CN115036978B - 分布式光伏集群的运行控制方法和系统 - Google Patents

分布式光伏集群的运行控制方法和系统 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种分布式光伏集群的运行控制方法、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：分布式光伏集群的运行控制方法，其特征在于，方法包括：获取分布式光伏集群中各并网点的电气量参数和非电气量参数。根据并网点的电气量参数、非电气量参数以及分布式光伏集群的运行数据，对分布式光伏集群进行分区，得到分布式光伏集群的分区结果。根据分布式光伏集群的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区‑光伏集群‑区域自治配电网，基于区域自治配电网的控制目标，与光伏集群、分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。采用本方法能够提高分布式光伏集群分区的准确度。

Description

分布式光伏集群的运行控制方法和系统
技术领域
本申请涉及光伏发电技术领域，特别是涉及一种分布式光伏集群的运行控制方法、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
由于分布式光伏发电具有明显的波动性和随机性，高比例分布式光伏的接入将加剧配电网的三相不平衡程度，导致电压频繁波动越限问题。因此需要对分布式光伏进行分区处理。
现有技术中，对分布式光伏集群进行划分时，只考虑电气量参数，导致了集群划分准确性不高的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高分布式光伏集群划分准确性的分布式光伏集群的运行控制方法、系统、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种分布式光伏集群的运行控制方法，所述方法包括：
获取分布式光伏集群中各并网点的电气量参数和非电气量参数；
根据所述并网点的电气量参数、非电气量参数以及所述分布式光伏集群的运行数据，对所述分布式光伏集群进行分区，得到所述分布式光伏集群的分区结果；
根据所述分布式光伏集群的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网，基于所述区域自治配电网的控制目标，与所述光伏集群、所述分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。
在其中一个实施例中，所述电气量参数包括分闸和/或合闸区间的电流极值特征；所述获取分布式光伏集群中各并网点的电气量参数，包括：
根据预设的采样频率对并网点进行检测，得到电流曲线；
根据电流阈值和所述电流曲线判断是否发生分合闸动作；
若发生分合闸动作，则根据所述电流曲线得到电流的极大值点，得到分闸和/或合闸区间的电流极值特征。
在其中一个实施例中，所述电气量参数包括分闸和/或合闸区间的电压极值特征，所述获取分布式光伏集群中各并网点的电气量参数，包括：
根据预设的采样频率对并网点进行检测，得到电压曲线；
根据电压阈值和所述电压曲线判断是否发生分合闸动作；
若发生分合闸动作，则根据所述电压曲线得到电压的极大值点，得到分闸和/或合闸区间的电压极值特征。
在其中一个实施例中，所述非电气量参数包括源网荷距离之和的预测值，获取分布式光伏集群中各并网点的非电气量参数，包括：
获取各并网点中的断路器的参考位置和相对位置，根据所述参考位置和所述相对位置，得到源网荷距离之和的预测值。
在其中一个实施例中，所述根据所述并网点的电气量参数、非电气量参数以及所述分布式光伏集群的运行数据，对所述分布式光伏集群进行分区，得到所述分布式光伏集群的分区结果，包括：
对所述分布式光伏集群进行分区，得到初始的分布式光伏集群的分区结果；
根据初始的分布式光伏集群的分区结果中各并网点的电气量参数和所述分布式光伏集群的运行数据，预测分布式光伏集群的容量调节能力；
以分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值最小，各集群的容量调节能力最大为优化目标，优化所述分布式光伏集群的分区，得到所述分布式光伏集群的分区结果。
在其中一个实施例中，所述以分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值最小，各集群的容量调节能力最大为优化目标，优化所述分布式光伏集群的分区，得到所述分布式光伏集群的分区结果，包括：
若分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值小于与源网荷距离的实际运行值，则判断分布式光伏集群的容量调节能力的预测值是否大于容量调节能力的实际运行值；
若分布式光伏集群的容量调节能力的预测值大于容量调节能力的实际运行值，则将初始的分布式光伏集群的分区结果作为所述分布式光伏集群的分区结果。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
