CN117424294B - 一种配电网高效无功规划方法及系统 - Google Patents

一种配电网高效无功规划方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电力系统规划技术领域，公开了一种配电网高效无功规划方法及系统，方法包括：设定无功规划模型的目标函数，目标函数为最小化无功补偿装置的投资成本和系统的运维成本；建立无功规划模型的约束条件，建立包括通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵、建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束、建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束、建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束；基于无功规划模型的目标函数和约束条件，构建无功规划模型。本发明能够解决以往配电网无功规划方法无法适应分布式电源出力不确定性和配电网三相不平衡的问题，实现无功补偿装置选址定容的快速计算，并降低网损。

Description

一种配电网高效无功规划方法及系统
技术领域
本发明涉及电力系统规划技术领域，尤其涉及一种配电网高效无功规划方法及系统。
背景技术
随着分布式电源和负荷的大规模接入，导致配电网电压越上下限、线路损耗和故障率增加、供用电设备损坏，对配电网运行和用户的正常生产生活都产生较大影响。此外，实际配电网由于换相缺失、线路布置不对称、三相负荷接入不均匀以及大量单相光伏的接入等因素影响具有显著的三相不平衡特征。
但是当前多数配网无功规划研究通常假设三相平衡，这与实际工程不符，因此需要一种无功规划方法应对分布式电源出力不确定性和配电网三相不平衡问题。
发明内容
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明提供一种配电网高效无功规划方法及系统解决目前方法无法满足定性与定量多重分析，难以有效分析调相机无功出力的多少，无法完全满足该类电网的控制需求，双馈入直流同时换相失败抵御能力较差的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种配电网高效无功规划方法，包括：
设定无功规划模型的目标函数，所述目标函数为最小化无功补偿装置的投资成本和系统的运维成本；
建立所述无功规划模型的约束条件，所述建立包括通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵、建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束、建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束、建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束；
基于所述无功规划模型的目标函数和约束条件，构建无功规划模型。
作为本发明所述的一种配电网高效无功规划方法的一种优选方案，其中：所述目标函数为最小化无功补偿装置的投资成本和系统的运维成本，表示为：
；
；
其中，分别表示无功补偿设备的投资运维成本、线路损耗成本和各分布式电源发电厂商损失的利润期望值以及线路损耗成本，/>表示各节点/>相安装的无功补偿设备的容量，/>表示无功补偿装置单位容量投资成本，/>表示系统电价，下标/>表示运行场景，/>表示支路有功网损，/>表示分布式电源上网电价，集合/>表示分布式电源安装节点集，/>和/>分别表示场景/>下节点/>分布式电源的有功调节前出力值和有功调节后实际出力值。
作为本发明所述的一种配电网高效无功规划方法的一种优选方案，其中：所述通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵，具体包括：
构建3×3的导纳矩阵，表示为：
；
其中，表示线路/>的导纳矩阵；/>表示相，/>和/>分别表示三相线路/>的/>相与/>相的互耦电导和电纳，若/>，则/>和/>分别表示三相线路/> 相的电导和电纳。
作为本发明所述的一种配电网高效无功规划方法的一种优选方案，其中：建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束，并通过偏最小二乘回归的数据驱动方法获得的线性化误差模型，在偏最小二乘回归中，为输入变量和预测变量提取彼此之间协方差最大的正交列向量对集，在得到自变量集和因变量集后，将数据集标准化，并得到各条支路数据物理融合驱动的线性潮流方程，表示为：
；
其中，和/>分别表示支路/>线性有功功率和无功功率，/>分别表示线性支路有功功率的系数矩阵、线性误差模型系数矩阵和常系数矩阵；向量/>、/>和/>分别表示支路/>线性无功功率的系数、无功线性误差模型系数和常系数。
