一种含分布式电源的中低压配电网无功控制策略的制作方法

1.本发明属于电力新能源技术领域，尤其涉及一种含分布式电源的中低压配电网无功控制策略。


背景技术：

2.发展新能源是应对气候变化、缓解环境污染及保障经济社会可持续发展的重要举措，面向当前能源规划乃至中长期发展，以风、光、水为代表的可再生能源发电对我国能源结构转型起着重要作用。伴随着中国经济的持续发展，中国以火力发电为主的传统能源生产已逐渐难以匹配日益增长的负荷需求。
3.可再生能源作为中国发展速度最快的电源，尽管我国风电与光伏装机规模已位居世界第一，上网比例却仍低于大多发达国家。目前弃风、光、水愈发严重，严重影响可再生能源的可持续发展，伴随而生的分布式储能技术又给脆弱的配网带来新的挑战。
4.然而，复杂多变的分布式电源的接入给配网带来了高线损，低电压等多方面问题，其深层次原因之一是对配网无功补偿的精细化控制策略研究不足，管理不到位，包括：
5.第一.传统中低压配电网无功补偿配置仅依据相关技术导则或者相关技术人员的现场经验，一种情况是对重负荷用户或者重载变压器就地补偿，另一种情况是在变电站进行站内补偿，两种方式补偿初期都有一定效果，但由于缺乏仿真计算分析的支撑，补偿效果难以达到最优。
6.第二.传统无功优化模型简单，考虑约束不足，且对于模型的解算直接依靠套用成熟算法，没有对于算法的改进，并且在优化计算过后没有对仿真计算结果根据相关标准与现场经验进行验真校核，仅停留在理论计算层面，不具备在现场实际应用的意义。


技术实现要素：

7.针对上述现有技术中存在的不足之处，本发明提供了一种含分布式电源的中低压配电网无功控制策略。其目的是为了实现考虑较为全面，解算速度较快，并且能够使准确程度得到显著提高的发明目的。
8.本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：
9.一种含分布式电源的中低压配电网无功控制策略，包括以下步骤：
10.步骤1.建立含分布式电源的改进无功优化模型，针对传统无功优化模型进行缺项补全与优化；
11.步骤2.对传统粒子群算法进行改进和计算；
12.步骤3.对改进的无功优化模型计算结果进行实际应用校核。
13.进一步的，步骤1所述模型包括目标函数与约束条件两部分；其中，目标函数为系统以电网电能损失费用和投资之和最小；约束条件包括：节点电压约束，系统潮流约束，开关动作次数约束，总投资限额约束。
14.进一步的，所述无功优化模型包括：
15.(1)以电网电能损失费用和投资/年之和最小为目标函数，用如下公式表示：
[0016][0017]
式中：c为因无功产生的总相关成本；n为所优化配网区域的支路总数；p表示第j号支路(j＝1,2,
…
,n)的损耗；w为配网无功总投资，t为投资所用总时长，单位为年；
[0018]
(2)满足等式及不等式两类约束条件；
[0019]
在约束条件中，需要将分布式电源的有功无功出力考虑到模型中，即将配网运行时需满足的有功无功潮流在模型中加入分布式电源与无功补偿出力，其等式约束为：
[0020][0021][0022]
式中：pi、qi、p
dgi
、q
dgi
、p
di
、q
dii
、q
ci
分别为节点节点i处的由电网输入的有功和无功、由分布式电源注入的有功和无功、负荷的有功以及无功、无功补偿装置补偿的功率；ui为节点j的电压幅值；nn为节点数；g
ij
，b
ij
，δ
ij
分别为支路i-j 的电导、电纳和节点i与j之间的相角差；
[0023]
(3)满足的不等式约束条件：
[0024]
系统电压约束：
[0025]uimin
≤ui≤u
imax
[0026]
式中：u
imin
为系统内各个节点i电压的大小，u
imin
以及u
imax
分别为第i个节点允许的电压的最小值以及最大值；
[0027]
无功补偿容量约束：
[0028][0029]
式中：分别为第i组电容器投入组数的最小值以及最大值；
[0030]
电容器开关动作次数约束：
[0031]
k≤k
[0032]
式中：k为电容器开关每天动作次数限值；
[0033]
分布式电源无功功率约束：
[0034][0035]
式中：分别为第i个分布式电源无功功率的可调最小值和最大值；
[0036]
无功补偿容量约束：
[0037]
t
imin
≤ti≤t
imax
[0038]
式中：t
imin
为第i个有载调压变压器变比的最小值；t
imax
为第i个有载调压变压器变比的最大值；ti为第i个有载调压变压器的变比；
[0039]
w≤w0[0040]
式中：w0为无功补偿总投资。
[0041]
进一步的，步骤2所述对传统粒子群算法进行分析，进行算法改进，包括：
[0042]
(1)对于传统粒子群算法的改进，采用基于反正切函数的惯性权重；
