CN107528320A - 基于连续潮流的配电网分布式电源渗透率评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于连续潮流的配电网分布式电源渗透率评估方法，1)获得DG出力随时间变化的曲线，将曲线进行分段线性化形成N段折线；2)对每一段出力线段，利用连续潮流方法评估任意时刻的分布式电源出力渗透率。本发明将连续潮流的方法应用于配电网分布式电源渗透率评估，能够克服常规潮流算法在靠近分岔点处不收敛的情况，能准确计算分布式电源的渗透率。我们对于连续变化的分布式电源出力曲线，采用分线性化的方法，对每一段线性出力段，利用连续潮流的方法连续追踪出力的连续变化，能够更加准确评估系统的分布式电源渗透率。
Description
技术领域
本发明属于配电系统最大输送能力领域，尤其是涉及一种基于连续潮流 的配电网分布式电源渗透率评估方法。
背景技术
近些年，由于传统化石能源日益枯竭、环境问题日益恶化、新能源技术 飞速发展及国家政策的激励，大量的分布式电源(DG)被接入配电网，如何 能在保证系统安全稳定的前提下，尽可能多的消纳分布式电源所发的电能， 提高分布式电源发电利用效率，成为当前研究热点。
由于风、光等一次能源具有随机性，间歇性等不可控因素，分布式发电 机组出力大多具有波动性，无法像常规机组一样按发电计划保证稳定的出力。 以往针对分布式电源出力的问题，通常选取某一时间点的出力来代表这一时 段的出力，没有考虑出力随时间连续变化的因素。
以往，对于分布式电源渗透率的评估方法通常是利用潮流计算程序或者 电力系统仿真软件,通过不断增加分布式电源的出力，并进行潮流计算,直至 发生约束越界,认为此时的分布式电源最大出力即为在当前配电系统中分布 式电源的渗透率。但是这种方法存在两个无法回避的问题，一是，此种方法 只能评估非连续、孤立时间点处的分布式电源渗透率；二是，在靠近系统静 态稳定极限(即分岔点)时，传统潮流计算方法存在不收敛的情况，无法准 确评估分布式电源的渗透率。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于连续潮流的配电网分布式电源渗透 率评估方法，能准确计算分布式电源的渗透率。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
基于连续潮流的配电网分布式电源渗透率评估方法，包含如下步骤：
1)获得DG出力随时间变化的曲线，将曲线进行分段线性化形成N段折 线；
2)对每一段出力线段，利用连续潮流方法评估任意时刻的分布式电源 出力渗透率。
进一步的，在步骤1)中，分段线性化就是沿着出力曲线的起始点分段， 用连续的直线段代替原出力曲线，得到每一段的斜率，之后将各段折线的始 点、末点、斜率存入对照表中。
进一步的，在步骤2中，包括如下步骤：
步骤21，选定计算起始时刻tk,k＝1,；
步骤22，选定评估时段[tk,tk+1],从对照表中读入该时段的数据，计算 起始时刻tk常规潮流，得到连续潮流初始解；
步骤23，利用连续潮流算法评估此时段的渗透率；
步骤24，判断此时段内是否存在电压、电流越限，
若否则计算该时段系统稳定裕度，完成后将K＝K+1，返回步骤22，继续 下一段相邻线段的渗透率计算；
若是则停止此时段的计算，判定此时段内，DG出力渗透率超过系统所能 承受分布式电源功率注入极限，并将K＝K+1，返回步骤22，继续下一段相邻 线段的渗透率计算；
步骤25，判断是否K＝(n-1)，若是则输出各时段渗透率评估结果，若 否则将K＝K+1，返回步骤22，继续下一段相邻线段的渗透率计算。
相对于现有技术，本发明具有以下优势：
连续潮流是将数学上延拓的思想应用到电力系统潮流计算中，通常用于 输电网的静态稳定性分析。本发明将连续潮流的方法应用于配电网分布式电 源渗透率评估，能够克服常规潮流算法在靠近分岔点处不收敛的情况，能准 确计算分布式电源的渗透率。我们对于连续变化的分布式电源出力曲线，采 用分线性化的方法，对每一段线性出力段，利用连续潮流的方法连续追踪出 力的连续变化，能够更加准确评估系统的分布式电源渗透率。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的 示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在 附图中：
附图1为本发明所涉及的DG渗透率评估方法的流程图；
附图2为本发明所涉及的DG连续出力曲线分段线性化说明示例图；
