[发明专利]一种分布式光伏规模化接入农村配电网的组群划分方法

说明书

本发明公开了一种分布式光伏规模化接入农村配电网的组群划分方法,属于新型能源应用领域，特别涉及到一种分布式光伏的组群划分方法，包括以下步骤：获取配电网相关网络参数，光伏电源和负荷数据；选取并计算光伏组群划分指标；计算相似性矩阵，建立光伏电源网络；基于改进FCM算法的光伏发电单元聚类分群。本发明提出的组群划分方法具有较强的源荷耦合性。

技术领域

本发明属于可再生能源电源的配电网规划和控制技术领域，具体地，涉及一种分布式光伏规模化接入农村配电网的组群划分方法。

背景技术

随着我国光伏扶贫脱贫攻坚战不断深入，分布式光伏在广大农村地区得到了长足发展，极大的改善了农民生产生活水平。但是，点多面广的扶贫电源接入相对薄弱的农村电网，使农村电网改造压力剧增，由于分布式电源间歇性等特点，恶化了农村电网的电能质量。由于可再生电源接入的单机容量小、数量多且地理位置分散，微电网以集中控制方式运行操作困难，而基于组群的调控方式能够充分利用组群的自治特性，保障规模化分布式光伏发电有序、可靠地接入电网，已成为规模化光伏电源并网的重要解决方案。

近年来，电力系统领域对于光伏组群划分方法的研究与应用开始引起关注。最简单、直观的光伏组群划分可以根据地理位置或者行政区域来实现，但这样划分过于粗糙。为此，出现以下几类组群划分：基于光伏电源运行特性的相似性进行组群划分，解决了分布式光伏电源接入配电网造成的节点电压过高问题，但未计及电气距离对相似性的影响；将改进模糊C均值组群划分方法应用在区域集中式光伏发电系统中，避免了组群陷入局部最优，但仍需要提前确定组群个数，不利于处理规模化分布式光伏组群划分问题。将K-means聚类算法和遗传算法相结合，解决了K-means聚类算法k值选取的问题，在减少分群数量的同时提高了等值模型的精度。

综上所述，目前光伏组群划分方法在指标的选取和算法的使用上都有一定的局限性，因此，需要一种分布式光伏规模化接入农村配电网的组群划分方法来较好地描述规模化分布式光伏发电系统的实际运行情况。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种分布式光伏规模化接入农村配电网的组群划分方法，用于解决当前光伏组群划分方法局限性的问题。

一种分布式光伏规模化接入农村配电网的组群划分方法，包括以下步骤：

S1：获取配电网相关网络参数，光伏电源和负荷数据；

S2：选取并计算光伏组群划分指标；

S3：计算相似性矩阵，建立光伏电源网络；

S4：基于改进FCM算法的光伏发电单元聚类分群。

优选地，所述S2包括以下步骤：

S201：计算节点净负荷指标P_i，所述模块度指标P_i的表示如下：

P_i＝P_pv,i-P_L,i (15)

式中P_i，P_pv,i，P_L,i分别为配电网节点i的净负荷功率大小、光伏电源出力、负荷功率大小。配电网中的光伏发电大多为“自发自用，余电上网”模式，因此将节点净负荷作为组群划分的标准之一，可以反映接入光伏电源的节点与配电网进行能量交换的关系。

S202：计算无功平衡度Q_i和有功平衡度P_i指标，所述无功平衡度Q_i指标表示如下: