CN113131517B - 一种分布式储能的光伏并网监测方法及系统 - Google Patents

一种分布式储能的光伏并网监测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种分布式储能的光伏并网监测方法及系统，包括：获取实时运行状态信息，根据关键节点电压等级调用匹配的光伏并网发电系统运行状态调控方法；当调用第一运行状态调控方法时，以电压合格率、全网网损为优化目标，获得光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器的调节量，获取第一电压控制策略；当调用第二运行状态调控方法时，以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，结合第一运行状态调控方法获得的第三电压控制策略，获取实时第二电压控制策略。本发明实现更加精准、多级、快速的无功电压优化方法，实现了与多种节点电压运行情况相适配的运行状态监测以及调控。

Description

一种分布式储能的光伏并网监测方法及系统
技术领域
本发明涉及电力系统控制技术领域，具体涉及一种分布式储能的光伏并网监测方法及系统。
背景技术
光伏的随机性和波动性，容易造成发电出力频繁波动，电压无功波动幅度大，严重影响所在配网。光伏电站为满足电网营销部门对并网点的功率因数考核要求，将SVG无功补偿设备和逆变器均设置为恒功率因数运行，无法及时解决电压暂态扰动。另一方面，电网侧的无功电压AVC系统的反应速度和次数限定都跟不上光伏变化，也做不到对电压扰动的快速响应和支撑，因此导致电容器频繁投退、有载变压器频繁调档甚至可能出现滑档险情，即电网侧调压存在周期长、速度慢、精度低、手段少的问题。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供了一种分布式储能的光伏并网监测方法及系统，将光伏电站AVC系统、光伏逆变器、储能逆变器和柔性负荷等多类型无功补偿设备纳入电压无功调控，实现精准、多级、快速的协调优化调压效果，确保无功电力在负荷高峰和低谷时段均能分(电压)层、分(供电)区基本平衡，并具有灵活的无功调整能力。该技术方案如下：
第一方面，提供了一种分布式储能的光伏并网监测方法，包括如下步骤：
获取SCADA系统、AVC系统采集的实时运行状态信息，所述SCADA系统、AVC系统包括电网侧和分布式光伏的SCADA系统、AVC系统；
根据关键节点电压等级调用匹配的光伏并网发电系统运行状态调控方法；
当调用第一运行状态调控方法时，以电压合格率、全网网损为优化目标，获得光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器的调节量，获取第一电压控制策略；
当调用第二运行状态调控方法时，以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，结合第一运行状态调控方法获得的第三电压控制策略，获取实时第二电压控制策略。
在一种可能的实现方式中，所述第二运行状态调控方法中以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，包括：
以当前关键节点电压值为基础，基于多种调压设备调节量带来的馈线电压变化和负荷及光伏预测数据带来的电压变化获取未来多个预设时刻的电压值的预测值；
基于未来多个预设时刻的电压值的参考值对未来多个预设时刻的电压值的预测值进行优化，同时基于设备调节量最小对未来多个预设时刻的电压值的预测值进行优化；
基于优化目标和相关参数约束条件获取多种调压设备调节量。
在一种可能的实现方式中，所述多种调压设备调节量带来的馈线电压变化，包括光伏逆变器节点或者无功调压设备节点输出无功功率对馈线电压的影响，所述影响的获取方法包括：
基于节点电压数据作为状态量，以节点电压量测值计算支路功率量测值，以节点电压估计值表示支路功率估计值；
采用基于加权最小二乘算法对估计值拟合量测值，获得拟合后的节点电压估计值和支路功率估计值；
获取节点注入功率变化值与馈线电压变化值的映射关系。
在一种可能的实现方式中，所述负荷及光伏预测数据根据极限学习机模型获取，所述极限学习机模型以负荷及光伏影响因素为输入，以输出层两个输出节点输出负荷及光伏数据预测区间。
在一种可能的实现方式中，所述极限学习机模型的输出为一个小时或者多个小时的每个小时的预测数据，对应的模型输入为以小时为单位的预设多个时刻的负荷及光伏影响因素数据，所述预设多个时刻的获取方法为：对多个时刻的负荷及光伏影响因素数据进行变化趋势分析，对于数据变化趋势关联的多个时刻作为预设多个时刻。
