CN113204912B - 用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、存储介质 - Google Patents

用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113204912B
CN113204912B CN202110550071.9A CN202110550071A CN113204912B CN 113204912 B CN113204912 B CN 113204912B CN 202110550071 A CN202110550071 A CN 202110550071A CN 113204912 B CN113204912 B CN 113204912B
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
energy storage
power
reactive power
active power
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110550071.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113204912A (zh
Inventor
黄安子
庞宁
李颖杰
陈喆
张宇童
易潇然
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Power Supply Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Power Supply Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Power Supply Co ltd filed Critical Shenzhen Power Supply Co ltd
Priority to CN202110550071.9A priority Critical patent/CN113204912B/zh
Publication of CN113204912A publication Critical patent/CN113204912A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113204912B publication Critical patent/CN113204912B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/25—Design optimisation, verification or simulation using particle-based methods
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J1/00—Circuit arrangements for dc mains or dc distribution networks
    • H02J1/02—Arrangements for reducing harmonics or ripples
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J1/00—Circuit arrangements for dc mains or dc distribution networks
    • H02J1/10—Parallel operation of dc sources
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/22—The renewable source being solar energy
    • H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/40—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation wherein a plurality of decentralised, dispersed or local energy generation technologies are operated simultaneously
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Control Of Electrical Variables (AREA)

Abstract

本发明涉及用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、存储介质，所述系统包括分布电池储能装置、分布式光伏发电装置、常规电源装置和负荷设备，在MATLAB内采用随机生成函数构建初始的有关于储能装置的有功功率和无功功率的粒子，生成系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值；将生成的系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值从MATLAB的m文件输出，然后输入至BPA的dat文件的储能模型中；BPA的dat文件的储能模型基于预设的系统约束条件，利用BPA潮流计算功能计算系统内所有节点的电压参数，并将所有节点的电压参数输送至MATLAB的m文件内结合粒子群算法进行迭代计算；可实现电池储能的全局最优控制。

Description

用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、存储介质
技术领域
本发明涉及直流电网技术领域，具体涉及一种用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、计算机可读存储介质。