若分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值大于与源网荷距离的实际运行值，则停止计算，直至监测到分布式光伏集群中各并网点的新的电气量参数和非电气量参数时，继续根据新的所述并网点的电气量参数、非电气量参数以及所述分布式光伏集群的运行数据，对所述分布式光伏集群进行分区。
第二方面，本申请提供了一种分布式光伏集群的运行控制系统，所述系统包括：
并网点监测模块，用于获取分布式光伏集群中各并网点的电气量参数和非电气量参数；
计算模块，用于根据所述并网点的电气量参数、非电气量参数以及所述分布式光伏集群的运行数据，对所述分布式光伏集群进行分区，得到所述分布式光伏集群的分区结果；
控制模块，用于根据所述分布式光伏集群的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网，基于所述区域自治配电网的控制目标，与所述光伏集群、所述分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。
第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
第四方面，本申请提供了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的方法的步骤。
上述分布式光伏集群的运行控制方法、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，根据分布式光伏中各并网点的电气量参数、非电气量参数以及分布式光伏集群的运行数据，对分布式光伏进行分区，得到分布式光伏集群的分区结果，根据分布式光伏集群的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网，基于区域自治配电网的控制目标，与光伏集群、分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。该方法对分布式光伏进行分区时，不仅考虑了电气量参数，还考虑了非电气量参数和运行数据，使得集群划分的准确性提高。进一步地，根据分布式光伏集群的分区结果，对各分布式光伏进行分层次的集群划分，实现各区域间电能量的灵活运行。
附图说明
图1为一个实施例中分布式光伏集群的运行控制方法的应用环境图；
图2为一个实施例中分布式光伏集群的运行控制方法的流程示意图；
图3为一个实施例中获取电流曲线的方法的流程示意图；
图4为一个实施例中获取电压曲线的方法的流程示意图；
图5为另一个实施例中分布式光伏集群的运行控制方法的流程示意图；
图6为一个实施例中分布式光伏集群的运行控制系统的示意图；
图7为另一个实施例中分布式光伏集群的运行控制系统的示意图；
图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的分布式光伏集群的运行控制方法，可以应用于如图1所示的计算机设备中。分布式光伏集群运行控制系统包括：并网点监测模块101、计算机设备102、边缘智能网关103和若干光伏设备104组成的分布式光伏集群105。
其中，并网点监测模块101将与各并网点相连的光伏设备104电气量参数和非电气量参数输入到计算机设备102中。计算机设备102根据并网点监测模块101获取的电气量参数、非电气量参数以及边缘智能网关103获取的分布式光伏集群105的运行数据，对分布式光伏集群105进行分区，得到分布式光伏集群105的分区结果。分区结果存储于计算机设备102。
计算机设备102根据分布式光伏集群105的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网，基于区域自治配电网的控制目标，与光伏集群、分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。
其中，计算机设备102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种分布式光伏集群的运行控制方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：
步骤200，获取分布式光伏集群中各并网点的电气量参数和非电气量参数。
其中，分布式光伏集群包括若干光伏设备，若干光伏设备直接或间接与各并网点电性连接。并网点为光伏设备接入电网的连接点。具体地，对于通过升压变压器接入公共电网的光伏设备，指与电网直接连接的升压变高压侧母线。对于不通过变压器直接接入公共电网的光伏设备，指光伏设备的输出汇总点，并网点也称为接入点。
通过对分布式光伏集群中各并网点进行监测，获取若干光伏设备的电气量参数和非电气量参数。电气量参数可以是电压、电流等，非电气量可以是光伏设备与各并网点的距离。
具体地，通过智能断路器对分布式光伏集群中并网点的电气量参数进行实时检测，获取电气量参数。智能断路器设置有霍尔电流传感器。通过在智能断路器内部安装内置霍尔电流传感器，霍尔电流传感器输出的电压正比于并网点的电流大小，十分适用于对并网点电流波形的采集。
