CN113013884A - 一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法 - Google Patents

一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，包括以下阶段：第一阶段：对电容器组和有载分接开关进行小时级优化调度；第二阶段：对下一周期的光伏逆变器无功输出进行调度优化；第三阶段：缓解发生的电压偏移；其中第三阶段为实时阶段，由光伏逆变器在本地实现电压控制，同时优化器等待下一个15分钟前光伏发电和负荷的预测数据，若预测数据符合T≤4，则继续进行第二阶段，若不符合T≤4，则等待下一个小时前光伏发电和负荷的预测数据，继续进行第一阶段。该方法能从多时间尺度协调优化分布式电源和传统无功设备的调度，在不确定性变量概率分布情况下，建立多种典型场景，减小因预测误差带来的影响。

Description

一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制 方法
技术领域
本发明属于含新能源的配电系统技术领域，特别是涉及一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法。
背景技术
随着环保政策和新能源发展政策的推动，分布式电源越来越多地融入到现代配电网中。在可再生能源发电的高渗透率背景下，分布式发电的间歇性和配电网的高阻抗比可能引发电压波动甚至越限，给配电网电压/无功控制(voltage/Var control,VVC)带来技术挑战。电压/无功控制旨在通过对传统无功设备和分布式电源的协调优化调度，来调节电压大小和减少配电网络电力损失。
传统的VVC设备，包括电容器组和有载调压变压器属于机械设备，响应较慢。电力电子化的无功补偿设备如静止无功补偿器(Static Var Compensator,SVC)和静止同步补偿装置(STATCOM)响应速度相对较快,然而昂贵的价格阻碍了其广泛应用。而在分布式电源中，光伏逆变器在正常的运行条件下可以通过控制提供灵活、快速的无功支持。因此，分布式电源可以在配电网的无功电压控制中发挥更大的作用。
目前的配电网络充分考虑了分布能源的位置、容量以及新能源的波动性和不确定性等因素，对配电网的整体结构进行了优化，并提出了相应的配电网分布式电压控制策略。但这些分布式电源快速响应的VVC设备尚未发挥完全其灵活调度的优势，多时间尺度下VVC设备间缺乏协调调度优化。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，可以在多时间尺度下在VVC设备间进行协调调度优化，旨在协调优化传统无功设备和分布式电源以减少电力损耗。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是，一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，包括以下三个阶段：
第一阶段：考虑电容器组的投入和有载分接开关的动作，根据分布式光伏电源发电量和负荷量的预测值对电容器组和有载分接开关进行小时级优化调度；
第二阶段：考虑光伏逆变器的无功调度在较短周期内调度光伏逆变器以降低电网的能量损失，视为对第一阶段决策的补偿；第二阶段的任一决策周期中，需要预测下个周期的发电量和负荷量，并对下一周期的光伏逆变器无功输出进行调度优化；
第三阶段：考虑光伏逆变器的下垂特性对电压的实时响应和下垂控制的光伏逆变器提供的实时无功功率支持，以缓解发生的电压偏移；
其中第三阶段为实时阶段，由光伏逆变器在本地实现电压控制，同时优化器等待下一个15分钟前光伏发电和负荷的预测数据，若预测数据符合T≤4，则继续进行第二阶段，若不符合T≤4，则等待下一个小时前光伏发电和负荷的预测数据，继续进行第一阶段；其中T为当前周期序号。
进一步的，所述第一阶段具体为：
步骤S1.1：集中处理器接受1小时前分布式光伏电源发电和负荷的预测数据；
步骤S1.2：处理器求解得到有载分接开关OLTC和电容器组CBs档位的优化结果；
步骤S1.3：通过无线或有线通信向OLTC和CBs发出调度指令；
步骤S1.4：最后OLTC和CBs根据调度指令改变运行的档位。
进一步的，所述第二阶段的较短周期内为15分钟内。
进一步的，所述第二阶段具体为：
步骤S2.1：接受15min前分布式光伏电源发电和负荷的预测数据；
步骤S2.2：处理器求解得到优化结果；
步骤S2.3：通过无线或有线通信向光伏逆变器发出调度指令；
步骤S2.4：最后光伏逆变器更新下垂控制额定有功/电压。
进一步的，所述第三阶段采用的下垂控制的光伏逆变器发出或吸收的无功功率与电压波动呈线性关系；