附图3为含有DG的配电系统DG出力的PV曲线。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特 征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
本发明的核心思想是：首先对分布式电源(DG)的出力曲线进行分段线 性化，将连续变化的曲线转化为连续变化的N段折线，通过控制折线段的数 目N，可以更加精准的模拟原出力曲线。其次，对于每一段出力线段，利用 连续潮流的方法评估任意时刻的分布式电源出力渗透率，检验任一运行点是 否满足电压及电流约束。最后，针对每一时段。利用连续潮流的方法计算出 该时段内，DG出力的最大渗透率，计算出该时段内的系统稳定裕度。
本发明基于连续潮流的配电网分布式电源渗透率评估方法包含如下步 骤：
步骤1，获得DG出力随时间变化的曲线，将曲线进行分段线性化形成N 段折线；
步骤2，对每一段出力线段，利用连续潮流方法评估任意时刻的分布式 电源出力渗透率。
在步骤1中，首先读入配电网络数据、负荷数据、DG出力、运行约束条 件，获得DG出力随时间变化的曲线；本实施例如附图2所示，该图为给定 的配电网的一台DG出力随时间变化的曲线，评估时间段为t1至tn，线性化 时间段时间起点为t1,终点为tn，线性化精度为Δt＝tn-tn-1,Δt越小，线性化 精度越高，出力折线段越逼近原出力曲线，分段线性化就是沿着出力曲线， 从t1开始用连续的直线段代替原出力曲线，至终点tn，分成[t1，t2],[t2，t3],……[tn-1，tn],共n-1段斜率分别为k1，k2,k3,……kn-1的折线段， 每一折线段斜率为
之后，将各段折线的始点、末点、斜率存入对照表中。
在步骤2中，包括如下步骤：
步骤21，选定计算起始时刻tk,k＝1；
步骤22，选定评估时段[tk,tk+1],从对照表中读入该时段的数据，计算 起始时刻tk常规潮流，得到连续潮流初始解；
步骤23，利用连续潮流算法评估此时段的渗透率；
步骤24，判断此时段内是否存在电压、电流越限，
若否则计算该时段系统稳定裕度，完成后将K＝K+1，返回步骤22，继续 下一段相邻线段的渗透率计算；
若是则停止此时段的计算，判定此时段内，DG出力渗透率超过系统所能 承受分布式电源功率注入极限，并将K＝K+1，返回步骤22，继续下一段相邻 线段的渗透率计算；
步骤25，判断是否K＝n，若是则输出各时段渗透率评估结果，若否则将 K＝K+1，返回步骤22，继续下一段相邻线段的渗透率计算。
在具体的计算过程中：
传统的常规潮流计算可描述为：
式中，PGi，QGi为节点发电机的功率注入，PLi，QLi为节点发动机的负荷 功率注入，Vi，δi分别为节点的电压幅值和相角，Gij，Bij分别为节点导纳矩 阵对应元素的实部和虚部。
本发明步骤2，采用连续潮流算法，连续潮流数学模型描述如下：
本发明中，λ表示DG出力的功率控制变量，ki表示DG出力的变化方向， 即为步骤1中获得的折线段的斜率。
为了解决本发明的问题，增加一个参数化方程：
z(λ)＝0， (3)
通过对参数的控制，连续的求取z(λ)＝0曲线上的各个稳态解。
上述式(2)、(3)构成连续潮流方程组，定义为连续潮流扩展方程：
f(x,λ)＝0 (4)
式中，X表示系统节点电压的幅值和相角。
连续潮流计算过程包括：参数化、预测、校正、求解修正方程及步长控 制环节。
参数化过程中：
本申请采用局部参数化的方法，选取电压幅值的分量Vk作为局部参数， 参数化方程(3)变为：
选取在计算过程中电压变化最快的节点，作为局部参数。在进行PV曲 线求取时，可以根据曲线本身的特点，动态调整参数的变化步长，这样可以 提高计算效率。
预测过程：
是根据当前已知的精确解，预测下一步计算所需的初始解的过程。常用 的预测方法有割线法和切线法，本申请预测方法采用切线法，过程如下：
计算扩展方程f(x,λ)＝0，在(x0,λ0)点处的切向量：
对f(x,λ)＝0求微分，得fx′dx+fλ′dλ＝0，写成矩阵相乘为：
其中，fx′∈RN×N，fλ′∈RN×1，dx＝[dx1,dx2,...,dxN]T；
求得切向量dx，但是由于方程(6)中未知数的个数为n+1个，无法直 接求取，必须增加一维方程。
在利用局部参数化方法的情况下，通常采用规范化方程：dxk＝±1 (k＝1,2,…,n),与方程(6)联立写成矩阵形式：
式中，ek为规范化的单位向量，维数为n+1,其中只有第k个元素为1， 其余元素均为0。方程右边的±1表示局部参数的变化方向，根据所要求解问 题本身特性确定正负号。本实施例，由于DG功率注入型PV曲线(如附图3 所示)存在先上升后下降的过程，因此，在本实施例中，在连续潮流预测过 程中，上升部分局部参数变化方向取1，下降部分局部参数化变化方向取-1。
