CN113162053B - 基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法及系统，其中方法包括：首先，基于配电网的拓扑参数进行潮流计算，得到配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度；再根据所述灵敏度对每条支线进行排序，基于混杂Petri网构建配各条支线的负荷转移模型，通过支线负荷的灵活转供来调节主母线电压直至安全范围内为止，若不安全则根据所述灵敏度构建系统预测控制模型，调节各分布式储能实现母线电压的最优控制，若仍无法解决则依据所述灵敏度计算得到各条支线的弃水量，根据所述弃水量对各水电发电单元进行序贯式弃水。本发明实现了母线电压调节的两级优化控制，保证母线电压调节的可靠性和经济性。

Description

基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法及系统

技术领域

本发明涉及一种含大规模水电的配电网电压控制方法及系统，尤其涉及一种基于负荷转供和储能调节相结合的配电网电压控制方法及系统。

背景技术

水力发电作为一种可再生能源，不仅发电成本小、发电启动快、节能减排、操作灵活，而且可以控制洪水泛滥、提供灌溉用水、改善河道。我国已逐步建立起众多跨流域、跨区域的大规模水电站群。

但水电站的有功出力取决于河流的径流量，具有极大的不确定性。在丰水期，水电群大多以满负荷运行，由于网架相对薄弱，往往容易造成过电压现象；在枯水期，由于水电站出力太小而容易导致欠电压现象。水电发电机的功率相当大，需要先通过水轮机进行水量调整，再通过直流励磁系统改变电场的强度。当在电机高速运行时，若全桥逆变器功率管发生故障，逆变器中的二极管会逐渐变成三相不可控整流，从而导致水机机组具有不可控性，如不采取相应的电压控制措施，则会导致设备损耗加剧，设备故障风险提高，甚至会出现系统崩溃解列的严重后果。

发明内容

发明目的：本发明提供了一种有效解决电压越限问题的配电网电压控制方法。本发明的另一目的在于提供基于该方法的配电网电压控制系统。

技术方案：本发明所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法，包括步骤：

(1)基于配电网的拓扑参数进行潮流计算，得到配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度；

(2)根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度对每条支线进行排序，基于混杂Petri网构建配各条支线的负荷转移模型，通过支线负荷的灵活转供来调节主母线电压直至安全范围内为止。

进一步地，所述配电网电压控制方法还包括步骤：

(3)当步骤(2)仍无法解决配电网母线电压的越限问题时，依据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度，构建系统预测控制模型，调节各分布式储能实现母线电压的最优控制。

进一步地，所述配电网电压控制方法还包括步骤：

(4)当步骤(3)仍无法解决配电网母线电压的越限问题时，依据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度计算得到各条支线的弃水量，根据所述弃水量对各水电发电单元进行序贯式弃水。

进一步地，所述步骤(1)包括：

(11)除第一个参考节点已知外，其它节点均视为PQ节点，建立配电网各节点注入电流与电压的方程：

其中，N为配电网节点总数，I_k＝(S_k/V_k)^*＝((P_k+jQ_k)/V_k)^*是第k个节点的注入电流，S_k＝P_k+jQ_k是第k个节点的注入功率，V_k是第k个节点的电压，V_n是为母线参考电压，η₂₁,...η_k1,...η_N1是一系列常数增益，R_km+jX_km是第k个节点与第m个节点间的线路阻抗；

(12)计算各节点电压对输出有功的灵敏度：

计算各节点电压对输出无功的灵敏度：

其中，

V_ηk＝V_n·η_k1；P_k和Q_k分别表示第k个节点的注入有功和无功；P_m和Q_m分别表示第m个节点的注入有功和无功；上标^re代表该变量实部，上标^im代表该变量虚部；

