CN117526408A - 一种配电网分布式光伏协同优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种配电网分布式光伏协同优化方法及系统。首先，建立了负荷聚合商‑配电系统运营商协同优化架构，实现用户侧可调节资源聚合。然后，提出了一种考虑交互功率对配电网安全运行的协调优化方法，充分利用光伏的有功和无功调节能力实现对配电网电压水平和系统无功潮流的调节。最后，通过设计负荷聚合商‑配电系统运营商交互循环协同优化流程，迭代得到最优配电方案，从而有效解决分布式光伏电源接入后多节点电压越限问题，提高了配电网的运行可靠性和电能质量。本发明能够有效解决分布式光伏电源接入后多节点电压越限问题，提高了配电网的可靠性和安全性，为实现分布式光伏的大规模接入提供了有力支持。

Description

一种配电网分布式光伏协同优化方法及系统
技术领域
本发明涉及能源与电力系统技术领域，尤其涉及一种的配电网分布式光伏协同优化方及系统。
背景技术
近年来，随着传统化石能源逐渐枯竭和气候环境危机的加剧，分布式光伏逐渐成为可再生能源的重要组成部分，其分布广泛、能量大、环境友好等优点使其在配电网中的渗透率逐步提高。然而，分布式光伏电源的输出功率受多种因素的影响，具有不确定性和波动性，这将对配电网的运行状态产生巨大的影响，可能引起潮流倒送、电压超过限制等问题，进而影响电能质量和配电网运行可靠性。此外，高光伏发电功率与低负荷需求间的不平衡易造成过压现象，进一步限制了光伏在配电网中的渗透率。
针对这些问题，本发明提出了一种针对分布式光伏电源接入后多节点电压越限问题的解决方案，通过配电网分布式光伏协同优化架构实现合理配电，通过负荷聚合商—配电系统运营商交互循环协同优化，同时提出考虑配电网潮流的协调优化方法，降低分布式光伏电源并网对电网电压的负面影响，解决电压超限问题，从而改善配电网的网损和电能质量。
发明内容
有鉴于此，为有效解决光伏并网导致的电压超限问题，本发明的目的在于提供了一种的配电网分布式光伏协同优化方及系统。
为实现本发明的目的，本发明的技术方案如下：
一种配电网分布式光伏协同优化方法，包括如下步骤：
步骤1：建立分布式光伏配电网协同优化框架；
步骤2：建立分布式光伏配电网调度模型，计及交互功率对配电网安全运行的影响，提出考虑配电网潮流的协调优化方法；
步骤3：根据负荷聚合商—配电系统运营商交互循环协同优化流程进行优化。
优选地，在步骤1中，所述分布式光伏配电网协同优化框架由负荷聚合商、配电系统运营商和住宅用户组成；
所述住宅用户包括智能住宅用户和普通用户，所述智能住宅用户，能够通过增加/减少发电/消费来控制一组可用的可调节设备的运行来提供灵活性，以及普通住宅用户；智能住宅用户的灵活设备通过客户能源管理器接口控制它与聚合器有直接的通信；负荷聚合商能够通过CEM为每个智能住宅用户交换控制信号和灵活性信息，负责控制光伏系统和负荷的运行；普通住宅用户无法提供灵活性，因此被建模为恒定功率注入。在本专利中，负荷聚合商不需要了解配电网络的拓扑结构和约束条件，DSO不需要了解智能住宅用户的灵活性需求，采用负荷聚合商—配电系统运营商的分布式架构，既可以最大化挖掘用户可调节潜力，也可以有效地防止敏感信息的过度交换。
优选地，所述步骤2中：
分布式电源调压具有动作速度快、经济性低、动作可靠性高等优点。但是，仅依靠分布式发电调压很可能导致配电网调压能力不足，导致电压超限、三相不平衡等。利用光伏对配电网进行优化控制时，主要是通过充分利用光伏的有功和无功调节能力，实现对配电网电压水平和系统无功潮流的调节，保证配电网安全稳定运行。为了应对电压波动，通常会预留一定的无功余量以保持电压稳定。
(1)目标函数：分布式光伏输出的最大无功功率可表示为：
式中，最大Wmax表示最大无功输出；p1为光伏当前有源输出值；α为光伏的最大允许功率因数角；c为光伏的装机容量。由此可得光伏无功功率输出的调节范围[-Wmax,Wmax]。如果系统无功功率不能满足需求，会导致部分节点电压偏低。在规定的范围内，当并联节点电压超过上限，光伏输出功率因数超过前一功率因数时，光伏可从电网吸收合理范围的无功功率。当并联节点电压超过下限且负荷较大时，光伏可向电网释放部分无功功率。
(2)功率平衡约束：
其中Pkit、Qkit为分支ki上流入i总线的有功功率和无功功率；Pkit、Qijt分别为ij支路上i母线流出的有功功率和无功功率；分别为有功和无功的网络支路损耗；由将其分为有功功率和无功功率；/>分别为光伏电站i的有功功率和无功功率；/>分别为总线i的有功和无功负载功率。
(3)压降约束：
(Vji)2＝(Vit)2
其中Vji和Vit分别为j和i总线的电压大小。
(4)传输极限约束为：
其中为支路传输容量。
(5)压降约束为：
(6)光伏电站的充放电功率约束条件：
其中，Ppvs和Qpvs为光伏电站i提供的最大有功功率和无功功率。
(7)主网功率约束为
其中Ph,max和Qh,max为主网提供给DN的最大有功功率和无功功率。
优选地，所述步骤3中：
设计负荷聚合商—配电系统运营商交互循环协同优化流程。负荷聚合商、用户设备及其灵活性聚合如附图中所示。本方案分为六个步骤。
(1)灵活性聚合：在这一步中，所有参与的设备xk∈X＝{x1,x2,…,xN}将它们的瞬时灵活性以需求函数dk(p)的形式发送给负荷聚合商，表示代理对资源价格p的需求。需求函数是对设备的灵活性和偏离其期望能量状态的意愿的度量(由边际成本价格pmc决定)。
(2)市场出清：一旦负荷聚合商收到了所有的需求，它就会平衡市场，即它会在所有代理上找到一个电力分配，以平衡需求和供应。当忽略网络约束时，分配问题可以通过找到一般均衡价格p*来解决：
对于这个价格，建立了市场出清，即所有代理商的总需求等于总供应。
(3)电网安全校核：随后对配电网进行负荷流分析，将上述供需解中的功率作为网络各叶节点的瞬时有功功率。关于负载流问题，解决方案给出了电压V＝{v1,v2…vN}，可用于评估这种能量组合对配电网中节点电压的影响。
(4)负荷聚合商—配电系统运营商交互迭代：负荷聚合商—配电系统运营商交互循环(DSO)为电网中的每个节点设置电压阈值，vmin和vmax。使用该信息和V，代理发送电压状态图f:X→Vs从到负荷聚合商，通知它在网络的每个叶节点xk中的任何电压问题。
(5)电压问题修正：负荷聚合商试图通过在特定节点上激励消费或抑制生产来解决过电压问题。这可以通过将需求函数从预先确定的价格(Δpk)向右移动来实现。这样使得消费者不太可能减少能源消耗，生产者不太可能增加能源生产。负荷聚合商试图通过执行相反的操作来解决欠压问题。这些可以在图3中体现。修改需求函数需要进行新一轮的市场出清，并执行循环中的后续步骤(3)、(4)和(5)。直到解决所有电压问题或耗尽最大尝试次数的阈值为止。
通过修改需求函数，负荷聚合商为消费者模拟一个更高/更低的价格市场条件，其灵活性被利用来解决节点电压问题。这将导致网格中不同消费者的节点价格不同。从本质上讲，由于电力质量改善而节省的电网加固成本从网络运营商转嫁给了客户。因此，在未来的研究中，客户提供的灵活性的报酬是值得研究的方向，也值得计算这是否为投资灵活设备提供了可行的商业案例。
(6)设备配置：一旦确定了对电网影响最小的合适供需平衡，平衡价格p*将向下传播到设备。在每一项设备上，p*将被步骤(5)中执行的移位(Δpk)所抵消，从而得到节点价格对于需求函数为dk的设备xk，其能量分配为/>该算法中的步骤在预先确定的固定间隔的每个时间段内重复。
与上述方法相对应地，本发明提供了一种配电网分布式光伏协同优化系统，包括分布式光伏配电网协同优化框架建立单元、考虑配电网潮流的协调优化单元以及交互循环协同优化单元；
所述分布式光伏配电网协同优化框架建立单元用于建立分布式光伏配电网协同优化框架；
所述考虑配电网潮流的协调优化单元用于建立分布式光伏配电网调度模型，计及交互功率对配电网安全运行的影响，提出考虑配电网潮流的协调优化方法；
