CN116865286A - 无功分区划分方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

无功分区划分方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开一种无功分区划分方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个粒子对应的原始邻域粒子；根据每个粒子对应的原始邻域粒子以及每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。即本申请的方案，使得区域内的无功功率可以实现本地补偿，保证系统的稳定运行，并可以更好的协调多种可调资源与负荷需求之间的关系，提高资源的利用率。

Description

无功分区划分方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及电网分区技术，尤其涉及一种无功分区划分方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
近年来，随着新能源渗透率的不断增加，传统火电机组开机也在不断减少，电网运行模式正发生着改变，对于电压的控制难度加大。因此，利用风电、光伏、储能等多类型可调资源参与电网无功电压协调控制，充分发挥多类型可调资源的无功调节能力，提高区域电网的无功储备水平，对电网安全稳定运行具有重要意义。
传统无功电压控制通常在规划周期内凭借调度人员经验进行，分区方案较为保守，无功分区方法的主观性较强，求解校验过程较为繁琐，需人为调整部分电网节点，且未能考虑风电、光伏、储能等多类型资源的无功调节能力。
发明内容
本申请提供一种无功分区划分方法、装置、电子设备及存储介质，以解决电网分区方法保守、求解过程较为繁琐，且未能考虑风电、光伏、储能等多类型资源的无功调节能力的问题。
第一方面，本申请提供一种无功分区划分方法，所述方法包括：
确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，所述无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；
将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个所述粒子对应的原始邻域粒子；
根据每个所述粒子对应的原始邻域粒子以及所述每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。
第二方面，本申请提供了一种无功分区划分装置，包括：
指标确定模块，用于确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，所述无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；
算法运用模块，用于将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个所述粒子对应的原始邻域粒子；
分区确定模块，用于根据每个所述粒子对应的原始邻域粒子以及所述每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。
第三方面，本申请还提供了一种电子设备，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程序时实现如本申请中任一所述的无功分区划分方法。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请中任一所述的无功分区划分方法。
本申请的方案，确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个粒子对应的原始邻域粒子；根据每个粒子对应的原始邻域粒子以及每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。即本申请的方案，能够通过运用最小生成树算法得到原始邻域粒子，并结合计算得到的无功储备指标，利用粒子群算法确定出待划分区域中电网节点的无功分区，减少了用户的主观判断过程，同时使得区域内的无功功率可以实现本地补偿，保证系统的稳定运行。并且，考虑到了多种无功储备类别，可以更好的协调可调资源与负荷需求之间的关系，提高资源的利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1是本申请提供的无功分区划分方法的一个流程示意图；
图2a是本申请提供的无功分区划分方法的一个算法流程示意图；
图2b是本申请提供的无功分区划分方法的一个示例性分区结果图；
图3是本申请提供的无功分区划分装置的一个结构示意图；
图4是本申请提供的电子设备的另一个结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
图1是本申请提供的无功分区划分方法的一个流程示意图，该方法可以由本申请提供的无功分区划分装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现。在一个具体的实施例中，该装置可以集成在电子设备中，电子设备可以为计算机，以下实施例将以该装置集成在电子设备中为例进行说明。参考图1，该方法具体可以包括如下步骤：
步骤101，确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标。
其中，无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者。
具体的，在电网稳态场景下，在电网的待划分区域中，确定每个电网节点的无功储备指标，无功储备指标的确定可以避免大量无功功率流动造成的能量损耗和电压降落。
可选地，无功储备指标包括无功平衡指标或者无功储备评价指标。
具体的，在分区原则中，理想状态是各区域内的无功就地平衡，避免大量无功功率流动造成的能量损耗和电压降落。而衡量无功平衡水平的标准就是无功平衡指标。一个区域内可以包括一个或多个电网节点，因此区域k也可以表示电网节点，而区域k内的无功平衡指标可以通过公式1确定。
其中，为区域k内的无功平衡指标，/>为区域k内的电源无功出力，/>为区域k内的无功负荷需求。
根据无功分区原则，电网系统实际运行时各区域内应有至少10％至15％的无功储备，以防止区域内因无功电量不足而发生电压崩溃。而衡量无功储备水平的标准就是无功储备评价指标。区域k内的无功储备评价指标可以通过公式2确定。
其中，为区域k内的无功储备评价指标，/>为区域k内的最大电源无功出力。
可选地，计算电网节点的无功储备。
其中，无功储备包括：风电场无功储备、分布式光伏无功储备和储能系统无功储备中的至少一者。
具体的，在电网稳态场景下，可以通过计算得到电网节点的风电场无功储备、分布式光伏无功储备和储能系统无功储备中的至少一者。
可选地，根据风电场中风电机组组数和风电机组为电网节点提供的无功容量，确定电网节点的风电场无功储备。
具体的，接入电网中的风电场由多个风电机组组成，示例地，可以由双馈风电机组成。电网节点的风电场无功储备可以通过公式3确定。
QW＝nQg，ii＝1，2，…，n 公式3
其中QW为电网节点的风电场无功储备；Qg，i为第i台风电机组提供的无功容量；n为该风电场内的风电机组组数。
可选地，根据光伏系统中光伏无功调节范围上限和光伏系统在电网节点处的无功功率，计算得到电网节点的分布式光伏无功储备。
具体的，电网节点的光伏系统无功储备可以通过公式4确定。
其中PPV，j和QPV，j分别为电网节点j处注入的光伏系统的有功和无功功率；QPV，max，j为电网节点j处光伏系统的无功调节范围上限；QPV，res，j为电网节点j处光伏系统的无功储备；SPV，j为电网节点j处的光伏系统的逆变器容量。
可选地，根据储能系统在电网节点内注入的储能有功功率和储能无功功率，计算得到电网节点的储能系统无功储备。
具体的，储能系统无功储备可以通过公式5确定。
其中PESS，j为储能系统在电网节点j处注入的有功功率，PESS，max，j为有功功率上限；QESS，j为电网节点j处储能系统可注入的无功出力，QESS，max，j为无功出力上限；QESS，res，j为电网节点j处储能系统的无功储备；SESS，max，j为电网节点j处储能系统逆变器的最大视在功率。
可选地，根据电网节点的无功储备计算得到电网节点的无功平衡指标或者无功储备评价指标。
具体的，在公式1与公式2中，区域k内的电源无功出力和最大电源无功出力均可以通过计算电网节点的无功储备得到，因此，可以根据电网节点的无功储备计算得到电网节点的无功平衡指标或者无功储备评价指标。
步骤102，将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个粒子对应的原始邻域粒子。
具体的，根据待划分区域中电网节点的分布，如电网节点的位置关系、电网节点间的距离等，对应作为粒子群中的粒子的位置，得到粒子群的分布情况。接着运用最小生成树算法，通过计算粒子之间边的权重，得到各边上权值之和最小的任意两顶点均相邻接的图，即为最小生成树。得到最小生成树后，可以根据最小生成树确定每个粒子对应的原始邻域粒子。其中，将每个粒子视为图中的一个顶点,记为vi(i∈{1,2,3,…,N})，每两个粒子通过一条带有权重的边进行连接，第i个和第j个粒子的边的权重可以通过公式6确定。
其中，wi，j表示第i个粒子和第j个粒子的边的权重，D为种群所在的维度空间即粒子的数量，xi，d和xj，d分别表示第i个粒子和第j个粒子的位置。
步骤103，根据每个粒子对应的原始邻域粒子以及每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。
具体的，根据每个粒子对应的原始邻域粒子以及每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法确定最优邻域粒子，在得到最优邻域粒子后，再次根据最小生成树算法，得到电网节点对应的粒子间的连接关系，再根据粒子间的连接关系确定待划分区域中电网节点的无功分区。
本申请的方案，确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个粒子对应的原始邻域粒子；根据每个粒子对应的原始邻域粒子以及每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。即本申请的方案，能够通过运用最小生成树算法得到原始邻域粒子，并结合计算得到的无功储备指标，利用粒子群算法确定出待划分区域中电网节点的无功分区，减少了用户的主观判断过程，同时使得区域内的无功功率可以实现本地补偿，保证系统的稳定运行。并且，考虑到了多种无功储备类别，可以更好的协调可调资源与负荷需求之间的关系，提高资源的利用率。