作为本发明所述的一种配电网高效无功规划方法的一种优选方案，其中：建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束，包括：
支路有功网损和各节点的功率守恒方程分别表示为：
；
其中，上标表示相，/>分别表示节点/>的各相的注入有功功率和无功功率，/>表示场景/>下接入节点/>相的分布式电源无功出力值，/>和/>分别表示场景/>下接入节点/>相的电容器和电抗器的出力值，二进制变量/>和/>分别表示场景/>下是否在节点/>相投入运行电容器或电抗器。
作为本发明所述的一种配电网高效无功规划方法的一种优选方案，其中：所述建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束，具体包括：
表示节点电压幅值约束，/>分别表示电压幅值上下限；
表示各运行场景下电容器的输出功率约束；
表示电抗器的输出功率约束；
表示同一补偿点的感性和容性设备不能同时投切；
表示场景/>下分布式电源可提供的无功功率约束，其中是光伏逆变器的额定视在功率。
第二方面，本发明提供了一种配电网高效无功规划系统，包括：
目标设定模块，用于设定无功规划模型的目标函数，所述目标函数为最小化无功补偿装置的投资成本和系统的运维成本；
约束建立模块，用于建立所述无功规划模型的约束条件，所述建立包括通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵、建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束、建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束、建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束；
构建模块，用于基于所述无功规划模型的目标函数和约束条件，构建无功规划模型。
作为本发明所述的一种配电网高效无功规划系统的一种优选方案，其中：还包括，导纳矩阵建立模块，用于通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵；
线性潮流约束建立模块，用于建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束；
功率守恒约束建立模块，用于建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束；
电压幅值以及无功补偿容量约束模块，用于建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束。
第三方面，本发明提供了一种计算设备，包括：
存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述一种配电网高效无功规划方法的步骤。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述一种配电网高效无功规划方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明建立适用于配电网三相优化潮流的数据物理融合驱动线性化模型将该线性化模型作为潮流约束，构建基于数据物理融合驱动的配电网无功规划模型，并采用场景缩减得到四季典型时刻风光出力，最终基于典型场景确定无功补偿装置的选址定容方案。能够解决以往配电网无功规划方法无法适应分布式电源出力不确定性和配电网三相不平衡的问题，实现无功补偿装置选址定容的快速计算，并降低网损。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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它的附图。
图1为本发明一个实施例所述的一种配电网高效无功规划方法的整体流程示意图；
图2为本发明一个实施例所述的一种配电网高效无功规划方法的中23节点无功规划算例示意图；
图3为本发明一个实施例所述的一种配电网高效无功规划方法的中光伏和风机典型日归一化出力标幺值图表；
图4为本发明一个实施例所述的一种配电网高效无功规划方法的中典型场景无功优化前A相电压幅值；
图5为本发明一个实施例所述的一种配电网高效无功规划方法的中典型场景无功优化后A相电压幅值；
图6为本发明一个实施例所述的一种配电网高效无功规划方法的中典型场景无功优化前B相电压幅值；
图7为本发明一个实施例所述的一种配电网高效无功规划方法的中典型场景无功优化后B相电压幅值；
图8为本发明一个实施例所述的一种配电网高效无功规划方法的中典型场景无功优化前C相电压幅值；
图9为本发明一个实施例所述的一种配电网高效无功规划方法的中典型场景无功优化后C相电压幅值。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
实施例1
参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种配电网高效无功规划方法，包括：
S1：设定无功规划模型的目标函数，目标函数为最小化无功补偿装置的投资成本和系统的运维成本；
更进一步的，目标函数为最小化无功补偿装置的投资成本和系统的运维成本，表示为：
；
其中，分别表示无功补偿设备的投资运维成本、线路损耗成本和各分布式电源发电厂商损失的利润期望值以及线路损耗成本，/>和/>表示各节点/>相安装的无功补偿设备的容量，/>表示无功补偿装置单位容量投资成本，/>表示系统电价，下标/>表示运行场景，/>表示支路有功网损，/>表示分布式电源上网电价，集合/>为分布式电源安装节点集，/>和/>分别表示场景/>下节点/>分布式电源的有功调节前出力值和有功调节后实际出力值。
S2：建立无功规划模型的约束条件，建立包括通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵、建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束、建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束、建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束；
更进一步的，通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵，具体包括：
构建3×3的导纳矩阵，表示为：
；
其中，表示线路/>的导纳矩阵；/>表示相，/>和/>分别表示三相线路/>的/>相与/>相的互耦电导和电纳，若/>，则/>和/>分别表示三相线路/>相的电导和电纳。
应说明的是，为考虑配网中的三相不平衡因素，因此采用三相模型描述支路功率，由于线路各相之间存在互耦，所以两节点之间的线路导纳可表示为一个3×3的导纳矩阵。
更进一步的，建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束，并通过偏最小二乘回归的数据驱动方法获得的线性化误差模型，在偏最小二乘回归中，为输入变量和预测变量提取彼此之间协方差最大的正交列向量对集，在得到自变量集和因变量集后，将数据集标准化，并得到各条支路数据物理融合驱动的线性潮流方程。
应说明的是，对于建立系统各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束，具体推导过程如下：
立各支路线性潮流约束，推导过程如下：
系统中线路的三相支路电流方程表示为：
；
其中，表示母线/>的三相电压；
表示母线/>的三相电压。
以母线流向母线/>的支路功率为例，线路/>的三相支路功率方程表示为：
；
其中，表示三相支路功率，展开分离实虚部可以得到极坐标形式下的三相支路功率方程为：
；
其中，表示相，/>表示节点电压幅值，/>和/>分别表示三相线路/>的/>相与/>相的互耦电导和电纳，若/>，则/>和/>分别表示三相线路/>相的电导和电纳；/>表示节点/>的/>相与/>相之间的相角差；/>表示节点/>的/>相与节点/>的/>相之间的相角差。
线性化后的支路潮流方程可表示为：
；
其中，，下标0表示相角初值。
利用数据物理融合驱动的方法改写上一步骤得到的线性潮流约束：
将支路功率以矩阵形式表示，即：
；
其中，向量表示支路功率向量，/>和/>分别表示三相支路有功功率向量和无功功率向量；向量/>表示状态变量；/>和/>分别节点三相电压幅值和相角向量；矩阵/>和/>分别为线性潮流方程的系数矩阵和常系数矩阵。
当节点电压越限时（远离参考电压)，此时基于配电网物理特性得到的线性潮流方程应用于最优潮流时将产生较大的误差，为此本文通过在线性潮流模型中加入线性化误差模型修正线性潮流方程，以此提高计算精度。而潮流方程的误差同样具有高度的非线性特征，所以通过偏最小二乘回归的数据驱动方法获得的线性化误差模型为：
；
其中，表示支路功率误差，/>分别表示三相有功和无功支路功率的线性化误差向量；/>表示系统的负荷向量，向量/>和、/>别表示系统三相有功和无功负荷，/>和/>分别表示分布式电源三相有功和无功出力值；/>和/>分别为通过偏最小二乘回归得到的系数矩阵和常系数矩阵。
采用数据驱动获取线性化误差模型的系数矩阵和常系数矩阵时需要大量的训练数据，在我们的设定中，训练数据和测试数据可以通过以下两种方法获得：
①交流潮流模型
当系统线路参数已知时，可以基于交流潮流模型生成训练数据集和测试数据集。设系统的初始负荷向量为和/>，共需要生成/>组样本数据，则系统负荷可按照如下方式随机生成：
；
其中，和/>表示负载随机变化系数向量；/>和/>表示随机生成的负荷，将随机生成的负荷代入交流潮流方程中求解即可获得所需的数据。
②从量测数据获得
随着高级计量体系(AMI)部署、微同步向量测量装置（MicroPMU）等计量设施的应用，可以从历史测量数据中获得足够的数据用于PLS回归。
在获得PLS回归所需的数据后，需要生成自变量集和因变量集，设共有组样本，样本数据中包含节点负荷/>、电压幅值/>和相角/>；其中各节点的负荷/>构成自变量集/>，即；将样本数据代入线性潮流方程求解可得到因变量集。
；
