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含分布式光伏的配電網功率協調優化

2016-02-23 02:19黃素娟祝進王海龍
電氣自動化 2016年6期
關鍵詞:電站控制策略靈敏度

黃素娟, 祝進, 王海龍

(南瑞集團公司(國網電力科學研究院),江蘇 南京 211106)

含分布式光伏的配電網功率協調優化

黃素娟, 祝進, 王海龍

(南瑞集團公司(國網電力科學研究院),江蘇 南京 211106)

為解決分布式光伏接入對配電網帶來的電壓問題,研究了含分布式光伏的配電網功率協調優化策略。以配電網節點電壓在規定范圍之內光伏發電出力最大化為目標建立模型,利用靈敏度分析選取優先調節的光伏節點,采用粒子群優化算法選取合適的最優解。在保證電壓質量的情況下提高光伏利用率。通過對嘉興配電網的實例分析驗證了控制方案的有效性。

分布式光伏;配電網;功率協調;靈敏度;粒子群算法

0 引 言

隨著傳統能源的日漸枯竭和生態環境問題的日益嚴重,發展可再生能源已成趨勢。其中光伏發電作為清潔、可再生能源的典型代表,以其廣泛性、清潔性、可再生性及其技術發展的充分性近年來得到了快速發展。大量分布式光伏電源接入配電網,一方面可緩解能源需求的緊張局面,另一方面分布式光伏接入配電網將改變傳統配電網的輻射式配電方式,不可避免地造成對傳統電網的影響,不僅會影響供電質量,還可能造成接入點電壓超出合理運行范圍,甚至危及分布式光伏的聯網運行及電力系統的安全穩定運行[1-3]。因此,研究分布式光伏接入配電網的電壓特性及其功率協調控制策略具有重要的現實意義。

本文在光伏發電預測的基礎上,提出一種含分布式光伏的配電網有功-無功協調控制模型,優化配網中各分布式光伏的有功無功出力,使得整個配網電壓水平維持在合理范圍的前提下最大化光伏的有功出力,提高光伏發電的利用率。并將研究成果應用于嘉興DGM8500分布式電源調控及運營平臺,算例分析和現場工程應用驗證了該控制策略的有效性。

1 分布式光伏接入對配電網的影響

圖1 光伏系統并網點處戴維南等效電路

分布式光伏的接入改變了配電網原來單電源、輻射狀的結構,必然引起配網饋線中潮流發生變化,進而影響電壓分布[4]。并網光伏系統與電網連接處的戴維南等效電路如圖1所示,Rg+jXg為電網側等效阻抗。

光伏系統以單位功率因數控制并網時,并網點電壓Upv發生ΔUpv的變化,則相應電流Ipv發生ΔIpv的變化,可近似推導并網點電壓變化量表達式為:

ΔUpv=ΔIp×(Rg+jXg)=

其中ΔPpv為光伏系統有功功率改變量,Upv為并網點額定電壓,Sk為并網點處短路容量,φ為并網點電網等效阻抗角,ΔIp為光伏系統有功電流改變量。由式(1)可知,當光伏有功出力大于一定值時,必然會引起并網點電壓越限。

當光伏系統以無功電壓控制模式并網時,并網點電壓變化量表達式為:

ΔUpv=(Rg+jXg)(ΔIp+jΔIq)=

(2)

其中ΔSpv為光伏系統功率改變量,φ為并網點電網等效阻抗角,θ為光伏并網系統功率因數角,ΔIq為光伏系統無功電流改變量。

分布式光伏接入配電網后,一方面導致線路上傳輸的有功功率和無功功率減少,從而不同程度地抬高各負荷節點電壓;另一方面,分布式光伏受氣象因素影響較大,其輸出有很大的波動性。同時配網電壓還會受到負荷不斷變動的影響。

