一种多场景OLTC和光伏逆变器分区控制参数优化方法及系统

一种多场景oltc和光伏逆变器分区控制参数优化方法及系统
技术领域
1.本发明涉及配电网优化领域，具体涉及一种多场景oltc和光伏逆变器分区控制参数优化方法及系统。


背景技术：

2.随着能源危机问题的突出，太阳能发电已经成为重要的发展趋势，近年来户用光伏并网装机容量呈现出快速增长的趋势。由于户用光伏具有随机性和波动性的特点，高比例光伏并网会给低压配电网带来很多问题：光伏并网注入了大量有功功率，增加了电网损耗；光伏并网对电压具有抬升效应，使线路节点电压面临越限的风险，因此需要采取简便、快速、有效的电压控制措施。在农村户用光伏地区，光伏并网节点数量多且位置分散，加上缺乏健全的通信设备，构建模型简单且具有鲁棒性的控制器参数优化方法十分重要。
3.光伏逆变器可以快速连续调节，不用额外配置设备，其无功功率控制具有快速、经济的优点，适用于分布式光伏电源接入低压配电网的电压控制领域。下垂控制是一种非常经典的电压控制方法，通过光伏逆变器吸收无功，延缓节点电压上升，反之，通过光伏逆变器注入无功，延缓电压的下降。
4.有载调压变压器oltc(on-load tap changer)是典型的电压调控设备，可通过分接开关设定不同的电压档位。图1是一个含3条低压配电线路的配电台区，在每条线路末端以及oltc控制器处安装通信设备，每条线路的通信设备将末端电压通过远程终端上传至oltc控制器，oltc控制器筛选出最大电压和最小电压，通过判断选出合适的分接头动作策略。
5.农村户用光伏地区通常一条低压母线连接多条低压线路，这其中：有的线路负荷较重，有的线路渗透率较高，导致调节难度较大，因此需要采用oltc-光伏逆变器的电压控制方法。
6.逆变器无功控制和oltc电压控制都需要进行参数设定。逆变器的参数设定通常需要对每一个光伏节点逆变器单独进行优化计算，农村光伏高比例接入地区的低压配电网结构复杂，光伏并网节点多而分散，oltc的参数设定值需要实时收集各节点电压信息，因此对通信设备的依赖较高。由于农村地区没有健全的通信设备，当光伏并网场景发生变化时，实时优化和设定控制器参数难度高；因此亟待开发农村光伏并网场景变换，通信条件不健全背景下的适用多场景的oltc-光伏逆变器分区控制参数优化方法。


技术实现要素：

7.为了解决现有技术中所存在的上述问题，本发明提供一种适用多场景的oltc和光伏逆变器分区控制参数优化方法，包括：
8.获取待优化的配电网区域的无功灵敏度矩阵和电气距离矩阵对待优化的配电网进行优化分区；
9.基于分区内光伏逆变器的无功电压灵敏度和oltc档位电压灵敏度分别计算分区
内光伏逆变器和oltc的边界参数；
10.基于所述分区内光伏逆变器和oltc的边界参数，结合预先构建的参数优化模型利用遗传学算法求解得到分区内优化后的oltc和光伏逆变器阈值参数；
11.其中，所述参数优化模型以综合网损电量、oltc控制成本和电压偏差最小为目标构建的。
12.优选的，所述获取待优化的配电网的无功灵敏度矩阵和电气距离矩阵对配电网中的光伏逆变器进行优化分区包括：
13.以区域内光伏逆变器为节点，基于待优化的配电网区域的节点参数通过潮流计算，获得无功灵敏度矩阵和电气距离矩阵；
14.基于所述无功灵敏度矩阵计算待优化的配电网区域每个节点对其他节点的无功灵敏度的平均值；
15.判断节点i的平均无功灵敏度是否大于与之相连节点的平均无功灵敏度，若大于则将节点i作为聚类中心,否则继续判断节点i 1的平均无功灵敏度是否大于与之相连节点的平均无功灵敏度,直至得到待优化的配电网区域内全部聚类的中心；其中i∈i，i为节点集合；
16.以电气距离最小为原则，将每一个节点和与其电气距离最小的聚类中心节点分为一类，得到聚类的初步分区结果；
17.基于所述初步分区结果对两个分区交界处的节点进行边界优化得到最优分区结果。
18.优选的，所述基于所述初步分区结果对两个分区交界处的节点进行边界优化得到最优分区结果包括：
19.将两个分区交界处的节点从当前分区划分至相邻区内，判断划分后相邻区内各节点平均无功灵敏度的差值平方是否减小；
20.若减小，保留划分后的结果并交换剩余边界点，反之不保留交换结果并交换剩余边界点直至所有边界点交换完毕。
21.优选的，所述光伏逆变器的边界参数包括：
22.光伏逆变器最大无功调节容量、过电压风险下光伏逆变器最大无功调节电压值和欠电压风险下光伏逆变器的最大无功调节电压值；
23.所述oltc的边界参数包括：oltc向上调节的最大档位对应的电压、oltc向下调节的最大档位对应的电压。
24.优选的，所述光伏逆变器阈值参数包括：
25.光伏逆变器开始吸收无功参数电压阈值和逆变器开始释放无功参数电压阈值；
26.所述oltc阈值参数，包括：oltc向上调节每个档位对应的启动电压参数和oltc向下调节每个档位对应的启动电压参数。
27.优选的，所述参数优化模型的构建包括：
28.以综合网损电量、oltc控制成本和电压偏差最小构建目标函数；
29.为所述目标函数设置潮流约束，曲线斜率约束，无功容量约束，档位动作次数约束，设备参数控制顺序约束，档位电压控制约束和无功控制约束。
30.优选的，所述目标函数如下式所示：
[0031][0032]
式中：f为目标函数值；f
1m
'、f
2m
'和f
3m
'分别为各场景下的目标函数f
1m
、f
2m
和f
3m
归一化后的值；f
1m
为网损的成本；f
2m
为oltc档位调控的成本；f
3m
为电压偏差；s
1m
、s
2m
和s
3m
为各个目标函数的基准值；pm为场景所占权重，m为场景编号；
[0033]
其中，网损成本f
1m
如下所示：
[0034][0035]
式中：c
pur,t
为电网公司t时刻的购电价格；p
loss,t
为t时刻时的网损；δt为优化的时间长度；
[0036]
oltc档位调控f
2m
的成本如下所示：
[0037][0038]
式中：c
oltc
为oltc动作一个档位的成本，其中包含运行成本和维护成本；δki为第i次检测时oltc档位的变化；ω为检测总次数；
[0039]
电压偏差f
3m
如下所示：
[0040][0041]
式中：un为额定电压；为节点i的电压偏差；ui(t)为节点i在检测时刻t时的电压；n为节点总数。
[0042]
优选的，所述光伏逆变器最大无功调节容量按下式计算：
[0043][0044]
式中：是光伏逆变器最大无功调节容量；是节点光伏的额定并网功率；s
inv,i
是节点i的光伏逆变器容量；i光伏逆变器节点；
[0045]
所述过电压风险下光伏逆变器最大无功调节电压值按下式计算：
[0046][0047]
式中：是光伏逆变器最大无功调节量对应的参数；是节点j对节点i的电压-无功灵敏度；v
imax
是节点i出现的最大电压；
[0048]
所述欠电压风险下，光伏逆变器最大无功调节电压值按下式计算：
[0049][0050]
式中：v
imin
是节点i出现的最大电压；
[0051]
所述oltc向上调节的最大档位对应的电压按下式计算：
[0052][0053]
式中：为每个oltc向上调节的最大档位调节对应的电压；k
max
为oltc向上调节的最大档位；为末节点电压对oltc档位的灵敏度；为节点μ历史最高电圧；
[0054]
所述oltc向下调节的最大档位对应的电压按下式计算：
[0055][0056]
式中：k
min
为oltc向下调节的最大档位。
[0057]
基于同一种发明构思本发明提供了一种多场景oltc和光伏逆变器分区控制参数优化系统，包括：分区模块、边界参数计算模块和阈值参数计算模块；
[0058]
所述分区模块，获取带有光伏并网的指定地区低压配电网的无功灵敏度矩阵和电气距离矩阵对待优化的配电网进行优化分区；
[0059]
所述边界参数计算模块，基于分区内光伏逆变器的无功电压灵敏度和oltc档位电压灵敏度分别计算分区内光伏逆变器和oltc的边界参数；
[0060]
所述阈值参数计算模块，基于所述分区内光伏逆变器和oltc的边界参数，结合预先构建的参数优化模型利用遗传学算法求解得到分区内优化后的oltc和光伏逆变器阈值参数；
[0061]
