CN109449947A - 孤岛微电网无功电压控制能力评估方法及其优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，该方法将电压偏差、电压波动、电压谐波、静态无功支撑能力、暂态无功支撑能力五个指标通过层次分析法进行综合，最终得到一个综合无功电压控制能力指标，利用该指标可进行孤岛微电网无功电压控制能力评估。本发明还提出以上述评估方法求解得到的URPVCI指标和等年投资成本为目标函数，以分布式电源容量和储能装置调压模式为决策变量，综合微电网母线功率平衡约束、母线电压运行范围约束，构建无功电压控制能力优化模型，采用多目标粒子群算法进行模型求解，得到满足多个目标的无功电压控制能力优化方案，从而帮助设计人员进行规划设计。

Description

孤岛微电网无功电压控制能力评估方法及其优化方法

技术领域

本发明涉及孤岛微电网电压控制领域，特别涉及一种孤岛微电网无功电压控制能力评估方法及其优化方法。

背景技术

可再生能源由于其出力的随机性、波动性难以预测，若直接并入配电网会造成用户电能质量下降，威胁系统的安全稳定。故通常以灵活微电网的形式有效整合，利用分布式可再生能源实现对偏远地区的可靠供电。

微电网从类型上主要可以分为并网型微电网和孤岛型微电网，并网型微电网主要以外部大电网为支撑电网正常运行，可以看作为大电网的子网，大电网为微电网提供无功功率调节从而维持电压稳定。并网型微电网因其能实现能量双向流动，具有鲁棒性强的特点，成为当前微电网示范工程的主流。孤岛型微电网一般应用于远离大电网的偏远地区，如海岛、山区等地区。对于偏远地区来说，一方面缺少柴油机之类的常规电源支撑整个微电网的电压水平；另一方面因为地理位置偏离大电网，微电网并网成本过高，因为上述两个原因，导致目前孤岛型微电网鲁棒性相较于并网型更弱。孤岛微电网需要自给自足，没有外部网络作支撑的特性，使得相关设计规划人员在规划孤岛微电网时有必要对其无功电压控制能力有一个清晰的认知，如何评估优化偏远地区孤岛微电网的无功电压控制水平是当前的一大技术难题。在这一背景下，对孤岛型可再生能源高渗透率微电网无功电压能力的评估优化成为了必然趋势。

当微电网孤岛运行时，微电网内部的负荷只能由微电网电源自己平衡，缺少大电网作为后备保障和支撑，同理，微电网的无功电压控制也都需要由微电网内部各分布式电源来稳定调节。当前孤岛微电网电压控制能力受到分布式电源容量、网架结构、电网电压水平以及控制策略等多方面影响。当前可再生分布式电源大多通过电力电子设备并入电网进行发电，电源容量大小决定了分布式电源无功出力的大小，但是项目成本、并网电压大小和控制方式的不同会影响分布式无功出力的大小；网架结构主要影响网损大小；目前较为主要的控制策略为主从控制和对等控制。主从控制策略即在微电网设置一个或多个分布式电源作为主控电源，主控电源逆变器采用V/f控制来稳定整个微电网的频率与电压，而其他分布式电源采用PQ控制或下垂控制，协助主控电源共同达到整个系统的功率平衡与电压稳定。主从控制虽然能在一定程度上保证孤岛微电网的无功电压稳定，具有一定的无功控制能力，但是该策略对于主控电源容量具有很高的要求和依赖性，结合当前大容量常规蓄电池造价高的条件，对于偏远落后地区的孤岛微电网而言，很难找到一个可靠性高、经济性好的分布式电源。而对等控制策略则让微电网内部每个分布式电源均采用下垂控制，当系统内发生负荷变化时，不平衡功率由所有分布式电源一起承担，以使系统的功率重新平衡。对等控制策略不再依赖于某一个或几个主控电源，实现了分布式电源的“即插即用”。然而以下垂控制分布式电源组网的对等结构孤岛微网，因为系统内不同分布式电源位置的分散性以及下垂系数的不同，可能产生不同的稳态值，从而产生电压幅值差及频率差。对等控制下影响整个孤岛微电网的无功控制能力的因素较多。由上述可知，在孤岛微电网中，单从一个方面静态地对孤岛微电网进行无功电压控制能力的评估，是不够全面细致的，所以有必要构建一个全面的孤岛微电网无功电压控制能力评估方法对电网的无功控制能力进行量化，有利于在规划设计时更加方便相关人员对孤岛微电网进行评估优化。

发明内容

针对现有无功电压控制能力评估中存在的问题，本发明提供一种孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，该评估方法能够准确、定量的描述当前孤岛微电网的无功电压控制水平，从而为进行孤岛微电网规划设计提供重要的参考依据。

本发明在上述孤岛微电网无功电压控制能力评估方法的基础上，还提出一种优化方法，该方法结合经济性指标，通过建立优化模型，可以得到满足多个目标的无功电压控制能力优化方案，从而在规划设计时帮助设计人员对孤岛微电网进行评估优化。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，包括步骤：

S1、结合孤岛微电网的运行特征，从孤岛微电网综合无功电压控制能力这个维度设定综合无功电压控制能力指标URPVCI这一个一级指标；

S2、在步骤S1所述的URPVCI这个一级指标下，构建其二级指标，即：电压偏差指标VD、电压波动合格率指标VF、电压谐波指标VH、静态无功支撑能力指标SRSC、暂态无功支撑能力指标TRSC；

S3、根据步骤S1、S2中构建的一至二级指标，构建孤岛微电网无功电压控制能力评估模型，采用层次分析法，对评估模型中各个指标的权重求解；

S4、实际应用中，将当前孤岛微电网中各个二级指标的数值代入评估模型，即得到当前孤岛微电网中URPVCI这一指标值。通过该指标值可实现对当前孤岛微电网无功电压控制能力的定量评估。

优选的，在步骤S2中，所述电压偏差指标VD计算公式如下：

其中，U为母线实际电压有效值，U_N为母线额定电压有效值。

优选的，在步骤S2中，所述电压波动合格率指标VF的计算公式如下：

其中，n_bad为单位时间内超过电压波动限值(0.01p.u.)的电压变动次数；n为单位时间内电压变动次数。

优选的，在步骤S2中，所述电压谐波指标VH的计算公式如下：

其中：

其中，U_I为基波电压均方根值，U_H为总谐波电压均方根值，U_h为第h次谐波电压均方根值。

优选的，在步骤S2中，所述静态无功支撑能力指标SRSC的计算公式如下：

其中，Q_sfact为系统负荷增长至电压临界失稳时系统内所有电源实际输出的无功功率，Q_lim为系统内所有电源理论上可输出的无功功率。

优选的，在步骤S2中，所述暂态无功支撑能力指标TRSC的计算公式如下：

其中：α为设定系数，且0＜α＜1，|ΔU_m|为系统发生短路故障在故障清除后恢复稳态期间出现的母线电压偏差最大值，U_N为母线额定电压有效值，Δt_m为系统发生短路故障在故障清除后母线电压偏差达到最大所需的时间，Δt_s为系统发生短路故障在故障清除后母线电压恢复并保持在允许范围内所需的最短时间。

优选的，在步骤S3中，采用层次分析法，对评估模型中各个二级指标的权重求解的步骤是：

S301、按照“专家打分法”对评估模型中的5个二级指标进行两两比较打分，构建判断矩阵A，判断矩阵中每个元素a_kl，同时令a_lk＝1/a_kl；

k＝1，…，5，1＝1，…，5，n＝5；

S302、计算判断矩阵的最大特征值λ_max，对判断矩阵进行排序及一致性检验，计算公式如下：

其中，CI为判断矩阵的一般一致性指标，CR为判断矩阵的一般随机性一致比率，RI为判断矩阵的平均一致性指标值，N_A为判断矩阵阶数；只有当CR＜0.1时，才能说明判断矩阵满足一致性要求，否则需要重新构建判断矩阵直到满足条件为止，得到最终的判断矩阵A_op；