很多學者對于分布式電源接入電網的電壓問題進行了研究,文獻[5]分析了分布式光伏對配電網的影響及分布式光伏的規劃,但在實際電網中,光伏規劃可能并未考慮電網的情況。文獻[6-9]分析了配網中常用的幾種抑制分布式發電接入帶來的電壓波動的方法,包括利用變壓器有載調壓方式,安裝動態無功補償設備,安裝儲能設備等。但實際配電網中變壓器通常不能進行調壓或只能采取無載調壓方式,而新增無功補償及儲能設備會增加投資。光伏發電在配電網中既可以作為有功資源也可作為無功資源[10],充分利用分布式光伏的調節能力參與到配電網的動態無功電壓優化控制中,具有調控成本較低且調節迅速的特點,可提升系統運行的安全性和經濟性??紤]到配電網結構不同于輸電網,R/X較大,整個系統的有功、無功與節點電壓不解耦的實際情況,本文采用有功-無功綜合協調控制策略,優化配網中各個分布式光伏的出力。

2 協調優化模型

2.1 目標函數

對功率協調控制策略來說,受控的分布式光伏必須具備有功、無功的可調節性,在此僅僅考慮這類分布式電源。為盡量提高分布式光伏利用率,本文以配電網節點電壓在規定范圍之內光伏有功出力最大化為目標。光伏有功出力最大表示為:

(3)

節點電壓是檢驗電網安全性和電能質量的重要指標之一。本文將配電網節點電壓的限制轉換為電壓越限罰函數:

(4)

式中α為電壓越限罰因子,本文取1 000。

(5)

其中vj為節點j電壓幅值,vjmax和vjmin分別為節點電壓限值的最大與最小值。

綜合考慮形成的目標函數為:

(6)

2.2 約束條件

(1)潮流方程約束

(7)

式中Pi與Qi分別為節點i的有功無功注入功率;Vi、Vj為節點i、ji的電壓;Gij、Bij、δij分別為節點i、j間的電導、電納和電壓相角差。

(2)節點電壓約束

vimin≤vi≤vimax

(8)

式中vi為節點i電壓幅值,vjmax和vjmin分別為節點電壓幅值的上下限值。

(3)分布式光伏的運行約束

中小型容量的PV發電系統通常采用PQ控制方式進行并網。本文中,光伏模塊穩態運行時采用PQ模型,并網功率可實現有功無功獨立控制。

(9)

2.3 靈敏度分析

對于本優化模型,求解變量數為可調節點數的兩倍,當配網規模增大,光伏滲透率提高時,求解該優化模型變得極為困難,結果也變得不可靠。為降低求解變量個數,采用靈敏度分析法,先求取對系統影響最大的關鍵節點,每次優化過程中只有關鍵節點參與優化,其余光伏節點繼續工作于MPPT(最大功率點跟蹤)狀態,從而提高求解速度與可靠性。

對于具有N個節點的電力網絡,令n=N-1,取平衡節點作為參考節點,將PV節點增廣到潮流方程式中,可得2n個極坐標形式的牛頓法潮流修正方程式:

(10)

(11)

(12)

考慮到電壓幅值標幺值在1.0 pu附近,對上式進行高斯消去,計算得到電壓對節點注入功率的靈敏度為:

ΔV=((B+Q)(G-P)-1(B-Q)+(G+P))-1ΔP-

((G-P)(B+Q)-1(G+P)+(B-Q))-1ΔQ

(13)

從而可得節點注入有功、無功對節點電壓的靈敏度矩陣分別為:

(14)

在模型求解中,先計算越限點電壓對所有可調節點注入功率的靈敏度,選擇靈敏度最大的節點作為本次優化的調節節點。

2.4 模型求解

協調優化模型是一個多約束非線性規劃問題,對于這類問題,智能優化算法逐漸顯現出較大的應用潛力。其中粒子群算法具有并行性好、魯棒性強等特點,并且實現起來相對容易,已經廣泛應用于電力系統各種優化問題中[11-12]。本文采用帶慣性權重的粒子群算法:首先在搜索空間中隨機生成一組初始解,即每個粒子初始位置,并對每個粒子賦予隨機的初始速度。每個粒子的速度和位置信息根據群體的特性,隨著群體的進化進行不斷的調整,其速度和位置的更新方程如下:

