CN110611315A - 一种考虑输配协同的分布式电源最大接入容量计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑输配协同的分布式电源最大接入容量计算方法。该方法首先提出广义输配全局优化模型，确定模型的最优性条件。在此基础上，综合考虑火电机组、分布式电源、无功补偿装置，提出输配协同分布式电源最大接入容量计算模型。基于输配电网的不同特点，利用异构分解算法进行优化模型的求解，输配电网交替进行各自区域的优化计算，并通过边界节点电压、注入功率等参量构建辅助函数保证全网最优性条件满足。本发明方法适应日益增强的输配耦合关系；可提升输配协同分布式电源最大接入容量的计算精度和算法效率，弥补了现有分布式电源最大接入容量计算模型中数据模型私密性差、存在潜在的数值稳定性问题等缺陷，具有工程应用的价值。

Description

一种考虑输配协同的分布式电源最大接入容量计算方法

技术领域

本发明涉及电力系统领域，尤其是一种考虑输配协同的分布式电源最大接入容量计算方法。

背景技术

大规模分布式电源的接入对传统电力系统的安全稳定运行有着较大影响。因此，在电网规划阶段，需要计算在满足电压、潮流等约束下的分布式电源最大接入容量，为分布式电源的实际接入提供依据和参考。输配协同分布式电源最大接入容量计算，本质上是一个优化问题，所求解的是在给定分布式电源接入点下的最优接入方式，即以接入的总容量最大为目标的接入方式。近年来，许多学者从不同的角度对这一问题进行了广泛而深入的研究。例如，一些学者对于分布式电源如光伏、风电场等进行具体和细化的建模，从而计算最大可接入容量方法。另一些学者以传统分布式电源最大可接入容量的优化模型为基础，增加考虑负荷特性、负荷不确定性、电压波动约束、N-1原则等因素，得到更符合工程实际的模型。但是，输配协同的背景还没有被充分考量。

如图1所示，由于输配网属于不同的调度部门管理，彼此之间模型和数据具有私密性，中心化的优化调度计算不符合工程实际。而且，输配网在网络参数、电压等级、潮流功率等方面存在数量级差异，中心化的优化调度计算可能面临严重的数值问题。因此，在已有的输配协同优化调度的相关研究中，分解算法是主要的计算方法，包括交替最优乘子法(ADMM)、辅助问题原则法(APP)、目标分流法(ATC)、异构分解算法(HGD)等。

发明内容

为了适应日益增强的输配耦合关系，本发明聚焦于输配协同的分布式电源最大接入容量计算。本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种考虑输配协同的分布式电源最大接入容量计算方法。以提升输配协同分布式电源最大接入容量的计算精度和算法效率。

本发明采用的技术方案如下：

一种考虑输配协同的分布式电源最大接入容量计算方法，其包括：

A.构建广义输配全局优化模型，其函数包括状态变量、控制变量和目标函数，其约束包括等式约束和不等式约束；

B.确定所述广义输配全局优化模型的最优性条件；

C.在广义输配全局优化模型基础上，对所述状态变量、控制变量、目标函数、等式约束和不等式约束进行定义，构建出输配协同分布式电源最大接入容量优化模型；

D.将输配协同分布式电源最大接入容量优化模型分解为输电网优化模型和配电网优化模型；

E.分别求解输电网优化模型和配电网优化模型。

广义输配全局优化模型为基础模型，其可适应日益增强的输配耦合关系。通过上述方法对输配电网优化模型进行求解，相较于其他模型而言，具有更好地收敛性和更高的准确性，运算效率高，具有工程应用价值。

进一步的，步骤E具体为：采用异构分解算法对输电网优化模型和配电网优化模型进行交替迭代，以分别求解输电网优化模型和配电网优化模型。

异构分解算法(HGD)算法是针对输配协同优化调度问题而设计的，应用于本发明中，相比传统的分解算法有更好的收敛性能，也避免了诸多参数整定的复杂过程。因此，本发明采用HGD算法来实现输配协同的分布式电源最大接入容量计算。以提升算法准确性、计算效率、收敛性能。

进一步的，异构分解算法采用平启动的方式。即异构分解算法采用平启动的方式，对输电网优化模型和配电网优化模型进行交替迭代求解。

进一步的，步骤D具体为：构建辅助函数，利用所述辅助函数将输配协同分布式电源最大接入容量优化模型分解为输电网优化模型和配电网优化模型，所述辅助函数使得输电网优化模型和配电网优化模型满足步骤B中所确定的最优性条件。

构建辅助函数可以将优化模型进行分离，并确保输、配电网的优化模型与原始模型的最优性条件保持一致，在确保分离模型以精简运算的情况下，确保分离结果与原始模型的一致性。

进一步的，步骤C中，构建输配协同分布式电源最大接入容量优化模型前，先利用边界注入功率向量对广义输配全局优化模型的状态变量进行解耦。解耦便于对输配全局网络进行分区建模。

