主动配电网分布式混合时间尺度无功/电压控制

利用光伏逆变器进行配电网无功/电压控制(VVC)可以降低系统网损,提高系统运行安全性.随着配电网规模与运行工况的日益庞大与复杂,传统的集中式VVC与分散式VVC在响应灵活性与决策最优性方面的不足愈加凸显.鉴于此,提出了分布式混合时间尺度VVC(DHT-VVC)策略,其通过分布式优化框架对光伏逆变器的"分钟级"调度与"实时"控制2个环节进行同步协调优化,给出全局趋优性控制决策.分析这2个环节在配电网实际运行中的相互影响,将光伏逆变器本地"实时"下垂控制参数转化为"分钟级"调度中的决策变量,构建了调度层与控制层耦合的DHT-VVC模型.利用随机规划理论刻画光伏有功功率与有功负荷在实时控制中的随机性与不确定性,并利用交替方向乘子法求解.最终,通过基于IEEE 123节点系统的算例分析,论证了所提方法的有效性与准确性.     

交直流混合配电网多阶段随机优化调度模型

高比例间歇性分布式光伏的接入给交直流混合配电网的运行带来了挑战。当前所提两阶段随机优化调度模型对不确定变量的观测较为粗略,导致配电网实时决策与日前决策偏差较大。鉴于此,提出了基于场景树的交直流混合配电网多阶段随机优化模型。所提模型以日前购电成本、日内调节成本和实时平衡成本之和最小为目标,通过储能装置的充放电功率调节、换流站输出功率调节和需求响应等灵活调节措施,实现了间歇性光伏的就地消纳和系统的削峰填谷。多阶段随机优化模型的日前离散决策变量可随日内和实时阶段的不确定信息改变而自适应调整,更符合实际高比例光伏渗透下交直流混合配电网的运行需求,为其经济灵活运行提供技术支撑。     

基于集群划分的配电网分布式光伏与储能选址定容规划

针对传统分布式电源规划方法难以满足未来含高比例分布式电源的配电网在运行阶段的分区控制需求问题,该文提出分布式电源集群规划的概念和方法。首先,根据系统网架结构和节点负荷特性对配电网进行集群划分,构成配电网—集群—节点多层级网架结构;其次,基于集群划分结果,建立分布式光伏与储能双层协调选址定容规划模型。上层模型以年综合费用最小为目标,决策变量为各集群的分布式光伏总容量、储能容量和功率;下层模型以系统网损最小为目标,决策变量为集群内各节点接入的光伏分容量和储能的并网位置;针对该模型特性,采用嵌入潮流计算的双层迭代混合粒子群算法进行求解。以某示范区10kV实际配电网的光储系统容量和布点优化为例,验证所提模型的可行性和求解方法的有效性。     

基于深度强化学习的配电网实时电压优化控制方法

大规模分布式电源的接入使得配电网电压优化控制策略与传统配电网差异较大。针对就地控制中光伏逆变器调压之间缺乏协同的问题，该文提出了一种基于多智能体深度强化学习的配电网实时电压控制方法。首先根据电压控制模型设计了部分可观测的马尔科夫决策过程，然后采用多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法求解，根据中心化训练、分散式执行的框架实现光伏逆变器的无功协同控制。该方法能智能决策各个逆变器的无功调节量，且能够根据源荷的随机变化实时给出电压控制策略，具有较好的实时性和控制经济性。最后通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

