CN111064235A - 一种有源配电网日前动态无功优化方法 - Google Patents

一种有源配电网日前动态无功优化方法 Download PDF

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CN111064235A CN201911302608.9A CN201911302608A CN111064235A CN 111064235 A CN111064235 A CN 111064235A CN 201911302608 A CN201911302608 A CN 201911302608A CN 111064235 A CN111064235 A CN 111064235A
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power optimization
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罗培
孙吉浩
张颖
彭伊爽
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    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
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    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
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    • Y02E40/30—Reactive power compensation

Abstract

本发明提供一种有源配电网日前动态无功优化方法，该方法包括：获取配电网各支路阻抗与各节点负荷，次日各小时负荷变化率、分布式电源有功出力；确定有源配电网日前动态无功优化的目标函数与约束条件；将目标函数归一化并通过层次分析法建立无功优化满意度模型；在无功优化过程中通过基于松弛‑聚类‑调整的无功控制设备协调方法进行无功优化。本发明将日前动态无功优化问题的求解转换为两次全天静态无功优化问题的求解，将强时空耦合的混合整数规划问题转换为只含连续变量的非线性规划问题，极大降低了日前动态无功优化的求解难度，可获得满足工程实际要求的无功优化满意解。

Description

一种有源配电网日前动态无功优化方法
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及有源配电网日前动态无功优化方法。
背景技术
无功优化是保证电网安全、经济运行的必要调节手段之一，通过对各无功控制设备的无功出力进行合理调度，可达到提高电压质量和降低网络损耗的目的。近年来，随着新能源技术的不断发展，分布式电源大量接入配电网并参与无功优化。分布式电源参与无功优化使得电力系统的无功调节手段更加丰富，但是也为无功优化带来了新问题：一方面，分布式电源与传统无功补偿装置的无功出力特点并不相同，传统配电网的日前动态无功优化方法已无法适用于有源配电网；另一方面，电容器组等无功控制设备的无功出力具有离散性，且全天投切次数是有限的。因此，亟需制定一种无功优化方法，既可满足电容器组全天最大投切次数约束，还可充分发挥各无功控制设备的无功出力特点，从而获得相对较优的日前无功优化结果。有源配电网日前动态无功优化在数学上属于强时空耦合的混合整数规划问题，求解难度较高，现有的求解方法精准度较低且过程十分复杂，并没有一种高效实用的求解方法。
发明内容
本发明提供的一种有源配电网日前动态无功优化方法，该方法可满足电容器组全天最大投切次数约束，在此基础上，解决了无功优化过程中分布式电源与传统无功补偿装置的无功出力协调问题，可获得满足工程实际要求的无功优化满意解。
为了实现上述目的，本发明采用如下的技术方案，包括：
获取配电网各支路阻抗与各节点负荷，次日各小时负荷变化率、分布式电源有功出力；
确定有源配电网日前动态无功优化的目标函数与约束条件；
将目标函数归一化并通过层次分析法建立无功优化满意度模型；
在无功优化过程中通过基于松弛-聚类-调整的无功控制设备协调方法进行无功优化。
进一步地，所述目标函数为：
有功网损最小：
Figure BDA0002322245650000011
其中，Ploss为有功网损，Ui和Uj分别为节点i和节点j的电压幅值，Gk(i,j)和θij分别为节点i和节点j之间的电导和相位差，m为支路总数；
电压偏差最小：