[0043]
(2)对于传统粒子群算法的改进，包括改进学习因子；
[0044]
(3)对于传统粒子群算法的改进，引入扰动变异，其变异方式为直接生成新的粒子将其进行取代。
[0045]
进一步的，所述对于传统粒子群算法的改进，采用基于反正切函数的惯性权重，包括：
[0046]
加大前期惯性，强化局部搜索能力，增加种群的多样性，提高寻找到全局最优解的概率；后期减小惯性权重，增强全局搜索能力，加速后期算法收敛的速度；用如下公式表示：
[0047][0048]
式中：w(k)为第k次迭代时的惯性权重，w1以w2及分别为惯性权重的初始值及末值，k为当前迭代次数，k
max
为迭代总次数α为控制参数。
[0049]
进一步的，所述对于传统粒子群算法的改进，包括改进学习因子；
[0050]
对于学习因子，设置前期c1较大，c2较小，使粒子侧重自身经验进行搜索，局部搜索能力强，设置后期c1较小，c2较大，加快算法的收敛，用如下公式表示：
[0051][0052][0053]
式中：c1，c2分别为粒子群算法中控制着粒子的自我认知部分以及群体认知部分的学习因子。
[0054]
进一步的，步骤3所述对步骤2中所得无功优化模型计算结果进行实际应用校核，是在步骤2进行后，将所得补偿位置与补偿容量进行校核，包括：变电站无功补偿校核、10kv配电线路无功补偿校核、配电变压器无功补偿校核、电力用户的无功补偿校核。
[0055]
进一步的，所述变电站无功补偿校核：无功补偿装置的容量按主变压器容量的10％～30％配置，并满足无功补偿优化目标的要求；35kv变电站无功补偿装置的单组容量小于3mvar，35kv及以上变电站的容性无功补偿装置应分组安装在10kv 各段母线上，投切控制方式采用高压断路器或vqc、tvqc装置；
[0056]
所述10kv配电线路无功补偿校核：10kv配电线路无功补偿一般采用分组固定式补偿方式；无功补偿装置的分组数根据实际需要的总容量确定，每一个补偿点的位置均应在无功负荷的中心，线路固定补偿装置为人工投切，采用跌落式熔断器作为电容器组的控制兼保护或采用自动投切的控制装置；
[0057]
所述配电变压器无功补偿校核，包括：
[0058]
(1)补偿配电变压器自身的无功功率消耗；
[0059]
(2)对低压配电网补偿到时所需要的无功功率；
[0060]
配电变压器的无功补偿装置容量按变压器最大负载率为75％，负荷自然功率因数按0.85考虑，补偿到变压器最大负荷时其高压侧功率因数高于0.95，或达到变压器容量的20％～40％，控制方式应分组分相自动投切控制；
[0061]
所述电力用户的无功补偿校核：补偿容量按100kva及以上高压供电的电力客户，在客户高峰负荷时变压器高端侧按功率因数高于0.95，其他电力客户按功率因数高于0.90；对于随器集中补偿可采用自动投切柜；暂时不具备条件的客户，采用简易式手动投切电容器组，随机补偿可与电动机同步投切。
[0062]
一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种含分布式电源的中低压配电网无功控制策略的步骤。
[0063]
本发明具有以下有益效果及优点：
[0064]
本发明首先建立了含分布式电源的无功优化模型，并对传统模型进行了缺项分析与改进；对于解算算法，采用对粒子群算法进行改进的方式加快其寻优速度；最后按相关规定对结算结果进行校核。本发明由于具有仿真计算分析的支撑，使得补偿效果达到最优，填补了现有技术的不足之处。
[0065]
本发明对于算法的改进，使其具有考虑较为全面，解算速度较快，并且能够使准确程度得到显著提高的特点，对现场实际应用具有重大意义。
附图说明
[0066]
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0067]
图1是本发明无功控制策略流程图。
具体实施方式
[0068]
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面将结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0069]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
[0070]
下面参照图1描述本发明一些实施例的技术方案。
[0071]
实施例1
[0072]
本发明提供了一个实施例，是一种含分布式电源的中低压配电网无功控制策略，如图1所示，图1是本发明无功控制策略流程图。
[0073]
本发明在基本的无功补偿优化计算模型基础上，在约束条件中引入分布式电源有功无功出力；在解算模型时，综合吸收其他算法的优点改进自己的缺点及改进算法的基本参数如惯性权重、学习因子等方面对传统粒子群算法进行改进，用改进粒子群算法进行解算：在优化计算完成后，根据相关标准进行无功装置配置校核，包括变电站，线路，台区等。