进一步的，步骤B中的最优性条件，为采用拉格朗日乘子法对广义输配全局优化模型设置的KKT条件。

进一步的，步骤C中，基于所属区域的火电机组和分布式电源的有功功率和无功功率、无功补偿装置的无功功率对控制变量进行定义；基于所属区域的节点电压幅值和相角向量对状态变量进行定义；基于所述区域的分布式电源的有功功率对目标函数进行定义。

进一步的，等式约束包括潮流方程约束，所述不等式约束包括发电机出力上下限约束、分布式电源出力上下限约束、无功补偿装置出力上下限约束、线路及变压器容量约束和电压幅值约束。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、本发明的计算方法可提升输配协同分布式电源最大接入容量的计算精度和算法效率。

2、本发明的计算方法弥补了现有分布式电源最大接入容量计算模型中数据模型私密性差、存在潜在的数值稳定性问题等缺陷。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是输、配电网分区图。

图2是输、配电网数据交换示意图。

图3是HDG算法求解电网优化模型的流程图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书(包括任何附加权利要求、摘要)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

本实施例公开了一种考虑输配协同的分布式电源最大接入容量计算方法，包括以下步骤：

1、输配协同分布式电源最大接入容量的优化模型的构建

1.1广义输配全局优化模型

min c_T(u^T,u^B,x^T,x^B)+c_D(u^D,x^B,x^D) (1)

s.t.

f_T(u^T,x^T,x^B)＝0 (2)

g_T(u^T,x^T,x^B)≥0 (3)

f_B(u^B,x^T,x^B,x^D)＝0 (4)

g_B(u^B,x^B)≥0(5)

f_D(u^D,x^B,x^D)＝0 (6)

g_D(u^D,x^B,x^D)≥0 (7)

其中，x表示状态变量的向量，如电压幅值、电压相角等；u表示控制变量的向量，如发电机出力、无功补偿装置出力等；c表示目标函数，特别地，在本发明的输配协同分布式电源最大接入容量计算中，目标函数为各分布式电源的有功出力之和；f和g分别表示等式约束和不等式约束，等式约束一般包括潮流方程约束，不等式约束一般包括发电机出力上下限约束、分布式电源出力上下限约束、无功补偿装置出力上下限约束、线路及变压器容量约束、电压幅值约束等等。上下标T、B、D分别表示输电网区域、边界区域、配电网区域。

为了将输配全局网络进行分区建模，输配网的状态变量需要实现解耦，因此引入边界注入功率向量y^BD，并将(4)式分解表达为：

f_TB(u^B,x^T,x^B)＝y^BD (8)

f_BD(x^B,x^D)＝y^BD (9)

进一步地，广义输配全局优化模型可以简化表示为：

min c_T(u^T,u^B,x^T,x^B)+c_D(u^D,x^B,x^D) (10)

其中，Ω_T表示由约束(2)，(3)，(5)和(8)构成的可行域。Ω_D表示由约束(6)，(7)和(9)构成的可行域。

1.2最优性条件

1.1中所述模型的拉格朗日函数可以表示为：

其中，λ表示等式约束对应的乘子向量，ω表示不等式约束对应的非负乘子向量。

进一步地，Karush-Kuhn-Tucher(KKT)条件可以表达为：

a)L关于各变量的偏微分等于0；

b)满足可行性约束(11)；

c)满足互补条件约束(13)。

1.3输配协同分布式电源最大接入容量的具体优化模型

1.1建立了广义输配全局优化模型，1.2对于广义模型的最优性条件进行了分析。在输配协同分布式电源最大接入容量计算过程中，还需要对状态变量、控制变量、目标函数和约束等做出具体的定义。

1.3.1状态变量与控制变量

在本实施例的输配协同分布式电源最大接入容量的计算中，不失一般性，潮流方程采用极坐标形式表示，因此状态变量包括各节点的电压和相角。控制变量包括火电机组发出的有功功率、火电机组发出的无功功率、分布式电源发出的有功功率、分布式电源发出的无功功率、无功补偿装置发出的无功功率。具体地，可以表达为：

式中，P和Q表示有功功率和无功功率向量，V和θ表示节点电压幅值和相角向量。下标G、DG、R分别表示火电机组、分布式电源和无功补偿装置。上标T、B、D分别表示输电网区域、边界区域、配电网区域。

边界注入功率向量y^BD表示边界注入有功功率P^BD和无功功率Q^BD，即：

1.3.2目标函数

分布式电源最大接入容量的优化模型应以分布式电源的有功功率之和最大为目标。若代入广义输配全局优化模型中，输配网区域的目标函数应分别表示为：

1.3.3约束

(1)等式约束—潮流方程约束

不失一般性，潮流方程采用极坐标形式表示，即对于输电网区域、边界区域、及配电网区域的节点i，分别有等式约束(18)-(19)、(20)-(21)、(22)-(23)：

