CN112271724A - 一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型及构建方法 - Google Patents

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CN112271724A CN202011090751.9A CN202011090751A CN112271724A CN 112271724 A CN112271724 A CN 112271724A CN 202011090751 A CN202011090751 A CN 202011090751A CN 112271724 A CN112271724 A CN 112271724A
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Abstract

本发明涉及一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型及构建方法，模型包括上层模型和下层模型，所述下层模型在以最小化调用成本为目标的基础上调用分区内节点VPPm的调节容量，基于对各节点VPPm容量的优化配置构建分区VPP，并将各分区VPP的配置输送至所述上层模型，所述上层模型以整体潮流不均衡最小为目标函数优化各线路潮流改变，并向所述下层模型反馈电力系统中整体潮流变化。模型或方法能够优化构建分区VPP，助力电力系统电压调整。

Description

一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型及构建方法
技术领域
本发明公开了一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型及构建方法，属于电力系统调压技术领域。
背景技术
近年来，随着经济发展电力负荷特性恶化，负荷增速高于电量增速，加之分布式风电和光伏的发展，电网电源结构改变，配电网运行方式也随之发生变化，部分节点易出现电压越限问题。随着虚拟电厂(VPP)技术的发展，用户侧分布式风电和光伏以及可调负荷资源通过聚合构建虚拟电厂参与电网运行，由于分布式风电和光伏本身配置有无功设备，存在无功出力调节空间，可帮助调节部分节点电压，当节点有功负荷发生变化时同样会影响节点的电压，如何基于实际电网分区情况优化构建分区VPP来实现电压调整尚未得到很好的解决。
发明内容
本发明为了优化构建分区VPP实现电压调整，提供了一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型及构建方法，该模型或方法能够优化构建分区VPP，助力电力系统电压调整。
本发明所采取的技术方案为：一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型，包括上层模型和下层模型，所述下层模型在以最小化调用成本为目标的基础上调用分区内节点VPPm的调节容量，基于对各节点VPPm容量的优化配置构建分区VPP，并将各分区VPP的配置输送至所述上层模型，所述上层模型在下层模型各分区VPP构建的基础上以整体潮流不均衡最小为目标函数优化各线路潮流改变，并向所述下层模型反馈电力系统中整体潮流变化。
进一步的，所述下层模型的构建方法为：
S01根据网络实时量测的有功、无功、电压、相角等数据和电阻、电抗等系统拓扑结构参数通过潮流计算得到各分区雅克比矩阵；
S02根据各分区雅克比矩阵获得各分区电压灵敏度矩阵；
S03构建VPPm，以各个节点的有功和无功可调资源构建节点虚拟电厂，即VPPm，并根据VPPm出力范围确定各节点电压改变量；
S04根据各节点电压改变量获得调压后各节点的节点电压，且调压后的各节点电压需满足节点电压要求；
S05以区域内各节点VPPm的总调用成本最小为目标函数以所述节点电压要求与各节点虚拟电厂VPPm的有功和无功调节容量为约束条件构建分区VPP。
进一步的，所述上层模型以潮流熵为指标衡量系统中线路潮流分布的均衡度，通过所述潮流熵得到潮流不均衡严重度函数定量衡量系统中线路潮流分布的均衡度。
进一步的，步骤S01中雅克比矩阵具体为
Figure BDA0002721968870000021
式中，P为各节点注入的有功功率，Q为各节点注入的无功功率，V为各节点的电压幅值，δ为各节点的相角。
进一步的，步骤S02中电压灵敏度矩阵为雅克比矩阵的逆矩阵，所述电压灵
敏度矩阵为