[0074]
本发明一种含分布式电源的中低压配电网无功控制策略具体包括以下步骤：
[0075]
步骤1.建立含分布式电源的改进无功优化模型，针对常规无功优化模型进行缺项补全与优化；
[0076]
无功补偿模型要满足相应的潮流方程、电压要求、开关每天动作次数的限制及投资总额的限制等要求，同时在约束条件中引入分布式电源项，总目标要使得以电网电能损
失费用和投资之和最小。
[0077]
所述模型包括目标函数与约束条件两部分。
[0078]
所述目标函数为系统以电网电能损失费用和投资之和最小。
[0079]
所述约束条件包括节点电压约束，系统潮流约束，开关动作次数约束，总投资限额约束等。
[0080]
(1)所述无功优化模型以电网电能损失费用和投资/年之和最小为目标函数，用如下公式表示：
[0081][0082]
式中：c为因无功产生的总相关成本；n为所优化配网区域的支路总数；p表示第j号支路(j＝1,2,
…
,n)的损耗；w为配网无功总投资，t为投资所用总时长，单位为年。
[0083]
(2)所述无功优化模型需要满足等式及不等式两类约束条件。
[0084]
在约束条件中，需要将分布式电源的有功无功出力考虑到模型中，即将配网运行时需满足的有功无功潮流在模型中加入分布式电源与无功补偿出力，其等式约束为：
[0085][0086][0087]
式中：pi、qi、p
dgi
、q
dgi
、p
di
、q
dii
、q
ci
分别为节点节点i处的由电网输入的有功和无功、由分布式电源注入的有功和无功、负荷的有功以及无功、无功补偿装置补偿的功率；ui为节点j的电压幅值；nn为节点数。g
ij
，b
ij
，δ
ij
分别为支路i-j 的电导、电纳和节点i与j之间的相角差。
[0088]
(3)所述无功优化模型需要满足的不等式约束条件：
[0089]
系统电压约束：
[0090]uimin
≤ui≤u
imax
[0091]
式中：u
imin
为系统内各个节点i电压的大小，u
imin
以及u
imax
分别为第i个节点允许的电压的最小值以及最大值。
[0092]
无功补偿容量约束：
[0093][0094]
式中：分别为第i组电容器投入组数的最小值以及最大值。
[0095]
电容器开关动作次数约束：
[0096]
k≤k
[0097]
式中：k为电容器开关每天动作次数限值。
[0098]
分布式电源无功功率约束：
[0099][0100]
式中：分别为第i个分布式电源无功功率的可调最小值和最大值。
[0101]
无功补偿容量约束：
[0102]
t
imin
≤ti≤t
imax
[0103]
式中：t
imin
为第i个有载调压变压器变比的最小值；t
imax
为第i个有载调压变压器变比的最大值；ti为第i个有载调压变压器的变比。
[0104]
w≤w0[0105]
式中：w0为无功补偿总投资。
[0106]
步骤2.对传统粒子群算法进行分析，进行算法改进。
[0107]
为保证平衡全局搜索和局部搜索，避免算法后期收敛速度较慢陷入局部最优的情况发生，采用基于反正切函数的惯性权重，其随迭代次数的增加不断线性减少；同时，为了能够在惯性权重变化规律不同的时候更好的平衡粒子群算法的全局寻优以及局部寻优的能力，采用随惯性权重自适应进行变化的学习因子；引入扰动变异，通过直接生成新的粒子将其进行取代的变异方式，丰富种群的多样性，及时跳出局部最优解，并加快寻优速度。
[0108]
一是对选中的个体进行直接变异，此种变异方式一方面可以丰富种群的多样性，及时的跳出局部最优解，另一方面又可以舍弃掉部分适应度不良的个体，使整个种群得到优化；
[0109]
二是对选中的个体的某个片段进行变异，此种方式可以加快寻优速度。
[0110]
(1)对于传统粒子群算法的改进，采用基于反正切函数的惯性权重。
[0111]
加大前期惯性，强化局部搜索能力，增加种群的多样性，提高寻找到全局最优解的概率；后期减小惯性权重，增强全局搜索能力，加速后期算法收敛的速度；用如下公式表示：
[0112][0113]
式中：w(k)为第k次迭代时的惯性权重，w1以w2及分别为惯性权重的初始值及末值，k为当前迭代次数，k
max
为迭代总次数α为控制参数。
[0114]
(2)对于传统粒子群算法的改进，包括改进学习因子。
[0115]
对于学习因子，设置前期c1较大，c2较小，使粒子侧重自身经验进行搜索，局部搜索能力强，设置后期c1较小，c2较大，加快算法的收敛，用如下公式表示：
[0116][0117][0118]
式中：c1，c2分别为粒子群算法中控制着粒子的自我认知部分以及群体认知部分的学习因子。
[0119]