基于多场景模糊集和改进二阶锥方法的配电网优化调度

随着分布式光伏大量接入,储能、电动汽车、可平移的主动负荷等多种资源均参与到配电网调度之中,配电网亟需在消纳可再生能源的同时降低调度成本.针对光伏出力不确定性和复杂多资源接入下的配电网调度问题,提出了基于模糊集理论和改进二阶锥方法的日前-日内两阶段调度模型及求解算法.首先利用历史统计数据,基于event-wise模糊集理论构建了光伏出力不确定性调度模型,并进一步提出了考虑多类型主动负荷、电动汽车、储能在内的多种调节资源协同的日前-实时两阶段优化调度模型.日前调度采用改进的鲁棒随机优化方法求解,有效处理分布式光伏的不确定性影响,实现光伏消纳最大化的目标;实时调度则提出了二阶锥边界修正迭代算法,综合利用主动负荷响应、电动汽车多种手段追踪匹配光伏出力,实现以运行成本最小为目标的优化调度.最后,基于IEEE-33节点算例系统的仿真分析论证了所提方法的有效性.     

计及演化驱动因素的配网分布式光伏多阶段协调规划优化方法

为满足高比例分布式光伏DPV(distributed photovoltaic)接入配电网的需求,并充分发挥新型配电系统中多类型灵活性资源的有功无功调节能力,提出一种计及演化驱动因素的含高渗透率DPV配电网的多阶段优化规划方法。首先对以DPV渗透率为目标导向的新型配电网政策、技术、市场多因素演化特征进行分析,然后在此基础上构建配电网多阶段双层规划优化模型,最后采用改进的烟花算法以实现规划策略的求解。通过在IEEE 33节点系统上的仿真分析证明,所提方法能够考虑演化驱动因素的影响,实现含高渗透率分布式光伏配电网的多阶段自适应规划。     

直流配电网网架结构与分布式光伏多目标协同优化

含高比例分布式光伏(distributedphotovoltaic,DPV)的直流配电网是未来配网发展的重要形态之一,但目前尚缺乏系统的规划方法。该文提出一种直流配电网网架结构与DPV多目标协同优化方法,该方法考虑光伏出力与负荷功率不确定因素之间的相关性,采用二维高斯混合模型进行源荷联合概率分布建模,由接受拒绝采样法构建典型场景集。针对直流配网中普遍存在的电力电子设备,建立其潮流模型与损耗模型,从而确定了直流配网的潮流边界条件。以系统年运行成本、DPV收益、配电网供电质量、环境及节能减排效益为多目标构建双层优化模型。采用多目标粒子群算法与基于深度优先搜索的所有生成树算法对光伏接入容量与网架结构进行上下层协同优化。以修改的IEEE 14节点直流配网规划算例验证了所提方法的有效性。     

面向分布式光伏虚拟集群的有源配电网多级调控

受外界环境影响,分布式光伏出力具有间歇性、波动性和不确定性,其分散、高渗透接入给配电网调控带来了高维数、高复杂度等问题,故提出面向分布式光伏虚拟集群的有源配电网多级调控。首先,提出虚拟集群概念,并基于社团理论提出适应调控目标变化的虚拟集群动态划分方法。然后,针对含高渗透分布式光伏配电网的运行特点和调控需求,具体研究包含全局优化调度级、集群趋优控制级、本地消纳控制级的多级调控模型与实现方法。最后,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型并进行算例分析,验证了所提调控方法可适应有源配电网运行状态变化,提高调度控制的快速性和有效性。     

基于集群划分的含分布式光伏配电网有功-无功多目标优化

随着高比例分布式光伏并网,配电网潮流随光伏出力波动,系统有功-无功优化面临新的挑战。建立了配电网网损最小、光伏消纳量最大和电压偏移最小的多目标优化模型,通过调节光伏逆变器出力和无功补偿设备的投切,实现配电网网损最小、光伏消纳率最大和电压偏移最小的目标。建立了基于电气距离和区域电压调节能力的集群性能指标计算方法,并基于指标计算结果将配电网划分为多个子集群,利用NSGAIII算法对子集群进行有功-无功优化。最后以一条实际10 kV配电线路和IEEE123系统为算例仿真验证,计算结果表明经划分后对子集群进行有功-无功优化相比于全局优化可以提高光伏消纳率、减少系统网损和减少节点电压偏移。验证集群划分方法和有功-无功优化模型的有效性。     