在一种可能的实现方式中，所述关键节点电压包括第一等级和非第一等级，所述第一等级匹配的运行状态调控方法为第一运行状态调控方法，非第一等级匹配的运行状态调控方法为第二运行状态调控方法。
在一种可能的实现方式中，所述第一等级上限为1.05V，下限为0.95V。
第二方面，提供了一种分布式储能的光伏并网监测系统，包括：
实时数据监测单元，用于获取SCADA系统、AVC系统采集的实时运行状态信息，所述SCADA系统、AVC系统包括电网侧和分布式光伏的SCADA系统、AVC系统；
运行状态判断单元，用于根据关键节点电压等级调用匹配的伏并网发电系统运行状态调控方法；
第一运行状态调控单元，用于当调用第一运行状态调控方法时，以电压合格率、全网网损为优化目标，获得光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器的调节量，获取第一电压控制策略；
第二运行状态调控单元，用于当调用第二运行状态调控方法时，以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，结合第一运行状态调控方法获得的第三电压控制策略，获取实时第二电压控制策略。
第三方面，提供了一种计算机设备，所述电子设备包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于运行所述存储器存储的可执行指令时，实现上述的一种分布式储能的光伏并网监测方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现上述的一种分布式储能的光伏并网监测方法。
本发明的一种分布式储能的光伏并网监测方法及系统，具备如下有益效果：采用第一运行状态调控方法，采用光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器调节方式进行光伏并网电压无功控制，用于在电压在正常区间的日常调控，第二运行状态调控方法，将光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿设备纳入光伏并网的电压无功控制中，解决现有技术中电网侧调压存在周期长、速度慢、精度低、手段少的问题，实现更加精准、多级、快速的无功电压优化方法，应用于电压紧急调控，实现了与多种节点电压运行情况相适配的运行状态监测以及调控。
附图说明
图1是本发明实施例的一种分布式储能的光伏并网监测方法流程图；
图2是本发明实施例的一种分布式储能的光伏并网监测系统的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本发明的限制，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种分布式储能的光伏并网监测方法，包括如下步骤：
获取SCADA系统、AVC系统采集的实时运行状态信息，所述SCADA系统、AVC系统包括电网侧和分布式光伏的SCADA系统、AVC系统；
根据关键节点电压等级调用匹配的光伏并网发电系统运行状态调控方法；
具体的，关键节点电压包括第一等级和非第一等级，所述第一等级匹配的运行状态调控方法为第一运行状态调控方法，非第一等级匹配的运行状态调控方法为第二运行状态调控方法，第一等级上限为1.05倍额定电压，下限为0.95倍额定电压，即当关键节点电压在0.95到1.05倍额定电压时调用第一运行状态调控方法；
当调用第一运行状态调控方法时，以电压合格率、全网网损为优化目标，获得光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器的调节量，获取第一电压控制策略；
当调用第二运行状态调控方法时，以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，结合第一运行状态调控方法获得的第三电压控制策略，获取实时第二电压控制策略。
本发明实施例中，第一运行状态调控方法，采用光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器调节方式进行光伏并网电压无功控制，调控响应时间长，用于在电压在正常区间的日常调控，第二运行状态调控方法，将光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿设备纳入光伏并网的电压无功控制中，实现更加精准、多级、快速的无功电压优化方法，应用于电压紧急调控。