通过智能断路器设置有电子式电压传感器，通过电子电压式传感器对并网点的电压进行测量。其中，电子式电压传感器包括：输入电路、信号转换电路、电压互感器和输出电路。并网点与电子式电压传感器的输入电路串联。并网点电压信号通过信号转换电路、电压互感器进行滤波，排除谐波对电子式电压传感器的影响。进一步通过输出电路输出电压波形，电压波形反应并网点电压信号的变化情况。
其中，分布式光伏集群中各并网点的非电气量参数包括：光伏设备与并网点之间的距离和各光伏设备之间的相对距离。
具体地，通过对光伏设备的位置信息和电力网拓扑信息进行监测，获取非电气量参数。如，通过现场安装人员获取光伏设备的位置信息，基于光伏设备的位置信息和已知的并网点的网络拓扑信息，确定包含了光伏设备与并网点之间的距离和各光伏设备之间的相对距离的电力网拓扑信息。
通过获取分布式光伏集群中各并网点的电气量参数和非电气量参数，为后续分区计算提供理论依据。进一步地，通过对非电气量参数的检测，考虑了电能在远距离的线路传输中的损耗，对后续的分布式光伏集群的划分更有针对性。
步骤202，根据并网点的电气量参数、非电气量参数以及分布式光伏集群的运行数据，对分布式光伏集群进行分区，得到分布式光伏集群的分区结果。
其中，分布式光伏集群的运行数据包含电网在功率实时平衡情况下的有功功率和无功功率。
具体地，根据并网点的电流、电压、光伏设备与并网点之间的距离、各光伏设备之间的相对距离、电网功率实时平衡情况下的有功功率和无功功率，建立动态分区模块，运用动态分区模块对分布式光伏集群进行分区，得到分布式光伏集群的分区结果。
其中，分区结果指将分布式光伏集群中的光伏设备按照一定规则分布不同的集合。需说明的是，对于某一光伏设备，该光伏设备可以属于一个或至少两个集合。
根据并网点的电气量参数、非电气量参数以及分布式光伏集群的运行数据，对分布式光伏集群进行分区，实时性强，得到分布式光伏集群的分区结果。可根据获取的电气量参数、非电气量参数和分布式光伏运行数据的不同，优化分区模型，形成新的分区结果。
进一步地，当新增光伏设备接入并网点，引起并网点的电气量参数、非电气量参数以及分布式光伏集群的运行数据实时改变，基于已建立的动态分区模型，形成新的分布式光伏集群的分区结果。该方法适用于区域内光伏设备不断新增的场景。
步骤204，根据分布式光伏集群的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网，基于区域自治配电网的控制目标，与光伏集群、分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。
其中，根据分布式光伏集群的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分指将各分布式光伏集群划分为不同层次的分区结果。例如，将某一光伏设备划分至第一光伏台区-第一光伏集群-第一区域自治配电网。
区域自治配电网的控制目标为实现区域间电能的灵活运行，也即区域自治配电网间电压的优化。具体地，区域自治配电网的控制是基于电网多源融合的运行数据进行协调优化，接收上层配电主站的控制目标要求，并生成下层自治运行台区的可调容量和联络线的控制目标。区域自治配电网还与光伏集群、分布式光伏台区按照各区域自行形成的运行控制策略实现电压协调控制。
其中，各区域配电网之间相互自治运行，通过联络线进行电能传输和通信连接，以配合调控。
运行控制策略主要包括有功功率、无功功率的优化控制。
其中，有功功率优化目的是实现分层分区的频率稳定，光伏台区中的分布式光伏可主动支撑配电网的频率调整，可控负荷主要参与需求侧响应的调度运行管理。通过预先获取可控负荷的可调容量以支撑需求侧响应的调度运行管理。具体地，可控负荷可以是根据电网的运行状态调整用电负荷而不影响用户用电体验的“能量消耗型”的用电设备，例如，电热器、冰箱、空调等用电设备。通过调整可控负荷和光伏台区中的分布式光伏可以支撑电网的有功功率的优化控制。
其中，无功功率的优化控制是基于现有的运行数据，建立基于配电网电压约束和网损的无功功率预测模型。根据电压约束和网损的无功功率预测模型，获取预测优化控制序列，将该预测出的优化序列应用到电网实际运行中，对各分布式光伏按照分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网的层次进行优化。优化完成后，根据反馈数据持续迭代该预测模型，不断优化控制效果。
通过建立基于配电网电压约束和网损的无功功率预测模型，有效保障了分布式光伏集群的功率优化。通过对反馈数据进行进一步优化，实时更新模型参数。进一步地，通过光伏台区中的分布式光伏主动支撑电网频率调整，以及对可控负荷进行调控，可以解决有功功率优化控制的问题。通过基于配电网电压约束和网损的无功功率预测模型生成优化序列应用到电网实际运行中，解决了无功功率优化控制问题。