第三阶段的具体为：实时阶段光伏发电和负荷发生随机变化，随后光伏逆变器根据下垂曲线实时响应调节无功输出；实时无功输出变化引起潮流变化，进而改善本地节点电压偏移现象；
其中下垂曲线为下垂控制的光伏逆变器无功输出与电压呈下垂关系的特性曲线。
进一步的，所述优化调度通过三段式无功电压控制随机优化模型实现。
进一步的，所述三段式无功电压控制随机优化模型，首先基于三段式无功电压控制方法，考虑分布式发电和符合的随机性下，通过多阶段协调控制使配电网的有功损耗最小，得到三段式无功电压控制优化模型；然后基于三段式无功电压控制优化模型，采用概率建模方法直接构造少量的典型场景，模拟实时不确定性变量，最终得到三段式无功电压控制随机优化模型。
进一步的，所述三段式无功电压控制方法具体为：
考虑典型的径向运行配电网中，采用配电网潮流方程描述其潮流约束，潮流方程如式(1)所示，
Figure BDA0002967030420000031
Figure BDA0002967030420000032
Figure BDA0002967030420000033
式中：Phi、Pij分别为系统中节点h至节点i、节点i至节点j的有功传输，Qhi、Qij分别为系统中的节点h至节点i、节点i至节点j的无功传输；Vh、Vi分别为h点和i点的节点电压；pi为节点的有功负荷；qi为节点的无功负荷；rhi为线路电阻；xhi为线路电抗；
由于潮流约束的非凸性，忽略线路损耗对潮流方程进行线性化处理，同时考虑到配电网络中接入分布式电源和传统的无功设备，无功设备为OLTC、CB，线性化的配电潮流方程如式(2)，
Figure BDA0002967030420000034
Figure BDA0002967030420000035
Figure BDA0002967030420000036
Figure BDA0002967030420000037
式中：
Figure BDA0002967030420000038
为系统的有功损耗；Vn为系统的额定电压；
Figure BDA0002967030420000039
为节点的有功负荷和无功负荷；
Figure BDA00029670304200000310
为光伏的有功出力和无功出力；
Figure BDA00029670304200000311
为电容器组的无功输出；
本地VVC设备中，逆变器根据实时母线电压幅值变化采用下垂控制产生或吸收无功功率，下垂方程如式(3)所示，
Figure BDA0002967030420000041
Figure BDA0002967030420000042
式中：f表示电网频率；V表示电网电压；fn为逆变器设置的额定频率；Vn为逆变器设置的额定电压；
Figure BDA0002967030420000043
分别为逆变器设置的额定有功和额定无功；mp、nq为逆变器的有功下垂系数和无功下垂系数；
Figure BDA0002967030420000044
分别为逆变器的有功输出和无功输出；
同时考虑到逆变器的无功容量受到有功输出的影响，最大无功输出Qimax表达式如式(4)所示：
Figure BDA0002967030420000045
Qimax表示逆变器i的最大无功输出；Si表示逆变器i的视在功率容量；Pi表示逆变器的实时有功输出。
进一步的，所述三段式无功电压控制优化模型具体为：
Figure BDA0002967030420000046
Figure BDA0002967030420000051
Figure BDA0002967030420000052
Figure BDA0002967030420000053
Figure BDA0002967030420000054
Figure BDA0002967030420000055
Figure BDA0002967030420000056
Figure BDA0002967030420000057
Figure BDA0002967030420000058
Figure BDA0002967030420000059
Figure BDA00029670304200000510
Figure BDA00029670304200000511
Figure BDA00029670304200000512
Figure BDA00029670304200000513
V0＝Vs+koltcVtap
Figure BDA00029670304200000514
Figure BDA00029670304200000515
Figure BDA00029670304200000516
i、j表示节点i和节点j的编号；h表示节点h的编号；Qni表示逆变器i的额定无功输出；Vh表示节点h的电压；
