CN114006379B - 基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于动‑静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法：搭建长时间尺度电压控制模型，以所有时刻点跟踪控制的中枢节点电压偏差最小为目标函数，将电网运行潮流约束、电容器组调节性能约束以及节点运行电压约束为约束条件；搭建短时间尺度滚动优化模型，以预测窗内n个时刻点电压预计控制偏差最小为目标函数，将考虑静止无功发生器出力下限和上限约束、爬坡约束以及电网运行电压约束为约束条件；采用基于模型预测控制的滚动优化控制方法求解短时间尺度滚动优化模型；搭建动‑静无功置换模型；确定动‑静无功置换过程中电容器补偿节点投切顺序以及静止无功发生器补偿节点承担功率缺额的先后次序。本发明能够适应多种电压波动场景，有着较高电压控制精度。

Description

基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法

技术领域

本发明涉及一种双时间尺度电压控制方法。特别是涉及一种基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法。

背景技术

随着传统化石能源的日渐枯竭与电力工业技术水平的飞速提升，能源结构的转型成为全球能源发展的必然趋势。电能的清洁可持续化生产逐渐取代传统发电形式，如风电、光伏等新能源在部分地区已经实现高密度稳定并网运行，在实际生产中带来了可观的收益。然而，新能源发电其独特的出力随机性、波动性给电网电压控制带来极大的挑战，如何同时实现高比例新能源的消纳和保证电能质量成为当今电力系统中亟需解决的难题。

在此背景下，国内外许多专家学者对电网电压的安全稳定控制问题展开了深入研究。早期针对此类问题普遍采用结构较为简单的单时间尺度预测控制方法，利用静态无功补偿设备的投切，能够有效平抑持续、大幅的电压波动，但该控制方法难以应对随机、快速的电压波动，控制精度受限。随着动态无功补偿技术的发展及其在电压控制方面的应用，多时间尺度电压控制策略逐渐成为主流，通过日前大尺度结合日内小尺度优化方法提高了控制精度，但其仍未有效解决新能源并网带来的电压随机波动问题。

作为过程控制理论重要内容的模型预测控制(model predictive control，MPC)因其可以考虑未来一段时间电网控制状态，通过滚动优化消除随机因素影响，逐渐成为研究热点。基于MPC的日内滚动优化模型能够有效平抑随机、快速的电压波动，但其较为依赖预测模型的精确性，预测误差对控制精度的影响较大。对此，有研究提出通过改进内部预测模型的结构，采用组合预测模型取代单一预测模型提高预测精度，但该方法在实际应用中因其预测模型过于复杂，难以满足短时间尺度实时控制的需求，如何在有效提高预测精度的前提下，保证控制模型的运行速度成为当下研究难题。

传统的基于MPC的双时间尺度电压控制方法在某些新能源高比例渗透场景下，由于长时间尺度控制精度受限，短时间尺度难以处理随机、大幅电压波动，出现动态无功调节能力不足的问题，由此易引起电压控制失败。此外，该控制方法在稳态场景对于动态无功资源的占用较大，削弱了系统抗干扰能力，不利于系统长期安全稳定运行。

综上，如何保证电压控制模型在多种电压波动下的控制精度以及尽可能减少其在稳态场景下对系统动态无功储备的占用成为一个亟需解决的技术难题

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够适应多种电压波动场景，有着较高电压控制精度，且能够预留出足够动态无功储备，保障电网安全稳定运行的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法。

本发明所采用的技术方案是：一种基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，包括如下步骤：

1)搭建长时间尺度电压控制模型，所述的长时间尺度电压控制模型是以所有时刻点跟踪控制的中枢节点电压偏差最小为目标函数，将电网运行潮流约束、电容器组调节性能约束以及节点运行电压约束为约束条件；

2)搭建短时间尺度滚动优化模型，所述的短时间尺度滚动优化模型是以预测窗内n个时刻点电压预计控制偏差最小为目标函数，将考虑静止无功发生器出力下限和上限约束、爬坡约束以及电网运行电压约束为约束条件；

