一种高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法与流程

本申请涉及电力安全技术领域，尤其涉及一种高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法。

背景技术：

随着分布式光伏在配电网中渗透率的提高，配电网从被动单向的配电网络转变为功率双向流动的有源网络，并面临潮流倒送和电压越限等运行挑战。这不但限制了配电网对分布式光伏的接纳能力，而且严重威胁配电网的安全稳定运行。因此，控制管理高中压配电网中的无功调压设备和分布式光伏成为系统优化运行的重要任务。

目前，高、中压配电网的电压优化控制通常独立实施。在中压配电网中，两级配电网的边界点即为平衡节点，中压配电网的电压优化控制一般由配电自动化系统实现，通过无功优化或有功-无功联合优化实现中压配电网的优化调度。在高压配电网中，两级配电网的边界传输功率即为边界节点的负荷功率，高压配电网的电压优化控制由地调avc系统的三级电压控制实现，在电压安全运行约束下通过无功优化实现高压配电网的经济优化运行。无功优化是通过配电网子区域间、微电网间和节点间的分解协调实现电压约束下无功优化模型的分布式迭代计算，以最小化网络有功损耗。有功-无功联合优化是通过集群间的分布式优化计算实现最小化配电网有功损耗与光伏发电损失的优化目标。

针对上述高、中压配电网的电压优化控制方法，高压配电网的运行优化只是基于个别变电站出口母线电压，无法考虑中压配电网整体电压水平，因而无法发挥其对中压配电网的电压调节能力，面对高渗透率分布式光伏的接入，中压配电网仅可利用分布式光伏解决线路过电压，易使部分光伏强制离网，造成光伏发电损失。另外，配电网分布式电压优化控制方法受分布式优化算法收敛性的限制，只能够对分布式光伏、储能装置和静止无功补偿器等连续调压设备的输出功率进行优化，无法考虑有载调压变压器、馈线开关等离散设备的优化调度。

技术实现要素：

本申请提供了一种高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法，以解决现有技术中高压配电网无法对中压配电网进行电压调节作用以及无法对配电网中离散设备进行优化调度的技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：

本申请实施例公开了一种高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法，所述方法包括：

步骤s100：将高中压配电网划分为上层配电网和下层配电网，所述上层配电网和所述下层配电网之间为主从控制结构；

步骤s200：将所述上层配电网和所述下层配电网中的优化模型进行凸化，得到全局优化模型；

步骤s300：将所述全局优化模型分解为一个主问题和多个子问题；

步骤s400：分别计算所述主问题和所述子问题，得到优化解，所述上层配电网和所述下层配电网之间互相传输边界变量的优化参数；

步骤s500：重复步骤s400，直至全局优化目标的上、下界偏差小于预设值。

可选地，在上述高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法中，所述将高中压配电网划分为上层配电网和下层配电网，包括：以35kv出口母线为边界，将所述高中压配电网划分为所述上层配电网和所述下层配电网。

可选地，在上述高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法中，将所述上层配电网和所述下层配电网中的优化模型进行凸化，得到全局优化模型，包括：

所述上层配电网的优化模型为无功优化模型，所述下层配电网的优化模型为有功-无功联合优化模型，将所述无功优化模型和所述有功-无功联合优化模型进行凸化，得到所述全局优化模型。

可选地，在上述高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法中，采用二阶锥松弛和lindistflow约分方程对所述无功优化模型和所述有功-无功联合优化模型进行凸化。

可选地，在上述高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法中，所述全局优化模型表示为：

s.t.m＝1,...,nmv

xm∈xm,gmv,m(xm)≤0

y∈y,ghv(y)≤0

hm(xm,y)＝0

式中：xm为所述下层配电网m的优化变量，y为所述上层配电网的优化变量，nmv为下层配电网的数量，gmv,m(xm)为所述下层配电网的运行约束，且为xm的函数，ghv(y)为所述上层配电网的运行约束，且为y的函数，hm(xm,y)＝0为所述下层配电网m和所述上层配电网的边界等式约束。

可选地，在上述高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法中，将所述全局优化模型分解为一个主问题和多个子问题，包括：采用gbd算法的主从分解法，将所述全局优化模型分解为一个主问题和多个子问题。

可选地，在上述高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法中，分别计算所述主问题和所述子问题，得到优化解，所述上层配电网和所述下层配电网之间互相传输边界变量的优化参数，包括：

步骤s401：初始化参数，初始化迭代代数k＝1，优化割平面数pm＝0，可行割平面数qm＝0，全局优化模型的目标函数下界lb＝-∞，目标函数上界ub＝∞；

步骤s402：所述下层配电网求解子问题，

minfmv,m(xm)

s.t.xm∈xm,gmv,m(xm)≤0

若所述子问题有可行解，则pm增加1，构建优化割平面回补主问题，优化割平面约束的表达式为：

若所述子问题无可行解，则qm增加1，构建可行割平面回补给主问题，可行割平面约束的表达式为：

步骤s403：所述上层配电网求解主问题，

可选地，在上述高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法中，所述优化割平面约束的表达式中引入

则所述优化割平面约束的表达式表示为：

可选地，在上述高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法中，所述可行割平面约束的表达式中引入

则所述可行割平面约束的表达式表示为：

可选地，在上述高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法中，所述直至全局优化目标的上、下界偏差小于预设值，包括：预设值δ设为0.01。