Figure BDA00029670304200000517
表示节点h到节点i的线路有功损耗；Qi表示逆变器i的无功输出；nq表示逆变器的无功下垂系数；Vitc表示下垂曲线的截距；V0表示额定电压；Vs表示变电站降压变的额定电压；koltc表示有载调压变压器的档位；Vtap表示有载调压变压器每个档位对应输出电压的变化量；Qcb表示电容器组每个档位对应的无功投入量；kcbi表示电容器组的档位；Vi 表示i点的节点电压的最小值；
Figure BDA00029670304200000518
表示i点的节点电压的最大值；
Figure BDA00029670304200000519
表示系统中节点i至节点j的有功传输所对应的系统变量标志；
Figure BDA00029670304200000520
表示系统中节点h至节点i的有功传输所对应的系统变量标志；
Figure BDA00029670304200000521
表示系统中节点i至节点j的无功传输所对应的系统变量标志；
Figure BDA00029670304200000522
表示系统中节点h至节点i的无功传输所对应的系统变量标志；
Figure BDA0002967030420000061
表示节点的有功负荷所对应的系统变量标志；
Figure BDA0002967030420000062
表示节点的无功负荷所对应的系统变量标志；
Figure BDA0002967030420000063
表示光伏的有功出力所对应的系统变量标志；
Figure BDA0002967030420000064
表示i点的节点电压所对应的系统变量标志；
Figure BDA0002967030420000065
表示h点的节点电压所对应的系统变量标志；k oltc表示有载调压变压器的档位的最小值；
Figure BDA0002967030420000066
表示表示有载调压变压器的档位的的最大值；
Figure BDA0002967030420000067
表示电容器组的档位的最大值。
进一步的，所述三段式无功电压控制随机优化模型表示如下：
Figure BDA0002967030420000068
x表示优化变量；e表示PV输出功率的概率分布区间编号；E表示PV输出功率的概率分布区间数目；g表示负荷量的概率分布区间编号；G表示负荷量的概率分布区间集合；D表示系统的节点集合；ρeg表示PV输出功率处于分布区间e和负荷量处于分布区间g的场景发生概率。
本发明的有益效果是：一方面能够从多时间尺度协调优化分布式电源和传统无功设备的调度，使得负荷能灵活地响应分布式电源的变化，并且使得优化调度的过程更为精细化。另一方面，该方法充分考虑了负荷和新能源的随机性，在不确定性变量的概率分布情况下，建立了多种典型场景，相比传统的确定性VVC能够减小因预测误差带来的影响，无论是从电压安全角度还是从经济运行角度，其优化效果得到明显提升。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1是本发明的一种三段式配电网电压/无功控制的流程图；
图2是本发明实施例的IEEE33节点网络拓扑图；
图3是本发明实施例的一种三段式配电网电压/无功控制算法的示意图。
具体实施方式
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做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。
在可再生能源渗透率较高的配电网中，多种无功设备在多个时间尺度下系统进行电压控制。本发明采用一种三段式配电网电压/无功控制(voltage/Var control,VVC)控制的框架，在每个时间尺度上，利用不同的VVC设备来调节电压。
本发明提出的多阶段VVC，考虑了PV发电量和负荷不确定变量，采用基于情景的随机优化方法建模，其优化问题仍然是一个可以被Cplex一类的商业求解器解决的二期规划问题，VVC运行过程如图1所示，可分为三个阶段：
第一阶段考虑电容器组的投入和有载分接开关的动作，其目标是根据分布式光伏电源发电量和负荷量的预测值对电容器组(capacitor bank,CBs)和有载分接开关(on-load tap-changer,OLTC)进行小时级优化调度。具体操作步骤为：集中处理器接受1小时前分布式光伏电源发电和负荷的预测数据；优化器求解得到OLTC和CBs档位的优化结果；通过无线或有线通信向OLTC和CBs发出调度指令；最后OLTC和CBs根据调度指令改变运行的档位。
由于电容器组和有载分接开关一类的传统设备只能缓慢行动，频繁操作会使寿命迅速缩短，因此只能在较长的时间尺度下进行优化调度。第一阶段优化模型在满足电压约束的前提下，对每小时CB的无功输出和有载分接开关位置进行全局优化，使能量损失最小化。
