CN107732920A - 光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法 - Google Patents

光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，为了增加波动时的电压安全性，建立主动配电网确定性电压控制模型。通过IGDT理论可以在不确定参数存在的情况下得到鲁棒解。基于IGDT理论考虑光伏出力不确定的电压控制建立两层鲁棒电压控制模型，上层目标函数为光伏发电出力的波动幅度，下层目标函数为电压偏移量。为方便求解，利用KKT条件把双层模型转换成单层模型。本方法可增加光伏出力波动时的电压安全性。

Description

光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法
技术领域
本发明涉及一种配电网电压安全控制的技术领域，具体的是，一种考虑光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法。
背景技术
随着化石能源的枯竭和生态环境的恶化，基于光伏的分布式电源(DistributedGeneration,DG)在主动配电网的渗透率迅速增长，配电网将从被动单向的供电网络转变为功率双向流动的有源网络。光伏发电受光照强度影响其出力易于波动，会对主动配电网的安全运行造成威胁，特别是配电网电压安全难以保证，电压偏移成为主动配电网运行的重要约束有载调压变压器和投切电容器等传统电压控制手段可有效调节配电网电压，但是在光伏发电渗透率较高的主动配电网中，这些控制难以灵活地适应由于光伏出力频繁波动带来的电压偏移问题。如果采用控制性能更好的SVG等先进的无功补偿技术，但投资成本往往较大。因此，考虑光伏出力波动性大，基于确定性光伏出力预测值的配电网电压控制可靠性差，提出新的控制方法实现鲁棒电压控制很有必要。
目前，针对主动配电网电压控制的研究已有报道。有文献提出一种以控制变量变化最小为目标的日内调节DG出力的控制策略，并保证电压满足日前给定运行范围。有文献将基于自动电压控制(AVC)的集中式电压协调控制策略应用于含分布式电源的高压配电网络，并取得了相当的成果，但这种控制策略需要统一处理主动配电网大量设备参数的大量数据，过程复杂且计算量大。又有文献提出通过识别网络电压波动情况推理出相似度最高且切实可行的电压控制方案，然后进行在线验证以评估方案的可靠性。但当DG数量较多时，控制系统网络通信压力大，无法做到实时响应。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种考虑光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，在光伏发电出力在波动情况下，增加主动配电网的电压安全性。
本发明按以下技术方案实现：
一种光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制模型，建立了考虑光伏发电出力不确定性的主动配电网两层鲁棒电压控制模型，并将两层鲁棒电压控制模型转换为单层鲁棒电压控制模型以便求解。
具体实施步骤如下：
步骤一：输入主动配电网节点信息、潮流约束、电压约束、分布式电源出力约束、分布式电源和主网交换功率约束、无功补偿约束、光伏出力的波动幅度等数据。
步骤二：根据主动配电网节点信息，为了便于有效地对电压进行约束控制，选取浴盆曲线函数为控制目标函数，建立主动配电网确定性电压控制模型。
步骤三：IGDT方法是在求解过程中保证目标值在可接受范围内，最大化光伏发电出力波动，从而获得一组鲁棒决策解。
步骤四：基于IGDT理论，建立考虑光伏出力不确定的电压控制两层模型，其中，上层目标函数为光伏发电出力的波动幅度，下层目标函数为电压偏移量。
步骤五：利用KKT条件，把双层控制模型转换成单层模型。
优选的是，步骤二所述的建立主动配电网确定性电压控制模型，避免电压出现越界，当电压没有越界时，控制目标函数值较小，当电压出现越界时，目标函数的值能急剧增大，以便有效的对电压进行控制。为达到这一目的，本发明采用浴盆曲线为控制目标函数，约束条件为潮流约束、节点电压约束、支路电流约束、分布式电源和主动配电网之间的功率交换约束、无功补偿约束。
优选的是，步骤三所述的IGDT理论，该方法在求解过程中保证目标值在可接受范围内的同时，最大化变量的不利波动，从而获得一组鲁棒决策解。这里所谓的解的鲁棒性是指在满足某种接受程度的预设目标值的情况下，不确定变量在给定波动范围内任意波动时决策都是可行的。参数的最大允许扰动范围与对目标值的要求息息相关，该方法能定量地表示出它们之间的关系。