3)采用基于模型预测控制的滚动优化控制方法求解短时间尺度滚动优化模型；

4)搭建动-静无功置换模型；

5)确定动-静无功置换过程中电容器补偿节点投切顺序以及静止无功发生器补偿节点承担功率缺额的先后次序。

本发明的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，将无功置换机制移植于短时间尺度基于MPC的滚动优化中。首先通过同步预测窗的滚动判断各补偿点启动或是退出置换；其次根据调压灵敏度矩阵确定置换优先级；最后根据置换后电压控制效果确定电容的计划重置容量，反馈无功缺额，实现双闭环控制。本发明的方法能够自适应汲取动态无功计划中不参与调控短时突变电压的无功分量，将其等效置换为静态无功补偿。此外，通过双时间尺度交互控制，调用静态无功参与短时间尺度调压，有效提高了电压大幅波动时动态无功补偿能力。能够适应多种电压波动场景，有着较高电压控制精度，且能够预留出足够动态无功储备，保障电网安全稳定运行。

附图说明

图1是本发明基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法的控制流程图；

图2是基于MPC的电压控制时序原理图；

图3是动-静无功置换控制结构框图；

图4是控制周期末端预测窗置换启停判断策略图；

图5是基于MPC的双时间尺度电压控制与传统电压控制效果对比图；

图6是动-静无功置换前后SVG出力对比图；

图7是动静无功置换前后电容器组总投切容量对比图；

图8是基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制效果对比图；

图9是无功分区后某一区域电网拓扑结构图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法做出详细说明。

本发明的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，以大电网无功分区后的某一区域电网作为算例，选取区域主导节点作为电压跟踪控制节点；首先搭建双时间尺度电压控制模型，长时间尺度以电压控制偏差最小为目标，考虑潮流约束，短时间尺度采用基于改进MPC的滚动优化，以电压控制偏差最小为目标并考虑SVG爬坡限制；最后将构建的无功置换机制移植于短时间尺度滚动预测窗内，使其同步预测窗的推进实时完成动态无功资源与静态无功资源的等效置换。

如图1所示，本发明的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，包括如下步骤：

1)搭建长时间尺度电压控制模型，所述的长时间尺度电压控制模型是以所有时刻点跟踪控制的中枢节点电压偏差最小为目标函数，将电网运行潮流约束、电容器组调节性能约束以及节点运行电压约束为约束条件；其中，

所述的目标函数如下式：

其中，F₁为长时间尺度中所有时刻点电压预计控制偏差总和；U_pre(K)为长时间尺度中K时刻电压预计控制值，U_ref(K)为长时间尺度中K时刻电压参考值。

所述的约束条件如下式：

其中，P_i和Q_i为节点i的注入有功和无功功率，U_i为电容器组补偿后的节点i的电压，G_ij和B_ij为节点导纳矩阵中元素的实部和虚部，θ_ij为节点i和j之间的电压相角差，N_i,min和N_i,max为节点i电容器组数下限和上限，N_i,t为节点i在t时刻投入电容器组数，U_i,min和U_i,max为节点i运行电压下限和上限。

2)搭建短时间尺度滚动优化模型，所述的短时间尺度滚动优化模型是以预测窗内n个时刻点电压预计控制偏差最小为目标函数，将考虑静止无功发生器(SVG)出力下限和上限约束、爬坡约束以及电网运行电压约束为约束条件；其中，

所述的目标函数如下式：

其中，F₂为预测窗内所有控制时刻点的电压预计控制偏差总和，n为预测窗内控制时刻点个数，U_pre(K+a)和U_ref(K+a)为K+a时刻电压预计控制值以及电压参考值。

所述的约束条件如下式：

其中，Q_SVG,i(K)为K时刻节点i的静止无功发生器出力值，和/>为节点i的静止无功发生器出力下限和上限，/>和/>为静止无功发生器单次调节量的下限和上限，/>为K时刻静止无功发生器补偿后节点i的电压，U_i,min和U_i,max为节点i运行电压下限和上限。

3)采用基于模型预测控制(MPC)的滚动优化控制方法求解短时间尺度滚动优化模型；基于MPC的电压控制时序原理如图2所示。求解过程包括：

(3.1)基于K-1时刻实际电压U_real(K-1)，结合静止无功发生器出力值Q_SVG(K-1)，通过BP神经网络预测模型得到K～K+n时刻电压预测值U_prd(K～K+n|K-1)；使用如下目标函数对预测窗内静止无功发生器出力值进行更新：

