CN112600218A - 含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法 - Google Patents

含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法 Download PDF

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Abstract

一种含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，包括：根据电容器、静止无功补偿器和光伏储能系统无功调节时间的不同，将电网无功电压优化控制分为日前优化与日内优化两部分；根据日前电压预测值进行时段划分，建立日前无功电压分时优化模型；根据光照强度进行时段划分，建立日内无功出力分配模型，求解光伏储能系统和静止无功补偿器的无功出力。本发明将动态无功优化问题转化为各时段静态无功优化问题，简化了问题的复杂度，而且可以大大减小电容器投切次数。本发明既可以保证白昼光伏系统输出最大有功功率，又能在夜晚或阴天利用光伏系统无功出力调节电网电压。

Description

含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法
技术领域
本发明涉及一种无功电压多时间尺度优化控制方法。特别是涉及一种含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法。
背景技术
光伏分布式能源出力具有强不确定性。随着高密度高渗透率分布式能源接入电网，使得电网出现电压质量降低，网损增加以及电网稳定性减弱等问题。为了提高电网电压稳定，改善电网电能质量，需更加充分合理利用无功资源，合理设置电容器投切以及静止无功补偿器出力。
无功分时段通过聚类算法或者统计学算法对负荷曲线进行时段划分，从而将电网复杂的动态无功优化问题转换为各时段上的静态无功优化问题进行处理，可以大大减小电容器动作次数。
仅有光伏阵列时，光伏电池只能通过逆变器输出有功功率，而且受日照影响，输出不稳定。含储能的光伏系统的并网逆变器可以在传统逆变器基础上增加独立的有功控制回路和无功控制回路，实现有功和无功的快速调节。在夜间和雨天，新型光伏逆变器系统不能输出有功功率，此时可以对电网进行无功补偿。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种可以进一步提升光伏并网点电压电能质量的含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法。
本发明所采用的技术方案是：一种含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，包括如下步骤：
1)根据电容器、静止无功补偿器和光伏储能系统无功调节时间的不同，将电网无功电压优化控制分为日前优化与日内优化两部分；
2)根据日前电压预测值进行时段划分，建立日前无功电压分时优化模型，具体包括：
(2.1)根据历史数据，运用自回归序列模型求解光伏出力预测值和负荷预测值，根据牛顿拉夫逊法，利用光伏出力预测值和负荷预测值计算电压预测值；
(2.2)通过统计学中的极差及标准差利用电压预测值进行时段划分；建立日前无功电压分时优化模型，求解各时段电容器无功出力；
3)根据光照强度进行时段划分，建立日内无功出力分配模型，具体包括：
(3.1)根据光照强度是否符合光伏储能系统发电条件将一天划分为白昼和黑夜两部分；
(3.2)建立白昼无功出力分配策略：将光伏储能系统按照Q(U)控制方程求解无功出力，然后求解静止无功补偿器的无功出力；
(3.3)建立黑夜无功出力分配策略：利用光伏储能系统和静止无功补偿器按照无功裕度等比例求解无功出力；
(3.4)将白昼无功出力分配策略、黑夜无功出力分配策略和日内无功出力分配目标函数、约束条件，共同构成日内无功电压分配优化模型，求解光伏储能系统和静止无功补偿器的无功出力。
本发明的含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，具有如下优点：
1、本发明日前优化根据电压预测值进行时段划分，将动态无功优化问题转化为各时段静态无功优化问题，简化了问题的复杂度，而且可以大大减小电容器投切次数。