第一运行状态调控方法，对于220KV、110KV、35KV、10KV各电压等级母线，获取各电压等级母线电压控制区域，以该区域划分进行区域电压无功调控，值得说明的是，本发明实施例中第一运行状态调控方法和第二运行状态调控方法均是对于区域电压无功调控。对于该区域内，基于光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器的无功功率参数建立电压模型，并以电压合格率最高、全网网损最小为优化目标进行求解，获得第一电压控制策略中光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器的调节量。
第二运行状态调控方法，利用电网和光伏站的现有数据通道，采集调度SCADA系统、AVC系统以及光伏电站AGC/AVC系统的实时运行信息，将光伏电站AVC系统、光伏电站逆变器等多种无功补偿机制与储能电站、柔性负荷共同纳入区域电压调控，实现精准快速的电压调控，其中，下发到光伏电站的AVC系统(自动电压无功控制系统)的无功指令，由其分解到逆变器跟踪执行。
所述第一运行状态调控方法获得的第三电压控制策略，即为在调用第二运行状态调控方法时的关键节点电压下，以电压合格率、全网网损为优化目标，获得光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器的调节量，获取的电压控制策略。在本实施例中，第二运行状态调控方法中以光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿为主导，以调用的第一运行状态调控方法获得的第三电压控制策略为辅助，获取实时第二电压控制策略。
上述第二运行状态调控方法中以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，包括：
以当前关键节点电压值为基础，基于多种调压设备调节量带来的馈线电压变化和负荷及光伏预测数据带来的电压变化获取未来多个预设时刻的电压值的预测值；
基于未来多个预设时刻的电压值的参考值对未来多个预设时刻的电压值的预测值进行优化，同时基于设备调节量最小对未来多个预设时刻的电压值的预测值进行优化；
基于优化目标和相关参数约束条件获取多种调压设备调节量。
在本实施例中，以未来多个预设时刻的电压值的预测值和未来多个预设时刻的电压值的参考值误差最小为优化目标，以设备调节量最小为优化目标，所述约束条件包括设备调节量范围、电压范围、光伏并网点功率因数范围等。
同时，本实施例中获取多种调压设备调节量后，下发电压控制指令至调压设备进行调节，调节后基于实时关键节点电压值测量值和实时负荷及光伏预测数据，重新进行根据关键节点电压等级调用匹配的光伏并网发电系统运行状态调控方法，即进行实时运行状态调控方法的更新，以提高调控效果。
上述多种调压设备调节量带来的馈线电压变化，包括光伏逆变器节点或者无功调压设备节点输出无功功率对馈线电压的影响，所述影响的获取方法包括：
基于节点电压数据作为状态量，以节点电压量测值计算支路功率量测值，以节点电压估计值表示支路功率估计值；
采用基于加权最小二乘算法对估计值拟合量测值，获得拟合后的节点电压估计值和支路功率估计值；
获取节点注入功率变化值与馈线电压变化值的映射关系。
本实施例中，采用基于加权最小二乘算法对估计值拟合量测值，以基于加权最小二乘算法作为拟合模型，该拟合模型的输入包括支路功率量测值，为了避免输入数据中的数据缺失或者数据误差对拟合过程的影响，拟合模型的输入还包括额外的少量其它量测数据，比如光伏、负荷预测信息，基于加权最小二乘算法进行拟合时，以量测值和估计值误差的平方和作为优化目标函数进行求解。
该获取节点注入功率变化值与馈线电压变化值的映射关系，可以采用对基于节点电压估计值的支路功率估计值以二阶泰勒公式表示，并对该二阶泰勒公式求导获取支路功率变化值和节点电压变化值的映射关系，并从中提取节点注入功率变化值与馈线电压变化值的映射关系。
上述负荷及光伏预测数据根据极限学习机模型获取，该极限学习机模型以负荷及光伏影响因素为输入，以输出层两个输出节点输出负荷及光伏数据预测区间。
具体的，光伏影响因素包括光照、温度、天气等，模型训练时，以历史时期的光照、温度、天气作为样本输入数据，以对应时间的光伏数据为预测输出值，基于样本输入数据进行两阶段的模型权重阈值拟合，第一阶段，基于样本输入数据和第一阶段迭代中的模型权重阈值参数获取模型输出值，基于模型输出值和预测输出值获取模型误差损失函数，以第一阶段迭代中的模型权重阈值参数为粒子，采用粒子群算法的速度和位移更新公式对模型权重阈值参数进行迭代更新，直至粒子群算法迭代结束获取模型第一权重阈值参数，以样本输入数据和模型第一权重阈值参数进行第二阶段的模型权重阈值拟合，第二阶段，基于样本输入数据和第一阶段迭代中的模型权重阈值参数获取模型输出值，基于模型输出值和预测输出值获取模型误差损失函数，并基于模型反向传播进行模型权重阈值参数的迭代优化拟合，直至反向传播迭代优化结束获取模型第二权重阈值参数作为极限学习机模型的最终参数。
进一步的，极限学习机模型的输出为一个小时或者多个小时的每个小时的预测数据，对应的模型输入为以小时为单位的预设多个时刻的负荷及光伏影响因素数据，所述预设多个时刻的获取方法为：对多个时刻的负荷及光伏影响因素数据进行变化趋势分析，对于数据变化趋势关联的多个时刻作为预设多个时刻。
本实施例中通过以小时为单位的数据进行预测，有效避免了预测时间段过长而光伏出力不稳定波动大导致的预测精度和预测准确率低的问题。
本发明实施例还提供了一种分布式储能的光伏并网监测系统，包括：
实时数据监测单元，用于获取SCADA系统、AVC系统采集的实时运行状态信息，所述SCADA系统、AVC系统包括电网侧和分布式光伏的SCADA系统、AVC系统；
运行状态判断单元，用于根据关键节点电压等级调用匹配的伏并网发电系统运行状态调控方法；
第一运行状态调控单元，用于当调用第一运行状态调控方法时，以电压合格率、全网网损为优化目标，获得光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器的调节量，获取第一电压控制策略；
第二运行状态调控单元，用于当调用第二运行状态调控方法时，以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，结合第一运行状态调控方法获得的第三电压控制策略，获取实时第二电压控制策略。
在一些实施例中，本发明实施例提供的分布式储能的光伏并网监测系统可以采用软硬件结合的方式实现，作为示例，本发明实施例所提供的分布式储能的光伏并网监测系统可以直接体现为由处理器执行的软件模块组合，软件模块可以位于存储介质中，存储介质位于存储器，处理器读取存储器中软件模块包括的可执行指令，结合必要的硬件(例如，包括处理器以及连接到总线的其他组件)完成本发明实施例提供的分布式储能的光伏并网监测方法。
需要说明的是：本实施例提供的分布式储能的光伏并网监测系统在监测调控光伏并网运行状态时，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，本实施例提供的分布式储能的光伏并网监测系统与上述实施例提供的分布式储能的光伏并网监测方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见分布式储能的光伏并网监测方法实施例，这里不再赘述。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述电子设备包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于提供计算和控制能力，该处理器在运行所述存储器存储的可执行指令时，实现上述的一种分布式储能的光伏并网监测方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现上述的一种分布式储能的光伏并网监测方法。
上述电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、电子程序和数据库，数据库用于存储光伏并网实时监测数据以及负荷光伏预测数据等。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。
本发明不局限于上述具体的实施方式，本领域的普通技术人员从上述构思出发，不经过创造性的劳动，所做出的种种变换，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种分布式储能的光伏并网监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取SCADA系统、AVC系统采集的实时运行状态信息，所述SCADA系统、AVC系统包括电网侧和分布式光伏的SCADA系统、AVC系统；
根据关键节点电压等级调用匹配的光伏并网发电系统运行状态调控方法；
当调用第一运行状态调控方法时，以电压合格率、全网网损为优化目标，获得光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器的调节量，获取第一电压控制策略；
当调用第二运行状态调控方法时，以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，结合第一运行状态调控方法获得的第三电压控制策略，获取实时第二电压控制策略；
所述第二运行状态调控方法中以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，包括：
以当前关键节点电压值为基础，基于多种调压设备调节量带来的馈线电压变化和负荷及光伏预测数据带来的电压变化获取未来多个预设时刻的电压值的预测值；
基于未来多个预设时刻的电压值的参考值对未来多个预设时刻的电压值的预测值进行优化，同时基于设备调节量最小对未来多个预设时刻的电压值的预测值进行优化；
基于优化目标和相关参数约束条件获取多种调压设备调节量。
2.根据权利权利要求1所述的一种分布式储能的光伏并网监测方法，其特征在于，所述多种调压设备调节量带来的馈线电压变化，包括光伏逆变器节点或者无功调压设备节点输出无功功率对馈线电压的影响，所述影响的获取方法包括：
基于节点电压数据作为状态量，以节点电压量测值计算支路功率量测值，以节点电压估计值表示支路功率估计值；
采用基于加权最小二乘算法对估计值拟合量测值，获得拟合后的节点电压估计值和支路功率估计值；
获取节点注入功率变化值与馈线电压变化值的映射关系。
3.根据权利要求1所述的一种分布式储能的光伏并网监测方法，其特征在于，所述负荷及光伏预测数据根据极限学习机模型获取，所述极限学习机模型以负荷及光伏影响因素为输入，以输出层两个输出节点输出负荷及光伏数据预测区间。
4.根据权利要求3所述的一种分布式储能的光伏并网监测方法，其特征在于，所述极限学习机模型的输出为一个小时或者多个小时的每个小时的预测数据，对应的模型输入为以小时为单位的预设多个时刻的负荷及光伏影响因素数据，所述预设多个时刻的获取方法为：对多个时刻的负荷及光伏影响因素数据进行变化趋势分析，对于数据变化趋势关联的多个时刻作为预设多个时刻。
5.根据权利要求1所述的一种分布式储能的光伏并网监测方法，其特征在于，所述关键节点电压包括第一等级和非第一等级，所述第一等级匹配的运行状态调控方法为第一运行状态调控方法，非第一等级匹配的运行状态调控方法为第二运行状态调控方法。
6.根据权利要求5所述的一种分布式储能的光伏并网监测方法，其特征在于，所述第一等级上限为1.05倍额定电压，下限为0.95倍额定电压。
7.一种分布式储能的光伏并网监测系统，其特征在于，包括：
实时数据监测单元，用于获取SCADA系统、AVC系统采集的实时运行状态信息，所述SCADA系统、AVC系统包括电网侧和分布式光伏的SCADA系统、AVC系统；
运行状态判断单元，用于根据关键节点电压等级调用匹配的伏并网发电系统运行状态调控方法；
第一运行状态调控单元，用于当调用第一运行状态调控方法时，以电压合格率、全网网损为优化目标，获得光伏电站AVC系统、主变分接头、电容器的调节量，获取第一电压控制策略；
第二运行状态调控单元，用于当调用第二运行状态调控方法时，以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，结合第一运行状态调控方法获得的第三电压控制策略，获取实时第二电压控制策略，所述第二运行状态调控方法中以实时电压合格率、设备调节量为优化目标，对光伏电站、储能电站和柔性负荷的无功补偿进行建模，包括：以当前关键节点电压值为基础，基于多种调压设备调节量带来的馈线电压变化和负荷及光伏预测数据带来的电压变化获取未来多个预设时刻的电压值的预测值；基于未来多个预设时刻的电压值的参考值对未来多个预设时刻的电压值的预测值进行优化，同时基于设备调节量最小对未来多个预设时刻的电压值的预测值进行优化；基于优化目标和相关参数约束条件获取多种调压设备调节量。
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于运行所述存储器存储的可执行指令时，实现权利要求1至6任一项所述的一种分布式储能的光伏并网监测方法。
9.一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，其特征在于，所述可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的一种分布式储能的光伏并网监测方法。
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