其中，RI的值是这样得到的：随机地从1-9及其倒数中抽取数字构造1000个样本的正互反矩阵，这样构造的判断矩阵最不一致，求其一致性指标的平均值；

S303、计算判断矩阵A_op的最大特征值对应的特征向量V_max，求取各二级指标权重值ω_k：

其中，N_{A_op}为判断矩阵A_op的阶数，v_k为特征向量V_max中的元素。

优选的，所述步骤S4中，计算当前孤岛微电网中各个二级指标的数值，然后按照下列公式计算综合无功控制能力指标URPVCI：

其中，F_k代指各个二级指标值。

孤岛微电网无功电压控制能力优化方法，包括：以上述评估方法求解得到的URPVCI指标和等年投资成本为目标函数，以分布式电源容量和储能装置调压模式为决策变量，综合微电网母线功率平衡约束、母线电压运行范围约束，构建无功电压控制能力优化模型，采用多目标粒子群算法进行模型求解，得到满足多个目标的无功电压控制能力优化方案。

优选的，所述构建无功电压控制能力优化模型，该模型的优化目标函数为：

min f₁＝URPVCI

其中，f₁为URPVCI指标，f₂为等年投资成本，m为分布式电源系统个数，C_DGi为第i个分布式电源系统单位容量投资成本，S_{DGi_ma2x}为第i个分布式电源系统额定容量，r为贴现率，L_i为第i个分布式电源系统使用年限；这里所述的电源系统含整流/逆变器。

该模型的决策变量为：

第i个分布式电源容量S_{DGi_max}，第i个储能装置调压模式SIGNAL_i；其中，0≤S_{DGi_max}≤S_seti，其中，S_seti为设定的第i个分布式电源容量上限，V/F控制指电压频率控制模式；

约束条件包括微电网母线功率平衡约束和母线电压运行范围约束，具体是：

母线功率平衡约束：

且有：

0≤P_DGi≤S_{DGi_max}×cosθ_i；

-S_{DGi_max}×sinθ_i≤Q_DGi≤S_{DGi_mx}×sinθ_i；

其中，N为微电网母线总数，U_i为母线i的电压，G_ij和B_ij分别为母线i和j之间线路电导和电纳，δ_ij为母线i和j的电压相角差，P_DGi和Q_DGi分别为母线i分布式电源注入的有功和无功功率，P_Li和Q_Li分别为母线i负荷有功和无功功率，Q_Ci为母线i无功补偿容量，θ_i为母线i分布式电源额定功率因数角，P_{L_max}为微电网年峰值负荷，备用系数β为设定系数；

母线电压运行范围约束为：

U_{i_min}≤U_i≤U_{i_max}

其中，U_{i_min}和U_{i_max}分别为母线i电压的上、下限。

优选的，采用多目标粒子群算法对无功电压控制能力优化模型进行求解，步骤是：

S401、初始化，包括在约束条件范围内随机产生粒子群的初始位置及速度，即各母线接入的分布式电源初始容量及储能装置的初始调压模式，粒子种群大小，即每代种群中的方案数、设定最大迭代次数；

S402、根据当前粒子位置，即各分布式电源容量和储能装置的调压模式，调用Power Factory/DIgSILENT仿真程序计算综合无功电压控制能力指标URPVCI和等年投资成本；

S403、更新领导粒子，即挑选目标函数值最优的粒子作为领导粒子，也即综合无功电压控制能力指标URPVCI和等年投资成本最优的粒子；

S404、更新粒子速度和位置，判断粒子速度和位置是否越限，对其进行约束；

S405、求解更新后粒子的目标函数值，与更新前的粒子形成混合种群，进行非支配排序，挑选出下一代种群；

S406、判断是否达到终止条件，即是否达到最大迭代次数，若没有则转到步骤S402，否则转到步骤S407；

S407、输出最终粒子群，即最优解，寻优结束。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

1、本发明从无功电压控制能力的角度，基于孤岛微电网的无功电压特性，提出了一种无功电压控制能力评估方法，该方法是基于电压偏差、电压波动、电压谐波、静态无功支撑能力、暂态无功支撑能力五个指标建立一个评估模型，通过求解评估模型中各个指标的权重，进而得到一个可综合评价无功电压控制能力的指标，该指标不仅考虑了孤岛微电网正常运行时的电能质量，还考虑了孤岛微电网在发生负荷增长和系统故障时的无功电压控制能力，能够准确、定量的描述当前孤岛微电网的无功电压控制水平。

