分布式光伏动态出力控制方法及装置与流程

本发明涉及低压配电，尤其是涉及一种分布式光伏动态出力控制方法及装置。

背景技术：

1、近年来，低压配电网中分布式光伏装机快速增长，形成用户侧发电-就地消纳-余电上网的广泛形态。受天气云团快速变化、用户用电行为不确定、台区拓扑与阻抗差异等因素影响，低压电压越限与功率反向潮流更为频繁。为了提升可再生能源消纳与配电网运行安全，电网侧通常会对分布式光伏进行有功限发、爬坡控制或参与电压支撑的协同调控。目前，现有分布式光伏限发方案通常按照辐照度预测结果设置固定出力上限、固定爬坡率，或者在电压超过阈值后被动触发限发。该类方案难以区分电压变化中由光伏波动引起的部分和由用户负荷变化引起的部分，容易在负荷即将上升时过度限发，或在余电上网突增时限发滞后。另有基于完整低压拓扑和全量功率量测的集中优化方案，但其对拓扑参数、通信完整性和量测覆盖率依赖较高，难以在大量低压台区推广。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种分布式光伏动态出力控制方法及装置，以提高分布式光伏出力的控制精度。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供了一种分布式光伏动态出力控制方法，包括：基于获取到的台区低压母线和分布式光伏用户并网点的电压变化量、光伏出力变化量和预先构建的电压-功率灵敏度映射关系，确定光伏出力变化量对应的电压影响项；从电压变化量中扣除所述电压影响项，得到由负荷变化引起的负荷电压残差，并根据负荷电压残差和负荷功率等效灵敏度系数，得到台区的负荷变化估计序列；将负荷变化估计序列与时间信息和环境温度进行融合，构建用户行为特征向量，并对用户行为特征向量进行聚类，生成台区的负荷画像；基于负荷画像、台区实时运行数据和光伏可用最大出力预测结果构建多目标优化模型，并基于多目标优化模型得到光伏出力策略；其中，光伏出力策略包括分时段功率上限曲线、爬坡率、电压触发阈值和回退规则。

4、可选的，从电压变化量中扣除所述电压影响项，得到由负荷变化引起的负荷电压残差，并根据负荷电压残差和负荷功率等效灵敏度系数，得到台区的负荷变化估计序列，包括：在历史同步样本中，根据光伏实际出力、台区进线功率和低压母线电压建立初始电压-功率灵敏度映射关系；在线运行时，根据上一时刻的光伏出力灵敏度系数和初始电压-功率灵敏度映射关系计算光伏出力变化对应的电压影响项，并由电压变化量扣除所述电压影响项得到由负荷变化引起的负荷电压残差；在满足预设置信条件的滑动窗口内，采用带遗忘因子的递推最小二乘法，滚动更新电压对负荷功率的等效灵敏度系数；基于负荷电压残差和更新后的负荷功率等效灵敏度系数，得到负荷变化估计序列。

5、可选的，基于负荷电压残差和更新后的负荷功率等效灵敏度系数，得到负荷变化估计序列，包括：基于更新后的负荷功率等效灵敏度系数和光伏出力变化量，得到初始负荷变化估计序列；采用卡尔曼滤波器对初始负荷变化估计序列进行平滑处理，并对超过预设物理变化边界的估计值进行限幅修正，得到负荷变化估计序列。

6、可选的，基于负荷画像、台区实时运行数据和光伏可用最大出力预测结果构建多目标优化模型，包括：基于负荷画像的画像类别确定净负荷预测子模型，并基于净负荷预测子模型和台区实时运行数据，确定净负荷预测分布；基于净负荷预测分布、光伏可用最大出力预测结果、逆变器容量约束、爬坡率约束、台区电压上下限约束及线路电流限值约束，构建多目标优化模型；其中，多目标优化模型以电压越限风险、弃光率、对上级调度功率目标的跟踪误差以及同类画像台区间的限发公平性指标为目标项，并按照预设权重形成综合目标函数。

