基于线性化潮流模型的配电网电压无功控制策略

针对现有基于二阶锥松弛的电压无功控制模型无法以电压波动为目标且求解速度较慢等问题,文中提出了一种基于线性化潮流模型的配电网电压无功控制策略。首先基于支路潮流方程建立了包含有载调压分接头、电容器组和光伏逆变器等调控手段的电压无功控制模型,并将其离散变量松弛为连续变量,以形成二阶锥规划。进一步以二阶锥规划所得结果为基准点构造线性化潮流模型,并以电压波动最小为目标,将连续变量还原为离散变量。最后基于改进的IEEE-33节点测试系统进行了仿真,仿真结果表明所提出的线性化潮流模型具有较高的精度和更快的求解速度,能够适用于配电网实时电压无功控制。     

考虑设备动作损耗的配电网分布式电压无功优化

电压无功控制是保证配电网经济安全运行的重要任务,协调多种调节手段能提高配电网的运行效率。考虑了有载调压变压器、电压调节器、分组投切电容器和分布式电源逆变器等电压无功调控设备,并针对现有电压无功控制模型存在的无谓动作和求解效率低等问题,提出了一种考虑设备动作损耗的配电网分布式电压无功优化策略。首先,基于支路潮流方程建立了配电网电压无功控制模型,并松弛为混合整数二阶锥规划。同时考虑到设备的动作损耗,提出了基于模型预测控制的滚动优化模式。进一步基于交替方向乘子法实现配电网多区域分布式协同优化。最后,基于改进的IEEE33节点测试系统进行了仿真。仿真结果表明：所提控制策略能够避免设备的无谓动作,并解决了“维数灾”问题,提高了配电网的电压无功控制效率。     

基于混合整数凸规划的主动配电网无功电压优化运行方法

合理协调主动配电网电力设备的无功调节资源,能够加强电压运行水平、提高分布式能源的渗透率、以及减少网络损耗。首先,建立主动配电网无功电压优化运行模型;然后,通过引入二进制变量和连续变量,将模型中的变压器离散变比约束和离散无功补偿装置运行约束转化为线性约束,并把节点功率平衡约束松弛为二次锥约束形式,得到混合整数凸规划模型;最后,采用33节点系统作为仿真测试系统,并利用工程优化包求解所述模型,获取主动配电网中不同电力设备的运行方案。测试系统上的仿真结果表明本文方法能够有效处理高度非凸的主动配电网无功电压优化运行问题。     

基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制

为应对高比例分布式光伏并网引起的电压越限和电压波动问题,充分发挥光伏逆变器的实时无功调节能力,提高光伏消纳率,提出基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制方法。长时间尺度下,建立以配电网运行成本期望值最小为目标,考虑状态变量机会约束的两阶段动态随机优化调度模型,制定传统无功电压设备和光伏并网点电压的经济趋优调度计划。短时间尺度下,以并网点电压调度值为追踪目标,提出基于并网点PV-PQ-QV节点类型转换的自适应趋优控制策略,实时调整光伏无功出力和有功削减量。为提高算法效率,提出二阶锥规划与基于拉丁超立方采样概率潮流交互迭代的随机最优潮流解耦法求解两阶段动态随机优化调度模型。算例结果表明,所提方法能够有效解决配电网实时运行过程的电压安全问题,并提高系统运行的经济性。     

基于深度强化学习的新能源配电网双时间尺度无功电压优化EI北大核心CSCD

新能源大量接入配电网,其波动性及间歇性容易导致配电网电压的频繁波动问题。传统基于模型的无功电压优化方法高度依托于电网的精准建模,其求解精度与计算速度难以满足含新能源配电网对于电压控制的要求。该文基于深度强化学习,提出一种双时间尺度配电网无功电压优化方法。该方法将电力系统无功电压优化问题转化为马尔可夫决策过程,统筹考虑无功补偿设备的差异化调节特性和不同深度强化学习算法的特点,设计针对离散型设备和连续型设备协调控制的双时间尺度优化方案。其中,长时间尺度上制定并联电容器组投切计划,以调整电压偏移,同时最小化全系统网损;短时间尺度上设置滚动预测窗,制定SVG出力计划,以跟踪电压变化,解决新能源并网带来的配电网电压频繁波动问题。最后通过IEEE33节点拓展系统验证该数据驱动方案在无功电压优化的实现速度和效果上所具有的优势。     

