CN112994027B - 二级无功电压控制策略下储能容量的配置方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开二级无功电压控制策略下储能容量的配置方法及装置，在二级无功电压控制策略下，综合考虑多方式电压调控，提供交储能容量的优化配置方法，为在调度运行中提升电网电压控制能力提供更加切实可信的指导。

Description

二级无功电压控制策略下储能容量的配置方法及装置

技术领域

本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种交直流混联受端电网二级无功电压控制策略下储能容量的配置方法及装置。

背景技术

在新能源并网规模不断扩大的交直流混联受端电网中，储能的快速响应和功率调节能力，使其成为电网平抑新能源出力波动、电压调控的技术手段。而对于受端电网易受到扰动影响，对无功电压的控制能力需求更高，调相机、SVG、储能等种调压方法均得以应用，如何在协调多种电压调控方式下合理配置储能容量，使其在投入经济性的前提下发挥电压调控能力，可为进一步掌控受端电网电压控制薄弱区域的电压保障能力，提升调度决策能力具有重要意义。

目前对于电网中储能配置的研究主要集中在储能与新能源的联合优化方面。赵书强等在2015年的《电力系统自动化》，发表过《基于相关机会目标规划的风光储联合发电系统储能调度策略》，以相关机会目标规划方法分析联合发电系统日前储能调度计划；李滨等在2019年的《电力系统自动化》，发表过《含超前控制的风储系统滚动最优控制策略》，以储能控制为核心，开展风储系统的联合优化；张刘冬等分别在2018年的《电力自动化设备》，发表过《基于两阶段鲁棒区间优化的风储联合运行调度模型》，在风电不确定区间可优化的鲁棒区间经济调度模型中引入常规机组和储能系统决策变量,建立风储联合运行模型。李建林等在2018年的《电工技术学报》，发表过《风光储系统储能容量优化配置策略》，以双层决策模型优化储能的容量配置；李军徽等在2019年的《电网技术》，发表过《储能辅助火电机组深度调峰的分层优化调度》，以低谷时刻电网新能源承载能力与储能容量的协同优化，使得储能的容量配置与低谷负荷及常规能源最小出力相匹配，以最小的容量配置实现新能源承载能力的最大化。

上述研究多是在有功平衡的角度进行的配置策略优化，而在考虑储能在无功电压方面对电网的支撑方面研究较少。电网调压通常是多种调压方式的综合应用。黄磊分别在2015年的《陕西电力》，发表过《基于储能系统的风电场无功功率优化控制研究》，确定无功功率在储能系统、风电场及外部电网间的协调分配策略；陆立民等在2019年的《电器与能效管理技术》，发表过《储能参与电网电压调节研究综述》，分析了新能源出力的不确定性，对电网电压调节可靠性的影响；魏承志等在2012年的《电网技术》，发表过《基于储能装置与静止无功发生器协同控制策略的微网电压波动抑制方法》，以储能元件的充放电控制策略，实现储能与SVG的协调控制。金一丁等在2018年的《电网技术》，发表过《新一代调相机与电力电子无功补偿装置在特高压交直流电网中应用的比较》，分析了调相机在受端电网多回直流集中馈入下的电压支撑能力。

综上所述，目前储能容量配置的优化方法局限于对系统新能源出力补偿的分析。在多维度电压控制模式下，从无功电压控制的角度研究储能容量的优化配置，对有效提升受端电网电压调控能力、解决调度决策者面临的实际困难具有重要的实用价值。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种交直流混联受端电网二级无功电压控制策略下储能容量的配置方法及装置，在二级无功电压控制策略下，综合考虑多方式电压调控，提供交储能容量的优化配置方法，为在调度运行中提升电网电压控制能力提供更加切实可信的指导。

为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一方面，本发明公开二级无功电压控制策略下储能容量的配置方法，该配置方法具体包括以下内容：