图2a是本申请提供的无功分区划分方法的另一流程示意图。本实施例在图1所示实施例及各种可选的实现方案的基础上，对如何利用粒子群算法确定待划分区域中电网节点的无功分区进行详细说明。如图2a所示，该方法可以包括如下步骤：
步骤201，针对每个粒子，根据粒子对应的原始邻域粒子的适应度函数，确定粒子对应的最优邻域粒子。
具体的，针对粒子群中的每一个粒子，都有一个或多个原始邻域粒子，根据粒子对应的原始邻域粒子的适应度函数，确定该粒子对应的最优邻域粒子。其中，适应度函数为粒子群算法中确定最优邻域粒子的函数。
可选地，根据原始邻域粒子对应的电网节点的无功平衡指标以及无功储备评价指标，确定原始邻域粒子的适应度函数。
具体的，可以将原始邻域粒子对应的电网节点的无功平衡指标以及无功储备评价指标进行加权求和，得到原始邻域粒子的适应度函数。
可选地，将对应的适应度函数最大的原始邻域粒子确定为粒子对应的最优邻域粒子。
具体的，在得到的一个或多个原始邻域粒子的适应度函数中，选取适应度函数最大的原始邻域粒子，作为粒子对应的最优邻域粒子。
步骤202，根据粒子对应的最优邻域粒子的适应度函数以及粒子的无功储备指标，运用粒子群算法，确定粒子迭代后的位置。
具体的，适应度函数为粒子群算法中的全局最优，粒子的无功储备指标为粒子群算法中的个体最优，即根据粒子群算法中的全局最优和个体最优，运用粒子群算法，确定粒子迭代后的位置。
可选地，根据粒子对应的最优邻域粒子的适应度函数以及粒子的无功储备指标，运用粒子群算法，确定粒子的运动速度。
具体的，在粒子群算法中，由N个粒子组成的种群在D维的决策空间中以速度V从当前位置X进行迭代寻优，在第t+1次迭代,第i个粒子的运动速度Vi(t+1)可以通过公式7确定。
Vi(t+1)＝W·Vi(t)+C1·rand·(pbesti(t)-Xi(t))
+C2·rand·(nbesti(t)-Xi(t))公式7其中，W是惯性权重,C1、C2表示学习因子,rand为[0,1]内的随机变量。pbesti(t)和nbesti(t)分别为第t次迭代中第i个粒子的个体最优和全局最优。Vi(t)为在第t次迭代,第i个粒子的运动速度，Xi(t)为在第t次迭代,第i个粒子的位置。
可选地，根据粒子的运动速度以及粒子上一次迭代后的位置，确定粒子迭代后的位置。
具体的，在第t+1次迭代,第i个粒子迭代后的位置Xi(t+1)可以通过公式8确定。
Xi(t+1)＝Vi(t+1)+Xi(t)公式8
步骤203，根据粒子迭代后的位置，运用最小生成树算法，得到每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重。
具体的，在得到粒子迭代后的位置后，再次运用最小生成树算法，根据粒子位置生成最小生成树，得到新的每个粒子与其他粒子的连接关系，以及每个粒子与其他粒子相连接的边的权重。
进一步地，粒子的重复迭代有迭代结束条件，示例地，迭代结束条件可以是达到迭代次数或达到迭代时长等。若不满足迭代结束条件，则执行步骤204。若满足迭代结束条件，则执行步骤205。
步骤204，根据每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重，确定每个粒子对应的新的原始邻域粒子，返回执行步骤201。
具体的，在不满足迭代结束条件时，继续运用粒子群算法进行迭代，根据每个粒子与其他粒子的连接关系以及粒子之间边的权重，生成新的最小生成树，从而确定每个粒子对应的新的原始邻域粒子，返回步骤201。
步骤205，根据每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重，确定待划分区域中电网节点的无功分区。
具体的，在满足迭代结束条件时，根据每个粒子与其他粒子的连接关系以及粒子之间边的权重，生成新的最小生成树，进而确定待划分区域中电网节点的无功分区。
可选地，针对每个粒子，若粒子与第一粒子之间的权重大于或者等于预设权重阈值，则确定粒子对应的电网节点与第一粒子对应的电网节点处于同一无功分区。
其中，第一粒子为与粒子具有连接关系的任一粒子。
具体的，针对每个粒子，计算粒子与其他与粒子具有连接关系的任一粒子之间边的权重。当粒子与第一粒子之间的权重大于或者等于预设权重阈值时，确定粒子与第一粒子的耦合度大于或者等于预设耦合度值，则将粒子与第一粒子确定为同一分区，并确定粒子对应的电网节点与第一粒子对应的电网节点处于同一无功分区。
可选地，针对每个粒子，若粒子与第二粒子之间的权重小于预设权重阈值，则确定粒子对应的电网节点与第二粒子对应的电网节点处于不同无功分区。
其中，第二粒子为与粒子具有连接关系的任一粒子。
具体的，当粒子与第二粒子之间的权重小于预设权重阈值时，确定粒子与第二粒子的耦合度小于预设耦合度值，则将粒子与第二粒子确定为不同分区，并确定粒子对应的电网节点与第二粒子对应的电网节点处于不同无功分区。
进一步地，若粒子与第一粒子位于同一分区，与第二粒子位于不同分区，但第一粒子与第二粒子位于同一分区，则比较粒子与第一粒子之间的权重和第一粒子与第二粒子之间的权重的大小。若粒子与第一粒子之间的权重大于第一粒子与第二粒子之间的权重，则粒子与第一粒子位于同一分区，第一粒子与第二粒子位于不同分区。若粒子与第一粒子之间的权重小于第一粒子与第二粒子之间的权重，则粒子与第一粒子位于不同分区，第一粒子与第二粒子位于同一分区。若粒子与第一粒子之间的权重等于第一粒子与第二粒子之间的权重，则粒子与第一粒子、第二粒子均位于同一分区。
示例性的，图2b是本申请提供的无功分区划分方法的一个示例性分区结果图。其中，分区1的电网节点37中加入了200MW的风电场，分区2的电网节点39中加入了200MW的风电场，分区3中的电网节点32和电网节点33中加入了200MW的光伏系统，分区4的电网节点35装设储能系统，储能系统额定容量为100kW·h，额定功率为100kW，放电深度可达80％。该分区结果可以保证区域内的无功功率实现本地补偿，保证系统稳定运行，能够更好的协调好可调资源与负荷需求之间的关系，最大化的利用资源。
应该理解的是，虽然图2a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，图2a中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子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，这些子步骤或者阶段的执行顺序可以不必依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本申请的方案，对利用粒子群算法确定电网节点中的无功分区进行了详细说明，确定了适应度函数，并通过适应度函数确定粒子的迭代速度与位置，进而得到最终的粒子间的连接关系与权重，根据最终的粒子间的连接关系与却权重，确定出待划分区域中电网节点的无功分区。通过适应度函数的确定，提高了选择最优邻域粒子的准确性，并减少了运算量。而根据最终的粒子间的连接关系与却权重，确定出待划分区域中电网节点的无功分区，进一步完善了分区方法，得到更稳定的分区方法，进一步提高了资源的利用率。
图3是本申请提供的无功分区划分装置的一个结构示意图，该装置适用于执行本申请提供的无功分区划分方法，如图3所示，该装置具体可以包括：
指标确定模块301，用于确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，所述无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；
算法运用模块302，用于将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个所述粒子对应的原始邻域粒子；
分区确定模块303，用于根据每个所述粒子对应的原始邻域粒子以及所述每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。
一实施例中，分区确定模块303具体用于：
针对每个粒子，根据所述粒子对应的原始邻域粒子的适应度函数，确定所述粒子对应的最优邻域粒子；
根据所述粒子对应的最优邻域粒子的适应度函数以及所述粒子的无功储备指标，运用粒子群算法，确定所述粒子迭代后的位置；
根据所述粒子迭代后的位置，运用最小生成树算法，得到每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重；
若不满足迭代结束条件，则根据每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重，确定每个所述粒子对应的新的原始邻域粒子，返回执行“针对每个粒子，根据所述粒子对应的原始邻域粒子的适应度函数，确定所述粒子对应的最优邻域粒子”的步骤；
若满足迭代结束条件，则根据每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重，确定待划分区域中电网节点的无功分区。
一实施例中，分区确定模块303所述根据所述粒子对应的最优邻域粒子的适应度函数以及所述粒子的无功储备指标，运用粒子群算法，确定所述粒子迭代后的位置，包括：
根据所述粒子对应的最优邻域粒子的适应度函数以及所述粒子的无功储备指标，运用粒子群算法，确定所述粒子的运动速度；
根据所述粒子的运动速度以及所述粒子上一次迭代后的位置，确定粒子迭代后的位置。
一实施例中，分区确定模块303所述根据所述粒子对应的原始邻域粒子的适应度函数，确定所述粒子对应的最优邻域粒子，包括：
根据所述原始邻域粒子对应的电网节点的无功平衡指标以及无功储备评价指标，确定所述原始邻域粒子的适应度函数；
将对应的适应度函数最大的原始邻域粒子确定为所述粒子对应的最优邻域粒子。
一实施例中，分区确定模块303所述根据每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重，确定待划分区域中电网节点的无功分区，包括：
针对每个粒子，若所述粒子与第一粒子之间的权重大于或者等于预设权重阈值，则确定所述粒子对应的电网节点与所述第一粒子对应的电网节点处于同一无功分区；其中，所述第一粒子为与所述粒子具有连接关系的任一粒子；
针对每个粒子，若所述粒子与第二粒子之间的权重小于预设权重阈值，则确定所述粒子对应的电网节点与所述第二粒子对应的电网节点处于不同无功分区；其中，所述第二粒子为与所述粒子具有连接关系的任一粒子。
一实施例中，所述无功储备指标包括：无功平衡指标或者无功储备评价指标；
指标确定模块301具体用于：
计算所述电网节点的无功储备；其中，所述无功储备包括：风电场无功储备、分布式光伏无功储备和储能系统无功储备中的至少一者；
根据所述电网节点的无功储备计算得到所述电网节点的无功平衡指标或者无功储备评价指标。
一实施例中，指标确定模块301所述计算所述电网节点的无功储备，包括以下至少一种：
根据风电场中风电机组组数和所述风电机组为所述电网节点提供的无功容量，确定所述电网节点的风电场无功储备；
根据光伏系统中光伏无功调节范围上限和所述光伏系统在所述电网节点处的无功功率，计算得到所述电网节点的分布式光伏无功储备；
根据储能系统在所述电网节点内注入的储能有功功率和储能无功功率，计算得到所述电网节点的储能系统无功储备。
本领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述功能模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请的装置，确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个粒子对应的原始邻域粒子；根据每个粒子对应的原始邻域粒子以及每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。即本申请的方案，能够通过运用最小生成树算法得到原始邻域粒子，并结合计算得到的无功储备指标，利用粒子群算法确定出待划分区域中电网节点的无功分区，减少了用户的主观判断过程，同时使得区域内的无功功率可以实现本地补偿，保证系统的稳定运行。并且，考虑到了多种无功储备类别，可以更好的协调可调资源与负荷需求之间的关系，提高资源的利用率。
本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一实施例提供的无功分区划分方法。
本申请还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例提供的无功分区划分方法。
下面参考图4，其示出了适于用来实现本申请的电子设备的计算机系统400的结构示意图。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元(CPU)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还存储有计算机系统400操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
以下部件连接至I/O接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的存储部分408；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。
特别地，根据本申请公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)401执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请中所涉及到的模块和/或单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块和/或单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括指标确定模块、算法运用模块和分区确定模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：
确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个粒子对应的原始邻域粒子；根据每个粒子对应的原始邻域粒子以及每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。
根据本申请的技术方案，确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个粒子对应的原始邻域粒子；根据每个粒子对应的原始邻域粒子以及每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。即本申请的方案，能够通过运用最小生成树算法得到原始邻域粒子，并结合计算得到的无功储备指标，利用粒子群算法确定出待划分区域中电网节点的无功分区，减少了用户的主观判断过程，同时使得区域内的无功功率可以实现本地补偿，保证系统的稳定运行。并且，考虑到了多种无功储备类别，可以更好的协调可调资源与负荷需求之间的关系，提高资源的利用率。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无功分区划分方法，其特征在于，所述方法包括：
确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，所述无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；
将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个所述粒子对应的原始邻域粒子；
根据每个所述粒子对应的原始邻域粒子以及所述每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述粒子对应的原始邻域粒子以及所述每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区，包括：
针对每个粒子，根据所述粒子对应的原始邻域粒子的适应度函数，确定所述粒子对应的最优邻域粒子；
根据所述粒子对应的最优邻域粒子的适应度函数以及所述粒子的无功储备指标，运用粒子群算法，确定所述粒子迭代后的位置；
根据所述粒子迭代后的位置，运用最小生成树算法，得到每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重；
若不满足迭代结束条件，则根据每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重，确定每个所述粒子对应的新的原始邻域粒子，返回执行“针对每个粒子，根据所述粒子对应的原始邻域粒子的适应度函数，确定所述粒子对应的最优邻域粒子”的步骤；
若满足迭代结束条件，则根据每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重，确定待划分区域中电网节点的无功分区。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述粒子对应的最优邻域粒子的适应度函数以及所述粒子的无功储备指标，运用粒子群算法，确定所述粒子迭代后的位置，包括：
根据所述粒子对应的最优邻域粒子的适应度函数以及所述粒子的无功储备指标，运用粒子群算法，确定所述粒子的运动速度；
根据所述粒子的运动速度以及所述粒子上一次迭代后的位置，确定粒子迭代后的位置。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述粒子对应的原始邻域粒子的适应度函数，确定所述粒子对应的最优邻域粒子，包括：
根据所述原始邻域粒子对应的电网节点的无功平衡指标以及无功储备评价指标，确定所述原始邻域粒子的适应度函数；
将对应的适应度函数最大的原始邻域粒子确定为所述粒子对应的最优邻域粒子。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个粒子与其他粒子的连接关系以及权重，确定待划分区域中电网节点的无功分区，包括：
针对每个粒子，若所述粒子与第一粒子之间的权重大于或者等于预设权重阈值，则确定所述粒子对应的电网节点与所述第一粒子对应的电网节点处于同一无功分区；其中，所述第一粒子为与所述粒子具有连接关系的任一粒子；
针对每个粒子，若所述粒子与第二粒子之间的权重小于预设权重阈值，则确定所述粒子对应的电网节点与所述第二粒子对应的电网节点处于不同无功分区；其中，所述第二粒子为与所述粒子具有连接关系的任一粒子。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无功储备指标包括：无功平衡指标或者无功储备评价指标；
所述确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标，包括：
计算所述电网节点的无功储备；其中，所述无功储备包括：风电场无功储备、分布式光伏无功储备和储能系统无功储备中的至少一者；
根据所述电网节点的无功储备计算得到所述电网节点的无功平衡指标或者无功储备评价指标。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算所述电网节点的无功储备，包括以下至少一种：
根据风电场中风电机组组数和所述风电机组为所述电网节点提供的无功容量，确定所述电网节点的风电场无功储备；
根据光伏系统中光伏无功调节范围上限和所述光伏系统在所述电网节点处的无功功率，计算得到所述电网节点的分布式光伏无功储备；
根据储能系统在所述电网节点内注入的储能有功功率和储能无功功率，计算得到所述电网节点的储能系统无功储备。
8.一种无功分区划分装置，其特征在于，包括：
指标确定模块，用于确定待划分区域中每个电网节点的无功储备指标；其中，所述无功储备指标包括风电场无功储备指标、分布式光伏无功储备指标和储能系统无功储备指标中的至少一者；
算法运用模块，用于将待划分区域中电网节点的分布作为粒子群中的粒子的位置，运用最小生成树算法，得到每个所述粒子对应的原始邻域粒子；
分区确定模块，用于根据每个所述粒子对应的原始邻域粒子以及所述每个粒子对应的电网节点的无功储备指标，利用粒子群算法，确定待划分区域中电网节点的无功分区。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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程序时实现如权利要求1至7中任一所述的无功分区划分方法。
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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的无功分区划分方法。
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