一种光伏分布式电源日前出力优化方法
【技术领域】
[0001]本发明属于新能源控制技术领域，涉及一种光伏分布式电源日前出力优化方法， 尤其涉及一种基于分时预测参数线性自回归滑动平均模型的光伏分布式电源日前出力优 化方法。
【背景技术】
[0002] 近年我国经济的迅速发展带来了用电负荷的快速增长，而快速增长的用电负荷迫 切需要大量电能来满足。传统的集中式发电主要依靠煤炭化石燃料来产生电能，长久以来 这种集中发电方式在电力生产中占据了相当大的比重。然而全球性化石能源的短缺和环境 气候变化对现有的集中式发电造成很大压力，发电模式因此迫切需要改变和转型。如今各 国将目光聚焦于光伏分布式电源，日益增长的用电负荷量迫切需要新能源发电技术来满 足，开发利用新能源技术已成为世界各国的发展趋势。而提高光伏分布式电源的发电量以 及新能源在电网中接入量，是实现我国未来能源可持续发展的关键所在。
[0003] 现有光伏分布式电源的研究重点是优化其接入位置及接入容量以最小化配电网， 然而针对光伏分布式电源受天气因素影响的不确定性及配电网中的用电负荷的时变性很 少涉及。因此，现有的光伏分布式电源出力优化方法针对的是其出力及用电负荷静态的场 景，很难满足光伏分布式电源出力及用电负荷随机变化的配电网。
【发明内容】
[0004] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于分时预测参数线性自回归滑动平 均模型的光伏分布式电源日前出力优化方法，通过预测光伏分布式电源的出力及用电负 荷，以最小化配电网的网损为目标，优化调度光伏分布式电源的出力。
[0005] 本发明所采用的技术方案是：一种光伏分布式电源日前出力优化方法，其特征在 于，包括以下步骤：
[0006] 步骤1:根据分时预测参数线性自回归滑动平均模型预测环境温度、光照强度以及 用电负荷，从而得到日前环境温度、日前光照强度以及日前用电负荷；
[0007] 步骤2 :根据步骤1中的日前环境温度、日前光照强度这两种天气因素进行数学建 模，从而得出光伏分布式电源日前出力；
[0008] 步骤3:根据光伏分布式电源日前出力及日前用电负荷进行配电网潮流计算；
[0009] 步骤4:简化配电网潮潮流中网损计算，并通过序列二次优化法优化光伏分布式电 源日前出力。
[0010] 作为优选，步骤1中所述分时预测参数线性自回归滑动平均模型为：
[0011]
i
[0012]
[0013] ；
[0014]其中，T为光伏分布式电源日前出力优化时长；
[0015] Tb(t)为时刻t预测的日前环境温度，l<t<T;Tb(t_i)为过去t-i时刻的环境温 度，eTb( t_j)为过去t_ j时刻的环境温度白噪声；约WV为日前时刻t对应的过去t_i时刻环境 温度的分时预测参数，9Tb^ t为日前时亥Ijt对应的过去t_j时刻环境温度白噪声的分时预测 参数；
[0016] Ifi(t)为时刻t预测的日前光照强度，I < t < T; If!(t-i)为过去t-i时刻的光照强度， 为过去t-j时刻的光照强度白噪声'ν.?为日前时亥Ijt对应的过去t-i时刻光照强 度的分时预测参数，巧一，/为日前时刻t对应的过去t-j时刻光照强度白噪声的分时预测参 数；
[0017] load(t)为时刻t预测的日前用电负荷，I < t < T; load(t-i)为过去t-i时刻的用电 负荷，ei〇ad(t-j)为过去t_j时刻的用电负荷白噪声；为日前时亥1Jt对应的过去t_i时 刻用电负荷的分时预测参数，9 1。^^为日前时刻1对应的过去卜」时刻用电负荷白噪声的分 时预测参数。
[0018] 作为优选，步骤2中所述建模公式为：
[0019] PPV(t) = Spv · ns · Ie(t) · (1-0.005 · (Tb(t)-25))；
[0020] 其中，T为光伏分布式电源日前出力优化时长;Ppv(t)为时亥Ijt预测的光伏分布式电 源日前出力，Spv为光伏电池板面积，0 < Spv，Spv = O表不无分布式光伏电源接入;Hs 为光伏电池板光电转换效率，IMt)为时刻t预测的日前光照强度，Tb(t)为时刻t预测的日 前环境温度。
[0021] 作为优选，步骤3的具体实现过程为：
[0022] 在N节点配电网中，初始化各个节点的静态用电负荷和各线路阻抗;因区域用电的 相似性，根据步骤1的日前用电负荷load⑴得到时亥Ijt节点m的日前用电负荷为：
[0023] loadm(t)=load(t)*Pm;
[0024] 其中，T为光伏分布式电源日前出力优化时长，I <T;Pm为节点m的静态用电负 荷；
[0025] 因区域天气因素的相似性，根据步骤2得到节点m在时刻t的光伏分布式电源日前 出力：
[0026] Ppvm(t)=Spvm · ns · Ie(t) · (1-0.005 · (Tb(t)-25))；