是第k个节点电压对第m个节点输出无功的灵敏度，

是第k个节点电压对第m个节点输出有功的灵敏度。

进一步地，所述步骤(2)：

(21)根据所述配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度，分别计算M条支线的灵敏度总和：

其中，N_i为第i条支线的节点数量，

是主母线节点电压对第j个节点输出有功的灵敏度，

是主母线节点电压对第j个节点输出无功的灵敏度；

按灵敏度由高到低的原则对M条支线进行排序，第1条支线的灵敏度总和最高，第M条支线的灵敏度总和最低；

(22)基于混杂Petri网构建各条支线的负荷转移模型，将每条支线的母线连接状态建立为库所，将每条支线的负荷转移条件建立为变迁；

(23)初始化M条支线的连接状态，即初始状态均连接在主母线上，监测主母线是否出现电压越限问题，若出现电压越限问题，则判断第一条支线负荷转移至备用母线上是否会引发备用母线过电压，若是，则直接进入步骤(3)，若不是，则触发第一条支线的变迁，进行第一条支线的负荷转移；

(24)第一条支线负荷转移后，再判断主母线的电压是否在安全范围内，若是，则继续监测备用母线的电压情况，若不是，则触发第二条支线的变迁，执行第二条支线的负荷转移；

依此类推，直至通过M条支线负荷的依次转移，将主母线的电压调节至安全范围内为止。

进一步地，所述步骤(3)包括：

(31)定义配电网系统控制量：

其中，

为分布式储能的有功功率，

为分布式储能的无功功率；

(32)构建系统预测控制模型：

s.t.

μ^min≤μ(k+i|k)≤μ^max,i＝0,1…N_c-1

Δμ^min≤Δμ(k+i|k)≤Δμ^max,i＝0,1…N_c-1

y^min≤y(k+i|k)≤y^max,i＝0,1…N_p-1

SOC^min≤SOC(k)≤SOC^max

其中，N_c和N_p分别为控制域和预测域；Q和R为控制目标函数的成本权重矩阵；μ^min和μ^max分别为控制量的上下限约束；Δμ(k)＝μ(k+1)-μ(k)；Δμ^min和Δμ^max是控制量的爬坡约束；y(k+i|k)是基于k时刻测量值的k+i时刻的母线电压预测值；y^min和y^max是系统母线电压约束；

是母线电压对控制变量μ(k)的灵敏度矩阵；Δy(k)＝y(k+1)-y(k)；当i＞N_c时，有Δμ(k+i)＝0；SOC(k+i|k)是基于k时刻测量值的k+i时刻的储能状态预测值；SOC^min和

分别表示第i个分布式储能的最大和最小充电状态；δ(k)为充放电系数，δ(k)＝1为储能放电，δ(k)＝0为储能充电；η_c和η_d为储能的充放电效率；P_s(k+i-1|k)为第k时刻预测的第k+i-1时刻的储能功率。

进一步地，所述控制量的上下限约束具体表示为：

其中，

分别表示第i个分布式储能的有功出力上下限、无功出力的上下限，N_s为分布式储能的数量，P_si表示第i个分布式储能的实时出力。

进一步地，所述控制量的爬坡约束具体表示为：

其中，

分别表示第i个分布式储能的充放电功率限制，N_s为分布式储能的数量，ΔP_si表示第i个分布式储能的出力变化量。

进一步地，所述步骤(4)包括：

(41)根据所述配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度得到灵敏度矩阵，计算各条支线的弃水量并执行切水电，计算各支线的弃水量：

其中，ΔP_k为支线上第k个节点削减的有功功率；ΔV_k为第k个节点的电压变化量；

为所述配电网各节点电压对节点输出功率的灵敏度矩阵；

(42)第一条支线执行切水电后，判断主母线电压是否在安全范围内，若是，则进入步骤(43)，若不是，则按顺序计算第二条支线的弃水量并执行切水电，依此类推，直至通过M条支线的序贯式弃水计划将主母线的电压调节至安全范围内为止；

(43)若执行切水电后主母线电压在安全范围内，则立即进入计划投水电阶段，将弃水部分的水电重新并网。

本发明所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制系统，包括：

计算模块，用于基于配电网的拓扑参数进行潮流计算，得到配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度；

负荷转供模块，用于根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度对每条支线进行排序，基于混杂Petri网构建配各条支线的负荷转移模型，判断第一条支线负荷转移至备用母线上是否会引发备用母线过电压，若是则请求调用储能调节模块，否则通过支线负荷的灵活转供来调节主母线电压直至安全范围内为止；

储能调节模块，用于根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度，构建系统预测控制模型，调节各分布式储能实现母线电压的最优控制；若仍无法解决主母线电压越限问题，则请求调用弃水控制模块；

弃水控制模块，用于根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度计算得到各条支线的弃水量，根据所述弃水量对各水电发电单元进行序贯式弃水。

有益效果：本发明针对水电站出力不确定性导致配电网母线电压越限的问题，提出了基于混杂Petri网的负荷转移策略和基于分布式储能的电压调节方法，实现母线电压调节的两级优化控制，既保证了水电的最大化消纳，也减少储能充放电次数和配置容量，大幅度提升供电可靠性和经济性。当储能达到最大调节能力而母线过电压问题仍得不到解决时，在保证系统电压安全的前提下，最小化弃水量，同时保证重要负荷的供电可靠性和水电的及时消纳。

附图说明

图1为本发明的实施流程图；

图2为母线电压控制策略架构图；

图3为基于混杂Petri网的负荷转移策略拓扑逻辑图；

图4为基于灵敏度分析的序贯式弃水策略框架示意图；

图5为2019年工程中配电网各支线及站外负荷的月度平均发用电功率曲线图；

图6为正常情况下负荷转移前后母线Ⅰ、Ⅱ电压对比图；

图7为正常情况下各支线的负荷转移状态图；

图8为丰水情况下负荷转移前后母线Ⅰ、Ⅱ电压对比图；

图9为丰水情况下各支线的负荷转移状态图；

图10为枯水情况下负荷转移前后母线Ⅰ、Ⅱ电压对比图；

图11为枯水情况下各支线的负荷转移状态图；

图12为连续时间段内母线Ⅰ的调压效果图；

图13为连续时间段内各支线的负荷转移状态图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。

本发明所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法，如图1所示，具体包括以下步骤：

步骤1：基于配电网的拓扑参数进行潮流计算，得到各节点的电压/有功功率和电压/无功功率的灵敏度；

步骤2：依据步骤1中的灵敏度计算对每条支线进行排序，基于混杂Petri网构建配电网负荷转供的自适应在线组合模型，通过支线负荷的灵活转供来调节主母线电压；

步骤3：当步骤2仍无法解决配电网母线电压的越限问题时，依据步骤1中的灵敏度计算，提出基于模型预测控制的分布式储能电压调节方法，通过协调各分布式储能实现母线电压的最优控制；

步骤4：当步骤2和步骤3均无法解决配电网母线的电压越限问题时，依据步骤1的中的灵敏度计算得到各条支线的弃水量，对各水电发电单元进行序贯式弃水。

进一步的，步骤1中，首先根据各电压节点间的线路参数，确定配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1-1：假设有N个节点，除第一个参考节点已知外，其它节点均视为PQ节点，根据配电网的网络拓扑及传输线参数，确定节点阻抗矩阵，进而给出各节点注入电流与电压的方程：

式(1)中，I_k＝(S_k/V_k)^*＝((P_k+jQ_k)/V_k)^*是第k个节点的注入电流，S_k＝P_k+jQ_k是第k个节点的注入功率，V_k是第k个节点的电压，V_n是为母线参考电压，η₂₁,...η_k1,…η_N1是一系列常数增益，R_km+jX_km是第k个节点与第m个节点间的线路阻抗。

