[发明专利]一种基于复合模型负荷预测的电网无功电压控制方法

说明书

本发明涉及电力系统控制领域，具体涉及一种基于复合模型负荷预测的电网无功电压控制方法，包括如下步骤：S1、建立电力系统无功优化的数学模型，得到目标函数和约束条件；S2、采集负荷数据，采用Prophet和ARIMA的复合模型进行负荷预测；S3、根据步骤S2的预测结果，对步骤S1的等式约束求解功率平衡方程，得到无功优化的解；S4、根据步骤S2的预测结果，对步骤S1的不等式约束条件运用优化的蚁群算法寻优求解，得到无功优化的解；S5、根据步骤S4所保存的最优路径值，产生全局最优解。本发明可以弥补传统的AVC的不足，提高电力系统中的电压和电能质量。

技术领域

本发明涉及电力系统控制领域，具体涉及一种基于复合模型负荷预测的电网无功电压控制方法。

背景技术

近年工业和经济的发展，用电客户和电力系统中的设备对电能质量的要求也越来越高，特别是电压的质量直接关系到电力系统的安全可靠运行。现在为了能够实现对电压幅值、功率因数的控制，使用的是自动电压无功控制技术（Automatic Voltage Control，AVC），在电力系统中还能够降低输电过程中的线路无功功率的损耗。随着智能电网的发展，无功的不合理分布会降低电压质量，影响到用电设备的使用和系统的调度，无功电压控制对电能质量和系统的安全稳定运行越来越重要。

电压无功控制主要有二层控制模式和三层控制模式。二层控制模式主要的代表是德国的莱茵能源公司，根据电力系统最优潮流控制的特点，对电力系统中的无功电压进行优化计算，并将得到的结果用于对电力系统中的各个控制进行控制的参数，不需要对电力系统精心分级控制，可以降低电能传输过程中的损耗，提高电力系统的传输效率。三层电压控制模式主要是以法国电力公司为代表，包括第一级的基础控制、第二级的区域性控制和第三级的预防性控制。这两种控制模式都需要考虑到电压无功控制的特点，具有不确定性、不连续性和动态等特性，需要解决多变量、多约束的混合非线性规划问题，这就需要利用智能控制算法进行优化，主要有数学规划优化方法和人工智能算法。其中数学规划优化算法主要包括线性规划法、非线性规划法和动态规划法；人工智能算法包括人工神经网络算法和遗传算法等。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于复合模型负荷预测的电网无功电压控制方法，可以弥补传统的AVC的不足，提高电力系统中的电压和电能质量。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

基于复合模型负荷预测的电网无功电压控制方法，包括如下步骤：

S1、建立电力系统无功优化的数学模型，得到目标函数和约束条件；

S2、采集负荷数据，采用Prophet和ARIMA的复合模型进行负荷预测；

S3、根据步骤S2的预测结果，对步骤S1的等式约束求解功率平衡方程，得到无功优化的解；

S4、根据步骤S2的预测结果，对步骤S1的不等式约束条件运用优化的蚁群算法寻优求解，得到无功优化的解；

S5、根据步骤S4所保存的无功优化的解，最终确定一个最优路径，产生全局最优解。

进一步地，所述步骤S1具体包括如下步骤：

S1.1、根据电压质量，得到目标函数，考虑经济性，得到目标函数，由电网经济性和电压稳定性的权重因子有，建立多目标无功优化模型的数学模型以及目标函数；

(1)

式中，是目标函数；是等式约束；是不等式约束。

(2)

(3)

式中，为电容器价格；为电价；为补偿量（除去电网已经有的电容器补偿量）；Y为投资最大回收年限；为年最大负荷损耗小时；为减少的有功损耗；为罚因子；为节点电压越限集合；

S1.2、建立无功优化的等式约束条件，有功潮流方程及无功潮流方程，约束条件统一表示为；

S1.3、建立系统中所有节点的函数不等式约束，并统一表示为。