CN115173485B - 一种光伏电站内部多源无功最优分配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及一种光伏电站内部多源无功最优分配方法及装置，该方法包括：对光伏电站并网点系统侧外部电路进行等值参数辨识；根据等值参数辨识的结果，计算光伏电站向并网点注入的无功功率需求值；根据所述无功功率需求值，建立光伏电站内部的多源无功优化分配模型；对所述多源无功优化分配模型求解，以得到光伏电站内部多个无功功率源无功最优分配结果。本发明实施例的技术方案，基于光伏电站自动电压无功控制（AVC）系统，从而得到目前站内各种无功功率源以及无功功率源的无功出力情况和可调裕度，根据规定原则，调整各无功源之间的无功出力顺序以及功率，达到无功功率的优化配合输出控制。

Description

一种光伏电站内部多源无功最优分配方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及新能源场站涉网性能技术领域，尤其涉及一种光伏电站内部多源无功最优分配方法及装置。

背景技术

当前，光伏电站中存在的典型无功补偿装置多为静止无功发生器(SVG)，随着储能装置的逐渐成为新能源场站的标配，光伏电站内现存在并网逆变器、动态无功补偿装置、以及部分新建的光伏电站配置的储能变流器(PCS)等多种无功源。为了满足光伏电站无功电压控制，充分发掘并网逆变器的无功支撑潜力，最大化发挥各无功源的各自特性，需兼容考虑内部各种无功源的可调裕度以及出力情况。

发明内容

基于现有技术的上述情况，本发明实施例的目的在于提供一种光伏电站内部多源无功最优分配方法及装置，针对当前光伏电站内部装备的各种无功资源，充分发掘光伏逆变器的无功支撑潜力，达到无功在逆变器、动态无功补偿装置和储能装置之间的优化配合输出，满足光伏电站自身及网侧的无功需求。

为达到上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种光伏电站内部多源无功最优分配方法，所述方法包括：

对光伏电站并网点系统侧外部电路进行等值参数辨识；

根据等值参数辨识的结果，计算光伏电站向并网点注入的无功功率需求值；

根据所述无功功率需求值，并结合光伏电站内部多个无功功率源的可调裕度及出力情况，建立光伏电站内部的多源无功优化分配模型；

对所述多源无功优化分配模型求解，以得到光伏电站内部多个无功功率源无功最优分配结果。

进一步的，所述等值参数辨识包括：

将光伏电站并网点系统侧外部电路等值为戴维南支路；

利用并网点功率和电压的采样历史数据计算该戴维南支路的参数

和

其中，E_t表示t时刻估计得到的戴维南等值电势，

表示t时刻估计得到的戴维南等值电抗，r_i＝V_t-i+X×Iq_t-i-E×cosδ_t-i，e_i＝X×Id_t-i-E×sinδ_t-i；V_t-i，Id_t-i，Iq_t-i分别表示t-i时刻并网点量测得到的电压幅值以及电流的实部和虚部；δ_t-i是戴维南支路内电势的相位；W_i为历史误差数据的权重；N为历史数据长度；X表示根据历史数据得到的戴维南等值电抗；E表示根据历史数据得到的戴维南等值电势。

