CN105426985B - 一种适应于屋顶光伏接入的城市配电网电压分布优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种配电网电压分布优化方法，特别涉及一种适应于屋顶光伏接入的城市配电网电压分布优化方法，首先输入配电网初始数据，其次结合光伏电源运行在有功出力最大，无功补偿容量最小的状态，计算临界阻抗比RX _cri ；基于光伏出力间歇性特点，使用马尔科夫链的状态预测模型，概率估计电压越限概率P _r (λ)；再次通过实时监测系统阻抗比与临界阻抗比RX _cri 比较，选择判断电压调节方式，最后通过配电网控制中心分配家庭储能调度方案。本发明通过基于气象数据的光伏出力预测和估算电压越限概率，结合到配电网阻抗比较大的特点，引入临界阻抗比，判断电压调节方式，能够有效解决屋顶光伏接入城市配电网引起的电压问题，为调度中心提供解决方案。

Description

一种适应于屋顶光伏接入的城市配电网电压分布优化方法

技术领域

本发明涉及一种配电网电压分布优化方法，特别涉及一种适应于屋顶光伏接入的城市配电网电压分布优化方法。

背景技术

光伏发电系统是一种将光能转化为电能的发电技术，在全球气候变暖、环境恶化、资源短缺的背景下，光伏发电技术以其清洁，无污染，可持续的特点得到了世界各国的广泛关注。分布式光伏发电是光伏发电系统的一种形式，与传统的电能集中生产，分散消费不同，分布式光伏发电将能源就地转化，就地消纳，是一种新型的能源消费方式，具有广阔发展空间和前景。分布式光伏发电相比大型集中式光伏发电站，它可以将相同容量的光伏电量分散在城市配电网负荷中心附近，解决了大规模电能在传输环节中的损耗问题，同时也解决了输电线路的建设成本问题，具有显著的经济效益。

屋顶光伏是目前应用最广泛的一种分布式光伏发电系统，是未来配电网光伏发电的主要形式。将城市建筑物的屋顶作为太阳能电池安装地点，最大程度减少建筑阴影对光伏发电的影响。大多数屋顶光伏发电系统并网运行，将太阳能电池发出的电能直接接入汇流箱，汇流箱经过逆变器接入直流配电柜，直流配电柜一方面与建筑的直流负荷相连，另一方面与并网型光伏逆变器相连，并网型光伏逆变器将直流电逆变之后将统一接入交流配电柜，最后经由交流配电柜将太阳能电池发出的电能接入到配电网中。

随着我国经济的发展，城市规模不断扩大，能源消费需求不断提高，城市屋顶光伏发电系统拥有非常广阔的发展前景，但是由于我国光伏市场整体发展水平不高，运营管理不成熟，光伏产业自身的市场竞争力不足，屋顶光伏发电系统发展一直比较滞后。同时，由于光伏发电的间歇性与不可控性导致的配电网电压质量问题，也制约着屋顶光伏发电系统的发展。然而，电动汽车与家庭储能技术的飞速发展解决了380/220V低压配电网中储能与无功调节能力不足的缺陷，为城市屋顶光伏接入配电网提供了有利条件。针对未来城市配电网大规模接入屋顶光伏系统后引起的电压问题，为此需要一种简单、有效的电压优化方法，解决配电网对分布式光伏电源的接纳问题。

发明内容

本发明的目的为解决现有技术的上述问题，提供一种在保证电能质量要求的前提下适应于屋顶光伏接入的城市配电网电压分布优化方法，为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种适应于屋顶光伏接入的城市配电网电压分布优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：根据含屋顶光伏与储能的指定配电网，输入配电网系统的参数,包括输入网络拓扑结构、基准电压、基准容量、线路参数、系统阻抗比、历史负荷水平、光伏接入容量与位置、储能系统容量与位置、气象数据，从而作为指定配电网的初始参数，用于建立含光伏电源与储能的配电网电压分布优化模型；

步骤2：根据历史负荷水平与气象数据，当配电网运行在峰值负荷和屋顶光伏电源有功出力达到最大时，光伏逆变器无功补偿容量限制为Q_G的状态下，计算系统临界阻抗比RX_cri作为选择电压分布优化依据，并选择电压分布优化的调压方式；

