CN112510750A - 一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法及装置 - Google Patents
一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法及装置,通过计算故障停电时间中各个时间段的多个电能参数,校验各个时段是否满足约束条件,并根据一定的原则寻找重要负荷和一般负荷,通过对负荷的控制保证整个孤岛的功率动态平衡,从而实现孤岛的划分。通过本发明提供的孤岛划分方法,既能保证故障期间重要负荷的持续稳定供电,又能更多的恢复其它负荷,实现恢复供电收益最大。
Description
技术领域
本发明涉及配电网及相关技术领域,尤其涉及一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法及装置。
背景技术
随着电网的不断发展以及风力、光伏等分布式发电技术的日益成熟,大量分布式电源接入了配电网。由于分布式电源具有独立供电的能力,在配电网因故障而停电之后,可以形成含分布式电源的电力孤岛独立运行。孤岛的高效、准确划分是实现恢复供电的必要条件,现有技术中缺乏高效的孤岛划分方法,从而导致供电收益率较低。
发明内容
在这个背景形势下,本发明的目的在于提出一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法及装置,既能保证故障期间重要负荷的持续稳定供电,又能更多的恢复其它负荷,实现恢复供电收益最大。
为达到上述目的,根据本发明的一个方面,提供了一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法,包括步骤:
S1、获取故障停电时间T,将所述故障停电时间T划分成n个时间段;
S2、获取期望的输出功率Pmax;
S3、在各个时间段下校验是否满足约束条件,若满足,则进行至下一步;
S4、将所述期望的输出功率Pmax作为可持续供电的最大功率,获取到所述各个时间段下的储能剩余电量;
S5、按照时间段从后向前的顺序依次进行储能放电,直至储能剩余电量为0,获取各个时间段下可恢复供电的一般负荷;
S6、以分布式电源为根节点,按照由近及远的原则寻找重要负荷,将所述重要负荷作为基础负荷由分布式电源持续供电,寻找一般负荷作为调节负荷;
S7、根据所述各个时间段的Pb进行接入/断开所述调节负荷,保证整个孤岛的功率动态平衡,形成每个时间段内的孤岛,其中Pb为所述各个时间段除去所述期望的输出功率Pmax后的剩余功率。
进一步的,所述步骤S3中,若不满足条件,则重复进行所述各个时间段的校验。
进一步的,所述期望的输出功率Pmax通过下式获得:
Pmax=(Wc+∑pt)/T
其中,t为所述划分的某一时间段,p为该时段下分布式电源的预测发电功率。
进一步的,所述约束条件为:
Pout+p≥Pmax
Wc-(Pmax-p)*t≥0
其中,Pout为最大输出功率,Wc为当前储存电量,每过一个所述时间段重新计算Wc。
进一步的,所述孤岛范围中所述重要负荷固定不变,可接入的调节负荷动态变化。
进一步的,所述步骤S3中,将所述期望的输出功率Pmax减去一定的步长后,再重复进行所述各个时间段的校验。
进一步的,所述步骤S6中,按照由近及远的原则寻找重要负荷,直至功率总和为所述期望的输出功率Pmax。
进一步的,在所述步骤S2之后还包括:判断所述期望的输出功率Pmax是否大于0,若不大于O,则在整个故障停电期间不能够接入重要负荷,只能根据分布式电源各个时间段下分布式电源发电预测动态接入一般负荷。
根据本发明的另一个方面,提供了一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分装置,包括:
时间获取模块:获取故障停电时间T,将所述故障停电时间T划分成n个时间段;
理想功率获取模块:获取期望的输出功率Pmax;
校验模块:在各个时间段下校验是否满足约束条件,若满足,则输出至功率参数获取模块;
功率参数获取模块:将所述期望的输出功率Pmax作为可持续供电的最大功率,获取到所述各个时间段下的储能剩余电量;
负荷获取模块:按照时间段从后向前的顺序依次进行储能放电,直至储能剩余电量为0,此时获取各个时间段下可恢复供电的一般负荷;
查找模块:以分布式电源为根节点,按照由近及远的原则寻找重要负荷,将所述重要负荷作为基础负荷由分布式电源持续供电,寻找一般负荷作为调节负荷;
孤岛划分模块:根据所述各个时间段的Pb进行接入/断开所述调节负荷,保证整个孤岛的功率动态平衡,形成每个时间段内的孤岛,其中Pb为所述各个时间段除去所述期望的输出功率Pmax后的剩余功率。
进一步的,所述校验模块中,若不满足条件,则重复进行所述各个时间段的校验。
进一步的,所述期望的输出功率Pmax通过下式获得:
Pmax=(Wc+∑pt)/T
其中,t为所述划分的某一时间段,p为该时段下分布式电源的预测发电功率。
进一步的,所述约束条件为:
