CN117096962B - 考虑光伏的电网动态无功补偿优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种考虑光伏的电网动态无功补偿优化方法及系统，涉及电网技术领域，包括将所述目标电网中分布式光伏电源作为电网节点，获取所述电网节点的有功功率变化量以及无功功率变化量，构建所述电网节点的灵敏度矩阵，基于所述电网节点以及所述灵敏度矩阵结合贪婪算法对所述电网节点进行节点分区；确定第一目标函数、第一约束条件、第二目标函数以及第二约束条件，通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解，确定无功补偿优化方案。

Description

考虑光伏的电网动态无功补偿优化方法及系统
技术领域
本发明涉及电网技术，尤其涉及一种考虑光伏的电网动态无功补偿优化方法及系统。
背景技术
光伏发电依靠电力电子元件将直流电转换为交流电送入大系统中，其运行控制特性完全决定于电力电子逆变器，无传统电机的旋转惯量和阻尼特性，这就减弱了电网应对大干扰的能力，导致暂稳裕度下降；且在目前的实际运行中，光伏电站的控制一般设置为恒功率因数方式，不具备对无功进行调节的能力。
伴随着光伏出力的不断提高，接入点会逐渐增加向公网输送的有功功率，将导致系统无功损耗增加、局部电网电压下降，若系统无功和备用配置不足，在光伏出力突然增加或系统发生较大扰动时不能及时对电网进行无功支撑，会发生电压越限的问题，极端情况下还会发生光伏电站大规模脱网事故，从而再次冲击电网的稳定运行。
CN113824158A，一种光伏电网无功补偿管理方法及系统，公开了逆变器、无功功率检测装置和无功调节装置；所述逆变器通过所述无功功率检测装置电性连接于外部电网，所述无功调节装置分别通信连接于所述无功功率检测装置和所述逆变器；本发明提出的光伏电网无功补偿管理方法控制光伏逆变器输出特定的无功功率数值，从而实现实时控制光伏逆变器提供用户侧本地负载所需要的无功功率，从而利用光伏逆变器实现高精度动态无功功率补偿，保证用户侧本地负载的功率因数不会偏低。
CN113961866A，一种基于光伏电站并网无功补偿装置容量的计算方法及装置，公开了获取光伏电站实际使用时的相关数据参数，然后基于所述光伏电站实际使用时的相关数据参数，获取光伏电站并入电网的无功功率、光伏电站无功输出对电网电压影响因子以及光伏电站的无功补偿装置对电网电压影响因子，最后基于光伏电站实际使用时的相关数据参数、光伏电站并入电网的无功功率、光伏电站无功输出对电网电压影响因子以及光伏电站的无功补偿装置对电网电压影响因子，获取光伏电站并网需增加的无功补偿装置容量。
现有技术的无功补偿方法，往往只是从单一方面考虑无功补偿优化，但是实际应用中，电网是一个复杂且庞大的系统，所涉及到的影响因素非常多，单从一个目标来考虑是难以实现优化方案的。
发明内容
本发明实施例提供一种考虑光伏的电网动态无功补偿优化方法及系统，能够至少解决现有技术中部分问题，也即解决现有技术从单一方面考虑无功补偿优化的问题。
本发明实施例的第一方面，
提供一种考虑光伏的电网动态无功补偿优化方法，包括：
将所述目标电网中分布式光伏电源作为电网节点，获取所述电网节点的有功功率变化量以及无功功率变化量，构建所述电网节点的灵敏度矩阵，基于所述电网节点以及所述灵敏度矩阵结合贪婪算法对所述电网节点进行节点分区；
确定进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及电压安全限值，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数，并设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件；
确定进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，结合各个电网节点中电器的调节成本，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数，并设置与所述第二目标函数相匹配的第二约束条件；
基于所述第一目标函数以及所述第一约束条件，以及所述第二目标函数以及所述第二约束条件，通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解，确定无功补偿优化方案。
在一种可选的实施方式中，
所述基于所述电网节点以及所述灵敏度矩阵结合贪婪算法对所述电网节点进行节点分区包括：
根据所述目标电网中任意两个电网节点的连接边数量，以及所述目标电网中所有电网节点的连接边总数，结合所述任意两个电网节点的灵敏度矩阵，确定任意两个电网节点的邻接值；
遍历所述目标电网中所有电网节点，确定每一个电网节点与其他电网节点的邻接值，将所述目标电网中邻接值最大的两个电网节点划分在同一个分区；
将所述目标电网中所有电网节点进行分区划分，直至任意电网节点与其他电网节点的邻接值为零时，完成对所述电网节点的分区划分。
在一种可选的实施方式中，
确定进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及电压安全限值，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数，并设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件包括：
根据所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值，以及所述进行节点分区后各个分区中电网节点的最优运行电压，确定所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压偏移值；
根据所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及所述电压安全限值，确定所述进行节点分区后各个分区中电压越限的电网节点数量；