2、本发明在上述综合无功电压控制能力指标的基础上，进一步提出以无功控制能力指标和等年投资成本为目标，对孤岛微电网无功电压控制能力提出合理有效的优化方案，该方案以分布式电源容量和储能装置调压模式为决策变量，综合微电网母线功率平衡约束、母线电压运行范围约束，构建无功电压控制能力优化模型，采用多目标粒子群算法进行模型求解，考虑了无功电压控制能力指标和等年投资成本，对优化分布式电源系统容量、合理设计储能装置调压模式和提高分布式电源系统经济性具有重要意义，对孤岛微电网的规划和运行控制具有一定的指导意义。

附图说明

图1是本实施例1中孤岛微电网无功电压控制能力评估方法的流程图。

图2是本实施例2中孤岛微电网无功电压控制能力优化方法的流程图。

图3是本实施例2中采用多目标粒子群算法对无功电压控制能力优化模型进行求解的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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。

实施例1

如图1所示，本实施例中孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，包括下列步骤：

S1、结合孤岛微电网的运行特征，从孤岛微电网综合无功电压控制能力这个维度确定综合无功电压控制能力指标URPVCI一个一级指标；

S2、在步骤S1所述的综合无功电压控制能力指标这个一级指标下，构建其二级指标；

电压偏差指标VD计算公式如下：

其中，U为母线实际电压有效值，U_N为母线额定电压有效值。

电压波动合格率指标VF计算公式如下：

其中，n_bad为单位时间内超过电压波动限值(0.01p.u.)的电压变动次数；n为单位时间内电压变动次数。

电压谐波指标VH计算公式如下：

其中：U_I为基波电压均方根值，U_H为总谐波电压均方根值，U_h为第h次谐波电压均方根值。

静态无功支撑能力指标SRSC计算公式如下：

其中，Q_sfact为系统负荷增长至电压临界失稳时电源实际输出的无功功率，Q_lim为电源理论上可输出的无功功率。

暂态无功支撑能力指标TRSC计算公式如下：

其中：α建议取值为0.3，|ΔU_m|为系统发生短路故障在故障清除后恢复稳态期间出现的母线电压偏差最大值，U_N为母线额定电压有效值，Δt_m为系统发生短路故障在故障清除后母线电压偏差达到最大所需的时间，Δt_s为系统发生短路故障在故障清除后母线电压恢复并保持在允许范围内所需的最短时间。

S3、根据步骤S1、S2中构建的一至二级指标，构建孤岛微电网无功电压控制能力评估模型，采用层次分析法，对评估模型中各个二级指标的权重求解，步骤是：

S301、按照“专家打分法”对评估模型中的5个二级指标进行两两比较打分，构建判断矩阵A，判断矩阵中每个元素a_kl，同时令a_lk＝1/a_kl，a_kl取值见表1，其中2，4，6，8为表1中相邻判断的中间值；

k＝1，…，5，1＝1，…，5，n＝5。

表1层次分析法比较标度

S302、计算判断矩阵的最大特征值λ_max，对判断矩阵进行排序及一致性检验，计算公式如下：

其中，CI为判断矩阵的一般一致性指标，CR为判断矩阵的一般随机性一致比率，RI为判断矩阵的平均一致性指标值，N_A为判断矩阵阶数。只有当CR＜0.1时，才能说明判断矩阵满足一致性要求，否则需要重新构建判断矩阵直到满足条件为止，得到最终的判断矩阵A_op。

其中，RI的值是这样得到的：随机地从1-9及其倒数中抽取数字构造1000个样本的正互反矩阵，这样构造的判断矩阵最不一致，求其一致性指标的平均值，1-9阶判断矩阵的标准RI值如下表：