所述交互循环协同优化单元用于根据负荷聚合商—配电系统运营商交互循环协同优化流程进行优化。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明能够有效解决分布式光伏电源接入后多节点电压越限问题，提高了配电网的可靠性和安全性，为实现分布式光伏的大规模接入提供了有力支持。
附图说明
图1为本申请实施例中开发联合框架图；
图2为本申请实施例中潮流计算图；
图3为本申请实施例中负荷聚合商—配电系统运营商交互循环图。
具体实施方式
下面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。
针对分布式光伏广泛接入造成的配电网潮流倒送、电压越限等问题，本发明提出了一种配电网分布式光伏协同优化方法。首先，建立了负荷聚合商-配电系统运营商协同优化架构，实现用户侧可调节资源聚合。然后，提出了一种考虑交互功率对配电网安全运行的协调优化方法，充分利用光伏的有功和无功调节能力实现对配电网电压水平和系统无功潮流的调节。最后，通过设计负荷聚合商-配电系统运营商交互循环协同优化流程，迭代得到最优配电方案，从而有效解决分布式光伏电源接入后多节点电压越限问题，提高了配电网的运行可靠性和电能质量。本发明能够有效解决分布式光伏电源接入后多节点电压越限问题，提高了配电网的可靠性和安全性，为实现分布式光伏的大规模接入提供了有力支持。
本发明实施例提出的技术方案如下：
首先，建立了负荷聚合商—配电系统运营商协同优化架构。其次，建立分布式光伏配电网调度模型，考虑交互功率对配电网安全运行的影响，提出考虑配电网潮流的协调优化方法。最后，设计负荷聚合商—配电系统运营商交互循环协同优化流程，迭代得到最优配电方案。
具体地，本实施例提供了一种配电网分布式光伏协同优化方法，包括：
步骤1：建立分布式光伏配电网协同优化框架；
步骤2：计及交互功率对配电网安全运行的影响，提出考虑配电网潮流的协调优化方法；
步骤3：设计了负荷聚合商—配电系统运营商交互循环协同优化流程。
优选地，所述步骤1中：
本发明设计此框架由负荷聚合商、配电系统运营商(Distribution SystemOperator，DSO)和住宅用户组成。考虑了两种类型的住宅用户：智能住宅用户，能够通过增加/减少发电/消费来控制一组可用的可调节设备的运行来提供灵活性，以及普通住宅用户。智能住宅用户的灵活设备通过客户能源管理器(Customer Energy Manager—CEM)接口控制它与聚合器有直接的通信。如图1所示，负荷聚合商可以通过CEM为每个智能住宅用户交换控制信号和灵活性信息，负责控制光伏系统、负荷和储能的运行。普通住宅用户无法提供灵活性，因此被建模为不灵活的恒定功率注入。
优选地，所述步骤2中：
分布式电源调压具有动作速度快、经济性低、动作可靠性高等优点。但是，仅依靠分布式发电调压很可能导致配电网调压能力不足，导致电压超限、三相不平衡等。利用光伏对配电网进行优化控制时，主要是通过充分利用光伏的有功和无功调节能力，实现对配电网电压水平和系统无功潮流的调节，保证配电网安全稳定运行。为了应对电压波动，通常会预留一定的无功余量以保持电压稳定。
(1)目标函数：
分布式光伏输出的最大无功功率可表示为：
式中，最大Wmax表示最大无功输出；p1为光伏当前有源输出值；α为光伏的最大允许功率因数角；c为光伏的装机容量。由此可得光伏无功功率输出的调节范围[-Wmax,Wmax]。如果系统无功功率不能满足需求，会导致部分节点电压偏低。在规定的范围内，当并联节点电压超过上限，光伏输出功率因数超过前一功率因数时，光伏可从电网吸收合理范围的无功功率。当并联节点电压超过下限且负荷较大时，光伏可向电网释放部分无功功率。
(2)功率平衡约束：
其中Pkit、Qkit为分支ki上流入i总线的有功功率和无功功率；Pkit、Qijt分别为ij支路上i母线流出的有功功率和无功功率；分别为有功和无功的网络支路损耗；由将其分为有功功率和无功功率；/>分别为光伏电站i的有功功率和无功功率；/>分别为总线i的有功和无功负载功率。