基于双向动态重构与集群划分的光伏储能选址定容

为研究网络重构与集群划分对提升配电网中分布式电源规划配置水平的可能性,提出一种动态重构与集群划分的双层划分模型,同时获得最佳重构策略和集群划分方式。通过4种方案进行DPV、ESS选址定容实验,对比DPV接入容量、年综合成本等规划指标及网络损耗、电压水平等系统运行指标。结果表明,在基于该双层划分结果的DPV、ESS选址定容方案下,DPV接入容量最大且系统年综合成本最低。经算例验证,分时段双向动态重构策略可在降低规划成本的同时大幅度拉伸DPV消纳水平的提升空间,在解决高比例分布式电源规划类问题时具有较高的参考价值。     

考虑分级重构的配电网安全低碳两阶段运行优化方法

随着配电网拓扑结构的复杂程度提高,针对高比例可再生能源出力预测误差会导致配电网优化调度决策的准确性下降的问题,提出考虑分级重构方法的配电网安全低碳两阶段优化方法。首先,分析了配电网两类分级开关的影响程度和两阶段运行优化框架。其次,提出了配电网日前-日内两阶段优化方法,通过协调分级开关动作、储能系统、工业负荷需求响应等手段实现配电网最优化运行。然后,考虑到光伏出力在不同时间尺度上预测误差,分别构建了以低碳性为目标的日前全局低碳经济调度模型及以安全性为目标的日内滚动安全经济调度模型。最后,算例验证了所提模型能够在光伏高比例渗透背景下,有效支撑复杂配电网安全低碳运行。     

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。     

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。     

分布式光伏电站接入配电网的分布鲁棒优化配置方法

随着分布式光伏(Distributed Photovoltaic, DPV)电站接入配电网的规模日益增大,光伏出力的不确定波动特性造成配电网运行状态的频繁波动,故对接入配电网的DPV电站进行合理规划对于配电网的安全运行尤为重要。针对DPV电站接入配电网的并网点和容量选择问题,以并网位置节点和配置容量同时作为决策变量,并考虑DPV出力的不确定性,建立了DPV电站接入配电网的并网点和容量选择的分布鲁棒优化配置模型。以当地光照强度和环境温度的历史数据计算出的DPV电站单位容量光伏的日出力曲线作为数据驱动构建出基于KL散度的模糊集。通过优化计算出模糊集中最大和最小期望的概率分布以得到单位容量光伏出力不确定波动的范围,将分布鲁棒优化模型转化为鲁棒优化模型,并采用Benders分解法求解得到优化配置方案。最后,以某个实际180节点配电网为例进行仿真计算,并与确定性优化和传统鲁棒优化方法进行对比分析。验证了所提出的分布鲁棒优化方法既能够保证在光伏出力不确定波动下配电网的安全运行,又能够克服鲁棒优化方法的保守性,使求得的配置方案在经济性和鲁棒性之间达到良好的平衡。     

基于深度强化学习的含储能有源配电网电压联合调控技术

高比例可再生能源接入下，有源配电网电压越限风险增加。传统调压设备控制时间尺度长，难以及时响应调压需求。为缓解配电网局部电压越限问题，提出一种基于深度强化学习的电压调控策略，利用电池储能系统和静止无功补偿装置(static var compensator, SVC)进行有功无功联合调控。首先，研究了分布式储能的容量衰减机理；然后，将电压调控推导为马尔可夫决策过程，通过寻找SVC和储能最佳出力点缓解电压波动；最后，采用深度确定性策略梯度算法实现离线训练与在线决策。算例验证表明，所提策略能有效实现非全局信息可观下电压波动的抑制，电压偏差较无调控时有明显降低；通过与其他深度强化学习和启发式算法对比，验证了所提出方法可以有效应对不确定性环境，抑制电压波动。     

