一种面向煤改电工程的分布式光伏发电系统的控制方法与流程

本发明属于电力工程技术领域，尤其涉及一种面向煤改电工程的分布式光伏发电系统的控制方法。

背景技术：

作为大气污染治理的重要手段之一，有必要在城乡结合部和农村地区，加快推进“煤改电”工程，具体为利用电热器取暖替代原有基于原煤散烧的土暖气与小锅炉取暖方式。

值得注意的是，“煤改电”工程引起的负荷大幅增长将导致低压配电网电压越下限，从而需要对配电网网架进行大面积升级改造，由此造成的电网投资数额较大，给“煤改电”电能替代工程的推进带来了一定的阻力。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种面向煤改电工程的分布式光伏发电系统优化布置及控制方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种面向煤改电工程的分布式光伏发电系统的控制方法，包括以下步骤：

步骤1、选取配电网最优的分布式光伏发电系统安装位置；通过配电网网架结构数据对配电网进行电压-无功灵敏度分析，选取配电网支路中电压-无功灵敏度较高的节点安装分布式光伏发电系统；

步骤2、计算所需的分布式光伏发电系统的安装容量；基于分布式光伏发电系统的无功调压能力，选取配电网的负荷最大时刻，以配电网节点电压偏差最小和分布式光伏发电系统无功容量最小为目标函数，通过遗传算法求解满足电压调节的分布式光伏发电系统安装容量；

步骤3、绘制典型日的分布式光伏发电系统最优有功和无功出力曲线；根据步骤2所得安装容量，根据分布式光伏发电系统典型日的功率数据和用户节点负荷数据，通过遗传算法以配电网节点电压偏差最小、分布式光伏发电系统有功出力最大和无功出力最小为目标函数，计算典型日的分布式光伏发电系统最优有功和无功出力并绘制曲线；

步骤4、确定基于有功无功调节的分布式光伏发电系统的集中控制策略；根据步骤3计算出的典型日出力，并通过监测配电网节点电力数据修正分布式光伏输出。

在上述的面向煤改电工程的分布式光伏发电系统的控制方法中，步骤1的实现包括以下步骤：

步骤1.1、计算配电网的电压-无功灵敏度：

式中qlm为节点m负荷的无功功率；qpvm为节点m光伏发电系统发出无功功率；xm为节点m到它前一个节点间线路的感抗；θfn(i,n)表示低压配电网拓扑结构下节点i之后各节点,含节点i的集合；θlf(0,i)表示低压配电网拓扑结构下节点i之间最短路径的集合,不含节点i；lf(0,j)表示节点j到低压配电网始端节点的最短距离；

步骤1.2、选取配电网支路中电压-无功灵敏度较大的节点作为分布式光伏发电系统安装位置。

在上述的面向煤改电工程的分布式光伏发电系统的控制方法中，步骤2的实现包括以下步骤：

步骤2.1、以配电网节点电压偏差最小和分布式光伏发电系统无功容量最小为目标函数：

式中n为节点编号；m为需要安装分布式光伏发电系统的节点编号；qj为迭代后分布式光伏发电系统的无功容量；ui为每次迭代后的节点电压幅值；umin为各个节点的最低供电电压；α和β为电压偏差和无功容量的权重系数；δ为电压越下限的惩罚系数；

步骤2.2、通过步骤2.1所得目标函数确定分布式光伏发电系统的安装容量。

在上述的面向煤改电工程的分布式光伏发电系统的控制方法中，步骤4的实现包括以下步骤：

步骤4.1、电压越限时，以配电网电压偏差最小、分布式光伏发电系统有功出力最大和无功出力最小为目标函数，同时对电压越限的情况加以惩罚并采用遗传算法求解分布式光伏发电系统有功和无功出力曲线；目标函数可以表示为：

式中n为节点编号；m为需要安装分布式光伏的节点编号；qj为迭代后分布式光伏发电系统发出或者吸收的无功功率；pj为迭代后分布式光伏发电系统输出有功功率；ui为每次迭代后潮流计算的节点的电压幅值；umin为各个节点的最低供电电压；umax为各个节点的最高供电电压；α和β为电压偏差和光伏出力的权重系数；δ为电压越下限的惩罚系数；

步骤4.2、电压不越限时，如果有太阳辐照则恒功率因数输出，如果无太阳辐照则不输出。

本发明的有益效果：1)将煤改电工程与分布式光伏发电项目进行协调规划，可解决煤改电工程实施导致的电压越限问题；2)在煤改电工程中，通过分布式光伏布置方案及控制策略的优化，保证分布式光伏发电初期实施规模在较小范围内，便于煤改电工程中分布式光伏发电项目的逐步实施。

