CN109980656A - 两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，先获取配电网日负荷预测曲线、分布式电源出力预测曲线；对日净负荷曲线进行时段归并；电网中每个无功源对应部署一个虚拟软控制器，虚拟软控制器就地进行分布式决策并将决策结果上传至顶层；在顶层部署的局域控制中心对分布式决策结果进行协同校核，对于校核不通过的返回重新就地进行分布式决策；若全部通过，则获得无功/电压优化决策解；保存无功/电压优化决策解并向各虚拟软控制器下发无功/电压优化决策指令，对相应无功源实施远方或就地调控操作。本发明能够处理配电网多时段无功优化与电压调控问题，不依赖于大型优化软件，对计算资源占用低，决策结果生成速度快。
Description
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，主要涉及配电网无功优化与电压控制方面。
背景技术
国民经济快速发展和生活水平的提高使各类用电负荷快速增长，导致电网的 稳定性、电能质量和无功优化等问题变得日益突出。在化石能源即将枯竭和全球 变暖的大背景下，新能源发电具有清洁环保、低成本和可再生的特点，使其成为 各国电力系统大力发展的对象。但相较于输出稳定的火电厂和水电厂，新能源发 电出力具有随机性和不确定性，其不确定性会对电网的运行、控制和维护带来新 的挑战。
传统的配电网络为放射状网络，潮流方向单一。在大规模分散/分布式电源 接入后，配电网的运行控制和无功特性发生了较大变化。其中，电压偏移和线路 过载等问题的出现已严重威胁配网运行的稳定性与可靠性。依靠电网结构改造、 增加无功设备数目等方法来解决此类问题，成本高且很难彻底解决高渗透率DG 配网的全部问题。因此，需研究新的配电网无功优化管理模式，以解决DG并网 带来的系列问题。
近年来，国内外学者主要从集中式和分布式两方面，对配电网无功优化与电 压调控问题进行了大量研究。
其中，集中式无功优化与电压调控研究，大多以优化算法的应用为切入点， 主要包括线性和非线性规划法、内点法等传统优化算法，以及遗传算法、模拟退 火算法、粒子群算法等人工智能算法。以上集中式无功优化算法的实现需要依靠 配电网能量管理系统(Distribution Management System，DMS)。DMS采集配电网 各节点的量测、有载调压变压器(On-load Tap Changer，OLTC)分接头位置、电容 器投切组数、静止无功补偿器(StaticVar Compensator，SVC)无功出力等数据，利 用集中式无功优化算法计算出全网潮流优化结果，并向无功源下发决策信号，实 现对参调无功装置的直接控制。可以看出，集中式无功优化与电压调控方法以系 统全局优化为目标，针对于电源数目较少的小规模配电网，其在理论上可以做到 统一调配和高效使用各种可控无功源。但实际配电网的不确定性因素在逐渐增加 (如电动汽车、分布式储能、分布式新能源电源等)，在优化前需要采集大量数据、占用较大的存储空间，对优化算法在线计算效率要求较高。若再考虑数据采集和 传输过程的延时，则实际运行效率可能更低。因此，由DSM进行“集中优化”的 传统模式已经很难适应配电网发展趋势。
分布式无功优化与电压调控是指配电网中的OLTC、电容器、SVG/SVC、DG等多种无功调节手段，在一定协同方式下就地进行分布式决策，同时通过电 网各部分之间的少量关键信息的交互，实现系统无功优化与局地电压调控目标的 协同完成。
无功优化与电压调控问题的分布式决策减轻了DMS进行集中优化的计算压 力。然而，由于配电网中存在众多DG和负荷具有随机性和不确定性，使得DMS 对配电网信息掌握得可能不够全面、不够准确，在此条件下，若允许局地部署的 分布式控制器进行完全自主决策下的独立调控，则有可能影响其他分布式控制器 或电力设备乃至整个系统的运行效果。因此，在通过分布式决策方案解放DMS 集中优化压力的同时，还需要设计适当的协同策略，以规范化或有序化各分布式 控制器的运行关系。