式中，C表示节点集合，G_ij和B_ij分别表示电导矩阵和电纳矩阵第i行第j列的元素。P和Q表示节点i注入有功功率和注入无功功率，等于节点i处连接的火电机组、分布式电源、无功补偿装置出力和减去节点i处的负荷。θ_ij表示节点i和节点j的相角差。

(2)不等式约束

本发明考虑的不等式约束主要包括：发电机出力上下限约束(24)、分布式电源出力上下限约束(25)、无功补偿装置出力上下限约束(26)、线路及变压器容量约束(27)、电压幅值约束(28)。

其中，A表示线路或变压器容量向量，上划线、下划线表示该变量的上、下限。

2、HGD算法求解模型

2.1输配全局优化模型的分解

输配全局优化模型(10)-(11)可以借助辅助函数将其分解为输电网优化模型和配电网优化模型。辅助函数用于保证分解后两个优化模型的优化目标与原模型的优化目标相一致。

具体地，输电网部分的优化模型可以表示为(29)-(30)，配电网部分的优化模型可以表示为(31)-(32)：

min c_T(u^T,u^B,x^T,x^B)+c_auxT (29)

其中Ω_T(y₀ ^BD)表示当y^BD＝y₀ ^BD时的输电网优化运行可行域，Ω_D(x₀ ^B)表示当x^B＝x₀ ^B时的配电网优化运行可行域。c_auxT和c_auxD为辅助函数，引入分解后的优化模型中，使得满足1.2中所描述的原模型的最优性条件。

为满足最优性条件，辅助函数应满足：

其中，

特别地，在本发明的输配协同分布式电源最大接入容量的具体优化模型中，(34)中的第1、3项为零。

2.2输配协同模型的求解

HGD算法是通过对输配网交替迭代求解各自的优化模型，最终使与边界区域相关的物理量达到收敛。输配电网交替迭代过程中的数据交换具体如图2所示。利用HGD算法求解输配协同模型的具体步骤如图3所示，其流程包括：

A.设定x^B和λ_TB的初值，设定最大迭代次数q，设定收敛精度要求ε。

B.初始化当前迭代次数k，令k＝0。

C.在迭代次数k未达到最大迭代次数q时，执行D，否则，执行G。

D.利用当前的x^B和λ_TB求解配电网区域优化模型式(31)-(33)计算更新y^BD，并利用式(34)计算更新h_BD。

E.利用当前的h_BD和y^BD求解输电网区域优化模型式(29)、(30)、(33)，并计算更新x^B和λ_TB。

F.判断更新前后的x^B和λ_TB是否满足收敛精度要求ε，若是，则判定算法收敛，当前求解的输、配电网优化模型的参数作为求解结果，结束流程，否则，将迭代次数加1，跳转到步骤C。

G.判定算法不收敛，结束流程。

一般地，HGD算法可以采用平启动的方式，即x^B中的电压幅值取1，电压相角取0，拉格朗日乘子λ^TB向量中的每一个元素均取0。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (8)

1.一种考虑输配协同的分布式电源最大接入容量计算方法，其特征在于，包括：

A.构建广义输配全局优化模型，其函数包括状态变量、控制变量和目标函数，其约束包括等式约束和不等式约束；

B.确定所述广义输配全局优化模型的最优性条件；

C.在广义输配全局优化模型基础上，对所述状态变量、控制变量、目标函数、等式约束和不等式约束进行定义，构建出输配协同分布式电源最大接入容量优化模型；

D.将输配协同分布式电源最大接入容量优化模型分解为输电网优化模型和配电网优化模型；

E.分别求解输电网优化模型和配电网优化模型。

2.如权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述步骤E具体为：采用异构分解算法对输电网优化模型和配电网优化模型进行交替迭代，以分别求解输电网优化模型和配电网优化模型。

3.如权利要求2所述的计算方法，其特征在于，所述异构分解算法采用平启动的方式。

4.如权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述步骤D具体为：构建辅助函数，利用所述辅助函数将输配协同分布式电源最大接入容量优化模型分解为输电网优化模型和配电网优化模型，所述辅助函数使得输电网优化模型和配电网优化模型满足步骤B中所确定的最优性条件。

5.如权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述步骤C中，构建输配协同分布式电源最大接入容量优化模型前，先利用边界注入功率向量对广义输配全局优化模型的状态变量进行解耦。

6.如权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述步骤B中的最优性条件，为采用拉格朗日乘子法对广义输配全局优化模型设置的KKT条件。

7.如权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述步骤C中，基于所属区域的火电机组和分布式电源的有功功率和无功功率、无功补偿装置的无功功率对控制变量进行定义；基于所属区域的节点电压幅值和相角向量对状态变量进行定义；基于所述区域的分布式电源的有功功率对目标函数进行定义。

8.如权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述等式约束包括潮流方程约束，所述不等式约束包括发电机出力上下限约束、分布式电源出力上下限约束、无功补偿装置出力上下限约束、线路及变压器容量约束和电压幅值约束。