式中上标“^”表示已知量，表示求得的误差修正项。
在偏最小二乘回归中，为输入变量和预测变量提取彼此之间协方差最大的正交列向量对集，这些向量进一步用于获得输入变量和预测变量之间的线性关系。
在得到自变量集和因变量集后，将数据集标准化：
；
其中，和/>分别表示自变量集/>的均值和标准差；/>和/>分别表示因变量集的均值和标准差。
；
其中，表示通过偏最小二乘回归求得的回归系数矩阵；/>和/>分别表示最终求得的线性回归方程中的系数矩阵和常数项矩阵。
最终的数据物理融合驱动的线性潮流方程为：
；
各条支路数据物理融合驱动的线性潮流方程，表示为：
（21）；
其中，和/>分别表示支路/>线性有功功率和无功功率，/>、/>和/>分别表示线性支路有功功率的系数矩阵、线性误差模型系数矩阵和常系数矩阵；向量/>、/>和分别表示支路/>线性无功功率的系数、无功线性误差模型系数和常系数。
更进一步的，建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束，包括：
支路有功网损和各节点的功率守恒方程分别表示为：
（22）；
（23）；
（24）；
其中，上标表示相，/>和/>分别表示节点/>的各相的注入有功功率和无功功率，/>表示场景/>下接入节点/>相的分布式电源无功出力值，/>和/>分别表示场景/>下接入节点/>相的电容器和电抗器的出力值，二进制变量/>和/>分别表示场景/>下是否在节点/>相投入运行电容器或电抗器。
应说明的是，式（24）中包含两个非线性项和/>，采用大M法可将其线性化为：
；
；
更进一步的，建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束，具体包括：
；
式（27）表示节点电压幅值约束，分别表示电压幅值上下限；式（28）和（29）分别表示各运行场景下电容器和电抗器的输出功率约束；约束（30）表示同一补偿点的感性和容性设备不能同时投切，式（31）表示场景/>下分布式电源可提供的无功功率约束，其中是光伏逆变器的额定视在功率。
S3：基于无功规划模型的目标函数和约束条件，构建无功规划模型。
在定义目标函数和约束条件后，考虑无功补偿装置选址定容和分布式电源有功-无功协调能力的无功规划模型构建如下：
；
本发明所提无功规划模型为一个混合整数线性规划模型，可通过gurobi等求解器进行求解。
上述为本实施例的一种配电网高效无功规划方法的示意性方案。需要说明的是，该一种配电网高效无功规划方法的系统的技术方案与上述的一种配电网高效无功规划方法的技术方案属于同一构思，本实施例中一种配电网高效无功规划方法推系统的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述一种配电网高效无功规划方法的技术方案的描述。
本实施例中一种配电网高效无功规划系统，包括：
目标设定模块，用于设定无功规划模型的目标函数，目标函数为最小化无功补偿装置的投资成本和系统的运维成本；
约束建立模块，用于建立无功规划模型的约束条件，建立包括通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵、建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束、建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束、建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束；
构建模块，用于基于无功规划模型的目标函数和约束条件，构建无功规划模型。
更进一步的，还包括：
导纳矩阵建立模块，用于通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵；
线性潮流约束建立模块，用于建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束；
功率守恒约束建立模块，用于建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束；
电压幅值以及无功补偿容量约束模块，用于建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束。
本实施例还提供一种计算设备，适用于一种配电网高效无功规划方法的情况，包括：
存储器和处理器；存储器用于存储计算机可执行指令，处理器用于执行计算机可执行指令，实现如上述实施例提出的实现一种配电网高效无功规划方法。
本实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例提出的实现一种配电网高效无功规划方法。
本实施例提出的存储介质与上述实施例提出的实现一种配电网高效无功规划方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本实施例与上述实施例具有相同的有益效果。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(ReadOnly ，Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
