CN113162055B - 一种储能与新能源电站无功电压的协调控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力系统技术领域，为一种储能与新能源电站无功电压的协调控制方法及系统，对受端区域电网结构简化，形成无功电压控制分区，在每个时段进行控制策略的实施，然后确定正常运行方式下的无功优化模型，储能与SVG协调电压控制方案，通过故障运行方式进行检验，没通过则监利故障运行方式下的无功优化模型，通过了则确定储能电站与SVG协调电压控制方案，如此重复完成调度期各时段的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略的分析。可以有效的平抑新能源出力的波动及出力波动所带来的电压波动问题，有利于减少控制分区的网损和保障中枢节点的电网控制效果；既有利于电网全局的无功优化，亦有利于提升受端电网薄弱分区的电压控制能力。

Description

一种储能与新能源电站无功电压的协调控制方法及系统

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种储能与新能源电站无功电压的协调控制方法及系统。

背景技术

电网新能源比重愈加增大，其运行方式的合理安排必须充分考虑自身对新能源出力波动的扰动承受能力，方能保障电网的安全运行与新能源的可靠消纳。新能源场站多位于电网末端，电网建设相对薄弱，对于交直流受端电网，更易受到新能源出力峰谷差及大功率扰动的冲击，电压稳定突出。规模化储能系统通过变流器无功功率的精确控制为电压稳定提供了新的保障手段。电网AVC系统以将电网各节点电压保持在合理范围内，在此基础上寻求网损最小等目标，已发展成为网省地多级协调系统。在省地AVC控制策略下优化储能与新能源电站无功电压的协调控制，可为进一步掌控受端电网电压调控能力，提升调度决策能力具有重要意义。

目前对于储能电站参与电网电压调节的研究一般采用2类模式：

(1)以储能电站无功功率的优化分配的调节方法。张文亮等在 2008年的《电网技术》，发表过《储能技术在电力系统中的应用》，纳入储能的灵活调节能力，可有效抑制系统的电压波动；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；徐明等在2013年的《可再生能源》，发表过《规模化电池储能系统的无功功率控制策略研究》，基于当前最大允许无功功率特征值优化参与无功功率分配的策略。

(2)AVC系统控制策略下储能电站参与电压调节。孙宏斌等在 2017年的《电网技术》，发表过《复杂电网自律协同无功电压优化控制：关键技术与未来展望》，分析了稳态运行方式下AVC系统控制与扰动过程中动态无功调控相结合的应用价值。王卓等在2020年的《大众用电》，发表过《计及储能电站的地区电网AVC系统控制策略研究》，以无功目标控制模式与电压目标控制模式分别研究AVC 系统下的储能电站控制策略。

综上所述，目前省地AVC控制策略下优化储能与新能源电站无功电压的协调控制局限于能源电压调节特性的补偿分析。在省地AVC 控制策略下协调静态无功与动态无功的综合均衡分析，对解决调度决策者面临的实际困难具有重要的实用价值，亟待进一步深入研究分析。

发明内容

本发明提供了一种储能与新能源电站无功电压的协调控制方法及系统，解决了以上所述的目前省地AVC控制策略下优化储能与新能源电站无功电压的协调控制局限于能源电压调节特性的补偿分析的技术问题。

本发明为解决上述技术问题提供了一种储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，包括以下步骤：

S1，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；

S2，对所述无功电压控制分区划分调度期时段，从调度期的第一个时段开始，进行省地AVC控制策略下储能与新能源电站无功电压的协调控制分析；

S3，确定协调控制分析下的控制分区内电压中枢点的电压曲线，将所述电压曲线上限值及下限值作为控制分区无功优化的硬性约束；

S4，根据电网实际运行状态，以控制分区内有功网损最小为目标，以新能源电站的SVG(Static Var Generator)及储能电站的无功功率为控制变量，以所述硬性约束作为PQ节点电压和发电机无功出力的约束条件，得到无功优化模型；

S5，以所述无功优化模型为依据，制定有功网损最小下的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略；

S6，选取对控制分区无功电压有影响的电网严重故障预想方式，对控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略检验其在严重故障下的动态无功储备是否充足，若不能通过故障运行方式下电压调节保障的可靠性检验，则依据相应的故障运行方式重新建立S4中的无功优化模型，再重复S5，以得到的新的控制分区内储能电站及SVG 无功电压优化控制策略；