Figure BDA0002721968870000022
式中，P为各节点注入的有功功率，Q为各节点注入的无功功率，V为各节点的电压幅值，δ为各节点的相角。
进一步的，步骤S03中节点电压改变量范围为
Figure BDA0002721968870000023
式中，i和m均为节点编号(i＝1,2,K,n；m＝1,2,K,n)；
Figure BDA0002721968870000026
和QVPP,m分别为节点VPPm的有功调节容量和无功调节容量。
进一步的，步骤S04中调压后各节点需满足的节点电压要求为
Figure BDA0002721968870000024
Ui,min≤Ui≤Ui,max
式中，
Figure BDA0002721968870000025
为调压前节点i的电压，Ui为调压后节点i的电压，Ui,min为节点i的电压上限；Ui,max为节点i的电压下限，ΔVi为调压前和调压后节点电压的变化量。
进一步的，步骤S05中的目标函数为：
Figure BDA0002721968870000031
式中，F为区域内各节点VPPm的总调用费用；Cload、CWind和CPV分别为调用可调负荷、风电机组无功和分布式光伏无功的单位成本；ΔPload,m、QWind,m和QPV,m分别为节点VPPm内部电设备的虚拟有功出力、风电机组和分布式光伏的无功出力。
进一步的，所述潮流不均衡严重度函数获取方法为：
a计算线路l的负载率μl(t)
Figure BDA0002721968870000032
式中，Pl 0(t)为t时段线路l的潮流值；Pl max为线路l的最大功率传输容量；M为线路总条数；
b计算VPP参与调压后系统的潮流熵H
Figure BDA0002721968870000033
C计算潮流熵最大值Hmax
Figure BDA0002721968870000034
d潮流不均衡严重度函数为
Figure BDA0002721968870000035
式中，H为VPP参与调压后系统的潮流熵；H0为电力系统初始状态下的潮流熵；Hmax为潮流熵最大值。
本发明中一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建方法，包括构建上层模型和构建下层模型，所述下层模型在以最小化调用成本为目标的基础上调用分区内节点VPPm的调节容量，基于对各节点VPPm容量的优化配置构建分区VPP，并将各分区VPP的配置输送至所述上层模型，所述上层模型以整体潮流不均衡最小为目标函数优化各线路潮流改变，并向所述下层模型反馈电力系统中整体潮流变化。
本发明所产生的有益效果包括：
(1)VPP调用的是现有资源，可实现资源的充分利用；
(2)采用VPP调压可以基于现有资源完成电压调整，减少无功电源的投资；
(3)采用双层优化模型可以在完成调压的同时降低系统潮流的不平衡度。
附图说明
图1 VPP参与调压前节点电压；
图2 VPP参与调压后节点电压；
图3风电机组基本结构示意图；
图4基于电压调控的分区VPP构建结构图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的解释说明，但应当理解为本发明的保护范围并不受具体实施例的限制。
(1)VPP调压原理
VPP通过聚合用户侧分布式电源和可调负荷等资源形成，由于其内部资源的多样性，可以通过调整不同设备的有功或无功出力来帮助系统进行调压。
系统运行中节点B进行调压前如图1所示，即
Figure BDA0002721968870000041
式中，UA(t)为节点A的电压；UB(t)为节点B的电压；PB(t)和QB(t)分别为节点B处的有功功率和无功功率；R和X分别为线路的电阻和电抗。
VPP由于内部资源丰富即可发出有功也可发出无功，当其接入节点B对其进行调压时，其接入后如图2所示
VPP接入节点B参与调压后：
Figure BDA0002721968870000042
式中，
Figure BDA0002721968870000051
为VPP参与调压后的节点B的电压；PVPP(t)和QVPP(t)分别为VPP提供的有功功率和无功功率。
(2)VPP提供调压能力
1)无功出力设备
A.分布式风电机组
以常见的双馈感应风机为例进行分析，风机基本结构如图3所示，
图3中Pm为风电机组输入机械功率，由捕获风力机获得的风能大小决定；Ps和Qs分别为定子的注入有功和无功功率；Pg和Qg分别为风电机组注入电网的有功和无功功率，Pr和Qr为转子侧变换器注入转子的有功和无功功率；Pc和Qc为网侧变换器从电网输入的有功和无功功率。
