[发明专利]考虑可再生能源出力不确定性的电压控制策略优化方法

说明书

本发明公开了一种考虑可再生能源出力不确定性的电压控制策略优化方法，综合考虑可再生能源出力和储能系统的调度成本，以电压偏移量最小和控制设备调度成本最小为目标函数，建立考虑可再生能源出力不确定性的单时步优化模型；运用泰勒级数展开式对单时步优化模型进行线性化处理；将线性处理后的模型转化为双层鲁棒优化模型，再运用强对偶理论转换为单层鲁棒优化模型，求解得到可再生能源无功和有功出力以及储能设备出力；对系统内可再生能源的无功出力和储能设备的充电电量进行调度。本发明在可再生能源出力波动时最大程度的稳定各节点电压。

技术领域

本发明属于电网技术领域，特别是一种考虑可再生能源出力不确定性的电压控制策略优化方法。

背景技术

为了满足急剧增长的电力需求缓解环境压力，以可再生能源为动力的分布式电源和储能电源开始大规模接入电网，传统配电网也因此开始转变为主动配电网。然而分布式电源的大规模接入将会对电力系统的安全运行带来电压控制问题。首先，分布式电源可能会引起双向潮流从而导致馈线上电压升高。其次，可再生能源的随机性和波动性以及配电网的低X/R比也会导致电压波动。因此，只依赖于传统的电压控制设备及调度策略无法对电压进行有效的控制。

现有的研究中，通过协调分布式电源与传统电压控制设备的配合对电压进行控制。然而，多数研究是基于确定性模型，将分布式电源出力当做确定值，以功率损耗最小、分布式电源有功出力最大为目标函数，考虑有功出力约束、无功出力约束、电压约束等，直接求解非线性优化模型或运用智能算法如多目标遗传算法进行求解。上述基于确定性模型的研究忽略了可再生能源的随机性和波动性对电压控制的影响，故确定性方法的有效性有待进一步提高。也有一部分文献考虑了分布式电源出力的不确定性，但都基于风速概率密度函数及概率分布曲线来估算出不同风速下的有功出力上限，然后运用随机优化模型、机会优化方法或蒙特卡洛方法来处理变量的不确定性。这种处理方法在实际应用中会有很大的问题，与风机实际出力有很大的误差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种考虑可再生能源出力不确定性的电压控制策略优化方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种考虑可再生能源出力不确定性的电压控制策略优化方法，包括如下步骤：

步骤1、综合考虑可再生能源出力和储能系统的调度成本，建立考虑可再生能源出力不确定性的单时步优化模型；

步骤2、运用泰勒级数展开式对单时步优化模型进行线性化处理；

步骤3、将线性处理后的模型转化为双层鲁棒优化模型，再运用强对偶理论转换为单层鲁棒优化模型，求解得到可再生能源无功和有功出力以及储能设备出力；

步骤4、对系统内可再生能源的无功出力和储能设备的充电电量进行调度。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：考虑了可再生能源出力的不确定性对电压控制的影响，建立了单时步的鲁棒优化模型，并运用强对偶定理对其求解，能够保证在配电网受到大扰动及可再生能源出力不确定性产生等恶劣场景下系统运行满足安全约束。

附图说明

图1为本发明考虑可再生能源出力不确定性的电压控制策略优化方法流程图。

图2为实际芬兰配电网的20kv拓扑图。

图3为MV节点电压控制曲线图。

图4为46节点电压控制曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，进一步说明本发明方案。