(3)压降约束：
(Vji)2＝(Vit)2
其中Vji和Vit分别为j和i总线的电压大小。
(4)传输极限约束为：
其中为支路传输容量。
(5)压降约束为：
(6)光伏电站的充放电功率约束条件：
其中，Ppvs和Qpvs为光伏电站i提供的最大有功功率和无功功率。
(7)主网功率约束为
其中Ph,max和Qh,max为主网提供给DN的最大有功功率和无功功率。
优选地，所述步骤3中：
在本专利中，负荷聚合商和DSO被视为关注不同方面的代理。具体来说，负荷聚合商不需要了解配电网络的拓扑结构和约束条件，DSO不需要了解智能住宅用户的灵活性需求。采用负荷聚合商—配电系统运营商的分布式架构可以有效地防止竞争敏感信息的过度交换。负荷聚合商、用户设备及其灵活性聚合如附图中所示。本方案分为六个步骤。
(1)灵活性聚合：在这一步中，所有参与的设备xk∈X＝{x1,x2,…,xN}将它们的瞬时灵活性以需求函数dk(p)的形式发送给负荷聚合商，表示代理对资源价格p的需求。需求函数是对设备的灵活性和偏离其期望能量状态的意愿的度量(由边际成本价格pmc决定)。
(2)市场出清：一旦负荷聚合商吸收了所有的需求函数，它就会平衡市场，即它会在所有代理上找到一个电力分配，以平衡需求和供应。当忽略网络约束时，分配问题可以通过找到一般均衡价格p*来解决：
对于这个价格，建立了市场出清，即所有代理商的总需求等于总供应。
(3)电网影响测量：随后对配电网进行负荷流分析，将上述供需解中的功率作为网络各叶节点的瞬时有功功率。关于负载流问题，解决方案给出了电压V＝{v1,v2…vN}，可用于评估这种能量组合对配电网中节点电压的影响。
(4)负荷聚合商—配电系统运营商交互循环观察：负荷聚合商—配电系统运营商交互循环(DSO)为电网中的每个节点设置电压阈值，vmin和vmax。使用该信息和V，代理发送电压状态图f:X→Vs从到负荷聚合商，通知它在网络的每个叶节点xk中的任何电压问题。
(5)电压问题修正：负荷聚合商试图通过在特定节点上激励消费或抑制生产来解决过电压问题。这可以通过将需求函数从预先确定的价格(Δpk)向右移动来实现。这样使得消费者不太可能减少能源消耗，生产者不太可能增加能源生产。负荷聚合商试图通过执行相反的操作来解决欠压问题。这些可以在图3中体现。
修改需求函数需要进行新一轮的市场出清，并执行循环中的后续步骤(3)、(4)和(5)。直到解决所有电压问题或耗尽最大尝试次数的阈值为止。
通过修改需求函数，负荷聚合商为消费者模拟一个更高/更低的价格市场条件，其灵活性被利用来解决节点电压问题。这将导致网格中不同消费者的节点价格不同。从本质上讲，由于电力质量改善而节省的电网加固成本从网络运营商转嫁给了客户。因此，在未来的研究中，客户提供的灵活性的报酬是值得研究的方向，也值得计算这是否为投资灵活设备提供了可行的商业案例。
(6)设备配置：一旦确定了对电网影响最小的合适供需平衡，平衡价格p*将向下传播到设备。在每一项设备上，p*将被步骤(5)中执行的移位(Δpk)所抵消，从而得到节点价格对于需求函数为dk的设备xk，其能量分配为/>该算法中的步骤在预先确定的固定间隔的每个时间段内重复。
相应地，本实施例提供了一种配电网分布式光伏协同优化系统，包括分布式光伏配电网协同优化框架建立单元、考虑配电网潮流的协调优化单元以及交互循环协同优化单元；
所述分布式光伏配电网协同优化框架建立单元用于建立分布式光伏配电网协同优化框架；
所述考虑配电网潮流的协调优化单元用于计及交互功率对配电网安全运行的影响，提出考虑配电网潮流的协调优化方法；
所述交互循环协同优化单元用于根据负荷聚合商—配电系统运营商交互循环协同优化流程进行优化。
优选地，所述分布式光伏配电网协同优化框架包括负荷聚合商、配电系统运营商DSO和住宅用户组成；