结合所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值、所述电压偏移值以及电压越限的电网节点数量和所述目标电网中所有电网节点的数量，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数；
基于所述进行节点分区后各个分区中电网节点的有功输出、无功输出以及逆变器的容量，设置分布式光伏电源的无功输出约束；以及基于电抗器的可投入组数、电抗器的总投入无功输出，以及电抗器的无功容量，设置目标电网的并联电抗器的无功约束。
在一种可选的实施方式中，
所述构建第一目标函数如下公式所示：
；
；
其中，U over 表示电压越限量，T、K分别表示控制总时长以及目标电网中所有电网节点的数量，N over 表示目标电网中电压越限的电网节点数量，表示时刻t第i个电网节点的电压安全限值的标幺值，/>表示时刻t第i个电网节点的电压值；
U offset 表示电压偏移值，表示当前电网节点偏离最优电压运行点的程度，反映当前电网节点的电压运行经济状态，表示时刻t第i个电网节点的最优运行电压；
所述设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件包括：
设置分布式光伏电源的无功输出约束：
；
；
；
其中，Q PV 表示光伏无功输出，、/>分别表示光伏无功输出的下限和上限，S inv 表示光伏逆变器的容量，P pv 表示光伏的有功输出；
设置目标电网的并联电抗器的无功约束：
；
；
；
其中，表示节点i处t时刻电抗器可投入组数，/>、/>分别表示节点i处电抗器可投入组数的上限及下限，/>表示节点i处电抗器可投入组数的最大调节次数，/>表示节点i处并联电抗器的总投入无功功率，Q i,0 表示节点i处并联电抗器的无功容量。
在一种可选的实施方式中，
所述确定进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，结合各个电网节点中电器的调节成本，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数，并设置与所述第二目标函数相匹配的第二约束条件包括：
根据进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，以及当前时刻目标电网对应的电价，确定网络损失对应的第一费用；
根据进行节点分区后各个分区中电网节点中电容器设备无功容量的调节成本以及进行节点分区后各个分区中电网节点中电容器设备的数量，确定第二费用；
结合所述第一费用和所述第二费用，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数；
根据所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值，以及任意两个节点的导纳、电纳和电压相位差，设置第二约束条件。
在一种可选的实施方式中，
所述构建第二目标函数如下公式所示：
；
其中，COST表示所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用，T、L分别表示控制总时长以及进行节点分区后各个分区中电网节点中电容器设备的数量，p r 表示t时刻的电价，表示调控时间，P loss,t 表示t时刻的网络损失，N j 表示进行无功容量调节的电容器设备的数量，/>表示电容器设备无功容量的调节成本；
所述设置第二约束条件如下公式所示：
；
其中，表示电网节点对应的潮流约束，K表示目标电网中所有电网节点的数量，U i,t 、U j,t 分别表示时刻t第i个电网节点的电压值以及时刻t第j个电网节点的电压值，G i,j 、B i,j 、/>分别表示导纳、电纳和电压相位差。
在一种可选的实施方式中，
所述通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解包括：
将所述第一目标函数以及所述第二目标函数待求解的参数作为所述多目标优化算法的粒子，随机初始化所述粒子的位置和速度；
根据所述多目标优化算法的适应度函数，确定各个粒子对应的适应度值，并将所述适应度值存储在外部档案中，根据轮盘赌算法从所述外部档案中将适应度值最高的粒子的位置作为初步最优位置；
结合惯性权重动态调整策略，动态更新所述粒子的位置和速度，重新计算更新后粒子的适应度值，并且从外部档案中删除不满足存储要求的适应度值，重新选取适应度值最高的粒子，重复迭代直至满足终止条件，完成对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解。
本发明实施例的第二方面，
提供一种考虑光伏的电网动态无功补偿优化系统，包括：
第一单元，用于将所述目标电网中分布式光伏电源作为电网节点，获取所述电网节点的有功功率变化量以及无功功率变化量，构建所述电网节点的灵敏度矩阵，基于所述电网节点以及所述灵敏度矩阵结合贪婪算法对所述电网节点进行节点分区；
第二单元，用于确定进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及电压安全限值，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数，并设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件；
第三单元，用于确定进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，结合各个电网节点中电器的调节成本，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数，并设置与所述第二目标函数相匹配的第二约束条件；
第四单元，用于基于所述第一目标函数以及所述第一约束条件，以及所述第二目标函数以及所述第二约束条件，通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解，确定无功补偿优化方案。
本发明实施例的第三方面，