Pout+p≥Pmax
Wc-(Pmax-p)*t≥0
其中,Pout为最大输出功率,Wc为当前储存电量,每过一个所述时间段重新计算Wc。
进一步的,所述孤岛范围中所述重要负荷固定不变,可接入的调节负荷动态变化。
进一步的,所述校验模块中,将所述期望的输出功率Pmax减去一定的步长后,再重复进行所述各个时间段的校验。
进一步的,所述查找模块中,按照由近及远的原则寻找重要负荷,直至功率总和为所述期望的输出功率Pmax。
进一步的,所述理想功率获取模块还用于:判断所述期望的输出功率Pmax是否大于0,若不大于O,则在整个故障停电期间不能够接入重要负荷,只能根据分布式电源各个时间段下分布式电源发电预测动态接入一般负荷。
综上所述,本发明提供了一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法及装置,通过计算故障停电时间中各个时间段的多个电能参数,校验各个时段是否满足约束条件,并根据一定的原则寻找重要负荷和一般负荷,通过对负荷的控制保证整个孤岛的功率动态平衡,从而实现孤岛的划分。通过本发明提供的孤岛划分方法,既能保证故障期间重要负荷的持续稳定供电,又能更多的恢复其它负荷,实现恢复供电收益最大。
附图说明
图1是本发明一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法流程图;
图2是本发明计算分布式电源可接入的最大重要负荷流程图;
图3是本发明计算分布式电源可接入的各时段下最大一般负荷流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了,下面结合具体实施方式并参照附图,对本发明进一步详细说明。应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本发明的范围。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本发明的概念。
本发明提供一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法及装置,既能保证故障期间重要负荷的持续稳定供电,又能更多的恢复其它负荷,实现恢复供电收益最大。
下面对结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。为了简单高效的实现孤岛划分,根据本发明的一个实施例,所述一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法包括以下步骤,该方法的流程图如图1所示:
故障发生后,首先将故障隔离,获取配电网拓扑结构,以每个分布式能源为根节点分别划分孤岛。
获取故障停电时间T,并将所述故障停电时间T划分成n个时间段,例如为t1,t2,t3...,获取各个所述时间段下分布式电源的发电功率预测值,例如为p1,p2,p3...,获取储能的最大储存电量Wmax、当前储存电量Wc、最大输入功率Pin以及最大输出功率Pout。
获取最理想状态下的输出功率Pmax,根据某些实施例,通过下式获取所述最理想状态下的输出功率Pmax:
Pmax=(Wc+∑pt)/T
其中,t为所述划分的某一时间段,p为该时段下分布式电源的预测发电功率。
判断所述最理想状态下的输出功率Pmax是否大于0,若不大于O则在整个停电期间不能够接入重要负荷,只能根据分布式电源各时段下分布式电源发电预测动态的接入一般负荷。
在各时段下校验是否满足约束条件,根据某些实施例,所述约束条件为:
Pout+p>=Pmax,和Wc-(Pmax-p)*t>=0
其中,每过一个时间段需要重新计算Wc。
若不满足所述约束条件,则将所述最理想状态下的输出功率Pmax减去一定的步长,重复进行上述判断所述最理想状态下的输出功率Pmax是否大于0的步骤,以及上述在各时段下校验是否满足约束条件的步骤。
直到所有的时间段都满足约束条件,此时所述最理想状态下的输出功率Pmax即为可持续供电的最大功率,同时可获取到各时段下的储能输出功率、各时段下的其它功率输出和储能剩余电量,获取各时段下的储能输出功率、各时段下的其它功率输出和储能剩余电量的具体步骤如图2中的流程图所示,具体步骤如下:
(1)由最理想状态下的输出功率Pmax和各时段下预测的发电功率Pi,计算出各时段下储能功率输出:Pd=Pmax-Pi;
(2)如果Pd>0,则该时段的储能剩余电量为Wc=Wc-Pd*ti,储能输出功率为Pd,其它功率输出为0;
如果Pd<=0,则进行以下分析:
(a)如果|Pd|>Pin,此时先记输出功率Pb=|Pd|-Pin,储能输出功率为Pd=-Pin;
(b)如果|Pd|≤Pin,则先记输出功率Pb=0,储能输出功率为Pd=Pd;
(c)判断储能上一阶段的剩余电量减去这一阶段的输出电量(即储能输出功率*时间)是否大于储能最大容量;
(d)如果大于储能最大容量,则该时段的储能剩余电量为Wmax,储能输出功率为Pd,其它功率输出为Pb=(Wcf-Pd*ti-Wmax)/ti+Pd;