Figure BDA0002322245650000021
其中，Ud为电压偏差，Uj为节点j的实际电压，UjN为节点j的额定电压，n为节点总数；
无功补偿装置投入容量最小：
Figure BDA0002322245650000022
其中，Qtotal为无功补偿装置投入的总容量，其大小可表征无功补偿装置的投资，QCi为第i个无功补偿装置的投入容量，NC为无功补偿装置的总数；
所述约束条件为：
潮流方程约束：
Figure BDA0002322245650000023
Figure BDA0002322245650000024
其中，PGi和QGi分别为发电机和DG注入的有功和无功功率；PLi和QLi分别为负荷消耗的有功和无功功率；QCi为无功补偿装置投入的无功功率；Gij和Bij分别为节点i和节点j之间的电导和电纳；
节点电压约束：
Uimin≤Ui≤Uimax (6)
其中，Ui为节点i的电压幅值；Uimax和Uimin分别为节点i的电压幅值的上限和下限；
DG的无功出力范围约束：
QDGmin≤QDG≤QDGmax (7)
其中，QDG为DG所提供的无功功率；QDGmax、QDGmin分别为DG所能提供的无功功率上限和下限；
SVC的无功出力范围约束：
QSVCmin≤QSVC≤QSVCmax (8)
其中，QSVC为SVC所投入的无功功率；QSVCmax、QSVCmin分别为SVC无功出力范围的上限和下限；
电容器组的无功出力范围约束：
QCmin≤QC≤QCmax (9)
其中，QC为电容器组所投入的无功功率；QCmax、QCmin分别为电容器组无功出力范围的上限和下限；
电容器组全天最大投切次数约束：
Figure BDA0002322245650000031
其中，Ck(n)和Ck(n-1)分别为第k个电容器组在第n小时和第n-1小时所投入的无功功率大小；nCmax为所规定的电容器组全天最大投切次数。
进一步地，所述建立无功优化满意度模型，包括：
通过式(11)和式(12)对目标函数归一化处理：
Figure BDA0002322245650000032
F＝ω1f1+ω2f2+ω3f3 (12)
其中，fi为归一化后的目标函数，其中i＝1，2，3，f为原目标函数，fmin为单目标优化结果，fmax为未优化的结果，ω1、ω2、ω3为权重系数，ω1+ω2+ω3＝1，F为优化满意度函数；
以及，通过层次分析法确定ω1、ω2、ω3的大小。
进一步地，所述基于松弛-聚类-调整的无功控制设备协调方法，包括：
步骤1，求电容器组全天最优无功补偿序列；
步骤2，对序列K-Means聚类；
步骤3，基于聚类结果进行时序融合，并确定融合后的各时段电容器组补偿容量；
步骤4，调整DG与SVC的无功出力。
进一步地，所述步骤1的具体实施步骤如下：松弛电容器组全天最大投切次数约束，并将离散变量松弛为连续变量，进行24个独立时间断面的静态无功优化，计算各小时电容器组补偿容量的松弛解QT，将各小时的QT组成全天最优无功补偿序列：
Qbest＝(Q1 Q2 … QT … Q24) (13)
其中，Qbest为全天最优无功补偿序列。
进一步地，所述步骤2还包括：
聚类完成后，为Qbest中每一个QT添加分类标签：
Figure BDA0002322245650000041
其中，KT为QT的所属类别，Q′best为Qbest添加分类标签后的增广序列。
进一步地，所述步骤3包括一阶段融合与二阶段融合；
其中，一阶段融合方法如下：对于任意KT，若存在连续N个小时满足KT＝KT+1＝…＝KT+N-1，则将N个小时融合为一个时段，融合后该时段的补偿容量为：
Figure BDA0002322245650000042
其中，
Figure BDA0002322245650000043
为融合后的时段i的补偿容量；
一阶段融合完成后，原24小时被划分为n个时段，若分段数n已经满足全天最大投切次数约束，则时序分段结束，否则进行二阶段融合：对于一阶段融合获得的每个时段i，计算i时段与i-1时段的补偿容量差值：
Figure BDA0002322245650000044
其中，
Figure BDA0002322245650000045
为i时段与i-1时段的补偿容量差值；
按照
Figure BDA0002322245650000046
从大到小的顺序融合时段，新的时段j的补偿容量为：
Figure BDA0002322245650000047
其中，
Figure BDA0002322245650000048
为合并后时段j的补偿容量，重复二阶段融合操作，直至分段数满足最大投切次数约束，分段完成后，将松弛量规整回离散量，规整结果为离散变量最终解。