上述分布式光伏集群的运行控制方法中，根据分布式光伏中各并网点的电气量参数、非电气量参数以及分布式光伏集群的运行数据，对分布式光伏进行分区，得到分布式光伏集群的分区结果，根据分布式光伏集群的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网，基于区域自治配电网的控制目标，与光伏集群、分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。该方法对分布式光伏进行分区时，不仅考虑了电气量参数，还考虑了非电气量参数和运行数据，使得集群划分的准确性提高。进一步地，根据分布式光伏集群的分区结果，对各分布式光伏进行分层次的集群划分，实现各区域间电能量的灵活运行。
在一个实施例中，电气量参数包括分闸和/或合闸区间的电流极值特征；获取分布式光伏集群中各并网点的电气量参数，包括：根据预设的采样频率对并网点进行检测，得到电流曲线；根据电流阈值和电流曲线判断是否发生分合闸动作；若发生分合闸动作，则根据电流曲线得到电流的极大值点，得到分闸和/或合闸区间的电流极值特征。
其中，合闸操作代表分布式光伏中的光伏设备通过并网点接入电网。通过智能断路器对并网点电流进行检测，获取分布式光伏集群中各并网点合闸区间内的电气参数。分闸操作代表分布式光伏中的光伏设备通过并网点与电网断开连接。通过智能断路器对并网点电流进行检测，获取分布式光伏集群中各并网点分闸区间内的电气参数。
具体地，由于分合闸时间很短，在40ms到70ms之间，因此需要判断分合闸动作触发时间并采集触发时间区间内的完整电流曲线。如图3所示，获取电流曲线的方法包括：
步骤300，设置分合闸线圈电流信号数据采样率为f赫兹，采样率f根据实际情况进行调节优化，设置过高会受到硬件、算力等影响，设置过低会导致信号采样失真。
步骤302，结合断路器分合闸的时间特性，设置初始阈值Y0。
步骤304，在第一时间段内采集的电流值并求和得到第一电流值Y1，在第二时间段内采集电流值并求和得到第二电流值Y2，判断第二电流值Y2与第一电流值Y1+初始阈值Y0之间的大小。其中，第一时间段可以为0~5ms，第二时间段可以为5ms~10ms。
其中，采集任意时刻开始的第一时间段内的电流数据并求和得到第一电流值Y1，第一电流值Y1+初始阈值Y0判断是否触发采集的阈值。采集第二时间段内的电流值并求和得到第二电流值Y2。并比较第二电流值Y2与第一电流值Y1+初始阈值Y0之间的大小。
步骤306，若第二电流值Y2＞第一电流值Y1＋初始阈值Y0，记为一次有效分合闸动作发生，推算出关键区间波形电流曲线。
连同第二电流值Y2发生时间在内，共采集T时间内并网点电流数据。通常一次分合闸电流信号持续时间在40ms-120ms之间，T值一般设置略大于120ms。通过获取并网点处的采集的电流数据，根据采集时刻和采集时刻对应的电流值大小，使用曲线拟合、数字滤波的方法推算出分合闸区间内的波形电流曲线，根据波形电流曲线进行特征点提取，得到电流的极值点。
步骤308，若第二电流值Y2≤第一电流值Y1＋初始阈值Y0，则此时未发生有效分合闸动作。
其中，若第二电流值Y2≤第一电流值Y1＋初始阈值Y0，则此时未发生有效分合闸动作，返回步骤304，保持对并网点电流数据的实时监测。
本实施例中，由于分布式光伏在分合闸时会存在电流突变的情况，并且由于分合闸时间短，在40～70ms之间，通过判断第二电流值Y2与第一电流值Y1＋初始阈值Y0的大小，判断是否发生分合闸动作，若发生分合闸动作，则通过获取并网点处的采集的电流数据，推算出分合闸区间的波形电流曲线，并计算出区间极值等特征点，便于后续电网容量调节能力计算。
在一个实施例中，电气量参数包括分闸和/或合闸区间的电压极值特征，获取分布式光伏集群中各并网点的电气量参数，包括：根据预设的采样频率对并网点进行检测，得到电压曲线。根据电压阈值和电压曲线判断是否发生分合闸动作。若发生分合闸动作，则根据电压曲线得到电压的极大值点，得到分闸和/或合闸区间的电压极值特征。
其中，如图4所示，获取电压曲线的方法包括：
步骤400，设置分合闸线圈电压信号数据采样率为f赫兹，采样率f根据实际情况进行调节优化，设置过高会受到硬件、算力等影响，设置过低会导致信号采样失真。
步骤402，结合断路器分合闸的时间特性，设置初始阈值Z0。
步骤404，在第一时间段内采集的电压值并求和得到第一电压值Z1，第二时间段内采集电压值并求和得到第二电压值Z2，判断第二电压值Z2与第一电压值Z1+初始阈值Z0之间的大小。其中，第一时间段可以为0~5ms，第二时间段可以为5ms~10ms。
其中，设置采集任意时刻开始第一时间段内的电压数据并求和得到第一电压值Z1，第一电压值Z1+初始阈值Z0判断是否触发采集的阈值。采集第第二时间段内的电压值并求和得到第二电压值Z2。并比较第二电压值Z2与第一电压值Z1+初始阈值Z0之间的大小。
步骤406，若第二电压值Z2＞第一电压值Z1＋初始阈值Z0，记为一次有效分合闸动作发生，推算出关键区间波形电压曲线。
连同第二电压值Z2发生时间在内，共采集T时间内并网点电压数据。通常一次分合闸电压信号持续时间在40ms-120ms之间，T值一般设置略大于120ms。通过获取并网点处的采集的电压数据，根据采集时刻和采集时刻对应的电压值大小，使用曲线拟合、数字滤波的方法推算出分合闸区间内的波形电压曲线，根据波形电压曲线进行特征点提取，得到电压的极值点。电压极值点用于判断并网点电压是否存在电压越限的问题。