基于深度确定性策略梯度算法的配电网最优电压实时控制

随着光伏发电在配电网中的渗透率逐渐增大,在降低系统网损和全社会的碳排放量的同时,也导致了电压出现时段性越限等问题,而电压安全对配电网的稳定运行有重要意义。提出了一种基于深度确定性策略梯度（deep determi-nistic policy gradient,DDPG）算法的电压控制策略。研究了太阳能光伏逆变器在配电网无功电压优化中的作用;以配电网有功损耗最小化为目标函数,同时考虑到逆变器的无功补偿能力,提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的配电网电压控制策略;利用修改后的IEEE33节点算例对所提策略的有效性进行验证,仿真结果表明：DDPG算法学习所得策略可以动态调节各光伏逆变器的无功输出,从而实现控制电压安全的目标,并且与调控前相比系统网络耗损减少了13.5%。     

基于多智能体深度强化学习的分布式电源优化调度策略

针对分布式电源集中优化调度难以解决隐私保护的问题,提出一种基于多智能体深度强化学习的分布式优化调度方法。该方法可自适应源荷不确定性,在源荷随机波动的情况下实时给出优化调度策略。首先,阐述了基于通信神经网络架构的多智能体深度强化学习方法原理。然后,提出基于多智能体深度强化学习的分区分布式优化调度框架,以日运行成本最低为目标构建日前优化调度模型,并考虑各种运行约束。继而,采用近端策略优化算法对该模型进行离线训练,利用训练好的模型进行在线优化调度决策。最后通过改进IEEE33节点算例进行仿真验证,结果表明,各自治区域在仅利用局部通信的情况下即可计算出各自的近似全局最优解。     

考虑光伏集群无功贡献的配电网无功电压优化调节方法

为协调运用配电网各类调压资源,实现经济、灵活的电压控制,整合中高压配电网各类无功治理设备,提出考虑低压光伏无功集群贡献的配电网电压无功控制资源协调运行优化方法。针对配电网低压侧分布式小容量离线运行光伏电源,设计了3种光伏集群无功运行模式,使其按模式预设在线自律运行。提出低压光伏集群无功管控策略,建立配电网电压无功控制资源协调优化模型。采用最优分割联合优化方法对变压器分接头及电容器组的切换时间及切换状态进行优化,在此基础上得出光伏集群无功运行模式及其他治理设备无功输出优化结果。采用前推回代潮流计算嵌套粒子群优化的算法进行求解。仿真算例证明了所提方法的合理性及有效性。     

考虑循环寿命折损的主动配电网仿射可调鲁棒优化方法

针对主动配电网在源荷储协同下的不确定性优化问题,提出了基于仿射可调鲁棒优化的主动配电网运行策略。首先,考虑分布式光伏的可控模型、循环寿命折损的电池储能模型和ZIP负荷模型,构建了主动配电网优化运行模型。然后,采用椭球集合来描述分布式光伏出力的不确定性,并结合仿射策略形成优化模型中决策变量与分布式光伏出力不确定性变量之间的线性决策机制。最后,通过对偶变换将主动配电网鲁棒优化模型转化为一个确定性的混合整数二阶锥规划模型进行求解。在改进的IEEE33节点算例系统中对比验证了所提出的仿射可调鲁棒优化方法的有效性和优点。     

分布式光伏电源与配电网协调控制策略研究

针对分布式光伏电源的消纳问题和接入中低压配电网引起的配电网安全运行问题,研究了分布式光伏电源的模型及控制机制,并对配电网电压的控制方法进行了分析;在此基础上,提出了一种分布式光伏电源有功-无功解耦和对配电网电压分区控制的协调控制策略;最后在DigSilent软件平台上搭建了含分布式光伏电源的IEEE33节点配电网模型对策略进行了仿真验证。该策略对提高分布式光伏电源的消纳能力,保证配电网的安全运行,有一定的参考价值。