进一步地，所述步骤4包括：固定离散变量大小，以DG、SVC的无功出力作为决策变量进行静态无功优化，求解结果为连续变量最终解。
通过本发明提供的一种有源配电网日前动态无功优化方法，将日前动态无功优化问题的求解转换为两次全天静态无功优化问题的求解，将求解强时空耦合的混合整数规划问题转换为求解只含连续变量的非线性规划问题，极大降低了日前动态无功优化的求解难度。该方法既可满足电容器组全天最大投切次数约束，在此基础上，解决了无功优化过程中分布式电源与传统无功补偿装置的无功出力协调问题，可获得满足工程实际要求的无功优化满意解。
附图说明
图1为有源配电网日前动态无功优化方法流程示意图；
具体实施方式
为使得本发明的特征和优点能够更加明显和易懂，下面结合附图对本发明进一步详细描述。
一种有源配电网日前动态无功优化方法如图1所示，包括：
步骤S101，获取配电网各支路阻抗与各节点负荷，次日各小时负荷变化率、分布式电源有功出力；
步骤S102，确定有源配电网日前动态无功优化的目标函数与约束条件；
步骤S103，将目标函数归一化并通过层次分析法建立无功优化满意度模型；
步骤S104，在无功优化过程中通过基于松弛-聚类-调整的无功控制设备协调方法进行无功优化。
步骤S102的具体实施方法为：以有功网损、电压偏差、无功补偿装置投入容量最小为目标函数，以潮流方程约束、节点电压约束、DG的无功出力范围约束、SVC的无功出力范围约束、电容器组的无功出力范围约束、电容器组全天最大投切次数约束为约束条件。
所述目标函数为：
有功网损最小：
Figure BDA0002322245650000051
其中，Ploss为有功网损，Ui和Uj分别为节点i和节点j的电压幅值，Gk(i,j)和θij分别为节点i和节点j之间的电导和相位差，m为支路总数。
电压偏差最小：
Figure BDA0002322245650000052
其中，Ud为电压偏差，Uj为节点j的实际电压，UjN为节点j的额定电压，n为节点总数。
无功补偿装置投入容量最小：
Figure BDA0002322245650000053
其中，Qtotal为无功补偿装置投入的总容量，其大小可表征无功补偿装置的投资，QCi为第i个无功补偿装置的投入容量，NC为无功补偿装置的总数。
所述约束条件为：
潮流方程约束：
Figure BDA0002322245650000061
Figure BDA0002322245650000062
其中，PGi和QGi分别为发电机和DG注入的有功和无功功率；PLi和QLi分别为负荷消耗的有功和无功功率；QCi为无功补偿装置投入的无功功率；Gij和Bij分别为节点i和节点j之间的电导和电纳。
节点电压约束：
Uimin≤Ui≤Uimax (6)
其中，Ui为节点i的电压幅值；Uimax和Uimin分别为节点i的电压幅值的上限和下限。
DG的无功出力范围约束：
QDGmin≤QDG≤QDGmax (7)
其中，QDG为DG所提供的无功功率；QDGmax、QDGmin分别为DG所能提供的无功功率上限和下限。
SVC的无功出力范围约束：
QSVCmin≤QSVC≤QSVCmax (8)
其中，QSVC为SVC所投入的无功功率；QSVCmax、QSVCmin分别为SVC无功出力范围的上限和下限。
电容器组的无功出力范围约束：
QCmin≤QC≤QCmax (9)
其中，QC为电容器组所投入的无功功率；QCmax、QCmin分别为电容器组无功出力范围的上限和下限。
电容器组全天最大投切次数约束：
Figure BDA0002322245650000063
其中，Ck(n)和Ck(n-1)分别为第k个电容器组在第n小时和第n-1小时所投入的无功功率大小；nCmax为所规定的电容器组全天最大投切次数。
步骤S103的具体实施方法为：
通过式(11)和式(12)对目标函数归一化处理：
Figure BDA0002322245650000071
F＝ω1f1+ω2f2+ω3f3 (12)
其中，fi为归一化后的目标函数，其中i＝1，2，3，f为原目标函数，fmin为单目标优化结果，fmax为未优化的结果，ω1、ω2、ω3为权重系数，ω1+ω2+ω3＝1，F为优化满意度函数，其值越接近1，表征无功优化效果越好。
以及，通过层次分析法确定ω1、ω2、ω3的大小。
步骤S104的具体实施方法为：
步骤1，求电容器组全天最优无功补偿序列；
步骤2，对序列K-Means聚类；
步骤3，基于聚类结果进行时序融合，并确定融合后的各时段电容器组补偿容量；
步骤4，调整DG与SVC的无功出力。
