制的案例库；（3）当系统识别到配电网中任一母线电压超过界限时，采用案例推理中的最近邻法对案例库进行检索，检索出相似度最高的N个电压控制方法，所述的N为大于1的整数；（4）当系统识别到配电网中任一线路潮流超过限值时，采用约束满足算法计算潮流约束方法；（5）控制方法在线仿真验证；（5）运行成本优化。本发明方法的施行将实时满足配电网运行的安全裕度要求，有效提高配电网运行的可靠性及主动性，同时，为配电网的运行以及短期规划提供指导，达成较好的经济效益和社会效益。

Description

一种计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法

技术领域

本发明涉及一种主动配电网安全运行及预防控制方法。特别是涉及一种计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法。

背景技术

随近年来随着各种新能源发电技术的发展，电动汽车等新型负荷的推广，分布式电源(DistributedGeneration，DG)及新型柔性负荷在配电网的渗透率不断提高。分布式能源的随机性及不可预测性，为配电网的运行与控制提出新的挑战，其中，电压波动，双向潮流问题尤为突出。

现阶段，已有的配网控制管理系统无法完全适应上述变化，只能采取就地消纳和局部控制相结合的方式被动地接纳DG。如：若DER所发电力过剩，系统只能降低或切断DER出力来平衡本地负载，DER无法参与配电网的最优潮流运行；当配电网出现故障时，DER将退出运行或采用孤岛运行，无法与配电自动化实现协调控制；各个MG之间独立运行，缺乏协调，对配电网经济运行和安全性提升效果有限，使得MG自身优势难以充分发挥；需求侧响应以及智能量测体系(AdvanceMeteringInfrastructure,AMI)，由于缺乏有效的综合控制决策系统而难以参与配电网的优化运行。一些配电网运营商不得不采用“lastinfirstoff”的手段，即根据DER并网时间的先后来硬性控制DER的运行状态。

随着配电管理和配电自动化系统的不断完善，使得配电网具有了主动性的特征。主动配电网(ActiveDistributionNetwork，ADN)是一种新型的、区别于微网的大规模分布式电源接入配电网的方式，一方面可以协调控制包括分布式电源、储能装置、可控负荷、需求侧管理等在内的多种分布式能源，加大配电网对可再生能源的接纳能力，提升配电网的资产利用率；另一方面可以满足更加高级的配电自动化应用，可以动态选择经济、可靠的运行方式、拓扑结构，呈现出比传统的配电网更加灵活的运行特征。2010年CIGRE提出了将主动配电网作为未来配网发展的主要技术方向之一。主动配电网的定义是由CIGRE的C6.11工作组提出的，ADN既可以实现对DG、柔性负载和储能等分布式可控资源的主动控制，又可以利用灵活的网络拓扑结构实现潮流的有效管理，并在合理的监管和接入准则基础上，使DG对配电系统提供一定的支撑作用。

近年来，欧盟提出将自动化、通信以及先进的电力电子等技术引入到配电网的主动管理(ActiveDistributionNetworkManagement，ADM)之中，主导了ADM相关示范工程[曾博,刘念,张玉莹,等.促进间歇性分布式电源高效利用的主动配电网双层场景规划方法[J].电工技术学报,2013,28(9):155-163]；美国在主动配电网及其相关领域也开展了大量的研究工作；在我国由国网公司牵头实施的国家高技术研究发展计划(863计划)“主动配电网关键技术研究及示范”也正在开展针对主动配电网条件下的协同优化调度、交互控制技术等方面的研究。

电压的稳定对配电网优化运行，消纳间歇性能源起到主导作用。利用主动配电网的主动性可对不断变化的配电网运行状态进行实时监控及控制，以给出当前运行方式下配电网最优运行状态，在到达配网电压运行限制时采取相应的控制措施，及时调整运行方式，可以极大的提高网络运行的安全性，具有重要现实意义。

线路潮流约束是限制分布式电源渗透率的主要因素之一，也是配电网运营商亟待解决的问题。主动潮流约束旨在主动管理网络可控资源的同时保证潮流约束在限制范围内，确保线路和设备的安全运行。

国内外已开展大量针对配电网电压潮流控制方法的研究工作：Vovos博士等人分别验证了集中式电压控制和分布式电压控制下DG的渗透率。其中，集中式电压控制根据量测系统对网络进行状态估计，然后应用最优潮流(optimalpowerflow,OPF)对DG进行综合调度。而分布式电压控制应用自动电压调整设备(automaticvoltageregulator,AVR)结合分布式电源功率因数调节来对电压进行控制。在两种控制方法下，DG的接入率都有明显的提高。Hird博士等人提出了一种控制AVC继电器的电压控制方法。该方法已经成功的应用于英国的33/11kV变电站。该控制方法包含一个状态估计模块和一个控制器。状态估计模块应用加权最小二乘法和牛顿-拉夫逊法计算网络上每个节点的电压期望值和标准偏差。控制器则将计算出的电压值与限值进行比对，如果存在电压超限现象，控制器则会通过调整AVC的目标电压来控制OLTC的分头位置。Bignucolo博士等人于2008年提出了一种配电管理系统协调控制器(distributionmanagementsystemcoordinatedcontroller.DMSCC)。这种控制方法是将OLTC控制与无功优化管理相协调。另外，DMSCC在控制电压的同时尽量减少对DG有功输出的削减。同样，DMSCC也具备一个状态估计模块，用于加强控制器的效率和前瞻性[10]。Zhou和Bialek教授于2007年提出了一种电压敏感因子的算法，用于存在多个DG的11kV配电网的电压控制中。这种算法通过削减一个或多个DG的有功输出来实现电压控制，而DG有功输出削减的多少，以及哪个DG的有功将会削减，则是由敏感因子决定的。敏感因子是以DG输出最大化和网络损耗最小化为优化目标，并随着网络运行状态的变化而实时变化。

