CN107276096B - 一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法。首先配电网通过潮流计算获得各节点的灵敏度信息；其次各光伏与空调负荷用户根据自身利益上报价格‑调节量模型；在配电网出现电压越限或电压过低等电压问题时，电压集中控制器根据各节点用户的模型及所在节点的灵敏度，以调节成本为目标，建立目标函数确定对各用户的补偿价格；最后各用户根据获得的补偿价格调节自身有功或无功功率，从而实现电压的控制。本发明充分利用了空调负荷的调节能力，并与光伏逆变器的无功调节能力协调，兼顾电网、空调用户、光伏的利益，减少“弃光”，提高可再生能源利用率，为解决分布式光伏接入配电网带来的电压问题提供参考。

Description

一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法

技术领域

本发明涉及电力控制技术领域，尤其涉及一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法。

背景技术

随着能源和环境问题的日益突出，光伏、风电等分布式电源接入配电网已成为配电网发展的重要趋势。分布式光伏接入配电网可实现能量的就地平衡，避免了远距离输电的投资和损耗。同时，清洁、可再生光伏电源的接入可以替代传统的化石能源，改善能源结构。由于光伏电源的输出功率具有随机性、波动性，大量分布式光伏的接入也给电网带来了电压波动与闪变、电压越限等电能质量问题，危害配电网系统的安全稳定运行。

当光伏出力较高而负荷较小时，容易发生电压越限问题。而当光伏出力不足而负荷较大时，则会出现电压过低的问题，传统的解决方案一般集中在电源侧，以调节光伏逆变器无功功率，加装电抗器等无功补偿设备，调用储能等设备吸收过剩的光伏功率或在光伏出力不足时补偿功率缺额等为主，必要时采取切除部分有功出力即“弃光”的手段。上述方案中，由于功率因数限制，调节逆变器无功功率对调节电压的作用有限；加装无功补偿设备和储能设备势必带来额外的投资；“弃光”则降低了可再生能源的利用率。若能在调节电压的同时提高经济性，对进一步提高分布式光伏在配电网中的规模和渗透率将起到推进作用。

随着对智能电网和需求侧响应等方面研究的不断深入，越来越多的人开始关注到空调等柔性负荷在电力系统调控方面的巨大潜力。若能充分发挥空调负荷的调节能力，通过空调负荷增加出力消纳过剩的光伏功率，或空调在光伏出力不足时减少用电，将可弥补光伏自身无功调节能力的不足，同时减少光伏的“弃光”及储能和无功补偿设备的投资，为解决配电网电压问题提供新的思路。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法，以解决现有技术的不足。

本发明的一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法，包括以

下步骤：

步骤10)配电网内各光伏用户根据自身利益上报自身价格-有功调节量模型(具体模型公式已在步骤101)及步骤102)中给出)及价格-无功调节量模型，同时各空调用户根据自身利益上报价格-有功调节量模型(具体模型公式已在步骤103)中给出)；

步骤20)当配电网出现电压越限或电压过低问题时，配电网通过潮流计算(即传统的牛拉法)获得配电网各节点的电压-有功灵敏度矩阵及电压-无功灵敏度矩阵，从而确定安装光伏的节点对电压问题最严重节点的有功电压灵敏度和无功电压灵敏度，以及安装空调负荷的节点对电压问题最严重节点的有功电压灵敏度；

步骤30)配电网电压集中控制器(是现有的控制器，此处不再赘述)根据步骤10)各节点处用户上报的模型及步骤20)各节点上报的灵敏度，以调价价格最低为目标，考虑电压控制约束、光伏和空调的出力约束的约束条件，建立目标函数；

步骤40)求解上述目标函数，将解得的各节点处用户的补偿价格下发至各用户，各用户根据得到的补偿价格调节自身功率，实现电压的控制。

所述步骤10)具体为：

步骤101)所述价格-无功调节量模型为由光伏逆变器损耗费用确定的设定值，不随调节量变化而变化，即：

c_pv,q＝c_q (1)

其中，c _pv,q为光伏无功调节单价；c_q为光伏在调用无功调节能力参与电压控制时因逆变器损耗带来的运行维护费用；

电压越限时，光伏逆变器吸收无功，无功功率为负值，电压过低时，光伏逆变器发出无功，无功功率为正值，无论逆变器吸收无功还是发出无功，调节价格不变；

步骤102)所述价格-有功调节量模型由售电损失、逆变器损耗及用户参与调节意愿组成：

c_pv,p＝c+c_p+k_pvP (2)