表2 1-9阶判断矩阵的标准RI值

S303、计算判断矩阵A_op的最大特征值对应的特征向量V_max，求取各二级指标权重值ω_i，步骤是：

其中，N_{A_op}为判断矩阵A_op的阶数，v_k为特征向量V_max中的元素；

本实施例中，采用的判断矩阵A如下：

计算得到各二级指标的权重值如下：

表3各二级指标的权重值

S4、建立上述模型后，针对实际中的某个孤岛微电网，若需要进行评估，则计算当前孤岛微电网中各个二级指标的数值，然后按照下列公式计算综合无功控制能力指标URPVCI：

其中，F_k代指各个二级指标值。

实施例2

参见图2，本实施例中提供一种孤岛微电网无功电压控制能力优化方法，该方法以实施例1评估方法求解得到的URPVCI指标和等年投资成本为目标函数，以分布式电源容量和储能装置调压模式为决策变量，综合微电网母线功率平衡约束、母线电压运行范围约束，构建无功电压控制能力优化模型，采用多目标粒子群算法进行模型求解，得到满足多个目标的无功电压控制能力优化方案。下面结合附图2、3对各个步骤进行具体的说明。

本实施例中，无功电压控制能力优化模型的优化目标函数为：

min f₁＝URPVCI

其中，f₂为等年投资成本，m为分布式电源系统个数，C_DGi为第i个分布式电源系统单位容量投资成本，S_{DGi_max}为第i个分布式电源系统额定容量，r为贴现率，L_i为第i个分布式电源系统使用年限；这里所述的电源系统含整流/逆变器。

决策变量为：

第i个分布式电源容量S_{DGi_max}，第i个储能装置调压模式SIGNAL_i；

其中，

其中，S_seti为设定的第i个分布式电源容量上限，V/F控制指电压频率控制模式；

约束条件为：

母线功率平衡约束：

且有：

0≤P_DGi≤S_{DGi_max}×cosθ_i；

-S_{DGi_max}×sinθ_i≤Q_DGi≤S_{DGi_max}×sinθ_i；

其中，N为微电网母线总数，U_i为母线i的电压，G_ij和B_ij分别为母线i和j之间线路电导和电纳，δ_ij为母线i和j的电压相角差，P_DGi和Q_DGi分别为母线i分布式电源注入的有功和无功功率，P_Li和Q_Li分别为母线i负荷有功和无功功率，Q_Ci为母线i无功补偿容量，θ_i为母线i分布式电源额定功率因数角，P_{L_max}为微电网年峰值负荷，备用系数β为设定系数；

母线电压运行范围约束为：

U_{i_min}≤U_i≤U_{i_max}

其中，U_{i_min}和U_{i_max}分别为母线i电压的上、下限。

构建上述无功电压控制能力优化模型后，采用多目标粒子群算法进行求解，参见图3，步骤如下：

S401、初始化，包括在约束条件范围内随机产生粒子群的初始位置及速度，即各母线接入的分布式电源初始容量及储能装置的初始调压模式，本实施例中设置粒子种群大小为30，最大迭代次数为150次；

S402、根据当前粒子位置，即各分布式电源容量和储能装置的调压模式，调用Power Factory/DIgSILENT仿真程序计算综合无功电压控制能力指标URPVCI和等年投资成本；

S403、更新领导粒子，即挑选目标函数值最优的粒子作为领导粒子，也即综合无功电压控制能力指标URPVCI和等年投资成本最优的粒子；

S404、更新粒子速度和位置，判断粒子速度和位置是否越限，对其进行约束；

S405、求解更新后粒子的目标函数值，与更新前的粒子形成混合种群，进行非支配排序，挑选出下一代种群；

S406、判断是否达到终止条件，即是否达到最大迭代次数(iteration)，若没有则转到步骤S402，否则转到步骤S407；

S407、输出最终粒子群，即最优解，寻优结束。

本实施例得到的最优解方案如下表4：

表4最优方案

表4中，可以看到仅从综合无功电压控制能力指标来看，方案2最优，方案1次之，方案3最差；同时也可以看到考虑经济指标，方案3最优，方案1次之，方案2最差。说明技术性指标与经济性指标存在相互制约。在做孤岛微电网无功控制能力规划时，可结合实际情况和要求来从上述优化的方案中选择最合适的方案。

可通过各种手段实施本发明描述的技术。举例来说，这些技术可实施在硬件、固件、软件或其组合中。对于硬件实施方案，处理模块可实施在一个或一个以上专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、可编程逻辑装置(PLD)、现场可编辑逻辑门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、电子装置、其他经设计以执行本发明所描述的功能的电子单元或其组合内。

对于固件和/或软件实施方案，可用执行本文描述的功能的模块(例如，过程、步骤、流程等)来实施所述技术。固件和/或软件代码可存储在存储器中并由处理器执行。存储器可实施在处理器内或处理器外部。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，其特征在于，包括步骤：

S1、结合孤岛微电网的运行特征，从孤岛微电网综合无功电压控制能力这个维度设定综合无功电压控制能力指标URPVCI这一个一级指标；

S2、在步骤S1所述的URPVCI这个一级指标下，构建其二级指标，即：电压偏差指标VD、电压波动合格率指标VF、电压谐波指标VH、静态无功支撑能力指标SRSC、暂态无功支撑能力指标TRSC；

S3、根据步骤S1、S2中构建的一至二级指标，构建孤岛微电网无功电压控制能力评估模型，采用层次分析法，对评估模型中各个指标的权重求解；

S4、实际应用中，将当前孤岛微电网中各个二级指标的数值代入评估模型，即得到当前孤岛微电网中URPVCI这一指标值。

2.根据权利要求1所述的孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，其特征在于，在步骤S2中，所述电压偏差指标VD计算公式如下：

其中，U为母线实际电压有效值，U_N为母线额定电压有效值；

所述电压波动合格率指标VF的计算公式如下：

其中，n_bad为单位时间内超过电压波动限值的电压变动次数；n为单位时间内电压变动次数；

在步骤S2中，所述电压谐波指标VH的计算公式如下：

其中：

其中，U_I为基波电压均方根值，U_H为总谐波电压均方根值，U_h为第h次谐波电压均方根值。

3.根据权利要求1所述的孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，其特征在于，在步骤S2中，所述静态无功支撑能力指标SRSC的计算公式如下：

其中，Q_sfact为系统负荷增长至电压临界失稳时系统内所有电源实际输出的无功功率，Q_lim为系统内所有电源理论上可输出的无功功率。

4.根据权利要求1所述的孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，其特征在于，在步骤S2中，所述暂态无功支撑能力指标TRSC的计算公式如下：

其中：α为设定系数，且0＜α＜1，|ΔU_m|为系统发生短路故障在故障清除后恢复稳态期间出现的母线电压偏差最大值，U_N为母线额定电压有效值，Δt_m为系统发生短路故障在故障清除后母线电压偏差达到最大所需的时间，Δt_S为系统发生短路故障在故障清除后母线电压恢复并保持在允许范围内所需的最短时间。

5.根据权利要求1所述的孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，其特征在于，在步骤S3中，采用层次分析法，对评估模型中各个二级指标的权重求解的步骤是：

S301、按照“专家打分法”对评估模型中的5个二级指标进行两两比较打分，构建判断矩阵A，判断矩阵中每个元素a_kl，同时令a_lk＝1/a_kl；

k＝1,…,5，l＝1,…,5，n＝5；

S302、计算判断矩阵的最大特征值λ_max，对判断矩阵进行排序及一致性检验，计算公式如下：

其中，CI为判断矩阵的一般一致性指标，CR为判断矩阵的一般随机性一致比率，RI为判断矩阵的平均一致性指标值，N_A为判断矩阵阶数；只有当CR＜0.1时，才能说明判断矩阵满足一致性要求，否则需要重新构建判断矩阵直到满足条件为止，得到最终的判断矩阵A_op；