实施例2
参照图2-图9以及表1-表4，为本发明的一个实施例，提供了一种配电网高效无功规划方法，为了验证其有益效果，通过对比数据进行有益效果说明。
主要步骤为：
输入风光一年8760时刻出力数据，数据可通过统计历史数据或者预测软件生成；并采用场景缩减得到四季典型日的风光出力数据，共96个时刻。
输入配电网拓扑数据，通过数据驱动生成支路潮流方程误差的系数矩阵和常系数矩阵。
输入本发明中无功规划模型所需要的成本及经济参数。
调用优化求解器求解无功规划模型，得到无功设备的选址定容方案。
具体的，如图2，以所示的自定义23节点系统作为仿真系统。其中，PV表示光伏， WT表示风机，节点7、15接入额定功率为2MW的三相光伏(PV)，两节点均装有2台逆变器，具有无功调节能力；节点14、22接入额定功率为3MW的风机；节点18C相、节点20A相、节点21B相接入单相光伏，额定功率为0.8MW，光伏和风机全年历史出力数据来自比利时的实际工程数据。
设系统电价为0.5元/kWh，风机和光伏的上网电价分别为0.3元/kWh和0.6元/kWh，电容器单位容量价格为70元/kVar，电抗器单位容量价格为70元/kVar，单个电容器或电抗器的实际安装节点的固定投资费用为5000元，单组容量设置为100kVar，每个节点最多安装20组电容器或电抗器，节点电压允许范围0.95~1.05p.u。采用场景缩减可得到归一化后光伏和风机的四季典型日出力如图3所示，由于同一区域内具有相似的气候条件，因此假设所有风机和光伏出力均按照图3所示的典型日出力曲线发电。考虑系统极端运行情况：轻载运行，分布式电源出力值较大，此时系统内各节点电压幅值越上限，此类运行情况下共包含96个典型运行场景。
基于以上典型日场景，对比分析以下三种无功规划模型，Case1为本发明专利所提的无功规划模型，即在各典型运行场景下考虑电网侧无功补偿装置和分布式电源有功-无功综合调节; Case2为各典型场景下考虑电网侧无功补偿装置和发电侧分布式电源的无功综合调节，分布式电源有功不参与调节；Case3仅由电网侧无功补偿装置调节。表2展示了3种无功规划模型求得的电抗器安装位置和容量。
由于Case3中不借助分布式电源的协同调节作用，仅由无功补偿装置调节，所以需要安装大量无功补偿装置以应对各种运行场景下的电压越限问题，安装无功补偿装置的节点多，容量大，投资成本高；而Case2中由电网侧无功补偿装置、分布式电源无功综合调节，所需安装的无功补偿装置容量次之，安装无功补偿装置的节点数也仅为4个；Case1中由电网侧无功补偿装置、分布式电源有功-无功综合调节，其所需安装的无功补偿装置容量最少，投资成本最低。
表1：三种无功规划模型的总成本。
通过对比分析可知，Case3需要安装大量无功补偿装置以满足最极端的场景，3种无功规划模型的总成本如表1所示，表2至表4给出了三种无功规划模型下系统各节点ABC三相所需安装的无功补偿装置的容量。Case1尽管需要进行有功调节，但是其需要进行有功调节的场景少，调节值小；通过适当降低这些小概率场景下分布式电源的有功出力，一方面可以提升其无功调节能力，另一方面可以缓解高压越限程度，极大地降低对无功补偿装置的容量需求，因而其有功调度成本明显小于节约的无功补偿装置投资费用，总体经济性最优。因此，采用本发明的无功规划模型可以显著地减少系统的支付总成本。
表2：三种无功规划模型A相安装无功补偿装置容量。
表3：三种无功规划模型B相安装无功补偿装置容量。
表4：三种无功规划模型C相安装无功补偿装置容量。
选用四个典型场景分析无功优化前后节点电压：分别是春季典型日13时，夏季典型日12时，秋季典型日11时和冬季典型日12时，在这四个典型场景下，光伏（PV）和风机（WT）的出力值较大，系统三相负荷不平衡，无功补偿前后系统各节点三相电压幅值对比如图4至图9所示，其中图4为典型场景无功优化前A相电压幅值、图5典型场景无功优化后A相电压幅值；图6为典型场景无功优化前B相电压幅值、图7为典型场景无功优化后B相电压幅值；图8为典型场景无功优化前C相电压幅值、图9为典型场景无功优化后C相电压幅值。
在无功补偿装置和分布式电源有功-无功协调优化前，系统各节点电压幅值存在越限问题，部分节点因为分布式电源的接入导致电压越上限，部分节点因三相负荷不平衡导致电压幅值越下限。经过无功优化后，系统各节点电压幅值均位于规定范围内。
应说明的是，以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种配电网高效无功规划方法，其特征在于，包括：
设定无功规划模型的目标函数，所述目标函数为最小化无功补偿装置的投资成本和系统的运维成本；
所述目标函数为最小化无功补偿装置的投资成本和系统的运维成本，表示为：
C＝f1+f2+f3