第二阶段考虑光伏逆变器的无功调度，在较短周期(如15分钟)内，调度光伏(photovoltaic,PV)逆变器以降低电网的能量损失，视为对第一阶段决策的补偿。第二阶段的具体操作步骤为：接受15min前分布式光伏电源发电和负荷的预测数据；优化器求解得到优化结果；通过无线或有线通信向PV逆变器发出调度指令；最后PV逆变器更新下垂控制额定有功/电压。
在第二阶段的任一决策周期中，需要预测下个周期的发电量和负荷量，并对下一周期的光伏逆变器无功输出进行优化调度，而15分钟前的预测会相对更准确，可以更好地估计不确定性。
第三阶段考虑光伏逆变器的下垂特性对电压的实时响应和下垂控制的光伏逆变器提供的实时无功功率支持，以缓解发生的电压偏移，采用下垂控制的光伏逆变器发出或吸收的无功功率与电压波动呈线性关系。第三阶段的具体操作步骤为：实时阶段光伏发电和负荷发生随机变化；随后PV逆变器根据下垂曲线实时响应调节无功输出；实时无功输出变化引起潮流变化，进而改善本地节点电压偏移现象。下垂曲线为下垂控制的光伏逆变器无功输出与电压呈下垂关系的特性曲线。
其中第三阶段为实时阶段，由光伏逆变器在本地实现电压控制，同时优化器等待下一个15分钟前光伏发电和负荷的预测数据，若预测数据符合T≤4，则继续进行第二阶段，若不符合T≤4，则等待下一个小时前光伏发电和负荷的预测数据，继续进行第一阶段；其中T为当前周期序号。
多阶段VVC基于优化结果，在每小时的周期内优化OLTC和CBs输出，在更短的15min周期和阶段内更新逆变器额定无功输出设定值和下垂控制曲线，整体上提出的VVC能够从多个时间尺度上优化配电系统电压水平。
三阶段VVC方法以安全的电压运行和最小网损为控制目标，建立VVC随机优化模型来优化决策变量，对应VVC方法中根据预测数据进行优化这一步骤。VVC方法的运行基于该VVC随机优化模型实现；随机优化模型求解对应VVC方法中优化这一步。
该模型的训练方法如下：
考虑典型的径向运行配电网中，通常采用配电网潮流方程描述其潮流约束，潮流方程如式(1)所示。
Figure BDA0002967030420000081
Figure BDA0002967030420000082
Figure BDA0002967030420000083
式中：Phi、Pij分别为系统中节点h至节点i、节点i至节点j的有功传输，Qhi、Qij分别为系统中的节点h至节点i、节点i至节点j的无功传输；Vh、Vi分别为h点和i点的节点电压；pi为节点的有功负荷；qi为节点的无功负荷；rhi为线路电阻；xhi为线路电抗。
由于潮流约束的非凸性，忽略线路损耗对潮流方程进行线性化处理，同时考虑到配电网络中接入分布式电源和传统的无功设备(如OLTC、CB)，线性化的配电潮流方程如式(2)。线性化的配电潮流具备精度高计算效率高的特点，也广泛应用于配电网VVC问题中。
Figure BDA0002967030420000091
Figure BDA0002967030420000092
Figure BDA0002967030420000093
Figure BDA0002967030420000094
式中：
Figure BDA0002967030420000095
为系统的有功损耗；Vn为系统的额定电压；
Figure BDA0002967030420000096
为节点的有功负荷和无功负荷；
Figure BDA0002967030420000097
为光伏的有功出力和无功出力；
Figure BDA0002967030420000098
为电容器组的无功输出。
本地VVC设备中，逆变器通常根据实时母线电压幅值变化采用下垂控制产生或吸收无功功率。下垂控制是模拟传统同步电机的外特性，通过设置合理的下垂曲线，利用电压和频率偏移实现功率在各分布式电源间的均匀分配，下垂方程如式(3)所示。
Figure BDA0002967030420000099
Figure BDA00029670304200000910
式中：f表示电网频率；V表示电网电压；fn为逆变器设置的额定频率；Vn为逆变器设置的额定电压；
Figure BDA00029670304200000911
分别为逆变器设置的额定有功和额定无功；mp、nq为逆变器的有功下垂系数和无功下垂系数；
Figure BDA00029670304200000912
分别为逆变器的有功输出和无功输出。
同时考虑到逆变器的无功容量受到有功输出的影响，最大无功输出Qimax表达式如式(4)所示，其中Si为逆变器的视在容量。
Figure BDA00029670304200000913
其中Qimax表示逆变器i的最大无功输出；Si表示逆变器i的视在功率容量；Pi表示逆变器的实时有功输出；
基于上述提出的三段式无功电压控制方法，其优化目标是在考虑分布式发电和符合的随机性下，通过多阶段协调控制使配电网的有功损耗最小。优化模型可以表示为式(5)、(6)：
Figure BDA00029670304200000914
Figure BDA0002967030420000101
Figure BDA0002967030420000102
Figure BDA0002967030420000103
Figure BDA0002967030420000104
Figure BDA0002967030420000105
Figure BDA0002967030420000106
Figure BDA0002967030420000107
Figure BDA0002967030420000108
Figure BDA0002967030420000109
Figure BDA00029670304200001010
Figure BDA00029670304200001011
Figure BDA00029670304200001012
Figure BDA00029670304200001013
V0＝Vs+koltcVtap
Figure BDA00029670304200001014
Figure BDA00029670304200001015
Figure BDA00029670304200001016
i、j表示节点i和节点j的编号；h表示节点h的编号；Qni表示逆变器i的额定无功输出；Vh表示节点h的电压；
Figure BDA00029670304200001017
表示节点h到节点i的线路有功损耗；Qi表示逆变器i的无功输出；nq表示逆变器的无功下垂系数；Vitc表示下垂曲线的截距；V0表示额定电压；Vs表示变电站降压变的额定电压；koltc表示有载调压变压器的档位；Vtap表示有载调压变压器每个档位对应输出电压的变化量；Qcb表示电容器组每个档位对应的无功投入量；kcbi表示电容器组的档位；Vi 表示i点的节点电压的最小值；
Figure BDA00029670304200001018
表示i点的节点电压的最大值；
Figure BDA00029670304200001019
表示系统中节点i至节点j的有功传输所对应的系统变量标志；
Figure BDA00029670304200001020
表示系统中节点h至节点i的有功传输所对应的系统变量标志；
Figure BDA00029670304200001021
表示系统中节点i至节点j的无功传输所对应的系统变量标志；
Figure BDA00029670304200001022
表示系统中节点h至节点i的无功传输所对应的系统变量标志；
Figure BDA0002967030420000111
表示节点的有功负荷所对应的系统变量标志；
Figure BDA0002967030420000112
表示节点的无功负荷所对应的系统变量标志；
Figure BDA0002967030420000113
表示光伏的有功出力所对应的系统变量标志；
Figure BDA0002967030420000114
表示i点的节点电压所对应的系统变量标志；
Figure BDA0002967030420000115
表示h点的节点电压所对应的系统变量标志；koltc表示有载调压变压器的档位的最小值；
Figure BDA0002967030420000116
表示表示有载调压变压器的档位的的最大值；
Figure BDA0002967030420000117
表示电容器组的档位的最大值；
随机优化先通过蒙特卡洛采样获得大量服从变量概率分布的场景，再利用场景约简技术减少场景数以节省计算时间。为了简化随机优化求解的计算量，本发明采用概率建模方法直接构造少量的典型场景，模拟实时不确定性变量。
对于PV功率输出和负荷的随机变化，分别采用Beta分布和正态分布描述其概率分布。那么在描述变量概率分布的概率密度函数中，将变量
Figure BDA0002967030420000118
划分为几个等长度的区间。在每个区间内，变量的最小值为
Figure BDA0002967030420000119
最大值为
Figure BDA00029670304200001110
通过积分可以计算变量在该区间内加权平均值如式(7)所示，
Figure BDA00029670304200001111
Figure BDA00029670304200001112
表示第e个区间的逆变器有功输出；
Figure BDA00029670304200001113
