风电接入下无功电压控制分区方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及风电接入下无功电压控制分区方法。
【背景技术】
[0002] 三级电压控制已成为电力系统普遍认可的一种电压控制方式，实际应用效果好。 而其实现基础是系统节点合理的分区。因此有效的分区方法是电压控制的重要课题。
[0003] 传统电压分区在方法上可概括为以下五类：聚类算法；图论；智能启发式算法；混 合式算法；以结构特征分析为代表的其他方法。已有分区方法可以较好地适用于传统电网， 但应用于大规模风电接入引起潮流状态随机变化的电网分区将面临挑战。
[0004] 电网节点分区传统方法中基于聚类的方法由于直观、快捷等优点应用广泛。风电 等新能源接入电网使得以灵敏度为基础的节点间电气距离频繁随机变化，给传统分区方法 的应用带来困难。现有的文献指出电网分区要求尽量稳定，以减少不同分区下主导节点选 择和控制策略变动。因此如何获得相对稳定又满足风电波动情况下电压控制要求的合理分 区是难点。现有的文献提出将风电节点处理为PV节点，通过有功期望获得稳定风电出力， 进而采取传统模糊聚类分区。该方法具有处理简单，运算量小的优点。但风电作为不稳定 能源，目前异步或双馈风机均需从系统侧吸收无功进而建立磁场，因此将风电处理为具有 电压调节能力的PV节点并不完全符合实际情况；同时通过一次性求取有功期望消除风电 出力波动性难以体现电气距离的波动性对分区造成的影响。此外多数文献均提出了分区高 内聚低耦合的分区要求，但鲜少有文献以量化指标进行分区结果评估。文献具有多目标量 化评估特性的无功电压双阶段分区方法.中国电机工程学报2009, 29 (16)，首次提出五项 量化标准在分区评估方面作出里程碑式的突破，但其基于有功相角灵敏度的指标定义无法 直观反映分区的电压调控能力；同时该指标依赖于指定的理想分区数和区域理想节点数， 具有一定主观性。因此风电接入带来的波动性问题以及客观有效的分区评估指标是电网接 入风电后分区的困难所在。
【发明内容】
[0005] 为解决现有技术存在的不足，本发明公开了风电接入下无功电压控制分区方法， 本发明选取AP聚类作为核心分区方法。针对风电接入带来的波动性问题，以考虑风电功率 概率特征的节点间电气距离期望矩阵取代以单一潮流断面下的电气距离矩阵作为分区依 据。考虑PQ节点与PV节点响应过程不同，首先基于AP聚类算法对PQ节点分区。再基于摄 动法定义考虑风电功率概率特征时各PV节点对各PQ分区的区域电压调控灵敏度，在保证 区域连通性和可控性的前提下基于优先灵敏度原则实现PV节点归类至合适的PQ分区同时 兼顾区域最优电压控制，完成全网分区。最后为进行客观有效的分区评估从聚类区间解耦 性、区内耦合性以及分区电压控制能力出发定义分区质量评估指标对分区结果进行评估。
[0006] 为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
[0007] 风电接入下无功电压控制分区方法，包括以下步骤：
[0008] 步骤一：以考虑风电功率概率特征的全网电气距离期望矩阵取代某一潮流断面下 的电气距离矩阵作为分区依据，基于AP聚类实现PQ节点分区；
[0009] 步骤二：将定义考虑风电概率特征时各PV节点对各PQ分区的区域电压调控灵敏 度，获取PV节点分区数据准备；
[0010] 步骤三：基于区域灵敏度排序的PV节点分区，节点划分首先考虑区域连通性及可 控性，同时保证将PV节点归类至其控制最灵敏的PQ区域；
[0011] 步骤四：从PQ节点的分区耦合性和PV节点电压控制能力两方面出发定义分区质 量评估指标，包括区内强耦合区间弱耦合指数及PV节点电压调控灵敏指数，指标量化分区 要求，对分区方案进行评估。
[0012] 进一步的，PQ节点间电气距离的定义：
[0013] 利用潮流雅克比矩阵定义PQ节点间的电压灵敏度如下：
[0014]
' 'J^J.一}…M
[0015] 式中：0u为节点i与j之间电压灵敏度
是N*N方阵，N 为PQ节点数，/If'为潮流雅克比矩阵，a^和a分别为a的i行j列和j行j列元 素；
[0016] AP聚类算法允许采用不对称电气距离矩阵作为输入，定义PQ节点间电气距离矩 阵如下：
[0017]
