[发明专利]基于光伏场景的协同多无功设备的电力系统电压控制方法

摘要

本发明涉及一种基于光伏场景的协同多无功设备的电力系统电压控制方法，属于电力系统电压控制技术领域。首先根据历史运行数据，生成初始场景，并进而获得典型场景和极端场景；然后基于生成的典型场景和极端场景，建立优化模型，得到慢速无功设备的计划设定值；最后基于实时光伏电站输出有功功率，建立优化模型，得到快速无功设备的实时控制设定值。本方法中的典型场景可准确反映光伏发电波动情况，极端场景可保证电力系统电压在恶劣情况下的鲁棒安全。本方法提前计划慢速无功设备，而快速无功设备则根据实时光伏发电和慢速无功设备计划结果进行优化控制，从而实现了时间常数各异的多无功设备的协同，保证了电力系统的电压安全。

主权项

1.一种基于光伏场景的协同多无功设备的电力系统电压控制方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)从电力系统的调度中心获取NP个历史运行数据，根据历史运行数据，生成初始场景，并进而获得典型场景和极端场景，具体过程如下：(1‑1)将电力系统中第k个光伏电站的输出有功功率表达为：其中，表示第k个光伏电站的输出有功功率，表示第k个光伏电站在电压控制时段内的基准光伏有功功率输出，d_k表示第k个光伏电站的有功功率偏差系数，该有功功率偏差系数建模为服从正态分布的随机变量，如下式所示：其中的表示第k个光伏电站的有功功率偏差系数d_k服从的正态分布的方差，该方差的取值根据电力系统历史运行数据进行无偏估计得到，表示为下式：其中，表示N_P个历史运行数据的第p个历史运行数据中第k个光伏电站的有功功率输出，表示第p个历史运行数据中第k个光伏电站在电压控制时段内的基准光伏有功功率输出，N_P表示历史运行数据的个数；(1‑2)对上述服从正态分布的有功功率偏差系数dk进行蒙特卡洛随机采样，生成Nini个与光伏电站的有功功率偏差系数相对应的初始场景，将第j个初始场景下第k个光伏电站的有功功率偏差系数记为dk,j；(1‑3)利用K‑means聚类算法，根据偏差系数间的欧式距离，即第m个初始场景和第n个初始场景的偏差系数之间的欧式距离，将步骤(1‑2)的N_ini个初始场景缩减到N_S个聚类中心，N_S个聚类中心分别对应N_S个典型场景，同时将每一个聚类中所包含的初始场景的频率作为相应典型场景在电压控制时段内出现的概率，其中N_PV为电力系统中光伏电站的个数，d_k,m表示第m个初始场景下第k个光伏电站的有功功率偏差系数，d_k,n表示第n个初始场景下第k个光伏电站的有功功率偏差系数；(1‑4)建立电力系统的电压安全函数F(Vi,j)，其中，表示电力系统中第i个节点的电压上限，由电力系统调度中心设定，V_i表示电力系统中第i个节点的电压下限，由电力系统调度中心设定，，V_i,j表示第j个初始场景下电力系统的第i个节点的电压幅值，V_i^*表示第i个节点的电压幅值基准值，由电力系统调度中心设定，表示第i个节点电压幅值对第k个光伏电站的输出有功功率的灵敏度系数，由电力系统调度中心计算得到；根据上述第j个初始场景下电力系统的第i个节点的电压幅值Vi,j，利用下式，计算得到第j个初始场景下的电压安全度Rj：其中，Nb是电力系统中节点的总个数；(1‑5)遍历所有初始场景，重复上述步骤(1‑4)，分别得到所有初始场景的电压安全度R；(1‑6)将上述所有初始场景的电压安全度R进行排序，将NE个与较大电压安全度R相对应的初始场景记为极端场景；(2)建立步骤(1‑3)的典型场景和(1‑6)的极端场景下的电力系统慢速无功设备控制计划优化模型，优化模型的目标函数为使电力系统的电压偏差和快速无功设备无功出力最小化，表示为下式：其中，V_i,s和分别表示第s个典型场景下第i个节点处的节点电压幅值和快速无功设备出力，p_s表示第s个典型场景在电压控制时段内出现的概率，和分别为上述第i个节点处的电压偏差