其中，所述参数优化模型以综合网损电量、oltc控制成本和电压偏差最小为目标构建的。
[0062]
优选的，所述分区模块包括：
[0063]
潮流计算子模块、平均值计算子模块、聚类中心选取子模块、初步分区子模块和边界优化子模块；
[0064]
所述潮流计算子模块，以区域内光伏逆变器为节点，基于待优化的配电网区域的节点参数通过潮流计算，获得无功灵敏度矩阵和电气距离矩阵；
[0065]
所述平均值计算子模块，基于所述无功灵敏度矩阵计算指定地区低压配电网每个节点对其他节点的无功灵敏度的平均值；
[0066]
所述聚类中心选取子模块，判断节点i的平均无功灵敏度是否大于与之相连节点的平均无功灵敏度，若大于则将节点i作为聚类中心,否则继续判断节点i 1的平均无功灵敏度是否大于与之相连节点的平均无功灵敏度,直至得到区域内全部聚类的中心；其中i∈i，i为节点集合；
[0067]
所述初步分区子模块，以电气距离最小为原则，将每一个节点和与其电气距离最小的聚类中心节点分为一类，得到聚类的初步分区结果；
[0068]
所述边界优化子模块，基于所述初步分区结果对两个分区交界处的节点进行边界优化得到最优分区结果。
[0069]
其中，所述参数优化模型以综合网损电量、oltc控制成本和电压偏差最小构建的。
[0070]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0071]
一种多场景oltc和光伏逆变器分区控制参数优化方法，包括：获取待优化的配电
网区域的无功灵敏度矩阵和电气距离矩阵对待优化的配电网进行优化分区；基于分区内光伏逆变器的无功电压灵敏度和oltc档位电压灵敏度分别计算分区内光伏逆变器和oltc的边界参数；基于所述分区内光伏逆变器和oltc的边界参数，结合预先构建的参数优化模型利用遗传学算法求解得到分区内优化后的oltc和光伏逆变器阈值参数；其中，所述参数优化模型以综合网损电量、oltc控制成本和电压偏差最小为目标构建的。对逆变器进行区域划分实现区内的参数统一优化计算，减少了模型求解复杂度，解决缺乏通信设备地区无法实时优化参数的问题。
附图说明
[0072]
图1为基于远端量测的分接头控制模型图；
[0073]
图2为本发明多场景oltc和光伏逆变器分区控制参数优化方法的步骤流程图；
[0074]
图3为本发明光伏逆变器分区流程图；
[0075]
图4为逆变器控制曲线图；
[0076]
图5为oltc控制曲线图。
具体实施方式
[0077]
为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。
[0078]
实施例1：
[0079]
一种多场景oltc和光伏逆变器分区控制参数优化方法，如图2所示，包括：
[0080]
s1：获取带有光伏并网的指定地区低压配电网的无功灵敏度矩阵和电气距离矩阵对待优化的配电网进行优化分区；
[0081]
s2：基于分区内光伏逆变器的无功电压灵敏度和oltc档位电压灵敏度分别计算分区内光伏逆变器和oltc的边界参数；
[0082]
s3：基于所述分区内光伏逆变器和oltc的边界参数，结合预先构建的参数优化模型利用遗传学算法求解得到分区内优化后的oltc和光伏逆变器阈值参数；
[0083]
其中，所述参数优化模型以综合网损电量、oltc控制成本和电压偏差最小为目标构建的。
[0084]
具体的，本实施例中所述步骤s1的优化分区过程考虑的因素主要有两个方面：
[0085]
1)逆变器下垂控制系数的影响因素
[0086]
分区的目的是为了节省逆变器参数计算和设定的模型求解难度，同时要保持逆变器控制的稳定性。因此需要充分结合逆变器无功控制的原理，将逆变器的无功控制效果相近的逆变器尽量分在一个区内，统一设定和调控。逆变器无功控制最常采用的方法的就是下垂控制，下垂控制系数对逆变器无功控制的稳定性有很大影响，因此下垂系数的影响因素可以作为配电网分区的一个重要决定条件。
[0087]
下垂控制系数矩阵m的表达式如下
[0088]
[0089]
式中：mi为控制曲线的斜率，i为逆变器节点编号。