与现有技术相比，本申请的有益效果为：

本申请提供了一种高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法，所述方法包括：将高中压配电网划分为上层配电网和下层配电网，所述上层配电网和所述下层配电网之间为主从控制结构；将所述上层配电网和所述下层配电网中的优化模型进行凸化，得到全局优化模型；将所述全局优化模型分解为一个主问题和多个子问题；分别计算所述主问题和所述子问题，得到优化解，所述上层配电网和所述下层配电网之间互相传输边界变量的优化参数；重复前一步，直至全局优化目标的上、下界偏差小于预设值。本申请中将高中压配电网划分为了上、下层配电网，互为主从结构的双层配电网通过少量数据交换和分布式交替计算，最小化网络损耗和调压成本，显著降低了全局优化计算的复杂度，并充分发挥高中压配电网间的相互电压支撑能力，避免分布式光伏的发电损失。另外，通过本申请中全局优化模型，开展分层分布式优化计算，获得各控制设备的优化调度策略，基于获取的优化计算结果再对配电网中连续调压设备和离散设备等下发控制指令，实现网络重构。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种高中压配电网的分层分布式电压优化控制系统的基本结构示意图；

图3为本发明实施例提供的高压配电网的网络拓扑。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

参见图1，为本发明实施例提供的一种高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法的流程示意图。结合图1可知，该方法包括以下步骤：

步骤s100：将高中压配电网划分为上层配电网和下层配电网，所述上层配电网和所述下层配电网之间为主从控制结构；

本申请以35kv出口母线为边界，基于广义benders分解算法的主从分解思想，将所述高中压配电网划分为所述上层配电网和所述下层配电网。参见图2，为本发明实施例提供的一种高中压配电网的分层分布式电压优化控制系统的基本结构示意图。由图2所示，图中高压配电网由一个220kv变电站、多个110kv变电站和35kv变电站以及多个中压配电网组成。本申请拟采用图2所示的主从控制结构实现高中压配电网的分布式电压优化控制，其中上层配电网的控制系统为地调avc系统，下层配电网的控制系统为变电站子站，双层配电网之间基于少量数据通信和分解协调算法，实现全局优化模型的分层分布式计算。

步骤s200：将所述上层配电网和所述下层配电网中的优化模型进行凸化，得到全局优化模型；

所述上层配电网的优化模型为无功优化模型，所述下层配电网的优化模型为有功-无功联合优化模型，为降低优化模型的求解难度和确保gbd算法的收敛性，本申请采用二阶锥松弛和lindistflow约分方程对所述无功优化模型和所述有功-无功联合优化模型进行凸化，得到所述全局优化模型。

所述全局优化模型表示为：

s.t.m＝1,...,nmv

xm∈xm,gmv,m(xm)≤0

y∈y,ghv(y)≤0

hm(xm,y)＝0

式中：xm为所述下层配电网m的优化变量，y为所述上层配电网的优化变量，nmv为下层配电网的数量，gmv,m(xm)为所述下层配电网的运行约束，且为xm的函数，ghv(y)为所述上层配电网的运行约束，且为y的函数，hm(xm,y)＝0为所述下层配电网m和所述上层配电网的边界等式约束，且仅与和相关。

步骤s300：将所述全局优化模型分解为一个主问题和多个子问题；

本申请采用gbd算法的主从分解法，将所述全局优化模型分解为一个主问题和多个子问题。

步骤s400：分别计算所述主问题和所述子问题，得到优化解，所述上层配电网和所述下层配电网之间互相传输边界变量的优化参数；

在高中压配电网的分布式优化迭代过程中，上、下层配电网间的交互数据如表1所示：

表1：

为实现高-中压配电网全局优化模型的分布式计算，本发明基于gbd算法的主从分解思路，将全局优化模型分解为一个主问题和多个子问题交替计算。高压配电网和各中压配电网分别独立求解主问题和各子问题，并在每轮求得优化解后，向对方传输边界变量的优化参数。为降低双层配电网间的通信数据量，本发明对gbd算法的求解过程进行了调整，具体求解过程如下：

步骤s401：初始化参数，初始化迭代代数k＝1，优化割平面数pm＝0，可行割平面数qm＝0，全局优化模型的目标函数下界lb＝-∞，目标函数上界ub＝∞，高压配电网边界变量可行初值

步骤s402：所述下层配电网求解子问题。全局优化模型的目标函数中仅fmv,m(xm)与变量xm相关，故配电网m基于高压配电网的边界变量求解如下子优化问题：

minfmv,m(xm)

s.t.xm∈xm,gmv,m(xm)≤0

若所述子问题有可行解，则pm增加1，求解边界等式约束对应的拉格朗日乘子利用目标函数值fmv,m(xm)更新中压配电网m的目标函数ubmv,m，并构建优化割平面回补主问题，优化割平面约束的表达式为：