所述住宅用户包括智能住宅用户和普通住宅住户，所述智能住宅用户能够通过增加/减少发电/消费来控制一组可用的可调节设备的运行来提供灵活性，智能住宅用户的灵活设备通过客户能源管理器CEM接口控制它与聚合器有直接的通信；负荷聚合商可以通过CEM为每个智能住宅用户交换控制信号和灵活性信息，负责控制光伏系统和负荷的运行；所述普通住宅用户无法提供灵活性，因此被建模为恒定功率注入；所述负荷聚合商不需要了解配电网络的拓扑结构和约束条件，DSO不需要了解智能住宅用户的灵活性需求。
优选地，所述考虑配电网潮流的协调优化单元，具体用于，利用光伏对配电网进行优化控制时，通过充分利用光伏的有功和无功调节能力，实现对配电网电压水平和系统无功潮流的调节；为了应对电压波动，通常会预留一定的无功余量以保持电压稳定；
(1)目标函数：分布式光伏输出的最大无功功率可表示为：
式中，最大Wmax表示最大无功输出；p1为光伏当前有源输出值；α为光伏的最大允许功率因数角；c为光伏的装机容量；由此可得光伏无功功率输出的调节范围[-Wmax,Wmax]；如果系统无功功率不能满足需求，会导致部分节点电压偏低；在规定的范围内，当并联节点电压超过上限，光伏输出功率因数超过前一功率因数时，光伏从电网吸收合理范围的无功功率，当并联节点电压超过下限且负荷较大时，光伏向电网释放部分无功功率；
(2)功率平衡约束：
其中Pkit、Qkit为分支ki上流入i总线的有功功率和无功功率；Pkit、Qijt分别为ij支路上i母线流出的有功功率和无功功率；分别为有功和无功的网络支路损耗；由将其分为有功功率和无功功率；/>分别为光伏电站i的有功功率和无功功率；/>分别为总线i的有功和无功负载功率；
(3)压降约束：
(Vji)2＝(Vit)2
其中Vji和Vit分别为j和i总线的电压大小；
(4)传输极限约束为：
其中为支路传输容量；
(5)压降约束为：
(6)光伏电站的充放电功率约束条件：
其中，Ppvs和Qpvs为光伏电站i提供的最大有功功率和无功功率；
(7)主网功率约束为：
其中Ph,max和Qh,max为主网提供给DN的最大有功功率和无功功率。
优选地，所述交互循环协同优化单元，具体用于如下：
(1)灵活性聚合：在这一步中，所有参与的设备xk∈X＝{x1,x2,…,xN}将它们的瞬时灵活性以需求函数dk(p)的形式发送给负荷聚合商，表示代理对资源价格p的需求，需求函数是对设备的灵活性和偏离其期望能量状态的意愿的度量；
(2)市场出清：一旦负荷聚合商收到了所有的需求，它就会平衡市场，即它会在所有代理上找到一个电力分配，以平衡需求和供应，当忽略网络约束时，分配问题可以通过找到一般均衡价格p*来解决：
对于这个价格，建立了市场出清，即所有代理商的总需求等于总供应；
(3)电网安全校核：随后对配电网进行负荷流分析，将上述供需解中的功率作为网络各叶节点的瞬时有功功率，关于负载流问题，给出了电压V＝{v1,v2…vN}，可用于评估这种能量组合对配电网中节点电压的影响；
(4)负荷聚合商—配电系统运营商交互迭代：负荷聚合商—配电系统运营商交互循环为电网中的每个节点设置电压阈值，vmin和vmax，使用该信息和V，代理发送电压状态图f:X→Vs从到负荷聚合商，通知它在网络的每个叶节点xk中的任何电压问题；
(5)电压问题修正：负荷聚合商试图通过在特定节点上激励消费或抑制生产来解决过电压问题，通过将需求函数从预先确定的价格(Δpk)向右移动来实现；修改需求函数需要进行新一轮的市场出清，并执行循环中的后续步骤(3)、(4)和(5)，直到解决所有电压问题或耗尽最大尝试次数的阈值为止；
通过修改需求函数，负荷聚合商为消费者模拟一个更高/更低的价格市场条件，其灵活性被利用来解决节点电压问题，导致网格中不同消费者的节点价格不同；
(6)设备配置：一旦确定了对电网影响最小的合适供需平衡，平衡价格p*将向下传播到设备，在每一项设备上，p*将被步骤(5)中执行的移位(Δpk)所抵消，从而得到节点价格对于需求函数为dk的设备xk，其能量分配为/>所述方法中的步骤在预先确定的固定间隔的每个时间段内重复。
