本發(fā)明涉及電壓控制領(lǐng)域，具體涉及一種變電站-饋線-臺(tái)區(qū)電壓無功協(xié)調(diào)控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、分布式光伏規(guī)?；l(fā)展，高比例分布式光伏出力的波動(dòng)性和隨機(jī)性顯著增強(qiáng)，電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)加大，呈現(xiàn)“鴨子曲線”特征，源荷供需匹配與就地平衡難度提升，致使配電網(wǎng)多電壓等級(jí)電壓/功率越限等問題突出，白天電壓高、夜間電壓低，電壓調(diào)節(jié)難度加大，給配電網(wǎng)安全運(yùn)行帶來很大挑戰(zhàn)。

2、目前已有研究采用分層分區(qū)的運(yùn)行控制框架，從臺(tái)區(qū)自治層、饋線協(xié)調(diào)層、全局優(yōu)化層等不同層面提出了安全控制策略，然而高比例分布式光伏會(huì)對(duì)各層級(jí)產(chǎn)生影響，且各層級(jí)之間存在耦合，各層級(jí)均存在電壓調(diào)節(jié)能力不足的問題，需要開展臺(tái)區(qū)-饋線-變電站三級(jí)協(xié)調(diào)控制。而臺(tái)區(qū)-饋線-變電站三級(jí)協(xié)調(diào)控制需要依賴于完整準(zhǔn)確的電網(wǎng)拓?fù)浜湍Ｐ蛥?shù)，這給臺(tái)區(qū)-饋線-變電站三級(jí)協(xié)調(diào)控制策略帶來了不準(zhǔn)確、甚至不可用的風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行臺(tái)區(qū)-饋線-變電站三級(jí)協(xié)調(diào)控制時(shí)需要依賴于完整準(zhǔn)確的電網(wǎng)拓?fù)浜湍Ｐ蛥?shù)的問題，本發(fā)明提出了一種變電站-饋線-臺(tái)區(qū)電壓無功協(xié)調(diào)控制方法，包括：

2、獲取配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；

3、將所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)帶入預(yù)先構(gòu)建的電壓-控制量靈敏度模型中，采用近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行求解，得到最優(yōu)控制策略；

4、其中，所述電壓-控制量靈敏度模型是以最優(yōu)控制效果和最小控制成本為目標(biāo)，以變電站下分布式可調(diào)資源的電壓調(diào)節(jié)能力為約束構(gòu)建的。

5、可選的，所述電壓-控制量靈敏度模型的構(gòu)建包括：

6、采用二次型調(diào)節(jié)器理論，以最優(yōu)控制效果和最小控制成本為目標(biāo)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)；

7、為所述目標(biāo)函數(shù)設(shè)置運(yùn)行約束條件；

8、其中，所述運(yùn)行約束條件包括：分布式光伏的物理約束、儲(chǔ)能的物理約束、負(fù)荷側(cè)無功補(bǔ)償?shù)奈锢砑s束和網(wǎng)絡(luò)約束。

9、可選的，所述目標(biāo)函數(shù)如下式所示：

10、

11、式中，j為綜合考慮了狀態(tài)變量偏差和控制成本的待優(yōu)化的目標(biāo)值，x為狀態(tài)變量，xt為狀態(tài)變量的轉(zhuǎn)置矩陣，q為狀態(tài)變量偏差的權(quán)重矩陣，u為控制策略矩陣，ut為控制策略矩陣轉(zhuǎn)置，r為控制成本的權(quán)重矩陣，t為時(shí)刻。

12、可選的，所述分布式光伏的物理約束如下式所示：

13、

14、式中，為工作在最大功率點(diǎn)時(shí)，i節(jié)點(diǎn)pv在t時(shí)刻的預(yù)測(cè)有功功率；分別為i節(jié)點(diǎn)pv在t時(shí)刻的注入有功功率和無功功率；為i節(jié)點(diǎn)pv的裝機(jī)容量；為t時(shí)刻i節(jié)點(diǎn)pv是否參與調(diào)度運(yùn)行的決定變量，其中1表示參與，0表示不參與。