提供一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。
本发明实施例的第四方面，
提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。
本发明实施例的有益效果可以参考具体实施方式中技术特征对应的效果，在此不再赘述。
附图说明
图1为本发明实施例考虑光伏的电网动态无功补偿优化方法的流程示意图；
图2为本发明实施例考虑光伏的电网动态无功补偿优化系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1为本发明实施例考虑光伏的电网动态无功补偿优化方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：
S101. 将所述目标电网中分布式光伏电源作为电网节点，获取所述电网节点的有功功率变化量以及无功功率变化量，构建所述电网节点的灵敏度矩阵，基于所述电网节点以及所述灵敏度矩阵结合贪婪算法对所述电网节点进行节点分区；
在一种可选的实施方式中，
所述基于所述电网节点以及所述灵敏度矩阵结合贪婪算法对所述电网节点进行节点分区包括：
根据所述目标电网中任意两个电网节点的连接边数量，以及所述目标电网中所有电网节点的连接边总数，结合所述任意两个电网节点的灵敏度矩阵，确定任意两个电网节点的邻接值；
遍历所述目标电网中所有电网节点，确定每一个电网节点与其他电网节点的邻接值，将所述目标电网中邻接值最大的两个电网节点划分在同一个分区；
将所述目标电网中所有电网节点进行分区划分，直至任意电网节点与其他电网节点的邻接值为零时，完成对所述电网节点的分区划分。
示例性地，在实际应用中，电网是一个庞大且复杂的系统，为了能够高效进行管理，可以将电网进行分区，将电网划分为多个区域，当某个区域出现问题时，可以更容易地控制和隔离故障，避免故障扩散到整个系统；分区可以使系统更加灵活，更快地适应变化的电力需求和供应；分布式能源的增加，分区可以更好地集成这些能源，减少能源输送的距离，提高能源利用效率。
可选地，可以将电网中分布式光伏电源作为电网节点，并且根据电网节点的有功功率变化量以及无功功率变化量，构建所述电网节点的灵敏度矩阵，其中，构建所述电网节点的灵敏度矩阵可以如下公式所示：
；
其中，S表示灵敏度矩阵，、/>分别表示有功功率变化量和无功功率变化量，V表示电网节点电压，P、Q分别表示电网节点的有功功率和无功功率，L mn 表示电网节点m和n的空间距离。
灵敏度矩阵可以衡量电网节点的电压变化受系统有功和无功变化的影响程度，在对电网节点进行节点分区的过程中，引入灵敏度矩阵有助于减少不同区域之间的电力变化传递，通过将相互影响较大的节点划分到同一区域，可以减少扰动从一个区域传播到另一个区域的可能性，从而增强电力系统的稳定性；灵敏度矩阵捕捉了电力系统的关联性，使得节点分区更能够适应电力系统的实际特性，可以帮助确保分区的有效性和可行性。
贪梦算法是一种更快速的寻优算法，其核心思想是通过每一步选择当前的最优解，使得算法最后获得全局的最优解或是接近最优解的解。贪婪算法没有固定的算法框架，是一种求最优解的思想，可使得最优解的寻找过程中无需穷举所有的可能解。
为了提高运算效率，可以将目标电网中分布式光伏电源作为电网节点，结合图论的思想，对目标电网进行分区划分，具体地，可以根据所述目标电网中任意两个电网节点的连接边数量，以及所述目标电网中所有电网节点的连接边总数，结合所述任意两个电网节点的灵敏度矩阵，确定任意两个电网节点的邻接值。
在一种可选的实施方式中，确定任意两个电网节点的邻接值可以如下公式所示：
；
其中，N b 表示任意两个电网节点的邻接值，K表示目标电网中所有电网节点的数量，M ck 、M T 分别表示第k个电网节点与其他节点的连接边数量M c 以及所述目标电网中所有电网节点的连接边总数。
通过遍历所述目标电网中所有电网节点，确定每一个电网节点与其他电网节点的邻接值，将所述目标电网中邻接值最大的两个电网节点划分在同一个分区，其中，任意两个节点的邻接值用于指示两个节点划分为同一个分区的耦合性，邻接值越大的，耦合性越高，说明两个节点划分在同一分区电气联系紧密，电网节点的潮流变化不会对其他区域节点电压造成较大的影响。
将所述目标电网中所有电网节点进行分区划分，直至任意电网节点与其他电网节点的邻接值为零时，完成对所述电网节点的分区划分。
将高关联度的节点划分到同一分区，有助于增强每个分区内节点的关联性，从而减少扰动的传播，提高电网的稳定性和可靠性；通过迭代的方式，该方案逐步将节点分配到分区中，确保分区内节点的关联度较高，这有助于保持分区的合理性和稳定性。
S102. 确定进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及电压安全限值，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数，并设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件；
示例性地，光伏系统主要特性有：出力会伴随光照强度发生间歇随机波动；电源是无转动惯量的静止元件；受换流设备的制约，整体抗扰动能力差。光伏系统的这些特性将导致电网系统运行状况在大规模光伏电站接入后对电力运行、潮流流向、稳定控制等方面产生影响。
大规模光伏电站由于存在各级变压器以及输电线路等无功损耗装置，所以其接入电网运行会引起并网点电压超限的有关问题。因此光伏电站并网运行时需要结合无功补偿装置进行并网点电压的灵活调节，降低大规模光伏电站并网时的电网电压稳定性问题。
随着光伏电源装机容量的提高，也越来越多分布式光伏电源并入配电网，使的配电网原有的结构发生改变，电网稳定运行将面临巨大的挑战。原始配电网为无源网络，且功率流向单一，当分布式光伏接入后，配电网的拓扑结构由辐射状变化为弱环网，其运行、控制方式以及继电保护装置的配置等都发生巨大的改变。其中当分布式电源发电量过大，其并网点注入功率大于负荷可消纳功率，造成潮流逆流，带来电压越限问题。