步骤408，若第二电压值Z2≤第一电压值Z1＋初始阈值Z0，则此时未发生有效分合闸动作。
其中，若第二电压值Z2≤第一电压值Z1＋初始阈值Z0，则此时未发生有效分合闸动作，返回步骤404，保持对并网点电压数据的实时监测。
本实施例中，由于分布式光伏在分合闸时会存在电压突变的情况，并且由于分合闸时间短，在40～70ms之间，通过判断第二电压值Z2与第一电压值Z1＋初始阈值Z0的大小，判断是否发生分合闸动作，若发生分合闸动作，则通过获取并网点处的采集的电压数据，推算出分合闸区间的波形电压曲线，并计算出区间极值等特征点，便于后续电网容量调节能力计算。
在一个实施例中，非电气量参数包括源网荷距离之和的预测值，获取分布式光伏集群中各并网点的非电气量参数，包括：获取各并网点中的断路器的参考位置和相对位置，根据参考位置和相对位置，得到源网荷距离之和的预测值。
其中，非电气量参数监测包括光伏设备的位置信息和电力网拓扑信息。
具体地，光伏设备的位置信息可以是各并网点中的断路器的参考位置，电力网拓扑信息可以是各并网点中断路器的相对位置。各并网点中断路器的相对位置包括各光伏设备之间的相对距离、光伏设备与并网点的相对距离以及并网点距离电能需求地的相对距离。
通过获取各并网点中的断路器的参考位置和相对位置，可以计算出各并网点中的断路器与电能需求地之间的距离，也即源网荷之和的预测值。
本实施例中，通过获取各并网点中的断路器的参考位置和相对位置，考虑了光伏设备产生的电能在长距离输送中的损耗。进一步地，得到源网荷之和的预测值，为后续优化分布式光伏集群的分区提供依据。
在一个实施例中，根据并网点的电气量参数、非电气量参数以及分布式光伏集群的运行数据，对分布式光伏集群进行分区，得到分布式光伏集群的分区结果，包括：对分布式光伏集群进行分区，得到初始的分布式光伏集群的分区结果。根据初始的分布式光伏集群的分区结果中各并网点的电气量参数和分布式光伏集群的运行数据，预测分布式光伏集群的容量调节能力。以分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值最小，各集群的容量调节能力最大为优化目标，优化分布式光伏集群的分区，得到分布式光伏集群的分区结果。
其中，对分布式光伏集群进行分区，得到初始的分布式光伏集群的分区结果。各并网点的电气量参数包括电流、电压。其中各并网点在分合闸时的电流和电压的极大值需要在阈值范围内。将在阈值范围内的各并网点的电流和电压值作为分布式光伏集群的分区依据之一。
分布式光伏集群的运行数据包含了电网在实时功率平衡下通过各并网点电流值和电压值计算的有功功率和无功功率。具体地，获得各并网点电流值和电压值后，根据Clark公式计算出有功功率和无功功率。根据电网实时功率平衡下的有功功率、无功功率以及分布式光伏集群的运行数据，预测分布式光伏集群的容量调节能力。
以分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值最小，各集群的容量调节能力最大为优化目标，对初始的分布式光伏集群的分区结果进行优化，得到分布式光伏集群的分区结果。
本实施例中，以分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值最小，各集群的容量调节能力最大为优化目标。综合考虑分布式光伏集群的容量调节能力和电能长距离输送所产生的线路损耗，对初始的分布式光伏集群的分区结果进行优化，得到分布式光伏集群的分区结果。
在一个实施例中，以分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值最小，各集群的容量调节能力最大为优化目标，优化分布式光伏集群的分区，得到分布式光伏集群的分区结果，包括：若分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值小于与源网荷距离的实际运行值，则判断分布式光伏集群的容量调节能力的预测值是否大于容量调节能力的实际运行值。若分布式光伏集群的容量调节能力的预测值大于容量调节能力的实际运行值，则将初始的分布式光伏集群的分区结果作为分布式光伏集群的分区结果。
其中，分布式光伏集群的分区方法，如图5所示，包括：
步骤500，若分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值小于与源网荷距离的实际运行值。
其中，源网荷距离的实际运行值可以是电网在运行的某时刻，根据当前的分区结果，计算出的源网荷距离之和的实际值。当分布式光伏集群的各源网荷距离之和的预测值小于源网荷距离的实际运行值，则代表新的分区结果相对于原来的分区结果电网在线路上的损耗更小，更节能。
步骤502，判断分布式光伏集群的容量调节能力的预测值是否大于容量调节能力的实际运行值。
其中，容量调节能力的预测值包括可控负荷的可调容量大小和分布式光伏的提供的容量值之和。容量调节能力的实际运行值指当前分区结果下计算出的实际的容量调节能力。需说明的是，分区结果是非实时变化的，设定一个时间间隔。例如，每隔一周计算一次。同一时间段内不会产生多个分区结果。