其中，F₃(K)表示K时刻预测窗内所有控制时刻点电压预计控制偏差总和，U_pre(K+a|K-1)为时刻K+a的电压预计控制值，n为预测窗内控制时刻点个数，U_ref(K+a)为K+a时刻的电压参考值，优化后得到K～K+n时刻的静止无功发生器出力值序列{Q_SVG(K),Q_SVG(K+1)...Q_SVG(K+n)}，Q_SVG(K)为K时刻的静止无功发生器出力值，选择首时刻点的出力值Q_SVG(K)作为控制域的调度计划；

(3.2)基于K时刻电网实际运行情况和预测模型得到的K+1时刻预测窗(K+1～K+1+a)电压预测值U_prd；

(3.3)将K时刻监测到实际电压U_real(K)与该时刻由粒子群算法得到的电压预计控制值U_pre求差，得到电压控制偏差量U_err(K)；

(3.4)用误差反馈校正环节对电压控制偏差量U_err(K)进行校正

(3.4.1)通过监测中枢节点实际电压得到当前时刻电压控制偏差量，根据偏差量的大小对误差反馈校正环节的校正系数进行一次更新，如下式所示：

其中，U_err(K)为K时刻电压控制偏差量，U_pre(K)为K时刻电压预计控制值；δ为偏差容忍度值；β为校正系数；-λ为概率函数的定义域；U_real(K-1)为K-1时刻实际电压；e为欧拉数；

(3.4.2)在上一时刻电压校正量基础上，采用如下公式对当前时刻电压控制偏差量进行修正：

U_fix(K)＝U_fix(K-1)+βU_err(K)

其中，U_fix(K)为K时刻修正后的误差校正量；

(3.4.3)采用如下公式校正K+1时刻预测窗内所有时刻点电压预测值：

U_{prd_fix}(K+1|K)＝U_prd(K+1|K)-U_fix(K)

其中，U_prd(K+1|K)为K+1时刻的电压预测值，U_{prd_fix}(K+1|K)为误差反馈校正后的电压预测值。

4)搭建动-静无功置换模型，置换控制结构总图如图3所示；具体包括：

(4.1)根据如下判断公式判断静止无功发生器出力值是否满足置换启动条件：

其中，为节点i在时刻t(c)静止无功发生器的预计补偿值，/>为节点i静止无功发生器出力上限，n为预测窗内控制时刻点个数，α为启动置换阈值系数，S为达到阈值以上时刻点个数；b为达到启动置换条件的预测窗内最少控制时刻点个数；

当预测窗内有n个以上时刻点的静止无功发生器预计补偿值均低于静止无功发生器出力上限的设定比例时，则正在进行无功置换的静止无功发生器的节点退出置换；否则继续进行置换；

(4.2)将正在进行置换的节点处的静止无功发生器的出力置0，出力缺额由电容器补偿节点等效补偿，电容器补偿节点遵循调压灵敏度矩阵次序依次投入，并同时对长时间尺度电容器组出力值进行更新，通过潮流计算分析无功置换后节点电压控制效果，根据下式计算节点处的置换出力缺额，进一步重置节点处静止无功发生器出力值：

其中，ΔQ_C,j,t为t时刻节点j电容器出力值的更新量，为t时刻节点i的静止无功发生器预计补偿值，M为备选电容器补偿节点集，U_ref,t为t时刻电压参考值，U_rept和ΔU_t分别表示置换后电压和电压控制偏差，/>表示等效置换，如果介于静止无功发生器和电容器两者的无功源出力之间，该等效置换表示两者无功出力对节点的电压控制效果等效；如果介于节点电压偏差与无功源出力之间，该等效置换表示无功源的无功出力值与节点电压控制的抬升或降落等效；

(4.3)节点无功置换过程中的无功补偿设备出力值重置具体机制：

(4.3.1)考虑到电容器出力值的重置需要时间，相邻两个重置时刻之间留有时间裕量，将长时间尺度中制定的电容器出力值序列中的24个出力值重置时刻点固定；

(4.3.2)设定各节点进入置换状态的机制：正在置换中的节点电容器的出力值不再重置，将只存在置换出力缺额的节点出力值反馈给静止无功发生器，反馈公式如下：

其中，U_SVG＝0,i,t为t时刻将节点i的静止无功发生器出力值置0后的电压值，ΔQ_SVG,i,t为静止无功发生器的动态无功出力缺额；当多个节点同时置换时，设定多个节点共用一个电容器重置出力值，置换出力缺额按下式由该多个节共同承担：