背景技术
在世界各地，将可再生能源整合到微电网中的情况正在迅速增加；其中，光伏发电是一种非常受欢迎的可再生能源，具有环保和投资价值。然而，光伏发电容易受不可预测的天气、云层移动、温度和其他自然因素等影响，有功出力存在时变性和间歇性，进而会引发系统发生电压波动等问题；而电池储能装置具有随时充放电的特性，可以平滑光伏发电出力，进而解决系统电压波动问题。
为了抑制系统电压波动，技术人员提出了许多关于电池储能装置的研究以解决此类问题。但是，现有研究主要存在两方面问题：一是只考虑利用电池储能装置的有功调节能力对电压波动进行抑制，而非充分发挥电池储能装置有功和无功同时调节能力；二是现有电池储能装置的全局最优控制的优化算法中，较容易得到电压波动抑制策略的局部最优解，而很难得到全局最优解，导致精度较差。
发明内容
本发明的目的在于提出一种用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、计算机可读存储介质，以通过对储能系统有功功率和无功功率潜力的充分调用，有效地抑制系统电压波动。
为实现上述目的，本发明第一方面提出一种用于抑制系统电压波动的控制方法，所述系统包括分布电池储能装置、分布式光伏发电装置、常规电源装置和负荷设备，包括：
步骤S1、在MATLAB内采用随机生成函数构建初始的有关于储能装置的有功功率和无功功率的粒子，生成系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值；
步骤S2、将步骤S1生成的系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值从MATLAB的m文件输出，然后输入至BPA的dat文件的储能模型中；
步骤S3、BPA的dat文件的储能模型基于预设的系统约束条件，利用BPA潮流计算功能计算系统内所有节点的电压参数，并将所有节点的电压参数输送至MATLAB的m文件内；
步骤S4、判断当前迭代次数k是否已达到最大值kmax；若是，则结束计算，并将计算结果直接输出作为系统所有节点上储能装置有功功率和无功功率的控制依据赋予到储能装置进行实际调控；若否，则MATLAB的m文件根据所有节点的电压参数计算本轮的全局最优解fgk和局部最优解fik，获得截至本轮迭代的所有全局最优解{fg1，fg2，…，fgk}和节点i的所有局部最优解{fi1，fi2，…，fik}；取其中最小的值fgmin，并获得对应的各节点的储能装置的有功功率和无功功率，将其中对应的全局的有功功率记为pgk，无功功率记为qgk；取其中最小值fimin，并获得对应的有功功率记为pik，无功功率记为qik，将本轮节点i的储能装置的有功功率记为xipk，无功功率记为xiqk；
步骤S5、利用以下公式更新节点i储能装置的有功功率；
vipk＝w×vipk+c1×a2×(pik-xipk)+c2×a2×(pgk-xipk)
xip(k+1)＝xipk+vipk
其中，vipk为本轮储能装置的有功功率的速度，w为惯性权重，c1和c2为加速因子，a2为0和1之间的随机数，xip(k+1)为下一次迭代使用的节点i的储能装置的有功功率值；
利用以下公式更新节点i储能装置的无功功率；
viqk＝w×viqk+c1×a2×(qik-xiqk)+c2×a2×(qgk-xiqk)
xiq(k+1)＝xiqk+viqk
其中，viqk为本轮储能无功功率的速度，xiq(k+1)为下一轮迭代使用的节点i的储能无功功率值；
步骤S6、在所记录的全局目标函数{fg1，fg2，…，fgk}和各个节点的局部目标函数中，随机删去除本轮迭代数据外比例为d的数据，剩下的数据做好保存，进入下一轮迭代；弃巢因子d为0～0.1之间的数值；
步骤S7、利用xip(k+1)和xiq(k+1)作为下一轮迭代的节点i的储能装置的有功功率和无功功率，从MATLAB的M文件内输出后输入BPA，进行步骤S3重新循环。
可选地，所述步骤S1中具体根据以下公式生成系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值；
pi＝Pbtimin+a1(Pbtimax-Pbtimin)
qi＝Qbtimin+a1(Qbtimax-Qbtimin)
其中，pi和qi分别为节点i上储能装置的有功功率和无功功率参数，a1为0和1之间的随机数。
可选地，其中，用于计算全局最优解的全局目标函数fg如下：
Figure BDA0003075089850000031
其中，ViT_max和ViT_min分别为系统节点i上两个采样间隔时段T内的最大电压值和最小电压值，N为系统节点个数；
其中，用于计算局部最优解的节点i的局部目标函数fi如下：
min fi＝ViT_max-ViT_min。
可选地，所述预设系统约束包括：
SOCiT＝SOCi(T-1)-Pbt_iT×Δt
其中，SOCiT为节点i上时段T内储能的SOC状态，Pbt_iT为节点i上，时段T内储能输出的有功功率，Δt为时段T内储能输出功率的时间段，若节点i上无储能，则上式不予考虑。
Figure BDA0003075089850000041
Figure BDA0003075089850000042
PGiT＝Pgen_iT+Ppv_iT+Pbt_iT
QGiT＝Qgen_iT+Qbt_iT
其中，PGiT为时段T内节点i上的有功出力，PDiT为时段T内节点i上的有功负荷，Pgen_iT为节点i上常规电源的有功出力，Ppv_iT为节点i上光伏发电的有功出力，QGiT为时段T内节点i上的无功出力，QDiT为时段T内节点i上的无功负荷，Qgen_iT为节点i上常规电源的无功出力，Qbt_iT为节点i上储能系统的无功出力。Vi、δi分别为节点i的电压幅值和相角，Vj、δj分别为节点j的电压幅值和相角。Yij、θij分别为节点i和节点j之间输电线路的导纳和相角；
Ppvimin≤Ppv_iT≤Ppvimax
Pbtimin≤Pbt_iT≤Pbtimax
Qbtimin≤Qbt_iT≤Qbtimax
SOCimin≤SOCiT≤SOCimax
Vmin≤ViT≤Vmax
其中，Ppvi为节点i上光伏发电的有功出力，Pbti为节点i上储能系统的有功出力，Qbti为节点i上储能系统的无功出力，SOCi为节点i储能系统的荷电状态，下标min和max分别表示最小值和最大值；SOCiT时段T内节点i的储能系统的荷电状态，ViT时段T内节点i的电压，Vmin和Vmax分别表示任意节点的电压下限值和上限值。
本发明第二方面提出一种控制设备，包括：存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行根据第一方面所述用于抑制系统电压波动的控制方法的步骤。
本发明第三方面提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据第一方面所述用于抑制系统电压波动的控制方法的步骤。
综上，本发明的实施例提出一种用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、计算机可读存储介质，其至少具有以下有益效果：
本发明的实施例通过对储能系统有功功率和无功功率潜力的充分调用，结合改进优化后的粒子群算法，利用MATLAB和BPA软件的联合计算仿真，可实现电池储能的全局最优控制，最大程度地减少系统电压波动，减少光伏等间歇性新能源接入对系统的影响。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述。
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为本发明一实施例中一种用于抑制系统电压波动的控制方法的流程图。
图2为本发明一实施例中一种控制设备的结构示意图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施例中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的手段未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
参阅图1，本发明一实施例提出一种用于抑制系统电压波动的控制方法，所述系统包括分布电池储能装置、分布式光伏发电装置、常规电源装置和负荷设备，所述常规电源装置例如是火力发电装置、水力发电装置、核能发电装置等等，本实施例方法包括：
步骤S1、在MATLAB内采用随机生成函数构建初始的有关于储能装置的有功功率和无功功率的粒子，生成系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值；
步骤S2、将步骤S1生成的系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值从MATLAB的m文件输出，然后输入至BPA的dat文件的储能模型中；
步骤S3、BPA的dat文件的储能模型基于预设的系统约束条件，利用BPA潮流计算功能计算系统内所有节点的电压参数，并将所有节点的电压参数输送至MATLAB的m文件内；
步骤S4、判断当前迭代次数k是否已达到最大值kmax；若是，则结束计算，并将计算结果直接输出作为系统所有节点上储能装置有功功率和无功功率的控制依据赋予到储能装置进行实际调控；若否，则MATLAB的m文件根据所有节点的电压参数计算本轮的全局最优解fgk和局部最优解fik，获得截至本轮迭代的所有全局最优解{fg1，fg2，…，fgk}和节点i的所有局部最优解{fi1，fi2，…，fik}；取其中最小的值fgmin，并获得对应的各节点的储能装置的有功功率和无功功率，将其中对应的全局的有功功率记为pgk，无功功率记为qgk；取其中最小值fimin，并获得对应的有功功率记为pik，无功功率记为qik，将本轮节点i的储能装置的有功功率记为xipk，无功功率记为xiqk；
步骤S5、利用以下公式更新节点i储能装置的有功功率；
vipk＝w×vipk+c1×a2×(pik-xipk)+c2×a2×(pgk-xipk)
xip(k+1)＝xipk+vipk
其中，vipk为本轮储能装置的有功功率的速度，w为惯性权重，c1和c2为加速因子，a2为0和1之间的随机数，xip(k+1)为下一次迭代使用的节点i的储能装置的有功功率值；
利用以下公式更新节点i储能装置的无功功率；
viqk＝w×viqk+c1×a2×(qik-xiqk)+c2×a2×(qgk-xiqk)
xiq(k+1)＝xiqk+viqk
其中，viqk为本轮储能无功功率的速度，xiq(k+1)为下一轮迭代使用的节点i的储能无功功率值；
步骤S6、在所记录的全局目标函数{fg1，fg2，…，fgk}和各个节点的局部目标函数中，随机删去除本轮迭代数据外比例为d的数据，剩下的数据做好保存，进入下一轮迭代；弃巢因子d为0～0.1之间的数值；
步骤S7、利用xip(k+1)和xiq(k+1)作为下一轮迭代的节点i的储能装置的有功功率和无功功率，从MATLAB的M文件内输出后输入BPA，进行步骤S3重新循环。
具体地，所述步骤S1中具体根据以下公式生成系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值；
pi＝Pbtimin+a1(Pbtimax-Pbtimin)
qi＝Qbtimin+a1(Qbtimax-Qbtimin)
其中，pi和qi分别为节点i上储能装置的有功功率和无功功率参数，a1为0和1之间的随机数。
具体地，其中，用于计算全局最优解的全局目标函数fg如下：
Figure BDA0003075089850000071
其中，ViT_max和ViT_min分别为系统节点i上两个采样间隔时段T内的最大电压值和最小电压值，N为系统节点个数；
其中，用于计算局部最优解的节点i的局部目标函数fi如下：
min fi＝ViT_max-ViT_min。