步骤1-2：假设除了第k个节点，其它节点注入电流均为零，由式(1)可得各节点电压对输出有功及无功的灵敏度：

其中：

式(2)～(7)中：V_ηk＝V_n·η_k1；P_k和Q_k分别表示第k个节点的注入有功和无功；P_m和Q_m分别表示第m个节点的注入有功和无功；上标^re代表该变量实部，上标^im代表该变量虚部；

是第k个节点电压对第m个节点输出无功的灵敏度，

是第k个节点电压对第m个节点输出有功的灵敏度。

进一步的，步骤2中，依据步骤1中的电压/有功和电压/无功的灵敏度矩阵对各支线进行排序，并基于混杂Petri网构各支线的转移策略模型，确定负荷转移策略，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤2-1：依据步骤1中的电压/有功和电压/无功的灵敏度分别计算M条支线的灵敏度总和：

式(8)中，N_i为第i条支线的节点数量，

是主母线节点电压对第j个节点输出有功的灵敏度，

是主母线节点电压对第j个节点输出无功的灵敏度。按照式(8)的计算结果按灵敏度由高到低的原则对M条支线进行排序，第1条支线的灵敏度总和最高，第M条支线的灵敏度总和最低。

步骤2-2：基于混杂Petri网构建各条支线的负荷转移模型，将每条支线的母线连接状态建立为库所，将每条支线的负荷转移条件建立为变迁。

步骤2-3：初始化M条支线的连接状态，即初始状态均连接在主母线上，监测主母线是否出现电压越限问题，若出现电压越限问题，则判断第一条支线负荷转移至备用母线上是否会引发备用母线过电压，若是，则直接进入步骤3，若不是，则触发第一条支线的变迁，进行第一条支线的负荷转移。

步骤2-4：第一条支线负荷转移后，再判断主母线的电压是否在安全范围内，若是，则继续监测备用母线的电压情况，若不是，则触发第二条支线的变迁，执行第二条支线的负荷转移。

步骤2-5：依此类推，直至通过M条支线负荷的依次转移，将主母线的电压调节至安全范围内为止。

进一步的，步骤3中，采用基于模型预测控制方法来实现母线电压控制，所述模型预测控制包含了模型预测，滚动优化和反馈校正三个方面，其通过滚动优化未来某个时间段内的控制量，不断反馈跟踪系统的参考值，从而实现对系统模型的最优控制，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤3-1：确定系统的控制变量，通过在每条支线安装分布式储能来实现系统功率可调，从而对系统母线电压进行安全控制，系统的控制变量为：

式(9)中，

为分布式储能的有功功率，

为分布式储能的无功功率。

步骤3-2：确定系统的控制目标函数，系统的控制目标为保证电压处于正常运行范围的同时，实现控制成本最小：

s.t.

μ^min≤μ(k+i|k)≤μ^max,i＝0,1…N_c-1 (11)

Δμ^min≤Δμ(k+i|k)≤Δμ^max,i＝0,1…N_c-1 (12)

y^min≤y(k+i|k)≤y^max,i＝0,1…N_p-1 (13)

SOC^min≤SOC(k)≤SOC^max (15)

式(10)～(16)中，N_c和N_p分别为控制域和预测域；Q，R为控制目标函数的成本权重矩阵；y(k+i|k)是基于k时刻测量值的k+i时刻的母线电压预测值；

是母线电压对控制变量μ(k)的灵敏度矩阵；Δμ(k)＝μ(k+1)-μ(k)；Δy(k)＝y(k+1)-y(k)；当i＞N_c时，有Δμ(k+i)＝0；SOC(k+i|k)是基于k时刻测量值的k+i时刻的储能状态预测值；δ(k)为充放电系数，δ(k)＝1为储能放电，δ(k)＝0为储能充电；η_c和η_d为储能的充放电效率；P_s(k+i-1|k)为第k时刻预测的第k+i-1时刻的储能功率。