优选的是，步骤四所述建立两层鲁棒电压控制模型，上层目标函数为光伏发电出力的波动幅度，约束条件为潮流约束、节点电压约束、支路电流约束、分布式电源和主动配电网之间的功率交换约束、无功补偿约束、电压偏移约束。下层目标函数为电压偏移量，约束条件为光伏发电出力的波动幅度。
本发明有益效果：
1、本方法建立了考虑光伏发电出力不确定性的主动配电网两层鲁棒电压控制模型，并将两层鲁棒电压控制模型转换为单层鲁棒电压控制模型以便求解；
2、本方法可增加光伏出力波动时的电压安全性；
3、本方法在求解过程中保证目标值在可接受范围内的同时，最大化变量的不利波动，从而获得一组鲁棒决策解。
附图说明
图1是光伏发电不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法研究流程；
图2是修改过的IEEE-33节点配电网图；
图3是光照强度曲线；
图4是各类负荷功率百分比曲线；
图5是场景1电压最大值和最小值变化曲线；
图6是场景2电压最大值和最小值变化曲线；
图7是场景3电压最大值和最小值变化曲线；
图8是光伏发电系统无功功率变化曲线；
图9是IGDT方法最大化变量不利波动示意图。
具体实施方式
为了进一步说明考虑光伏发电不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，下面结合附图对本发明的实施方式进行详细说明。
图1为该考虑光伏发电不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法研究方法步骤流程图。
一种光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，考虑光伏出力波动对配电网电压的影响，通过建立主动配电网鲁棒电压控制模型控制配电网节点电压，具体实施步骤如下：
步骤一：输入主动配电网节点信息、潮流约束、电压约束、分布式电源出力约束、分布式电源和主网交换功率约束、无功补偿约束、光伏出力的波动幅度等数据。
步骤二：根据主动配电网节点信息，为了便于有效地对电压进行约束控制，选取浴盆曲线函数为控制目标函数，建立主动配电网确定性电压控制模型。主动配电网电压控制目的是使节点电压尽可能接近额定值，避免出现电压越界。当电压没有越界时，控制目标函数值较小。当电压出现越限时，目标函数值能够急剧增大，以便有效地对电压进行约束控制。为达到这一目的，本文选取浴盆曲线函数为控制目标函数：
式中，N为主动配电网节点数量；Vi为节点I的电压幅值；ki为可调变量，取值由节点i的电压幅值的安全下限和上限Vi min和Vi max决定，由ki＝1/(1-Vi min)计算得到。
约束条件如下：
对于辐射状主动配电网中的任意节点i，其节点注入功率方程为：
式中，rij和xij表示支路ij的电阻和电抗；Pi和Qi表示节点i净注入有功和无功功率；Pij和Qij表示支路ij的首端有功和无功功率；Iij表示流过支路ij的电流；u(i+1)和u(i-1)表示节点i的上游和下游节点集合。
主动配电网节点i的电压方程为：
(Vi)2＝(Vj)2+2(rijPij+xijQij)-(Iij)2[(rij)2+(xij)2] (4)
式中，Vi表示节点i的电压幅值；Iij表示节点i和节点j之间电流为，由下式计算得到：
(Iij)2＝[(Pij)2+(Qij)2]/Vi 2 (5)
主动配电网安全运行需要满足如下节点电压约束条件：
Vi min≤Vi≤Vi max (6)
假设DG运行在最大功率点追踪(MPPT)模式，且光伏逆变器接口的电力电子装置具有灵活调节的特性。主动配电网安全运行，分布式电源出力需要满足如下约束条件：
式中，Pi∈DG表示节点i上的DG的注入功率；和表示节点i上的DG的注入功率的安全下限；i∈DG表示节点i上的分布式电源。
主动配电网具有分布式电源，可与主网进行功率交换。由于主动配电网内分布式电源的出力会影响主网安全运行，因此交换功率需要满足如下约束条件：
式中，Pi∈SUB和Qi∈SUB为交换功率；和为交换功率的安全上下限；i∈SUB表示节点i上为变电站节点。
主动配电网电压控制主要手段包括调整DG无功功率出力和无功补偿装置无功功率注入。本文以连续无功补偿装置为例，其需要满足如下约束条件：
式中，Qi∈COM为i上的无功补偿装置的无功功率注入；和为i上的无功补偿装置的无功功率注入的安全上下限；i∈COM表示节点i上装有无功补偿装置。
步骤三：IGDT是一种针对优化模型中存在不确定参数而获得鲁棒解的方法，其优点是无需知道不确定参数的详细概率分布。如图9所示，该方法在求解过程中保证目标值在可接受范围内的同时，最大化变量的不利波动，从而获得一组鲁棒决策解。这里所谓的解的鲁棒性是指在满足某种接受程度的预设目标值的情况下，不确定变量在给定波动范围内任意波动时决策都是可行的。参数的最大允许扰动范围与对目标值的要求息息相关，该方法能定量地表示出它们之间的关系。