具体地，所述预设系统约束包括：
SOCiT＝SOCi(T-1)-Pbt_iT×Δt
其中，SOCiT为节点i上时段T内储能的SOC状态，Pbt_iT为节点i上，时段T内储能输出的有功功率，Δt为时段T内储能输出功率的时间段，若节点i上无储能，则上式不予考虑。
Figure BDA0003075089850000081
Figure BDA0003075089850000082
PGiT＝Pgen_iT+Ppv_iT+Pbt_iT
QGiT＝Qgen_iT+Qbt_iT
其中，PGiT为时段T内节点i上的有功出力，PDiT为时段T内节点i上的有功负荷，Pgen_iT为节点i上常规电源的有功出力，Ppv_iT为节点i上光伏发电的有功出力，QGiT为时段T内节点i上的无功出力，QDiT为时段T内节点i上的无功负荷，Qgen_iT为节点i上常规电源的无功出力，Qbt_iT为节点i上储能系统的无功出力；Vi、δi分别为节点i的电压幅值和相角，Vj、δj分别为节点j的电压幅值和相角；Yij、θij分别为节点i和节点j之间输电线路的导纳和相角；
Ppvimin≤Ppv_iT≤Ppvimax
Pbtimin≤Pbt_iT≤Pbtimax
Qbtimin≤Qbt_iT≤Qbtimax
SOCimin≤SOCiT≤SOCimax
Vmin≤ViT≤Vmax
其中，Ppvi为节点i上光伏发电的有功出力，Pbti为节点i上储能系统的有功出力，Qbti为节点i上储能系统的无功出力，SOCi为节点i储能系统的荷电状态，下标min和max分别表示最小值和最大值；SOCiT时段T内节点i的储能系统的荷电状态，ViT时段T内节点i的电压，Vmin和Vmax分别表示任意节点的电压下限值和上限值。
本发明的实施例通过对储能系统有功功率和无功功率潜力的充分调用，结合改进优化后的粒子群算法，利用MATLAB和BPA软件的联合计算仿真，可实现电池储能的全局最优控制，最大程度地减少系统电压波动，减少光伏等间歇性新能源接入对系统的影响。
参阅图2，本发明另一实施例还提出一种控制设备，包括：存储器10和处理器20，所述存储器10中存储有计算机可读指令101，所述计算机可读指令101被所述处理器20执行时，使得所述处理器20执行根据上述实施例所述用于抑制系统电压波动的控制方法的步骤。
当然，所述控制设备还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该控制设备还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
示例性地，所述计算机程序可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述控制设备中的执行过程。
所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述控制设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个所述控制设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或单元，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或单元，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述控制设备的各种功能。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明的另一实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例所述用于抑制系统电压波动的控制方法的步骤。
具体而言，所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (6)

1.一种用于抑制系统电压波动的控制方法，所述系统包括分布电池储能装置、分布式光伏发电装置、常规电源装置和负荷设备，其特征在于，包括：
步骤S1、在MATLAB内采用随机生成函数构建初始的有关于储能装置的有功功率和无功功率的粒子，生成系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值；
步骤S2、将步骤S1生成的系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值从MATLAB的m文件输出，然后输入至BPA的dat文件的储能模型中；
步骤S3、BPA的dat文件的储能模型基于预设的系统约束条件，利用BPA潮流计算功能计算系统内所有节点的电压参数，并将所有节点的电压参数输送至MATLAB的m文件内；
步骤S4、判断当前迭代次数k是否已达到最大值kmax；若是，则结束计算，并将计算结果直接输出作为系统所有节点上储能装置有功功率和无功功率的控制依据赋予到储能装置进行实际调控；若否，则MATLAB的m文件根据所有节点的电压参数计算本轮的全局最优解fgk和局部最优解fik，获得截至本轮迭代的所有全局最优解{fg1，fg2，…，fgk}和节点i的所有局部最优解{fi1，fi2，…，fik}；取其中最小的值fgmin，并获得对应的各节点的储能装置的有功功率和无功功率，将其中对应的全局的有功功率记为pgk，无功功率记为qgk；取其中最小值fimin，并获得对应的有功功率记为pik，无功功率记为qik，将本轮节点i的储能装置的有功功率记为xipk，无功功率记为xiqk；
步骤S5、利用以下公式更新节点i储能装置的有功功率；
vipk＝w×vipk+c1×a2×(pik-xipk)+c2×a2×(pgk-xipk)
xip(k+1)＝xipk+vipk
其中，vipk为本轮储能装置的有功功率的速度，w为惯性权重，c1和c2为加速因子，a2为0和1之间的随机数，xip(k+1)为下一次迭代使用的节点i的储能装置的有功功率值；
利用以下公式更新节点i储能装置的无功功率；