S303、计算判断矩阵A_op的最大特征值对应的特征向量V_max，求取各二级指标权重值ω_i：

其中，N_{A_op}为判断矩阵A_op的阶数，v_k为特征向量V_max中的元素。

6.根据权利要求5所述的孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，其特征在于，步骤S302中，RI的值是这样得到的：随机地从1-9及其倒数中抽取数字，构造1000个样本的正互反矩阵，这样构造的判断矩阵最不一致，求其一致性指标的平均值。

7.根据权利要求5所述的孤岛微电网无功电压控制能力评估方法，其特征在于，所述步骤S4中，计算当前孤岛微电网中各个二级指标的数值，然后按照下列公式计算综合无功电压控制能力指标URPVCI：

其中，F_k代指各个二级指标值。

8.孤岛微电网无功电压控制能力优化方法，其特征在于，包括：以权利要求1-7任一项所述评估方法求解得到的URPVCI指标和等年投资成本为目标函数，以分布式电源容量和储能装置调压模式为决策变量，综合微电网母线功率平衡约束、母线电压运行范围约束，构建无功电压控制能力优化模型，采用多目标粒子群算法进行模型求解，得到满足多个目标的无功电压控制能力优化方案。

9.根据权利要求8所述的优化方法，其特征在于，所述构建无功电压控制能力优化模型，该模型的优化目标函数为：

min f₁＝URPVCI

其中，f₁为URPVCI指标，f₂为等年投资成本，m为分布式电源系统个数，C_DGi为第i个分布式电源系统单位容量投资成本，S_{DGi_max}为第i个分布式电源系统容量，r为贴现率，L_i为第i个分布式电源系统使用年限；这里所述的电源系统含整流/逆变器；

该模型的决策变量为：

第i个分布式电源容量S_{DGi_max}，第i个储能装置调压模式SIGNAL_i；其中，0≤S_{DGi_maa}≤S_seti，其中，S_seti为设定的第i个分布式电源容量上限，V/F控制指电压频率控制模式；

约束条件包括微电网母线功率平衡约束和母线电压运行范围约束，具体是：

母线功率平衡约束：

且有：

0≤P_DGi≤S_{DGi_max}×cosθ_i；

-S_{DGi_max}×sinθ_i≤Q_DGi≤S_{DGi_max}×sinθ_i；

其中，N为微电网母线总数，U_i为母线i的电压，G_ij和B_ij分别为母线i和j之间线路电导和电纳，δ_ij为母线i和j的电压相角差，P_DGi和Q_DGi分别为母线i分布式电源注入的有功和无功功率，P_Li和Q_Li分别为母线i负荷有功和无功功率，Q_Ci为母线i无功补偿容量，θ_i为母线i分布式电源额定功率因数角，P_{L_max}为微电网年峰值负荷，备用系数β为设定系数；

母线电压运行范围约束为：

U_{i_min}≤U_i≤U_{i_max}

其中，U_{i_min}和U_{i_max}分别为母线i电压的上、下限。

10.根据权利要求8所述的优化方法，其特征在于，采用多目标粒子群算法对无功电压控制能力优化模型进行求解，步骤是：

S401、初始化，包括在约束条件范围内随机产生粒子群的初始位置及速度，即各母线接入的分布式电源初始容量及储能装置的初始调压模式，粒子种群大小，即每代种群中的方案数、设定最大迭代次数；

S402、根据当前粒子位置，即各分布式电源容量和储能装置的调压模式，调用PowerFactory/DIgSILENT仿真程序计算综合无功电压控制能力指标URPVCI和等年投资成本；

S403、更新领导粒子，即挑选目标函数值最优的粒子作为领导粒子，也即综合无功电压控制能力指标URPVCI和等年投资成本最优的粒子；

S404、更新粒子速度和位置，判断粒子速度和位置是否越限，对其进行约束；

S405、求解更新后粒子的目标函数值，与更新前的粒子形成混合种群，进行非支配排序，挑选出下一代种群；

S406、判断是否达到终止条件，即是否达到最大迭代次数，若没有则转到步骤S402，否则转到步骤S407；

S407、输出最终粒子群，即最优解，寻优结束。