附图说明

图1为本发明一个实施例面向煤改电工程的分布式光伏发电系统优化控制策略示意图；

图2为本发明一个实施例某典型配电网结构示意图；

图3(a)为本发明一个实施例典型日分布式发电系统24小时无功出力的曲线；

图3(b)为本发明一个实施例典型日分布式发电系统24小时有功出力的曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。

本实施例提供面向煤改电工程的分布式光伏发电系统的控制方法。如图1所示，根据配电网网架结构数据对配电网进行电压-无功灵敏度分析，选取配电网支路中灵敏度较高的节点作为安装分布式光伏发电系统的节点；利用分布式光伏发电系统无功调压能力，选取配电网负荷最大的时刻，以配电网节点电压偏差最小和分布式光伏发电系统无功容量最小的目标函数，通过遗传算法求解需要安装分布式光伏发电系统的最优安装容量；在算得安装容量的基础之上，通过分布式光伏发电系统的功率数据和用户负荷的数据，通过遗传算法以电压偏差最小、分布式光伏发电系有功出力最大和无功出力最小为目标函数计算分布式光伏发电系统出力；并通过监测配电网节点电力数据修正分布式光伏输出的集中控制策略。

本实施例是通过以下技术方案来实现的，一种面向煤改电工程的分布式光伏发电系统的控制方法，第1步，根据配电网网架结构数据对配电网进行电压-无功灵敏度分析，并选取配电网支路中无功电压灵敏度最高的节点作为安装分布式光伏发电系统的节点：

式中qlm为负荷的有功功率和无功功率；qpvm为光伏发电系统发出的有功功率和无功功率；xm为节点m到它前一个节点间线路的感抗；θfn(i,n)表示低压配电网拓扑结构下节点i之后各节点(含节点i)的集合；θlf(0,i)表示低压配电网拓扑结构下节点i之间最短路径的集合(不含节点i)；fl,)j0(表示节点j到低压配电网始端节点的最短距离。选取配电网支路中灵敏度较高的节点作为分布式光伏发电系统安装位置。

第2步,计算所需的光伏发电系统的安装容量，利用分布式光伏发电系统发出或吸收无功来调压的能力，针对配电网负荷最大的时刻，以配电网节点电压偏差最小和分布式光伏发电系统无功容量最小的目标函数，通过遗传算法求解需要安装分布式光伏发电系统的容量。

由于光伏发发电系统受太阳辐照强度和环境温度的影响，会存在逆变器容量未被完全使用的情况，其剩余容量可以用来吸收或者发出无功，参与配电网电压调节，这样可以充分利用逆变器的剩余容量，提高整个低压配电网中的分布式光伏发电系的整体效率。对于单个分布式光伏发电系统，其可参与调节的无功容量可以表示为：

式中spvmax.i为每个节点光伏逆变器的容量；ppvi为光伏电源输出的有功功率；qpvi为光伏电源输出的无功功率。

为确定所需分布式光伏发电系统的容量及优化安装方案，需要以无功调节作为电压调节手段，针对电压越限偏差最大的时刻，将所有节点电压偏差的最小值和无功容量最小作为目标函数，同时对电压越下限的情况加以惩罚：

式中，n为节点编号；m为需要安装分布式光伏的数量；qj为需要安装分布式光伏节点迭代无功容量；ui为每次迭代后潮流计算的节点的电压幅值；umin为各个节点的最低供电电压；α和β为电压偏差和无功容量的权重系数；δ为电压越下限的惩罚系数。通过此方法求取最优无功容量来确定分布式光伏发电系统的安装容量。

第3步，通过分布式光伏发电系统的历史数据和用户负荷的历史数据，通过遗传算法以电压偏差最小、分布式光伏发电系有功出力最大和无功出力最小为目标函数计算分布式光伏发电系统出力曲线：

1)电压越限时，通过遗传算法以电压偏差最小、分布式光伏发电系有功出力最大和无功出力最小为目标函数计算分布式光伏发电系统出力曲线，同时对电压越限的情况加以惩罚并采用遗传算法求解：

式中，n为节点编号；m为需要安装分布式光伏的节点编号；qj为迭代后分布式光伏发电系统输出无功功率；pj为迭代后分布式光伏发电系统输出有功功率；ui为每次迭代后潮流计算的节点的电压幅值；umin为各个节点的最低供电电压；umax为各个节点的最高供电电压；α和β为电压偏差和无功容量的权重系数；δ为电压越下限的惩罚系数。

计算能够解决电压越限情况需要的光伏发电系统功率输出容量可以表示为：

式中{q1,q2…qn}为电压越下限时，遗传算法求得的支路末端安装分布式光伏发电系统的无功出力。{qcalc1,qcalc2…qcalcn}和{pcalc1,pcalc2…pcalcn}为电压越上限时，采用遗传算法计算的支路末端安装分布式光伏发电系统输出功率。电压越下限一般发生在夜间，此时无辐照则分布式光伏没有有功输出。