式(11)表示控制量上下限约束，具体可以表示为：

其中，P_i ^max、P_i ^min、

分别表示第i个分布式储能的有功出力和无功出力的上下限，N_s为分布式储能的数量。

式(12)表示控制量爬坡约束，具体可以表示为：

其中，

分别表示第i个分布式储能的充放电功率限制，N_s为分布式储能的数量。

式(13)表示系统母线电压约束。式(13)中当控制变量为有功功率时，灵敏度矩阵

具体可表示为：

其中，第i行第j列元素

为第i个节点电压对第j个节点输入有功的灵敏度，其中i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N。

当控制变量为无功功率时，灵敏度矩阵

具体可表示为：

其中,第i行第j列元素

为第i个节点电压对第j个节点输入无功的灵敏度，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N。

式(15)表示分布式储能的SOC约束，具体可以表示为：

其中，

和

分别表示第i个分布式储能的最大和最小充电状态，N_s为分布式储能的数量。

当通过步骤2和步骤3仍无法解决主母线电压越限问题时，通过步骤4进行各支线的序贯式弃水，保证主母线电压在正常运行范围内。当执行弃水计划后，主母线电压恢复至正常范围时，进入计划投水电阶段，保证水电的最大化消纳，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤4-1：依据步骤1中的灵敏度矩阵，计算各条支线的弃水量并执行切水电，各支线的弃水量根据式(22)进行计算，

式(22)中，ΔP_k为支线上第k个节点削减的有功功率；ΔV_k为k个节点的电压变化量。

步骤4-2：第一条支线执行切水电后，判断主母线电压是否在安全范围内，若是，则进入步骤4-4，若不是，则按顺序计算第二条支线的弃水量并执行切水电。

步骤4-3：依此类推，直至通过M条支线的序贯式弃水计划将主母线的电压调节至安全范围内为止。

步骤4-4：若执行切水电后主母线电压在安全范围内，则立即进入计划投水电阶段，将弃水部分的水电重新并网，保证水电的最大化消纳。

如图2所示，为本发明实施例提供的南方电网某配电网工程架构图。所述的南方电网某配电网工程中，水电负荷集中在10kV母线Ⅰ、Ⅰ支线、Ⅱ支线、Ⅲ支线上。选择母线Ⅰ和母线Ⅱ作为分布式储能的配置节点，即在801、802处分别配置2组储能。所述的配置的储能总容量为2MWh，两母线储能容量将平均分配，即母线Ⅰ和母线Ⅱ配置的储能容量均为1MWh。

基于混杂Petri网的负荷转移策略如图3、表1和表2所示，保证母线Ⅰ电压在1.0p.u.～1.07p.u.之间。若负荷或水电转移至母线Ⅱ，母线Ⅱ也出现过电压时，此时启动分布式储能进行电压调节，进入步骤3。

表1 Petri网负荷转供策略中库所说明

表2 Petri网负荷转供策略中变迁说明

如图5所示，当实施步骤2和步骤3仍无法解决母线Ⅰ过电压问题时，执行步骤4的序贯式弃水。当执行弃水计划后，母线Ⅰ电压恢复至正常范围时，进入计划投水电阶段，保证水电的最大化消纳。

如图6所示，为2019年该工程中配电网各支线及站外负荷的月度平均发用电功率曲线。由图5可知，2019年丰水期为8月，枯水期为1月。

本实施例针对4个不同的运行场景设计了相应的仿真环境，验证了本发明提供的一种基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法的有效性。

其中，所述仿真场景包括2019年丰水期、枯水期以及正常期(取发用电平均值)，分析了相应场景下的边界条件并验证了整体方法的调节效果，在此基础上，针对连续时间段内的复杂运行工况设计了1个仿真场景，分析并验证了整体方法的调节效果。

其中，所述的场景1分析正常情况下的边界条件，以2019年水电发电量和负荷用电平均值为例，测试是否出现过电压及整体方法的调节效果。

由图6计算可知，2019年Ⅰ支线、Ⅱ支线、Ⅲ支线的平均发电功率分别为：0.6476MW、0.5507MW、0.3527MW，平均用电功率分别为：0.0101MW、0.4282MW、0.2122MW，站外负荷的平均用电功率为：0.1675MW。以2019年各支线及站外负荷的发用电功率的平均值作为正常情况下仿真案例的数据支撑，本方法的仿真结果如图7所示。