其中，P为光伏有功调节量，表示调节过程中光伏切除的有功功率，c_pv,p为光伏有功调节单价；c为实时售电电价；c_p为为光伏在调用有功调节能力参与电压控制时因逆变器损耗带来的运行维护费用；k_pv为光伏用户利益系数，由用户在设定范围内自主确定，表征用户参与调控时希望获得补偿的多少；

该模型用于电压越限时的调节，当电压过低时，光伏不参与有功功率的调节；

步骤103)空调用户按照如下步骤确定价格-有功调节量模型：首先用户定义调节过程中室内希望保持的最高温度、最低温度及理想温度T_max、T_min、T_desire，其次，若为电压越限，将上述三个温度分别与最低价格、最高价格和平均价格对应，若为电压过低，则将上述三个温度分别与最高价格、最低价格和平均价格对应，其中最高、最低价格分别由如下表达式确定：

c_max＝c_avg+k_airσ (3)

c_min＝c_avg-k_airσ (4)

其中，c_max为最高价格，c_min为最低价格，c_avg为平均价格，σ为平均价格的标准差；k_air为空调用户利益系数，由用户在权衡舒适度和收益后确定；

将上述模型中的温度用空调一阶等效热参数模型替换，即得空调用户的价格-有功调节量模型。

所述空调一阶等效热参数模型表达式为：

其中，R为室内等效热阻，T_in,t+1为t+1时刻的室内温度；T_in,t为t时刻室内的温度；T_out,t为t时刻的室外温度；P为t时刻到t+1时刻之间空调的平均功率；R为室内等效热阻；C为室内等效热容；COP为空调能效比，制冷时为负值，制热时为正值；Δt为时间间隔。

所述步骤20)中电压-有功灵敏度矩阵(即为各节点之间的有功灵敏度组成的矩阵，根据潮流计算推导得到)的表达式为：

电压-无功灵敏度矩阵(即为各节点之间的无功灵敏度组成的矩阵，根据潮流计算推导得到)的表达式：

其中，B和G分别为节点导纳矩阵的实部和虚部，P和Q为n阶对角阵，其元素分别为P_i/V_i ²和Q_i/V_i ²；其中，P_i为节点i的有功功率，Q_i为节点i的无功功率，V_i为各节点电压。

上述步骤30)中建立目标函数如下：

其中，N_pv，N_air分别为参与调节的光伏电源与空调台数；c_pv,p,i，c_pv,q,i分别为第i台光伏调节有功和无功的补偿价格；P_pv,i，Q_pv,i分别为第i台光伏有功功率与无功功率调节量；P_air,j，c_air,j分别为第j台空调的调节功率与补偿价格，△t表示时间间隔。

上述步骤30)中考虑电压控制约束、光伏和空调的出力约束的约束条件

具体包括：

(1)电压控制约束

电压控制约束的表达式如下：

其中，ΔU为出现电压问题的节点电压与节点电压参考值之差；N_p,N_q分别为参与有功调节和无功调节的节点数；j_p,i为第i个节点的有功灵敏度；j_q,k为第k个节点的无功灵敏度；P_i为第i个节点的有功调节量；Q_k为第k个节点的无功调节量；α为电压控制允许的最大电压偏差，可根据实际电网的电压级别和调压要求进行确定，该约束要求，各节点的功率调节量在经过灵敏度折算成越限最严重的节点侧的电压调节量后，总的电压调节量与该节点的电压偏差之差保持在±α内，即调节后的电压应保持在1-α至1+α范围内；

(2)各节点调节功率上限约束

对光伏电源有：

P_pv,i≤P_pv,max (10)

Q_pv,i≤Q_pv,max (11)

其中，P_pv,max，Q_pv,max分别为光伏有功、无功功率出力上限，为第i台光伏电源的功率因数；

对空调负荷有：

P_air,i≤P_air,max (13)

其中，P_air,max为空调最大功率；

(3)用户舒适度约束

对于空调负荷，还应满足调节过程中室内温度不超过用户规定的温度上下限，即：

T_min≤T_in,t+1≤T_max (14)。

本发明的有益效果是：

本发明充分发挥空调负荷的调节能力，通过空调负荷增加出力消纳过剩的光伏功率，或空调在光伏出力不足时减少用电，将可弥补光伏自身无功调节能力的不足，同时减少光伏的“弃光”及储能和无功补偿设备的投资，兼顾电网、空调用户、光伏的利益，提高可再生能源利用率，为解决分布式光伏接入配电网带来的电压问题提供参考，有效解决了现有技术的不足。