2、本发明在日内根据光照强度是否符合光伏储能系统发电条件分别采用白昼无功出力分配策略和黑夜无功出力分配策略，既可以保证白昼光伏系统输出最大有功功率，又能在夜晚或阴天利用光伏系统无功出力调节电网电压。
附图说明
图1是改进的IEEE33节点图；
图2是光伏出力预测值曲线；
图3是负荷预测值曲线；
图4是电压预测值曲线；
图5是电压预测值时段划分结果示意图；
图6是电容器无功出力前后电压曲线；
图7是光伏Q(U)控制方法曲线图；
图8是SVG和光伏储能系统无功出力前后电压曲线；
图9是本发明含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法做出详细说明。
如图9所示，本发明的含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，包括如下步骤：
1)根据电容器、静止无功补偿器(SVG)和光伏储能系统无功调节时间的不同，将电网无功电压优化控制分为日前优化与日内优化两部分；其中，所述的日前优化用于控制电容器，所述的日内优化用于控制光伏储能系统和静止无功补偿器。
2)根据日前电压预测值进行时段划分，建立日前无功电压分时优化模型，具体包括：
(2.1)根据历史数据，运用自回归序列模型求解光伏出力预测值和负荷预测值，根据牛顿拉夫逊法，利用光伏出力预测值和负荷预测值计算电压预测值；包括：
所述的历史数据，包括节点i处光伏出力PDi，负荷消耗的有功功率PLi，以及负荷消耗的无功功率QLi；根据历史数据，运用自回归序列模型求解光伏出力预测值和负荷预测值；
所述的自回归序列模型为：
Figure BDA0002807602880000031
式中，Yq是预测值，m为历史数据种类，t表示一天的第t时刻，Yqm(t)为第m种历史数据第t时刻的预测值，l表示第l天，p为自回归阶数，
Figure BDA0002807602880000032
为第l天权重，Y为历史数据，Ym(l,t)为第m种历史数据第l天第t时刻的历史数据值；
根据牛顿拉夫逊法，利用光伏出力预测值及负荷预测值计算电压预测值Uq。
(2.2)通过统计学中的极差及标准差利用电压预测值进行时段划分；建立日前无功电压分时优化模型，求解各时段电容器无功出力；包括：
(2.2.1)通过统计学中的极差及标准差构建分时目标函数，对电压预测值进行时段划分，将电压预测值Uq对应的时间划分为X个时段，所述的X个时段由电容器最大动作次数决定；
所述的分时目标函数为：
Figure BDA0002807602880000033
式中，F是分时目标函数值，minF是分时目标函数最小值，f1为各时段的电压预测值标准差之和，f2为各时段的电压预测值极差之和，α1、α2为权重系数，X为时段划分总数，v为第v个时段，kv为第v个时段包含的电压预测值时刻数，o表示第o时刻，vo为第v个时段的第o时刻，Uq为电压预测值，Uq(vo)为第v个时段第o时刻电压预测值，max为最大值函数，min为最小值函数；
(2.2.2)根据时段划分结果，建立日前无功分时优化模型，求解各时段电容器无功出力，所述的日前无功分时优化模型为：
Figure BDA0002807602880000034
式中，G(v)为第v个时段日前无功电压分时优化模型目标函数值，minG(v)为第v个时段日前无功电压分时优化模型目标函数最小值，U*为电容器无功出力后的电压值，U*(vo)为第v个时段第o时刻电容器无功出力后的电压值，Uref为电压参考值，Umin为电压下限，Umax为电压上限，QCi为第i个节点电容器无功出力，QCi(v)为第i节点第v个时段电容器无功出力，QCimin为第i个节点电容器无功出力下限，QCimax为第i个节点电容器无功出力上限。
3)根据光照强度进行时段划分，建立日内无功出力分配模型，具体包括：
(3.1)根据光照强度是否符合光伏储能系统发电条件将一天划分为白昼和黑夜两部分；
(3.2)建立白昼无功出力分配策略：将光伏储能系统按照Q(U)控制方程求解无功出力，然后求解静止无功补偿器的无功出力；其中所述的Q(U)控制方程为：
Figure BDA0002807602880000041
式中，QPVid(t)为第t时刻第i个节点光伏储能系统白昼无功出力值，QPVimax为第i个节点光伏储能系统最大无功出力值，U*(t)为第t时刻电容器无功出力后的电压值，U1为0.95Uref,U2为0.985Uref,U3为1.015Uref,U4为1.05Uref，Uref为电压参考值；