其中，f1、f2、f3分别表示无功补偿设备的投资运维成本、线路损耗成本和各分布式电源发电厂商损失的利润期望值以及线路损耗成本，和/>表示各节点ρ相安装的无功补偿设备的容量，/>表示无功补偿装置单位容量投资成本，B表示系统电价，下标s表示运行场景，/>表示支路有功网损，Bdg表示分布式电源上网电价，集合G表示分布式电源安装节点集，/>和/>分别表示场景s下节点i分布式电源的有功调节前出力值和有功调节后实际出力值；
建立所述无功规划模型的约束条件，所述建立包括通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵、建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束、建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束、建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束；
基于所述无功规划模型的目标函数和约束条件，构建无功规划模型。
2.如权利要求1所述的配电网高效无功规划方法，其特征在于，所述通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵，具体包括，
构建3×3的导纳矩阵，表示为：
其中，Yij表示线路ij的导纳矩阵；ρ,k∈{a,b,c}表示相，和/>分别表示三相线路ij的ρ相与k相的互耦电导和电纳，若ρ＝k，则/>和/>分别表示三相线路ijρ相的电导和电纳。
3.如权利要求2所述的配电网高效无功规划方法，其特征在于，建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束，并通过偏最小二乘回归的数据驱动方法获得的线性化误差模型，在偏最小二乘回归中，为输入变量和预测变量提取彼此之间协方差最大的正交列向量对集，在得到自变量集和因变量集后，将数据集标准化，并得到各条支路数据物理融合驱动的线性潮流方程，表示为：
其中，和/>分别表示支路ij线性有功功率和无功功率，AP,ij、CP,ij和EP,ij分别表示线性支路有功功率的系数矩阵、线性误差模型系数矩阵和常系数矩阵；向量AQ,ij、CQ,ij和EQ,ij分别表示支路ij线性无功功率的系数、无功线性误差模型系数和常系数。
4.如权利要求1或3所述的配电网高效无功规划方法，其特征在于，建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束，包括，
支路有功网损和各节点的功率守恒方程分别表示为：
其中，上标ρ∈{a,b,c}表示相，和/>分别表示节点i的各相的注入有功功率和无功功率，/>表示场景s下接入节点iρ相的分布式电源无功出力值，/>和/>分别表示场景s下接入节点iρ相的电容器和电抗器的出力值，二进制变量/>和/>分别表示场景s下是否在节点iρ相投入运行电容器或电抗器。
5.如权利要求4所述的配电网高效无功规划方法，其特征在于，所述建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束，具体包括，
表示节点电压幅值约束，U和U分别表示电压幅值上下限；
表示各运行场景下电容器的输出功率约束；
表示电抗器的输出功率约束；
表示同一补偿点的感性和容性设备不能同时投切；
表示场景s下分布式电源可提供的无功功率约束，其中SN是光伏逆变器的额定视在功率。
6.一种应用如权利要求1所述的配电网高效无功规划方法的系统，其特征在于，包括，
目标设定模块，用于设定无功规划模型的目标函数，所述目标函数为最小化无功补偿装置的投资成本和系统的运维成本；
约束建立模块，用于建立所述无功规划模型的约束条件，所述建立包括通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵、建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束、建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束、建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束；
构建模块，用于基于所述无功规划模型的目标函数和约束条件，构建无功规划模型。
7.如权利要求6所述的配电网高效无功规划系统，其特征在于，包括，
导纳矩阵建立模块，用于通过两节点之间的线路导纳建立导纳矩阵；
线性潮流约束建立模块，用于建立各支路数据物理融合驱动的线性潮流约束；
功率守恒约束建立模块，用于建立支路有功网损和各节点的功率守恒约束；
电压幅值以及无功补偿容量约束模块，用于建立电压幅值约束以及无功补偿容量约束。
8.一种电子设备，包括：
存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至5任意一项所述一种配电网高效无功规划方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至5任意一项所述一种配电网高效无功规划方法的步骤。
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