CN109586306A - 一种基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法，所述抑制方法包括以下步骤：步骤1：通过柔性多状态开关的多端功率互济调节，控制柔性多状态开关各端口的输入输出功率，调节各端口所连电网的潮流分布，抑制分布式电源接入对配电网电压造成的电压波动；步骤2：建立含分布式电源及柔性多状态开关的配电网运行模型，分析柔性多状态开关及配电网运行约束条件；步骤3：以配电网电压波动最小为优化目标，利用优化算法对步骤2的配电网运行模型进行求解，得出柔性多状态开关各端口有功功率和无功功率指令值；步骤4：根据步骤3的指令值对柔性多状态开关进行调控，实现分布式电源接入对配电网各节点造成的电压波动不超过允许值。
Description
技术领域
本发明涉及电力电子设备控制技术领域，特别是涉及基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法。
背景技术
在电力发展领域中，以光伏发电、风力发电为典型的新型可再生能源发电逐渐成为了当前电力领域中研究和发展的热点之一。截至目前，我国已经投运多个大容量光伏电站、风力发电厂。大规模的可再生能源发电接入电网，将不可避免的对电网的潮流分布及流向造成影响。且以光伏发电、风力发电为典型的可再生能源发电出力受周边环境、天气等外界条件影响较大，如光伏发电出力随太阳光照强度变化影响，风力发电出力随风速变化影响。因此，其出力具有明显的随机性及波动性，当配电网接入光伏、风电等分布式电源时，由于其输出功率波动而导致的配电网系统内发生的电压波动问题较为严峻，是制约分布式电源在配电网中的利用率的重要因素之一。
近年来，柔性开关技术受到国内外学者们的广泛关注，如何将其灵活运用于配电网中是近年来的研究热点之一。柔性多状态开关设备是由全控型器件组成的新型柔性设备，用于代替传统联络开关，其不但具备通、断两种状态，更具备功率连续可调、控制方式灵活多样等优点。柔性多状态开关的接入，能增强配电网运行的灵活性，改善配电网的拓扑结构，优化潮流等，是未来主动配电网的发展趋势。
如何对分布式电源接入配电网造成电压波动甚至越限进行抑制，保障配电网用户侧的电能质量，一些学者对其进行了研究，下述内容为现有技术：
电工技术学报2016年第31卷第1期出版的“分布式电源对配电网电压的影响分析及其优化控制策略”，该策略综合考虑配网中分布式电源和储能的有功、无功调节能力，提出了一种基于模型预测控制的电压优化控制方案，实现了低成本的协调电压控制策略。
电网技术2015年第39卷第12期出版的“含分布式风电场的配电网电压波动分析与抑制”，该技术方法针对风电接入配电网的情况，在风电机组控制方式上添加辅助电压波动抑制环节，通过控制并网点与电网的无功交换来抑制电压波动。
现有技术存在可控容量不足，无法在更大范围对系统的电压波动进行抑制，分布式电源的利用率低的问题。
因此希望有一种基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法能够解决现有技术中存在的问题。
发明内容
本发明通过调控配电网中的潮流分布对分布式电源接入对配电网电压造成的电压波动进行抑制，以满足分布式电源接入情况下配网中用户侧的电压处于正常允许范围内，以保证配电网的正常运行。
本发明公开了一种基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法，所述抑制方法包括以下步骤：
步骤1：通过柔性多状态开关的多端功率互济调节，控制柔性多状态开关各端口的输入输出功率，调节各端口所连电网的潮流分布，抑制分布式电源接入对配电网电压造成的电压波动；
步骤2：建立含分布式电源及柔性多状态开关的配电网运行模型，分析柔性多状态开关及配电网运行约束条件；
步骤3：以配电网电压波动最小为优化目标，利用优化算法对步骤2的配电网运行模型进行求解，得出柔性多状态开关各端口有功功率和无功功率指令值；
步骤4：根据步骤3的指令值对柔性多状态开关进行调控，实现分布式电源接入对配电网各节点造成的电压波动不超过允许值。
优选地,所述步骤2中的约束条件包括：柔性多状态开关功率耦合关系、容量大小和配电网系统运行参数。
优选地,所述柔性多状态开关各端口的数量为三端，其中两端连接10kV电网，一端连接20kV电网。
优选地,所述柔性多状态开关三端有功功率之和为零，三端无功功率分别受各端口运行额定容量限制,所述柔性多状态开关有功功率和无功功率的约束条件为：
式中，分别为所述柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的有功功率，分别为柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的无功功率，分别为柔性多状态开关三端的额定容量。
优选地，所述配电网运行模型目标函数为：
公式中t为网络编号，n为节点数，Ut,n为网络t中n节点的电压，所述步骤2中的柔性多状态开关及配电网运行约束条件分别如下：
公式(8)为系统运行电压水平约束，公式(9)为支路容量约束，公式(10)、(11)和(12)为系统潮流约束。
优选地,所述步骤3中的优化算法为迭代寻优的粒子群算法，其迭代公式为：