步骤3：根据历史负荷水平与气象数据，结合光伏电源出力的间歇性和负荷水平的不可控性，建立离散空间的马尔科夫链状态预测模型，并以历史负荷水平和气象数据为基础，估算电压越限概率P_r(λ)来判断是否需进行电压分布优化；

步骤4：根据调压方式确定基于下垂控制的储能系统调压参数，并计算下垂控制系数m_v与临界电压U_cri，确定各储能系统补偿容量的大小；

步骤5：根据配电网极限运行状态，计算配电网系统潮流，确定为满足系统电压水平约束条件的储能系统补偿容量。

优选地，所述调压方式包括光伏逆变器调压和逆变器与储能协调调压，通过比较系统阻抗比R/X与临界阻抗比RX_cri的大小来选择调压方式。

优选地，所述配电网电压分布优化模型包括：选取配电变压器低压侧母线作为系统平衡节点、确定系统潮流等式约束条件、电压水平约束条件、支路电流约束条件、屋顶光伏电源出力约束条件、储能充放电功率容量约束条件和支路负荷容量约束条件。

优选地，所述下垂控制系数m_v和临界电压

满足如下表达式：

式中，P_G,max和P_L,max分别为最大光伏出力和最大负荷有效值；U_max为最大电压幅值，U_expexted为电压期望值；

U_cri＝U_max-(m_v×ΔP_max)，

其中，ΔP_i＝m_v(U_i-1),i＝1,2,…,n，ΔP_max＝max{ΔP₁,ΔP₂,…,ΔP_n}。

优选地，所述光伏逆变器无功补偿容量限制Q_G满足：

式中，P_G(k)和S(k)分别为第k个光伏逆变器有功功率与额定容量。

优选地，所述的系统潮流等式约束条件满足：

式中，e_i和f_i分别为i节点电压实部和虚部；G_ij和B_ij分别为节点导纳矩阵中的电导和电纳；P_i、Q_i、U_i分别为第i节点注入有功功率、无功功率和电压幅值大小。在本发明中，所述电压水平约束条件满足：

U_imin≤U_i≤U_imax，式中，U_imin和U_imax分别为节点最小和最大电压幅值；

所述支路电流约束条件满足：

式中，θ_ij为i节点与j节点相位差；I_ijmax为最大电流幅值。

所述屋顶光伏电源出力约束条件满足：

式中，P_PV(k)和Q_PV(k)分别为第k个光伏电源的有功与无功功率，

为第k个光伏电源的容量限制。

所述储能充放电功率容量约束条件满足：

式中，和

分别为第l个储能最大充放电有功和无功功率。

所述支路负荷容量约束条件满足：

式中，

和分别为第m个负荷有功、无功和容量限制。

所述马尔科夫链状态预测模型满足：

α₀＝Pr{NetGen_N＝a}，Pr{NetGen_N+1＝b|NetGen_N＝a}＝Pr_ab则：

式中，NetGen_N表示第N时刻的网络状态，N是一年24*365个时刻，α₀是系统某一时刻发生a状态的概率；Pr_ab为系统在某一时刻发生a状态到下一时刻发生b状态的转化概率；m＝1,2,…,24*365-N。

当系统发生电压越限时，系统电压从正常状态到非正常状态的转化概率Pr(λ)：

而

K表示系统第一次发生电压越限的时刻，N取1,2,3…,24*365。

本发明由于采用了以上技术方案，本发明具有如下有益效果：

本发明通过比较配电网阻抗比，引入临界阻抗比作为判断电压调节方式的依据，同时为充分利用光伏逆变器的无功调压能力与最大化利用储能，采用概率估算的方法，建立基于气象数据的马尔科夫链状态预测模型，估算电压越限概率，以经济手段调动用户侧积极响应控制侧下发的调度计划，可以有效解决低压配电网中储能与无功调节能力不足的缺陷，能够有效解决屋顶光伏接入城市配电网引起的电压问题，为调度中心提供解决方案和改善电压质量，为城市屋顶光伏接入配电网提供了有利条件。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实例或现有技术中的技术方案，下面将对实施实例或现有技术描述中所需要的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一种适应于屋顶光伏接入的城市配电网电压分布优化方法的流程图。