然而，未来大规模的分布式电源将接入配电网，当前的配电网电压潮流控制方法具有以下不足：

1、无论是正常运行状态下还是紧急状态下的电压潮流控制往往是被动的，无法对系统运行安全性情况起到充分的预警作用，不符合当今主动配电网的发展需求；

2、当前的配电网电压潮流控制目标单一，无法充分计及配电网运行时大量外部不确定因素，进而引发系统运行中的潜在安全性隐患；

3、当前配电网多针对电压和潮流其中一个问题设计控制系统，忽略线路潮流约束和节点电压约束之间的相互耦合，及控制策略之间的相互影响；

4、当前的配电网电压潮流控制多采用以损耗最小或分布式电源接入率最高为目标函数，忽略了配电网运营商对运行成本的考虑。

发明内容

针对现有技术上存在的不足，本发明目的是在于提供一种计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制，对配电网电压潮流进行主动控制，为在含多个分布式电源的配电网中实现电压潮流联合控制提供方法。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：

一种计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制，其特征在于，包括如下步骤：

1)首先通过对比量测值与节点电压与线路潮流限值监测网络中的节点电压以及线路潮流以识别系统电压、潮流越限问题；

2)构造适用于主动配电网电压控制的案例库，并通过离线的系统仿真方式或在线反馈方式建立所述案例库；

3)当系统识别到配电网中任一母线电压超过界限时，采用案例推理(CBR)中的最近邻法对案例库进行检索，检索出相似度最高的N个电压控制方法，所述的N为大于1的整数；

4)当系统识别到配电网中任一线路潮流超过限值时,采用约束满足(CS)算法计算潮流约束策略；

5)根据所测得的配电网实时数据对当前网络情况进行仿真，并进行潮流计算，将检索到的N个电压控制方法或潮流约束方法依次验证，选取能成功通过在线验证的且相似度最高的电压或潮流控制方法；

6)根据成本计算方法分别计算各个控制策略的运行成本,包括电压成本以及分布式电源(DG)出力调整成本,将成本最低的控制方法应用于配电网实时仿真系统中，形成闭环控制；

7)将成功应用于配电网实时仿真系统中的电压控制方法，作为新的案例写入案例库中，对未能通过在线验证的电压控制方法降低相似度系数，通过自学习的过程，不断训练案例库，形成更贴近调度运行实际的案例库。

步骤2)所述的适用于主动配电网电压控制的案例库，是建立适用于任何电压等级和拓扑结构的配电网络，案例库遵循IEC61850的数据结构，并能够直接与IED进行通讯和信息交互。

步骤2)所述的离线的系统仿真方式是通过OPF仿真模块中建立不同的目标函数来计算出相应的电压控制方法。

步骤7)所述的在线反馈方式是将调度中心的实际控制方式加入到案例库中，形成更贴近调度运行实际情况的控制策略案例库。

步骤3)所述的最近邻法对案例库进行检索是：

每个参数的相似度因子应用下述公式计算：

$S_i=1-\frac{\left|V_c-V_p\right|}{R}---\left(1\right)$

而案例的整体相似度因子则表示为各个参数相似度因子的总和：

$S_O=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{S}_i\×{\mathrm{\ω}}_i}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_i}---\left(2\right)$

其中,S_i和S_O分别表示单个参数的相似度因子和案例整体的相似度因子；|V_c-V_p|表示某一参数案例库中数值与当前实际案例数值差的绝对值；R表示某一参数数值范围；N表示案例中参数的个数；而ω_i表示根据经验设定的加权因子，根据离线系统仿真和调度中心专家系统的经验，DG的功率输出，变压器分头位置以及靠近DG连接点母线的电压值等都是CBR系统中的重要参数，因此系统给予相对高的加权因子，取值范围为[0.98，1]之间。

采用步骤4)所述的约束满足(CS)的配电网主动潮流管理方法是多约束问题求解的常用方法，通常由一个变量集合X，对应于各个变量的值域D以及一组约束条件C组成：

P_CSP＝(X,D_control,C)(3)

其中变量集合X为有限变量集合，包括可控DG及负荷的定值：

X＝{X_DG1,X_DG2,......,X_DGn,X_load1,X_load2,......,X_loadm}(4)

D则为各个变量的值域范围，例如：

D_DG1＝{1,0},

D_DG2＝{v₁,v₂,...,v_n},(5)

D_load1＝{u₁,u₂,...,u_n},......