(3)对于传统粒子群算法的改进，引入扰动变异，其变异方式为直接生成新的粒子将其进行取代。
[0120]
步骤3.对步骤2中所得无功优化模型计算结果进行实际应用校核。
[0121]
由于理论计算与现场应用与相关标准存在一定偏差，因此对于无功优化模型计算结果，分为：变电站，配电线，配电变压器及电力用户四个方面进行校核，重点为补偿点的二次确认与补偿容量的校核与二次修正。
[0122]
(1)在步骤2进行后，将所得补偿位置与补偿容量进行校核，变电站无功补偿校核：
无功补偿装置的容量按主变压器容量的10％～30％配置，并满足无功补偿优化目标的要求。35kv变电站无功补偿装置的单组容量不宜大于3mvar，35kv及以上变电站的容性无功补偿装置应分组安装在10kv各段母线上。投切控制方式采用高压断路器，有条件的可采用vqc、tvqc装置。
[0123]
(2)在步骤2进行后，将所得补偿位置与补偿容量进行校核，10kv配电线路无功补偿校核：10kv配电线路无功补偿一般采用分组固定式补偿方式。无功补偿装置的分组数要根据实际需要的总容量确定，每一个补偿点的位置均应在无功负荷的中心，线路固定补偿装置多为人工投切，一般采用跌落式熔断器作为电容器组的控制兼保护，有条件的可采用自动投切的控制装置。
[0124]
(3)在步骤2进行后，将所得补偿位置与补偿容量进行校核，配电变压器无功补偿校核，考虑两个方面：
[0125]
第一.补偿配电变压器自身的无功功率消耗；
[0126]
第二.对低压配电网补偿到时所需要的无功功率。
[0127]
根据《国家电网公司电力系统无功补偿配置技术原则》的规定，配电变压器的无功补偿装置容量按变压器最大负载率为75％，负荷自然功率因数按0.85考虑，补偿到变压器最大负荷时其高压侧功率因数不低于0.95，或达到变压器容量的20％～40％。控制方式应分组分相自动投切控制。
[0128]
(4)在步骤2进行后，将所得补偿位置与补偿容量进行校核，电力用户的无功补偿校核：补偿容量按100kva及以上高压供电的电力客户，在客户高峰负荷时变压器高端侧按功率因数不低于0.95，其他电力客户按功率因数不低于0.90；对于随器集中补偿可采用自动投切柜；暂时不具备条件的客户，采用简易式手动投切电容器组，随机补偿可与电动机同步投切。
[0129]
实施例2
[0130]
本发明又提供了一个实施例，是一种含分布式电源的中低压配电网无功控制策略，具体包括以下步骤：
[0131]
步骤1.含分布式电源的改进无功优化模型构建。
[0132]
(1)目标函数构建，总目标要使得以电网电能损失费用和投资之和最小。
[0133]
(2)约束条件构建，包括节点电压约束，系统潮流约束，开关动作次数约束，补偿容量约束，分布式电源无功功率约束，总投资限额约束。
[0134]
步骤2.对常粒子群算法进行改进。
[0135]
(1)采用基于反正切函数的惯性权重，加大前期惯性，强化局部搜索能力，增加种群的多样性，提高寻找到全局最优解的概率；后期减小惯性权重，增强全局搜索能力，加速后期算法收敛的速度；
[0136]
(2)对于学习因子，设置前期c1较大，c2较小，使粒子侧重自身经验进行搜索，增强局部搜索能力，设置后期c1较小，c2较大，加快算法的收敛。
[0137]
(3)引入扰动变异，其变异方式为直接生成新的粒子将其进行取代。
[0138]
步骤3.在步骤2进行后，将所得无功补偿位置与补偿容量进行校核。
[0139]
(1)变电站无功的补偿校核与控制方式。
[0140]
(2)10kv配电线路无功的补偿校核与控制方式。
[0141]
(3)配电变压器无功的补偿校核与控制方式。
[0142]
(4)电力用户无功的补偿校核与控制方式。
[0143]
实施例3
[0144]
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1或2 所述的一种含分布式电源的中低压配电网无功控制策略的步骤。
[0145]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0146]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0147]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/ 或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0148]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0149]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。