忽略定转子电阻，转子侧最大电流约束下，定子侧无功调节范围为
Figure BDA0002721968870000052
式中，Ls和Lm分别为定子电感和激磁电感；Ir为定转子电流有效值；s为转差率，s＝(ω1-ωr)/ω1；ω1和ωr分别为同步旋转角速度和转子旋转角速度；Us为定子电压有效值。
考虑定子侧最大电流Is,max限制，定子侧无功调节范围为
Figure BDA0002721968870000053
综合上述两种情况，分布式风机定子侧无功调节范为
Figure BDA0002721968870000054
网侧换流器无功调节能力主要受限于换流器容量Sc,max：
Figure BDA0002721968870000061
则网侧换流器无功极限为
Figure BDA0002721968870000062
分布式双馈风电机组无功调节极限为
Figure BDA0002721968870000063
B.分布式光伏
光伏逆变器可利用自身无功控制功能为配电系统提供电压支撑，可调无功范围与逆变器容量关系为
Figure BDA0002721968870000064
式中，
Figure BDA0002721968870000065
为逆变器最大无功输出容量；PPV为光伏逆变器有功出力；Sinv为逆变器容量，约为额定有功容量的1.0～1.1倍。
2)有功出力资源
虚拟电厂主要是通过削减内部用户用电负荷，如空调、热水器等可调性负荷，以此来实现对外的虚拟有功出力，其有功出力可调范围为
Figure BDA0002721968870000066
式中，ΔPmax为最大有功可调量；Pb为未参与VPP时的用电负荷；
Figure BDA0002721968870000067
为参与VPP后最小的用电负荷。
首先以各分区内存在有功或无功调节潜力的节点构建节点VPP，综上可得每个节点VPP的整体出力为
SVPP,m＝ΔPload,m+j(QWind,m+QPV,m)
ΔPload,m≤ΔPmax,m
Qmin,m≤QWind,m≤Qmax,m
Figure BDA0002721968870000068
式中，SVPP,m为节点VPPm出力视在功率；ΔPload,m、QWind,m和QPV,m分别为节点VPPm内部用电设备的虚拟有功出力、风电机组和分布式光伏的无功出力。
(3)一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型--VPP调压双层模型
下层模型
下层模型在以最小化调用成本为目标的基础上调用分区内节点VPP的调节容量，基于对各节点VPP容量的优化配置构建分区VPP。
1)计算各分区雅克比矩阵
电力系统中节点功率变化与母线电压和相角的关系为
Figure BDA0002721968870000071
Figure BDA0002721968870000072
式中，V、δ为各节点电压幅值与相角；P、Q为各节点注入的有功、无功功率。ΔP和ΔQ分别为用功功率和无功功率改变量；Δδ和ΔV节点电影相角和幅值的改变量。
根据式(1)和式(2)得到雅克比矩阵J。
2)计算各分区电压灵敏度矩阵
各节点的电压灵敏度取决于网络阻抗，即由线路参数和拓扑结构决定。通过改变VPP所在节点注入的有功或无功功率来调节该节点的电压幅值或相角。系统中各节点的电压灵敏度可以由潮流计算中雅克比矩阵J的逆阵获得，则电压灵敏矩阵可表述为
Figure BDA0002721968870000073
式中，V、δ为各节点电压幅值与相角；P、Q为各节点注入的有功、无功功率。灵敏度子矩阵
Figure BDA0002721968870000074
分别表示由于VPP输出的有功和无功变化所导致的各节点电压幅值变化。每个灵敏度子矩阵都是n×n，其中n表示(分区内)配电网中节点数。
3)构建VPPm，并根据VPPm出力范围确定各节点电压改变量；
当具备调节能力的节点m上节点VPPm有功功率与无功功率输出发生变化分别为PVPP,m和QVPP,m时，系统中各节点电压变化量表示为
Figure BDA0002721968870000081
式中，i和m均为节点编号(i＝1,2,K,n；m＝1,2,K,n),Vi为节点i的电压幅值，Pm为节点m注入的有功功率；PVPP,m和QVPP,m分别为节点VPPm的有功调节容量和无功调节容量，
Figure BDA0002721968870000082
和
Figure BDA0002721968870000083