2)电压不越限时，可以按照恒功率因数cosθ(ppv)控制，一般设定功率因数为1。功率输出其表达式为：

式中pmppt为恒功率因数控制下的输出的有功功率。

3)计算出来的分布式光伏发电系统功率输出结果为：

式中ft^y表示t时刻的y位置分布式光伏发电系统的输出功率。

第4步，根据第3步计算出来的典型日出力，通过实时监测配电网节点数据修正分布式光伏输出的集中控制策略：1)电压越上限的情况出现在白天光伏出力较大的时间段，分布式光伏发电系统采用遗传算法求解的最小无功出力和最大有功出力的结果来运行；2)电压不越限的情况发生在白天光伏出力较小的时间段，此时分布式光伏采用恒功率因数方式运行；3)电压越下限的情况出现在夜晚时段，采用遗传算法求解的无功出力曲线来运行。4)因为以上运行数据为典型日运行数据，为增加分布式光伏的电压控制能力，需要通过采集配电网节点电力数据，通过相同的遗传算法优化分布式光伏的实时出力。

具体实施时，一种面向煤改电工程的分布式光伏发电系统的控制方法，包括以下步骤：

一、根据配电网网架结构数据对配电网进行无功电压灵敏度分析，并选取配电网支路中灵敏度最高的节点作为安装分布式光伏发电系统的节点：

式中的qlm为负荷消耗的有功功率和无功功率；qpvm为光伏发电系统发出的有功功率和无功功率；xm为节点m到它前一个节点间线路的感抗；θfn(i,n)表示低压配电网拓扑结构下节点i之后各节点(含节点i)的集合；θlf(0,i)表示低压配电网拓扑结构下节点i之间最短路径的集合(不含节点i)；lf(0,j)表示节点j到低压配电网始端节点的最短距离。并选取配电网支路中灵敏度最大的点作为分布式光伏发电系统安装位置。

二、利用分布式光伏发电系统无功来调压能力，以配电网节点电压偏差最小和分布式光伏发电系统无功容量最小的目标函数，针对配电网负荷最大时刻，通过遗传算法求解需要安装分布式光伏发电系统的容量：

将所有节点电压偏差的最小值和无功容量最小作为目标函数，同时对电压越下限的情况加以惩罚：

式中

n为节点编号；m为需要安装分布式光伏的数量；qj为需要安装分布式光伏节点迭代容量；ui为每次迭代后潮流计算的节点的电压幅值；umin为各个节点的最低供电电压；α和β为电压偏差和无功容量的权重系数；δ为电压越下限的惩罚系数。通过此函数确定分布式光伏发电系统的安装容量。

需要数学模型和约束条件来完成遗传算法的优化计算，具体为：

(1)光伏逆变器功率约束条件。由设备自身型号以及运行参数等约束，光伏逆变器输出的功率约束为：

式中spvmax.i为每个节点光伏逆变器的容量；ppvi为光伏电源输出的有功功率；qpvi为光伏电源输出的无功功率。

(2)潮流约束条件。配电网与分布式光伏电源、负荷在节点i处的功率pi和无功qi：

pi＝pdi-ppvi+pli+pj(5＇)

qi＝qdi-qpvi+qli+qj(6＇)

其中

式中，pi、pj分别为电网向支路i、j注入的有功功率；qi、qj分别为电网向支路i、j注入的无功功率；pli、qli分别为支路i消耗的有功功率和无功功率；pdi、qdi分别为节点i处的负荷有功功率和无功功率。

(3)节点电压约束条件。根据《电能质量供电电压偏差gb/t12325-2008》中的供电电压标准，规定220v单相供电电压偏差不超过标称电压的+7％和－10％。公式如下：

ui.min≤ui≤ui.max(9＇)

式中，ui.min、ui.max分别为第i个节点的电压上限和下限值。

(4)支路电流约束。为了保障低压配电网的稳定运行，根据配电网电缆型号确定支路电流约束，公式如下：

|ii|≤ii.max(10＇)

式中，ii为支路i的电流；ii.max为支路的最大安全运行电流。

对于需要求解的安装容量完整数学模型可以表达为：

公式(11＇)包含了，分布式光伏发电系统的功率约束、配电网潮流约束、电压约束、支路电流约束和目标函数。

三、通过分布式光伏发电系统的历史功率数据和用户负荷的历史数据，以电压偏差最小、分布式光伏发电系统有功出力最大和无功出力最小和为目标函数，计算分布式光伏发电系统出力曲线：