图2是本发明一种适应于屋顶光伏接入的城市配电网电压分布优化方法的光伏逆变器无功容量示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实例中的附图，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。基于发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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，一种适应于屋顶光伏接入的城市配电网电压分布优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：根据含屋顶光伏与储能的指定配电网，输入配电网系统的参数,包括输入网络拓扑结构、基准电压、基准容量、线路参数、系统阻抗比、历史负荷水平、光伏接入容量与位置、储能系统容量与位置、气象数据，从而作为指定配电网的初始参数，用于建立含光伏电源与储能的配电网电压分布优化模型；所述配电网电压分布优化模型包括：选取配电变压器低压侧母线作为系统平衡节点、确定系统潮流等式约束条件、电压水平约束条件、支路电流约束条件、屋顶光伏电源出力约束条件、储能充放电功率容量约束条件和支路负荷容量约束条件。

在本发明中，所述输入配电网系统的参数表示为：

(1)、所述的系统潮流等式约束条件表示为：

式中，G_ij和B_ij分别为节点导纳矩阵中的电导和电纳；e_i(t)和f_i(t)分别为t时刻i节点电压实部和虚部；P_i(t)为PQ节点和PV节点t时刻的注入功率；Q_i(t)为PQ节点t时刻的注入无功功率；U_i(t)为PV节点t时刻的电压大小。

(2)、所述电压水平约束条件为：

U_imin≤U_i(t)≤U_imax；

式中，U_imin和U_imax分别取0.9与1.07作为最小和最大电压值，则有

0.9≤U_i(t)≤1.07_。

(3)、所述支路电流约束条件为：

式中，θ_ij(t)为t时刻i节点与j节点相位差；I_ijmax为最大电流幅值。

(4)、所述屋顶光伏电源出力约束条件表示为：

式中，P_PV(k)和Q_PV(k)分别为第k个光伏电源的有功与无功功率；

为第k个光伏电源的容量限制。

(5)、所述储能充放电功率容量约束条件表示为：

式中，

和

分别为第l个储能最大充放电有功和无功功率。

(6)、所述支路负荷容量约束条件表示为：

式中，和

分别为第m个负荷有功、无功和容量限制。

步骤2：根据历史负荷水平与气象数据，当配电网运行在峰值负荷和屋顶光伏电源有功出力达到最大时，光伏逆变器无功补偿容量限制为Q_G的状态下，计算系统临界阻抗比RX_cri作为选择电压分布优化依据，并选择电压分布优化的调压方式；所述调压方式包括光伏逆变器调压和逆变器与储能协调调压，通过比较系统阻抗比R/X与临界阻抗比RX_cri的大小来选择调压方式。

在本发明中，所述光伏逆变器无功补偿容量限制Q_G表示为：

式中，P_G(k)和S(k)分别为第k个光伏逆变器有功功率与额定容量。在给定的发电容量S_G下光伏逆变器的有功输出P_G与无功输出Q_G满足如图2所示的矢量关系，图2是光伏逆变器无功容量示意图，其中，S_max是光伏逆变器能够提供的最大容量限制，Q_Gmax是光伏逆变器发出的无功功率限制，光伏逆变器的发电容量S_G满足最大容量约束限制。

步骤3：根据历史负荷水平与气象数据，结合光伏电源出力的间歇性和负荷水平的不可控性，建立离散空间的马尔科夫链状态预测模型，并以历史负荷水平和气象数据为基础，估算电压越限概率P_r(λ)来判断是否需进行电压分布优化；