(e)如果小于等于储能最大容量,则该时段的储能剩余电量为Wc=Wc-Pd*ti,储能输出功率为Pd,其它功率输出为Pb。
为满足尽可能多的接入负荷约束条件,储能最终剩余电量应为0。如果储能剩余电量大于0,可按时间段从后到前顺序依次进行储能放电,直至储能剩余电量为0,此时可获取到所述各个时间段下可恢复供电的最大一般负荷,获取各个时间段下可恢复供电的最大一般负荷的具体步骤如图3中的流程图所示,具体步骤如下:
(1)如果储能剩余储存电量Wc>0,假设让Wc在该时段内全部释放完,计算储能输出功率为Pd+Wc/t;
(2)如果所述储能输出功率大于Pout,则该时段下的其它输出功率为Pb=Pb+Pout-Pd,储能剩余电量为Wc=Wc-(Pout-Pd)*t;
(3)如果不大于Pout,则储能剩余电量在该时段释放完毕,该时段下其它输出功率为Pb=Pb+Wc/t,储能剩余电量为0;
(4)重复进行以上步骤即可。
以分布式电源为根节点,按由近及远原则寻找重要负荷,直到功率总和为Pmax做为基础负荷用分布式电源持续供电,寻找一般负荷做为调节负荷,一般负荷总功率不得大于各时段下Pb中最大值,其中,所述Pb为所述各时间段除去所述最理想状态下的输出功率Pmax后的剩余功率。
根据每个时段的Pb进行接入/断开一般负荷,保证整个孤岛的功率动态平衡,此时即形成了每个所述时间段内的孤岛。
根据本发明的另一个实施例,提供了一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分装置,包括:
时间获取模块:获取故障停电时间T,将所述故障停电时间T划分成n个时间段;
理想功率获取模块:获取最理想状态下的输出功率Pmax;
校验模块:在所述各个时间段下校验是否满足约束条件,若不满足条件,则重复进行所述各个时间段的校验;若所述各个时间段下的校验均满足所述约束条件,则输出至功率参数获取模块;
功率参数获取模块:所述各个时间段下的校验均满足所述约束条件时,所述最理想状态下的输出功率Pmax即为可持续供电的最大功率,同时获取到所述各个时间段下的储能输出功率、其他功率输出和储能剩余电量;
负荷获取模块:按照时间段从后向前的顺序依次进行储能放电,直至储能剩余电量为0,此时获取各个时间段下可恢复供电的最大一般负荷;
查找模块:以分布式电源为根节点,按照由近及远的原则寻找重要负荷,将所述重要负荷作为基础负荷由分布式电源持续供电,寻找一般负荷作为调节负荷;
孤岛划分模块:根据所述每个时间段的Pb进行接入/断开所述一般负荷,保证整个孤岛的功率动态平衡,此时即形成每个时间段内的孤岛,其中Pb为所述各时间段除去所述最理想状态下的输出功率Pmax后的剩余功率。
该实施例中,各个模块的具体工作方式与上文所述的第一实施例的高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法相同,在此不再赘述。
综上所述,本发明涉及一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法及装置,通过计算故障停电时间中各个时间段的多个电能参数,校验各个时段是否满足约束条件,并根据一定的原则寻找重要负荷和一般负荷,通过对负荷的控制保证整个孤岛的功率动态平衡,从而实现孤岛的划分,同时提供了所述故障停电时间中各时段下的储能输出功率、各时段下的其它功率输出和储能剩余电量的具体计算步骤和各个时间段下可恢复供电的最大一般负荷的具体计算步骤。通过本发明提供的孤岛划分方法,既能保证故障期间重要负荷的持续稳定供电,又能更多的恢复其它负荷,实现恢复供电收益最大。
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。
应当理解的是,本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理,而不构成对本发明的限制。因此,在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。此外,本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (16)
1.一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分方法,其特征在于,包括步骤:
S1、获取故障停电时间T,将所述故障停电时间T划分成n个时间段;
S2、获取期望的输出功率Pmax;
S3、在各个时间段下校验是否满足约束条件,若满足,则进行至下一步;
S4、将所述期望的输出功率Pmax作为可持续供电的最大功率,获取到所述各个时间段下的储能剩余电量;
S5、按照时间段从后向前的顺序依次进行储能放电,直至储能剩余电量为0,获取各个时间段下可恢复供电的一般负荷;
S6、以分布式电源为根节点,按照由近及远的原则寻找重要负荷,将所述重要负荷作为基础负荷由分布式电源持续供电,寻找一般负荷作为调节负荷;