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1为本发明的整体框图。

图2为本发明中空调负荷的价格-温度分段曲线示意图。

图3为本发明的实施例中采用的IEEE33节点系统示意图。

图4为本发明的实施例中采用所述的光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法前后主馈线各节点电压对比图。

具体实施方式

如图1所示，一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法，包括以下步骤：

步骤10)配电网内各光伏用户根据自身利益上报自身价格-有功调节量模型及价格-无功调节量模型，同时各空调用户根据自身利益上报价格-有功调节量模型；

步骤20)当配电网出现电压越限或电压过低问题时，配电网通过潮流计算获得安装光伏的节点对电压问题最严重节点的有功电压灵敏度和无功电压灵敏度，以及安装空调负荷的节点对电压问题最严重节点的有功电压灵敏度；

步骤30)配电网电压集中控制器根据步骤10)各节点处用户上报的模型及步骤20)各节点上报的灵敏度，以调价价格最低为目标，考虑电压控制约束、光伏和空调的出力约束的约束条件，建立目标函数；

步骤40)求解上述目标函数，将解得的各节点处用户的补偿价格下发至各用户，各用户根据得到的补偿价格调节自身功率，实现电压的控制。

本实施例中，所述步骤10)具体为：

步骤101)所述价格-无功调节量模型为由光伏逆变器损耗费用确定的一定值，不随调节量变化而变化，即：

c_pv,q＝c_q (1)

其中，c _pv,q为光伏无功调节单价；c_q为光伏在调用无功调节能力参与电压控制时因逆变器损耗等原因带来的运行维护费用；

电压越限时，光伏逆变器吸收无功，无功功率为负值，电压过低时，光伏逆变器发出无功，无功功率为正值，无论逆变器吸收无功还是发出无功，调节价格不变；

步骤102)所述价格-有功调节量模型由“弃光”带来的售电损失、逆变器损耗及用户参与调节意愿组成：

c_pv,p＝c+c_p+k_pvP (2)

其中，P为光伏有功调节量，表示调节过程中光伏切除的有功功率；其中，c_pv,p为光伏有功调节单价；c为实时售电电价；c_p为为光伏在调用有功调节能力参与电压控制时因逆变器损耗等原因带来的运行维护费用；k_pv为光伏用户利益系数，由用户在一定范围内自主确定，表征用户参与调控时希望获得补偿的多少；

该模型仅用于电压越限时的调节，当电压过低时，光伏不参与有功功率的调节；

步骤103)空调用户按照如下步骤确定价格-有功调节量模型：首先用户定义调节过程中室内希望保持的最高温度、最低温度及理想温度T_max、T_min、T_desire，其次，若为电压越限，将上述三个温度分别与最低价格、最高价格和平均价格对应，若为电压过低，则将上述三个温度分别与最高价格、最低价格和平均价格对应，其中最高、最低价格分别由如下表达式确定：

c_max＝c_avg+k_airσ (3)

c_min＝c_avg-k_airσ (4)

其中，c_max为最高价格，c_min为最低价格，c_avg为平均价格，σ为平均价格的标准差；k_air为空调用户利益系数，由用户在权衡舒适度和收益后确定；

由此可构成一条分段曲线，电压越限情况下的曲线如图2所示。该分段曲线即为空调用户的价格-温度曲线，将该曲线中的温度用空调一阶等效热参数模型替换，即得空调用户的价格-有功调节量模型。

本实施例中，所述空调一阶等效热参数模型表达式为：

其中，R为室内等效热阻，T_in,t+1为t+1时刻的室内温度；T_in,t为t时刻室内的温度；T_out,t为t时刻的室外温度；P为t时刻到t+1时刻之间空调的平均功率；R为室内等效热阻；C为室内等效热容；COP为空调能效比，制冷时为负值，制热时为正值；Δt为时间间隔。

本实施例中，所述步骤20)中电压-有功灵敏度矩阵的表达式为：

电压-无功灵敏度矩阵的表达式：

其中，B和G分别为节点导纳矩阵的实部和虚部，P和Q为n阶对角阵，其元素分别为P_i/V_i ²和Q_i/V_i ²。

本实施例中，所述步骤30)中建立目标函数如下：

其中，N_pv，N_air分别为参与调节的光伏电源与空调台数；c_pv,p,i，c_pv,q,i分别为第i台光伏调节有功和无功的补偿价格；P_pv,i，Q_pv,i分别为第i台光伏有功功率与无功功率调节量；P_air,j，c_air,j分别为第j台空调的调节功率与补偿价格，△t表示时间间隔。