其中，ΔQ_SVG,t为t时刻总的置换功率缺额，g为同时置换的节点集合，γ为节点切换阈值系数；

功率缺额先由其中的一个节点承担，当容量达到该节点调节量上限的γ倍，切换到下一个节点，直到所述的多个节点全部切换完成；每个节点承担功率缺额的顺序由该节点相对于跟踪控制节点的调压灵敏度矩阵决定；

(4.3.3)当预测窗抵达最后一个时刻点时，如图4所示，复制整个预测窗内的所有时刻点的预计补偿出力值，补充虚拟预测窗，继续执行剩余时段无功置换启停的判断。

5)确定动-静无功置换过程中电容器补偿节点投切顺序以及静止无功发生器补偿节点承担功率缺额的先后次序；包括：

(5.1)采用如下PQ型节点的牛顿拉夫逊法潮流方程计算雅可比矩阵：

其中，ΔP和ΔQ为节点注入有功和无功功率变化量，Δθ和ΔU为节点电压相角和幅值变化量，H、N、J、L为雅可比矩阵中的元素；通过矩阵变换，PQ型节点的牛顿拉夫逊法潮流方程转化为下式：

其中，S_Pθ、S_Qθ、S_PU、S_QU为灵敏度矩阵中的子阵，查找子阵S_QU中对应的元素，根据灵敏度大小按降序对补偿节点进行排列，确定置换的优先级；

对于PV型节点，采用逐次递归法求PV型节点的高压灵敏度。

为验证本发明的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法的可行性和先进性，以我国东部某地区实际分区电网为例对所述无功电压控制方法以及动静无功置换策略进行了验证。该电网拓扑结构见图9。部分35kV及以下负荷站未在图中显示，负荷功率等效接入其上级110kV节点，其中500kV枢纽变电站为该分区主导节点，即电压跟踪控制节点；本发明另设一种传统双时间尺度电压控制作为对照组，时间尺度保持一致；

基于MPC双时间尺度无功电压控制与传统双时间尺度控制对比效果如图5所示，两种方法都可以将电压偏差控制在较小的数量级以内，MPC控制的电压波动较小，稳定性更好。

如图5左下放大图可见，MPC控制能够有效处理电压快速、小幅波动，但是对比于传统法，其局部控制精度略有欠缺。MPC法优化时兼顾考虑了整个预测窗内未来几个时刻点电压控制效果，使当前时刻的控制精度受到一定影响；由右下放大图可见由于预测模型误差导致传统电压控制出现连续、大幅的电压波动，而MPC控制设有预测误差反馈校正，控制效果明显更优。

为了更好地突出本发明的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法的先进性，详细展示出了无功置换前后SVG出力情况对比图以及电容器组总投切容量前后对比图如图6和7所示，由图6可见，26号和156号节点的动态无功全额得到置换，45号和84号节点动态无功在有些时段完成部分置换甚至全部置换。分析可见，动态无功计划中控制短时电压波动的任务主要由节点45和84承担，动静无功置换可以有效汲取出原SVG计划中基层投入容量，留下控制快速电压波动的无功分量。图7中重置后的电容投切计划在某些时间段的投切频率要明显大于重置前计划。放大图中的T为调度时间间隔，本发明设置相邻的两个电容计划重置点时间间隔应大于T/4，图中选择重置点与较近的自然重置点时间间隔明显符合要求，该重置计划是可行的。

计及无功置换的电压控制效果对比图如图8所示，考虑无功置换策略的电压控制稳定性介于MPC控制和传统法之间，单纯的SVG调压控制精度一般要优于SVG电容组合调压。但在某些电压大幅波动时段，无功置换的优势即被凸显。由图8中可见，无功置换法虽然总体电压波动较频繁，但其峰值波动明显较小；

本发明为更加直观的展示所提控制策略的优越性，定义电压控制稳定性影响因子δ来量化评价电压控制效果，指标结构如下式所示：

其中，U_t和U_ref,t分别为t时刻控制后电压以及t时刻参考电压，n为短时间尺度总控制时刻点个数。

同理，定义动态无功占用量指标β来评价动态无功占用情况，如下式所示：

其中，Q_SVG,t为t时刻动态无功占用量，为动态无功总调节量；

各种电压控制策略的指标对比情况如下表1所示。

表1指标结果对比表

由表1可见MPC控制法的稳压指标是最好的，动静无功-置换法与其较为接近，传统法电压控制稳定性最差。动态无功可调节量平均占用最大的是传统法，其次是MPC控制法，动静无功置换法远小于传统法和MPC控制法。显然动静无功置换法以牺牲较小的控制精度为电网留出充足动态无功储备，具有更好的实用价值。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)搭建长时间尺度电压控制模型，所述的长时间尺度电压控制模型是以所有时刻点跟踪控制的中枢节点电压偏差最小为目标函数，将电网运行潮流约束、电容器组调节性能约束以及节点运行电压约束为约束条件；

2)搭建短时间尺度滚动优化模型，所述的短时间尺度滚动优化模型是以预测窗内n个时刻点电压预计控制偏差最小为目标函数，将考虑静止无功发生器出力下限和上限约束、爬坡约束以及电网运行电压约束为约束条件；

3)采用基于模型预测控制的滚动优化控制方法求解短时间尺度滚动优化模型；

4)搭建动-静无功置换模型；包括：

(4.1)根据如下判断公式判断静止无功发生器出力值是否满足置换启动条件：

其中，为节点i在时刻t(c)静止无功发生器的预计补偿值，/>为节点i静止无功发生器出力上限，n为预测窗内控制时刻点个数，α为启动置换阈值系数，S为达到阈值以上时刻点个数；b为达到启动置换条件的预测窗内最少控制时刻点个数；

当预测窗内有n个以上时刻点的静止无功发生器预计补偿值均低于静止无功发生器出力上限的设定比例时，则正在进行无功置换的静止无功发生器的节点退出置换；否则继续进行置换；

(4.2)将正在进行置换的节点处的静止无功发生器的出力置0，出力缺额由电容器补偿节点等效补偿，电容器补偿节点遵循调压灵敏度矩阵次序依次投入，并同时对长时间尺度电容器组出力值进行更新，通过潮流计算分析无功置换后节点电压控制效果，根据下式计算节点处的置换出力缺额，进一步重置节点处静止无功发生器出力值：

其中，ΔQ_C,j,t为t时刻节点j电容器出力值的更新量，为t时刻节点i的静止无功发生器预计补偿值，M为备选电容器补偿节点集，U_ref,t为t时刻电压参考值，U_rept和ΔU_t分别表示置换后电压和电压控制偏差，/>表示等效置换，如果介于静止无功发生器和电容器两者的无功源出力之间，该等效置换表示两者无功出力对节点的电压控制效果等效；如果介于节点电压偏差与无功源出力之间，该等效置换表示无功源的无功出力值与节点电压控制的抬升或降落等效；

(4.3)节点无功置换过程中的无功补偿设备出力值重置具体机制

(4.3.1)考虑到电容器出力值的重置需要时间，相邻两个重置时刻之间留有时间裕量，将长时间尺度中制定的电容器出力值序列中的24个出力值重置时刻点固定；

(4.3.2)设定各节点进入置换状态的机制：正在置换中的节点电容器的出力值不再重置，将只存在置换出力缺额的节点出力值反馈给静止无功发生器，反馈公式如下：

其中，U_SVG＝0,i,t为t时刻将节点i的静止无功发生器出力值置0后的电压值，ΔQ_SVG,i,t为静止无功发生器的动态无功出力缺额；当多个节点同时置换时，设定多个节点共用一个电容器重置出力值，置换出力缺额按下式由该多个节共同承担：

其中，ΔQ_SVG,t为t时刻总的置换功率缺额，g为同时置换的节点集合，γ为节点切换阈值系数；

功率缺额先由其中的一个节点承担，当容量达到该节点调节量上限的γ倍，切换到下一个节点，直到所述的多个节点全部切换完成；每个节点承担功率缺额的顺序由该节点相对于跟踪控制节点的调压灵敏度矩阵决定；

(4.3.3)当预测窗抵达最后一个时刻点时，复制个预测窗内的所有时刻点的预计补偿出力值，补充虚拟预测窗，继续执行剩余时段无功置换启停的判断；

5)确定动-静无功置换过程中电容器补偿节点投切顺序以及静止无功发生器补偿节点承担功率缺额的先后次序。

2.根据权利要求1所述的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，其特征在于，步骤1)所述的目标函数如下式：

其中，F₁为长时间尺度中所有时刻点电压预计控制偏差总和；U_pre(K)为长时间尺度中K时刻电压预计控制值，U_ref(K)为长时间尺度中K时刻电压参考值。

3.根据权利要求1所述的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，其特征在于，步骤1)所述的约束条件如下式：