所述的静止无功补偿器的无功出力求解方程为：
QSVGid(t)＝QCDRi(t)-QPVid(t)
式中，QSVGid(t)为第t时刻第i个节点静止无功补偿器白昼无功出力值，QCDRi(t)为第t时刻光伏储能系统与静止无功补偿器无功出力之和。
(3.3)建立黑夜无功出力分配策略：利用光伏储能系统和静止无功补偿器按照无功裕度等比例求解无功出力；其中，光伏储能系统和静止无功补偿器按照无功裕度等比例求解无功出力方程为：
Figure BDA0002807602880000042
式中，QPVin(t)为第t时刻第i个节点光伏储能系统黑夜无功出力值，QPVimax为第i个节点光伏储能系统最大无功出力值，QSVGimax为第i个节点静止无功补偿器的无功出力最大值，QCDRi(t)为第t时刻光伏储能系统与静止无功补偿器无功出力之和，QSVGin(t)为第t时刻第i个节点SVG黑夜无功出力值。
(3.4)将白昼无功出力分配策略、黑夜无功出力分配策略和日内无功出力分配目标函数、约束条件，共同构成日内无功电压分配优化模型，求解光伏储能系统和静止无功补偿器的无功出力；其中，所述的日内无功电压分配优化模型为：
Figure BDA0002807602880000051
式中，W为白昼无功出力分配模型目标函数值，minW为白昼无功出力分配模型目标函数最小值，U**(t)为第t时刻光伏储能系统和静止无功补偿器无功出力后的电压值，Uref为电压参考值，QPVi(t)为第t时刻第i个节点光伏储能系统无功出力值，QPVid(t)为第t时刻第i个节点光伏储能系统白昼无功出力值，QPVin(t)为第t时刻第i个节点光伏储能系统黑夜无功出力值，QSVGi(t)为第t时刻第i个节点静止无功补偿器无功出力值，QSVGid(t)为第t时刻第i个节点静止无功补偿器白昼无功出力值，QSVGin(t)为第t时刻第i个节点SVG黑夜无功出力值，E为光照强度，E(t)为第t时刻光照强度，E0为满足光伏系统发电条件的临界光照强度，Umin为电压下限，Umax为电压上限，QPVimax为第i个节点光伏储能系统最大无功出力值，QSVGimin为第i个节点静止无功补偿器的无功出力最小值，QSVGimax为第i个节点静止无功补偿器的无功出力最大值。
下面给出实例：
以图1所示的改进IEEE33节点对本发明的含光伏储能系统配电网无功电压多时间尺度优化控制方法进行仿真验证，该网络共有33个节点，33条支路，在节点12增设分布式光伏，额定容量为1500kVA，最大有功出力为1200kW，光伏电站SVG可在-30到300kVar调整。系统总负荷为5949kW，2356kVar，在6，11，15分别设置12组总容量为600kVar的电容器。
根据历史数据，运用自回归序列模型求解光伏出力预测值和负荷预测值。光伏出力预测值如图2所示，从图2可以看出光伏出力预测值在中午12h左右达到最大值。负荷预测值曲线，如图3所示，负荷有功功率和无功功率变化趋势接近，但是分别在不同的时间达到峰值。利用牛顿拉夫逊法将光伏出力预测值及负荷预测值转化为电压预测值Uq。电压预测值曲线如图4所示，从图4中可以看出电网电压波动较大，且与电压参考值(1pu)偏差较大。
通过统计学中的极差及标准差利用电压预测值进行时段划分，电容器最大动作次数设定为7，即X＝7，电压预测值时段划分结果如图5所示，每段的起始时间分别为：00:00-08:30、08:30-14:30、14:30-15:30、15:30-16:30、16:30-20:30、20:30-21:30、21:30-24:00。
根据日前无功分时优化模型求解各时段电容器无功出力，求解结果如表1所示：
表1各时段电容器无功出力
Figure BDA0002807602880000052
Figure BDA0002807602880000061
电容器无功出力后，电压曲线如图6所示，从图6中可以看出并网点电压波动大大减小，但是在负荷较重的时段，电网电压偏差依然较大。需通过光伏储能系统和SVG进一步补偿无功。
根据光照强度是否符合光伏储能系统发电条件将一天划分为白昼和黑夜两部分，设定E0＝10Lux，其中Lux为光照强度单位，根据E0将一天中的0点到6点以及18点到24点分为黑夜部分，6点到18点分为白昼部分。根据日内无功电压分配优化模型，求解光伏储能系统和SVG无功出力，光伏储能和SVG无功出力如表2、表3所示：