15、可選的，所述儲(chǔ)能的物理約束如下所示：

16、

17、式中，wies(t+1)為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在t+1時(shí)刻的儲(chǔ)能狀態(tài)，wies(t)為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在t時(shí)刻的儲(chǔ)能狀態(tài)；為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能的損耗比；和分別為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能的充放電效率；和分別為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在t時(shí)刻的充電功率、放電功率；和分別為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能的最大充電功率、最大放電功率；為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在t時(shí)刻是否處于充電狀態(tài)、放電狀態(tài)的0、1變量，1表示處于充電狀態(tài)、放電狀態(tài)，0表示非充電狀態(tài)、非放電狀態(tài)，和分別為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能狀態(tài)的最小值和最大值；wies(0)為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在初始時(shí)刻0的儲(chǔ)能狀態(tài)；wies(t)為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在最終時(shí)刻t的儲(chǔ)能狀態(tài)；δt為從t時(shí)刻至t+1時(shí)刻的持續(xù)時(shí)間。

18、可選的，所述負(fù)荷側(cè)無功補(bǔ)償?shù)奈锢砑s束如下式所示：

19、

20、式中，分別為svc無功功率的上下限；為i節(jié)點(diǎn)處svc在t時(shí)刻的無功功率。

21、可選的，所述網(wǎng)絡(luò)約束如下式所示：

22、δxl＝-(fl'xl)-1(δwl-fl'yδy)

23、式中，δxl為狀態(tài)變量負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓的幅值變化量，fl'xl、fl'y為節(jié)點(diǎn)電壓對(duì)節(jié)點(diǎn)注入有功變化量、變壓器變比變化量的靈敏度，δwl為節(jié)點(diǎn)注入有功變化量，δy為變壓器變比變化量。

24、可選的，所述將所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)帶入預(yù)先構(gòu)建的電壓-控制量靈敏度模型中，采用近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行求解，得到最優(yōu)控制策略，包括：

25、步驟1：令迭代次數(shù)k＝0，由系統(tǒng)受到的擾動(dòng)e、系統(tǒng)狀態(tài)變量x、控制成本的權(quán)重矩陣r、第k次迭代得到的最優(yōu)控制策略kk，構(gòu)建控制策略u(píng)k，記錄狀態(tài)變量x在各時(shí)刻的參數(shù)直到滿足記錄終止條件；

26、步驟2：基于狀態(tài)變量x在各時(shí)刻的參數(shù)求解第k次迭代中代數(shù)黎卡提方程的解pk和lk，其中，lk為由輸入矩陣和pk確定的中間變量；

27、步驟3：基于第k次迭代中代數(shù)黎卡提方程的解pk和lk更新控制策略，得到控制策略u(píng)k+1，計(jì)算第k次迭代中代數(shù)黎卡提方程的解與第k-1次迭代中代數(shù)黎卡提方程的解的差值的絕對(duì)值，判斷所述差值的絕對(duì)值是否小于設(shè)定閾值，若小于，則進(jìn)入步驟5，否則進(jìn)入步驟4；

28、步驟4：令k＝k+1返回步驟1；

29、步驟5：令u＝-kkx作為系統(tǒng)的最優(yōu)控制策略。

30、可選的，所述控制策略u(píng)k如下式所示：

31、

32、式中，uk為第k次迭代的控制策略，kk為第k次迭代得到的最優(yōu)控制策略，k為迭代次數(shù)，e是系統(tǒng)受到的擾動(dòng)，x為狀態(tài)變量，lk-1為由輸入矩陣和k-1迭代中代數(shù)黎卡提方程的解確定的中間變量，r為控制成本的權(quán)重矩陣。

33、可選的，所述狀態(tài)變量x在各時(shí)刻的參數(shù)如下式所示：

34、

35、式中，δxx、ixx和ixu分別為第一中間變量、第二中間變量和第三中間變量，[tj,tj+δt],j＝1,2,…,h是一些不相交的時(shí)間段；為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻t1+δt的轉(zhuǎn)置，為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻t1的轉(zhuǎn)置，為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻t2+δt的轉(zhuǎn)置，為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻t2的轉(zhuǎn)置，為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻th+δt的轉(zhuǎn)置，為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻th的轉(zhuǎn)置；ut為控制策略矩陣轉(zhuǎn)置；xt為狀態(tài)變量的轉(zhuǎn)置矩陣；τ為時(shí)間段[tj,tj+δt]內(nèi)的狀態(tài)變量x的采樣間隔。