S7，重复所述S3～S6，完成调度期各时段的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略的分析。

可选的，所述S4具体包括：

S41，确定无功优化模型，所述无功优化模型建立在通过调整SVG 无功功率及储能电站无功功率的控制变量，在满足系统PQ节点电压和发电机无功出力的状态变量上下限约束的条件下，降低系统的有功网损；

S42，以SVG无功功率、储能电站无功功率为进化变量，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。

可选的，所述无功优化模型为：

min P₁ (1)

s.t.h(u,x)＝0 (2)

u_min≤u≤u_max (3)

x_min≤u≤x_max (4)

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。

可选的，所述S1具体包括：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。

可选的，所述S2还包括：将调度期时段划分为为季、月、旬、周、或日的时间单位。

可选的，所述S4具体包括：以改进的快速进化算法IFEP和遗传算法GA相结合的IFEP-GA混合优化算法进行无功优化得到无功优化模型。

可选的，所述IFEP-GA混合优化算法计算步骤为：

a，初始化，对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；

b，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| (5)

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；

c，进化操作，交叉算子采用了算术交叉，而变异算子则结合了高斯变异和柯西变异，在两种算子产生的个体中进行优选；

d，迭代操作，种群的迭代操作将随机竞争选择与精英保留机制相结合，有效提高了算法的收敛速度；

e，停止判断，当迭代进行到预设的最大进化代数即停止。

可选的，所述S6还包括：如果能通过故障运行方式下电压调节保障的可靠性检验，则采用S5中的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略。

本发明还提供了一种储能与新能源电站无功电压的协调控制系统，所述系统用于根据储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，在省地AVC控制策略下协调静态无功与动态无功的综合均衡。

有益效果：本发明提供了一种储能与新能源电站无功电压的协调控制方法及系统，对受端区域电网结构简化，形成无功电压控制分区，在每个时段进行控制策略的实施，然后确定正常运行方式下的无功优化模型，储能与SVG协调电压控制方案，通过故障运行方式进行检验，没通过则监利故障运行方式下的无功优化模型，通过了则确定储能电站与SVG协调电压控制方案，如此重复完成调度期各时段的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略的分析。储能电站的功率控制，可以有效的平抑新能源出力的波动及出力波动所带来的电压波动问题，有利于减少控制分区的网损和保障中枢节点的电网控制效果；将储能与新能源SVG的无功电压协调控制统一在省地AVC 调度控制策略下，既有利于电网全局的无功优化，亦有利于提升受端电网薄弱分区的电压控制能力。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明储能与新能源电站无功电压的协调控制方法及系统的流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

如图1所示，本发明提供了一种储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，包括以下步骤：

S1，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；

S2，划分调度期时段，从调度期的第一个时段开始，进行省地 AVC控制策略下储能与新能源电站无功电压的协调控制分析；

S3，确定所述协调控制分析下的控制分区内电压中枢点的电压曲线，将所述电压曲线上限值及下限值作为控制分区无功优化的硬性约束；

S4，根据电网实际运行状态，以控制分区内网损(这里的网损指的是有功网损)最小为目标，以新能源电站的静态无功补偿SVG (Static Var Generator)及储能电站的无功功率为控制变量，以所述硬性约束作为PQ节点电压和发电机无功出力的约束条件，以改进的快速进化算法IFEP(improved fast evolutionary programming)和遗传算法GA(Genetic Algorithm)相结合的IFEP-GA混合优化算法进行无功优化；

S5，以所述无功优化模型为依据，制定有功网损最小下的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略；

S6，选取对控制分区无功电压有影响的电网严重故障预想方式，对控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略检验其在严重故障下的动态无功储备是否充足，若不能通过故障运行方式下电压调节保障的可靠性检验，则依据相应的故障运行方式重新建立S4中的无功优化模型，再重复S5，以得到的新的控制分区内储能电站及SVG 无功电压优化控制策略；

S7，重复所述S3～S6，完成调度期各时段的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略的分析。

具体地，先在受端区域电网结构简化，形成无功电压控制分区，然后通过上级AVC调度系统下发中枢节点电压曲线，根据曲线划分调度期时段，从调度期第一个时段开始，进行第一级控制策略的实施；确定正常运行方式下的无功优化模型，储能与SVG协调电压控制方案，通过故障运行方式的检验，若检验没有通过，则建立故障运行方式下的无功优化模型，然后再重新制定储能与SVG协调电压控制方案，如此往复；若检验通过，则确定储能电站与SVG协调电压控制方案，如此完成每个时段的优化，直到调度期末时段前最后一个时段的检验通过，以确定各时段储能与新能源电站无功电压的协调控制方案，若调度期末时段前最后一个时段的检验没有通过，则返回到“确定正常运行方式下的无功优化模型”这里，重复上述步骤即可。