如图1开发联合框架所示，发电/消费的灵活性(旨在提供电压支持服务)可以通过控制每个智能住宅用户可用的不同灵活设备(mCHP，PV系统，蓄热)来实现。
光伏系统：住宅光伏系统被建模为恒定有功功率注入。为此，使用真实PV系统的发电量测量，设置住宅光伏系统的容量在3℃到6℃范围内。如果需要减少输出到配电系统的有功功率，光伏系统可以提供灵活性。
如图2为潮流计算。配电网无功优化问题是通过潮流计算得到电网电压分布和网损，从而实现合理配电。考虑控制的经济性和合理性，按照最大限度地利用光伏无功调节能力和最小化有功断电的思路。对于复杂配电网，线路呈径向分布，在正反向潮流计算迭代过程中，采用叶节点矩阵代替节点矩阵。
在光伏普及率较高的低压配电网中，终端节点通常是电压超限最严重的节点，因此以终端节点为代表节点。通过节点电压和额定功率可以得到线损，进而得到全网各支路的功率分布情况。利用前推过程中获得的前端功率和已知的前端电压，从线路前端向后迭代得到终端电压的幅值和相位角。终端电压幅值计算如下：
式中，U1和U2分别为头端振幅和端电压；a代表分支权力；r为线路电阻值；b为无功注入功率。终端电压相位角计算公式如下：
和/>分别表示端头电压相位角和端头电压相位角。由于无功功率基本平衡，系统各节点电压基本相同。根据当前电压与前一次迭代得到的电压矢量之差的绝对值，得到最大电压修正值：
ε为电压矢量差；n是迭代次数。当电压矢量差值满足收敛阈值时，退出迭代过程，输出最终的电压和功率分布。此时，系统中消耗无功功率的设备主要从电容器中获取无功功率，减少了变电站的无功流量，有助于降低损耗，提高经济性。
最后应当说明的是：上述实施例只是用于对本发明的举例和说明，而非意在将本发明限制于所描述的实施例范围内。此外本领域技术人员可以理解的是，本发明不局限于上述实施例，根据本发明教导还可以做出更多种的变型和修改，这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围内。

Claims (8)

1.一种配电网分布式光伏协同优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：建立分布式光伏配电网协同优化框架；
步骤2：建立分布式光伏配电网调度模型，计及交互功率对配电网安全运行的影响，提出考虑配电网潮流的协调优化方法；
步骤3：根据负荷聚合商—配电系统运营商交互循环协同优化流程进行优化。
2.根据权利要求1所述的一种配电网分布式光伏协同优化方法，其特征在于，在步骤1中，所述分布式光伏配电网协同优化框架包括负荷聚合商、配电系统运营商DSO和住宅用户组成；
所述住宅用户包括智能住宅用户和普通住宅住户，所述智能住宅用户能够通过增加/减少发电/消费来控制一组可用的可调节设备的运行来提供灵活性，智能住宅用户的灵活设备通过客户能源管理器CEM接口控制它与聚合器有直接的通信；负荷聚合商可以通过CEM为每个智能住宅用户交换控制信号和灵活性信息，负责控制光伏系统和负荷的运行；所述普通住宅用户无法提供灵活性，因此被建模为恒定功率注入；所述负荷聚合商不需要了解配电网络的拓扑结构和约束条件，DSO不需要了解智能住宅用户的灵活性需求。
3.根据权利要求1所述的一种配电网分布式光伏协同优化方法，其特征在于，在步骤2中，利用光伏对配电网进行优化控制时，通过充分利用光伏的有功和无功调节能力，实现对配电网电压水平和系统无功潮流的调节；为了应对电压波动，通常会预留一定的无功余量以保持电压稳定；
(1)目标函数：分布式光伏输出的最大无功功率可表示为：
式中，最大Wmax表示最大无功输出；p1为光伏当前有源输出值；α为光伏的最大允许功率因数角；c为光伏的装机容量；由此可得光伏无功功率输出的调节范围[-Wmax,Wmax]；如果系统无功功率不能满足需求，会导致部分节点电压偏低；在规定的范围内，当并联节点电压超过上限，光伏输出功率因数超过前一功率因数时，光伏从电网吸收合理范围的无功功率，当并联节点电压超过下限且负荷较大时，光伏向电网释放部分无功功率；