发明内容
发明目的：为了解决现有技术中配电网无功优化与电压调控过程中计算量大 或系统运行效果差的问题，本发明提供一种两层协同架构下的配电网分布式无功 优化与电压调控方法。
技术方案：一种两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法， 其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取配电网日负荷预测曲线、分布式电源出力预测曲线；
(2)将电网日负荷预测曲线、分布式电源出力预测曲线中同一时刻的日负 荷功率与分布式电源出力相减，得到日净负荷，根据每个时刻的日净负荷绘制日 净负荷曲线，对日净负荷进行时段归并与方式约简；
(3)电网中的每个无功源对应部署一个虚拟软控制器，所述虚拟软控制器 进行分布式决策并将决策结果上传至顶层；
(4)在顶层部署的局域控制中心对虚拟软控制器上传的分布式决策结果进 行协同校核，对于校核不通过的分布式决策结果，下发调控指令及相关调整量， 并要求返回步骤(3)，使校核不通过的虚拟软控制器周边的虚拟软控制器协助控 制，重新就地进行分布式决策；若全部虚拟软控制器的分布式决策结果均校核通 过，则获得无功/电压优化决策解，执行步骤(5)；
(5)保存无功/电压优化决策解并向各虚拟软控制器下发无功/电压优化决策 指令，对相应无功源实施远方或就地调控操作。
进一步的，虚拟软控制器具有以下三种功能之一：功能一：就地测量、就地 决策及就地执行；功能二：就地测量、就地决策、远方校核及遥控/遥调执行； 功能三：就地测量、就地决策、远方校核及就地执行。
进一步的，步骤(3)中虚拟软控制器的部署方式包括虚部署和实部署。虚 部署的虚拟软控制器负责计算资源/任务的分配，分配对象以无功源为基本单元， 虚部署的虚拟软控制器的部署地点在无功源所在地或局域控制中心所在的顶层； 实部署的虚拟软控制器具有计算资源/任务分配与实际控制器两种功能，实部署 的虚拟软控制器的部署地点在无功源所在地。
进一步的，步骤(4)中，局域控制中心利用常规分析工具(如潮流计算模 块)对分布式决策结果进行协同校核，所述常规分析工具为潮流计算模块；周边 的虚拟控制器位于分布式决策结果未通过校核的虚拟软控制器的上游或下游。
进一步的，步骤(3)虚拟软控制器就地分布式决策包括面向电压设定值控 制目标的优化、有功降损目标的优化中的一种或两种。
进一步的，步骤(4)中的顶层指配调/馈调中心。
进一步的，步骤(3)中虚拟软控制器就地进行分布式决策包括有功降损调 控目标指令和电压调控目标指令；
有功降损调控目标指令采用有功降损模型，涉及关系式：
电压调控目标指令采用电压目标控制决策模型，涉及关系式：
式中，U2obj为控制电压的目标值，q为迭代次数变量，C为与R2、X2有关的 常数；Us为等效电源节点电压相量的模；Z1为等效电源与有载调压变压器之间 的支路阻抗，有Z1＝R1+jX1，R1为原边的支路等效电阻，X1为原边的支路等效电 抗；Z2为副边等效总负荷的等效阻抗，有Z2＝R2+jX2，R2为副边的等效电阻，X2为副边的等效电抗；G2为等效电导，B2为等效电纳。
进一步的，步骤(3)中虚拟软控制器就地进行分布式决策，节点电压严格 执行电压调控目标指令，优先实施就地无功补偿，若就地无功补偿后仍偏离目标 值，则请求局域控制中心从顶层下发相关补偿设备的调控指令，使电压调整到请 求值。
进一步的，步骤(3)中虚拟软控制器就地进行分布式决策，容许节点电压 在电压调控目标指令的范围内变化，若该节点的虚拟软控制器接受局域控制中心 从顶层下发的、协助响应周边其他节点电压调控的请求信息，则按照指令进行就 地补偿；若未接收到顶层局域控制中心的指令，则在就地无功源有富裕的前提下， 实施有功降损调控目标指令的分布式优化控制。
进一步的，步骤(2)中的时段归并与方式约简指考虑无功源寿命等影响因 素，将日净负荷曲线的若干短时段归并成若干长时段，对系统原有运行方式进行 合并。