最小目标的权重系数和无功出力最小目标的权重系数，由电力系统调度中心运行人员设定，为第i个节点的电压幅值设定值，为电力系统调度中心运行人员设定；上述优化模型的约束条件，包括：快速无功设备和慢速无功设备的调节约束：所述的快速无功设备为动态无功补偿装置或静止无功补偿器，所述的慢速无功设备为电容器组或变压器分接头；其中，表示第h个极端场景下第i个节点处的动态无功补偿装置或静止无功补偿器的无功出力，和表示第i个节点处的动态无功补偿装置或静止无功补偿器的无功出力上限和下限，表示第i个节点处的电容器组无功出力，T_l表示电力系统中第l条支路处的变压器分接头挡位，和表示第i个节点处的电容器组和第l条支路处的变压器分接头的可行域集合，从电力系统调度中心获取，ΔQ_i为第i个节点处电容器组中的单个电容器无功出力，为第i个节点处最大可投切的电容器组中的电容器个数，T_l^max为第l条支路变压器分接头挡位的最大值；根据电力系统节点电压相对无功设备控制量的灵敏度系数，建立典型场景下的节点电压和极端场景下的节点电压等式约束：其中，灵敏度系数由电力系统调度中心计算得到，ΔV_s表示第s个典型场景下电力系统节点电压幅值变化量，ΔV_h表示第h个极端场景的电力系统节点电压幅值变化量，表示第s个典型场景下第k个光伏电站输出的有功功率变化量，表示第h个极端场景下第k个光伏电站输出的有功功率变化量，和分别表示在典型场景和极端场景下第i个节点处的动态无功补偿装置或静止无功补偿器的无功出力变化量，表示第i个节点处电容器组无功出力的变化量，ΔT_l表示第l条支路处变压器分接头挡位的变化量，分别表示电力系统节点电压幅值对第k个光伏电站的输出有功功率、第i个节点处无功注入量、第l条支路的变压器分接头挡位的灵敏度系数；典型场景和极端场景下的节点电压的电压安全约束，如下式所示：其中，V_s表示第s个典型场景的节点电压幅值，V_h表示第h个极端场景的节点电压幅值，V表示节点电压的上下限，由电力系统调度中心设定；(3)利用分支定界算法，求解上述步骤(2)的由约束条件和目标函数建立的优化模型，得到第i个节点处的电容器组无功出力计划设定值和第l条支路处的变压器分接头挡位计划设定值T_l*；(4)根据上述步骤得到的第i个节点处的电容器无功出力计划设定值和第l条支路处的分接头挡位计划设定值T_l*，建立一个快速无功设备的实时控制优化模型，优化模型的目标函数为最小化系统的电压偏差，表示为下式：其中，V_i表示第i个节点的电压幅值，为上述第i个节点处的电压偏差最小目标的权重系数，由电力系统调度中心运行人员设定，V_i^ref为第i个节点的电压设定值，为电力系统调度中心运行人员设定；优化模型的约束条件，包括：快速无功设备和慢速无功设备的调节约束：Tl＝Tl*其中，表示第i个节点处动态无功补偿装置或静止无功补偿器的无功出力，表示第i个节点处的电容器组无功出力，T_l表示电力系统中第l条支路处的变压器分接头挡位，为第i个节点处的电容器组无功出力计划设定值，T_l*为第l条支路处的变压器分接头挡位计划设定值；根据电力系统节点电压相对无功设备控制量的灵敏度系数，建立电力系统实时节点电压等式约束，电力系统实时节点电压等式约束表示为下式：其中，灵敏度系数由电力系统调度中心计算得到，ΔV表示电力系统实时节点电压幅值变化量，表示第k个光伏电站的实时输出的有功功率变化量，表示第i个节点处的动态无功补偿装置或静止无功补偿器的实时无功出力变化量，和分别表示电力系统节点电压幅值对第k个光伏电站的输出有功功率、第i个节点处无功注入量的灵敏度系数；电力系统节点电压安全约束，如下式所示：其中，V表示实时的节点电压幅值，V表示节点电压的上下限，由电力系统调度中心设定；(5)利用单纯形方法，求解上述步骤(4)的根据约束条件和目标函数建立的优化模型，得到的最优解，即为动态无功补偿装置或静止无功补偿器的实时控制设定值实现基于光伏场景的协同多无功设备的电力系统电压控制。