[0018] 式中：N为全网PQ节点个数；Dx]表示任意节点i到节点j间的电气距离为-lg| 0ijI。
[0019] 进一步的，风电接入下建立电气距离期望矩阵：
[0020] 采用离散概率分布来表征风电概率特征，将风电有功出力历史样本进行统计，假 设风电额定出力为匕，将出力区间[0, 100%PJ离散化为f个区间，统计风电有功出力样本 落在各区间的频数，计算得各区间的概率，依次取功率区间中值作为各区间典型出力场景， 可得风电概率分布；
[0021] 离散化所得每一出力场景均认为是该概率下的稳定出力，风电渗透率一定时，当 风电场景以有功出力pk(k= 1，2,…，f)接入电网，接入点处理为PQ节点，按传统电网电气 距离求取方式获得PQ节点间电气距离矩阵D(k)如式（3)所示，对应概率为pk;
[0022]
[0023] 式中DGOdiG[l，N]，jG[1，N])表示风电出力为PM，节点i与节点j之间 的电气距离为D(k)lj;
[0024] 各场景下的PQ节点间电气距离求取期望，获得稳定电气距离阵ED取代某一潮流 断面下的电气距离矩阵作为风电接入下的分区依据；
[0025]
[0026] 其中，ED为全网PQ节点间电气距离期望矩阵，ED^iG[1，N]，jG[1，N])表示 节点i与节点j间考虑风电注入下的电气距离期望。
[0027] 进一步的，基于AP聚类实现PQ节点分区，以PQ节点间考虑风电概率特征的电气 距离期望矩阵作为输入，AP聚类算法规定节点之间距离越小越相似，因此将ED矩阵各元素 取负值即可得到相似度矩阵S，以S阵输入AP聚类算法即可自动得出最优聚类结果。
[0028] 进一步的，节点间电压灵敏度受运行状态和网络参数影响，PV节点对PQ节点的电 压调控灵敏度关系：
[0029] F(i) ?AVPV(i) =AVPQ(i) (5)
[0030] 式中：avpv⑴与AVPQ分别表示在运行状态i下PV节点与PQ节点电压变化；F⑴ 为运行状态i下的灵敏度矩阵；
[0031] 在运行状态i下，基于摄动法定义M个PV节点对N个PQ节点的电压调控灵敏度 矩阵如下：
[0032]
[0033] 式中，F⑴任意元素棚的_kMU]丨，其中AVPV(i)#AVPQ(i)j别表示 在运行状态i下PV节点y电压摄动量和相应PQ节点x的电压变化量。
[0034] 同一PV节点在风电接入下电压调控灵敏度将呈现波动性，以电压调控灵敏度期 望表征考虑风电功率概率特征下PV节点对各PQ节点的调控能力。
[0035] 进一步的，风电统计概率分布律定义：
[0036]
[0037] 式中：F任意元素心= (-Te[l，M]，.rS[l，iV])表示风电接入下PV节点x对PQ节 /-I： 点y的电压调控灵敏度。
[0038] 由于PV节点归类的初始状态是L个PQ分区，为此定义PV节点对PQ分区的区域 电压调控灵敏度为该PV节点对该PQ分区内所有节点电压调控灵敏度期望的均值，定义：
[0039]
[0040] 式中：G任意元素％ = 士Z〇[L胡..'端邛表示PV节点x对PQ分区Qy的区域 电压调控灵敏度；r为的任一PQ节点号；nQy中所含PQ节点数。
[0041] 进一步的，PV节点分区可在其对各PQ分区的区域电压调控灵敏度基础上实现。节 点划分首先考虑区域连通性及可控性，同时尽可能保证将PV节点归类至其控制最灵敏的 PQ区域，具体过程如下：
[0042] (1)将所有PV节点对第一个PQ分区的区域电压调控灵敏度排序，保证连通性的 情况下选择最灵敏的PV节点归并入该区；余下区域同理进行无功源节点选取，每次选取PV 节点时应排除之前区域已选择过的PV节点，初次分区后保证各PQ分区均有一个无功源节 点，保证分区可控性；
[0043] (2)将其余未归并的PV节点排序，将单个PV节点对所有PQ分区的区域电压调控 灵敏度排序，在保证连通性的情况下将该PV节点划分至灵敏度最高的PQ分区。依次完成 所有PV节点划分。
[0044] 电压分区缺少指标量化评估分区效果，因此用基于电气距离定义的Silhoutte指 标将分区结果的质量进行量化，以评估分区结果好坏。
[0045] 进一步的，基于Silhouttte指标和风电接入下PQ节点间电气距离期望定义区内 强耦合区间弱耦合指数如下：
[0046]
[0047]
[0048] 式中：QNJi表示第i个PQ分区的耦合性指标；QNJ表