进一步的，根据以下步骤计算t时刻无功功率需求值Q_t：

根据以下公式计算t时刻并网点电压V_t和t时刻估计得到的戴维南等值电势E_t之间的功率角δ：

根据以下公式计算t时刻无功功率需求值Q_t：

其中，P_t表示t时刻并网点输出的有功功率。

进一步的，所述多源无功优化分配模型根据以下目标函数建立：

其中，N_node为光伏电站内总的节点数，U_i、U_j为节点i、j处的电压幅值，G_ij和δ_ij分别为i-j支路的电导值和电压相角差；

目标函数的约束条件包括各节点的有功功率和无功功率平衡约束、光伏发电单元运行约束、公共连接点注入无功功率平衡、以及控制变量的不等式约束。

进一步的，所述各节点的有功功率和无功功率平衡约束根据以下公式确定：

其中，P_Gi和Q_Gi表示节点i处注入的有功功率和无功功率；P_Li和Q_Li表示节点i处负荷的有功功率和无功功率；B_ij为i-j支路的电纳值。

进一步的，所述光伏发电单元运行约束根据以下公式确定：

其中，S_PVS，i为第i组光伏发电单元的运行容量；P_PVS，i为第i组光伏发电单元输出的有功功率；Q_PVS，i为第o组光伏发电单元可利用的无功容量。

进一步的，所述公共连接点注入无功功率平衡根据以下公式确定：

其中，n表示光伏电站内光伏发电单元的组数，Q_PV，i为第i组光伏发光单元的无功输出，Q_SVG为静止无功发生器的无功输出，Q_PCS为储能变流器的无功输出。

进一步的，所述控制变量的不等式约束根据以下公式确定：

其中，Q_PV，i为第i组光伏发光单元的无功输出，Q_SVG为静止无功发生器的无功输出，Q_PCS为储能变流器的无功输出，Q_PV，imax和Q_PV，imin分别表示第i组光伏发电单元无功出力的上限和下限；Q_SVG，max和Q_SVG，min分别表示静止无功发生器无功出力的上限和下限；Q_PCS，max和Q_PCS，min分别表示储能变流器无功出力的上限和下限。

进一步的，利用如下正余弦优化公式对所述多源无功优化分配模型求解：

其中，i表示维数，t表示当前迭代的次数，上述更新公式的优化过程中的X_i为每个无功功率源输出的无功功率。

根据本发明的另一个方面，提供了一种光伏电站内部多源无功最优分配装置，包括：

等值参数辨识模块，用于对光伏电站并网点系统侧外部电路进行等值参数辨识；

无功功率需求值计算模块，用于根据等值参数辨识的结果，计算光伏电站向并网点注入的无功功率需求值；

模型建立模块，用于根据所述无功功率需求值，并结合光伏电站内部各种无功资源的可调裕度及出力情况，建立光伏电站内部的多源无功优化分配模型；

模型求解模块，用于对所述多源无功优化分配模型求解，以得到光伏电站内部多源无功最优分配结果。

综上所述，本发明实施例提供了一种光伏电站内部多源无功最优分配方法及装置，该方法包括：对光伏电站并网点系统侧外部电路进行等值参数辨识；根据等值参数辨识的结果，计算光伏电站向并网点注入的无功功率需求值；根据所述无功功率需求值，并结合光伏电站内部多个无功功率源的可调裕度及出力情况，建立光伏电站内部的多源无功优化分配模型；对所述多源无功优化分配模型求解，以得到光伏电站内部多个无功功率源无功最优分配结果。本发明实施例的技术方案，基于光伏电站自动电压无功控制(AVC)系统，从而得到目前站内各种无功功率源以及无功功率源的无功出力情况和可调裕度，根据规定原则，调整各无功源之间的无功出力顺序以及功率，达到无功功率在逆变器、动态无功补偿装置和储能装置之间的优化配合输出控制。

附图说明

图1是本发明实施例提供的光伏电站内部多源无功最优分配方法的流程图；

图2是戴维南等值电路的示意图；

图3是光伏电站并网点系统侧外部电路的等值戴维南支路示意图；

图4是光伏电站内部接线和装置位置示意图；

图5是本发明实施例提供的光伏电站内部多源无功最优分配装置的构成框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

需要说明的是，除非另外定义，本发明一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

下面对结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。本发明的实施例，提供了一种光伏电站内部多源无功最优分配方法，图1中示出了该分配方法100的流程图，包括如下步骤：

S102、对光伏电站并网点系统侧外部电路进行等值参数辨识。本发明该实施例利用戴维南等值电路原理实现光伏电站并网点系统侧外部电路的等值参数辨识。对基于最小二乘辨识法的戴维南等值电路原理进行说明。图2中示出了戴维南等值电路示意图，如图2所示，