表示第e个区间的逆变器有功输出的最大值；
Figure BDA00029670304200001114
表示第e个区间的逆变器有功输出的最小值；fPV表示逆变器有功输出的概率密度函数；e表示PV输出功率的概率分布区间编号；E表示PV输出功率的概率分布区间数目；
同样可以对概率密度函数积分求得变量在该区间内的概率
Figure BDA00029670304200001115
如式(8)所示，
Figure BDA00029670304200001116
Figure BDA00029670304200001117
表示逆变器有功输出位于第e个区间的概率；
Figure BDA00029670304200001118
表示逆变器有功输出位于第e个区间的概率的最大值；
Figure BDA00029670304200001119
表示逆变器有功输出位于第e个区间的概率的最小值；PPV表示逆变器有功输出；
设定对PV输出功率和负载的概率分布分别取E和G个区间，对应E和G组状态，E和G组状态相互映射构成E*G种典型场景，同时这些映射组合将作为典型场景应用到基于情景的随机优化中,每个典型场景的概率由对应PV功率输出和负荷的组合状态同时发生的发生概率组成。
由式(5)表示的多级VVC优化模型构成了一个含有不确定变量的二期规划问题，通过典型场景将不确定变量转换为确定集，那么优化模型的目标函数也可以等价表示为用各确定场景的期望和概率组合，如式(9)
Figure BDA0002967030420000121
x表示优化变量；g表示负荷量的概率分布区间编号；ρ表示区间e和区间g对应场景发生的概率；F表示目标函数值；ξeg表示PV功率输出和负荷的状态值；
典型场景中的PV输出功率和负荷已经是加权平均后的具体值，因此具体场景的期望值就是经最优潮流求得的最小有功损耗，进而三段式VVC随机优化模型可以表示如下
Figure BDA0002967030420000122
G表示负荷量的概率分布区间集合；D表示系统的节点集合；ρeg表示PV输出功率处于分布区间e和负荷量处于分布区间g的场景发生概率。
实施例：
以图2所示的IEEE33节点配电系统为例，对三段式VVC方法进行仿真。配电网络中，变电站额定电压为1.0pu,变压器输出电压范围为0.95pu～1.05pu,分接头档位设置为20档，每档对应0.005pu的电压变化；光伏接入到4、7、8、10、14、18、20、25、29、30、31、32号负荷节点，电容器组设置在2、3、6、12、21、23号负荷节点。
本发明基于以下两点假设验证所提VVC策略：
1、针对覆盖面积相对较小的配电网，光伏系统和负荷可以分别具有相同的变化趋势，即所有PV系统和负载可以分别服从一种典型场景。
2、PV发电量服从Beta概率分布,其均值为额定功率的0.5,标准差为0.14，负荷服从高斯概率分布,标准差为平均负荷的5％。需要说明的是，这样的假设并不失一般性，不同节点的PV发电量和负载也可以具有不同的变化和其他的概率分布，仅为提供一个具体算例做出以上假设。
仿真采用MATLAB平台，在CPU为2.60-GHz,RAM为8Gb的64位PC上进行，优化问题由CPLEX求解。
图3展示了本发明实施例的一种三段式配电网电压/无功控制算法的示意图，描述了三个尺度之间的关系：小时、15分钟和实时。图的左边为三个尺度下预测的数据；图的中间表示为对应的三个阶段的控制方法；图的右边为对应的调度优化结果。详细的描述如下：
第一阶段对电容器组和有载分接开关进行小时级优化调度，优化结果如下：OLTC的抽接头位置是-1，即变电站的节点电压是0.995pu，CBs的无功输出如图所示。它们在每个小时接收到调度命令动作后，在整个小时内是固定的。
第二阶段和第三阶段分别是在相对较短的一个周期(15min)和实时范围，对PV逆变器的额定无功和下垂曲线进行优化调度，优化结果如图所示。每15分钟前关于PV发电和负荷的预测相对于每小时前的预测会更加准确，模型在固定第一阶段决策变量的前提下，根据每15分钟前的预测值进行第二阶段的随机优化。在实时阶段，PV逆变器的实际工作点随着发电量和负荷波动而动态变化，具体关系由逆变器下垂曲线决定，当节点电压大于额定电压，逆变器减小输出无功；当节点电压小于额定电压，逆变器增大输出无功。
本方案作为一种不确定性电压/无功控制方案，充分考虑实际应用中负荷和RES的随机性，无论是从电压安全角度还是从经济运行角度，都表现出优于传统的确定性电压/无功控制方案的电压水平和功率损耗；同时，相比传统的单阶段方法优化后决策变量小时内固定，本方案中多阶段方法在不同的时间尺度协调电压/无功控制设备，因此可以及时跟踪小时内负荷和RES的快速变化，更加充分发挥DG灵活参与电压/无功控制的优势。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，其特征在于，包括以下三个阶段：