本实施例中，所述步骤30)中考虑电压控制约束、光伏和空调的出力约束的约束条件具体包括：

(1)电压控制约束

电压控制约束的表达式如下：

其中，ΔU为出现电压问题的节点电压与1.0p.u.之差；N_p,N_q分别为参与有功调节和无功调节的节点数；j_p,i为第i个节点的有功灵敏度；j_q,k为第k个节点的无功灵敏度；P_i为第i个节点的有功调节量；Q_k为第k个节点的无功调节量。α为电压控制允许的最大电压偏差，可根据实际电网的电压级别和调压要求进行确定，该约束要求各节点的调节量在折算到越限最严重的节点侧后带来的电压变化之和与该节点的电压偏差之差在±α范围内，即调节后的电压应保持在1-α至1+α范围内；

(2)各节点调节功率上限约束

对光伏电源有：

P_pv,i≤P_pv,max (10)

Q_pv,i≤Q_pv,max (11)

其中，P_pv,max，Q_pv,max分别为光伏有功、无功功率出力上限，为第i台光伏电源的功率因数；

对空调负荷有：

P_air,i≤P_air,max (13)

其中，P_air,max为空调最大功率；

(3)用户舒适度约束

对于空调负荷，还应满足调节过程中室内温度不超过用户规定的温度上下限，即：

T_min≤T_in,t+1≤T_max (14)

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细的说明。

本实施例在IEEE33节点系统中进行本发明所述光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法在电压越限情况下的仿真验证，IEEE33节点系统，如图3所示。

33个节点中包括5个安装光伏电源的节点，5个安装空调负荷的节点，设置室外温度为34℃，室内温度为26℃。空调用户指定的最高温度、最低温度与理想温度分别为26℃、18℃及22℃，各节点空调负荷初始时均以最小功率运行以维持室内温度不超过26℃。空调用户利益系数k_air＝2，光伏用户利益系数k_pv＝0.001。光伏有功调节和无功调节的运行维护成本分别为0.005元/kW和0.009元/kvar。实时售电电价及空调调节的平均价格为0.5元/kW·h。

首先确定各用户上报自身价格-调节量模型。对光伏无功调节的价格始终为0.009元/kvar，有功调节的价格为(0.505+0.001P)元，对空调，调节价格为(0.0099P+0.2942)元。

设某时刻由于光伏出力过剩导致配电网出现电压越限，如图4所示，主馈线末端17号节点电压越限最严重，已超过1.08p.u.，因此通过潮流计算获得各节点对17号节点的电压灵敏度。各节点参与调节的用户情况及电压灵敏度情况如表1所示。

确定目标函数并求解，解得各节点的补偿价格如表2所示。可见本次调控利用了无功电压灵敏度较高的4个节点的无功调节能力和有功灵敏度较高的15号节点的有功调节能力。

将补偿价格下发至各用户，各用户根据获得的补偿价格调整功率情况如表3所示。

表1各节点用户类型及电压灵敏度

表2各节点补偿价格

表3各用户功率调节情况

由图4可见，调节后所有越限节点的电压均下降至1.05p.u.以下，完成了电压越限的控制。综合表1、表2、表3可见，本发明所述的方法充分利用了灵敏度较高节点的调节能力，优先利用调节成本较低的光伏无功调节能力，并与空调负荷的有功调节能力相配合，最大程度减少光伏的“弃光”。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (5)

1.一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤10)配电网内各光伏用户根据自身利益上报自身价格-有功调节量模型及价格-无功调节量模型，同时各空调用户根据自身利益上报价格-有功调节量模型；

步骤20)当配电网出现电压越限或电压过低问题时，配电网通过潮流计算获得配电网各节点的电压-有功灵敏度矩阵及电压-无功灵敏度矩阵，从而确定安装光伏的节点对电压问题最严重节点的有功电压灵敏度和无功电压灵敏度，以及安装空调负荷的节点对电压问题最严重节点的有功电压灵敏度；

步骤30)配电网电压集中控制器根据步骤10)各节点处用户上报的模型、步骤20)光伏节点上报的有功电压灵敏度、无功电压灵敏度和空调负荷节点上传的有功电压灵敏度，以调价价格最低为目标，考虑电压控制约束、光伏和空调的出力约束的约束条件，建立目标函数；

步骤40)求解上述目标函数，将解得的各节点处用户的补偿价格下发至各用户，各用户根据得到的补偿价格调节自身功率，实现电压的控制；

所述步骤10)具体为：

步骤101)光伏用户的所述价格-无功调节量模型为由光伏逆变器损耗费用确定的设定值，不随调节量变化而变化，即：

c_pv,q＝c_q (1)