[0090]
逆变器无功控制的稳定条件：
[0091]
ρ(ma)＜1
ꢀꢀ
(2)
[0092]
式中：a为电压无功灵敏度矩阵；ρ为矩阵特征值的最大绝对值；由于a的输入也可以视为与馈线的电抗成正比，即较长的线更有可能具有较高的灵敏度幅值和较低的临界斜率值。因此，具有较长线路的农村户用光伏地区低压配电网中的光伏逆变器将对不稳定更加敏感，应该选择相对较小的逆变器控制曲线斜率，控制相对更加稳定。本发明选取配电网其他所有节点对光伏并网节点无功灵敏度的平均值作为聚类分区的依据。
[0093]
2)低压配电网拓扑结构的影响
[0094]
逆变器无功控制和结合oltc协调对电压的调控都是基于配电网全网潮流进行作用的，因此考虑配电网分区要充分考虑网络拓扑结构。保证区内节点的耦合性强，区外节点的耦合性弱。通常用电气距离表示两个点的耦合程度。本发明选取节点的电气距离作为聚类分区的第二个依据。
[0095]
因此，本实施例中，逆变区分区要首先考虑节点的无功灵敏度，根据无功灵敏度确定聚类中心。聚类中心确定之后，再考虑拓扑关系，利用电气距离进行优化分区，具体的，所述步骤s1的具体流程如下：
[0096]
s101：以区域内光伏逆变器为节点，基于待优化的配电网区域的节点参数通过潮流计算，获得无功灵敏度矩阵和电气距离矩阵；
[0097]
在一个实施方式中，输入节点参数，潮流计算，获得无功灵敏度矩阵s
v-q
和电气距离矩阵d，得到节点间的电气距离，表达式如下：
[0098][0099][0100]
s102：基于所述无功灵敏度矩阵计算待优化的配电网区域每个节点对其他节点的无功灵敏度的平均值，表达式如下：
[0101][0102]
s103：判断节点i的平均无功灵敏度是否大于与之相连节点的平均无功灵敏度，若大于则将节点i作为聚类中心,否则继续判断节点i 1的平均无功灵敏度是否大于与之相连节点的平均无功灵敏度,直至得到待优化的配电网区域内全部聚类的中心；其中i∈i，i为节点集合；
[0103]
在一个实施方式中，确定分区数和聚类中心节点。设vi为与节点i直接相连的节点集合，对于任意j∈vi，则节点i是局部无功灵敏度平均值最大的点。无功灵敏度局部
最大的节点个数为分区个数，局部最大的点为聚类中心。
[0104]
s104：以电气距离最小为原则，将每一个节点和与其电气距离最小的聚类中心节点分为一类，得到聚类的初步分区结果；
[0105]
本实施例中，可以根据电气距离矩阵计算得到节点与各聚类中心节点之间的电气距离，比较节点与各聚类中心节点的距离大小，以电气距离最小为原则，将每一个节点和与其电气距离最小的中心节点分为一类，得到聚类的结果，每一个聚类即为初步分区结果。
[0106]
s105：基于所述初步分区结果对两个分区交界处的节点进行边界优化得到最优分区结果。
[0107]
在一个实施方式中，逆变器节点分区后分别属于相邻的c和d分区，对这2个边界节点进行交换，将节点a划给d分区，计算区内各个节点平均灵敏度差值平方和δs2，表达式如下：
[0108][0109]
式中：cn
0,i
∩cn
0,j
是节点0到节点i与节点0到节点j路径上的线路和节点的交集，d的第i行各元素表示节点i与各节点的电气距离，n为光伏节点数，m和λ为区内光伏节点数，且m≠λ，v为节点电压，q为无功功率，x为电抗，为节点j对节点i的电压无功灵敏度，表示节点j注入无功功率的变化对节点i电压的影响，表表示的是节点j注入无功功率的变化对每个节点的电压灵敏度的平均值，δs2表示分区内任意两个节点i和j对应的和的差值的平方之和。
[0110]
若满足结果相比之前减小则结果保留，若不减小则返回。将节点b划给c分区，区内节点平均灵敏度差值平方，若结果减小则结果保留，若不减小则返回。继续对剩下各对边界节点采用同样方法进行优化直到完成所有边界节点的优化，最后得到最优的分区结果。
[0111]
具体的，本实施例中所述步骤s2分别计算的分区内光伏逆变器和oltc的边界参数，以及步骤3计算分区内光伏逆变器和oltc的阈值参数主要基于逆变器-oltc电压控制策略、逆变器控制方程和oltc档位控制方程确定，具体确定过程如下：