而C则为约束条件集合，例如：

$\begin{array}{cc}\begin{array}{c}{C}_{powerflow}=\{\left|S_{ij}\right|\≤S_{ij}^{\max }\}\\ C_{\max DG}=\left\{\max \underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{Gi}\right\}\end{array}& etc\end{array}---\left(6\right)$

其中S_ij和代表线路潮流及其限值，P_Gi为各个DG的有功出力。

步骤5)具体是根据所测得的实时数据对当前网络情况进行仿真，并进行潮流计算，然后将通过最近邻法查询到的N个电压控制方法依次验证，如电压控制方法能够将网络上所有节点都控制在设定的电压限值之内，且不影响电网其他指标的情况下，所述的电压控制方法将通过在线验证模块的考察；反之，不能通过在线验证模块考察的电压控制方法，将从检索到的N个电压控制方法列表中清除。

步骤6)所述对运行成本的计算。运行成本包含电压成本以及分布式电源出力调整成本，电压成本计算如公式(7)所示：

S(V)＝[S(1-V)]^m(7)

其中，S(V)表示电压成本，S和m分别为描述电压成本浴盆曲线形状的常数。

同时考虑到DG出力的削减将在一定程度上影响网络的运行优化及运营商收益，因此功率调整成本如公式(8)所示：

C(P_GN)＝M_P(P_GNmax-P_GN)(8)

C(Q_GN)＝M_Q(Q_GNmax-Q_GN)

其中，C(P_GN)和C(Q_GN)分别表示DG有功和无功功率调整的成本，P_GNmax和Q_GNmax分别为DG有功和无功功率的最大输出值；P_GN和Q_GN分别为DG有功和无功功率期望值；M_P和M_Q为功率调整的单位成本，且通常M_P＞M_Q。C(P_GN)和C(Q_GN)的值随DG功率削减而不断增大，DG的功率成本值增高，从而不断偏离最优运行状态。

将电压成本与功率成本进行叠加，系统的运行成本C_system可以表示为：

$C_{system}=C\left(V\right)+\underset{i}{\overset{n}{\Σ}}\[C\left(P_{{\mathrm{GN}}_i}\right)+C\left(Q_{{\mathrm{GN}}_i}\right)\]---\left(12\right)$

将CBR相似度系数与系统运行成本进行核算，每个检索出的电压控制策略综合评分可以表示为公式(13)。

Score＝(S_O-0.5×C_system)×v(13)其中v表示在线验证指标，当电压控制策略在线验证成功时v＝1，反之，v＝0。本文考虑到CBR案例推理所得相似度系数在节点电压约束中占主导，而系统运行成本则对所推理出的方案进一步进行约束，因此对约束成本取50％进行计算。

本发明的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，既可以用于配电网运行安全的实时在线监测控制系统，为配电网的运行提供实时的指导方案；也可以作为离线计算平台，利用配电网运行的历史数据以及预测的负荷水平，离线计算出配电网的安全经济运行方式，以指导配电网的运行以及短期规划。具有以下优点：

1、CBR可以应用于不同大小，不同拓扑结构的网络中，且计算过程中不会出现不收敛的情况；

2、CBR可以在网络数据出现异常或者模型不精确的情况下完成电压控制方法的推理；

3、CBR案例库中的控制方法主动地控制配网中的DER的运行状态，主动改变网络拓扑结构，DER较大程度承担系统电压控制的责任；

4、CBR案例库中的控制方法可因地制宜，视情况不同优化、组合控制网络中可控资源；

5、CBR可以提供更贴近调度运行实际情况的控制方法；

6、本发明约束满足可以在满足多重约束的条件下使每可控变量得到了一个值域范围内的赋值，该赋值可满足潮流约束的要求；

7、运行成本计算既满足分布式电源出力最大化为的目标，对DG出力的削减约束也在一定程度上影响网络的运行优化及DG运营商收益。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；

图1是CBR电压控制系统软件示意图；

图2是CS潮流管理系统软件示意图；

图3是本发明的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制流程图；

图4是实时仿真测试平台构成示意图；

图5是电压成本示意图；

图6是功率调整成本示意图；

图7是算例配电网络示意图；

图8是配电网产生过电压现象曲线图；

图9是分布式电源有功定值控制曲线图；

图10是OLTC变压器分头调节曲线图；

图11是DG有功定值控制信号以及线路控制前、后潮流曲线图；

图12是包含2次电压越限现象的母线BB3电压幅值曲线图；

图13是变压器分接头定值控制及其实际位置曲线图；

图14是DG有功定值控制信号以及线路控制前、后潮流曲线图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