通过电压灵敏度矩阵获得。
由上式可以看出VPP可对电压灵敏度较高的节点提供较好的调压服务，对电压灵敏度低的节点，VPP的调压效果很小。
4)获得调压后各节点电压
Figure BDA0002721968870000084
调压后各节点应满足节点电压要求
Ui,min≤Ui≤Ui,max
式中，
Figure BDA0002721968870000086
和Ui分别为调压前后节点i的电压；Ui,min和Ui,max分别为节点i的电压上下限。
5)构建目标函数
下层以区域内节点VPP调用成本最小化为目标函数
Figure BDA0002721968870000085
式中，F为区域内调用节点VPP的费用；Cload、CWind和CPV分别为调用可调负荷、风电机组无功和分布式光伏无功的单位成本。
2)上层模型
潮流分布是否均衡对连锁故障的传播有很大的影响，因此是系统潮流状态分析需关注的重要参量之一。在下层模型完成区域节点VPP容量配置的基础上，由于各分区节点VPP接入容量的不同，系统各区域实时功率变化也不同，进而导致系统潮流改变情况不同，上层以整体潮流不均衡最小为目标函数
minS(H)
式中，S(H)为潮流不均衡度。
本专利以潮流熵指标来定量衡量系统中线路潮流分布的均衡度。线路l的负载率为
Figure BDA0002721968870000091
式中，Pl 0(t)为t时段线路l的潮流值；Pl max为线路l的最大功率传输容量；M为线路总条数。
给定一个常数数列A＝{A1,A2,K,Ak,K,An}，用lk表示负载率μi∈(Ak,A+k1的输电线路条数，把各个负载区间内的线路条数比例化得：
Figure BDA0002721968870000092
由此，系统的潮流熵为
Figure BDA0002721968870000093
当系统中所有支路的负载率都在同一个区间时，H为零，这时系统的潮流分布处于最均衡状态，即线路承载的潮流与其容量成正比；而当系统中所有线路的负载率都不在同一个区间时，H便达到最大值：
Figure BDA0002721968870000094
此时电网的潮流分布最不均衡，某些线路负载率很低，某些线路负载率很高，当有扰动出现时，高负载率的线路容易过载而引发系统故障。
则潮流不均衡严重度函数可表示为
Figure BDA0002721968870000095
式中，H为VPP参与调压后系统的潮流熵；H0为系统初始状态下的潮流熵；Hmax为潮流熵最大值。
本发明通过分析用户侧分布式风电和光伏以及可调负荷资源的有功和无功调节潜力形成节点VPP，进一步构建调压双层优化模型，下层模型以电压灵敏度为基础以调用成本最小为目标函数构建分区VPP，实现电压的分区调整，最后上层模型在下层各分区VPP构建的基础上以系统整体潮流不均衡最小为目标函数与下层目标函数进行迭代优化，在尽量保证成本最小和潮流平衡的情况下完成分区VPP的构建，实现电压调控。
本发明中一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建方法，包括构建上层模型和构建下层模型，上层模型的构建与下层模型的构建同基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型中所述。
已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而，本领域技术人员所公知的，正如附带的专利权利要求所限定的，出了本发明以上公开的其他的实施例等同的落在本发明的范围内。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型，其特征在于，包括上层模型和下层模型，所述下层模型在以最小化调用成本为目标的基础上调用分区内节点VPPm的调节容量，基于对各节点VPPm容量的优化配置构建分区VPP，并将各分区VPP的配置输送至所述上层模型，所述上层模型在下层模型各分区VPP构建的基础上以整体潮流不均衡最小为目标函数与下层模型的目标函数进行迭代优化。
2.根据权利要求1所述的基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型，其特征在于，所述下层模型的构建方法为：
S01根据网络实时量测的数据和系统拓扑结构参数通过潮流计算得到各分区雅克比矩阵；
S02根据各分区雅克比矩阵获得各分区电压灵敏度矩阵；
S03构建VPPm，并根据VPPm出力范围和对应的电压灵敏度矩阵中的子矩阵确定各节点电压改变量；