表2光伏储能系统无功出力
t/h 0 1 2 3 4 5 6 7 8
Q<sub>PV</sub>/kVar 348.0 309.6 278.4 228.8 317.6 349.6 417.6 0 0
t/h 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Q<sub>PV</sub>/kVar 0 0 0 0 0 0 0 0 0
t/h 18 19 20 21 22 23 24
Q<sub>PV</sub>/kVar 960.0 960.0 960.0 728.8 535.2 393.6 232.0
表3SVG无功出力
t/h 0 1 2 3 4 5 6 7 8
Q<sub>SVG</sub>/kVar 87.0 77.4 69.6 57.2 79.4 87.4 104.4 300.0 300.0
t/h 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Q<sub>SVG</sub>/kVar 300.0 97.0 6.0 259.0 114.0 300.0 300.0 300.0 300.0
t/h 18 19 20 21 22 23 24
Q<sub>SVG</sub>/kVar 240.0 240.0 240.0 182.2 133.8 98.4 58.0
光伏储能系统和SVG无功出力后，电压曲线如图8所示，从图8可以看出并网点电压偏差进一步减小。
含光伏配电网无功电压多时间尺度控制方法流程图如图9所示。
上述具体实施方式用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)根据电容器、静止无功补偿器和光伏储能系统无功调节时间的不同，将电网无功电压优化控制分为日前优化与日内优化两部分；
2)根据日前电压预测值进行时段划分，建立日前无功电压分时优化模型，具体包括：
(2.1)根据历史数据，运用自回归序列模型求解光伏出力预测值和负荷预测值，根据牛顿拉夫逊法，利用光伏出力预测值和负荷预测值计算电压预测值；
(2.2)通过统计学中的极差及标准差利用电压预测值进行时段划分；建立日前无功电压分时优化模型，求解各时段电容器无功出力；
3)根据光照强度进行时段划分，建立日内无功出力分配模型，具体包括：
(3.1)根据光照强度是否符合光伏储能系统发电条件将一天划分为白昼和黑夜两部分；
(3.2)建立白昼无功出力分配策略：将光伏储能系统按照Q(U)控制方程求解无功出力，然后求解静止无功补偿器的无功出力；
(3.3)建立黑夜无功出力分配策略：利用光伏储能系统和静止无功补偿器按照无功裕度等比例求解无功出力；
(3.4)将白昼无功出力分配策略、黑夜无功出力分配策略和日内无功出力分配目标函数、约束条件，共同构成日内无功电压分配优化模型，求解光伏储能系统和静止无功补偿器的无功出力。
2.根据权利要求1所述的含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，其特征在于，步骤1)中所述的日前优化用于控制电容器，所述的日内优化用于控制光伏储能系统和静止无功补偿器。
3.根据权利要求1所述的含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，其特征在于，步骤2)的第(2.1)步包括：
所述的历史数据，包括节点i处光伏出力PDi，负荷消耗的有功功率PLi，以及负荷消耗的无功功率QLi；根据历史数据，运用自回归序列模型求解光伏出力预测值和负荷预测值；
所述的自回归序列模型为：
Figure FDA0002807602870000011
式中，Yq是预测值，m为历史数据种类，t表示一天的第t时刻，Yqm(t)为第m种历史数据第t时刻的预测值，l表示第l天，p为自回归阶数，
Figure FDA0002807602870000012
为第l天权重，Y为历史数据，Ym(l,t)为第m种历史数据第l天第t时刻的历史数据值；
根据牛顿拉夫逊法，利用光伏出力预测值及负荷预测值计算电压预测值Uq。
4.根据权利要求1所述的含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，其特征在于，步骤2)的第(2.2)步包括：