为了保证方程(7)不出现无法收敛的问题，ek的下标取变化幅度最大 的分量，即：
dxk＝max{dxi},(i＝1,2,…,N)
其中，由于在刚开始计算时，只有一个精确解，无法按照变化最大分量 的原则选取ek，通常先选择dλ＝1，即k＝n+1。
解方程(7)可以得到[dx,dλ]，假设当前的精确解为[x0,λ0]，则预测值为：
式中δ为步长控制参数。
经过预测过程，得到了下一次潮流计算的初始解[x1,λ1]，根据预测过程 所选取的局部参数，校正过程采取局部校正的方式；
xk是预测过程中选取的变化最大的状态分量，是预测过程得出的预测 值，将上述方程与潮流扩展方程联立得：
再根据预测过程得到的初值，利用牛顿法求解。方程(9)的修正方程 为
求解修正方程得修正量Δxm和Δλm，修正当前值得：
经过多次迭代，最终求得精确解。
在预测过程中，步长控制参数δ用来在预测方向上确定预测值：
本申请中，考虑到计算开始阶段，PV曲线比较平稳，采用较大的步长， 当计算到靠近鞍节点时，此时的曲线已经不是十分平滑，应该采用较小的控 制参数，保证收敛性。
下面以附图2中[t1，t2]和[t2，t3]这两时段内出力曲线为例详细说明 如下：
对应附图2中AB段，时间起点为t1，时间终点为t2，斜率k1>0。利用 连续潮流方法，从t1点开始，以斜率k1为功率变化方向，连续计算每一时 刻的潮流计算，并验证每一时刻配电系统每个节点电压与每条支路电流是否 满足运行约束条件，在整个时段内，只要存在不满足约束条件的时间点，则 停止计算，判定该时段内，DG出力渗透率超过系统所能承受分布式电源功率 注入极限。
如果计算至终点t2均满足约束条件，则说明该时段内，DG功率渗透率 在系统可承受分布电源功率注入极限之内，t2时刻对应的DG出力P2为该时 段内最大渗透功率。
为了求取该时段的系统裕度，继续以t2为时间起点，k1为功率变化方 向进行上述计算，直至系统出现电压或电流越限，或者到达系统稳定极限点 (如附图3中B点)，假定此时B点的DG出力为Pmax，则系统稳定裕度为：
对应附图2中BC段，时间起点为t2，时间终点为t3，斜率k2<0，利用 连续潮流的方法，从t3点开始，以斜率-k2为功率变化方向，连续计算每一 时刻的潮流计算至t2，计算流程同AB段。最终给出该时段内DG出力渗透率 评估结果及系统稳定裕度。
以上所述仅为本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 (4)
1.基于连续潮流的配电网分布式电源渗透率评估方法，其特征在于包含如下步骤：
1)获得DG出力随时间变化的曲线，将曲线进行分段线性化形成N段折线；
2)对每一段出力线段，利用连续潮流方法评估任意时刻的分布式电源出力渗透率。
2.根据权利要求1所述的基于连续潮流的配电网分布式电源渗透率评估方法，其特征在于：在步骤1)中，分段线性化就是沿着出力曲线的起始点分段，用连续的直线段代替原出力曲线，得到每一段的斜率，之后将各段折线的始点、末点、斜率存入对照表中。
3.根据权利要求2所述的基于连续潮流的配电网分布式电源渗透率评估方法，其特征在于：在步骤2中，包括如下步骤：
步骤21，选定计算起始时刻tk,k＝1；
步骤22，选定评估时段[tk,tk+1],从对照表中读入该时段的数据，计算起始时刻tk常规潮流，得到连续潮流初始解；
步骤23，利用连续潮流算法评估此时段的渗透率；
步骤24，判断此时段内是否存在电压、电流越限，
若否则计算该时段系统稳定裕度，完成后将K＝K+1，返回步骤22，继续下一段相邻线段的渗透率计算；
若是则停止此时段的计算，判定此时段内，DG出力渗透率超过系统所能承受分布式电源功率注入极限，并将K＝K+1，返回步骤22，继续下一段相邻线段的渗透率计算；
步骤25，判断是否K＝(n-1)，若是则输出各时段渗透率评估结果，若否则将K＝K+1，返回步骤22，继续下一段相邻线段的渗透率计算。
4.根据权利要求2所述的基于连续潮流的配电网分布式电源渗透率评估方法，其特征在于：在步骤2中，连续潮流方法的计算过程如下：
连续潮流数学模型描述如下：
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式中：λ表示DG出力的功率控制变量，ki表示DG出力的变化方向，即为步骤1中获得的折线段的斜率；
增加一个参数化方程：
z(λ)＝0， (3)
上述式(2)、(3)构成连续潮流方程组，定义为连续潮流扩展方程：
f(x,λ)＝0 (4)。
参数化过程中：
采用局部参数化的方法，选取电压幅值的分量Vk作为局部参数，参数化方程(3)变为：