[0112]
1)逆变器-oltc电压控制策略
[0113]
如图4是本发明所提的以末节点为参考节点的光伏逆变器-配变oltc控制曲线。黑色曲线是光伏逆变器单独控制时的控制曲线，q
pv
对应的无功输出值，在光伏逆变器单独控制时，当节点电压大于时，光伏逆变器开始从网络吸收无功以抑制电压持续上升，反之，当电压低于时，逆变器释放无功以抑制电压下降。但由于光伏逆变器自身设备属性的特点，当无功不充裕的时候，随着电压的继续升高，当电压超过逆变器无功容量对应的最大控制电压时，逆变器只能按照最大的无功容量进行吸收。同理当节点电压低于此时，逆变器只能按照最大的无功容量进行释放无功，此时电压的调控效果就会不理想。因此当电压处于时，就先通过oltc的档位向上调节进行控制，将节点电压调到
逆变器的理想调控范围。同理，当节点的电压处于范围内，先通过oltc档位向下调节，将电压调节到逆变器的理想控制范围内，再进行逆变器的无功控制。图中红色直线区域即为oltc需要先进行动作的电压区间。
[0114]
oltc档位调压的控制曲线如图5分段函数所示，用于低压配电网电压调控的oltc通常为9档，向上最大调节四档，向下最大调节四档。当电压超过时，oltc根据对应电压向上切换档位抑制电压上升，同理当节点电压降低到时，oltc跟对应的电压向下切换档位抑制电压下降。
[0115]
2)逆变器控制方程
[0116]
逆变器通过无功控制来调节电网电压，控制方式如下所示：
[0117][0118]
式中：v
i,t
为节i的在t时刻电压；q
pv,i,t
为节点i的光伏逆变器在任意时刻吸收或者释放的无功；为电压为节点电压升高时，逆变器吸收的最大无功；为逆变器吸收最大无功所对应的电压参数；电压为节点电压下降时；逆变器释放的最大无功；为逆变器释放最大无功所对应的电压参数；为逆变器开始吸收无功时候的阈值参数；为逆变器开始释放无功时对应的阈值参数。
[0119]
3)oltc档位控制方程
[0120]
以末节点为参考节点，不同电压区段对应其相应的调节档位，oltc一共9个档位，上下各四档，电压调节量为
±
10％。控制方程如下所示：
[0121][0122][0123][0124][0125][0126]
式中：为oltc向上调控的最大档位对应的区间最大电压；同理为oltc向下调控的最大档位对应的区间最小电压；和分别为逆变器向下和向上调节的阈值电压参数；和分别为oltc向上和向下调节每个档位对应的启动电压参数：k为t时刻oltc对应的档位。
[0127]
可知，oltc光伏逆变器在电压控制过程中需要设定多个参数，步骤s2中包括的边界参数和步骤s3中包括的阈值参数，如表1所示：
[0128]
表1所提方案的控制参数
[0129]
[0130][0131]
具体的，所述光伏逆变器的边界参数包括：
[0132]
光伏逆变器最大无功调节容量、过电压风险下光伏逆变器最大无功调节电压值和欠电压风险下光伏逆变器的最大无功调节电压值；
[0133]
所述oltc的边界参数包括：oltc向上调节的最大档位调节对应的电压、oltc向下调节的最大档位对应的参数。
[0134]
所述光伏逆变器阈值参数包括：
[0135]
光伏逆变器开始吸收无功参数电压阈值和逆变器开始释放无功参数电压阈值；
[0136]
所述oltc阈值参数，包括：oltc向上调节每个档位对应的启动电压参数和oltc向下调节每个档位对应的启动电压参数。
[0137]
在一个实施方式中，每个分区内的所有光伏逆变器最大无功调节容量为为:
[0138][0139]
式中：是节点光伏的额定并网功率；s
inv,i
是节点i的光伏逆变器容量；i光伏逆变器节点。
[0140]
每个光伏逆变器最大无功调节量对应的参数即为：
[0141][0142]
式中：是节点i对节点j的电压-无功灵敏度；是节点i出现的最大电压。
[0143]
类似地，欠电压风险下的求解同式(13)，而其对应的电压参数的算法如下：
[0144][0145]