S04根据各节点电压改变量获得调压后各节点的节点电压，且调压后的各节点电压需满足节点电压要求；
S05以区域内各节点VPPm的总调用成本最小为目标函数以所述节点电压要求与各节点虚拟电厂VPPm的有功和无功调节容量为约束条件构建分区VPP。
3.根据权利要求1所述的基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型，其特征在于，所述上层模型以潮流熵为指标衡量系统中线路潮流分布的均衡度，通过所述潮流熵得到潮流不均衡严重度函数定量衡量系统中线路潮流分布的均衡度。
4.根据权利要求2所述的基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型，其特征在于，步骤S01中雅克比矩阵具体为
Figure FDA0002721968860000011
式中P为各节点注入的有功功率，Q为各节点注入的无功功率，V为各节点的电压幅值，δ为各节点的相角。
5.根据权利要求2所述的基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型，其特征在于，步骤S02中电压灵敏度矩阵为雅克比矩阵的逆矩阵，所述电压灵敏度矩阵为
Figure FDA0002721968860000021
式中，P为各节点注入的有功功率，Q为各节点注入的无功功率，V为各节点的电压幅值，δ为各节点的相角。
6.根据权利要求2所述的基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型，其特征在于，步骤S03中节点电压改变量范围为
Figure FDA0002721968860000022
式中，i和m均为节点编号(i＝1,2,K,n；m＝1,2,K,n)；
Figure FDA0002721968860000026
和QVPP,m分别为节点VPPm的有功调节容量和无功调节容量。
7.根据权利要求2所述的基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型，其特征在于，步骤S04中调压后各节点需满足的节点电压要求为
Figure FDA0002721968860000023
Ui,min≤Ui≤Ui,max
式中，
Figure FDA0002721968860000024
为调压前节点i的电压，Ui为调压后节点i的电压，Ui,min为节点i的电压上限；Ui,max为节点i的电压下限，ΔVi为调压前和调压后节点电压的变化量。
8.根据权利要求2所述的基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型，其特征在于，步骤S05中的目标函数为：
Figure FDA0002721968860000025
式中，F为区域内各节点VPPm的总调用费用；Cload、CWind和CPV分别为调用可调负荷、风电机组无功和分布式光伏无功的单位成本；ΔPload,m、QWind,m和QPV,m分别为节点VPPm内部电设备的虚拟有功出力、风电机组和分布式光伏的无功出力。
9.根据权利要求3所述的基于电压调控的虚拟电厂分区构建模型，其特征在于，所述潮流不均衡严重度函数获取方法为：
a计算线路l的负载率μl(t)
Figure FDA0002721968860000031
式中，Pl 0(t)为t时段线路l的潮流值；Pl max为线路l的最大功率传输容量；M为线路总条数；
b计算VPP参与调压后系统的潮流熵H
Figure FDA0002721968860000032
C计算潮流熵最大值Hmax
Figure FDA0002721968860000033
d潮流不均衡严重度函数为
Figure FDA0002721968860000034
式中，H为VPP参与调压后系统的潮流熵；H0为电力系统初始状态下的潮流熵；Hmax为潮流熵最大值。
10.一种基于电压调控的虚拟电厂分区构建方法，其特征在于：包括构建上层模型和构建下层模型，所述下层模型在以最小化调用成本为目标的基础上调用分区内节点VPPm的调节容量，基于对各节点VPPm容量的优化配置构建分区VPP，并将各分区VPP的配置输送至所述上层模型，所述上层模型以整体潮流不均衡最小为目标函数优化各线路潮流改变，并向所述下层模型反馈电力系统中整体潮流变化。
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