一种含多源电网的无延时最优无功协调控制系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统运行控制技术领域，具体是一种含多源电网的无延时最优无 功协调控制系统及方法。
【背景技术】
[0002] 为了提高网内薄弱节点电压水平和稳定欲度，避免电网大面积电压崩溃甚至解 列，实现电力系统的稳定运行，要求电网实现无功潮流的有效控制，然而，随着风电与光伏 发电大量接入电网，电网内电源种类和结构发生巨大变化，对于这类含多源电网，由于新能 源受自然条件影响大，出力具有随机性和波动性，所以除了作为受电端的负荷变化会引起 网内节点电压的波动，作为送电端的新能源发电系统出力的随机波动也将造成网内无功潮 流的改变，致使节点电压发生波动，这使得网内薄弱节点电压水平和稳定裕度大幅降低，含 多源电网的无功控制问题更为复杂和困难。截止目前，没有针对考虑含多源电网的无功功 率控制方法和独立装置，电网无功控制技术以自动电压控制AVC为主，依据实时采集网内 各节点的潮流信息，进行最优计算后的统一分层调控，而风电场主要采用监测并网点电压 进行实时控制，控制策略有模糊控制、智能控制、分层控制等。这些控制手段的调控结果都 延后于潮流信息采集时刻的网络状态，控制延时期间，风力发电系统和光伏发电系统的随 机性和不确定性会使得当前实际网络状态（即控制实际作用时间点）与采集时刻网络状态 存在较大差异，降低控制效果，甚至可能恶化网内无功功率的平衡，严重影响电网的稳定运 行。
【发明内容】
[0003] 针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种含多源电网的无延时最优无功协 调控制系统及方法。其目的是能够实现无延时最优准确控制含多源电网网内无功潮流，避 免现有电网无功潮流调节方法的调控结果都延后于潮流信息采集时刻的网络状态，控制延 时期间。
[0004] 为达到上述发明目的，本发明是通过以下方式实现的：
[0005] -种含多源电网的无延时最优无功协调控制方法，包括以下步骤：
[0006] 步骤1 :获取含多源电网历史时刻的气象因素和电网潮流信息；
[0007] 步骤2 :根据获取的含多源电网历史时刻的气象因素和电网潮流信息，利用弱分 类器训练目标数据的预测模型；目标数据包括整网电压最薄弱节点无功功率、整网网损值、 整网电压最薄弱节点电压幅值和整网电压最薄弱节点的电压稳定裕度；
[0008] 步骤3 :根据各目标数据的预测模型H(x°，yi°) =C、当前时刻及历史时刻的气象因 素和电网潮流因素，预测未来时刻的整网电压最薄弱节点无功功率，将 yi°换为其他目标 样本集7°中的元素，重复整个过程，能够预测未来时刻的整网网损值、整网电压最薄弱节点 电压幅值和整网电压最薄弱节点的电压稳定裕度；
[0009] 步骤4 :以预测的未来时刻的整网电压最薄弱节点无功功率、整网网损值、整网电 压最薄弱节点电压幅值和整网电压最薄弱节点的电压稳定裕度为输入，以未来时刻的最 优风场并网节点位置的无功功率、最优光伏电站并网点、最优SVG并网节点位置的无功功 率、最优火电并网节点位置的无功功率、最优负荷的无功功率为输出，该模型以整网电压最 薄弱节点无功功率最小，整网网损值最小，整网电压最薄弱节点电压幅值距离额定不超过 5%，整网最薄弱节点电压稳定裕度最大为目标，以潮流方程为等式约束，以各个发电机功 率极限、线路功率传输极限和节点电压极限为不等式约束，建立含多源电网的无延时最优 无功协调优化模型；
[0010] 步骤5 :根据预测的未来时刻的整网电压最薄弱节点无功功率、整网网损值、整网 电压最薄弱节点电压幅值和整网电压最薄弱节点的电压稳定裕度，利用含多源电网的无延 时最优无功协调优化模型得到未来时刻的最优风场并网节点的无功功率、最优光伏电站并 网点位置的无功功率、最优SVG并网节点的无功功率、最优火电并网节点位置的无功功率、 最优负荷的无功功率；