36、可選的，所述記錄終止條件如下所示：

37、

38、式中，n為狀態(tài)變量個(gè)數(shù)，m為控制變量個(gè)數(shù)。

39、再一方面本發(fā)明還提供了一種變電站-饋線-臺(tái)區(qū)電壓無功協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)，包括：

40、參數(shù)獲取模塊，用于獲取配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；

41、求解模塊，用于將所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)帶入預(yù)先構(gòu)建的電壓-控制量靈敏度模型中，采用近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行求解，得到最優(yōu)控制策略；

42、其中，所述電壓-控制量靈敏度模型是以最優(yōu)控制效果和最小控制成本為目標(biāo)，以變電站下分布式可調(diào)資源的電壓調(diào)節(jié)能力為約束構(gòu)建的。

43、可選的，還包括模型構(gòu)建模塊用于：

44、采用二次型調(diào)節(jié)器理論，以最優(yōu)控制效果和最小控制成本為目標(biāo)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)；

45、為所述目標(biāo)函數(shù)設(shè)置運(yùn)行約束條件；

46、其中，所述運(yùn)行約束條件包括：分布式光伏的物理約束、儲(chǔ)能的物理約束、負(fù)荷側(cè)無功補(bǔ)償?shù)奈锢砑s束和網(wǎng)絡(luò)約束。

47、可選的，所述目標(biāo)函數(shù)如下式所示：

48、

49、式中，j為綜合考慮了狀態(tài)變量偏差和控制成本的待優(yōu)化的目標(biāo)值，x為狀態(tài)變量，xt為狀態(tài)變量的轉(zhuǎn)置矩陣，q為狀態(tài)變量偏差的權(quán)重矩陣，u為控制策略矩陣，r為控制成本的權(quán)重矩陣。

50、可選的，所述分布式光伏的物理約束如下式所示：

51、

52、式中，為工作在最大功率點(diǎn)時(shí)，i節(jié)點(diǎn)pv在t時(shí)刻的預(yù)測(cè)有功功率；分別為i節(jié)點(diǎn)pv在t時(shí)刻的注入有功功率和無功功率；為i節(jié)點(diǎn)pv的裝機(jī)容量；為t時(shí)刻i節(jié)點(diǎn)pv是否參與調(diào)度運(yùn)行的決定變量，其中1表示參與，0表示不參與。

53、可選的，所述儲(chǔ)能的物理約束如下所示：

54、

55、式中，wies(t+1)為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在t+1時(shí)刻的儲(chǔ)能狀態(tài)，wies(t)為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在t時(shí)刻的儲(chǔ)能狀態(tài)；為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能的損耗比；和分別為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能的充放電效率；和分別為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在t時(shí)刻的充電功率、放電功率；和分別為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能的最大充電功率、最大放電功率；為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在t時(shí)刻是否處于充電狀態(tài)、放電狀態(tài)的0、1變量，1表示處于充電狀態(tài)、放電狀態(tài)，0表示非充電狀態(tài)、非放電狀態(tài)，和分別為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能狀態(tài)的最小值和最大值；wies(0)為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在初始時(shí)刻0的儲(chǔ)能狀態(tài)；wies(t)為節(jié)點(diǎn)i儲(chǔ)能在最終時(shí)刻t的儲(chǔ)能狀態(tài)；δt為從t時(shí)刻至t+1時(shí)刻的持續(xù)時(shí)間。

56、可選的，所述負(fù)荷側(cè)無功補(bǔ)償?shù)奈锢砑s束如下式所示：

57、

58、式中，分別為svc無功功率的上下限；為i節(jié)點(diǎn)處svc在t時(shí)刻的無功功率。

59、可選的，所述網(wǎng)絡(luò)約束如下式所示：

60、δxl＝-(fl'xl)-1(δwl-fl'yδy)

61、式中，δxl為狀態(tài)變量負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓的幅值變化量，fl'xl、fl'y為節(jié)點(diǎn)電壓對(duì)節(jié)點(diǎn)注入有功變化量、變壓器變比變化量的靈敏度，δwl為節(jié)點(diǎn)注入有功變化量，δy為變壓器變比變化量。