步骤1的具体实施方法为：松弛电容器组全天最大投切次数约束，并将离散变量松弛为连续变量，进行24个独立时间断面的静态无功优化，计算各小时电容器组补偿容量的松弛解QT，将各小时的QT组成全天最优无功补偿序列：
Qbest＝(Q1 Q2 … QT … Q24) (13)
其中，Qbest为全天最优无功补偿序列。
步骤1中的静态无功优化在数学上属于只含连续变量的非线性规划问题，求解方法多样，既可采用内点法、梯度下降法等数学优化方法，也可采用粒子群算法、遗传算法等人工智能算法，本实施例对具体的求解方法不做限定。
步骤2的具体实施方法为：对Qbest中的QT进行K-Means聚类，聚类完成后，为Qbest中每一个QT添加分类标签：
Figure BDA0002322245650000072
其中，KT为QT的所属类别，Q′best为Qbest添加分类标签后的增广序列。
步骤3的具体实施过程分为两个阶段：一阶段融合与二阶段融合。
其中，一阶段融合方法如下：对于任意KT，若存在连续N个小时满足KT＝KT+1＝…＝KT+N-1，则将N个小时融合为一个时段，融合后该时段的补偿容量为：
Figure BDA0002322245650000081
其中，
Figure BDA0002322245650000082
为融合后的时段i的补偿容量。
一阶段融合完成后，原24小时被划分为n个时段，若分段数n已经满足全天最大投切次数约束，则时序分段结束，否则进行二阶段融合：对于一阶段融合获得的每个时段i，计算i时段与i-1时段的补偿容量差值：
Figure BDA0002322245650000083
其中，
Figure BDA0002322245650000084
为i时段与i-1时段的补偿容量差值。
按照
Figure BDA0002322245650000085
从大到小的顺序融合时段，新的时段j的补偿容量为：
Figure BDA0002322245650000086
其中，
Figure BDA0002322245650000087
为合并后时段j的补偿容量，重复二阶段融合操作，直至分段数满足最大投切次数约束，分段完成后，将松弛量规整回离散量，规整结果为离散变量最终解。
步骤4的具体实施方法为：固定离散变量大小，以DG、SVC的无功出力作为决策变量进行静态无功优化，求解结果为连续变量最终解。
步骤4中的静态无功优化在数学上属于只含连续变量的非线性规划问题，求解方法多样，既可采用内点法、梯度下降法等数学优化方法，也可采用粒子群算法、遗传算法等人工智能算法，本实施例对具体的求解方法不做限定。
至此，无功优化中的决策变量最终解已全部确定。
通过本发明提供的一种有源配电网日前动态无功优化方法，将日前动态无功优化问题的求解转换为两次全天静态无功优化问题的求解，将求解强时空耦合的混合整数规划问题转换为求解只含连续变量的非线性规划问题，极大降低了日前动态无功优化的求解难度。该方法既可满足电容器组全天最大投切次数约束，在此基础上，解决了无功优化过程中分布式电源与传统无功补偿装置的无功出力协调问题，可获得满足工程实际要求的无功优化满意解。
最后，本申请的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种有源配电网日前动态无功优化方法，其特征在于，包括：
获取配电网各支路阻抗与各节点负荷，次日各小时负荷变化率、分布式电源有功出力；
确定有源配电网日前动态无功优化的目标函数与约束条件；
将目标函数归一化并通过层次分析法建立无功优化满意度模型；
在无功优化过程中通过基于松弛-聚类-调整的无功控制设备协调方法进行无功优化。
2.如权利要求1所述的有源配电网日前动态无功优化方法，其特征在于，所述目标函数为：
有功网损最小：
Figure FDA0002322245640000011
其中，Ploss为有功网损，Ui和Uj分别为节点i和节点j的电压幅值，Gk(i,j)和θij分别为节点i和节点j之间的电导和相位差，m为支路总数；
电压偏差最小：
Figure FDA0002322245640000012
其中，Ud为电压偏差，Uj为节点j的实际电压，UjN为节点j的额定电压，n为节点总数；
无功补偿装置投入容量最小：
Figure FDA0002322245640000013
其中，Qtotal为无功补偿装置投入的总容量，其大小可表征无功补偿装置的投资，QCi为第i个无功补偿装置的投入容量，NC为无功补偿装置的总数；
所述的约束条件为：
潮流方程约束：
Figure FDA0002322245640000014
Figure FDA0002322245640000015