有益效果：本发明提出了一种两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电 压调控方法，相比于现有技术，有以下优点：
(1)提出的分布式无功优化就地决策方法，能够充分发挥底层优化算法的 效力，并在顶层协同的基础上，通过促进各底层VSC动作的友好配合，使系统 无功设备的调压能力得以高效行使，对VSC的分布式决策结果经校核通过确认 后再执行，不通过者须经修正再校核通过后才能下发执行；
(2)提出的分布式无功优化问题的多时段决策方法，通过时段归并与方式 约简，达到了简化计算的目的；
(3)提出的分布式无功优化算法，不依赖大型优化软件，具有计算资源占 用低、计算速度快的优点。
附图说明
图1为两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法流程图；
图2为带OLTC的等效负荷系统；
图3为修改后的PG&E69节点系统示意图；
图4(a)为分布式优化前的系统电压分布图；
图4(b)为分布式优化后的系统电压分布图；
图5为优化前后有功损耗变化情况对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，电网中的每个无 功源(底层)对应虚/实部署一种等效负荷系统虚拟软控制器(Virtual Soft Controller，VSC)，处于底层的各VSC自主进行分布式决策，并上传决策结果至 部署于配调/馈调中心(顶层)的DMS或局域控制中心(Local Control Center，LCC)， 顶层的LCC协同校核后允许/授权底层各VSC执行各自的调控指令。如图1所 示，包括以下步骤：
(1)获取配电网日负荷预测曲线、分布式电源出力预测曲线；
(2)将电网日负荷曲线、分布式电源出力预测曲线中同一时刻的日负荷功 率与分布式电源出力相减，得到日净负荷，根据每个时刻的日净负荷绘制日净负 荷曲线，并对日净负荷曲线进行时段归并与方式约简；
时段归并与方式约简指考虑无功源寿命等影响因素，将日净负荷曲线的若干 短时段归并成若干长时段，对系统原有运行方式进行合并，合并后运行方式的数 目减少，达到减少优化计算量的目的。
(3)电网中的每个无功源对应部署一个虚拟软控制器(部署方式分为虚、 实部署两种)，虚部署的虚拟软控制器负责计算资源/任务的分配，分配对象以无 功源为基本单元，部署地点在无功源所在地或局域控制中心所在的顶层；实部署 具有计算资源/任务分配与实际控制器两种功能，部署地点在无功源所在地。虚 拟软控制器就地进行分布式决策并将决策结果上传至顶层，决策结果包括面向电 压设定值控制目标的优化、有功降损目标的优化。
虚拟软控制器就地进行分布式决策包括有功降损调控目标指令和电压调控 目标指令；
有功降损调控目标指令采用有功降损模型，涉及关系式：
电压调控目标指令采用电压目标控制决策模型，涉及关系式：
式中的物理量含义将结合图2的带OLTC的等效负荷系统给出如下阐述： U2obj为控制电压的目标值，q为迭代次数变量，C为与R2、X2有关的常数；1：n∠α 为OLTC原、副边电压变比，其中，n与OLTC分接头所处档位有关，α为与有 载调压变压器具体接线方式有关的常数，；为等效电源节点电压相量，Us为相 量的模；Z1为等效电源与有载调压变压器之间的支路阻抗，有Z1＝R1+jX1，R1为原边的支路等效电阻，X1为原边的支路等效电抗；Z2为副边等效总负荷的等 效阻抗，有Z2＝R2+jX2，R2为副边的等效电阻，X2为副边的等效电抗；Y2为等效 导纳(即Y2＝1/Z2)，有Y2＝G2+jB2，G2为等效电导，B2为等效电纳。
依无功就地平衡原则并考虑调节成本和方便性等因素，虚拟软控制器就地进 行分布式决策的过程包括两种情况：
(a)节点电压严格执行电压调控目标指令，优先实施就地无功补偿，若就 地无功补偿后仍偏离目标值，则请求局域控制中心从顶层下发相关补偿设备的调 控指令，使电压调整到请求值。