步骤504，初始的分布式光伏集群的分区结果作为分布式光伏集群的分区结果。
其中，可调容量是基于电网在实时功率平衡的条件下的计算出的电网所需有功功率和备用可调节功率。若计算出来的容量调节能力预测值大于实际运行值。
本实施例中，通过对分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值和实际运行值进行比较，选择分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值大于实际运行值的情况。保证了电网线路损耗减少。通过比较容量调节能力的预测值大于实际运行值，选择容量调节能力的预测值大于实际运行值的情况作为分布式光伏集群的分区结果。保证了在该分区结果下，分布式光伏集群具备更强的容量调节能力。
在一个实施例中，分布式光伏集群的分区方法，如图5所示，还包括：
步骤506，若容量分布式光伏集群的容量调节能力的预测值小于等于容量调节能力的实际运行值。停止计算，直至监测到分布式光伏集群中各并网点的新的电气量参数和非电气量参数。
其中，若容量分布式光伏集群的容量调节能力的预测值小于等于容量调节能力的实际运行值，代表此预测的分区结果下的容量调节能力达不到当前分区容量调节能力的标准，有电压超限的风险。
需要对分布式光伏集群中各并网点的新的电气量参数和非电气量参数进行重新测量。
步骤508，根据新的并网点的电气量参数、非电气量参数以及分布式光伏集群的运行数据，对分布式光伏集群进行分区。
具体地，根据新的并网点的电压、电流、源网荷距离之和、以及分布式光伏集群的有功功率和无功功率对分布式光伏集群进行分区。
本实施例中，容量分布式光伏集群的容量调节能力的预测值小于等于容量调节能力的实际运行值。代表该分区情况下，分布式光伏集群的容量调节能力达不到要求，有电压超限的风险，需要根据新的并网点的电气量参数、非电气量参数以及分布式光伏集群的运行数据，对分布式光伏集群进行分区。
在一个实施例中，为了执行分布式光伏集群的运行控制方法，提供了一种分布式集群运行控制优化系统。包括：并网点状态监测模块601、并网点电气量监测模块602、并网点非电气量监测模块603、电子式电压传感器604、霍尔电流传感器605、定位模块606、拓扑识别模块607、计算模块608、云端服务器609、控制模块610、边缘智能网关611。
其中，并网点状态监测模块601包括并网点电气量监测模块602和并网点非电气量监测模块603。并网点状态监测模块601以具有电气量、非电气量信息测量功能的智能断路器为主体，通过在并网点安装内置有霍尔电流传感器605和电子式电压传感器604的智能断路器，实现对并网点电气量参数、非电气量参数的实时监测。
并网点非电气量监测模块603包括定位模块606和拓扑识别模块607。其中定位模块606用于获取光伏设备位置信息，拓扑识别模块607用于获取并网点中断路器的相对位置，并网点中断路器的相对位置包括各光伏设备之间的相对距离、光伏设备与并网点的相对距离以及并网点距离电能需求地的相对距离。
具体地，I.现场安装人员在安装好光伏设备的断路器后，使用手持移动终端与断路器通信连接，通信方式包括蓝牙、4G和5G。
II.断路器定位模块向手持移动终端的系统进行位置请求。
III.移动终端中的卫星定位功能模块获取地理位置信息后反馈给断路器的定位模块606，信息存储在卫星定位模块内的位置信息缓存区。
IV.下次现场巡检时，现场工作人员使用手持移动终端与断路器进行通信连接，定位模块606自动向手持移动终端的进行位置请求，获得反馈信息后，将该信息与位置信息缓存区内的信息进行对比，如不一致，存储新反馈的位置信息进缓存区，删除旧的位置信息，拓扑信息同理。
计算模块608用于根据并网点状态监测模块601获取的数据，结合控制模块610反馈的运行数据，建立源网荷动态聚合分区模型，迭代优化分布式光伏的分区方式，并将分区方式存储于计算模块608中，或存储于云端服务器609上。
控制模块610根据从计算模608块获得的分区结果，控制模块610在物理环境下对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网。具体实施主体是安装在台区侧的边缘智能网关611。
其中，区域自治配电网的控制目标是实现区域间电能量的灵活运行，也即电压优化，它会基于电网多源融合的运行数据进行协调优化，接收上层配电主站的控制目标要求，生成下层自治运行台区的可调容量及联络线的控制目标，并与光伏集群、分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。区域配电网之间相互自治运行，根据互相的联络线配合调控。
协同运行控制策略主要包括有功功率、无功功率的优化控制。
其中，有功功率优化目的是实现分层分区的频率稳定，分布式光伏可主动支撑配电网的频率调整，可控负荷主要参加需求侧响应的调度运行管理。无功功率的优化控制是基于现有运行基础数据，建立考虑配电网电压约束和网损的无功功率预测模型，获得预测优化控制序列，将该预测序列应用到实际运行，控制，基于反馈数据持续迭代该预测模型，不断优化控制效果。