划分调度期时段，从调度期的第一个时段开始，对每个调度期时段内依次进行第一级控制、第二级控制及储能容量配置的确定；

第一级控制用于消除节点电压越界；

第二级控制用于根据制定的有功网损最小下的无功电压优化控制策略对系统无功电压进行优化。

作为优选的方案，对每个调度期时段内依次进行第一级控制、第二级控制及储能容量配置的确定具体包括以下步骤：

步骤1：在当前调度期时段内，根据电网实际运行状态，进行第一级控制，消除节点电压越界；

步骤2：当没有电压越界情况后，进行第二级控制，制定有功网损最小下的无功电压优化控制策略，对系统无功电压进行优化；

步骤3：依据步骤2制定的有功网损最小下的无功电压优化控制策略，确定正常运行方式下储能电站的优化配置容量。

作为优选的方案，在划分调度期时段前，配置方法还包括对区域电网结构进行简化，形成相应的无功电压控制分区。

作为优选的方案，通过确定受端电网电压控制薄弱区域，简化区域电网结构，形成相应的无功电压控制分区；

或，依据电网聚合模型，简化区域电网结构，形成相应的无功电压控制分区。

作为优选的方案，调度期时段的划分以季、月、旬、周、日中的一种或多种为时间单位。

作为优选的方案，第一级控制具体包括以下步骤：

步骤a.1：确定控制变量和状态变量；

步骤a.2：对电压越界节点，按越界程度排序；

步骤a.3：选取越界程度最严重的节点，依次调整各个控制变量，确定各控制变量下，相应状态变量变化的灵敏度；

对于越上界和越下界的情况，分别采取相反的控制变量调整策略，消除该节点的电压越界；

步骤a.4：依据电压越界程度排序，对电压越界按最严重到最轻微的顺序，依次进行电压中枢点电压控制的灵敏度分析和控制变量调整，完成对所有电压中枢点电压越界的调整和消除。

作为优选的方案，状态变量为电压中枢点电压；

控制变量为近邻发电机电压、变压器分接头、变电站可调电容组、SVG、调相机无功、储能电站功率中的一种或多种。

作为优选的方案，第二级控制具体包括以下步骤：

步骤b.1：确定无功优化数学模型；无功优化数学模型建立在通过调整各控制变量，在满足系统PQ节点电压和状态变量上下限约束的条件下，系统有功网损最小化；

步骤b.2：依据第一级控制所确定的各电压中枢节点的电压调控灵敏度分析，在控制变量的调整中按照灵敏度由高到低的顺序，顺次调用各种电压调控方法，以改进的快速进化算法IFEP和遗传算法GA相结合的IFEP-GA混合优化算法作为确立控制变量的优化调整策略。

作为优选的方案，步骤b.2中IFEP-GA混合优化算法计算具体包括以下步骤：

步骤c.1：初始化，对调度期各时段储能电站容量配置进行实数编码，输入相关系统数据，并随机产生初始群体；

步骤c.2：潮流及适应度计算，以罚函数处理约束的违反，罚函数与原目标函数一起构成适应度函数，适应度函数定义如下：

with:PF_k＝λ_k·VIOL_k

式中，FIT_i表示第i个种群个体的适应度值；

U_i表示第i个种群个体对应的效用函数值；

NC表示约束的个数；

VIOL_k表示第k个约束的违反量；

PF_k表示第k个约束对应的惩罚量；

λ_k表示第k个约束对应的惩罚因子；

步骤c.3：进化操作，交叉算子采用算术交叉，变异算子结合高斯变异和柯西变异，在两种方法产生的个体中进行优选；

步骤c.4：迭代操作，将随机竞争选择与精英保留机制相结合；

步骤c.5：停止判断，当迭代进行到预设的最大进化代数即停止。

另一方面，本发明还公开二级无功电压控制策略下储能容量的配置装置，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，的一个或多个程序包括用于实现上述任一种配置方法的指令。

本发明一种交直流混联受端电网二级无功电压控制策略下储能容量的配置方法及装置，其具有以下有益效果：

第一，结合灵敏度分析和无功优化的二级电压控制策略，动态分析多调压方式的有效结合，为在电网运行中科学制定联合调压决策提供更加切实可靠的指导。

第二，以储能电站参与受端电网电压调控为切入点，将其容量配置的优化与电网电压控制相结合，该方法方便运行人员清晰电网电压控制能力，为电网网架结构和电源结构的规划与建设提供决策依据。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提供的配置方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施方式。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

“包括”元件的表述是“开放式”表述，该“开放式”表述仅仅是指存在对应的部件，不应当解释为排除附加的部件。

为了达到本发明的目的，一种交直流混联受端电网二级无功电压控制策略下储能容量的配置方法及装置的其中一些实施例中，如图1所示，该配置方法具体包括以下内容：

划分调度期时段，从调度期的第一个时段开始，对每个调度期时段内依次进行第一级控制、第二级控制及储能容量配置的确定；

第一级控制用于消除节点电压越界；

第二级控制用于根据制定的有功网损最小下的无功电压优化控制策略对系统无功电压进行优化。

为了进一步地优化本发明的实施效果，在另外一些实施方式中，其余特征技术相同，不同之处在于，对每个调度期时段内依次进行第一级控制、第二级控制及储能容量配置的确定具体包括以下步骤：

步骤1：在当前调度期时段内，根据电网实际运行状态，进行第一级控制，消除节点电压越界；

步骤2：当没有电压越界情况后，进行第二级控制，制定有功网损最小下的无功电压优化控制策略，对系统无功电压进行优化；

步骤3：依据步骤2制定的有功网损最小下的无功电压优化控制策略，确定正常运行方式下储能电站的优化配置容量。

为了进一步地优化本发明的实施效果，在另外一些实施方式中，其余特征技术相同，不同之处在于，在划分调度期时段前，配置方法还包括对区域电网结构进行简化，形成相应的无功电压控制分区。

进一步，在一些实施例中，可以通过确定受端电网电压控制薄弱区域，简化区域电网结构，形成相应的无功电压控制分区。

在另一些实施例中，可以依据电网聚合模型，简化区域电网结构，形成相应的无功电压控制分区。

值得注意的是，对区域电网结构的简化方式多样化，并不仅仅局限于上述两种方式。

为了进一步地优化本发明的实施效果，在另外一些实施方式中，其余特征技术相同，不同之处在于，调度期时段的划分以季、月、旬、周、日中的一种或多种为时间单位。

为了进一步地优化本发明的实施效果，在另外一些实施方式中，其余特征技术相同，不同之处在于，第一级控制具体包括以下步骤：

步骤a.1：确定控制变量和状态变量；

步骤a.2：对电压越界节点，按越界程度排序；

步骤a.3：选取越界程度最严重的节点，依次调整各个控制变量(如：近邻发电机电压、变压器分接头、变电站可调电容组、SVG、调相机无功、储能电站功率)，确定各控制变量下，相应状态变量变化的灵敏度；

对于越上界和越下界的情况，分别采取相反的控制变量调整策略，消除该节点的电压越界；

步骤a.4：依据电压越界程度排序，对电压越界按最严重到最轻微的顺序，依次进行电压中枢点电压控制的灵敏度分析和控制变量调整，完成对所有电压中枢点电压越界的调整和消除。

其中，状态变量为电压控制分区内电压中枢点电压；

控制变量为电压控制分区内近邻发电机电压、变压器分接头、变电站可调电容组、SVG、调相机无功、储能电站功率中的一种或多种。

进一步，第二级控制具体包括以下步骤：

步骤b.1：确定无功优化数学模型；无功优化数学模型建立在通过调整各控制变量(此处控制变量可以但不限于：发电机端电压、可调变压器变比、变电站电容器组投切容量、SVG、调相机无功功率、储能电站配置容量等)，在满足系统PQ节点电压和状态变量(此处状态变量可以但不限于：发电机无功出力等)上下限约束的条件下，系统有功网损最小化；

其数学模型可表示为：

MinP₁； (1)

s.t.h(u,x)＝0； (2)

u_min≤u≤u_max；

x_min≤x≤x_max；

式中，P₁为有功网损；u、x分别为控制变量和状态变量构成的向量；式(2)为潮流方程；

步骤b.2：依据第一级控制所确定的各电压中枢节点的电压调控灵敏度分析，在控制变量的调整中按照灵敏度由高到低的顺序，顺次调用各种电压调控方法，以改进的快速进化算法IFEP和遗传算法GA相结合的IFEP-GA混合优化算法作为确立控制变量的优化调整策略。

进一步，步骤b.2中IFEP-GA混合优化算法计算具体包括以下步骤：

步骤c.1：初始化，对调度期各时段储能电站容量配置进行实数编码，输入相关系统数据，并随机产生初始群体；

步骤c.2：潮流及适应度计算，以罚函数处理约束的违反，罚函数与原目标函数一起构成适应度函数，适应度函数定义如下：

with:PF_k＝λ_k·|VIOL_k|

式中，FIT_i表示第i个种群个体的适应度值；

U_i表示第i个种群个体对应的效用函数值；

NC表示约束的个数；

VIOL_k表示第k个约束的违反量；

PF_k表示第k个约束对应的惩罚量；

λ_k表示第k个约束对应的惩罚因子；

步骤c.3：进化操作，交叉算子采用算术交叉，变异算子结合高斯变异和柯西变异，在两种方法产生的个体中进行优选；

步骤c.4：迭代操作，将随机竞争选择与精英保留机制相结合；

步骤c.5：停止判断，当迭代进行到预设的最大进化代数即停止。

在一些实施例中，本发明还公开二级无功电压控制策略下储能容量的配置装置，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，的一个或多个程序包括用于实现上述任一实施例公开的配置方法的指令。

本发明一种交直流混联受端电网二级无功电压控制策略下储能容量的配置方法及装置，其具有以下有益效果：

第一，结合灵敏度分析和无功优化的二级电压控制策略，动态分析多调压方式的有效结合，为在电网运行中科学制定联合调压决策提供更加切实可靠的指导。

第二，以储能电站参与受端电网电压调控为切入点，将其容量配置的优化与电网电压控制相结合，该方法方便运行人员清晰电网电压控制能力，为电网网架结构和电源结构的规划与建设提供决策依据。

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 (9)

1.二级无功电压控制策略下储能容量的配置方法，其特征在于，具体包括以下内容：

划分调度期时段，从调度期的第一个时段开始，对每个调度期时段内依次进行第一级控制、第二级控制及储能容量配置的确定；

所述第一级控制用于消除节点电压越界；所述第一级控制具体包括以下步骤：

步骤a.1：确定控制变量和状态变量，所述状态变量为电压中枢点电压；

步骤a.2：对电压越界节点，按越界程度排序；

步骤a.3：选取越界程度最严重的节点，依次调整各个控制变量，确定各控制变量下，相应状态变量变化的灵敏度；

对于越上界和越下界的情况，分别采取相反的控制变量调整策略，消除该节点的电压越界；

步骤a.4：依据电压越界程度排序，对电压越界按最严重到最轻微的顺序，依次进行状态变量控制的灵敏度分析和控制变量调整，完成对所有状态变量越界的调整和消除；

所述第二级控制用于根据制定的有功网损最小下的无功电压优化控制策略对系统无功电压进行优化。

2.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，对每个调度期时段内依次进行第一级控制、第二级控制及储能容量配置的确定具体包括以下步骤：

步骤1：在当前调度期时段内，根据电网实际运行状态，进行第一级控制，消除节点电压越界；

步骤2：当没有电压越界情况后，进行第二级控制，制定有功网损最小下的无功电压优化控制策略，对系统无功电压进行优化；

步骤3：依据步骤2制定的有功网损最小下的无功电压优化控制策略，确定正常运行方式下储能电站的优化配置容量。

3.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，在划分调度期时段前，所述配置方法还包括对区域电网结构进行简化，形成相应的无功电压控制分区。

4.根据权利要求3所述的配置方法，其特征在于，

通过确定受端电网电压控制薄弱区域，简化区域电网结构，形成相应的无功电压控制分区；

或，依据电网聚合模型，简化区域电网结构，形成相应的无功电压控制分区。

5.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，所述调度期时段的划分以季、月、旬、周、日中的一种或多种为时间单位。

6.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，

所述控制变量为近邻发电机电压、变压器分接头、变电站可调电容组、SVG、调相机无功、储能电站功率中的一种或多种。

7.根据权利要求6所述的配置方法，其特征在于，所述第二级控制具体包括以下步骤：

步骤b.1：确定无功优化数学模型；所述无功优化数学模型建立在通过调整各控制变量，在满足系统PQ节点电压和状态变量上下限约束的条件下，系统有功网损最小化；

步骤b.2：依据第一级控制所确定的各电压中枢节点的电压调控灵敏度分析，在控制变量的调整中按照灵敏度由高到低的顺序，顺次调用各种电压调控方法，以改进的快速进化算法IFEP和遗传算法GA相结合的IFEP-GA混合优化算法作为确立控制变量的优化调整策略。

8.根据权利要求7所述的配置方法，其特征在于，所述步骤b.2中IFEP-GA混合优化算法计算具体包括以下步骤：

步骤c.1：初始化，对调度期各时段储能电站容量配置进行实数编码，输入相关系统数据，并随机产生初始群体；

步骤c.2：潮流及适应度计算，以罚函数处理约束的违反，罚函数与原目标函数一起构成适应度函数，适应度函数定义如下：

式中，FIT_i表示第i个种群个体的适应度值；

U_i表示第i个种群个体对应的效用函数值；

NC表示约束的个数；

VIOL_k表示第k个约束的违反量；

PF_k表示第k个约束对应的惩罚量；

λ_k表示第k个约束对应的惩罚因子；

步骤c.3：进化操作，交叉算子采用算术交叉，变异算子结合高斯变异和柯西变异，在两种方法产生的个体中进行优选；

步骤c.4：迭代操作，将随机竞争选择与精英保留机制相结合；

步骤c.5：停止判断，当迭代进行到预设的最大进化代数即停止。

9.二级无功电压控制策略下储能容量的配置装置，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，所述的一个或多个程序包括用于实现如权利要求1-8任一项所述的配置方法的指令。

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