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</mrow>
选取在计算过程中电压变化最快的节点，作为局部参数；
预测过程：
采用切线法，过程如下：
计算扩展方程f(x,λ)＝0，在(x0,λ0)点处的切向量：
对f(x,λ)＝0求微分，得fx′dx+fλ′dλ＝0，写成矩阵相乘为：
<mrow>
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其中，fx′∈RN×N，fλ′∈RN×1，dx＝[dx1,dx2,...,dxN]T；
求得切向量dx，但是由于方程(6)中未知数的个数为n+1个，无法直接求取，必须增加一维方程；
在利用局部参数化方法的情况下，通常采用规范化方程：dxk＝±1(k＝1,2,…,n),与方程(6)联立写成矩阵形式：
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式中，ek为规范化的单位向量，维数为n+1,其中只有第k个元素为1，其余元素均为0；方程右边的±1表示局部参数的变化方向；在PV曲线上升段，局部参数化VK的变化方向取1，在PV曲线下降段，局部参数化VK的变化方向取-1；
ek的下标取变化幅度最大的分量，即：
dxk＝max{dxi},(i＝1,2,…,N)
在刚开始计算时，先选择dλ＝1，即k＝n+1；
解方程(7)可以得到[dx,dλ]，假设当前的精确解为[x0,λ0]，则预测值为：
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式中δ为步长控制参数；
经过预测过程，得到了下一次潮流计算的初始解[x1,λ1]，根据预测过程所选取的局部参数，校正过程采取局部校正的方式；
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xk是预测过程中选取的变化最大的状态分量，是预测过程得出的预测值，将上述方程与潮流扩展方程联立得：
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<mo>-</mo>
<msubsup>
<mi>x</mi>
<mi>k</mi>
<mi>p</mi>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
再根据预测过程得到的初值，利用牛顿法求解。方程(9)的修正方程为
<mrow>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>f</mi>
<mi>x</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>f</mi>
<mi>&lambda;</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>e</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>&Delta;x</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>&Delta;&lambda;</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msubsup>
<mi>x</mi>
<mi>k</mi>
<mi>p</mi>
</msubsup>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>10</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
求解修正方程得修正量Δxm和Δλm，修正当前值得：
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>&Delta;x</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>&lambda;</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>&Delta;&lambda;</mi>
<mi>m</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
经过多次迭代，最终求得精确解。
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