[发明专利]配电网无功优化方法、装置、电子设备和存储介质有效
申请号: | 202110198827.8 | 申请日: | 2021-02-22 |
公开(公告)号: | CN112993979B | 公开(公告)日: | 2023-02-17 |
发明(设计)人: | 吴长元 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司韶关供电局 |
主分类号: | H02J3/00 | 分类号: | H02J3/00;H02J3/32;H02J3/48;H02J3/50;B60L55/00;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/126 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 512000 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 配电网 无功 优化 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
本发明实施例公开了一种配电网无功优化方法、装置、电子设备和存储介质。本发明实施例将间歇性分布式电源出力随机性转化为确定的功率日前预测值和功率预测误差的随机性,建立基于分段指数误差分布的风电功率预测误差模型和基于正态分布误差分布的光伏功率预测误差模型;将分布式电源、电动汽车的无功调节能力结合静止无功补偿器的快速动态无功补偿能力,优化控制分布式电源、静止无功补偿器、电容器、电动汽车的无功出力及电动汽车的充放电功率,建立新能源配电网多目标无功优化模型,并采用基于正态分布交叉算子和改进拥挤度算子的改进型非支配排序遗传算法进行求解,得到最优解集,并通过熵权法从最优解集中选取最优折中解。
技术领域
本发明实施例涉及配电网规划技术领域,尤其涉及一种配电网无功优化方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
现在经济发展严重依赖化石能源,分布式电源(distributed generation,DG)以其节能环保、降低网损等众多优点对环境保护和缓解化石燃料枯竭带来威胁有重要意义。风电、光伏等间歇性DG出力受自然条件影响,其出力具有随机性和间歇性。随着风电、光伏等间歇性DG并网规模逐步扩大,其出力具有随机性和间歇性对线路潮流、节点电压和供电可靠性等有重大影响。与传统燃油汽车相比,电动汽车(electric vehicle,EV)在减少尾气排放和化石燃料消耗方面具有不可替代的优势。近年来,随着电动汽车的不断普及,电动汽车作为一种随机充电负荷大规模接入配电网进行充电对配电网的运行带来巨大影响。因此,考虑DG出力随机性和电动汽车充电随机性进行新能源配电网多目标无功优化控制研究具有重要意义。
目前,对新能源配电网多目标无功优化控制方法主要有以下两个方面:一是通过概率方法描述DG出力的随机性,如认为风速和光照强度分别服从Weibull分布和Beta分布,根据风速和光照强度概率分布模型随机抽取风速和光照强度样本值,进而得到DG随机出力值,以配电网网损、电压偏差最小等为优化目标函数建立考虑DG出力随机性的多目标无功优化控制模型,最后采用粒子群、改进的细菌群体趋药性算法等智能算法进行求解。二是将DG功率预测值采用模糊随机变量描述,进而得到DG的随机出力值,如采用梯形模糊数描述DG出力随机性,以网损和电压偏差最小为优化目标建立考虑DG出力模糊不确定性的多目标无功优化模型,最后采用蝙蝠算法、遗传算法等智能算法进行求解。在上述方法中,风速Weibull分布和光照Beta分布一般根据历史统计数据拟合得到分布参数,通常适合描述风速和光照的年均分布情况,同时风速和光照受天气等自然条件的影响较大。因此,风速Weibull分布和光照Beta分布并不适用于风速和光照的日均分布情况。采用模糊变量描述间歇性DG出力随机性时,在选取模糊变量的隶属度函数时仍具有一定的主观性。同时,不同目标函数值间量纲不同,且存在互斥关系,若简单地采用加权值、模糊隶属函数等将多目标转化为单目标优化进行求解,加权值和模糊隶属函数的选取具有一定的主观性,这种求解方式并非真正意义上的多目标优化。此外,目前的方法未考虑DG具有一定的无功调节能力,未考虑EV通过电动汽车与电网互动(vehicle to grid,V2G)技术可实现对配电网的削峰填谷、无功调节功能。由于DG出力的随机性和间歇性导致电压波动频繁,传统的电容器只能分组投切,只优化电容器投切组数不能实现无功功率的连续调节,显然不能适应新能源配电网无功优化要求。
发明内容
本发明实施例提供一种配电网无功优化方法、装置、电子设备和存储介质,以提高配电网稳定性和经济性。
第一方面,本发明实施例提供了一种配电网无功优化方法,包括:
确定配电网的电网参数信息;其中,所述电网参数信息至少包括风电输出有功功率历史预测值、实际输出值、日前预测值和光伏输出有功功率历史预测值、实际输出值、日前预测值;
根据所述风电输出有功功率历史预测值和实际输出值确定风电功率预测误差分布模型,根据风电输出有功功率日前预测值和所述风电功率预测误差分布模型确定风电可调节无功功率输出范围;
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