考虑如下最优化问题，目标函数为：
约束条件为：
H(u,d)＝0 (13)
G(u,d)≤0 (14)
式中，u为不确定参数；d是决策变量。
IGDT理论中，不确定参数的实际值u围绕预测值的波动描述如下：
式中，α为不确定参数的波动幅度；表示不确定参数u偏离预测值的范围不大于
因此，不确定参数的波动幅度的鲁棒性最优为
式中，Fexp为时模型(12)-(14)的最优目标函数值。ρ为偏差因子，即目标函数F大于Fexp的偏差程度，表示决策者对由于参数u的不确定而造成的目标函数偏移的容忍程度。
步骤四：基于IGDT理论，建立考虑光伏出力不确定的电压控制两层模型，其中，上层目标函数为光伏发电出力的波动幅度，下层目标函数为电压偏移量。
上层模型目标函数为：
约束条件为：
式(2)～式(11) (19)
C≤Cexp(1+σ) (20)
式中，Cexp为时模型(1)-(11)的最优目标函数值；σ为偏差因子，即电压偏移C大于Cexp的偏差程度，表示决策者对由于参数Pi∈DG的不确定而造成的电压偏移的容忍程度。σ越小，表示决策者的风险回避程度越大。
主动配电网中，光伏出力Pi∈DG不确定，假设不确定为π，则有
因此，下层模型目标函数：
约束条件为：
式中，β为光伏发电出力的波动幅度。
步骤五：利用KKT条件，把双层控制模型转换成单层模型。目标函数为：
约束条件为：
C≤Cexp(1+σ) (25)
式(2)～式(11) (30)。
具体应用实施例：
参照图1，输入主动配电网节点信息、潮流约束、电压约束、分布式电源出力约束、分布式电源和主网交换功率约束、无功补偿约束、光伏出力的波动幅度等数据。
如图2所示，配电网采用修改后的IEEE-33节点配电系统。将5个光伏发电系统分别接入节点9、15、21、24、32，其中PV1～PV2额定功率为0.5MVA，PV3～PV5额定功率为1MVA。在变电站节点0上装有5组电容器进行无功补偿，每组电容器容量为0.3Mvar。光照强度变化曲线如图3所示。负荷功率变化曲线如图4所示。其中节点1上无负荷，节点2、3、4上的负荷类型为类型1，节点19、23上的负荷类型为类型3，其余节点上的负荷类型为类型2，负荷变化过程中功率因数保持不变，其中负荷类型1和类型3的功率因数为0.85，负荷类型2的功率因数为0.95。各个节点的峰值负荷为中的负荷值。
接着，参照图1建立模型，首先根据主动配电网节点信息，为了便于有效地对电压进行约束控制，选取浴盆曲线函数为控制目标函数，建立主动配电网确定性电压控制模型；接着基于IGDT理论，建立考虑光伏出力不确定的电压控制两层模型，其中，上层目标函数为光伏发电出力的波动幅度，下层目标函数为电压偏移量；最后，利用KKT条件，把双层控制模型转换成单层模型。
为了展现本发明的效果，本实施例设定了三个场景进行实施：
1)场景1：在光伏电源离网的情况下
由于光伏离网，因此配电网电压主要受负荷变化影响，所有节点电压最大值和最小值变化曲线如图5所示。从图5可以看出，所有节点电压最大值和最小值均在安全范围0.95pu～1.05pu之内，因此满足规定电压要求。
2)场景2：光伏电源以单位功率因数并网运行
此场景中，配电网电压不仅受负荷变化影响，还受并网光伏电源出力的影响，所有节点电压最大值和最小值变化曲线如图6所示。从图6可以看出，在大约10:00到14：00期间，电压最小值大于0.95pu满足规定要求，但是电压最大值大于1.05pu，因此电压越上限，不满足规定要求。
基于仿真结果，统计了电压越限节点最大电压偏差及电压时间合格率，如表1所示。其中时间合格率为电压在0.95pu～1.05pu之间的时间比上总的仿真时间。从表1可以看出，采用单位功率因数进行光伏电源并网控制，配电网部分节点电压会越上限。其中节点15最大电压偏差最大，电压合格率也最低。
表1
3)场景3：光伏电源采用提出控制方法参与电网电压控制
为了避免电压越限，采用本文所提的鲁棒电压控制方法。所有节点电压最大值和最小值变化曲线如图7所示。从图7可以看出，由于所提鲁棒电压控制方法中的目标函数采用浴盆曲线模型，电压最大值在快要越过电压上限后，会快速恢复到0.95pu～1.05pu范围内，因此本文所提鲁棒电压控制方法能有效避免由光伏电源出力波动造成的电压越限问题。
在所提的鲁棒电压控制中，光伏电源改变无功出力进行调压，各光伏电源无功出力曲线如图8所示。从图8可以看出，在00:00到24:00期间PV1～PV3无功功率出力为零。而由于PV4和PV5附近节点在8:00到17:00期间电压可能越上限，因此PV4和PV5吸收无功功率。而在19:00到23:00期间，PV5附近节点电压接近电压下限，因此PV5发出无功功率以提升电压。
如上所述，根据实施例可以看出，光伏发电出力易于波动，会造成主动配电网电压越限问题。本文首先建立了考虑光伏发电和无功补偿的主动配电网确定性电压优化控制模型。在此基础上，引入IGDT方法构建了考虑光伏发电出力不确定性的主动配电网两层鲁棒电压控制模型。为了便于求解，采用KKT方法将两层鲁棒电压控制模型转换为单层鲁棒电压控制模型。所提方法在修改的IEEE-33节点配电网系统上进行了仿真验证，通过分析光伏电源离网、光伏电源以单位功率因数并网运行和光伏电源采用提出控制方法参与电网电压控制三种场景的配电网电压最大最小曲线发现，所提方法可以有效的解决由于光伏出力波动造成的电压越限问题。
对本发明的实施方式进行了说明，但应该认为，本次所公开的实施方式在所有的方面都是示例而不是限制性内容。本发明的范围由权利要求表示，包括与权利要求等同的意思以及范围内的所有变更。

Claims (8)

1.一种光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，其特征在于：建立了考虑光伏发电出力不确定性的主动配电网两层鲁棒电压控制模型，并将两层鲁棒电压控制模型转换为单层鲁棒电压控制模型以便求解。
2.根据权利要求1所述的光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，其特征在于，具体实施步骤如下：
步骤一：输入主动配电网节点信息、潮流约束、电压约束、分布式电源出力约束、分布式电源和主网交换功率约束、无功补偿约束、光伏出力的波动幅度数据；
步骤二：根据主动配电网节点信息，为了便于有效地对电压进行约束控制，选取浴盆曲线函数为控制目标函数，建立主动配电网确定性电压控制模型；
步骤三：IGDT方法是在求解过程中保证目标值在可接受范围内，最大化光伏发电出力波动，从而获得一组鲁棒决策解；
步骤四：基于IGDT理论，建立考虑光伏出力不确定的电压控制两层模型，其中，上层目标函数为光伏发电出力的波动幅度，下层目标函数为电压偏移量；
步骤五：利用KKT条件，把双层控制模型转换成单层模型。
3.根据权利要求2所述的光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，其特征在于：
所述步骤二中建立主动配电网确定性电压控制模型，避免电压出现越界，当电压没有越界时，控制目标函数值较小，当电压出现越界时，目标函数的值能急剧增大，以便有效的对电压进行控制；为达到这一目的，采用浴盆曲线为控制目标函数；
约束条件为潮流约束、节点电压约束、支路电流约束、分布式电源和主动配电网之间的功率交换约束、无功补偿约束。
4.根据权利要求2所述的光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，其特征在于：
所述步骤二中的取浴盆曲线函数为控制目标函数：
<mrow> <mi>min</mi> <mi> </mi> <mi>C</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msub> <mi>k</mi> <mi>i</mi> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>10</mn> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，N为主动配电网节点数量；Vi为节点I的电压幅值；ki为可调变量，取值由节点i的电压幅值的安全下限和上限Vi min和Vi max决定，由ki＝1/(1-Vi min)计算得到。
5.根据权利要求2所述的光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，其特征在于：所述步骤三中的IGDT理论，该方法在求解过程中保证目标值在可接受范围内的同时，最大化变量的不利波动，从而获得一组鲁棒决策解；这里所谓的解的鲁棒性是指在满足某种接受程度的预设目标值的情况下，不确定变量在给定波动范围内任意波动时决策都是可行的；参数的最大允许扰动范围与对目标值的要求息息相关，该方法能定量地表示出它们之间的关系。
6.根据权利要求2所述的光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，其特征在于，所述步骤三中目标函数为：
<mrow> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> <mi>d</mi> </munder> <mi>F</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>u</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>12</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