(1)、根据历史气象数据，建立马尔科夫链状态预测模型：

α₀＝Pr{NetGen_N＝a}，Pr{NetGen_N+1＝b|NetGen_N＝a}＝Pr_ab，

式中，NetGen_N表示第N时刻的网络状态，N取一年24*365个时刻；α₀是系统某一时刻发生a状态的概率；

Pr_ab为系统在某一时刻发生a状态到下一时刻发生b状态的转化概率，m表示在状态N之后所有的状态，m＝1,2,…,24*365-N，即N可取1～24*365。

(2)当系统发生电压越限时，系统电压从正常状态到非正常状态的转化概率Pr(λ)：

而

其中，K表示系统第一次发生电压越限的时刻，若系统电压没有越限，则K＝0，N取1,2,3…,24*365。

步骤4：根据调压方式确定基于下垂控制的储能系统调压参数，并计算下垂控制系数m_v和临界电压U_cri，确定各储能系统补偿容量的大小；在本发明实施例中所述下垂控制系数m_v和临界电压U_cri满足如下：

U_cri＝U_max-(m_v×ΔP_max)

式中，P_G,max和P_L,max分别为最大光伏出力和最大负荷有效值，U_max为最大电压幅值，U_expexted为电压期望值，电压期望值取1p.u，则：

ΔP_i＝m_v(U_i-U_expected),i＝1,2,…,n；

当电压期望值取1时，则有：

ΔP_i＝m_v(U_i-1),i＝1,2,…,n；

式中，ΔP_max＝max{ΔP₁,ΔP₂,…,ΔP_n}。

步骤5：根据配电网极限运行状态，计算配电网系统潮流，确定为满足系统电压水平约束条件的储能系统补偿容量。通过计算配电网潮流可以确定网络状态，根据确定的网络状态与电压上下限的约束，根据下垂系数m_v，计算出储能有功补偿部分ΔP_i；由配电网控制中心为各家庭储能系统制定电能补偿方案，辅以经济手段调动用户侧积极响应。

以上所述仅为发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种适应于屋顶光伏接入的城市配电网电压分布优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：根据含屋顶光伏与储能的指定配电网，输入配电网系统的参数，从而作为指定配电网的初始参数，用于建立含光伏电源与储能的配电网电压分布优化模型，所述配电网电压分布优化模型包括选取配电变压器低压侧母线作为系统平衡节点、确定系统潮流等式约束条件、电压水平约束条件、支路电流约束条件、屋顶光伏电源出力约束条件、储能充放电功率容量约束条件和支路负荷容量约束条件，所述系统潮流等式约束条件满足：

式中，ei和fi分别为i节点电压实部和虚部；Gij和Bij分别为节点导纳矩阵中的电导和电纳；Pi、Qi、Ui分别为第i节点注入有功功率、无功功率和电压幅值大小；

步骤2：根据历史负荷水平与气象数据，当配电网运行在峰值负荷和屋顶光伏电源有功出力达到最大时，光伏逆变器无功补偿容量限制为QG的状态下，计算系统临界阻抗比RXcri作为选择电压分布优化依据，并选择电压分布优化的调压方式，所述调压方式包括光伏逆变器调压和逆变器与储能协调调压，通过比较系统阻抗比R/X与临界阻抗比RXcri的大小来选择调压方式，所述光伏逆变器无功补偿容量限制QG满足：

式中，PG(k)和S(k)分别为第k个光伏逆变器有功功率与额定容量；

步骤3：根据历史负荷水平与气象数据，结合光伏电源出力的间歇性和负荷水平的不可控性，建立离散空间的马尔科夫链状态预测模型，并以历史负荷水平和气象数据为基础，估算电压越限概率Pr(λ)来判断是否需进行电压分布优化；

步骤4：根据调压方式确定基于下垂控制的储能系统调压参数，并计算下垂控制系数mv与临界电压Ucri，确定各储能系统补偿容量的大小，所述下垂控制系数mv和临界电压Ucri满足如下表达式：

式中，PG,max和PL,max分别为最大光伏出力和最大负荷有效值；Umax为最大电压幅值，Uexpexted为电压期望值；

U_cri＝U_max-(m_v×ΔP_max)，

其中，ΔP_i＝m_v(U_i-1),i＝1,2,…,n，ΔP_max＝max{ΔP₁,ΔP₂,…,ΔP_n}；

步骤5：根据配电网极限运行状态，计算配电网系统潮流，确定为满足系统电压水平约束条件的储能系统补偿容量。

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