本实施例中，分布式光伏集群运行控制优化系统包含三个子系统，分别为监测模块、计算模块和控制模块。三者之间的协同具有高可控性、高自主性和高可靠性的特点。在并网点监测模块中考虑了更多维的参数量，增强了分布式光伏集群划分的准确性。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的分布式光伏集群的运行控制方法的分布式光伏集群的运行控制系统。该系统所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个分布式光伏集群的运行控制系统实施例中的具体限定可以参见上文中对于分布式光伏集群的运行控制方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种分布式光伏集群的运行控制系统，包括：并网点监测模块701、计算模块702和控制模块703，其中：
并网点监测模块701，用于获取分布式光伏集群中各并网点的电气量参数和非电气量参数。
计算模块702，用于根据所述并网点的电气量参数、非电气量参数以及所述分布式光伏集群的运行数据，对所述分布式光伏集群进行分区，得到所述分布式光伏集群的分区结果。
控制模块703，用于根据所述分布式光伏集群的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网，基于所述区域自治配电网的控制目标，与所述光伏集群、所述分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。
在一个实施例中，并网点监测模块701，还用于根据预设的采样频率对并网点进行检测，得到电流曲线。根据电流阈值和电流曲线判断是否发生分合闸动作。若发生分合闸动作，则根据电流曲线得到电流的极大值点，得到分闸和/或合闸区间的电流极值特征。
在一个实施例中，并网点监测模块701，还用于根据预设的采样频率对并网点进行检测，得到电压曲线。根据电压阈值和电压曲线判断是否发生分合闸动作。若发生分合闸动作，则根据电压曲线得到电压的极大值点，得到分闸和/或合闸区间的电压极值特征。
在一个实施例中，并网点监测模块701，还用于获取各并网点中的断路器的参考位置和相对位置，根据参考位置和相对位置，得到源网荷距离之和的预测值。
在一个实施例中，并网点监测模块701，还用于对分布式光伏集群进行分区，得到初始的分布式光伏集群的分区结果。根据初始的分布式光伏集群的分区结果中各并网点的电气量参数和分布式光伏集群的运行数据，预测分布式光伏集群的容量调节能力。以分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值最小，各集群的容量调节能力最大为优化目标，优化分布式光伏集群的分区，得到分布式光伏集群的分区结果。
在一个实施例中，并网点监测模块701，还用于若分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值小于与源网荷距离的实际运行值，则判断分布式光伏集群的容量调节能力的预测值是否大于容量调节能力的实际运行值。若分布式光伏集群的容量调节能力的预测值大于容量调节能力的实际运行值，则将初始的分布式光伏集群的分区结果作为分布式光伏集群的分区结果。
在一个实施例中，并网点监测模块701，还用于若分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值大于与源网荷距离的实际运行值，则停止计算，直至监测到分布式光伏集群中各并网点的新的电气量参数和非电气量参数时，继续根据新的并网点的电气量参数、非电气量参数以及分布式光伏集群的运行数据，对分布式光伏集群进行分区。
上述分布式光伏集群的运行控制系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。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。该计算机设备的数据库用于存储电气量参数和非电气量参数的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种分布式光伏集群的运行控制方法。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种分布式光伏集群的运行控制方法，其特征在于，所述方法包括：
根据预设的采样频率对并网点进行检测，得到电流曲线；
根据电流阈值和所述电流曲线判断是否发生分合闸动作；
若发生分合闸动作，则根据所述电流曲线得到电流的极大值点，得到分闸和/或合闸区间的电流极值特征；
根据预设的采样频率对并网点进行检测，得到电压曲线；
根据电压阈值和所述电压曲线判断是否发生分合闸动作；
若发生分合闸动作，则根据所述电压曲线得到电压的极大值点，得到分闸和/或合闸区间的电压极值特征；
获取各并网点中的断路器的参考位置和相对位置，根据所述参考位置和所述相对位置，得到源网荷距离之和的预测值；
对所述分布式光伏集群进行分区，得到初始的分布式光伏集群的分区结果；