其中，c_pv,q为光伏无功调节单价；c_q为光伏在调用无功调节能力参与电压控制时因逆变器损耗带来的运行维护费用；

电压越限时，光伏逆变器吸收无功，无功功率为负值，电压过低时，光伏逆变器发出无功，无功功率为正值，无论逆变器吸收无功还是发出无功，调节价格不变；

步骤102)所述价格-有功调节量模型由售电损失、逆变器损耗及用户参与调节意愿组成：

c_pv,p＝c+c_p+k_pvP (2)

其中，P为光伏有功调节量，表示调节过程中光伏切除的有功功率，c_pv,p为光伏有功调节单价；c为实时售电电价；c_p为为光伏在调用有功调节能力参与电压控制时因逆变器损耗带来的运行维护费用；k_pv为光伏用户利益系数，由用户在设定范围内自主确定，表征用户参与调控时希望获得补偿的多少；

该模型用于电压越限时的调节，当电压过低时，光伏不参与有功功率的调节；

步骤103)空调用户按照如下步骤确定价格-有功调节量模型：首先用户定义调节过程中室内希望保持的最高温度、最低温度及理想温度T_max、T_min、T_desire，其次，若为电压越限，将上述三个温度分别与最低价格、最高价格和平均价格对应，若为电压过低，则将上述三个温度分别与最高价格、最低价格和平均价格对应，其中最高、最低价格分别由如下表达式确定：

c_max＝c_avg+k_airσ (3)

c_min＝c_avg-k_airσ (4)

其中，c_max为最高价格，c_min为最低价格，c_avg为平均价格，σ为平均价格的标准差；k_air为空调用户利益系数，由用户在权衡舒适度和收益后确定；

将上述模型中的温度用空调一阶等效热参数模型替换，即得空调用户的价格-有功调节量模型。

2.如权利要求1所述的一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法，其特征在于，所述空调一阶等效热参数模型表达式为：

其中,T_in,t+1为t+1时刻的室内温度；T_in,t为t时刻室内的温度；T_out,t为t时刻的室外温度；p1为t时刻到t+1时刻之间空调的平均功率；R为室内等效热阻；C为室内等效热容；COP为空调能效比，制冷时为负值，制热时为正值；Δt为时间间隔。

3.如权利要求1所述的一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤20)中电压-有功灵敏度矩阵的表达式为：

电压-无功灵敏度矩阵的表达式：

其中，B和G分别为节点导纳矩阵的实部和虚部，P和Q为n阶对角阵，其元素分别为P_i/V_i ²和Q_i/V_i ²；其中，P_i为节点i的有功功率，Q_i为节点i的无功功率，V_i为各节点电压。

4.如权利要求1所述的一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤30)中建立目标函数如下：

其中，N_pv，N_air分别为参与调节的光伏电源与空调台数；c_pv,p,i，c_pv,q,i分别为第i台光伏调节有功和无功的补偿价格；P_pv,i，Q_pv,i分别为第i台光伏有功功率与无功功率调节量；P_air,j，c_air,j分别为第j台空调的调节功率与补偿价格，△t表示时间间隔。

5.如权利要求4所述的一种光伏与空调负荷协调优化的配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤30)中考虑电压控制约束、光伏和空调的出力约束的约束条件具体包括：

(1)电压控制约束

电压控制约束的表达式如下：

其中，ΔU为出现电压问题的节点电压与节点电压参考值之差；N_p,N_q分别为参与有功调节和无功调节的节点数；j_p,i为第i个节点的有功灵敏度；j_q,k为第k个节点的无功灵敏度；P_i为第i个节点的有功调节量；Q_k为第k个节点的无功调节量；α为电压控制允许的最大电压偏差，可根据实际电网的电压级别和调压要求进行确定，该约束要求，各节点的功率调节量在经过灵敏度折算成越限最严重的节点侧的电压调节量后，总的电压调节量与该节点的电压偏差之差保持在±α内，即调节后的电压应保持在1-α至1+α范围内；

(2)各节点调节功率上限约束

对光伏电源有：

P_pv,i≤P_pv,max (10)

Q_pv,i≤Q_pv,max (11)

其中，P_pv,max，Q_pv,max分别为光伏有功、无功功率出力上限，为第i台光伏电源的功率因数；

对空调负荷有：

P_air,i≤P_air,max (13)

其中，P_air,max为空调最大功率；

(3)用户舒适度约束

对于空调负荷，还应满足调节过程中室内温度不超过用户规定的温度上下限，即：

T_min≤T_in,t+1≤T_max (14)。