viqk＝w×viqk+c1×a2×(qik-xiqk)+c2×a2×(qgk-xiqk)
xiq(k+1)＝xiqk+viqk
其中，viqk为本轮储能无功功率的速度，xiq(k+1)为下一轮迭代使用的节点i的储能无功功率值；
步骤S6、在所记录的全局最优解{fg1，fg2，…，fgk}和各个节点的局部目标最优解中，随机删去除本轮迭代数据外比例为d的数据，剩下的数据做好保存，进入下一轮迭代；弃巢因子d为0～0.1之间的数值；
步骤S7、利用xip(k+1)和xiq(k+1)作为下一轮迭代的节点i的储能装置的有功功率和无功功率，从MATLAB的M文件内输出后输入BPA，进行步骤S3重新循环。
2.根据权利要求1所述的用于抑制系统电压波动的控制方法，其特征在于，所述步骤S1中具体根据以下公式生成系统所有节点上的储能装置的有功功率和无功功率初始值；
pi＝Pbtimin+a1(Pbtimax-Pbtimin)
qi＝Qbtimin+a1(Qbtimax-Qbtimin)
其中，pi和qi分别为节点i上储能装置的有功功率和无功功率参数，a1为0和1之间的随机数；其中，Pbti为节点i上储能系统的有功出力，Qbti为节点i上储能系统的无功出力，下标min和max分别表示最小值和最大值。
3.根据权利要求1所述的用于抑制系统电压波动的控制方法，其特征在于，其中，用于计算全局最优解的全局目标函数fg如下：
Figure FDA0004190500310000031
其中，ViT_max和ViT_min分别为系统节点i上两个采样间隔时段T内的最大电压值和最小电压值，N为系统节点个数；
其中，用于计算局部最优解的节点i的局部目标函数fi如下：
min fi＝ViT_max-ViT_min。
4.根据权利要求1所述的用于抑制系统电压波动的控制方法，其特征在于，所述预设系统约束包括：
SOCiT＝SOCi(T-1)-Pbt_iT×Δt
其中，SOCiT为节点i上时段T内储能的SOC状态，Pbt_iT为节点i上，时段T内储能输出的有功功率，Δt为时段T内储能输出功率的时间段，若节点i上无储能，则上式不予考虑，
Figure FDA0004190500310000041
Figure FDA0004190500310000042
PGiT＝Pgen_iT+Ppv_iT+Pbt_iT
QGiT＝Qgen_iT+Qbt_iT
其中，PGiT为时段T内节点i上的有功出力，PDiT为时段T内节点i上的有功负荷，Pgen_iT为时段T内节点i上常规电源的有功出力，Ppv_iT为时段T内节点i上光伏发电的有功出力，Pbt_iT为时段T内节点i上储能系统的有功出力，QGiT为时段T内节点i上的无功出力，QDiT为时段T内节点i上的无功负荷，Qgen_iT为时段T内节点i上常规电源的无功出力，Qbt_iT为时段T内节点i上储能系统的无功出力，Vi、δi分别为节点i的电压幅值和相角，Vj、δj分别为节点j的电压幅值和相角，Yij、θij分别为节点i和节点j之间输电线路的导纳和相角；
Ppvimin≤Ppv_iT≤Ppvimax
Pbtimin≤Pbt_iT≤Pbtimax
Qbtimin≤Qbt_iT≤Qbtimax
SOCimin≤SOCiT≤SOCimax
Vmin≤ViT≤Vmax
其中，Ppvi为节点i上光伏发电的有功出力，Pbti为节点i上储能系统的有功出力，Qbti为节点i上储能系统的无功出力，SOCi为节点i储能系统的荷电状态，下标min和max分别表示最小值和最大值；SOCiT为时段T内节点i的储能系统的荷电状态，ViT为时段T内节点i的电压，Vmin和Vmax分别表示任意节点的电压下限值和上限值。
5.一种控制设备，包括：存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行根据权利要求1-4中任一项所述用于抑制系统电压波动的控制方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-4中任一项所述用于抑制系统电压波动的控制方法的步骤。
CN202110550071.9A 2021-05-20 2021-05-20 用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、存储介质 Active CN113204912B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110550071.9A CN113204912B (zh) 2021-05-20 2021-05-20 用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110550071.9A CN113204912B (zh) 2021-05-20 2021-05-20 用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113204912A CN113204912A (zh) 2021-08-03
CN113204912B true CN113204912B (zh) 2023-07-07

Family

ID=77032087

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110550071.9A Active CN113204912B (zh) 2021-05-20 2021-05-20 用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113204912B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014201849A1 (zh) * 2013-06-18 2014-12-24 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 配有储能电站的分散式风电场有功优化调控方法