第一阶段：考虑电容器组的投入和有载分接开关的动作，根据分布式光伏电源发电量和负荷量的预测值对电容器组和有载分接开关进行小时级优化调度；
第二阶段：考虑光伏逆变器的无功调度在较短周期内调度光伏逆变器以降低电网的能量损失，视为对第一阶段决策的补偿；第二阶段的任一决策周期中，需要预测下个周期的发电量和负荷量，并对下一周期的光伏逆变器无功输出进行调度优化；
第三阶段：考虑光伏逆变器的下垂特性对电压的实时响应和下垂控制的光伏逆变器提供的实时无功功率支持，以缓解发生的电压偏移；
其中第三阶段为实时阶段，由光伏逆变器在本地实现电压控制，同时优化器等待下一个15分钟前光伏发电和负荷的预测数据，若预测数据符合T≤4，则继续进行第二阶段，若不符合T≤4，则等待下一个小时前光伏发电和负荷的预测数据，继续进行第一阶段；其中T为当前周期序号。
2.根据权利要求1所述的一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，其特征在于，所述第一阶段具体为：
步骤S1.1：集中处理器接受1小时前分布式光伏电源发电和负荷的预测数据；
步骤S1.2：处理器求解得到有载分接开关OLTC和电容器组CBs档位的优化结果；
步骤S1.3：通过无线或有线通信向OLTC和CBs发出调度指令；
步骤S1.4：最后OLTC和CBs根据调度指令改变运行的档位。
3.根据权利要求1所述的一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，其特征在于，所述第二阶段的较短周期内为15分钟内。
4.根据权利要求1所述的一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，其特征在于，所述第二阶段具体为：
步骤S2.1：接受15min前分布式光伏电源发电和负荷的预测数据；
步骤S2.2：处理器求解得到优化结果；
步骤S2.3：通过无线或有线通信向光伏逆变器发出调度指令；
步骤S2.4：最后光伏逆变器更新下垂控制额定有功/电压。
5.根据权利要求1所述的一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，其特征在于，所述第三阶段采用的下垂控制的光伏逆变器发出或吸收的无功功率与电压波动呈线性关系；
第三阶段的具体为：实时阶段光伏发电和负荷发生随机变化，随后光伏逆变器根据下垂曲线实时响应调节无功输出；实时无功输出变化引起潮流变化，进而改善本地节点电压偏移现象；
其中下垂曲线为下垂控制的光伏逆变器无功输出与电压呈下垂关系的特性曲线。
6.根据权利要求1所述的一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，其特征在于，所述优化调度通过三段式无功电压控制随机优化模型实现。
7.根据权利要求6所述的一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，其特征在于，所述三段式无功电压控制随机优化模型，首先基于三段式无功电压控制方法，考虑分布式发电和符合的随机性下，通过多阶段协调控制使配电网的有功损耗最小，得到三段式无功电压控制优化模型；然后基于三段式无功电压控制优化模型，采用概率建模方法直接构造少量的典型场景，模拟实时不确定性变量，最终得到三段式无功电压控制随机优化模型。
8.根据权利要求7所述的一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，其特征在于，所述三段式无功电压控制方法具体为：
考虑典型的径向运行配电网中，采用配电网潮流方程描述其潮流约束，潮流方程如式(1)所示，
Figure FDA0002967030410000021
Figure FDA0002967030410000022
Figure FDA0002967030410000023
式中：Phi、Pij分别为系统中节点h至节点i、节点i至节点j的有功传输，Qhi、Qij分别为系统中的节点h至节点i、节点i至节点j的无功传输；Vh、Vi分别为h点和i点的节点电压；pi为节点的有功负荷；qi为节点的无功负荷；rhi为线路电阻；xhi为线路电抗；
由于潮流约束的非凸性，忽略线路损耗对潮流方程进行线性化处理，同时考虑到配电网络中接入分布式电源和传统的无功设备，无功设备为OLTC、CB，线性化的配电潮流方程如式(2)，
Figure FDA0002967030410000031
Figure FDA0002967030410000032