进一步的，所述无功优化模型为：

min P₁ (1)

s.t.h(u,x)＝0 (2)

u_min≤u≤u_max (3)

x_min≤u≤x_max (4)

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。

在一个具体的实施场景中，受端电网省地AVC控制策略下储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，包括以下步骤：

(1)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；

(2)划分调度期时段，从调度期的第一个时段开始，进行省地 AVC控制策略下储能与新能源电站无功电压的协调控制的分析；

(3)确定省调下发的控制分区内电压中枢点的电压曲线，将其上下限值作为控制分区无功优化的硬性约束。

(4)根据电网实际运行状态，以控制分区内网损最小为目标，以新能源电站的SVG及储能电站的无功功率为控制变量，以改进的快速进化算法IFEP和遗传算法GA相结合的IFEP-GA混合优化算法进行无功优化，具体步骤为：

(4a)确定无功优化模型。其无功优化模型建立在通过调整SVG 无功功率、储能电站无功功率等控制变量，在满足系统PQ节点电压和发电机无功出力等状态变量上下限约束的条件下，降低系统的有功网损。其无功优化模型可表示为：

min P₁ (1)

s.t.h(u,x)＝0 (2)

u_min≤u≤u_max (3)

x_min≤u≤x_max (4)

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。

(4b)以SVG无功功率、储能电站无功功率为进化变量，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。

(5)依据步骤(4)制定的有功网损最小下的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略。

(6)选取对控制分区无功电压有重大影响的电网严重故障预想方式，对控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略检验其在严重故障下的动态无功储备是否充足。若不能通过故障运行方式下电压调节保障的可靠性检验，则依据相应的故障运行方式建立4a)中的无功优化模型，重复步骤(5)，以得到的新的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略；如果能通过故障运行方式下电压调节保障的可靠性检验，则采用控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略。

(7)重复步骤(3)、(4)、(5)、(6)，完成调度期各时段的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略的分析和确定。

进一步的，所述步骤(1)包括：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。

进一步的，将调度期时段划分为为季、月、旬、周、或日的时间单位。

进一步的，所述IFEP-GA混合优化算法计算步骤为：

(4a)初始化。对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；

(4b)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| (5)

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；

(4c)进化操作。交叉算子采用了算术交叉，而变异算子则结合了高斯变异和柯西变异，在2种方法产生的个体中进行优选；

(4d)迭代操作。种群的迭代操作将随机竞争选择与精英保留机制相结合，有效提高了算法的收敛速度；

(4e)停止判断。当迭代进行到预设的最大进化代数即停止。

本发明还提供了一种储能与新能源电站无功电压的协调控制系统，所述系统用于根据储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，在省地AVC控制策略下协调静态无功与动态无功的综合均衡。

具体地，通过该系统可以完成以下操作：

(1)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；

(2)划分调度期时段，从调度期的第一个时段开始，进行省地AVC控制策略下储能与新能源电站无功电压的协调控制的分析；

(3)确定省调下发的控制分区内电压中枢点的电压曲线，将其上下限值作为控制分区无功优化的硬性约束。

(4)根据电网实际运行状态，以控制分区内网损最小为目标，以新能源电站的SVG及储能电站的无功功率为控制变量，以改进的快速进化算法IFEP和遗传算法GA相结合的IFEP-GA混合优化算法进行无功优化，具体步骤为：

(4a)确定无功优化数学模型。其数学模型建立在通过调整SVG 无功功率、储能电站无功功率等控制变量，在满足系统PQ节点电压和发电机无功出力等状态变量上下限约束的条件下，降低系统的有功网损。其数学模型可表示为：

min P₁ (1)

s.t.h(u,x)＝0 (2)

u_min≤u≤u_max (3)

x_min≤u≤x_max (4)

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。

(4b)以SVG无功功率、储能电站无功功率为进化变量，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。

(5)依据步骤(4)制定的有功网损最小下的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略。

(6)选取对控制分区无功电压有重大影响的电网严重故障预想方式，对控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略检验其在严重故障下的动态无功储备是否充足。若不能通过故障运行方式下电压调节保障的可靠性检验，则依据相应的故障运行方式建立4a)中的无功优化模型，重复步骤(5)，以得到的新的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略；如果能通过故障运行方式下电压调节保障的可靠性检验，则采用控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略。