式中：是节点i出现的最大电压。
[0146]
选取末节点
μ
作为参考节点，每个oltc向上调节的最大档位调节对应的电压为：
[0147][0148]
式中：k
max
为oltc向上调节的最大档位；为末节点电压对oltc档位的灵敏度；为节点μ历史最高电圧。
[0149]
同理oltc向下调节的最大档位对应的参数为：
[0150][0151]
式中：k
min
为oltc向下调节的最大档位；为节点μ历史最高电压。
[0152]
因为考虑到通过对逆变器和oltc边界参数的协调设计，可以确保极限条件下oltc的档位调节结合逆变器能够输出足够的功率数值实现电压控制，但是尚未考虑oltc档位变化对不同节点的电压调控效果不同，导致调控过程中会产生电压偏差；另一方面，逆变器功率输出对网络损耗电量也会产生影响，在oltc和光伏逆变器边界参数确定的基础上，oltc的阈值参数会直接影响到档位调节规则，进而影响电压的调控效果，光伏逆变器的阈值参数直接影响光伏并网的有功无功数值，导致线路中的功率发生变化，最终影响网损。
[0153]
为保证网损和电网的电压偏差最小，需要确定oltc和逆变器的阈值参数，但在农村户用光伏地区，低压配电网环境结构复杂，对于每一个逆变器的阈值参数都进行单独优化对求解模型的复杂度和计算量都有较高的要求，另一方面，光伏场景多变且存在光伏投切的可能性，由于缺少健全的通信设备，随着场景变化实时优化设备参数和进行设定很难实现，因此，本发明实施例中步骤s3通过基于所述分区内光伏逆变器和oltc的边界参数，结合预先构建的参数优化模型利用遗传学算法求解得到分区内优化后的oltc和光伏逆变器阈值参数；
[0154]
在一个实施方式中参数优化模型的构建包括：
[0155]
以综合网损电量、oltc控制成本和电压偏差最小构建目标函数；
[0156]
为所述目标函数设置潮流约束，曲线斜率约束，无功容量约束，档位动作次数约束，设备参数控制顺序约束，档位电压控制约束和无功控制约束；
[0157]
具体参数优化模型如下：
[0158]
(1)目标函数
[0159]
本发明的控制模型考虑多个典型工作场景的综合网损电量、oltc控制成本、电压偏差最小为目标函数，控制变量为阈值参数和oltc阈值参数和
[0160][0161]
式中：f为目标函数值；f
1m
'、f
2m
'和f
3m
'分别为各场景下的目标函数f
1m
、f
2m
和f
3m
归一化后的值，以消除各个目标函数不同量纲对优化结果产生的影响；f
1m
为网损的成本；f
2m
为oltc档位调控的成本；f
3m
为电压偏差。s1、s2和s3为各个目标函数的基准值，以此为基准对各目标函数进行标幺化处理，取没有控制时的网损经济损失、档位调控经济成本，电压偏差为基准值；pm为场景所占权重，m为场景编号，ω1，ω1，ω1为个目标函数占的权重。目标函数中各部分具体表达式如下：
[0162][0163][0164][0165]
式中：c
pur,t
为电网公司t时刻的购电价格；p
loss,t
为t时刻时的网损；c
oltc
为oltc动作一个档位的成本，其中包含运行成本和维护成本；un为额定电压；δt为优化的时间长度，δki为第i次检测时oltc档位的变化；ω为检测总次数；为节点i的电压偏差；ui(t)为节点i在检测时刻t时的电压，un为额定电压，n为节点总数。
[0166]
(2)潮流约束
[0167][0168][0169][0170]
式中：p
i,t
、q
i,t
分别表示节点i注入的有功功率和无功功率；g
ij
、b
ij
、θ
ij
分别表示节点i、j之间的电导、电纳和电压相角差；n为系统节点总数；v
i,t
、v
j,t
分别表示节点i、j的电压幅值；p
pv,i,t
、q
pv,i,t
为光伏发电的有功和无功，p
load,i,t
、q
load,i,t
为负荷的有功和无功。
[0171]
(3)曲线斜率约束
[0172]
为了防止电压调节过程中出现不稳定性问题，引入图4的曲线斜率约束。
[0173][0174]
[0175]