(2.2.1)通过统计学中的极差及标准差构建分时目标函数，对电压预测值进行时段划分，将电压预测值Uq对应的时间划分为X个时段，所述的X个时段由电容器最大动作次数决定；
所述的分时目标函数为：
Figure FDA0002807602870000021
式中，F是分时目标函数值，minF是分时目标函数最小值，f1为各时段的电压预测值标准差之和，f2为各时段的电压预测值极差之和，α1、α2为权重系数，X为时段划分总数，v为第v个时段，kv为第v个时段包含的电压预测值时刻数，o表示第o时刻，vo为第v个时段的第o时刻，Uq为电压预测值，Uq(vo)为第v个时段第o时刻电压预测值，max为最大值函数，min为最小值函数；
(2.2.2)根据时段划分结果，建立日前无功分时优化模型，求解各时段电容器无功出力，所述的日前无功分时优化模型为：
Figure FDA0002807602870000022
式中，G(v)为第v个时段日前无功电压分时优化模型目标函数值，minG(v)为第v个时段日前无功电压分时优化模型目标函数最小值，U*为电容器无功出力后的电压值，U*(vo)为第v个时段第o时刻电容器无功出力后的电压值，Uref为电压参考值，Umin为电压下限，Umax为电压上限，QCi为第i个节点电容器无功出力，QCi(v)为第i节点第v个时段电容器无功出力，QCimin为第i个节点电容器无功出力下限，QCimax为第i个节点电容器无功出力上限。
5.根据权利要求1所述的含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，其特征在于，步骤3)的第(3.2)步中所述的Q(U)控制方程为：
Figure FDA0002807602870000023
式中，QPVid(t)为第t时刻第i个节点光伏储能系统白昼无功出力值，QPVimax为第i个节点光伏储能系统最大无功出力值，U*(t)为第t时刻电容器无功出力后的电压值，U1为0.95Uref,U2为0.985Uref,U3为1.015Uref,U4为1.05Uref，Uref为电压参考值；
所述的静止无功补偿器的无功出力求解方程为：
QSVGid(t)＝QCDRi(t)-QPVid(t)
式中，QSVGid(t)为第t时刻第i个节点静止无功补偿器白昼无功出力值，QCDRi(t)为第t时刻光伏储能系统与静止无功补偿器无功出力之和。
6.根据权利要求1所述的含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，其特征在于，步骤3)的第(3.3)中光伏储能系统和静止无功补偿器按照无功裕度等比例求解无功出力方程为：
Figure FDA0002807602870000031
式中，QPVin(t)为第t时刻第i个节点光伏储能系统黑夜无功出力值，QPVimax为第i个节点光伏储能系统最大无功出力值，QSVGimax为第i个节点静止无功补偿器的无功出力最大值，QCDRi(t)为第t时刻光伏储能系统与静止无功补偿器无功出力之和，QSVGin(t)为第t时刻第i个节点SVG黑夜无功出力值。
7.根据权利要求1所述的含光伏储能系统的电网无功电压多时间尺度优化控制方法，其特征在于，步骤3)的第(3.4)步中所述的日内无功电压分配优化模型为：
Figure FDA0002807602870000032
式中，W为白昼无功出力分配模型目标函数值，minW为白昼无功出力分配模型目标函数最小值，U**(t)为第t时刻光伏储能系统和静止无功补偿器无功出力后的电压值，Uref为电压参考值，QPVi(t)为第t时刻第i个节点光伏储能系统无功出力值，QPVid(t)为第t时刻第i个节点光伏储能系统白昼无功出力值，QPVin(t)为第t时刻第i个节点光伏储能系统黑夜无功出力值，QSVGi(t)为第t时刻第i个节点静止无功补偿器无功出力值，QSVGid(t)为第t时刻第i个节点静止无功补偿器白昼无功出力值，QSVGin(t)为第t时刻第i个节点SVG黑夜无功出力值，E为光照强度，E(t)为第t时刻光照强度，E0为满足光伏系统发电条件的临界光照强度，Umin为电压下限，Umax为电压上限，QPVimax为第i个节点光伏储能系统最大无功出力值，QSVGimin为第i个节点静止无功补偿器的无功出力最小值，QSVGimax为第i个节点静止无功补偿器的无功出力最大值。
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