62、可選的，所述求解模塊具體用于：

63、步驟1：令迭代次數(shù)k＝0，由系統(tǒng)受到的擾動(dòng)e、系統(tǒng)狀態(tài)變量x、控制成本的權(quán)重矩陣r、第k次迭代得到的最優(yōu)控制策略kk，構(gòu)建控制策略u(píng)k，記錄狀態(tài)變量x在各時(shí)刻的參數(shù)直到滿足記錄終止條件；

64、步驟2：基于狀態(tài)變量x在各時(shí)刻的參數(shù)求解第k次迭代中代數(shù)黎卡提方程的解pk和lk，其中，lk為由輸入矩陣和pk確定的中間變量；

65、步驟3：基于第k次迭代中代數(shù)黎卡提方程的解pk和lk更新控制策略，得到控制策略u(píng)k+1，計(jì)算第k次迭代中代數(shù)黎卡提方程的解與第k-1次迭代中代數(shù)黎卡提方程的解的差值的絕對(duì)值，判斷所述差值的絕對(duì)值是否小于設(shè)定閾值，若小于，則進(jìn)入步驟5，否則進(jìn)入步驟4；

66、步驟4：令k＝k+1返回步驟1；

67、步驟5：令u＝-kkx作為系統(tǒng)的最優(yōu)控制策略。

68、可選的，所述控制策略u(píng)k如下式所示：

69、

70、式中，uk為第k次迭代的控制策略，kk為第k次迭代得到的最優(yōu)控制策略，k為迭代次數(shù)，e是系統(tǒng)受到的擾動(dòng)，x為狀態(tài)變量，lk-1為由輸入矩陣和k-1迭代中代數(shù)黎卡提方程的解確定的中間變量，r為控制成本的權(quán)重矩陣。

71、可選的，所述狀態(tài)變量x在各時(shí)刻的參數(shù)如下式所示：

72、

73、

74、式中，δxx、ixx和ixu分別為第一中間變量、第二中間變量和第三中間變量，[tj,tj+δt],j＝1,2,…,h是一些不相交的時(shí)間段；為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻t1+δt的轉(zhuǎn)置，為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻t1的轉(zhuǎn)置，為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻t2+δt的轉(zhuǎn)置，為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻t2的轉(zhuǎn)置，為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻th+δt的轉(zhuǎn)置，為狀態(tài)變量x的向量在時(shí)刻th的轉(zhuǎn)置；u為最優(yōu)策略；xt為狀態(tài)變量的轉(zhuǎn)置矩陣；τ為時(shí)間段[tj,tj+δt]內(nèi)的狀態(tài)變量x的采樣間隔。

75、可選的，所述記錄終止條件如下所示：

76、

77、式中，n為狀態(tài)變量個(gè)數(shù)，m為控制變量個(gè)數(shù)。

78、再一方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算設(shè)備，包括：至少一個(gè)處理器和存儲(chǔ)器；

79、所述存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序；

80、當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上述所述的一種變電站-饋線-臺(tái)區(qū)電壓無功協(xié)調(diào)控制方法。

81、再一方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上述所述的一種變電站-饋線-臺(tái)區(qū)電壓無功協(xié)調(diào)控制方法。

82、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

83、本發(fā)明提供了一種變電站-饋線-臺(tái)區(qū)電壓無功協(xié)調(diào)控制方法，包括獲取配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；將所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)帶入預(yù)先構(gòu)建的電壓-控制量靈敏度模型中，采用近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行求解，得到最優(yōu)控制策略；其中，所述電壓-控制量靈敏度模型是以最優(yōu)控制效果和最小控制成本為目標(biāo)，以變電站下分布式可調(diào)資源的電壓調(diào)節(jié)能力為約束構(gòu)建的。本發(fā)明基于電壓-控制量靈敏度模型采用近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行求解，只需要?jiǎng)討B(tài)采集其運(yùn)行數(shù)據(jù)即可通過在線學(xué)習(xí)算法得到最優(yōu)的控制策略，實(shí)現(xiàn)不依賴于系統(tǒng)模型的精確參數(shù)信息。