其中，电压越限是指电力系统中电压的某种属性（通常是电压幅值）超出了预定的合理范围或标准限制。电力系统的稳定运行需要保持恒定的电压水平，如果电压超出了正常范围，可能会导致各种问题，包括设备故障、能源浪费、系统不稳定甚至导致停电等情况。
因此，本申请以目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数，并设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件，维持电力系统的稳定运行。
在一种可选的实施方式中，
确定进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及电压安全限值，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数，并设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件包括：
根据所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值，以及所述进行节点分区后各个分区中电网节点的最优运行电压，确定所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压偏移值；
根据所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及所述电压安全限值，确定所述进行节点分区后各个分区中电压越限的电网节点数量；
结合所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值、所述电压偏移值以及电压越限的电网节点数量和所述目标电网中所有电网节点的数量，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数；
示例性地，在电力系统中，每个电网节点的电压值应当保持在一定的安全范围内，以确保电力系统的稳定运行，最优运行电压指的是电力系统在分区后，节点的电压值达到安全限值并尽可能接近设定的标准运行电压。
电压偏移值是指电网节点的实际电压与其最优运行电压之间的差异。负数表示节点电压低于最优值，正数表示节点电压高于最优值，电压偏移值的控制是为了维持节点电压在合理范围内，减少电压越限情况。
在进行节点分区后，每个分区中的电网节点的电压值都应该在电压安全限值范围内。电压越限数量是指电压值超出安全限值的节点数量，越限数量越少表示电力系统运行得越稳定。
在一种可选的实施方式中，
所述构建第一目标函数如下公式所示：
；
；
其中，U over 表示电压越限量，T、K分别表示控制总时长以及目标电网中所有电网节点的数量，N over 表示目标电网中电压越限的电网节点数量，表示时刻t第i个电网节点的电压安全限值的标幺值，/>表示时刻t第i个电网节点的电压值；
U offset 表示电压偏移值，表示当前电网节点偏离最优电压运行点的程度，反映当前电网节点的电压运行经济状态，表示时刻t第i个电网节点的最优运行电压。
其中，电压标幺值是一种用于描述电压大小的标准化表示方法，常用于电力系统的分析、计算和比较。这种标准化方法可以使不同电压等级的系统进行比较时更加方便，因为它消除了单位和尺度的差异。具体来说，电压标幺值是指将实际电压除以基准电压（通常是系统的名义电压或基准电压），然后用无量纲比例来表示。
基于所述进行节点分区后各个分区中电网节点的有功输出、无功输出以及逆变器的容量，设置分布式光伏电源的无功输出约束；以及基于电抗器的可投入组数、电抗器的总投入无功输出，以及电抗器的无功容量，设置目标电网的并联电抗器的无功约束。
目前大部分电网现有的无功补偿设备不能满足电网调压的需求，需要挖掘分布式光伏的无功潜力进行调压。分布式光伏的无功输出能力主要由光伏发电的有功功率及光伏逆变器的容量共同决定，
在一种可选的实施方式中，
基于所述进行节点分区后各个分区中电网节点的有功输出、无功输出以及逆变器的容量，设置分布式光伏电源的无功输出约束；
设置分布式光伏电源的无功输出约束：
；
；
；
其中，Q PV 表示光伏无功输出，、/>分别表示光伏无功输出的下限和上限，S inv 表示光伏逆变器的容量，P pv 表示光伏的有功输出；
在电力系统中，并联电容器和电抗器是用来调整电力系统的无功功率的设备。无功功率在电力系统中是非常重要的，它与电压稳定性和能量传输有关。无功功率是交流电力系统中除了有功功率（实际功率）之外的另一种功率，它在传输过程中并不做实际的功，但在维持电压稳定性和传输能量方面具有重要作用。尽管并联电容器和电抗器有助于管理无功功率，但它们也可能引发问题。当并联电容器投入电力系统时，它们可以在某些情况下引起电压上升，因为它们导致了额外的无功功率注入，从而影响电压稳定性。类似地，电抗器的并联可能导致电压下降，因为它们吸收一部分无功功率。为了确保电力系统的稳定运行，需要对并联电容器和电抗器的投入进行约束，以防止电压越限等问题。实际应用中，无功补偿中电抗器的作用远大于电容器，因此本申请实施例主要设置电抗器的无功约束。
在一种可选的实施方式中，
设置目标电网的并联电抗器的无功约束：
；
；
；
其中，表示节点i处t时刻电抗器可投入组数，/>、/>分别表示节点i处电抗器可投入组数的上限及下限，/>表示节点i处电抗器可投入组数的最大调节次数，/>表示节点i处并联电抗器的总投入无功功率，Q i,0 表示节点i处并联电抗器的无功容量。
S103. 确定进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，结合各个电网节点中电器的调节成本，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数，并设置与所述第二目标函数相匹配的第二约束条件；