1)电压越限时，以节点电压与标准电压的偏差最小和无功容量最小作为目标函数，同时对电压越限的情况加以惩罚并采用遗传算法求解：

式中

n为节点编号；m为需要安装分布式光伏的节点编号；qj为迭代后分布式光伏发电系统输出无功功率；pj为迭代后分布式光伏发电系统输出有功功率；ui为每次迭代后潮流计算的节点的电压幅值；umin为各个节点的最低供电电压；umax为各个节点的最高供电电压；α和β为电压偏差和无功容量的权重系数；δ为电压越下限的惩罚系数。需要指出电压越下限发生时间段在夜间，此时无辐照则不用考虑分布式光伏有功输出。

计算能够解决电压越限情况需要的光伏发电系统功率可以表示为：

式中{q1,q2…qn}为电压越下限时，遗传算法求得的支路末端安装分布式光伏发电系统的无功出力。{qcalc1,qcalc2…qcalcn}和{pcalc1,pcalc2…pcalcn}为电压越上限时，采用遗传算法计算的支路末端安装分布式光伏发电系统输出功率。电压越下限一般发生在夜间，此时无辐照则分布式光伏没有有功输出。

2)电压不越限时，可以按照恒功率因数cosθ(ppv)控制，一般设定功率因数为1。功率输出其表达式为：

式中pmppt为恒功率因数控制下的输出的有功功率。

对于多个分布式光伏发电系统的位置容量优化，其模型可以表示为：

公式(18＇)包含了，分布式光伏发电系统的功率约束、配电网潮流约束、电压约束、支路电流约束和目标函数。

则分布式光伏发电系统功率最终的输出结果为：

式中ft^y表示t时刻的y位置分布式光伏发电系统的输出功率。

四、根据第三步计算出来的典型日出力，通过实时监测配电网节点数据修正分布式光伏输出的集中控制策略：1)电压越上限的情况出现在白天光伏出力较大的时间段，分布式光伏发电系统采用遗传算法求解的最小无功出力和最大有功出力的结果来运行；2)电压不越限的情况发生在白天光伏出力较小的时间段，此时分布式光伏采用恒功率因数方式运行；3)电压越下限的情况出现在夜晚时段，采用遗传算法求解的无功出力曲线来运行。4)因为以上运行数据为典型日运行数据，为增加分布式光伏的电压控制能力，需要通过采集配电网节点电力数据，通过相同的遗传算法优化分布式光伏的实时出力。

如图2所示，本实施例以基准电压为220v的单相馈线为例，主干线路型号为yjv-400铜电缆导线，参数为；r0＝0.041ω/km，x0＝0.082ω/km，相邻节点距离为50米，分支线路很短所以直接忽略其影响；变压器低压侧节点为平衡节点，其余节点认定为pq节点；其中每一个节点有3户，共57户，用户负荷为3kw，功率因数为1，总负荷为171kw；加入热泵负荷为9kw，功率因数为0.85，总有功负荷为513kw，总无功负荷为337.82kvar；未来普通户用光伏容量按10kw预留；本实施例设定无功总容量和电压偏差两个目标函数的优先级一样，即α和β取1，电压越下限惩罚系数δ为2000，并且已知该地区光伏发电系统24小时的出力曲线及户用负荷曲线。

第1步，利用配电网网架结构数据计算支路电压灵敏度最高的点，具体数据如下：

13节点无功电压灵敏度为0.00070；18节点无功电压灵敏度为0.00070；19节点无功电压灵敏度为0.00061。

第2步，通过遗传算法以电压偏差最小和分布式光伏发电系统总容量最小为目标函数求解需要安装的分布式光伏发电系统安装容量为：

13、17和19节点容量分别为102.14kvar、96.24kvar和56.46kvar。

第3步，通过分布式光伏发电系统的历史功率数据和用户负荷的历史数据，以电压偏差最小、分布式光伏发电系统有功出力最大和无功出力最小和为目标函数，绘制典型日的分布式光伏发电系统最优有功和无功出力曲线，如图3(a)、图3(b)所示。

第4步，根据第3步计算出来的典型日出力，通过实时监测配电网节点数据修正分布式光伏输出的集中控制策略：1)电压越上限的情况出现在白天光伏出力较大的时间段，分布式光伏发电系统采用遗传算法求解的最小无功出力和最大有功出力的结果来运行；2)电压不越限的情况发生在白天光伏出力较小的时间段，此时分布式光伏采用恒功率因数方式运行；3)电压越下限的情况出现在夜晚时段，采用遗传算法求解的无功出力曲线来运行。4)因为以上运行数据为典型日运行数据，为增加分布式光伏的电压控制能力，需要通过采集配电网节点电力数据，通过相同的遗传算法优化分布式光伏的实时出力。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

虽然以上结合附图描述了本发明的具体实施方式，但是本领域普通技术人员应当理解，这些仅是举例说明，可以对这些实施方式做出多种变形或修改，而不背离本发明的原理和实质。本发明的范围仅由所附权利要求书限定。