[0011] 步骤6 :根据未来时刻的最优风场并网节点的无功功率、最优光伏电站并网点位 置的无功功率、最优SVG并网节点的无功功率、最优火电并网节点位置的无功功率、最优负 荷的无功功率、最优负荷的无功功率设定风力发电系统无功参考值、光伏发电系统的无功 参考值、火电发电系统的无功参考值和SVG的无功参考值，风力发电系统、光伏发电系统、 火电发电系统和SVG按照无功参考值进行调节；
[0012] 步骤7 :分别判断风力发电系统无功参考值、光伏发电系统的无功参考值或风电 发电系统的无功参考值是否超出各个发电机功率极限、线路功率传输极限和节点电压极 限，是，则执行步骤8,否则返回步骤3 ;
[0013] 步骤8 :若当前电网处于容性无功功率过剩，则增加电网感性无功功率；若当前电 网处于容性无功功率不足，则增加电网的容性无功功率。
[0014] 所述的气象因素包括日照强度、地区温度和风速；所述电网潮流信息包括风电场 并网点电压、风电场并网点无功、风电场并网点有功、光伏电池并网点电压、光伏电池并网 点无功功率、光伏电池并网点有功功率、最薄弱节点的电压、最薄弱节点的无功功率和最薄 弱节点的有功功率。
[0015] 所述的步骤2包括：
[0016] 步骤2. 1 :将历史时刻的气象因素和电网潮流信息作为因素样本即训练样本，采 集当前时刻的整网电压最薄弱节点无功功率、整网网损值、整网电压最薄弱节点电压幅值 和整网电压最薄弱节点的电压稳定裕度作为目标样本/，训练样本和目标样本构成无功功 率预测模型的样本集；
[0017] 步骤2. 2 :对训练样本进行归一化处理，得到原始训练样本集 15 = {(<，乃°)|对￡|^,/ = 1，2，...，]￥}，其中，1^表示训练样本维数，1=124表示训练样本的数 量，即因素样本采集的历史时刻；< 为第i时刻测量的因素样本，乃°为目标样本集/中第一 个元素；
[0018] 步骤2. 3 :设定无功功率预测模型的最大迭代次数和平移量；
[0019] 步骤2. 4 :分别对目标样本中的各数据按平移量进行上下平移，每个目标样 本数据得到两类分类样本，并将两类分类样本进行组合得到组合分类样本集：D= {(Xi，yi)|XiGRl+1，yiG{-l，+l}，i= 1，2，...，2N};式中，XiS新的样本向量，称为分类样 本，该样本包括原始训练样本向量以及对原始目标样本按平移量S进行上下平移得到的 新样本；i表示目标样本序号，2N表示目标样本的数量；yi为构造分类样本集所设定的目标 值，yi为1或-1 ;
[0020] 步骤2.5 :根据组合分类样本集D确定各训练样本相对于目标样本的权重向量 di;i，设yi= 1的训练样本数量为N+，yi= 的训练样本数量为N-，权重向量中各元素d1;：u 如下：
【主权项】
1. 一种含多源电网的无延时最优无功协调控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1:获取含多源电网历史时刻的气象因素和电网潮流信息； 步骤2 :根据获取的含多源电网历史时刻的气象因素和电网潮流信息，利用弱分类器 训练目标数据的预测模型；目标数据包括整网电压最薄弱节点无功功率、整网网损值、整网 电压最薄弱节点电压幅值和整网电压最薄弱节点的电压稳定裕度； 步骤3 :根据各目标数据的预测模型H(x°，yi°) =C、当前时刻及历史时刻的气象因素和 电网潮流因素，预测未来时刻的整网电压最薄弱节点无功功率，将yi°换为其他目标样本集 y°中的元素，重复整个过程，能够预测未来时刻的整网网损值、整网电压最薄弱节点电压幅 值和整网电压最薄弱节点的电压稳定裕度； 步骤4 :以预测的未来时刻的整网电压最薄弱节点无功功率、整网网损值、整网电压最 薄弱节点电压幅值和整网电压最薄弱节点的电压稳定裕度为输入，以未来时刻的最优风场 并网节点位置的无功功率、