Z_u、Z_c、

分别为戴维南等值电势相量、戴维南等值阻抗、负荷阻抗、负荷节点电压相量、以及负荷节点电流相量。当负荷节点的等值阻抗幅值|Z_u|等于该节点网络的戴维南等值阻抗幅值|Z_c|，即|Z_u|＝|Z_c|时，系统传输的有功功率达到极限，为电压稳定的临界点；|Z_u|/|Z_c|的值可作为判断该节点电压稳定程度的指标。所以戴维南等值方法的关键在于对于戴维南等值阻抗Z_u的估计。

在以往的研究中，戴维南等值电路参数辨识基本都是基于最小二乘辨识思路的延续，以下对最小二乘辨识方法进行简要说明。根据图2的电路写出：

式中，下标i表示不同时刻的电气量。最小二乘辨识模型中假定在估计的时间段内，戴维南等值电势

和戴维南等值阻抗Z_u保持不变，建立如下的目标函数：

式(1-2)的解为

其中：

基于最小二乘辨识法的光伏电站外部系统戴维南等值

对光伏电站并网点的控制，需要计算出为满足并网点电压合格率的光伏电站需向并网点注入的无功功率，所以必须要对光伏电站外部系统进行戴维南等值及相应的等值参数进行辨识。因此本发明该实施例中将光伏电站并网点系统侧外部电路等值为戴维南支路，图3中示出了光伏电站并网点系统侧外部电路的等值戴维南支路示意图，其中V为并网点电压，I为注入并网点的电流，E为戴维南等值电势，X为戴维南等值电抗，并且假设该支路的参数以分钟级及以上的时间尺度随着系统运行方式变化。

因此，上述等值参数辨识可以包括：

S1021、将光伏电站并网点系统侧外部电路等值为戴维南支路。

S1022、可以利用并网点功率和电压的秒级采样历史数据在线滚动估计该戴维南支路参数(采样和控制周期是T)，即求解如下无约束非线性最小二乘问题：

r_i＝V_t-i+X×Iq_t-i-E×cosδ_t-i (1-6)

e_i＝X×Id_t-i-E×sinδ_t-i (1-7)

式中：E_t表示t时刻估计得到的戴维南等值电势，X_t表示t时刻估计得到的戴维南等值电抗，r_i＝V_t-i+X×Iq_t-i-E×cosδ_t-i，e_i＝X×Id_t-i-E×sinδ_t-i；V_t-i，Id_t-i，Iq_t-i分别表示t-i时刻并网点量测得到的电压幅值以及电流的实部和虚部；δ_t-i是戴维南支路内电势的相位；W_i为历史误差数据的权重；N为历史数据长度；X表示根据历史数据得到的戴维南等值电抗；E表示根据历史数据得到的戴维南等值电势。

值得注意的是，上述辨识(参数估计)虽是在闭环状态下进行的，但是考虑到光伏电站注入有功功率具有随机性，因此上述闭环辨识结果从理论上分析也是无偏的。由于所涉搜索空间维度不高且无约束，可由高斯-牛顿(Gaussian-Newton)法求解上述非线性最小二乘估计问题。

对于非线性最小二乘问题，通常无法直接写出其导数形式(函数过于复杂)，因此求解非线性最小二乘问题时，不再去试图直接找到全局最小值，而是退而求其次通过不停的迭代计算寻找到函数的局部最小值(Local Minimizer)，并且一般认为该局部最小值能够使得我们目标函数取得最优解(最小值)。

因此，非线性最小二乘问题的目的为求解代价函数的最优解(局部最小值)使得函数的值最小，即：

x^*＝argmin_x{F(x)²} (1-8)

其中，

上式中，函数F(x)²为需要求解的代价函数(目标函数)，f(x)是由模型函数与测量值之差构成，x^*为代价函数的局部最小值，也是最终需要求解的值。

高斯-牛顿(Gaussian-Newton)算法是一种求解非线性最小二乘的简单算法，该算法的基本思想是将非线性函数F(x)进行一阶泰勒展开(此处展开的是函数F(x)而非代价函数)：

F(x+Δx)＝F(x)+J(x)Δx (1-10)

式中，I(x)为函数的雅克比矩阵，F(x)即函数的一阶导。

根据上文所述，需要求解合适的变量值Δx使得函数的值达到||F(x+Δx)‖²最小。为了实现这个目的可以依照前面的框架构建一个最小二乘问题，即：

通过该构建方式可以将通过x求解函数F(x)的最小值问题转换为通过Δx求解函数最小值的问题，同时目标函数也转换为

将目标函数展开有：

为了求解其极值需要对式(1-12)求导并令其等于零，即

2F(x)^TJ(x)+2J(x)^TΔx＝0 (1-13)

J(x)^TJ(x)Δx＝-J(x)^TF(x) (1-14)

由式(1-12)将能够得到一个关于Δx的线性方程组，称这个方程为高斯-牛顿方程。如果将J(x)看作为A、将F(x)看作为b，函数也可以写成：

A^TAΔx＝-A^Tb (1-15)

基于以上内容，可以得到高斯-牛顿(Gaussian-Newton)算法的执行步骤，即：

(1)给定初始值x₀；

(2)对于某次迭代k，求解其雅克比矩阵J(x_k)和误差F(x_k)；

(3)求解增量方程(1-14)；

(4)如果式(1-14)的解Δx足够小则停止；否则令x_k+1＝x_k+Δx_k，返回步骤(2)。

S104、根据等值参数辨识的结果，计算光伏电站向并网点注入的无功功率需求值。在上一步骤中，通过在线外部戴维南等值电路参数辨识方法来建立公共连接点(PCC)的电压-无功映射关系。即通过求解最小二乘估计问题，在线辨识得到光伏电站外部电路的戴维南等值参数E_t和X_t后，可以通过给定P_t和V_t求解得到Q_t，即得到t时刻光伏电站注入并网点的无功功率，P_t和V_t分别为调度下发的功率曲线和电压曲线。可以根据以下步骤计算t时刻无功功率需求值Q_t：

根据以下公式计算t时刻并网点电压V_t和t时刻估计得到的戴维南等值电势E_t之间的功率角δ：

根据以下公式计算t时刻无功功率需求值Q_t：

其中，P_t表示t时刻并网点输出的有功功率。

S106、根据所述无功功率需求值，并结合光伏电站内部多个无功功率源的可调裕度及出力情况，建立光伏电站内部的多源无功优化分配模型。在求解出光伏电站并网点需要提供的注入无功功率参考值后，需要计算并网点注入无功功率Q_t如何由光伏电站内的各种无功功率源协同产生，并且能够使得站内有功网损最小，光伏电站内部接线和装置位置示意图如图4所示，其中包括多个汇集于集电线的光伏发电单元及多条馈线，经箱变升压至35kV汇流母线，其上还接有无功补偿装置(SVG)及储能装置，最后由主变升压至110kV后送入电网。当光伏并网逆变器发出无功参与电压调节时，会增加光伏电站内部集电线路中功率流动，导致系统损耗增加。为保证光伏电站的经济运行，目标函数应设为站内有功损耗最小，多源无功优化分配模型可以根据以下目标函数建立：