基于模型预测控制的光伏场站快速协同无功电压控制

为解决新能源大规模接入配电网带来的电压波动及越限问题,提出了一种针对光伏场站及静止无功发生器(static var generator, SVG)接入的配电网系统动态无功电压控制方法,以实现扰动下多无功源协同调压目标。首先,分别推导了光伏场站和SVG的无功-电压控制小信号模型。其次,通过类比等效实现了不同类型无功源电压控制模型形式的统一,并结合系统电压灵敏度关系建立了系统整体电压控制模型。在此基础上考虑系统状态变化对控制参数的影响,并计及各设备无功出力约束,设计了系统模型预测控制器。最后,基于IEEE33节点系统进行仿真,验证了在光伏出力波动和负荷投切两种情况下所提方法均能够快速、有效地抑制电压波动,为有源配电网快速电压协同控制提供了理论基础。     

基于谱聚类的主动配电网多时间尺度无功优化策略

高比例分布式光伏接入配电网后,传统优化方案无法有效平抑电压波动,分布式光伏逆变器的无功调控能力难以充分利用。为此,提出一种基于谱聚类的主动配电网多时间尺度无功优化策略,该方法分为日前优化和日内实时优化两个阶段。首先,对离散设备的时间耦合性进行解耦,以配电网网损、平均电压偏差、电压波动严重程度为目标函数,建立基于社交网络搜索算法的日前无功优化模型,确定离散设备静态最优档位序列;其次,通过谱聚类的方法进行耦合,确定离散设备动态最优档位序列,结合改进的分布式光伏逆变器就地控制策略,建立日内实时优化模型,从而抑制日前预测数据偏差导致的电压波动;最后,基于改进后的IEEE 33节点系统进行仿真实验。仿真结果表明,所提策略可以有效降低运算难度、提高求解效率,验证了该策略的有效性和优越性。     

考虑有功协调优化的配电网动态电压控制

配电网电压动态变化特征日益凸显,对配电网动态优化控制提出了新的要求。除此之外,配电网有功与无功的耦合特性也使得仅基于无功/电压的控制方法效果降低。因此,提出了一种考虑有功/无功快速协调优化的配电网动态电压控制方法,实现在秒级时间尺度内关键节点的电压恢复。首先建立配电网有功/无功控制设备动态模型,并基于模型预测控制理论建立了动态电压控制系统预测模型。设计了面向配电网电压协调控制的多目标自适应优化策略,基于配电网同步相量测量单元动态测量数据实现有功/无功控制设备出力的动态协调。仿真结果表明,该方法能够实现配电网电压波动的秒级抑制,并将目标节点电压快速无差地恢复至扰动前水平。     

主动配电网分布式无功优化控制方法

随着配电网中分布式电源的渗透率不断提高,配电网运行和控制面临诸多新挑战。集中式控制的成本高、通信要求高、可靠性差,不适应主动配电网的实际需求。基于分区协调控制和凸优化的思想,提出了一种主动配电网分布式无功优化控制方法。此方法以网络有功损耗为目标函数,考虑配电网潮流方程约束、各节点电压上下限约束和分布式电源无功出力上下限约束。以简化的支路潮流方程将非凸的无功优化控制问题转化成凸二次规划问题,以物理分区的形式对凸二次规划问题进行分布式计算求解。每个控制区域都配有一个独立的控制器,每个控制器仅对所控制区域数据进行测量,并且只收集相邻控制器的边界协调信息,采用同步型交替方向乘子法进行分布式优化计算,得到各区域分布式电源的无功优化控制策略。最后以IEEE 33和IEEE 69系统为例,仿真计算结果验证了该方法的正确性和有效性。     

结合数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度电压协调优化控制

高比例电动汽车、分布式风电、光伏接入配电网,导致电压频繁地剧烈波动。传统调压设备与逆变器动作速度差异巨大,如何协调是难点问题。该文结合数据驱动与物理建模方法,提出一种配电网双时间尺度电压协调优化控制策略。针对短时间尺度（min级）电压波动,以静止无功补偿器、分布式电源无功功率为决策变量,以电压二次方偏差最小为目标函数,针对平衡与不平衡配电网,基于支路潮流方程,计及物理约束构建了二次规划模型。针对长时间尺度（h级）电压波动,以电压调节器匝比、可投切电容电抗器挡位、储能系统充放电功率为动作,当前时段配电网节点功率为状态,节点电压二次方偏差为代价,构建了马尔可夫决策过程。为克服连续-离散动作空间维数灾,提出了一种基于松弛-预报-校正的深度确定性策略梯度强化学习求解算法。最后,采用IEEE 33节点平衡与123节点不平衡配电网验证了所提出方法的有效性。     

考虑储能的地区电网有功和电压联合控制策略研究

由于分布式新电源的间歇性和波动性,地区电网的功率波动和电压波动问题凸显。为解决这一问题,本文提出一种考虑储能设备的联合控制策略,首先建立以电网功率波动最小为目标函数的数学模型,然后通过改进粒子群算法进行求解,以此来控制储能的出力,使得地区电网的功率波动最小,并通过储能系统荷电状态反馈控制,保证储能设备不会过度充放电。通过潮流计算得到风电接入时母线的电压波动,选取波动较大的时段,在该母线上进行离散无功补偿,进一步对电压波动进行调节。最后通过IEEE14节点算例进行仿真,在电网中接入风电和储能装置,同时在风电接入母线配置离散无功补偿设备,在完整的一个调度周期内,对比储能不出力和不采用离散无功补偿策略情况下的功率波动和电压波动,表明联合控制策略的有效性。     

数据驱动的无精确建模含源配电网无功运行优化

分布式光伏的接入使得配电网无功电压运行控制需求及解决措施与传统配电网差异较大。针对配电网测量设备安装不全、网架参数难以准确获取,无法进行精确数学建模的问题,提出了无精确建模的含分布式光伏的配电网电压优化控制模型。以节点电压合格为优化目标,使用高速公路神经网络拟合网架节点注入功率与关键节点电压之间的映射关系;考虑分布式光伏的出力约束,进而采用定向寻优策略和反馈机制对优化模型进行求解;通过改变分布式电源逆变器出力来控制电网电压,实现全局系统电压控制。以不同规模的配电网实际数据为例,验证了所提优化运行控制模型的有效性。对比分析了采用普通神经网络和高速公路神经网络的电压拟合精度及收敛速度,证明高速公路神经网络应用于解决无精确建模的多节点含源配电网无功运行问题,可以实现拟合精度和拟合速度的双重优化。     

基于价值分解深度强化学习的分布式光伏主动电压控制方法

针对主动电压控制问题,深度强化学习能够有效地解决数学优化方法在精确性和实时性方面的不足。但传统多智能体深度强化学习方法存在信用分配、过度泛化等问题,难以学习到全局最优的协调策略,控制效果较差。为此,提出了一种基于价值分解深度强化学习的分布式光伏主动电压控制方法。将主动电压控制问题建模为分布式部分可观测马尔可夫决策过程,然后基于中心化训练和去中心化执行框架,提出分解式价值网络、集中式策略梯度2项改进措施：将全局价值网络分解为个体价值网络和混合网络,并采用所有智能体的当前策略进行集中参数更新。改进的IEEE 33节点配电网系统的算例结果表明,所提方法表现出了优越的稳压减损控制性能,且在训练速度、场景鲁棒性等方面具备一定的优势。     

基于深度强化学习的含高比例可再生能源配电网 就地分散式电压管控方法

含有可再生能源并网的区域电网存在通信条件差、量测设备不足、不同节点的电压管控设备难以协同等问题,因此提出一种基于深度强化学习的分散式就地电压管控方法。该方法首先将缺少量测数据的电压管控问题转化为部分可观的马尔科夫决策问题,构建了以网络损耗最小为优化目标的多智能体分散式电压管控框架。然后采用多智能体深度确定性策略梯度算法对智能体进行离线训练,并使用训练完成的智能体进行在线电压管控。最后,基于改进的IEEE33节点系统进行了算例仿真和分析。结果表明,各智能体可以根据各自节点的电气信息求解出近似的全局最优解。     

含光伏接入的中压配电网集中调控优化策略

随着并网光伏数量和容量的增加,中压配电网电压波动及网损过大等问题日益突出。为此计及中压配电网的通信条件与计算能力等特点,提出了一种面向中压配电网的分布式光伏集中调控优化策略,抑制中压配电网电压波动及网损过大。分析光伏并网对配电网电压及网损影响,构建了以中压配电网潮流平衡方程、节点电压、支路电流及系统运行为约束,以网损最小、电压波动最小和分布式电源消纳最大为目标的多目标优化控制模型;采用商用CPLEX对模型进行求解;最后结合算例仿真对模型进行了有效性验证。结果表明,所提优化控制模型可有效降低配电网电压波动,合理分配分布式电源出力,降低网络损耗,同时保证光伏利用率处于相对合理区间。     

含分布式发电的配电网有功—无功综合优化

为克服配电网中风力发电机和光伏电池出力随机波动、负荷变化带来的电压变动,研究了多种分布式电源接入配网后的电压控制问题。以分布式电源出力随机波动和负荷变化时每个时段的电压偏差和网损最小,以及尽量减少大电网向配电网输送有功为目标函数建立电压控制模型,采用粒子群优化算法对微型燃气轮机和燃料电池等出力稳定的分布式电源进行有功和无功综合优化,在保证电压质量的情况下减少对环境的污染。通过对IEEE33节点系统和一个实际算例系统分别进行仿真计算,结果表明该控制方案能在有效提高配电网电压水平的基础上提高环境效益。     

基于SMES的D-STATCOM提升配电网电能质量的研究

配电网位于电力系统终端,直接面向电力用户,因此由电气设备产生的电能质量问题将直接影响配电网的安全运行。为了解决配电网中存在的电能质量问题,本文提出了基于SMES的D-STATCOM组合结构,并提出了相应的控制及优化策略。基于SMES的D-STATCOM能对配电网中的有功、无功功率进行快速补偿,从而有效地控制系统频率和母线电压。通过改进的粒子群算法对基于SMES的D-STATCOM进行参数优化,可以使负荷母线电压、功率波动以及设备成本最小化。仿真结果表明,采用SMES作为储能装置的D-STATCOM较传统的D-STATCOM在配电网中能获得更好的电能质量指标。     

海上风电场自适应多目标无功优化控制策略

针对传统固定权重多目标无功优化在应对新型电力系统复杂多变的工况时无法针对实时工况做出最合适的控制决策的问题,提出了一种自适应多目标无功优化控制策略,该策略以系统有功网损和并网点电压偏离量的加权最小作为目标函数,目标函数的权重系数根据并网点电压的偏离情况自适应调节。首先,分析海上风电场并网点电压波动与有功、无功输出的关系,建立相应的无功分配模型,并针对风电机组及静止无功发生器（static var generator,SVG）的输入输出特性,建立相应的无功控制模型。此外,考虑海上运行的功率约束、安全运行约束等,采用变惯性权重粒子群优化算法对无功控制策略进行求解。最后,在MATLAB中搭建海上风电场模型进行仿真验证,仿真算例表明：相较于传统固定权重多目标无功优化,自适应多目标无功优化控制策略可以根据电网实时工况,迅速调整各优化目标的优先级,较好地实现有功网损和并网点电压的协调优化。