S7、根据所述各个时间段的Pb进行接入/断开所述调节负荷,保证整个孤岛的功率动态平衡,形成每个时间段内的孤岛,其中Pb为所述各个时间段除去所述期望的输出功率Pmax后的剩余功率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S3中,若不满足条件,则重复进行所述各个时间段的校验。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述期望的输出功率Pmax通过下式获得:
Pmax=(Wc+∑pt)/T
其中,t为所述划分的某一时间段,p为该时段下分布式电源的预测发电功率。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述约束条件为:
Pout+p≥Pmax
Wc-(Pmax-p)*t≥0
其中,Pout为最大输出功率,Wc为当前储存电量,每过一个所述时间段重新计算Wc。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述孤岛范围中所述重要负荷固定不变,可接入的调节负荷动态变化。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S3中,将所述期望的输出功率Pmax减去一定的步长后,再重复进行所述各个时间段的校验。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S6中,按照由近及远的原则寻找重要负荷,直至功率总和为所述期望的输出功率Pmax。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤S2之后还包括:判断所述期望的输出功率Pmax是否大于0,若不大于O,则在整个故障停电期间不能够接入重要负荷,只能根据分布式电源各个时间段下分布式电源发电预测动态接入一般负荷。
9.一种高渗透率分布式电源下配电网故障后孤岛划分装置,其特征在于,包括:
时间获取模块:获取故障停电时间T,将所述故障停电时间T划分成n个时间段;
理想功率获取模块:获取期望的输出功率Pmax;
校验模块:在各个时间段下校验是否满足约束条件,若满足,则输出至功率参数获取模块;
功率参数获取模块:将所述期望的输出功率Pmax作为可持续供电的最大功率,获取到所述各个时间段下的储能剩余电量;
负荷获取模块:按照时间段从后向前的顺序依次进行储能放电,直至储能剩余电量为0,此时获取各个时间段下可恢复供电的一般负荷;
查找模块:以分布式电源为根节点,按照由近及远的原则寻找重要负荷,将所述重要负荷作为基础负荷由分布式电源持续供电,寻找一般负荷作为调节负荷;
孤岛划分模块:根据所述各个时间段的Pb进行接入/断开所述调节负荷,保证整个孤岛的功率动态平衡,形成每个时间段内的孤岛,其中Pb为所述各个时间段除去所述期望的输出功率Pmax后的剩余功率。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述校验模块中,若不满足条件,则重复进行所述各个时间段的校验。
11.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述期望的输出功率Pmax通过下式获得:
Pmax=(Wc+∑pt)/T
其中,t为所述划分的某一时间段,p为该时段下分布式电源的预测发电功率。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述约束条件为:
Pout+p≥Pmax
Wc-(Pmax-p)*t≥0
其中,Pout为最大输出功率,Wc为当前储存电量,每过一个所述时间段重新计算Wc。
13.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述孤岛范围中所述重要负荷固定不变,可接入的调节负荷动态变化。
14.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述校验模块中,将所述期望的输出功率Pmax减去一定的步长后,再重复进行所述各个时间段的校验。
15.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述查找模块中,按照由近及远的原则寻找重要负荷,直至功率总和为所述期望的输出功率Pmax。
16.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述理想功率获取模块还用于:判断所述期望的输出功率Pmax是否大于0,若不大于O,则在整个故障停电期间不能够接入重要负荷,只能根据分布式电源各个时间段下分布式电源发电预测动态接入一般负荷。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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