(7)重复步骤(3)、(4)、(5)、(6)，完成调度期各时段的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略的分析和确定。

其中，所述IFEP-GA混合优化算法计算步骤为：

a，初始化，对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；

b，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| (5)

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；

c，进化操作，交叉算子采用了算术交叉，而变异算子则结合了高斯变异和柯西变异，在两种算子产生的个体中进行优选；

d，迭代操作，种群的迭代操作将随机竞争选择与精英保留机制相结合，有效提高了算法的收敛速度；

e，停止判断，当迭代进行到预设的最大进化代数即停止。

8.根据权利要求1所述的储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，其特征在于，所述S6还包括：如果能通过故障运行方式下电压调节保障的可靠性检验，则采用S5中的控制分区内储能电站及 SVG无功电压优化控制策略。

本发明的有益效果是：

1、储能电站的功率控制，可以有效的平抑新能源出力的波动及出力波动所带来的电压波动问题，SVG即可作为正常方式下的电压调控手段，亦可作为故障方式下的动态无功支撑，受端电网电压控制薄弱地区统筹考虑储能与SVG的协调控制，有利于减少控制分区的网损和保障中枢节点的电网控制效果。

2、将储能与新能源SVG的无功电压协调控制统一在省地AVC 调度控制策略下，即有利于电网全局的无功优化，亦有利于提升受端电网薄弱分区的电压控制能力。

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)

1.一种储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，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；

S2，对所述无功电压控制分区划分调度期时段，从调度期的第一个时段开始，进行省地AVC控制策略下储能与新能源电站无功电压的协调控制分析；

S3，确定协调控制分析下的控制分区内电压中枢点的电压曲线，将所述电压曲线上限值及下限值作为控制分区无功优化的硬性约束；

S4，根据电网实际运行状态，以控制分区内有功网损最小为目标，以新能源电站的SVG(Static Var Generator)及储能电站的无功功率为控制变量，以所述硬性约束作为PQ节点电压和发电机无功出力的约束条件，得到无功优化模型；

S5，以所述无功优化模型为依据，制定有功网损最小下的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略；

S6，选取对控制分区无功电压有影响的电网严重故障预想方式，对控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略检验其在严重故障下的动态无功储备是否充足，若不能通过故障运行方式下电压调节保障的可靠性检验，则依据相应的故障运行方式重新建立S4中的无功优化模型，再重复S5，以得到新的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略；

S7，重复所述S3～S6，完成调度期各时段的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略的分析。

2.根据权利要求1所述的储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，其特征在于，所述S4具体包括：

S41，确定无功优化模型，所述无功优化模型建立在通过调整SVG无功功率及储能电站无功功率的控制变量，在满足系统PQ节点电压和发电机无功出力的状态变量上下限约束的条件下，降低系统的有功网损；

S42，以SVG无功功率、储能电站无功功率为进化变量，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。

3.根据权利要求2所述的储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，其特征在于，所述无功优化模型为：

minP₁ (1)

s.t.h(u,x)＝0 (2)

u_min≤u≤u_max (3)

x_min≤x≤x_max (4)

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。

4.根据权利要求1所述的储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，其特征在于，所述S1具体包括：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所述的储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，其特征在于，所述S2还包括：将调度期时段划分为季、月、旬、周、或日的时间单位。

6.根据权利要求1所述的储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，其特征在于，所述S4具体包括：以改进的快速进化算法IFEP和遗传算法GA相结合的IFEP-GA混合优化算法进行无功优化得到无功优化模型。

7.根据权利要求6所述的储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，其特征在于，所述IFEP-GA混合优化算法计算步骤为：

a，初始化，对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；

b，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| (5)

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；

c，进化操作，交叉算子采用了算术交叉，而变异算子则结合了高斯变异和柯西变异，在两种算子产生的个体中进行优选；

d，迭代操作，种群的迭代操作将随机竞争选择与精英保留机制相结合，有效提高了算法的收敛速度；

e，停止判断，当迭代进行到预设的最大进化代数即停止。

8.根据权利要求1所述的储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，其特征在于，所述S6还包括：如果能通过故障运行方式下电压调节保障的可靠性检验，则采用S5中的控制分区内储能电站及SVG无功电压优化控制策略。

9.一种储能与新能源电站无功电压的协调控制系统，其特征在于，所述系统用于根据权利要求1至8任一项所述的储能与新能源电站无功电压的协调控制方法，在省地AVC控制策略下协调静态无功与动态无功的综合均衡。

Images