当电网参与调压后，电压偏差问题仍存在时，需要协调控制传统调压设备和高性能调压设备提供无功补偿，因此，可根据电网参与调压后的无功需求，建立以无功补偿装置的相关费用最小化为目标的第二目标函数。其中，网损费用和调节费用主要与无功补偿装置的运行情况和补偿效果有关，但是，受电网时变特性的影响，电网每个时段投入的电容器容量和 D-STATCOM 容 量各不相同，进而影响着每个时段产生的网损费用和补偿装置调节费用。
在一种可选的实施方式中，
所述确定进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，结合各个电网节点中电器的调节成本，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数，并设置与所述第二目标函数相匹配的第二约束条件包括：
根据进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，以及当前时刻目标电网对应的电价，确定网络损失对应的第一费用；
根据进行节点分区后各个分区中电网节点中电容器设备无功容量的调节成本以及进行节点分区后各个分区中电网节点中电容器设备的数量，确定第二费用；
结合所述第一费用和所述第二费用，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数；
根据所述进行节点分区后各个分区中电网节点的无功输出，以及相邻节点的导纳、电纳和电压相位差，设置第二约束条件。
在一种可选的实施方式中，
所述构建第二目标函数如下公式所示：
；
其中，COST表示所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用，T、L分别表示控制总时长以及进行节点分区后各个分区中电网节点中电容器设备的数量，p r 表示t时刻的电价，表示调控时间，P loss,t 表示t时刻的网络损失，N j 表示进行无功容量调节的电容器设备的数量，/>表示电容器设备无功容量的调节成本；
在一种可选的实施方式中，
所述设置第二约束条件如下公式所示：
；
其中，表示电网节点对应的潮流约束，K表示目标电网中所有电网节点的数量，U i,t 、U j,t 分别表示时刻t第i个电网节点的电压值以及时刻t第j个电网节点的电压值，G i,j 、B i,j 、/>分别表示导纳、电纳和电压相位差。
S104. 基于所述第一目标函数以及所述第一约束条件，以及所述第二目标函数以及所述第二约束条件，通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解，确定无功补偿优化方案。
示例性地，本申请实施例的多目标优化算法可以是基于改进的粒子群算法构建，本申请的多目标优化算法在传统粒子群算法的基础上，通过结合惯性权重动态调整策略，动态更新粒子的位置和速度，能够有效避免传统粒子群算法早熟收敛的缺陷。
实际应用中，第一目标函数和第二目标函数的求解是一个多目标求解的问题，通过传统的求解方式，不仅难以计算出想要的结果，而且所消耗的计算资源非常庞大，而多目标优化算法能够有效解决此问题。以第一目标函数为例，实际应用过程中，为了实现电压越限量最小的目标，需要确定无功补偿装置的容量、光伏的有功输出和无功输出等多个指标，因此将待求解的参数转换为多目标优化算法的粒子，并通过求解粒子的最优位置，也即确定粒子的最优解确定待求解参数的值。
在一种可选的实施方式中，
所述通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解包括：
将所述第一目标函数以及所述第二目标函数待求解的参数作为所述多目标优化算法的粒子，随机初始化所述粒子的位置和速度；
根据所述多目标优化算法的适应度函数，确定各个粒子对应的适应度值，并将所述适应度值存储在外部档案中，根据轮盘赌算法从所述外部档案中将适应度值最高的粒子的位置作为初步最优位置；
结合惯性权重动态调整策略，动态更新所述粒子的位置和速度，重新计算更新后粒子的适应度值，并且从外部档案中删除不满足存储要求的适应度值，重新选取适应度值最高的粒子，重复迭代直至满足终止条件，完成对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解。
示例性地，将所述第一目标函数以及所述第二目标函数待求解的参数初始化为一群随机粒子，即获取一组随机解，然后通过迭代计算适应度值寻求最优解，在每一次迭代过程中，粒子通过跟踪历史的个体本身极值和种群极值不断更新自己，计算出粒子新的位置和速度，如此重复，直到达到最大迭代次数，迭代终止。
其中，当有多个目标需要同时优化时，可以使用多目标适应度函数，这可以通过综合多个目标函数值来定义，或者使用帕累托最优解的概念，常见的方法包括加权和法、非支配排序等，具体适应度函数可以参考现有的粒子群算法，本申请实施例在此不再赘述。
在一种可选的实施方式中，
在迭代优化所述粒子群中粒子的速度和位置过程中，还可以进行自适应判定，其中，自适应判定可以包括：
；
其中，Z(pbest i )表示对局部最优值进行自适应判定，D表示粒子的数量，H表示外部档案规模，表示第d次迭代时第i个粒子的速度，pbest i 表示第i个粒子对应的局部最优值。
当粒子出现越界问题时，传统方法是将粒子位置强制转化为边界位置，但若在边界附近存在局部最优解，则会导致部分粒子容易向边界聚集，从而使种群陷入局部最优，本申请对越界的粒子的处理方式为重新初始化，速度越界的情况同理。
其中，寻找最优解过程停滞包括多次迭代过程中局部最优解与全局最优解相同，则可以对粒子群中粒子的速度和位置进行变异操作，其中，变异操作可以包括对当前粒子的速度和位置进行随机变异，改变其值，重新进行迭代更新，提高种群的丰富度。
实际应用中，多目标求解算法往往面临局部最优解和全局最优解确定的问题，多目标优化里通常存在多个最优个体，存在无法比较粒子优劣从而选择出个体最佳的情况，导致粒子在迭代中迅速陷入局部最优的情况。
根据所述适应度函数建立适应网格空间，将所述适应网格空间均分为多个子网格，基于所述多个子网格对应的适应度值通过轮盘赌选择算法确定目标粒子，将所述目标粒子的位置和速度作为初始最优解，结合粒子越界集合，以所述外部档案规模为限，将向边界聚集的粒子重新初始化，不仅能够增加种群多样性，还能够有效解决算法陷入局部最优解的问题。
其中，根据适应度函数建立适应网格空间，可以参考MOPSO理论，本申请在此不再赘述。利用网格的适应度值使用轮盘赌选择算法选择网格，即适应度值越大的网格越容易被选中，再从该网格中随机选取一个粒子，将该粒子的位置和速度作为初始最优解。
惯性权重体现了粒子在本次迭代时候的速度受到上次迭代速率影响的程度，它使粒子保持运动惯性，能够对未知新的区域进行探索，因此，选择合适的惯性权重来兼顾全局寻优能力和局部寻优能力尤为重要。现有的算法中惯性系数一般都采用单一的调整方法，例如设置为定值或者线性递减的惯性权重，这种单一的惯性权重调节方法不能很好的兼顾算法的局部寻优能力和全局寻优能力。
本申请动态调整惯性权重如下公式所示：
；
其中，w表示惯性权重，w end 、w 0 分别表示结束惯性权重和初始惯性权重，h表示调整系数，e表示迭代次数，e max 表示最大迭代次数。
在搜索初期，惯性权重系数会越快接近结束惯性权重值，算法便陷入局部搜索，反之，当调整系数的值较大时，在寻优初期由于惯性权重系数的值比较大，算法全局搜索性能较强。随着迭代次数增加，在寻优后期算法的局部寻优能力强。
使用外部档案存取的方式存取算法在迭代过程中寻到的最优解。在每次迭代的过程中更新外部粒子群来提高算法的运行速度，如果外部档案中存入新的粒子，需要判断种群中的粒子数是否超过预设的种群规模，超过则将其中适应度最小的粒子剔出外部档案。
初始化粒子群，随机设置粒子的初始速度与位置，并将改粒子的初始位置设置为最优位置，初始化外部档案。计算各个粒子目标函数，将非支配解储存在外部档案中。通过适应度函数计算外部档案中粒子的适应度，并采用轮盘赌方法从外部档案中选取全局最优位置。
迭代计算适应度函数，更新外部档案，通过判断新粒子与外部档案中的粒子的关系来决定是否继续迭代，如果新粒子被外部档案中粒子支配，则将粒子存储在外部档案中，否则继续迭代。选择外部档案中的优秀个体，选择新的最优解继续迭代，产生新的种群，重复迭代直至满足终止条件，完成对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解。
本发明实施例的第二方面，
提供一种考虑光伏的电网动态无功补偿优化系统，图2为本发明实施例考虑光伏的电网动态无功补偿优化系统的结构示意图，包括：
第一单元，用于将所述目标电网中分布式光伏电源作为电网节点，获取所述电网节点的有功功率变化量以及无功功率变化量，构建所述电网节点的灵敏度矩阵，基于所述电网节点以及所述灵敏度矩阵结合贪婪算法对所述电网节点进行节点分区；
第二单元，用于确定进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及电压安全限值，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数，并设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件；
第三单元，用于确定进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，结合各个电网节点中电器的调节成本，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数，并设置与所述第二目标函数相匹配的第二约束条件；
第四单元，用于基于所述第一目标函数以及所述第一约束条件，以及所述第二目标函数以及所述第二约束条件，通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解，确定无功补偿优化方案。
本发明实施例的第三方面，
提供一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。
本发明实施例的第四方面，
提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。
本发明可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (7)

1.一种考虑光伏的电网动态无功补偿优化方法，其特征在于，包括：
将目标电网中分布式光伏电源作为电网节点，获取所述电网节点的有功功率变化量以及无功功率变化量，构建所述电网节点的灵敏度矩阵，基于所述电网节点以及所述灵敏度矩阵结合贪婪算法对所述电网节点进行节点分区；
确定任意两个电网节点的邻接值如下公式所示：
；
其中，N b 表示任意两个电网节点的邻接值，K表示目标电网中所有电网节点的数量，M ck 、M T 分别表示第k个电网节点与其他节点的连接边数量M c 以及所述目标电网中所有电网节点的连接边总数；
根据电网节点的有功功率变化量以及无功功率变化量，构建所述电网节点的灵敏度矩阵：
；
其中，S表示灵敏度矩阵，、/>分别表示有功功率变化量和无功功率变化量，V表示电网节点电压，P、Q分别表示电网节点的有功功率和无功功率，L mn 表示电网节点m和n的空间距离；
确定进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及电压安全限值，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数，并设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件；
确定进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，结合各个电网节点中电器的调节成本，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数，并设置与所述第二目标函数相匹配的第二约束条件；
基于所述第一目标函数以及所述第一约束条件，以及所述第二目标函数以及所述第二约束条件，通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解，确定无功补偿优化方案；
所述基于所述电网节点以及所述灵敏度矩阵结合贪婪算法对所述电网节点进行节点分区包括：
根据所述目标电网中任意两个电网节点的连接边数量，以及所述目标电网中所有电网节点的连接边总数，结合所述任意两个电网节点的灵敏度矩阵，确定任意两个电网节点的邻接值；
遍历所述目标电网中所有电网节点，确定每一个电网节点与其他电网节点的邻接值，将所述目标电网中邻接值最大的两个电网节点划分在同一个分区；
将所述目标电网中所有电网节点进行分区划分，直至任意电网节点与其他电网节点的邻接值为零时，完成对所述电网节点的分区划分；
确定进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及电压安全限值，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数，并设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件包括：
根据所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值，以及所述进行节点分区后各个分区中电网节点的最优运行电压，确定所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压偏移值；
根据所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及所述电压安全限值，确定所述进行节点分区后各个分区中电压越限的电网节点数量；
结合所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值、所述电压偏移值以及电压越限的电网节点数量和所述目标电网中所有电网节点的数量，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数；
基于所述进行节点分区后各个分区中电网节点的有功输出、无功输出以及逆变器的容量，设置分布式光伏电源的无功输出约束；以及基于电抗器的可投入组数、电抗器的总投入无功输出，以及电抗器的无功容量，设置目标电网的并联电抗器的无功约束；
所述构建第一目标函数如下公式所示：
；
；
其中，U over 表示电压越限量，T、K分别表示控制总时长以及目标电网中所有电网节点的数量，N over 表示目标电网中电压越限的电网节点数量，表示时刻t第i个电网节点的电压安全限值的标幺值，/>表示时刻t第i个电网节点的电压值；
U offset 表示电压偏移值，表示当前电网节点偏离最优电压运行点的程度，反映当前电网节点的电压运行经济状态，表示时刻t第i个电网节点的最优运行电压；
所述设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件包括：
设置分布式光伏电源的无功输出约束：
；
；
；
其中，Q PV 表示光伏无功输出，、/>分别表示光伏无功输出的下限和上限，S inv 表示光伏逆变器的容量，P pv 表示光伏的有功输出；
设置目标电网的并联电抗器的无功约束：
；
；
；
其中，表示节点i处t时刻电抗器可投入组数，/>、/>分别表示节点i处电抗器可投入组数的上限及下限，/>表示节点i处电抗器可投入组数的最大调节次数，/>表示节点i处并联电抗器的总投入无功功率，Q i,0 表示节点i处并联电抗器的无功容量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，结合各个电网节点中电器的调节成本，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数，并设置与所述第二目标函数相匹配的第二约束条件包括：
根据进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，以及当前时刻目标电网对应的电价，确定网络损失对应的第一费用；
根据进行节点分区后各个分区中电网节点中电容器设备无功容量的调节成本以及进行节点分区后各个分区中电网节点中电容器设备的数量，确定第二费用；
结合所述第一费用和所述第二费用，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数；
根据所述进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值，以及任意两个节点的导纳、电纳和电压相位差，设置第二约束条件。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建第二目标函数如下公式所示：
；
其中，COST表示所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用，T、L分别表示控制总时长以及进行节点分区后各个分区中电网节点中电容器设备的数量，p r 表示t时刻的电价，表示调控时间，P loss,t 表示t时刻的网络损失，N j 表示进行无功容量调节的电容器设备的数量，/>表示电容器设备无功容量的调节成本；
所述设置第二约束条件如下公式所示：
；
其中，表示电网节点对应的潮流约束，K表示目标电网中所有电网节点的数量，U i,t 、U j,t 分别表示时刻t第i个电网节点的电压值以及时刻t第j个电网节点的电压值，G i,j 、B i,j 、分别表示导纳、电纳和电压相位差。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解包括：
将所述第一目标函数以及所述第二目标函数的待求解的参数作为所述多目标优化算法的粒子，随机初始化所述粒子的位置和速度；
根据所述多目标优化算法的适应度函数，确定各个粒子对应的适应度值，并将所述适应度值存储在外部档案中，根据轮盘赌算法从所述外部档案中将适应度值最高的粒子的位置作为初始最优位置；
结合惯性权重动态调整策略，动态更新所述粒子的位置和速度，重新计算更新后粒子的适应度值，并且从外部档案中删除不满足存储要求的适应度值，重新选取适应度值最高的粒子，更新初始最优位置，重复迭代直至满足终止条件，完成对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解。
5.一种考虑光伏的电网动态无功补偿优化系统，用于实现前述权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，包括：
第一单元，用于将目标电网中分布式光伏电源作为电网节点，获取所述电网节点的有功功率变化量以及无功功率变化量，构建所述电网节点的灵敏度矩阵，基于所述电网节点以及所述灵敏度矩阵结合贪婪算法对所述电网节点进行节点分区；
第二单元，用于确定进行节点分区后各个分区中电网节点的电压值以及电压安全限值，以所述目标电网的分区中各个电网节点的电压越限量最小为目标，构建第一目标函数，并设置与所述第一目标函数相匹配的第一约束条件；
第三单元，用于确定进行节点分区后各个分区中电网节点的网络损失，结合各个电网节点中电器的调节成本，以所述目标电网的分区中各个电网节点的维护费用最低为目标，构建第二目标函数，并设置与所述第二目标函数相匹配的第二约束条件；
第四单元，用于基于所述第一目标函数以及所述第一约束条件，以及所述第二目标函数以及所述第二约束条件，通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解，确定无功补偿优化方案。
6.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至4中任意一项所述的方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117612145B (zh) * 2023-12-15 2024-06-21 上海青翼工业软件有限公司 一种零件自动加工方法、装置、计算机设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113224769A (zh) * 2021-02-20 2021-08-06 北京交通大学 考虑光伏多状态调节的多时间尺度配电网电压优化方法
CN114024338A (zh) * 2021-11-25 2022-02-08 华北电力大学 一种大规模风电汇集电网分相潮流优化方法及系统
KR20220126446A (ko) * 2021-03-09 2022-09-16 한국전기연구원 전압조정기기의 동작 횟수 저감을 위한 협조 전압 제어 방법 및 그 장치
CN115577852A (zh) * 2022-11-03 2023-01-06 华北电力科学院有限责任公司 基于集群划分的配电网分布式储能选址定容双层优化方法
CN115986847A (zh) * 2022-12-16 2023-04-18 贵州电网有限责任公司 一种含高比例分布式光伏配电网的分区方法
CN116388262A (zh) * 2023-02-27 2023-07-04 国网河南省电力公司电力科学研究院 基于多目标优化的含分布式光伏配网无功优化方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2930216T3 (es) * 2013-07-25 2022-12-07 Gen Electric Sistemas y métodos de compensación de potencia reactiva

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113224769A (zh) * 2021-02-20 2021-08-06 北京交通大学 考虑光伏多状态调节的多时间尺度配电网电压优化方法
KR20220126446A (ko) * 2021-03-09 2022-09-16 한국전기연구원 전압조정기기의 동작 횟수 저감을 위한 협조 전압 제어 방법 및 그 장치
CN114024338A (zh) * 2021-11-25 2022-02-08 华北电力大学 一种大规模风电汇集电网分相潮流优化方法及系统
CN115577852A (zh) * 2022-11-03 2023-01-06 华北电力科学院有限责任公司 基于集群划分的配电网分布式储能选址定容双层优化方法
CN115986847A (zh) * 2022-12-16 2023-04-18 贵州电网有限责任公司 一种含高比例分布式光伏配电网的分区方法
CN116388262A (zh) * 2023-02-27 2023-07-04 国网河南省电力公司电力科学研究院 基于多目标优化的含分布式光伏配网无功优化方法及系统

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Clusters partition and zonal voltage regulation for distribution networks with high penetration of PVs;Jinjin Ding; Qian Zhang; Shijun Hu;IET Generation, Transmission & Distribution;20181120;第22卷(第12期);第6041-6051页 *
基于改进灰狼优化算法的含分布式电源配电网无功优化;海涛; 杜松霖; 葛思扬;广西大学电气工程学报;20230601;第31卷(第11期);第79-84页 *
基于电气距离分区的配电网动态无功优化;武晓朦;孙丰玉;李飞;西安石油大学学报(自然科学版);20230202;第38卷(第3期);第94-99页 *
考虑光伏无功分区计价的配电网无功优化;陆海强;吴秀英;周武;黄帅飞;广东电力;20200131;第33卷(第1期);第61-68页 *
面向新型电力系统潮流频繁波动的无功鲁棒分区方法;李鹏; 王加浩; 徐贤; 李建宜;;电力系统自动化;20200609;第46卷(第11期);第102-110页 *

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