约束条件为：
H(u,d)＝0 (13)
G(u,d)≤0 (14)
式中，u为不确定参数；d是决策变量。
7.根据权利要求6所述的光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，其特征在于，
IGDT理论中，不确定参数的实际值u围绕预测值的波动描述如下：
<mrow> <mi>u</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>U</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>,</mo> <mover> <mi>u</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>15</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
<mrow> <mi>U</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>,</mo> <mover> <mi>u</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>{</mo> <mi>u</mi> <mo>|</mo> <mo>-</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mfrac> <mrow> <mi>u</mi> <mo>-</mo> <mover> <mi>u</mi> <mo>^</mo> </mover> </mrow> <mover> <mi>u</mi> <mo>^</mo> </mover> </mfrac> <mo>&amp;le;</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>}</mo> <mo>,</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <mn>0</mn> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>16</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，α为不确定参数的波动幅度；表示不确定参数u偏离预测值的范围不大于
因此，不确定参数的波动幅度的鲁棒性最优为
<mrow> <mover> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>~</mo> </mover> <mrow> <mo>(</mo> <mi>d</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mo>{</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>:</mo> <mi>F</mi> <mo>&amp;le;</mo> <msup> <mi>F</mi> <mi>exp</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <mi>&amp;rho;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>}</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>17</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，Fexp为时模型(12)-(14)的最优目标函数值；ρ为偏差因子，即目标函数F大于Fexp的偏差程度，表示决策者对由于参数u的不确定而造成的目标函数偏移的容忍程度。
8.根据权利要求2所述的光伏发电出力不确定性的主动配电网鲁棒电压控制方法，其特征在于：所述步骤四中建立两层鲁棒电压控制模型，上层目标函数为光伏发电出力的波动幅度，约束条件为潮流约束、节点电压约束、支路电流约束、分布式电源和主动配电网之间的功率交换约束、无功补偿约束、电压偏移约束；
下层目标函数为电压偏移量，约束条件为光伏发电出力的波动幅度。
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