为减少所述上层配电网和所述下层配电网之间通信数据量，可引入

则所述优化割平面约束的表达式表示为：

若所述子问题无可行解，则qm增加1，引入松弛变量构建如下松弛优化问题：

s.t.xm∈xm,gmv,m(xm)≤0

αi≥0,i＝1,2,...,6

求解相应的最优解xroot,m和边界约束对应的乘子λ1～λ6，并令目标函数上界ubmv,m不变，并构建可行割平面回补给主问题，可行割平面约束的表达式为：

为减少所述上层配电网和所述下层配电网之间通信数据量，可引入

则所述可行割平面约束的表达式表示为：

步骤s403：所述上层配电网求解主问题。首先，高压配电网基于所有边界变量和中压配电网的目标函数值，开展上层配电网最优潮流计算，以更新全局优化目标的上界ub。然后，基于所有中压配电网的可行割和优化割平面参数，上层配电网求解主问题：

用求得的目标函数值更新全局优化目标的下界lb，并利用最优解为赋值，用于下轮迭代计算。

步骤s500：重复步骤s400，直至全局优化目标的上、下界偏差小于预设值。

本申请中预设值由人为设定，当lb、ub之差小于一定值，分布式优化就认为收敛了。一般为目标函数值的1％左右，本申请的算例中其值设为了0.01。

参见图3，为本发明实施例提供的高压配电网的网络拓扑。结合图3，仅80、81、82母线并网的中压配电网接有分布式光伏发电系统，分别定义为dn1、dn2和dn3。这三个中压配电网分别包含81、61和97个节点，网络拓扑和分布式光伏接入位置如图2所示。本发明选取图3所示高压配电网和三个含分布式光伏的中压配电网对所提分层分布式优化方法进行验证，并采用某一时刻的历史运行数据开展仿真计算。

表2为本发明实施例提供的的分层分布式迭代过程中dn2的边界变量和目标函数，表2展示了分层分布式优化过程中主问题求解的dn2边界电压平方边界传输有功和无功功率(mw)以及各子问题的目标函数值ubmv,m(￥)。

表2：

由表2所示，迭代至第12代时，全局优化目标的上界ub和下界lb之差仅为0.0099￥。收敛所需的迭代次数远少于基于交替方向乘子法的分布式优化方法。后者需要上百次迭代才能取得较好的收敛效果。

表3为本发明实施例的分层分布式迭代过程中dn2的优化割和可行割参数。

表3：

表3中pm列参数为具体数值，而qm列参数为“-”表明配网m在k次迭代中存在可行解，后四列参数对应为子问题m的优化割平面参数反之，配网m在本次迭代中不存在可行解，后四列对应为子问题的可行割平面参数

为验证所提分层分布式优化方法的准确性，本发明进一步搭建了图3中高压配电网的全局集中优化和独立优化仿真模型，并开展优化计算。

表4是本发明实施例的不同优化计算方法目标函数值对比。

表4：

表4中对比了全局集中优化、本申请中的分层分布式优化和独立优化的目标函数值，具体包括网络损耗、离散设备动作次数以及光伏有功缩减量等参数。由表4可得全局集中优化和分层分布式优化方法下，高压配电网和三个中压配电网的网络损耗稍有偏差；离散无功调压设备的动作方式完全相同，均为33母线有载调压变抽头上调一档，34母线电容器组投入一组，馈线开关均不动作；各中压配电网的光伏有功缩减量均为零；全局目标函数值相差0.21￥，偏差率为0.063％。独立优化方法下，上层配电网的有功损耗有所下降；有载调压变抽头均不动作，5座35kv变电站内的7组电容器组投入，馈线开关均不动作；dn1和dn2共缩减光伏有功功率0.7563mw以解决配网内过电压；因光伏有功功率大幅缩减，全局目标函数值升至828.92￥。

仿真结果表明，本申请中分层分布式优化方法的计算结果与全局集中优化方法十分接近。独立优化方法虽能有效降低高中压配电网的网络损耗和解决过电压问题，但因忽略不同电压等级配电网间的电压支撑能力，造成较大的光伏发电损失。本申请中分层分布式优化方法通过高中压配电网间的分解协调，实现全局优化目标的分布式计算，有效降低了光伏发电损失和网络运行成本。

由于以上实施方式均是在其他方式之上引用结合进行说明，不同实施例之间均具有相同的部分，本说明书中各个实施例之间相同、相似的部分互相参见即可。在此不再详细阐述。

需要说明的是，在本说明书中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的电路结构、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种电路结构、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，有语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的电路结构、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里发明的公开后，将容易想到本申请的其他实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由权利要求的内容指出。

以上所述的本申请实施方式并不构成对本申请保护范围的限定。