由图7可知，正常情况下母线Ⅰ存在过电压现象，电压值为1.09p.u.。此时通过计算，执行步骤2，将Ⅰ支线转移至母线Ⅱ。如图8所示，为各支线的负荷转移状态(P1为负荷接入母线Ⅰ，P2为负荷转移接入母线Ⅱ，P3为母线Ⅰ、Ⅱ均过压，启动分布式储能进行调压)。负荷转移后母线Ⅰ、Ⅱ的电压分别为1.0128p.u.和1p.u.，均满足系统运行的电压安全范围，整体方法的电压调节有效。

其中，所述的场景2分析丰水情况下的边界条件，以2019年水电发电量最高、负荷用电最低为例，过电压现象最严重，测试整体方法的调节效果。

由图6计算可知，2019年丰水期(8月份)Ⅰ的平均发电功率分别为：1.0648MW、1.1386MW、0.5658MW，平均用电功率分别为：0.0099MW、0.4338MW、0.2417MW，站外负荷的平均用电功率为：0.1751MW。以2019年丰水期(8月份)各支线及站外负荷的发用电功率的平均值作为丰水情况下仿真案例的数据支撑，本方法的仿真结果如图9所示。

由图9可知，丰水情况下母线Ⅰ存在过电压现象，电压值为1.2p.u.。此时通过计算，执行步骤2，将Ⅰ支线和Ⅲ支线转移至母线Ⅱ。如图10所示，为各支线的负荷转移状态(P1为负荷接入母线Ⅰ，P2为负荷转移接入母线Ⅱ，P3为母线Ⅰ、Ⅱ均过压，启动分布式储能进行调压)。负荷转移后母线Ⅰ、Ⅱ的电压分别为1.0659p.u.和1p.u.，均满足系统运行的电压安全范围，整体方法的电压调节有效。

其中，所述的场景3分析枯水情况下的边界条件，以2019年水电发电量最低、负荷用电最高为例，测试是否出现欠电压及整体方法的调节效果。

由图6计算可知，2019年枯水期(1月份)Ⅰ支线、Ⅱ支线、Ⅲ支线的平均发电功率分别为：0.1004MW、0.1165MW、0.0967MW，平均用电功率分别为：0.0098MW、0.4609MW、0.2480MW，站外负荷的平均用电功率为：0.1594MW。以2019年枯水期(1月份)各支线及站外负荷的发用电功率的平均值作为枯水情况下仿真案例的数据支撑，本方法的仿真结果如图11所示。

由图11可知，枯水情况下母线Ⅰ存在欠电压现象，电压值为0.91p.u.。此时通过计算，执行步骤2。如图12所示，为各支线的负荷转移状态(P1为负荷接入母线Ⅰ，P2为负荷转移接入母线Ⅱ，P3为母线Ⅰ、Ⅱ均过压，执行步骤3)。分布式储能调压后母线Ⅰ、Ⅱ的电压分别为1p.u.和1p.u.，均满足系统运行的电压安全范围，整体方法的电压调节有效。

其中，所述的场景4测试连续时间段内各种复杂工况下整体方法的调节效果。

如图13所示，为连续时间段内母线Ⅰ的电压变化曲线。由图13可知，初始母线Ⅰ的电压在t＝2h、4h、8h、10h、11h均存在电压越限的现象，通过执行步骤2和步骤3可以将母线Ⅰ的电压调整至安全运行范围内。由图13所示，Ⅰ支线和Ⅲ支线通过步骤2就可以保证母线Ⅰ的电压在1p.u.～1.07p.u.内，只有在t＝4h、10h和11h时需要分布式储能进行调压，其他阶段均可以通过负荷在母线Ⅰ、Ⅱ间转移，即可保证母线Ⅰ电压在安全运行范围内。因此，本发明既可以保证供电电压的可靠性，又大幅度降低了储能的运行成本，提升供电经济性。