Figure FDA0002967030410000033
Figure FDA0002967030410000034
式中：
Figure FDA0002967030410000035
为系统的有功损耗；Vn为系统的额定电压；
Figure FDA0002967030410000036
为节点的有功负荷和无功负荷；
Figure FDA0002967030410000037
为光伏的有功出力和无功出力；
Figure FDA0002967030410000038
为电容器组的无功输出；
本地VVC设备中，逆变器根据实时母线电压幅值变化采用下垂控制产生或吸收无功功率，下垂方程如式(3)所示，
Figure FDA0002967030410000039
Figure FDA00029670304100000310
式中：f表示电网频率；V表示电网电压；fn为逆变器设置的额定频率；Vn为逆变器设置的额定电压；
Figure FDA00029670304100000311
分别为逆变器设置的额定有功和额定无功；mp、nq为逆变器的有功下垂系数和无功下垂系数；Pi PV、
Figure FDA00029670304100000312
分别为逆变器的有功输出和无功输出；
同时考虑到逆变器的无功容量受到有功输出的影响，最大无功输出Qimax表达式如式(4)所示：
Figure FDA00029670304100000313
Qimax表示逆变器i的最大无功输出；Si表示逆变器i的视在功率容量；Pi表示逆变器的实时有功输出。
9.根据权利要求7或8所述的一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，其特征在于，所述三段式无功电压控制优化模型具体为：
Figure FDA00029670304100000314
Figure FDA0002967030410000041
i、j表示节点i和节点j的编号；h表示节点h的编号；Qni表示逆变器i的额定无功输出；Vh表示节点h的电压；
Figure FDA0002967030410000042
表示节点h到节点i的线路有功损耗；Qi表示逆变器i的无功输出；nq表示逆变器的无功下垂系数；Vitc表示下垂曲线的截距；V0表示额定电压；Vs表示变电站降压变的额定电压；koltc表示有载调压变压器的档位；Vtap表示有载调压变压器每个档位对应输出电压的变化量；Qcb表示电容器组每个档位对应的无功投入量；kcbi表示电容器组的档位；Vi表示i点的节点电压的最小值；
Figure FDA0002967030410000043
表示i点的节点电压的最大值；
Figure FDA0002967030410000044
表示系统中节点i至节点j的有功传输所对应的系统变量标志；
Figure FDA0002967030410000045
表示系统中节点h至节点i的有功传输所对应的系统变量标志；
Figure FDA0002967030410000046
表示系统中节点i至节点j的无功传输所对应的系统变量标志；
Figure FDA0002967030410000047
表示系统中节点h至节点i的无功传输所对应的系统变量标志；
Figure FDA0002967030410000051
表示节点的有功负荷所对应的系统变量标志；
Figure FDA0002967030410000052
表示节点的无功负荷所对应的系统变量标志；
Figure FDA0002967030410000053
表示光伏的有功出力所对应的系统变量标志；
Figure FDA0002967030410000054
表示i点的节点电压所对应的系统变量标志；
Figure FDA0002967030410000055
表示h点的节点电压所对应的系统变量标志；koltc表示有载调压变压器的档位的最小值；
Figure FDA0002967030410000056
表示表示有载调压变压器的档位的的最大值；
Figure FDA0002967030410000057
表示电容器组的档位的最大值。
10.根据权利要求7所述的一种用于含高渗透率光伏配电系统的三段式无功电压控制方法，其特征在于，所述三段式无功电压控制随机优化模型表示如下：
Figure FDA0002967030410000058
x表示优化变量；e表示PV输出功率的概率分布区间编号；E表示PV输出功率的概率分布区间数目；g表示负荷量的概率分布区间编号；G表示负荷量的概率分布区间集合；D表示系统的节点集合；ρeg表示PV输出功率处于分布区间e和负荷量处于分布区间g的场景发生概率。
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