CN110120670A (zh) * 2019-04-25 2019-08-13 国网河北省电力有限公司邢台供电分公司 含dpv配电网无功电压优化方法、终端设备及存储介质
CN112803434A (zh) * 2021-02-25 2021-05-14 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 有源配电网的无功优化方法、装置、设备和存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014201849A1 (zh) * 2013-06-18 2014-12-24 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 配有储能电站的分散式风电场有功优化调控方法
CN110120670A (zh) * 2019-04-25 2019-08-13 国网河北省电力有限公司邢台供电分公司 含dpv配电网无功电压优化方法、终端设备及存储介质
CN112803434A (zh) * 2021-02-25 2021-05-14 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 有源配电网的无功优化方法、装置、设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113204912A (zh) 2021-08-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Jadoun et al. Integration of renewable energy sources in dynamic economic load dispatch problem using an improved fireworks algorithm
Sivalingam et al. A modified whale optimization algorithm-based adaptive fuzzy logic PID controller for load frequency control of autonomous power generation systems
CN114865676B (zh) 一种混合储能系统控制方法、装置和电子设备
CN112491094B (zh) 一种混合驱动的微电网能量管理方法、系统及装置
Zhao et al. Deep learning based model-free robust load restoration to enhance bulk system resilience with wind power penetration
CN110518591B (zh) 一种不确定电力系统的潮流计算方法
CN115498623A (zh) 多微电网的储能配置优化方法、装置、设备及存储介质
CN105896575B (zh) 基于自适应动态规划的百兆瓦储能功率控制方法及系统
Ayyagari et al. Chance constrained optimization of distributed energy resources via affine policies
CN115146872A (zh) 配电网中可调资源的灵活性聚合方法、装置、设备及介质
Hu et al. Deep reinforcement learning based coordinated voltage control in smart distribution network
CN118399396A (zh) 电力系统可用输电容量计算方法、装置、介质及设备
CN113204912B (zh) 用于抑制系统电压波动的控制方法、控制设备、存储介质
WO2024138950A1 (zh) 一种含储能电站的微电网多时间尺度功率分配方法与装置
CN113610262B (zh) 基于Benders分解的配电网协调优化方法及装置
CN114418232A (zh) 储能系统运行优化方法、系统、服务器及存储介质
CN114329317A (zh) 基于混合发电机组的输出功率调度方法、装置及终端
Chen et al. Hardware-in-the-Loop Real-Time Transient Emulation of Large-Scale Renewable Energy Installations Based on Hybrid Machine Learning Modeling
Enyekwe et al. Speed Control of an Adjustable Speed Pumped Storage Hydropower Plant with a Deep Reinforcement Learning-Based Governor
Tian Energy storage complementary control method for wind‐solar storage combined power generation system under opportunity constraint
CN115085221A (zh) 二次调频控制方法、装置、设备及存储介质
CN118353073B (zh) 基于经验模态分解的新能源储能优化配置方法及装置
Puin et al. Performance assessment of an optimization strategy proposed for power systems
CN116667334A (zh) 光储充一体化电站容量规划方法、装置、设备和存储介质
CN114825480A (zh) 含分布式光伏的电网电压控制方法、装置、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant