CN115513963A - 一种含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法 - Google Patents

一种含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法 Download PDF

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CN115513963A CN202211111267.9A CN202211111267A CN115513963A CN 115513963 A CN115513963 A CN 115513963A CN 202211111267 A CN202211111267 A CN 202211111267A CN 115513963 A CN115513963 A CN 115513963A
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Abstract

本发明涉及一种含分布式光伏配电网的集中‑就地无功协同控制方法，方法包括：基于智能算法的集中无功优化和基于本地信息的就地无功控制两种模式。通过边侧和端侧的两级分析计算，保留了集中控制和就地控制各自的优势，实现关键结果信息上送和治理决策上传下达等，最大限度地保证电压合格率和减少网损。

Description

一种含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法
技术领域
本发明涉及电力系统优化技术领域，特别是涉及一种含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法。
背景技术
当前，我国低压配电网户用光伏并网数量快速增长，并网容量也不断提高，其电能的就地消纳已经成为趋势。
用户光伏通常分散接入低压配电网的各节点，其并网功率若不能完全由本地负荷利用将会导致反向潮流和电压升高。户用光伏接入的比例越高，则反向潮流越显著，节点电压甚至会越上限，同时也会造成网损急剧增加。由于低压居民用户的负荷特性与光伏发电功率特性不一致，负荷高峰时段与光伏功率高峰时段不重叠，导致低压电网各节点电压变化明显，在白天光伏发电功率过剩时段将会出现过电压，而在夜间重负荷时段则会出现欠电压。按照GB/T12325—2008《电能质量供电电压偏差》的规定，低压配电网节点电压偏差应不高于标称电压的7％且不低于标称电压的10％。
电压波动显著是含高比例户用光伏低压配电网的另一特点。受太阳辐照强度、温度以及云层等因素影响，光伏并网功率会发生突变，从而导致节点电压明显波动；由于户用光伏产权属于用户，不受配电公司管辖，其随机接入或退出将进一步增加电网运行的不确定性，使得低压配电网电压越限和波动的风险加剧。GB/T12326—2008《电能质量电压波动和闪变》规定：对于随机性不规则的电压波动，低压配电网的限值是3％。
此外，台区整体容量小、超高渗透率的户用光伏本身的随机性、间歇性和波动性，造成配变过载、过电压、电压暂降、三相不平衡等问题更加突出，逆变器的谐波特性也给部分精密用户带来不良影响以及配电网保护误动作等等。相对于分布式电源的出力随气候和时空分布因素变化的剧烈的波动性和较强的突变性，电动汽车和储能等的协调变化幅度和速率较为缓和，可控性更好。然而这些新技术的应用使配电网无功电压特性变得更为复杂，具有范围广、变量多、维度高和变化频繁的特点。因此研究含高比例户用光伏低压配电网中的电压控制问题具有十分重要的价值和意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种针对大规模分布式新能源接入配电网场景的集中-就地无功协同控制方法，通过边侧和端侧的两级分析计算，实现关键结果信息上送和治理决策上传下达等，最大限度地保证电压合格率和减少网损。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种含分布式光伏配电网的集中- 就地无功协同控制方法，包括：
通过本地信息实现含分布式光伏配电网的无功就地控制；
通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制。
当通信系统完好、数据传输完整、配网模型准确时，含分布式光伏配电网处于无功电压双重控制方法体系中，首先采用所述无功就地控制，再通过所述无功集中控制进行集中优化。
所述通过低压配电台区信息和智能算法的无功集中控制具体为：
综合低压配电台区电压电流数据、剩余电流动作保护器的剩余电流值及运行状态、低压配电台区进出线开关状态、智能电容器投切状态信息，根据运行和控制的需要，动态地调整功率因数控制区间的宽度来改变智能电容器对优化计算的响应能力，优化智能电容器的控制精度；
通过日动作次数来判断智能电容器的动作频繁程度，在改善无功优化效果和减少智能电容器操作次数之间寻求平衡；
在避免设备频繁动作而闭锁或损坏的前提下，求解获得低压侧智能电容器的最佳控制策略，即输出结果为各无功补偿点的最佳功率因数值和可控DG、智能电容器的无功出力，通过通信网络将策略指令下发并自动执行。
所述通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制，具体为：获取关于低压配电台区的全局信息，基于所述全局信息对智能电容器和光伏逆变器的功率因数进行组合控制，实现对含分布式光伏配电网进行优化。
所述通过低压配电台区信息和智能算法的数学模型为：
Figure BDA0003843287750000021
其中，f()为目标函数，PLoss()为总有功损耗；h()为潮流等式约束；Vi为低压配电网第i个节点的电压，Vi min和Vi max分别为电压Vi的上下限；Ωn为低压配电网所有节点构成的集合；uC为低压侧电容器组投入组数向量，uC,m为第m组电容器投入组数，
Figure BDA0003843287750000031
和
Figure BDA0003843287750000032
分别为第m组电容器投入组数的上下限；ΩC为所有配变低压侧电容器构成的集合；λ为光伏逆变器的功率因数向量，λPV,k为第k个光伏逆变器的功率因数，
Figure BDA0003843287750000033
和
Figure BDA0003843287750000034
分别为功率因数λPV,k的上下限，ΩPV为光伏逆变器的功率因数构成的集合。
通过非劣排序遗传算法对所述数学模型进行求解。
所述通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制模式，需满足：
(1)用于存储智能算法的融合终端及通信系统处于正常工作状态、且无故障；
(2)数据传输信道畅通、且能正常采集数据及发送数据；
(3)计算所需数据信息完备、无缺漏、且能执行正常计算；
(4)数学模型计算结果收敛；
(5)当前处于“基于智能算法的集中无功优化模式”。
所述通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制模式的数据包括：
低压配电台区的节点拓扑关系数据，包括线路与节点的拓扑关系；
低压配电台区的节点信息数据，包括所有参与运算的节点信息，用于建立线路节点关系表；
低压配电台区的馈线首端数据，包括线路及各分布式光伏点的运行电压、有功功率和无功功率；
低压配电台区的线路数据，包括不同侧各自的节点名称、导线长度和导线型号；
低压配电台区的负荷数据，包括节点名、有功负荷值、无功负荷值、已投容量和未投容量。
所述通过本地信息实现含分布式光伏配电网的无功就地控制，具体为：
不依赖于线路拓扑及建模、不需要完整的全局数据、不需要通信系统，只需要根据无功补偿点或DG本地的电气信息，来判断低压配电网中节点当前的运行情况，采用综合控制方式，以功率因数为判断基础，并综合考虑系统中的无功缺额，投切智能电容器，从而有针对性地进行无功补偿和就地平衡。
所述通过本地信息实现含分布式光伏配电网的无功就地控制需满足：
电容器相应的功率因数区间为0.95＜PF＜0.99；
电容器的选择应当避免投切振荡；
若系统中存在故障，电容器停止投切；
当负载不平衡时进行分相补偿，实现三相的功率因数都在合理范围内。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种含分布式光伏配电网的集中- 就地无功协同控制装置，包括：
第一优化单元：用于通过本地信息实现含分布式光伏配电网的无功就地控制；
第二优化单元：用于通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法的步骤。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供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，实现上述含分布式光伏配电网的集中 -就地无功协同控制方法的步骤。
有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明提出的集中无功优化控制方法，是根据运行和控制的需要，动态地调整功率因数控制区间的宽度来改变无功补偿设备对优化计算的响应能力，优化无功补偿设备的控制精度，通过日动作次数来判断设备的动作频繁程度，在改善无功优化效果和减少设备操作次数之间寻求平衡，在避免设备频繁动作而闭锁或损坏的前提下，寻找可实现的最佳优化控制效果。本发明的双重控制方法中，默认首先采用速度更快的、不依赖于线路拓扑及建模，不需要完整的全局数据，也不需要必须可靠的通信系统，只需要本地的电气信息的就地无功控制模式，再通过全局信息的智能算法进行集中优化。
附图说明
图1是本发明实施方式的方法流程图；
图2是本发明实施方式的智能算法流程图；
图3是本发明实施方式的集中无功优化模式流程图；
图4是本发明实施方式的就地无功控制模式流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的实施方式涉及一种含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，如图 1所示，包括：
1、本实施方式提出一种含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同优化控制策略，即包括基于智能算法的集中无功优化和基于本地信息的就地无功控制两种模式。
2、本实施方式之一边端协同：当通信系统完好、数据传输完整、配网模型准确时，配电网处于无功电压双重控制方法体系中，默认首先采用速度更快的就地无功控制模式，再通过全局信息的智能算法进行集中优化。
3、本实施方式之二基于智能算法的集中无功优化模式。
基于嵌入在融合终端里的低压配电台区电能质量监测分析决策APP。综合低压配电台区电压电流数据、剩余电流动作保护器的剩余电流值及运行状态、低压配电台区进出线开关状态、智能电容器投切状态信息，根据运行和控制的需要，动态地调整功率因数控制区间的宽度来改变智能电容器对优化计算的响应能力，优化智能电容器的控制精度；
通过日动作次数来判断智能电容器的动作频繁程度，在改善无功优化效果和减少智能电容器操作次数之间寻求平衡；
在避免设备频繁动作而闭锁或损坏的前提下，求解获得低压侧智能电容器的最佳控制策略，即输出结果为各无功补偿点的最佳功率因数值和可控DG、智能电容器的无功出力，通过通信网络将策略指令下发并自动执行。
所述无功补偿设备包括但不限于：低压侧电容器以及光伏逆变器等具有无功调节功能的设备。
3.1含分布式光伏的集中无功优化数学模型
含光伏配电网的集中无功优化的数学模型的可以描述为：
Figure BDA0003843287750000061
其中，f()为目标函数，PLoss()为总有功损耗；h()为潮流等式约束；Vi为低压配电网第i个节点的电压，Vi min和Vi max分别为电压Vi的上下限；Ωn为低压配电网所有节点构成的集合；uC为低压侧电容器组投入组数向量，uC,m为第m组电容器投入组数，
Figure BDA0003843287750000062
和
Figure BDA0003843287750000063
分别为第m组电容器投入组数的上下限；ΩC为所有配变低压侧电容器构成的集合；λ为光伏逆变器的功率因数向量，λPV,k为第k个光伏逆变器的功率因数，
Figure BDA0003843287750000064
和
Figure BDA0003843287750000065
分别为功率因数λPV,k的上下限，ΩPV为光伏逆变器的功率因数构成的集合。
上述数学模型可以实现对线路上配变低压侧电容器以及光伏逆变器功率因数进行组合控制，在满足配电网电压和电流安全约束的前提下，追求低压配电网的总有功损耗最小，实现降损节能。
3.2调用智能算法服务并执行优化计算的判据需同时全部满足以下几点：
1)融合终端及通信系统处于正常工作状态，无故障报告；
2)数据传输信道畅通，可以正常采集数据及下发数据；
3)计算所需数据信息完备、无缺漏，可以执行正常计算；
4)软件计算结果收敛；
5)当前处于“集中无功优化控制模式”。
执行优化计算的数据主要包括台区的基础数据和测量断面数据。其中，基础数据为台区网架拓扑结构，电容器等设备的固定参数等，具有数据量大，更新频率低的特点；量测断面数据包含配电台区中节点线路、断路器等电压、电流信息，该部分数据量大，要求利用融合终端提供的模型数据服务，建立连接获取量测数据。
具体包括以下数据：
1)配电网节点拓扑关系数据。描述线路与节点的拓扑关系；
2)配电网节点信息数据。提供所有参与运算的节点信息，供建立线路节点关系表；
3)配电网馈线首端数据。需要提供的数据包括线路及各分布式光伏点的运行电压、有功功率、无功功率；
4)配电网线路数据。需要提供的数据包括i侧和j侧各自的节点名称、导线长度、导线型号；
5)负荷数据。需要提供的数据包括节点名、有功负荷值、无功负荷值、已投容量、未投容量。
3.3智能算法服务--基于非劣排序遗传算法，如图2所示，包括：
(1)编码：采用实数和整数编码混和的方式。控制变量中，各智能配电容按位置顺序采用实数编码，0代表不投切。
(2)个体适应度计算及适值分配：适应度函数是由目标函数变换而成的，将目标函数直接取作其适应度函数，通过非劣排序和拥挤距离排序实现。
(3)选择：采用精英策略和二元锦标赛相结合的选择算子，精英策略用于加快算法收敛速度和提高解的质量，它是将种群中秩最高的Pareto最优个体直接保留到下一代；二元锦标赛则是对种群中的个体随机组成一对，然后选择每对中秩较低的个体进入下一代，直到保存到下一代的个体数达到预先设定的数目为止。
(4)终止条件：①已达到指定的最大进化代数；②最优解集连续若干代都没有发生变化。以上两个条件只要满足其中一个则迭代终止。
(5)多目标：以各个节点电压不越限为约束，线路损耗最小、电压质量改善最大、可靠性改善最大等为目标。
4、本实施方式之三基于本地信息的就地无功控制模式。
其不依赖于线路拓扑及建模，不需要完整的全局数据，也不需要必须可靠的通信系统，只需要根据无功补偿点或DG本地的电气信息，就能判断该节点当前的运行情况，采用综合控制方式，以功率因数为判断基础，并综合考虑系统中的无功缺额，投切智能电容器，从而有针对性地进行无功补偿和就地平衡。
系统要求的补偿目标与原则如下；
①功率因数范围要求：0.95＜PF＜0.99，不能过补偿；
②合理性要求：选择合适容量的电容器，避免投切振荡；
③可靠性要求：若系统中存在故障，发出报警信号，停止投切；
④平衡性要求：负载不平衡时分相补偿，实现三相的功率因数都在合理范围内。
以下通过一个具体的实施方式进一步说明本发明：
8.1具体的无功优化算法要求包括以下几点：
1)融合终端各类数据采集要求如表所列：
数据 数据密度 采集频率
电量、电压、电流、功率因数、三相不平衡度等 1-5分钟 15分钟
重过载、低电压、三相不平衡越限等异常事件 实时 实时
户变关系 1-5分钟 15分钟
台区电气网络拓扑 1日 1日
实物ID 按需 按需
电容投切容量、电容投切状态 1分钟 15分钟
电容器告警/投切 实时 实时
2)计算对象为10条以上低压线路；
3)控制目标是在保障线路电压合格的前提下，追求配电网网损的最小化，并避免电容器的频繁投切；
4)分层协同综合治理策略生成时间不大于1分钟；
5)优化计算收敛率≥99.9％。
8.2基于融合终端的集中无功优化模式具体控制流程如图3所示：
融合终端实时掌握线路电压波动情况，调用智能算法服务并获取计算结果，得到低压侧电容器最佳投入组数，并通过通信网络将无功电压调度指令发送至低压侧电容器等无功电压控制设备自动执行。
1)按照低压线路拓扑及当前的运行方式建立计算模型；
2)定期采集线路上各智能端侧设备的负荷数据和各无功补偿点投入的补偿容量，形成计算的实时数据；
3)利用线路计算模型和实时数据进行实时的无功优化计算，计算返回值为优化后各个DG的无功出力和无功补偿点的最佳功率因数值；
4)以计算返回的最佳功率因数值为中点，分别加上和减去一个拓宽量形成对应无功补偿点的功率因数控制区间，并以此作为无功补偿设备投切判断依据；
5)统计每一天各无功补偿点无功补偿设备的投切次数，通过动态调整功率因数拓宽值来控制无功补偿设备投入的响应程度，避免设备频繁或反复投切，实现无功优化控制效果。
8.3就地无功控制模式具体控制流程如图4所示(以功率因数为判断基础，并综合考虑系统中的无功缺额)：
由于系统中的无功缺额及功率因数都是实时变化的，函数不断调用电容器投切控制程序，每次在程序入口处判断状态参数。补偿容量控制流程图如图4所示。
①首先判断功率因数的范围，若功率因数及无功功率等参数处于正常范围，则不改变状态参数并直接返回。当功率因数不在系统设定的范围内时，计算此时系统中的无功缺额 Qc；若Qc大于0，则系统处于欠补偿状态；若Qc小于0，则系统处于过补偿状态；主机根据所控制电容器组的不同容量，选取容量最为合适的电容器组投切。通常，为了延长电容器的使用寿命，避免反复投切，先投入容量较大的电容器组，再投容量较小的电容器组，以逐渐逼近系统中的无功缺额，不致于出现过补偿现象。
②完成一次投切之后会有投切延时；延时到后重新判断功率因数，进行和上次相同的投切动作，直至找不到合适的电容器或缺额小于最小电容容量，实现最优补偿。此时结束投切过程，状态参数赋值为0。功率因数和电压恢复到正常的水平。该程序的执行周期由延时时间(可人为设置)的长短来决定。其中，在静态补偿的过程中，电容器的投切有可能造成短时间内的电压波动，影响功率因数且不一定能够达到理想的补偿效果；故需设置投切延时，延迟内每次只能投切一组电容器。
本实施方式还涉及一种含分布式光伏配电网的优化控制装置，包括：
第一优化单元：用于通过本地信息实现含分布式光伏配电网的无功就地控制；
第二优化单元：用于通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制。
本发明的实施方式还涉及一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例所述含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法的步骤。
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。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
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。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (13)

1.一种含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，其特征在于，包括：
通过本地信息实现含分布式光伏配电网的无功就地控制；
通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制。
2.根据权利要求1所述的含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，其特征在于，所述含分布式光伏配电网处于无功电压双重控制方法体系中，首先采用所述无功就地控制，再进行所述无功集中优化控制。
3.根据权利要求1所述的含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，其特征在于，所述通过低压配电台区信息和智能算法的无功集中控制具体为：
综合低压配电台区电压电流数据、剩余电流动作保护器的剩余电流值及运行状态、低压配电台区进出线开关状态、智能电容器投切状态信息，根据运行和控制的需要，动态地调整功率因数控制区间的宽度来改变智能电容器对优化计算的响应能力，优化智能电容器的控制精度；
通过日动作次数来判断智能电容器的动作频繁程度，在改善无功优化效果和减少智能电容器操作次数之间寻求平衡；
在避免设备频繁动作而闭锁或损坏的前提下，求解获得低压侧智能电容器的最佳控制策略，即输出结果为各无功补偿点的最佳功率因数值和可控DG、智能电容器的无功出力，通过通信网络将策略指令下发并自动执行。
4.根据权利要求1所述的含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，其特征在于，所述通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制，具体为：获取关于低压配电台区的全局信息，基于所述全局信息对智能电容器和光伏逆变器的功率因数进行组合控制，实现对含分布式光伏配电网进行优化。
5.根据权利要求1所述的含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，其特征在于，所述通过低压配电台区信息和智能算法的数学模型为：
Figure FDA0003843287740000011
其中，f()为目标函数，PLoss()为总有功损耗；h()为潮流等式约束；Vi为低压配电网第i个节点的电压，Vi min和Vi max分别为电压Vi的上下限；Ωn为低压配电网所有节点构成的集合；uC为低压侧电容器组投入组数向量，uC,m为第m组电容器投入组数，
Figure FDA0003843287740000021
和
Figure FDA0003843287740000022
分别为第m组电容器投入组数的上下限；ΩC为所有配变低压侧电容器构成的集合；λ为光伏逆变器的功率因数向量，λPV,k为第k个光伏逆变器的功率因数，
Figure FDA0003843287740000023
和
Figure FDA0003843287740000024
分别为功率因数λPV,k的上下限，ΩPV为光伏逆变器的功率因数构成的集合。
6.根据权利要求4所述的含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，其特征在于，通过非劣排序遗传算法对所述数学模型进行求解。
7.根据权利要求4所述的含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，其特征在于，所述通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制模式，需满足：
(1)用于存储智能算法的融合终端及通信系统处于正常工作状态、且无故障；
(2)数据传输信道畅通、且能正常采集数据及发送数据；
(3)计算所需数据信息完备、无缺漏、且能执行正常计算；
(4)数学模型计算结果收敛；
(5)当前处于“基于智能算法的集中无功优化模式”。
8.根据权利要求4所述的含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，其特征在于，所述通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制模式的数据包括：
低压配电台区的节点拓扑关系数据，包括线路与节点的拓扑关系；
低压配电台区的节点信息数据，包括所有参与运算的节点信息，用于建立线路节点关系表；
低压配电台区的馈线首端数据，包括线路及各分布式光伏点的运行电压、有功功率和无功功率；
低压配电台区的线路数据，包括不同侧各自的节点名称、导线长度和导线型号；
低压配电台区的负荷数据，包括节点名、有功负荷值、无功负荷值、已投容量和未投容量。
9.根据权利要求1所述的含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，其特征在于，所述通过本地信息实现含分布式光伏配电网的无功就地控制，具体为：
不依赖于线路拓扑及建模、不需要完整的全局数据、不需要通信系统，只需要根据无功补偿点或DG本地的电气信息，来判断低压配电网中节点当前的运行情况，采用综合控制方式，以功率因数为判断基础，并综合考虑系统中的无功缺额，投切智能电容器，从而有针对性地进行无功补偿和就地平衡。
10.根据权利要求9所述的含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法，其特征在于，所述通过本地信息实现含分布式光伏配电网的无功就地控制需满足：
电容器相应的功率因数区间为0.95＜PF＜0.99；
电容器的选择应当避免投切振荡；
若系统中存在故障，电容器停止投切；
当负载不平衡时进行分相补偿，实现三相的功率因数都在合理范围内。
11.一种含分布式光伏配电网的优化控制装置，其特征在于，包括：
第一优化单元：用于通过本地信息实现含分布式光伏配电网的无功就地控制；
第二优化单元：用于通过低压配电台区信息和智能算法实现含分布式光伏配电网的无功集中控制。
12.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至10中任一项所述含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法的步骤。
13.一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，实现如权利要求1至10中任一项所述含分布式光伏配电网的集中-就地无功协同控制方法的步骤。
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