式中：为所有光伏接入节点对无功控制节点的无功灵敏度之和。为逆变器控制参数；in为分区节点集合，n为分区编号；为分区n内节点所有光伏逆变器统一对应的吸收的最大无功功率；同理为区内统一对应的最大吸收的无功功率；θpv代表网络光伏的合集。
[0176]
(4)无功容量约束
[0177][0178]
式中：和分别为i节点逆变器t时刻对应的吸收和释放的无功功率。
[0179]
(5)档位动作次数约束
[0180][0181]
式中：ω为一天内oltc检测和调节次数，n
l
为oltc一天允许动作最大次数。
[0182]
(6)设备参数控制顺序约束
[0183]
本发明提出的oltc-逆变器电压控制方法，是在电容器的无功不充裕无法得到理想控制效果时，先动作oltc来总体调控，再用逆变器局部调控，为实现设备的顺利动作，需要两种对阈值大小参数进行约束。保证任何电压都在可控范围内
[0184][0185][0186]
(7)档位电压控制函数
[0187]
根据节点不同时刻的电压得到对应的调节方向和档位变化，档位变换根据oltc的设备参数可以得到对首节点电压的调控，进而影响全网的节点电压。
[0188][0189]
δk＝k
w 1-kwꢀꢀꢀ
(32)
[0190]v1,w
＝(1 0.025δk)
·v1,w-1
ꢀꢀꢀ
(33)
[0191]
式中：δk为档位变化数，v
1,w
为首节点在第ω次检测调节时的电压值。
[0192]
(8)无功控制函数
[0193][0194]
式中：q
pv,i,t
为光伏逆变器的无功补偿量，当其值为负的时候，逆变器吸收无功。抑制电压上升，其值为正的时候，逆变器释放无功，抑制电压下降。
[0195]
本发明采用具有精英保留策略、自适应交叉率和变异率的改进遗传算法求解所提出的参数优化模型。
[0196]
实施例2：
[0197]
基于同一种发明构思，本发明还提供了一种多场景oltc和光伏逆变器分区控制参数优化系统，包括：分区模块、边界参数计算模块和阈值参数计算模块；
[0198]
所述分区模块，获取带有光伏并网的指定地区低压配电网的无功灵敏度矩阵和电气距离矩阵对待优化的配电网进行优化分区；
[0199]
所述边界参数计算模块，基于每个分区各节点无功电压灵敏度和oltc档位电压灵敏度计算分区后各区内光伏逆变器和oltc的边界参数；
[0200]
所述阈值参数计算模块，基于所述各区内光伏逆变器和oltc的边界参数，结合预先构建的参数优化模型利用遗传学算法求解得到各分区优化后的oltc和光伏逆变器阈值参数；
[0201]
其中，所述参数优化模型以综合网损电量、oltc控制成本和电压偏差最小为目标构建的。
[0202]
优选的，所述分区模块包括：
[0203]
潮流计算子模块、平均值计算子模块、聚类中心选取子模块、初步分区子模块和边界优化子模块；
[0204]
所述潮流计算子模块，以区域内光伏逆变器为节点，基于待优化的配电网区域的节点参数通过潮流计算，获得无功灵敏度矩阵和电气距离矩阵；
[0205]
所述平均值计算子模块，基于所述无功灵敏度矩阵计算指定地区低压配电网每个节点对其他节点的无功灵敏度的平均值；
[0206]
所述聚类中心选取子模块，判断节点i的平均无功灵敏度是否大于与之相连节点的平均无功灵敏度，若大于与之相连节点的平均无功灵敏度，则将节点i作为聚类中心,直至得到区域内全部聚类的中心；其中其中i∈i，i为节点集合；
[0207]
所述初步分区子模块，以电气距离最小为原则，将每一个节点和与其电气距离最小的聚类中心节点分为一类，得到聚类的初步分区结果；
[0208]
所述边界优化子模块，基于所述初步分区结果对两个分区交界处的节点进行边界优化得到最优分区结果。
[0209]
优选的，所述边界优化子模块包括：判断单元和调整单元；
[0210]
所述判断单元，将两个分区交界处的节点从当前分区划分至相邻区内，判断划分后相邻区内各节点平均无功灵敏度的差值平方是否减小；
[0211]
所述调整单元，若减小，保留划分后的结果并交换剩余边界点，反之不保留交换结果并交换剩余边界点直至所有边界点交换完毕。
[0212]
实施例3：