本发明所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制系统包括：

计算模块，用于基于配电网的拓扑参数进行潮流计算，得到配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度；

负荷转供模块，用于根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度对每条支线进行排序，基于混杂Petri网构建配各条支线的负荷转移模型，判断第一条支线负荷转移至备用母线上是否会引发备用母线过电压，若是则请求调用储能调节模块，否则通过支线负荷的灵活转供来调节主母线电压直至安全范围内为止；

储能调节模块，用于根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度，构建系统预测控制模型，调节各分布式储能实现母线电压的最优控制；若仍无法解决主母线电压越限问题，则请求调用弃水控制模块；

弃水控制模块，用于根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度计算得到各条支线的弃水量，根据所述弃水量对各水电发电单元进行序贯式弃水。

Claims (8)

1.一种基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法，其特征在于，包括步骤：

(1)基于配电网的拓扑参数进行潮流计算，得到配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度；

(2)根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度对每条支线进行排序，基于混杂Petri网构建配各条支线的负荷转移模型，通过支线负荷的灵活转供来调节主母线电压直至安全范围内为止；(3)当步骤(2)仍无法解决配电网母线电压的越限问题时，依据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度，构建系统预测控制模型，调节各分布式储能实现母线电压的最优控制；

所述步骤(2)包括：

(21)根据所述配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度，分别计算M条支线的灵敏度总和：

其中，N_i为第i条支线的节点数量，

是主母线节点电压对第j个节点输出有功的灵敏度，

是主母线节点电压对第j个节点输出无功的灵敏度；

按灵敏度由高到低的原则对M条支线进行排序，第1条支线的灵敏度总和最高，第M条支线的灵敏度总和最低；

(22)基于混杂Petri网构建各条支线的负荷转移模型，将每条支线的母线连接状态建立为库所，将每条支线的负荷转移条件建立为变迁；

(23)初始化M条支线的连接状态，即初始状态均连接在主母线上，监测主母线是否出现电压越限问题，若出现电压越限问题，则判断第一条支线负荷转移至备用母线上是否会引发备用母线过电压，若是，则直接进入步骤(3)，若不是，则触发第一条支线的变迁，进行第一条支线的负荷转移；

(24)第一条支线负荷转移后，再判断主母线的电压是否在安全范围内，若是，则继续监测备用母线的电压情况，若不是，则触发第二条支线的变迁，执行第二条支线的负荷转移；

依此类推，直至通过M条支线负荷的依次转移，将主母线的电压调节至安全范围内为止。

2.根据权利要求1所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法，其特征在于，该方法还包括步骤：

(4)当步骤(3)仍无法解决配电网母线电压的越限问题时，依据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度计算得到各条支线的弃水量，根据所述弃水量对各水电发电单元进行序贯式弃水。

3.根据权利要求1所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

(11)除第一个参考节点已知外，其它节点均视为PQ节点，建立配电网各节点注入电流与电压的方程：

其中，N为配电网节点总数，I_k＝(S_k/V_k)^*＝((P_k+jQ_k)/V_k)^*是第k个节点的注入电流，S_k＝P_k+jQ_k是第k个节点的注入功率，V_k是第k个节点的电压，V_n是为母线参考电压，η₂₁,...η_k1,...η_N1是一系列常数增益，R_km+jX_km是第k个节点与第m个节点间的线路阻抗；

(12)计算各节点电压对输出有功的灵敏度：

计算各节点电压对输出无功的灵敏度：

其中，

V_ηk＝V_n·η_k1；P_k和Q_k分别表示第k个节点的注入有功和无功；P_m和Q_m分别表示第m个节点的注入有功和无功；上标^re代表该变量实部，上标^im代表该变量虚部；

是第k个节点电压对第m个节点输出无功的灵敏度，

是第k个节点电压对第m个节点输出有功的灵敏度。

4.根据权利要求1所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：

(31)定义配电网系统控制量：

其中，

为分布式储能的有功功率，

为分布式储能的无功功率；

(32)构建系统预测控制模型：

s.t.