其中，N_node为光伏电站内总的节点数，U_i、U_j为节点i、j处的电压幅值，G_ij和δ_ij分别为i-j支路的电导值和电压相角差。

上述目标函数的约束条件包括各节点的有功功率和无功功率平衡约束、光伏发电单元运行约束、公共连接点注入无功功率平衡、以及控制变量的不等式约束。

(1)等式约束条件

潮流方程，一般包括各节点的有功和无功平衡约束，具体方程式如下：

式中，P_Gi和Q_Gi表示节点i处注入的有功功率和无功功率；P_Li和Q_Li表示节点i处负荷的有功功率和无功功率；B_ij为i-j支路的电纳值。

光伏发电单元运行约束根据以下公式确定：

其中，S_PVS，i为第i组光伏发电单元的运行容量；P_PVS，i为第i组光伏发电单元输出的有功功率；Q_PVS，i为第i组光伏发电单元可利用的无功容量。

公共连接点注入无功功率平衡根据以下公式确定：

其中，n表示光伏电站内光伏发电单元的组数，Q_PV，i为第i组光伏发光单元的无功输出，Q_SVG为静止无功发生器的无功输出，Q_PCS为储能变流器的无功输出。

(2)不等式约束条件

光伏电站可以通过调节光伏并网逆变器、动态无功补偿装置(SVG)以及储能变流器(PCS)的无功输出对并网点电压进行控制，因此控制变量包括各组光伏发电单元无功输出Q_PV，i、动态无功补偿装置(SVG)无功输出Q_SVG以及储能变流器(PCS)无功输出Q_PCS，它们均为连续变量，且受到以下不等式约束：

其中，Q_PV，i为第i组光伏发光单元的无功输出，Q_SVG为静止无功发生器的无功输出，Q_PCS为储能变流器的无功输出，Q_PV，imax和Q_PV，imin分别表示第i组光伏发电单元无功出力的上限和下限；Q_SVG，max和Q_SVG，min分别表示静止无功发生器无功出力的上限和下限；Q_PCS，max和Q_PCS，min分别表示储能变流器无功出力的上限和下限。

其他状态变量不等式约束条件如下：

式中，U_imax和U_i，min分别为节点电压的上限和下限；P_PV，imax和P_PV，imin分别为光伏并网逆变器有功功率出力的上限和下限；P_PCS，max和P_PCS，min分别为储能变流器(PCS)有功功率出力的上限和下限。

S108、对所述多源无功优化分配模型求解，以得到光伏电站内部多个无功功率源无功最优分配结果。本发明实施例利用正余弦算法对多源无功优化分配模型求解。正余弦算法(Sine cosine algorithm，简称SCA)通过创建多个随机候选解，并使它们基于正弦和余弦的数学模型向外波动或向最优解的方向波动，利用多个随机变量和自适应变量来计算当前解所在位置，从而可以搜索空间中的不同区域，有效避免局部最优，具有结构简单、参数少、易于实现的特点。

正余弦优化算法的寻优过程可以分为两个阶段，在探索阶段，优化算法通过结合某随机解在所有随机解中快速寻找搜索空间中的可行域；到了开发阶段，随机解会逐渐发生变化，且随机解的变化速度会低于探索阶段的速度。在正余弦算法中，候选解首先会被随机初始化，然后会根据正弦或者余弦函数并结合随机因子来更新当前解在每一个维度上的值。具体的更新方程为：

式中，

为第t次迭代中当前解在第i个维度上的位置；r₂为0到2π的随机数；r₃为0到2之间的随机数；r₄为0到1的随机数；

表示在t次迭代时最优个体位置变量的第i维的位置。

式中，a是一个常数；t为当前迭代次数；T为最大迭代次数；参数r1表示下一个解的位置区域在当前解和最优解之内或者之外，较小的r1有助于增强算法的局部开发能力，较大的r₁则有助于提高算法的全局探索能力，同时r₁的值会随迭代次数逐渐减小，平衡了算法的局部开发和全局搜索的能力；r₂、r₃、r₄为随机因子，参数r₂定义了当前解朝向或者远离最优解有多远；参数r₃为最优解给出了一个随机权值，用于随机强调(r₃＞1)或者忽略(r₃＜1)最优解在定义候选解移动距离时的影响效果；参数r₄平等的切换正弦和余弦函数。在用于求解多源无功优化分配模型时，i表示维数，t表示当前迭代的次数，X_i为每个无功功率源输出的无功功率。

利用正余弦算法对多源无功优化分配模型求解，优化过程中的X为一个多维矩阵，每一维对应一个无功功率源，具体步骤如下：

S1081、初始化迭代次数T，初始候选解集(包含

和

)并随机设定各解的初始位置(根据式(2-5)的约束)，该初始候选解集是算法在约束条件内随机生成，初始化参数r₁、r₂等。

S1082、根据公式(2-7)计算所有解的适应度。

Step3：更新解(即Q)的位置，具体为：每次迭代与上一次迭代的Q_i做比较，若本次迭代Q_i对应的目标函数值小于上一次迭代对应的目标函数值，则用本次迭代的Q_i代替上一次迭代的Q_i，否则保留上一次迭代的Q_i。根据r₄的值选择相应的位置更新公式(即式(2-7))，更新候选解在每一维度上的位置，重新计算所有候选解的适应度值，从而得到每个解的适应度以及本次全局最优位置的适应度。

Step4：比较并更新全局最优解的位置。将更新后的每一个解的适应度值与全局最优解的适应度值进行比较，如果当前解的适应度值大于全局最优的适应值，则更新全局最优解的位置。

Step5：判断迭代次数T是否满足预设的最大迭代次数T_max，如果满足则输出最优解；否则，令T＝T+1，并重复上述各步骤。

本发明的实施例中，还提供了一种光伏电站内部多源无功最优分配装置，该分配装置500的构成框图如图5所示，包括：

等值参数辨识模块501，用于对光伏电站并网点系统侧外部电路进行等值参数辨识；

无功功率需求值计算模块502，用于根据等值参数辨识的结果，计算光伏电站向并网点注入的无功功率需求值；

模型建立模块503，用于根据所述无功功率需求值，并结合光伏电站内部各种无功资源的可调裕度及出力情况，建立光伏电站内部的多源无功优化分配模型；

模型求解模块504，用于对所述多源无功优化分配模型求解，以得到光伏电站内部多源无功最优分配结果。

本发明该实施例该装置中各模块功能的具体实现过程与本发明上述实施例中的分配方法各步骤相同，因此，此处将省略其重复描述。

综上所述，本发明实施例涉及一种光伏电站内部多源无功最优分配方法及装置，该方法包括：对光伏电站并网点系统侧外部电路进行等值参数辨识；根据等值参数辨识的结果，计算光伏电站向并网点注入的无功功率需求值；根据所述无功功率需求值，并结合光伏电站内部多个无功功率源的可调裕度及出力情况，建立光伏电站内部的多源无功优化分配模型；对所述多源无功优化分配模型求解，以得到光伏电站内部多个无功功率源无功最优分配结果。本发明实施例的技术方案，基于光伏电站自动电压无功控制(AVC)系统，从而得到目前站内各种无功功率源以及无功功率源的无功出力情况和可调裕度，根据规定原则，调整各无功源之间的无功出力顺序以及功率，达到无功功率在逆变器、动态无功补偿装置和储能装置之间的优化配合输出控制。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (9)

1.一种光伏电站内部多源无功最优分配方法，其特征在于，所述方法包括：

对光伏电站并网点系统侧外部电路进行等值参数辨识，所述等值参数辨识包括：

将光伏电站并网点系统侧外部电路等值为戴维南支路；

利用并网点功率和电压的采样历史数据计算该戴维南支路的参数E_t和X_t：

其中，E_t表示t时刻估计得到的戴维南等值电势，X_t表示t时刻估计得到的戴维南等值电抗，r_i＝V_t-i+X×Iq_t-i-E×cosδ_t-i，e_i＝X×Id_t-i-E×sinδ_t-i；V_t-i，Id_t-i，Iq_t-i分别表示t-i时刻并网点量测得到的电压幅值以及电流的实部和虚部；δ_t-i是戴维南支路内电势的相位；W_i为历史误差数据的权重；N为历史数据长度；X表示根据历史数据得到的戴维南等值电抗；E表示根据历史数据得到的戴维南等值电势；

根据等值参数辨识的结果，计算光伏电站向并网点注入的无功功率需求值；

根据所述无功功率需求值，并结合光伏电站内部多个无功功率源的可调裕度及出力情况，建立光伏电站内部的多源无功优化分配模型；

对所述多源无功优化分配模型求解，以得到光伏电站内部多个无功功率源无功最优分配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据以下步骤计算t时刻无功功率需求值Q_t：

根据以下公式计算t时刻并网点电压V_t和t时刻估计得到的戴维南等值电势E_t之间的功率角δ：

根据以下公式计算t时刻无功功率需求值Q_t：

其中，P_t表示t时刻并网点输出的有功功率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多源无功优化分配模型根据以下目标函数建立：

其中，N_node为光伏电站内总的节点数，U_i、U_j为节点i、j处的电压幅值，G_ij和δ_ij分别为i-j支路的电导值和电压相角差；

目标函数的约束条件包括各节点的有功功率和无功功率平衡约束、光伏发电单元运行约束、公共连接点注入无功功率平衡、以及控制变量的不等式约束。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述各节点的有功功率和无功功率平衡约束根据以下公式确定：

其中，P_Gi和Q_Gi表示节点i处注入的有功功率和无功功率；P_Li和Q_Li表示节点i处负荷的有功功率和无功功率；B_ij为i-j支路的电纳值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述光伏发电单元运行约束根据以下公式确定：

其中，S_PVS，i为第i组光伏发电单元的运行容量；P_PVS，i为第i组光伏发电单元输出的有功功率；Q_PVS，i为第i组光伏发电单元可利用的无功容量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述公共连接点注入无功功率平衡根据以下公式确定：

其中，n表示光伏电站内光伏发电单元的组数，Q_PV，i为第i组光伏发光单元的无功输出，Q_SVG为静止无功发生器的无功输出，Q_PCS为储能变流器的无功输出。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述控制变量的不等式约束根据以下公式确定：

其中，Q_PV，i为第i组光伏发光单元的无功输出，Q_SVG为静止无功发生器的无功输出，Q_PCS为储能变流器的无功输出，Q_PV，imax和Q_PV，imin分别表示第i组光伏发电单元无功出力的上限和下限；Q_SVG，max和Q_SVG，min分别表示静止无功发生器无功出力的上限和下限；Q_PCS，max和Q_PCS，min分别表示储能变流器无功出力的上限和下限。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，利用如下正余弦优化公式对所述多源无功优化分配模型求解：

其中，i表示维数，t表示当前迭代的次数，上述公式中的X_i为每个无功功率源输出的无功功率；

式中，

为第t次迭代中当前解在第i个维度上的位置；r₂、r₃、r₄为随机因子，r₂为0到2π的随机数；r₃为0到2之间的随机数；r₄为0到1的随机数；

表示在t次迭代时最优个体位置变量的第i维的位置；

其中，a是一个常数；t为当前迭代次数；T为最大迭代次数；r₁表示下一个解的位置区域在当前解和最优解之内或者之外。

9.一种光伏电站内部多源无功最优分配装置，其特征在于，包括：

等值参数辨识模块，用于对光伏电站并网点系统侧外部电路进行等值参数辨识，所述等值参数辨识包括：

将光伏电站并网点系统侧外部电路等值为戴维南支路；

利用并网点功率和电压的采样历史数据计算该戴维南支路的参数E_t和X_t：

其中，E_t表示t时刻估计得到的戴维南等值电势，X_t表示t时刻估计得到的戴维南等值电抗，r_i＝V_t-i+X×Iq_t-i-E×cosδ_t-i，e_i＝X×Id_t-i-E×sinδ_t-i；V_t-i，Id_t-i，Iq_t-i分别表示t-i时刻并网点量测得到的电压幅值以及电流的实部和虚部；δ_t-i是戴维南支路内电势的相位；W_i为历史误差数据的权重；N为历史数据长度；X表示根据历史数据得到的戴维南等值电抗；E表示根据历史数据得到的戴维南等值电势；

无功功率需求值计算模块，用于根据等值参数辨识的结果，计算光伏电站向并网点注入的无功功率需求值；

模型建立模块，用于根据所述无功功率需求值，并结合光伏电站内部各种无功资源的可调裕度及出力情况，建立光伏电站内部的多源无功优化分配模型；

模型求解模块，用于对所述多源无功优化分配模型求解，以得到光伏电站内部多源无功最优分配结果。

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