分别为粒子i在第k次迭代中第d维的速度和位置；w为惯性权重；c1和c2分别为个体及群体的学习因子，又称加速系数；为粒子i在第k次迭代中第d维的个体极值点位置，则为整个种群在第d维时的全局极值点位置；r1和r2是[0,1]区间的随机数，设置合适的循环次数，通过循环迭代，最后的全局最优解可作为实际最优解使用。
本发明公开的基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法，该柔性多状态开关的接入位置灵活，可控容量大，能在更大范围对系统的电压波动进行抑制，能提高分布式电源的利用率。本发明用于抑制分布式电源接入对配电网电压造成的电压波动，通过建立含分布式电源及柔性多状态开关的配电网运行模型，以配电网电压波动最小为优化目标，对柔性多状态开关进行调控，实现分布式电源接入配电网时对各节点造成的电压波动不超过允许值，保证配电网中用户的正常用电。
附图说明
图1是基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制策略的配电系统等效电路图。
图2是本发明的柔性多状态开关单相电路模型图。
图3是本发明的柔性多状态开关接入的含分布式电源的配电网简化模型图。
图4是本发明的优化算法流程图。
图5是本发明的配电网仿真算例结构图。
图6是本发明的仿真算例日风电出力、光电出力和负荷大小变化曲线图。
图7是本发明的基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制策略A侧电网某时间断面节点电压仿真结果图。
图8是本发明的基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制策略某节点电压全天波动仿真结果图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、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更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。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。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。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。
如图1所示，柔性多状态开关三端分别连接三个配电网，其中，两个配电网的额定电压等级为10kV，另一个配电网的额定电压等级为20kV。柔性多状态开关通过三相PWM换流器与配电网相连，通过P/Q控制与各端电网交换功率，三端配电网之间交换的功率通过柔性多状态开关内部直流侧进行传输。
图2为本发明的柔性多状态开关单相电路模型。其中，A、B、C分别为柔性多状态开关所连三个配电网中的馈线，柔性多状态开关通过恒功率控制在三端电网间交换功率。当换流器工作在逆变状态时，柔性多状态开关端口向电网输出功率；当换流器工作在整流状态时，柔性多状态开关端口从电网吸收功率。由于三端功率守恒，其工作状态有两种，分别为一端整流两端逆变状态和两端整流一端逆变状态。以A、B端整流，C端逆变为例，以从电网吸收功率为正方向，三端有功功率之和为零，三端无功功率分别受各端口运行额定容量限制，即：
公式中，分别为所述柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的有功功率，分别为柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的无功功率，分别为柔性多状态开关三端的额定容量。
图3为本发明的柔性多状态开关接入的含分布式电源的配电网简化模型。以配电网中其中一条馈线说明，馈线上包含有N个节点，每个节点间的线路阻抗相同，设每一段的电阻和电抗为R,X，各节点负荷大小设为Pi+jQi，分布式电源从节点i处接入，输入功率大小为PDG+jQDG，柔性多状态开关某端口从节点j处接入，分布式电源及柔性多状态开关均以电流源方式与电网相连，即分布式电源及柔性多状态开关均可等效为PQ节点进行分析，利用叠加定理，可计算各节点的电压分布情况，系统电源造成的电压降ΔUSj为：
ΔUSj＝ΔUSj-+ΔUSj+ (2)
式中，ΔUsj-为节点j之前的等效负荷造成的电压降落，ΔUsj+为节点j之后的等效负荷造成的电压降落。
分布式电源从节点i处接入系统对各节点造成的电压变化为：
柔性多状态开关从节点k(k>i)处接入，柔性多状态开关等效为电源或负载状态可变的储能装置分析，整流向馈线输出功率时等效为电流源分析，逆变吸收功率时等效为负载分析，利用叠加定义结合式(1)-(4),得出各节点电压变化情况如下：
通过调控柔性多状态开关与电网间交换的有功功率PSNOP、无功功率QSNOP，可以改变各节点应分布式电源接入引起的电压波动。
图4为本发明的优化算法流程图。本发明以配电网中各节点电压波动最小为目标，考虑系统运行和柔性多状态开关运行约束，建立了优化模型，目标函数为：
式中，t为网络编号，n为节点数，Ut,n为网络t中n节点的电压，系统运行及柔性多状态开关运行约束条件分别如下：
式(8)为系统运行电压水平约束，式(9)为支路容量约束，式(10)、(11)、(12)为系统潮流约束，再结合柔性多状态开关的有功功率和无功功率运行约束式(1)。本发明通过粒子群算法对此模型进行优化求解，粒子群算法是一种迭代寻优算法，其迭代公式为：
分别为粒子i在第k次迭代中第d维的速度和位置；w为惯性权重；c1和c2分别为个体及群体的学习因子，又称加速系数；为粒子i在第k次迭代中第d维的个体极值点位置，则为整个种群在第d维时的全局极值点位置；r1和r2是[0,1]区间的随机数，设置合适的循环次数，通过循环迭代，最后的全局最优解可作为实际最优解使用。
图5为本发明的配电网仿真算例结构图。本发明所针对的柔性多状态开关端口数为三，分别与三个配电网相连接，三端配电网均采用IEEE33节点算例，其中，两端配电网电压等级为10kV，一端配电网电压等级为20kV，算例中在两个10kV配电网中加入若干分布式电源，10kV网络1中的第9节点，第14节点，第17节点，10kV网络2中的第13节点，第16节点接入分布式光伏发电和风力发电，网络3中不接入分布式电源，柔性多状态开关三端口均连接三个电网的18节点，在图中以第34节点标识柔性多状态开关端口位置。
图6为本发明的仿真算例日风力发电出力、光伏发电出力和负荷大小变化曲线。其中，三条曲线纵坐标分别对应光伏发点实际出力以光伏发电日最大出力为基准值的标幺值、风力发电实际出力对应风力发电日最大出力的标幺值以及负荷对应日最大负荷的标幺值，范围均在0-1之间变化。
图7本发明的基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制策略A侧电网某时间断面节点电压仿真结果，横坐标为节点编号，纵坐标为节点电压相对于额定电压的标幺值。可见，当分布式电源接入配电网当中，其出力会影响局部节点电压偏高，甚至超出电压允许范围，通过柔性多状态开关的调控，可以对分布式电源接入造成的电压波动峰值经行限制，防止节点电压波动越限从而使负荷无法正常工作甚至损坏。
图8为本发明的基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制策略某节点电压全天波动仿真结果，横坐标为时间节点，纵坐标为节点电压相对于额定电压的标幺值。可见，当分布式电源接入，柔性多状态开关未接入时，该节点电压波动较为明显，甚至可能超过电压限值；当柔性多状态开关接入时，通过本发明得出的柔性多状态开关各端口有功功率和无功功率指令值，对柔性多状态开关进行调控，可以抑制分布式电源接入配电网造成的电压波动现象。
最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (6)
1.一种基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法，其特征在于，所述抑制方法包括以下步骤：
步骤1：通过柔性多状态开关的多端功率互济调节，控制柔性多状态开关各端口的输入输出功率，调节各端口所连电网的潮流分布，抑制分布式电源接入对配电网电压造成的电压波动；
步骤2：建立含分布式电源及柔性多状态开关的配电网运行模型，分析柔性多状态开关及配电网运行约束条件；
步骤3：以配电网电压波动最小为优化目标，利用优化算法对步骤2的配电网运行模型进行求解，得出柔性多状态开关各端口有功功率和无功功率指令值；
步骤4：根据步骤3的指令值对柔性多状态开关进行调控，实现分布式电源接入对配电网各节点造成的电压波动不超过允许值。
2.根据权利要求1所述的基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法，其特征在于：所述步骤2中的约束条件包括：柔性多状态开关功率耦合关系、容量大小和配电网系统运行参数。
3.根据权利要求1所述的基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法，其特征在于：所述柔性多状态开关各端口的数量为三端，其中两端连接10kV电网，一端连接20kV电网。
4.根据权利要求3所述的基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法，其特征在于：所述柔性多状态开关三端有功功率之和为零，三端无功功率分别受各端口运行额定容量限制,所述柔性多状态开关有功功率和无功功率的约束条件为：
公式中，分别为所述柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的有功功率，分别为柔性多状态开关三端口与配电系统间交换的无功功率，分别为柔性多状态开关三端的额定容量。
5.根据权利要求1所述的基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法，其特征在于：所述配电网运行模型目标函数为：
公式中t为网络编号，n为节点数，Ut,n为网络t中n节点的电压，所述步骤2中的柔性多状态开关及配电网运行约束条件分别如下：
公式(8)为系统运行电压水平约束，公式(9)为支路容量约束，公式(10)、(11)和(12)为系统潮流约束。
6.根据权利要求5所述的基于柔性多状态开关的配电网电压波动抑制方法，其特征在于：所述步骤3中的优化算法为迭代寻优的粒子群算法，其迭代公式为：
分别为粒子i在第k次迭代中第d维的速度和位置；w为惯性权重；c1和c2分别为个体及群体的学习因子；为粒子i在第k次迭代中第d维的个体极值点位置，则为整个种群在第d维时的全局极值点位置；r1和r2是[0,1]区间的随机数。
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