其中，P_i和Q_i为节点i的注入有功和无功功率，U_i为电容器组补偿后的节点i的电压，G_ij和B_ij为节点导纳矩阵中元素的实部和虚部，θ_ij为节点i和j之间的电压相角差，N_i,min和N_i,max为节点i电容器组数下限和上限，N_i,t为节点i在t时刻投入电容器组数，U_i,min和U_i,max为节点i运行电压下限和上限。

4.根据权利要求1所述的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，其特征在于，步骤2)所述的目标函数如下式：

其中，F₂为预测窗内所有控制时刻点的电压预计控制偏差总和，n为预测窗内控制时刻点个数，U_pre(K+a)和U_ref(K+a)为K+a时刻电压预计控制值以及电压参考值。

5.根据权利要求1所述的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，其特征在于，步骤2)所述的约束条件如下式：

其中，Q_SVG,i(K)为K时刻节点i的静止无功发生器出力值，和/>为节点i的静止无功发生器出力下限和上限，/>和/>为静止无功发生器单次调节量的下限和上限，为K时刻静止无功发生器补偿后节点i的电压，U_i,min和U_i,max为节点i运行电压下限和上限。

6.根据权利要求1所述的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，其特征在于，步骤3)包括：

(3.1)基于K-1时刻实际电压U_real(K-1)，结合静止无功发生器出力值Q_SVG(K-1)，通过BP神经网络预测模型得到K～K+n时刻电压预测值U_prd(K～K+n|K-1)；使用如下目标函数对预测窗内静止无功发生器出力值进行更新：

其中，F₃(K)表示K时刻预测窗内所有控制时刻点电压预计控制偏差总和，U_pre(K+a|K-1)为时刻K+a的电压预计控制值，n为预测窗内控制时刻点个数，U_ref(K+a)为K+a时刻的电压参考值，优化后得到K～K+n时刻的静止无功发生器出力值序列{Q_SVG(K),Q_SVG(K+1)...Q_SVG(K+n)}，Q_SVG(K)为K时刻的静止无功发生器出力值，选择首时刻点的出力值Q_SVG(K)作为控制域的调度计划；

(3.2)基于K时刻电网实际运行情况和预测模型得到的K+1时刻预测窗(K+1～K+1+a)电压预测值U_prd；

(3.3)将K时刻监测到实际电压U_real(K)与该时刻由粒子群算法得到的电压预计控制值U_pre求差，得到电压控制偏差量U_err(K)；

(3.4)用误差反馈校正环节对电压控制偏差量U_err(K)进行校正

(3.4.1)通过监测中枢节点实际电压得到当前时刻电压控制偏差量，根据偏差量的大小对误差反馈校正环节的校正系数进行一次更新，如下式所示：

其中，U_err(K)为K时刻电压控制偏差量，U_pre(K)为K时刻电压预计控制值；δ为偏差容忍度值；β为校正系数；-λ为概率函数的定义域；U_real(K-1)为K-1时刻实际电压；e为欧拉数；

(3.4.2)在上一时刻电压校正量基础上，采用如下公式对当前时刻电压控制偏差量进行修正：

U_fix(K)＝U_fix(K-1)+βU_err(K)

其中，U_fix(K)为K时刻修正后的误差校正量；

(3.4.3)采用如下公式校正K+1时刻预测窗内所有时刻点电压预测值：

U_{prd_fix}(K+1|K)＝U_prd(K+1|K)-U_fix(K)

其中，U_prd(K+1|K)为K+1时刻的电压预测值，U_{prd_fix}(K+1|K)为误差反馈校正后的电压预测值。

7.根据权利要求1所述的基于动-静无功置换机制的双时间尺度电压控制方法，其特征在于，步骤5)包括：

(5.1)采用如下PQ型节点的牛顿拉夫逊法潮流方程计算雅可比矩阵：

其中，ΔP和ΔQ为节点注入有功和无功功率变化量，Δθ和ΔU为节点电压相角和幅值变化量，H、N、J、L为雅可比矩阵中的元素；通过矩阵变换，PQ型节点的牛顿拉夫逊法潮流方程转化为下式：

其中，S_Pθ、S_Qθ、S_PU、S_QU为灵敏度矩阵中的子阵，查找子阵S_QU中对应的元素，根据灵敏度大小按降序对补偿节点进行排列，确定置换的优先级；

对于PV型节点，采用逐次递归法求PV型节点的高压灵敏度。