本发明的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，包含以下功能：

1、自动检测/预测电网中的电压、潮流超限现象；2、在保证系统安全和最大程度保证清洁能源输出的情况下，即时提供电压控制及潮流约束方法；3、专家知识库功能；4、控制方法在线仿真验证；5、运行成本优化。本发明方法的施行将实时满足配电网运行的安全裕度要求，有效提高配电网运行的可靠性及主动性，同时，为配电网的运行以及短期规划提供指导，达成较好的经济效益和社会效益。为此，本发明的方法是计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，为实现以上功能，本发明的方法采用离线与在线相结合的案例式推理(casebasedreasoning,CBR)方法来实现分布式智能电压控制，采用约束满足(constraintsatisfaction,CS)方法来实现线路的潮流约束管理。

CBR是一种类比推理方法，它仿照人类思维模式建立专家系统求解问题，这与人类对自然问题的认知方式相一致。它强调人类在解决问题时，通常依靠以往的经验积累，其核心是对过去类似情况处理经验适当修改来解决新的问题。过去的类似情况及其处理技术被称之为案例(case)。利用过去的案例可评价新问题及求解方案，并且对可能的错误进行预防。

图1阐述了CBR电压控制系统的基本算法，包含了从电压越限监测，到案例推理，从而最终提出控制策略的全过程。CBR电压控制系统首先会根据配电网中的过电压现象特征，在案例库中进行相似度匹配，将检索出的相似案例按照相似度从高到低排列。但是由于案例参数与实际配网参数存在差异，推理出的电压控制方法未必能成功解决实际网络中的过电压问题。因此，CBR电压控制系统增加了在线仿真验证模块，将检索出的电压控制方法应用于当前的过电压问题中，以验证该方法的控制效果。

成功通过在线仿真验证的电压控制方法将计算各自的运行成本，成本最低的可以直接传递给配网调度控制中心，控制中心可根据经验和实际情况直接应用或修改CBR所提供的电压控制方法。实际应用的控制方法和当前过电压现象的各项参数将会形成一个新的案例加入到案例库中，这种反馈机制形成了CBR的自学习过程。

参见标1，基于约束满足算法的潮流管理寻解方法如下：

表1基于CS的PFM寻解过程

图2阐述了CS潮流约束管理的基本算法，包含了从潮流越限监测，满足多重约束并计算可控变量赋值，并验证计算出的策略能否解决潮流越限问题。

如图3所示，本发明的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，包括如下步骤：

1)构造适用于主动配电网电压控制的案例库，并通过离线的系统仿真方式或在线反馈方式建立所述案例库；

一个完备的案例库是CBR电压控制系统至关重要的核心部分，就CBR电压控制系统而言，所述的适用于主动配电网电压控制的案例库，是建立适用于任何电压等级和拓扑结构的配电网络，案例库遵循IEC61850的数据结构，并能够直接与IED进行通讯和信息交互，即可以直接与变电站自动化设备和智能电子装置(intelligentelectronicdevice,IED)进行通讯和信息交互；

所述的离线的系统仿真方式是通过最优潮流(optimalpowerflow,OPF)仿真模块中建立不同的目标函数来计算出相应的电压控制方法；

本发明中OPF目标函数为网损最小且分布式电源发电量最大，可以表示为下式:

等式约束包括：

$P_{G_i}-P_{L_i}-\underset{j=1,j\≠i}{\overset{n_{bus}}{\Σ}}{P}_{ij}(V,\mathrm{\θ},T)=0---\left(4\right)$

$Q_{G_i}-Q_{L_i}+Q_{C_i}-\underset{j=1,j\≠i}{\overset{n_{bus}}{\Σ}}{Q}_{ij}(V,\mathrm{\θ},T)=0---\left(5\right)$

不等式约束包括：

$S_{ij}\≤S_{ij}^{\max }---\left(6\right)$

$V_i^{\min }\≤V_i\≤V_i^{\max }---\left(7\right)$

$P_{G_i}^{\min }\≤P_{G_i}\≤P_{G_i}^{\max }---\left(8\right)$

$Q_{G_i}^{\min }\≤Q_{G_i}\≤Q_{G_i}^{\max }---\left(9\right)$

$Q_{C_i}^{\min }\≤Q_{C_i}\≤Q_{C_i}^{\max }---\left(10\right)$

$t_k^{\min }\≤t_k\≤t_k^{\max }---\left(11\right)$

其中，分别表示为变量，L_ij表示节点i与j之间的有功功率损耗；和分别表示分布式电源节点i的有功和无功功率,；和分别表示节点i处的负荷有功功率和无功功率；P_ij和Q_ij分别表示i与j节点间的有功功率和无功功率；Q_C表示无功补偿吸收或发出的无功；t_k表示第K变压器分接头位置,分别表示第K变压器分接头下限、上限位置；S_ij表示i与j节点间的潮流，表示i与j节点间的最大潮流；V_i表示第i节点时的电压幅值，分别表示第i节点时的最大电压幅值和最小电压幅值；α以及β分别为相应的加权,其中α为正,而β为负，V为电压幅值，θ表示在T时刻电压角度、和表示分布式电源出力最大及最小值。

所述的在线反馈方式是将调度中心的实际控制方式加入到案例库中，形成更贴近调度运行实际情况的控制方法案例库。

2)对配电网电压进行在线监测，当配电网任一母线电压超过界限时，采用CBR中的最近邻法(nearestneighbour,NN)对案例库进行检索，检索出相似度最高的N个电压控制方法，所述的N为大于1的整数；

所述的最近邻法对案例库进行检索是：

每个参数的相似度因子应用下述公式计算：

$S_i=1-\frac{\left|V_c-V_p\right|}{R}---\left(12\right)$

而案例的整体相似度因子则表示为各个参数相似度因子的总和：

$S_O=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{S}_i\×{\mathrm{\ω}}_i}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_i}---\left(13\right)$

其中,S_i和S_O分别表示单个参数的相似度因子和案例整体的相似度因子；|V_c-V_p|表示某一参数案例库中数值与当前实际案例数值差的绝对值；R表示某一参数数值范围；N表示案例中参数的个数；而ω_i表示根据经验设定的加权因子。根据离线系统仿真和调度中心专家系统的经验，DG的功率输出，变压器分头位置以及靠近DG连接点母线的电压值等都是CBR系统中的重要参数，因此系统给予相对较高的加权因子，取值范围为[0.981]之间。

对于某些案例，CBR电压控制系统会检索出多种控制方法，且他们的相似度接近。为此，CBR电压控制系统从调度运行实际出发，为每种控制方法设置了优先因子，优先因子最高的控制方法将作为首选项提供给调度运行中心。

变电站自动化设备对网络中的母线电压值进行实时监测，当电压出现超限情况时，相应的时间、地点(母线位置以及周围负荷情况)和电压值都被详细的记录到电压监测模块当中，当电压超限情况连续并超过一定时间后(时间视不同类型的网络而定)，CBR电压控制系统会认定网络中出现了过电压的现象，并启动电压控制系统。

CBR电压控制系统会收集相关的网络数据，并正式形成一个当前电压超限的案例。CBR电压控制系统开始从案例库中对当前案例进行自动查询，并将查询出的控制方法根据计算出的相似度因子从高到低排列。其中，相似度最高的N个控制方法将用于接下来的在线验证模块。

3)对配电网线路潮流进行在线监测，当配电网任一线路潮流超过界限时，采用CS方法计算潮流约束方法。潮流约束问题由一个变量集合X，对应于各个变量的值域D以及一组约束条件C组成：

P_CSP＝(X,D_control,C)(14)

其中变量集合X为有限变量集合，包括可控DG及负荷的定值：

X＝{X_DG1,X_DG2,......,X_DGn,X_load1,X_load2,......,X_loadm}(15)

D则为各个变量的值域范围，例如：

D_DG1＝{1,0},

D_DG2＝{v₁,v₂,...,v_n},(16)

D_load1＝{u₁,u₂,...,u_n},......

而C则为约束条件集合，例如：

$\begin{array}{cc}\begin{array}{c}{C}_{powerflow}=\{\left|S_{ij}\right|\≤S_{ij}^{\max }\}\\ C_{\max DG}=\left\{\max \underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{Gi}\right\}\end{array}& etc\end{array}---\left(17\right)$

其中S_ij和代表线路潮流及其限值，P_Gi为各个DG的有功出力。

4)根据所测得的配电网电压实时数据对当前网络情况进行仿真，并进行潮流计算，将通过最近邻法检索到的N个电压控制或通过CS方法计算得到的潮流约束管理方法依次验证，选取能成功通过在线验证的控制方法,并计算其运行成本，并将运行成本与相似度系统进行核算最终得到系统综合评分。综合评分最高的控制策略将应用于配电网实时仿真系统中，形成闭环控制；

基于CBR的电压控制策略可提供N种相似度最高的电压控制方案(N为系统预定义的整数)，每个控制方案需要通过在线验证(利用控制方案中的网络参数进行潮流计算)以确保所提出的控制方案能够成功解决电压问题。电压成本根据在线验证结果对电压进行进一步约束，当电压标幺值越接近1，电压成本几乎为零；反之，电压成本将相应出现激增，这样有效地以成本的形式对电压进行了约束控制。根据浴盆曲线模型(图5)，电压成本的计算公式如公式(18)所示：

S(V)＝[S(1-V)]^m(18)

其中，S(V)表示电压成本，S和m分别为描述图5所示浴盆曲线形状的常数。对DG出力的削减将在一定程度上影响网络的运行优化及DG运营商收益。因此，本发明将以线性方式对DG出力调整进行成本核算(图6)，功率成本计算如公式(19)所示：

C(P_GN)＝M_P(P_GNmax-P_GN)(19)

C(Q_GN)＝M_Q(Q_GNmax-Q_GN)

其中，C(P_GN)和C(Q_GN)分别表示DG有功和无功功率调整的成本，P_GNmax和Q_GNmax分别为DG有功和无功功率的最大输出值；P_GN和Q_GN分别为DG有功和无功功率期望值；M_P和M_Q为功率调整的单位成本，且通常M_P＞M_Q。C(P_GN)和C(Q_GN)的值随DG功率削减而不断增大，DG的功率成本值增高，从而不断偏离最优运行状态。

图6展示了2个DG功率调节成本，根据配电网运营商广泛应用的last-in-first-off(LIFO)方式，根据入网时间规定单位功率调整成本，从而约束了DG的功率调整顺序。

将电压成本与功率成本进行叠加，系统的运行成本C_system可以表示为：

$C_{system}=C\left(V\right)+\underset{i}{\overset{n}{\Σ}}\[C\left(P_{{\mathrm{GN}}_i}\right)+C\left(Q_{{\mathrm{GN}}_i}\right)\]---\left(20\right)$

将CBR相似度系数与系统运行成本进行核算，每个检索出的电压控制策略综合评分可以表示为公式(13)。

Score＝(S_O-0.5×C_system)×v(21)其中v表示在线验证指标，当电压控制策略在线验证成功时v＝1，反之，v＝0。本发明考虑到CBR案例推理所得相似度系数在节点电压约束中占主导，而系统运行成本则对所推理出的方案进一步进行约束，因此对约束成本取50％进行计算。

5)将成功应用于配电网实时仿真系统中的电压控制方法，作为新的案例写入案例库中，对未能通过在线验证的电压控制方法降低其相似度系数。通过自学习的过程,不断训练案例库,形成更贴近调度运行实际的案例库。

本发明计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法的仿真结果显示经实时仿真平台的测试，CBR主动电压控制方法能够有效的检测并给出一系列的电压控制措施以达到消除电压超限现象的目的。这些控制措施是在考虑多馈线、多种控制方式的基础上，经过CBR电压控制系统推理得出的。案例库中的控制措施多采取主动负荷定值控制，DG有功和无功调节的方式，而OLTC作为辅助控制方式，这就减少了馈线之间的相互干扰，从而能够分布式解决电压问题。显然，这种方式较传统的仅靠调节OLTC实现电压控制的AVC控制模式更为灵活和有效。CS主动潮流约束方法能有效的检测并计算出潮流约束措施已达到消除潮流越限现象的目的。

同时，在传输数据不连续或者通讯不可靠的情况下，本方法的CBR电压控制以及CS潮流约束系统仍可为系统提供电压、潮流控制方法。实际上，相对输电网，10kV配电网络量测信息冗余度低，采集稳定性差，显然本方法更具有工程实际意义。

6)实时仿真算例

实时(real-time,RT)电力系统仿真平台是基于实际网络重新构造的一个适用于验证控制方法的配电网仿真系统。它既可应用实时测量数据，又可实现闭环测试仿真。网络中的各项参数，例如：负荷量，DG发电量和变压器分头位置等，都来源于所测试配电网的实时/历史数据或者测试者自定义的配置文件。当系统在这个准稳态测试网络模型中检测到参数变化时，系统将自动进行潮流计算分析。

本发明中的RT电力系统仿真平台的另外一个重要特点是可以与变电站自动化设备进行通讯，这是通过应用OPCcontainer和IEC61850标准来实现的。这与实际控制系统与网关的通讯一致，使得该仿真测试更有实际应用价值。图4所示为实时仿真平台的架构。

图7所示的测试网络为包含40条母线，2个DG和3组变压器的10kV辐射状配电网。

为验证上文所述的基于CBR的电压控制方法，基于CS的潮流管理方法，以及联合控制系统，本发明将开展3组算例验证：独立电压控制；独立潮流管理以及联合控制。

1)基于算例系统负荷水平以及分布式电源出力情况，监测各个节点电压，线路潮流水平，并在电压出现越限的情况下，启动CBR电压控制系统，进行案例检索，启动在线验证，并计算通过在线验证策略的运行成本以及系统综合评分；

2)基于算例系统负荷水平以及分布式电源出力情况，监测各个节点电压，线路潮流水平，在线路潮流出现越限的情况下，启动CS潮流约束管理系统，计算控制策略；

3)基于算例系统负荷水平以及分布式电源出力情况，监测各个节点电压，线路潮流水平，电压出现越限的情况下，启动CBR电压控制系统，检索并进行相应控制后，触发线路潮流越限，CS潮流约束管理系统进行潮流管理。

图8中显示了DG2接入点处母线产生过压现象(基于主动并提前感知电压问题的思想,本仿真测试将电压上下限设为±3％,从而为配电网运营商提供充分的时间与策略去解决电压稳定问题)。CBR电压控制策略执行了一系列控制手段以达到将电压恢复到正常的目的，其中包括DG1和DG2有功给定值控制(见图9)以及OLTC调节(见图10)。

图11中显示了Line1潮流越限问题，系统持续观察5秒钟，潮流越限问题仍然存在，CS系统随即根据网络参数进行计算，并遵循LIFO原则，DG1出力削减80％，而DG2出力削减20％，经过在线验证，该策略能够有效地约束线路潮流并不会引发电压越限的问题。DG有功定值控制信号以及线路控制前、后潮流如图11所示。

在正常运行条件下，馈线2中母线BB3于27秒时出现电压低于电压限值情况(见图12)，由于馈线2中不包分布式电源，因此CBR所检索出的电压控制策略为下调分接头位置以提高节点电压(见图13)。系统运行至56秒时，OLTC完成下调分接头控制后，监测系统识别Line2出现潮流越限(见图14)。CS系统根据网络参数进行计算，并于61秒时给出控制方案，即调低分布式电源DG1和DG2出力至40％和80％。当分布式电源出力削减后，母线BB3电压于67秒时再次出现低于限值的情况。系统持续观测母线BB3处电压10秒，此时电压持续上升并返回正常值，因此CBR并未被启动。

从发现电压、潮流超限现象到为调度通信中心提供多个电压控制方法，联合控制系统可以在几秒钟内完成全过程。CBR电压控制系统运算过程不会产生不收敛的现象，且在线验证模块将对推理出的控制方法进行验证，因此CBR总能为系统提供能够解决电压超限问题的控制方法。CS可满足多重约束求解问题，值域可根据实际情况设置，计算快速。对于量测点冗余度较低的10kV配电网，系统只需要对部分重要节点进行数据采集或从状态估测系统中取得估测值。

对含多个DG的10kV配电网，仿真测试结果显示，CBR提供的电压控制方法可以有效的解决电压超限的问题，CS所求解的潮流约束算法可有效消除线路超载现象。根据调度中心的要求，以及以往调度运行的经验，CBR可通过自学习的方式，不断丰富案例库，定制适合该网络的贴近调度运行实际的电压控制方法。同样，在线验证模块大大提高了系统所提供的控制方法的可靠性。

本发明既可以用于配电网运行安全的实时在线监测控制系统，为配电网的运行提供实时的指导方案；也可以作为离线计算平台，利用配电网运行的历史数据以及预测的负荷水平，离线计算出配电网的安全经济运行方式，以指导配电网的运行以及短期规划。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)首先通过对比量测值与节点电压与线路潮流限值监测网络中的节点电压以及线路潮流，用来判断电压、潮流是否越限；

2)构造适用于主动配电网电压控制的案例库，并通过离线的系统仿真方式或在线反馈方式建立所述案例库；

3)当系统识别到配电网中任一母线电压超过界限时，采用案例推理(CBR)中的最近邻法对案例库进行检索，检索出相似度最高的N个电压控制方法，所述的N为大于1的整数；

4)当系统识别到配电网中任一线路潮流超过限值时，采用约束满足算法计算潮流；

5)根据所测得的配电网实时数据对当前网络情况进行仿真，并进行潮流计算，将检索到的N个电压控制方法或潮流约束方法依次验证，选取能成功通过在线验证的且相似度最高的电压或潮流控制方法；

6)根据成本计算方法分别计算各个电压或潮流控制方法的运行成本，包括电压成本以及分布式电源(DG)出力调整成本，将成本最低的控制方法应用于配电网实时仿真系统中，形成闭环控制；

7)将成功应用于配电网实时仿真系统中的电压控制方法，作为新的案例写入案例库中，对未能通过在线验证的电压控制方法降低相似度系数，通过自学习的过程，不断训练案例库，形成更贴近调度运行实际的案例库。

2.根据权利要求1所述的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，其特征在于，步骤2)所述的适用于主动配电网电压控制的案例库，是建立适用于任何电压等级和拓扑结构的配电网络，案例库遵循IEC61850的数据结构，并能够直接与IED进行通讯和信息交互。

3.根据权利要求1所述的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，其特征在于，步骤2)所述的离线的系统仿真方式是通过最优潮流(optimalpowerflow,OPF)仿真模块中建立不同的目标函数来计算出相应的电压控制方法；

所述最优潮流仿真模块的目标函数为网损最小且分布式电源发电量最大，公式为:

等式约束包括：

$P_{G_i}-P_{L_i}-\underset{j=1,j\≠i}{\overset{n_{bus}}{\Σ}}{P}_{ij}(V,\mathrm{\θ},T)=0$

$Q_{G_i}-Q_{L_i}+Q_{C_i}-\underset{j=1,j\≠i}{\overset{n_{bus}}{\Σ}}{Q}_{ij}(V,\mathrm{\θ},T)=0$

不等式约束包括：

$S_{ij}\≤S_{ij}^{\max }$

$V_i^{\min }\≤V_i\≤V_i^{\max }$

$P_{G_i}^{\min }\≤P_{G_i}\≤P_{G_i}^{\max }$

$Q_{G_i}^{\min }\≤Q_{G_i}\≤Q_{G_i}^{\max }$

$Q_{C_i}^{\min }\≤Q_{C_i}\≤Q_{C_i}^{\max }$

$t_k^{\min }\≤t_k\≤t_k^{\max }$

其中，分别表示为变量，L_ij表示节点i与j之间的有功功率损耗；和分别表示分布式电源节点i的有功和无功功率,；和分别表示节点i处的负荷有功功率和无功功率；P_ij和Q_ij分别表示i与j节点间的有功功率和无功功率；Q_C表示无功补偿吸收或发出的无功；t_k表示第K变压器分接头位置,分别表示第K变压器分接头下限、上限位置；S_ij表示i与j节点间的潮流，表示i与j节点间的最大潮流；V_i表示第i节点时的电压幅值，分别表示第i节点时的最大电压幅值和最小电压幅值；α以及β分别为相应的加权,其中α为正,而β为负，V为电压幅值，θ表示在T时刻电压角度、和表示分布式电源出力最大及最小值。