μ^min≤μ(k+i|k)≤μ^max,i＝0,1…N_c-1

Δμ^min≤Δμ(k+i|k)≤Δμ^max,i＝0,1…N_c-1

y^min≤y(k+i|k)≤y^max,i＝0,1…N_p-1

SOC^min≤SOC(k)≤SOC^max

其中，N_c和N_p分别为控制域和预测域；Q和R为控制目标函数的成本权重矩阵；μ^min和μ^max分别为控制量的上下限约束；Δμ(k)＝μ(k+1)-μ(k)；Δμ^min和Δμ^max是控制量的爬坡约束；y(k+i|k)是基于k时刻测量值的k+i时刻的母线电压预测值；y^min和y^max是系统母线电压约束；

是母线电压对控制变量μ(k)的灵敏度矩阵；Δy(k)＝y(k+1)-y(k)；当i＞N_c时，有Δμ(k+i)＝0；SOC(k+i|k)是基于k时刻测量值的k+i时刻的储能状态预测值；SOC^max 和SOC^min分别表示第i个分布式储能的最大和最小充电状态；δ(k)为充放电系数，δ(k)＝1为储能放电，δ(k)＝0为储能充电；η_c和η_d为储能的充放电效率；P_s(k+i-1|k)为第k时刻预测的第k+i-1时刻的储能功率。

5.根据权利要求4所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法，其特征在于，所述控制量的上下限约束具体表示为：

其中，P_i ^max、P_i ^min、

分别表示第i个分布式储能的有功出力上下限、无功出力的上下限，N_s为分布式储能的数量，P_si表示第i个分布式储能的实时出力。

6.根据权利要求4所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法，其特征在于，所述控制量的爬坡约束具体表示为：

其中，

分别表示第i个分布式储能的充放电功率限制，N_s为分布式储能的数量，ΔP_si表示第i个分布式储能的出力变化量。

7.根据权利要求2所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤(4)包括：

(41)根据所述配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度得到灵敏度矩阵，计算各条支线的弃水量并执行切水电，计算各支线的弃水量：

其中，ΔP_k为支线上第k个节点削减的有功功率；ΔV_k为第k个节点的电压变化量；

为所述配电网各节点电压对节点输出功率的灵敏度矩阵；

(42)第一条支线执行切水电后，判断主母线电压是否在安全范围内，若是，则进入步骤(43)，若不是，则按顺序计算第二条支线的弃水量并执行切水电，依此类推，直至通过M条支线的序贯式弃水计划将主母线的电压调节至安全范围内为止；

(43)若执行切水电后主母线电压在安全范围内，则立即进入计划投水电阶段，将弃水部分的水电重新并网。

8.一种根据权利要求1至7任一项所述的基于负荷转供和储能调节的配电网电压控制方法的配电网电压控制系统，其特征在于，该系统包括：

计算模块，用于基于配电网的拓扑参数进行潮流计算，得到配电网各节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度；

负荷转供模块，用于根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度对每条支线进行排序，基于混杂Petri网构建配各条支线的负荷转移模型，判断第一条支线负荷转移至备用母线上是否会引发备用母线过电压，若是则请求调用储能调节模块，否则通过支线负荷的灵活转供来调节主母线电压直至安全范围内为止；

储能调节模块，用于根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度，构建系统预测控制模型，调节各分布式储能实现母线电压的最优控制；若仍无法解决主母线电压越限问题，则请求调用弃水控制模块；

弃水控制模块，用于根据所述节点电压对节点输出有功及无功的灵敏度计算得到各条支线的弃水量，根据所述弃水量对各水电发电单元进行序贯式弃水。

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