(b)容许节点电压在电压调控目标指令的一定范围内变化，若该节点的虚 拟软控制器接受局域控制中心从顶层下发的、协助响应周边其他节点电压调控的 请求信息，则按照指令进行就地补偿；若未接收到顶层局域控制中心的指令，则 在就地无功源有富裕的前提下，实施有功降损调控目标指令的分布式优化控制。
(4)在配调/馈调中心(顶层)部署的局域控制中心对虚拟软控制器上传的 分布式决策结果进行协同校核，校核采用常规的分析工具，而非全局优化计算工 具，不依赖于大型优化软件。对于校核不通过的分布式决策结果，下发必要的调 控指令及待调整量(如电压调整量)，周边若干(上游或下游)虚拟控制器接收 到控制指令，返回执行步骤(3)；若全部分布式决策结果均校核通过，则获得无 功/电压优化决策解，执行步骤(5)；
(5)保存无功/电压优化决策解并向各虚拟软控制器下发无功/电压优化决策 指令，对相应无功源实施远方或就地调控操作。
下面通过仿真验证本发明的有益效果。
以修改后的PG&E69节点系统为基本模型，参见附图3，外部主网电压为 66kV。接在节点0和1之间的OLTC为12.6±4×2.5％kV、YNyn0三相双绕组变 压器。3台分散式风电分别接在27、54和69节点处，安装容量分别为300kW、 600kW、700kW，功率因数均为0.95。分别在节点18、11、47、68安装电容器 组，在节点52安装SVG，具体安装信息见表2、3。仿真过程中，基准电压取 12.6kV，三相功率基准值取10MVA。节点电压约束为0.93～1.07p.u.，不考虑线路传输功率限制。算例模型初始状态为OLTC分接头档位为±0×2.5％，电容器投 切组数0，SVG出力为0MVar。OLTC和电容器日最大允许动作次数分别为4次 和6次。
依照本发明所述方法对该配电网模型进行分布式无功优化，从系统电压分布 的角度分析可知，图4a)为优化前的系统中节点电压的最大、最小值变化曲线。 可以看出，在7:00～24:00期间，系统出现了较严重的电压越下限态势，不利于电 网的安全运行。如图4b)为分布式优化后的系统中节点电压最大、最小值变化曲 线。可以看出，分布式优化后，在无功源出力未达到上限的情况下，原先的电压 越限全部消除，且电压水平距上下限尚留有一定裕度，保证了电网运行的安全性。
从系统有功损耗的角度分析可知，两层架构的分布式无功优化能够合理调度 无功设备，使系统内有功损耗明显降低。优化前后系统有功损耗的具体变化情况 如图5所示，可以看出，在用电高峰时段通过分布式计算得到的优化结果使系统 有功损耗降低得更明显。
本发明方法除了能够取得上述有功降损和电压控制的优良效果外，还具有计 算性能方面的优势。相比于传统数学规划或人工智能算法需要依赖于大规模数学 建模和复杂计算，本发明提出的分布式优化方法对计算资源要求较低，优化过程 所需迭代次数少，具有计算速度快的优点。
Claims (10)
1.一种两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取配电网日负荷预测曲线、分布式电源出力预测曲线；
(2)将电网日负荷预测曲线、分布式电源出力预测曲线中同一时刻的日负荷功率与分布式电源出力相减，得到日净负荷，根据每个时刻的日净负荷绘制日净负荷曲线，对日净负荷进行时段归并与方式约简；
(3)电网中的每个无功源对应部署一个虚拟软控制器，所述虚拟软控制器进行分布式决策并将决策结果上传至顶层；
(4)在顶层部署的局域控制中心对虚拟软控制器上传的分布式决策结果进行协同校核，对于校核不通过的分布式决策结果，下发调控指令及相关调整量，并要求返回步骤(3)，使校核不通过的虚拟软控制器周边的虚拟软控制器协助控制，重新就地进行分布式决策；若全部虚拟软控制器的分布式决策结果均校核通过，则获得无功/电压优化决策解，执行步骤(5)；
(5)保存无功/电压优化决策解并向各虚拟软控制器下发无功/电压优化决策指令，对相应无功源实施远方或就地调控操作。