根据初始的分布式光伏集群的分区结果中各并网点的分闸和/或合闸区间的电流极值特征、分闸和/或合闸区间的电压极值特征和所述分布式光伏集群的运行数据，预测分布式光伏集群的容量调节能力；
以分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值最小，各集群的容量调节能力最大为优化目标，优化所述分布式光伏集群的分区，得到所述分布式光伏集群的分区结果；
根据所述分布式光伏集群的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网，基于所述区域自治配电网的控制目标，与所述光伏集群、所述分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值最小，各集群的容量调节能力最大为优化目标，优化所述分布式光伏集群的分区，得到所述分布式光伏集群的分区结果，包括：
若分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值小于与源网荷距离的实际运行值，则判断分布式光伏集群的容量调节能力的预测值是否大于容量调节能力的实际运行值；
若分布式光伏集群的容量调节能力的预测值大于容量调节能力的实际运行值，则将初始的分布式光伏集群的分区结果作为所述分布式光伏集群的分区结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值大于与源网荷距离的实际运行值，则停止计算，直至监测到分布式光伏集群中各并网点的新的分闸和/或合闸区间的电流极值特征、分闸和/或合闸区间的电压极值特征和源网荷距离之和的预测值时，继续根据新的所述分闸和/或合闸区间的电流极值特征、分闸和/或合闸区间的电压极值特征、源网荷距离之和的预测值以及所述分布式光伏集群的运行数据，对所述分布式光伏集群进行分区。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括，根据霍尔电流传感器对所述并网点的电流曲线进行测量。
5.一种分布式光伏集群的运行控制系统，其特征在于，所述系统包括：
并网点监测模块，用于根据预设的采样频率对并网点进行检测，得到电流曲线；根据电流阈值和所述电流曲线判断是否发生分合闸动作；若发生分合闸动作，则根据所述电流曲线得到电流的极大值点，得到分闸和/或合闸区间的电流极值特征；根据预设的采样频率对并网点进行检测，得到电压曲线；根据电压阈值和所述电压曲线判断是否发生分合闸动作；若发生分合闸动作，则根据所述电压曲线得到电压的极大值点，得到分闸和/或合闸区间的电压极值特征；获取各并网点中的断路器的参考位置和相对位置，根据所述参考位置和所述相对位置，得到源网荷距离之和的预测值；
计算模块，用于对所述分布式光伏集群进行分区，得到初始的分布式光伏集群的分区结果；根据初始的分布式光伏集群的分区结果中各并网点的分闸和/或合闸区间的电流极值特征、分闸和/或合闸区间的电压极值特征和所述分布式光伏集群的运行数据，预测分布式光伏集群的容量调节能力；以分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值最小，各集群的容量调节能力最大为优化目标，优化所述分布式光伏集群的分区，得到所述分布式光伏集群的分区结果；
控制模块，用于根据所述分布式光伏集群的分区结果对各分布式光伏进行分层次的集群划分，形成分布式光伏台区-光伏集群-区域自治配电网，基于所述区域自治配电网的控制目标，与所述光伏集群、所述分布式光伏台区按照各区域自形成的运行控制策略实现电压协调控制。
6.根据权利要求5所述的系统，所述并网点监测模块，还用于若分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值小于与源网荷距离的实际运行值，则判断分布式光伏集群的容量调节能力的预测值是否大于容量调节能力的实际运行值；若分布式光伏集群的容量调节能力的预测值大于容量调节能力的实际运行值，则将初始的分布式光伏集群的分区结果作为所述分布式光伏集群的分区结果。
7.根据权利要求5所述的系统，所述并网点监测模块，还用于若分布式光伏集群内的各源网荷距离之和的预测值大于与源网荷距离的实际运行值，则停止计算，直至监测到分布式光伏集群中各并网点的新的分闸和/或合闸区间的电流极值特征、分闸和/或合闸区间的电压极值特征和源网荷距离之和的预测值时，继续根据新的所述分闸和/或合闸区间的电流极值特征、分闸和/或合闸区间的电压极值特征、源网荷距离之和的预测值以及所述分布式光伏集群的运行数据，对所述分布式光伏集群进行分区。
8.根据权利要求5所述的系统，所述并网点监测模块，还用于根据霍尔电流传感器对所述并网点的电流曲线进行测量。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
10.一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权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
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