(2)功率平衡约束：
其中Pkit、Qkit为分支ki上流入i总线的有功功率和无功功率；Pkit、Qijt分别为ij支路上i母线流出的有功功率和无功功率；分别为有功和无功的网络支路损耗；由将其分为有功功率和无功功率；/>分别为光伏电站i的有功功率和无功功率；/>分别为总线i的有功和无功负载功率；
(3)压降约束：
(Vji)2＝(Vit)2
其中Vji和Vit分别为j和i总线的电压大小；
(4)传输极限约束为：
其中为支路传输容量；
(5)压降约束为：
(6)光伏电站的充放电功率约束条件：
其中，Ppvs和Qpvs为光伏电站i提供的最大有功功率和无功功率；
(7)主网功率约束为：
其中Ph,max和Qh,max为主网提供给DN的最大有功功率和无功功率。
4.根据权利要求1所述的一种配电网分布式光伏协同优化方法，其特征在于，在步骤3中：根据负荷聚合商—配电系统运营商交互循环协同优化流程进行优化，包括六个步骤：
(1)灵活性聚合：在这一步中，所有参与的设备xk∈X＝{x1,x2,…,xN}将它们的瞬时灵活性以需求函数dk(p)的形式发送给负荷聚合商，表示代理对资源价格p的需求，需求函数是对设备的灵活性和偏离其期望能量状态的意愿的度量；
(2)市场出清：一旦负荷聚合商收到了所有的需求，它就会平衡市场，即它会在所有代理上找到一个电力分配，以平衡需求和供应，当忽略网络约束时，分配问题可以通过找到一般均衡价格p*来解决：
对于这个价格，建立了市场出清，即所有代理商的总需求等于总供应；
(3)电网安全校核：随后对配电网进行负荷流分析，将上述供需解中的功率作为网络各叶节点的瞬时有功功率，关于负载流问题，给出了电压V＝{v1,v2…vN}，可用于评估这种能量组合对配电网中节点电压的影响；
(4)负荷聚合商—配电系统运营商交互迭代：负荷聚合商—配电系统运营商交互循环为电网中的每个节点设置电压阈值，vmin和vmax，使用该信息和V，代理发送电压状态图f:X→Vs从到负荷聚合商，通知它在网络的每个叶节点xk中的任何电压问题；
(5)电压问题修正：负荷聚合商试图通过在特定节点上激励消费或抑制生产来解决过电压问题，通过将需求函数从预先确定的价格(Δpk)向右移动来实现；修改需求函数需要进行新一轮的市场出清，并执行循环中的后续步骤(3)、(4)和(5)，直到解决所有电压问题或耗尽最大尝试次数的阈值为止；
通过修改需求函数，负荷聚合商为消费者模拟一个更高/更低的价格市场条件，其灵活性被利用来解决节点电压问题，导致网格中不同消费者的节点价格不同；
(6)设备配置：一旦确定了对电网影响最小的合适供需平衡，平衡价格p*将向下传播到设备，在每一项设备上，p*将被步骤(5)中执行的移位(Δpk)所抵消，从而得到节点价格对于需求函数为dk的设备xk，其能量分配为/>所述方法中的步骤在预先确定的固定间隔的每个时间段内重复。
5.一种配电网分布式光伏协同优化系统，其特征在于，包括分布式光伏配电网协同优化框架建立单元、考虑配电网潮流的协调优化单元以及交互循环协同优化单元；
所述分布式光伏配电网协同优化框架建立单元用于建立分布式光伏配电网协同优化框架；
所述考虑配电网潮流的协调优化单元用于建立分布式光伏配电网调度模型，计及交互功率对配电网安全运行的影响，提出考虑配电网潮流的协调优化方法；
所述交互循环协同优化单元用于根据负荷聚合商—配电系统运营商交互循环协同优化流程进行优化。
6.根据权利要求5所述的一种配电网分布式光伏协同优化系统，其特征在于，所述分布式光伏配电网协同优化框架包括负荷聚合商、配电系统运营商DSO和住宅用户组成；
所述住宅用户包括智能住宅用户和普通住宅住户，所述智能住宅用户能够通过增加/减少发电/消费来控制一组可用的可调节设备的运行来提供灵活性，智能住宅用户的灵活设备通过客户能源管理器CEM接口控制它与聚合器有直接的通信；负荷聚合商可以通过CEM为每个智能住宅用户交换控制信号和灵活性信息，负责控制光伏系统和负荷的运行；所述普通住宅用户无法提供灵活性，因此被建模为恒定功率注入；所述负荷聚合商不需要了解配电网络的拓扑结构和约束条件，DSO不需要了解智能住宅用户的灵活性需求。