[0027]其中，Spvm为节点m的光伏电池板面积;ns为光伏电池板光电转换效率，Ifi(t)为时刻 t预测的日前光照强度，Tb(t)为时刻t预测的日前环境温度；
[0028] 因此节点m在N节点配电网中在时刻t的等效日前用电负荷为：
[0029] Pl〇adm(t) = l〇adm(t)-PpVm(t)；
[0030] 同理，可得到N节点配电网中节点η的等效日前用电负荷为plciadn(t);
[0031] 假设节点m与节点η为配电网中的相邻节点，根据配电网潮流计算前推回代法可得 到节点m在时刻t的日前电压Vm( t)及节点η在时刻t的日前电压Vn(t)。
[0032] 作为优选，步骤4的具体实现过程为：
[0033]将步骤3中节点m在时刻t的日前电压Vm(t)及节点η在时刻t的日前电压VnUMfA 配电网潮流计算，得到N节点配电网在时刻t的日前网损：
[00341 m-L η-L
[0035] 其中，T为光伏分布式电源日前出力优化时长，I <t<T;Ymn为节点m与节点η的导 纳，节点m与节点η之间在时刻t的电流为：
[0036] Imn(t)=YmnX[(Vm(t))2+(Vn(t))2-2XVm(t)XVn(t)Xc0s(5 m(t)-5n(t))]0·5;
[0037] δΜα)-δη(〇为节点m与节点n的相角差；
[0038] 因此PiQSS(t)简化为：
[0039]
：；：
[0040] 其中，Gmn为节点m与节点η的阻抗；
[0041] 根据N节点配电网的Plciss(t)可知，Plciss(t)为二次项表达式，因此引入序列二次优化 对N节点配电网中的光伏分布式电源日前出力以网损最小化为目标优化：
通过光伏分布式电源出力优化结果，调节N节点配电网中节点的光伏分布式电源日前出力。
[0042] 本发明考虑到光伏分布式电源出力及用电负荷随机变化的问题，通过分时预测参 数线性自回归滑动平均模型预测光伏分布式电源日前出力及日前用电负荷，并通过简化配 电网网损公式得到网损近似二次项计算公式，然后引入二次序列优化方法根据日前预测数 据使得配电网网损达到最小。本发明根据分时预测参数线性自回归滑动平均模型以及网损 近似二次序列优化方法，大大提高了网损优化的计算效率及光伏分布式电源出力及用电负 荷随机性的可控性。
【附图说明】
[0043]图1:是本发明实施例的方法流程图。
[0044]图2:是本发明实施例的配电网模型图。
【具体实施方式】
[0045]为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发 明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不 用于限定本发明。
[0046]请见图1，是本发明实施例的方法流程图；请见图2,为本发明实施例的标准配电网 IEEE33节点模型。本发明提供一种基于分时预测参数线性自回归滑动平均模型的光伏分布 式电源日前出力优化方法，包括以下步骤：
[0047] 步骤1:通过分时预测参数线性自回归滑动平均模型预测环境温度、光照强度以及 用电负荷，从而得到日前环境温度、日前光照强度以及日前用电负荷。如公式（1)-(3)所示， 为分时预测参数线性自回归滑动平均模型，T为光伏分布式电源日前出力优化时长。
[0048] 根据光照强度的自然特性，本发明T= 12,即一天选取12个小时作为研究周期时 长。考虑到日照的充分性，本发明选取广东省东莞的光照强度、环境温度、用电负荷作为光 伏分布式电源日前出力优化的实验数据。
[0049] 在公示（1)中，Tb(t)为时刻t(l<t<T)预测的日前环境温度，Tb(t-i)为过去t-i 时刻的环境温度，eTb(t_j)为过去t_j时刻的环境温度白噪声。吟灿为日前时亥Ijt对应的过 去t_i时刻环境温度的分时预测参数，0 Tb,^为日前时刻t对应的过去t_j时刻环境温度白噪 声的分时预测参数。
[0050]
⑴
[0051] 在公示⑵中，Ie(t)为时刻t(l^t<T)预测的日前光照强度，le(t-i)为过去t-i时 亥Ij的光照强度，々/〃/)为过去t-j时刻的光照强度白噪声。化"为日前时亥Ijt对应的过去 t-i时刻光照强度的分时预测参数，为日前时刻t对应的过去t-j时刻光照强度白噪声 的分时预测参数。
[0052]
[0053] (2)
[0054] 在公示(3)中，load(t)为时刻t(l<t<T)预测的日前用电负荷，load(t-i)为过去 t_i时刻的用电负荷，εIciad(t_ j)为过去t_ j时刻的用电负荷白噪声。为日前时刻t对 应的过去t-i时刻用电负荷的分时预测参数，Qlciatu, t为日前时亥Ijt对应的过去t-j时刻用电 负荷白噪声的分