4.根据权利要求1所述的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，其特征在于，步骤7)所述的在线反馈方式是将调度中心的实际控制方式加入到案例库中，形成更贴近调度运行实际情况的控制策略案例库。

5.根据权利要求1所述的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，其特征在于，步骤3)中，所述采用案例推理中的最近邻法对案例库进行检索，检索方法如下：

每个参数的相似度因子S_i应用下述公式计算：

$S_i=1-\frac{\left|V_c-V_p\right|}{R}---\left(1\right)$

而案例的整体相似度因子则表示为各个参数相似度因子的总和S_O：

$S_O=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{S}_i\×{\mathrm{\ω}}_i}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_i}$

其中,S_i和S_O分别表示单个参数的相似度因子和案例整体的相似度因子；|V_c-V_p|表示某一参数案例库中数值V_c与当前实际案例数值V_p之差的绝对值；R表示某一参数数值范围；N表示案例中参数的个数；ω_i表示根据经验设定的加权因子。

6.根据权利要求5所述的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，其特征在于，加权因子ω_i的取值范围为[0.98，1]。

7.根据权利要求1所述的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，其特征在于，所述步骤4)中，所述的采用约束满足算法计算潮流，其方法如下：

设一个变量集合X，对应于各个变量的值域D以及一组约束条件C组成：

P_CSP＝(X,D_control,C)

P_CSP表示潮流约束算法的输出，D_control表示各个控制变量的值域；

其中变量集合X为有限变量集合，包括可控分布式电源及负荷的定值：

X＝{X_DG1,X_DG2,......,X_DGn,X_load1,X_load2,......,X_loadm}

X_DG1，X_load1分别表示分布式电源与负荷的变量；

D则为各个变量的值域范围，设：

D_DG1＝{1,0},

D_DG2＝{v₁,v₂,...,v_n},

D_load1＝{u₁,u₂,...,u_n},......

而C则为约束条件集合，设：

$C_{powerflow}=\{\left|S_{ij}\right|\≤S_{ij}^{\max }\}$

$\begin{array}{cc}{C}_{\max DG}=\left\{max\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{Gi}\right\}& etc\end{array}$

其中S_ij和代表线路潮流及其限值，P_Gi为各个分布式电源的有功出力，C_powerflow和C_maxDG分别为潮流与分布式电源出力的约束；

D_DGi表示第i个可控分布式电源的值域。

8.根据权利要求1所述的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，其特征在于，所述步骤5)中，根据所测得的实时数据对当前网络情况进行仿真，并进行潮流计算，然后将通过最近邻法查询到的N个电压控制方法依次验证。

9.根据权利要求1或8所述的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，其特征在于，所述步骤5)中，电压控制方法能够将网络上所有节点都控制在设定的电压限值之内，且不影响电网其他指标的情况下，则所述的电压控制方法将通过在线验证模块的验证；反之，不能通过在线验证模块验证的电压控制方法，将从检索到的N个电压控制方法列表中清除。

10.根据权利要求1所述的计及运行成本的主动配电网电压潮流联合控制方法，其特征在于，所述步骤6)所述成本计算方法分别计算各个电压或潮流控制方法的运行成本，运行成本包含电压成本以及分布式电源出力调整成本，电压成本计算公式为：

S(V)＝[S(1-V)]^m

其中，S(V)表示电压成本，S和m分别为描述电压成本浴盆曲线形状的常数，V表示电压幅值；

分布式电源出力调整成本，即功率调整成本计算公式为：

C(P_GNi)＝M_P(P_GNmax-P_GNi)

C(Q_GNi)＝M_Q(Q_GNmax-Q_GNi)

其中，C(P_GNi)和C(Q_GNi)分别表示分布式电源有功和无功功率调整的成本，P_GNmax和Q_GNmax分别为分布式电源有功和无功功率的最大输出值；P_GNi和Q_GNi分别为第i个电压控制方法的分布式电源有功和无功功率期望值；M_P和M_Q为功率调整的单位成本，且M_P＞M_Q；

C(P_GN)和C(Q_GN)的值随分布式电源功率削减而不断增大，分布式电源的功率成本值增高，从而不断偏离最优运行状态；

将电压成本与功率成本进行叠加，系统的运行成本C_system可以表示为：

$C_{system}=C\left(V\right)+\underset{i}{\overset{n}{\Σ}}\[C\left(P_{{\mathrm{GN}}_i}\right)+C\left(Q_{{\mathrm{GN}}_i}\right)\]$

将CBR相似度系数与系统运行成本进行核算，每个检索出的电压控制方法综合评分Score公式：

Score＝(S_O-0.5×C_system)×v

其中v表示在线验证指标，当电压控制策略在线验证成功时v＝1，反之，v＝0。