[0213]
一种适用多场景的oltc-光伏逆变器分区控制参数优化方法的思路为：(1)提出基于逆变器参数统一优化设定的分区方法；(2)提出oltc-光伏逆变器的电压控制方法；(3)提出适用多场景的oltc-光伏逆变器分区及控制参数优化方法。
[0214]
1)光伏逆变器分区方法
[0215]
光伏逆变器的下垂控制是常见的控制原理，下垂控制的控制效果与节点的无功灵敏度有很大关联，本发明基于此在保证节点电压控制效果的基础上，选取无功灵敏度和电气距离作为分区依据，提出了光伏逆变器的分区方法，将结构复杂且缺乏分布规律的农村户用光伏地区的并网节点进行系统的整理，进而实现区内的参数统一优化计算，大大减少了模型求解复杂度，适用于普遍的农村光伏并网地区，具有普适性。
[0216]
2)适用多场景的oltc-光伏逆变器分区控制参数优化方法
[0217]
光伏并网的场景多变，同时存在投切的可能性，设备参数需要实时优化和设定。由于农村低压配电网地区缺乏通信设备，很难做到参数的实时设定。本发明提出的考虑多场景的oltc-光伏逆变器参数优化方法，将考虑不同时段和不同季节的光伏及负荷、考虑光伏投退下的多个典型日工作场景的配网运行的网损、电压偏差及oltc档位动作成本结合权重制定综合的目标函数。优化的控制参数结果可以满足多个场景下的综合效果最优，以此来解决农村地区缺乏通信设备而无法实时优化参数的问题。
[0218]
本发明提一种适用多场景的oltc-光伏逆变器分区控制参数优化法，计算的步骤如下：
[0219]
第一步：针对带有光伏并网的农村地区的低压配电网进行数据整理，计算得到灵敏度矩阵和电气距离矩阵。
[0220]
第二步：按照提出的分区方法将光伏逆变器进行分区，分区过程如图3所示。
[0221]
第三步：基于无功电压灵敏度和oltc档位电压灵敏度，根据式(13)-(17)；计算逆变器和oltc的边界参数。
[0222]
第四步：运用提出的参数优化模型，根据式(18)-(34)的公式，采用遗传算法求解，计算得到基于分区的考虑多场景的光伏逆变器阈值参数和oltc阈值参数。
[0223]
第五步：将参数优化结果用于带有光伏并网的低压配电网的逆变器和oltc参数设定中。
[0224]
(1)本发明提出的分区方法，考虑了逆变器无功控制的原理及稳定性影响因素；分区内的逆变器统一参数设定，在保证控制稳定性的同时，能减少模型求解复杂度，大大减少优化模型计算复杂度。
[0225]
(2)本发明提出的oltc和逆变器的两阶段控制方法，弥补了逆变器无功控制时无功不充裕导致控制效果相对差的缺点，结合oltc的全局电压调控的方法，相比于单一光伏逆变器控制，可控电压范围得到提高。
[0226]
(3)本发明提出的考虑多场景的oltc-逆变器参数优化方法，计算得到的参数结果具有一定的鲁棒性，在农村户用光伏地区不同季节、不同时段的光伏和负荷发生变化或局部光伏投退时，设备的参数应该根据场景实时状态优化设定，但由于农村地区缺乏通信设备，无法实时的将各节点的运行状态信息上传去进行统一优化计算和设定设备参数。本发明提出的方法考虑了多个场景的综合权重建立了目标函数，得到的参数结果可以长时间使用，来保证控制结果的相对稳定性。
[0227]
显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0228]
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。
[0229]
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。
[0230]
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。
[0231]
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。
[0232]
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。