7.根据权利要求5所述的一种配电网分布式光伏协同优化系统，其特征在于，所述考虑配电网潮流的协调优化单元，具体用于，利用光伏对配电网进行优化控制时，通过充分利用光伏的有功和无功调节能力，实现对配电网电压水平和系统无功潮流的调节；为了应对电压波动，通常会预留一定的无功余量以保持电压稳定；
(1)目标函数：分布式光伏输出的最大无功功率可表示为：
式中，最大Wmax表示最大无功输出；p1为光伏当前有源输出值；α为光伏的最大允许功率因数角；c为光伏的装机容量；由此可得光伏无功功率输出的调节范围[-Wmax,Wmax]；如果系统无功功率不能满足需求，会导致部分节点电压偏低；在规定的范围内，当并联节点电压超过上限，光伏输出功率因数超过前一功率因数时，光伏从电网吸收合理范围的无功功率，当并联节点电压超过下限且负荷较大时，光伏向电网释放部分无功功率；
(2)功率平衡约束：
其中Pkit、Qkit为分支ki上流入i总线的有功功率和无功功率；Pkit、Qijt分别为ij支路上i母线流出的有功功率和无功功率；分别为有功和无功的网络支路损耗；由将其分为有功功率和无功功率；/>分别为光伏电站i的有功功率和无功功率；/>分别为总线i的有功和无功负载功率；
(3)压降约束：
(Vji)2＝(Vit)2
其中Vji和Vit分别为j和i总线的电压大小；
(4)传输极限约束为：
其中为支路传输容量；
(5)压降约束为：
(6)光伏电站的充放电功率约束条件：
其中，Ppvs和Qpvs为光伏电站i提供的最大有功功率和无功功率；
(7)主网功率约束为：
其中Ph,max和Qh,max为主网提供给DN的最大有功功率和无功功率。
8.根据权利要求5所述的一种配电网分布式光伏协同优化系统，其特征在于，所述交互循环协同优化单元，具体用于如下：
(1)灵活性聚合：在这一步中，所有参与的设备xk∈X＝{x1,x2,…,xN}将它们的瞬时灵活性以需求函数dk(p)的形式发送给负荷聚合商，表示代理对资源价格p的需求，需求函数是对设备的灵活性和偏离其期望能量状态的意愿的度量；
(2)市场出清：一旦负荷聚合商收到了所有的需求，它就会平衡市场，即它会在所有代理上找到一个电力分配，以平衡需求和供应，当忽略网络约束时，分配问题可以通过找到一般均衡价格p*来解决：
对于这个价格，建立了市场出清，即所有代理商的总需求等于总供应；
(3)电网安全校核：随后对配电网进行负荷流分析，将上述供需解中的功率作为网络各叶节点的瞬时有功功率，关于负载流问题，给出了电压V＝{v1,v2…vN}，可用于评估这种能量组合对配电网中节点电压的影响；
(4)负荷聚合商—配电系统运营商交互迭代：负荷聚合商—配电系统运营商交互循环为电网中的每个节点设置电压阈值，vmin和vmax，使用该信息和V，代理发送电压状态图f:X→Vs从到负荷聚合商，通知它在网络的每个叶节点xk中的任何电压问题；
(5)电压问题修正：负荷聚合商试图通过在特定节点上激励消费或抑制生产来解决过电压问题，通过将需求函数从预先确定的价格(Δpk)向右移动来实现；修改需求函数需要进行新一轮的市场出清，并执行循环中的后续步骤(3)、(4)和(5)，直到解决所有电压问题或耗尽最大尝试次数的阈值为止；
通过修改需求函数，负荷聚合商为消费者模拟一个更高/更低的价格市场条件，其灵活性被利用来解决节点电压问题，导致网格中不同消费者的节点价格不同；
(6)设备配置：一旦确定了对电网影响最小的合适供需平衡，平衡价格p*将向下传播到设备，在每一项设备上，p*将被步骤(5)中执行的移位(Δpk)所抵消，从而得到节点价格对于需求函数为dk的设备xk，其能量分配为/>所述方法中的步骤在预先确定的固定间隔的每个时间段内重复。
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