其中，PGi和QGi分别为发电机和DG注入的有功和无功功率，PLi和QLi分别为负荷消耗的有功和无功功率，QCi为无功补偿装置投入的无功功率，Gij和Bij分别为节点i和节点j之间的电导和电纳；
节点电压约束：
Uimin≤Ui≤Uimax (6)
其中，Ui为节点i的电压幅值，Uimax和Uimin分别为节点i的电压幅值的上限和下限；
DG的无功出力范围约束：
QDGmin≤QDG≤QDGmax (7)
其中，QDG为DG所提供的无功功率，QDGmax、QDGmin分别为DG所能提供的无功功率上限和下限；
SVC的无功出力范围约束：
QSVCmin≤QSVC≤QSVCmax (8)
其中，QSVC为SVC所投入的无功功率，QSVCmax、QSVCmin分别为SVC无功出力范围的上限和下限；
电容器组的无功出力范围约束：
QCmin≤QC≤QCmax (9)
其中，QC为电容器组所投入的无功功率，QCmax、QCmin分别为电容器组无功出力范围的上限和下限；
电容器组全天最大投切次数约束：
Figure FDA0002322245640000021
其中，Ck(n)和Ck(n-1)分别为第k个电容器组在第n小时和第n-1小时所投入的无功功率大小，nCmax为所规定的电容器组全天最大投切次数。
3.如权利要求1所述的有源配电网日前动态无功优化方法，其特征在于，所述建立无功优化满意度模型，包括：
通过式(11)和式(12)对目标函数归一化处理：
Figure FDA0002322245640000022
F＝ω1f1+ω2f2+ω3f3 (12)
其中，fi为归一化后的目标函数，其中i＝1，2，3，f为原目标函数，fmin为单目标优化结果，fmax为未优化的结果，ω1、ω2、ω3为权重系数，ω1+ω2+ω3＝1，F为优化满意度函数；
以及，通过层次分析法确定ω1、ω2、ω3的大小。
4.如权利要求1所述的有源配电网日前动态无功优化方法，其特征在于，所述基于松弛-聚类-调整的无功控制设备协调方法，包括：
步骤1，求电容器组全天最优无功补偿序列；
步骤2，对序列K-Means聚类；
步骤3，基于聚类结果进行时序融合，并确定融合后的各时段电容器组补偿容量；
步骤4，调整DG与SVC的无功出力。
5.如权利要求4所述的有源配电网日前动态无功优化方法，其特征在于，所述步骤1的具体实施步骤如下：松弛电容器组全天最大投切次数约束，并将离散变量松弛为连续变量，进行24个独立时间断面的静态无功优化，计算各小时电容器组补偿容量的松弛解QT，将各小时的QT组成全天最优无功补偿序列：
Qbest＝(Q1 Q2…QT…Q24) (13)
其中，Qbest为全天最优无功补偿序列。
6.如权利要求4所述的有源配电网日前动态无功优化方法，其特征在于，所述步骤2还包括：
聚类完成后，为Qbest中每一个QT添加分类标签：
Figure FDA0002322245640000031
其中，KT为QT的所属类别，Q′best为Qbest添加分类标签后的增广序列。
7.如权利要求4所述的有源配电网日前动态无功优化方法，其特征在于，所述步骤3包括一阶段融合与二阶段融合；
其中，一阶段融合方法如下：对于任意KT，若存在连续N个小时满足KT＝KT+1＝…＝KT+N-1，则将N个小时融合为一个时段，融合后该时段的补偿容量为：
Figure FDA0002322245640000032
其中，
Figure FDA0002322245640000033
为融合后的时段i的补偿容量；
一阶段融合完成后，原24小时被划分为n个时段，若分段数n已经满足全天最大投切次数约束，则时序分段结束，否则进行二阶段融合：对于一阶段融合获得的每个时段i，计算i时段与i-1时段的补偿容量差值：
Figure FDA0002322245640000034
其中，
Figure FDA0002322245640000041
为i时段与i-1时段的补偿容量差值；
按照
Figure FDA0002322245640000042
从大到小的顺序融合时段，新的时段j的补偿容量为：
Figure FDA0002322245640000043
其中，
Figure FDA0002322245640000044
为合并后时段j的补偿容量，重复二阶段融合操作，直至分段数满足最大投切次数约束，分段完成后，将松弛量规整回离散量，规整结果为离散变量最终解。
8.如权利要求4所述的有源配电网日前动态无功优化方法，其特征在于，所述步骤4包括：固定离散变量大小，以DG、SVC的无功出力作为决策变量进行静态无功优化，求解结果为连续变量最终解。
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