7、可选的，基于多目标优化模型得到光伏出力策略，包括：将多目标优化模型的输出结果映射为标准化可执行的光伏出力策略；其中，回退规则为：当实测电压持续超过电压触发阈值达预设时间时，将分时段功率上限曲线下调预设百分比，若下调后，电压仍超过电压触发阈值，则按照预设回退步长、最大回退次数和最小允许出力限值，逐级下调分时段功率上限曲线，直至电压恢复至安全区间或达到最小允许出力限值。

8、可选的，光伏出力策略还包括用户级限发对象排序步骤：当馈线或相位电压超过上限阈值时，识别属于余电上网型画像的分布式光伏用户，计算各用户的剩余可调容量，并按照剩余可调容量由大到小的顺序依次下发限功率指令。

9、可选的，将负荷变化估计序列与时间信息和环境温度进行融合，构建用户行为特征向量，包括：提取负荷变化估计序列在多个时间尺度的统计特征；将各时间尺度的统计特征与时间戳编码、节假日标识和/或环境温度进行拼接或加权融合，得到用户行为特征向量。

10、可选的，基于多目标优化模型得到光伏出力策略，还包括：基于台区当前时刻的画像类别和负荷变化趋势，通过匹配历史同类画像样本库，对下一时段的净负荷区间进行概率预测；将概率预测分布和置信区间输入到多目标优化模型中，得到光伏出力策略。

11、第二方面，本发明提供了一种分布式光伏动态出力控制装置，包括：电压影响项确定模块，用于基于获取到的台区低压母线和分布式光伏用户并网点的电压变化量、光伏出力变化量和预先构建的电压-功率灵敏度映射关系，确定光伏出力变化量对应的电压影响项；负荷变化估计模块，用于从电压变化量中扣除所述电压影响项，得到由负荷变化引起的负荷电压残差，并根据负荷电压残差和负荷功率等效灵敏度系数，得到台区的负荷变化估计序列；负荷画像构建模块，用于将负荷变化估计序列与时间信息和环境温度进行融合，构建用户行为特征向量，并对用户行为特征向量进行聚类，生成台区的负荷画像；策略生成模块，用于基于负荷画像、台区实时运行数据和光伏可用最大出力预测结果构建多目标优化模型，并基于多目标优化模型得到光伏出力策略；其中，光伏出力策略包括分时段功率上限曲线、爬坡率、电压触发阈值和回退规则。

12、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现上述第一方面提供的任一项的方法的步骤。

13、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面提供的任一项的方法的步骤。

14、本发明带来了以下有益效果：

15、本发明提供的上述分布式光伏动态出力控制方法及装置，首先基于获取到的台区低压母线和分布式光伏用户并网点的电压变化量、光伏出力变化量和预先构建的电压-功率灵敏度映射关系，确定光伏出力变化量对应的电压影响项；其次从电压变化量中扣除所述电压影响项，得到由负荷变化引起的负荷电压残差，并根据负荷电压残差和负荷功率等效灵敏度系数，得到台区的负荷变化估计序列；然后将负荷变化估计序列与时间信息和环境温度进行融合，构建用户行为特征向量，并对用户行为特征向量进行聚类，生成台区的负荷画像；最后基于负荷画像、台区实时运行数据和光伏可用最大出力预测结果构建多目标优化模型，并基于多目标优化模型得到光伏出力策略；其中，光伏出力策略包括分时段功率上限曲线、爬坡率、电压触发阈值和回退规则。上述方法中，利用易获取的电压时序特征和预先构建的电压-功率灵敏度映射关系推断负荷变化，从而提高了净负荷识别能力；将负荷变化估计序列时间信息和环境温度进行融合构建用户行为特征向量，并生成台区的负荷画像，利用负荷画像生成光伏出力策略，能够使光伏出力策略随画像动态自适应，从而提高了分布式光伏出力的控制精度。

16、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

17、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳，并配合所附附图，作详细说明如下。