2.根据权利要求1所述的两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，其特征在于，步骤(3)中，虚拟软控制器具有以下三种功能之一：功能一：就地测量、就地决策及就地执行；功能二：就地测量、就地决策、远方校核及遥控/遥调执行；功能三：就地测量、就地决策、远方校核及就地执行。
3.根据权利要求1所述的两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，其特征在于，步骤(3)中，虚拟软控制器包括虚部署方式和实部署方式：虚部署的虚拟软控制器负责计算资源/任务的分配，分配对象以无功源为基本单元，虚部署的虚拟软控制器的部署地点在无功源所在地或局域控制中心所在的顶层；实部署的虚拟软控制器具有计算资源/任务分配与实际控制器两种功能，实部署的虚拟软控制器的部署地点在无功源所在地。
4.根据权利要求1所述的两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，其特征在于，步骤(4)中，局域控制中心利用常规分析工具对分布式决策结果进行协同校核，所述常规分析工具为潮流计算模块；对于校核不通过的分布式决策结果，参与协调控制的周边虚拟软控制器位于校核结果不通过的虚拟软控制器的上游或下游。
5.根据权利要求1所述的两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，其特征在于，步骤(3)虚拟软控制器就地分布式决策包括面向电压设定值控制目标的优化、有功降损目标的优化中的一种或两种。
6.根据权利要求1所述的两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，其特征在于，步骤(4)中的顶层指配调/馈调中心。
7.根据权利要求1所述的两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，其特征在于，步骤(3)中虚拟软控制器就地进行分布式决策包括有功降损调控目标指令和电压调控目标指令；
有功降损调控目标指令采用有功降损模型，涉及关系式：
电压调控目标指令采用电压目标控制决策模型，涉及关系式：
式中，U2obj为控制电压的目标值，q为迭代次数变量，C为与R2、X2有关的常数，n与OLTC分接头所处档位有关；Us为等效电源节点电压相量的模；Z1为等效电源与有载调压变压器之间的支路阻抗，有Z1＝R1+jX1，R1为原边的支路等效电阻，X1为原边的支路等效电抗；Z2为副边等效总负荷的等效阻抗，有Z2＝R2+iX2，R2为副边的等效电阻，X2为副边的等效电抗；G2为等效电导，B2为等效电纳。
8.根据权利要求1所述的两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，其特征在于，步骤(3)中虚拟软控制器就地进行分布式决策，节点电压严格执行电压调控目标指令，优先实施就地无功补偿，若就地无功补偿后仍偏离目标值，则请求局域控制中心从顶层下发相关补偿设备的调控指令，使电压调整到请求值。
9.根据权利要求1所述的两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，其特征在于，步骤(3)中虚拟软控制器就地进行分布式决策，容许节点电压在电压调控目标指令的范围内变化，若该节点的虚拟软控制器接受局域控制中心从顶层下发的、协助响应周边其他节点电压调控的请求信息，则按照指令进行就地补偿；若未接收到顶层局域控制中心的指令，则在就地无功源有富裕的前提下，实施有功降损调控目标指令的分布式优化控制。
10.根据权利要求1所述的两层协同架构下的配电网分布式无功优化与电压调控方法，其特征在于，步骤(2)中的时段归并与方式约简指考虑无功源寿命影响因素，将日净负荷曲线的若干短时段归并成若干长时段，对系统原有运行方式进行合并。
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