(15)

(16)

(1)慣性權重ω

為了平衡全局和局部搜索能力,選擇慣性權重由0.8遞減至0.4。計算公式如下:

(17)

式中ωmax、ωmin是ω的上下限值,τmax是最大迭代次數,τ為當前迭代次數。

(2)學習因子c1=c2=0.4。

(3)種群規模N=30。

(4)終止條件:達到最大迭代次數100或連續兩代最優適應度達到收斂誤差10-8。

3 實例分析與應用

嘉興采用國電南瑞開發的DGM8500系統建設了區域分布式電源調控及運營平臺,是浙江省乃至全國率先實現區域新能源統一調控及運營的平臺。本文在DGM8500系統上完成了功率協調控制的功能,并在現場進行了驗證。

選取工程現場其中一條線路-雙河變昌東863線為例進行分析,其配網結構圖如圖2所示,包含節點35個,并在節點9、19、34、23、24、25分別接入村上石崎、塘匯衛生院、塘匯供銷社、銀河工貿、嘉怡制衣、杰邦制衣等六個光伏電站。

圖2 昌東863配網結構圖

選定某天的12:00時刻進行分析,從DGM8500調控系統讀取系統預測的光伏電站的功率信息如表1所示和負荷信息。取電壓基準值為10 kV,母線節點電壓設為1.0 pu,電壓上下限取0.93 pu和1.07 pu??刂撇呗粤鞒倘鐖D3所示。

表1 光伏電站預測功率

圖3 協調優化策略流程圖

在不進行功率優化控制所有光伏電站都運行在MPPT模式下,對各節點電壓計算發現,35個節點中有20個節點越電壓上限,節點電壓曲線如圖4所示。從圖4上可清晰的看出,9、19、34節點的光伏電站對其附近的電壓抬升最為明顯甚至越限。采用功率協調控制策略對光伏電站功率進行有功無功協調控制,受控的光伏電站的有功無功出力建議值如表2所示,優化前后的電壓對比曲線如圖5所示。

圖4 優化前節點電壓曲線

控制對象有功/kW無功/kvar村上石崎光伏電站3145.50994.07塘匯衛生院光伏電站4324.96831.36塘匯供銷社光伏電站2175.96462.98

從圖5可以看出,并入配電網的分布式光伏對電網的電壓具有支撐作用,優化前,接入節點9、19、34處的光伏電站對附近的節點的電壓抬升非常明顯,按10 kV允許電壓偏移量±7%來看,對應節點附近的節點電壓已經越上限,根據功率協調控制策略,對越限節點進行靈敏度計算,確定了對村上石崎、塘匯衛生院、塘匯供銷社三個光伏電站進行功率協調優化,優化后其附近點的電壓有明顯的降低,且都在在允許的電壓偏移范圍內。

優化前后的分析計算,驗證了所提出的控制策略的有效性,通過對分布式光伏電站有功和無功出力作為控制變量加以協調優化,在充分利用光伏發電的基礎上,取得了良好的調壓效果。

4 結束語

本文根據部分分布式光伏具有優良的調節性能,提出了含分布式光伏的配電網有功-無功協調控制模型,并在靈敏度分析的基礎上,利用粒子群算法進行求解。通過優化控制分布式光伏注

入配電網的功率,在保證配電網電壓可靠性的前提下,最大化光伏出力,提高光伏滲透率,保障配網安全穩定運行。

圖5 優化前后節點電壓對比曲線

[1] 王志群, 朱守真. 分布式發電對配電網電壓分布的影響[J]. 電力系統自動化, 2004, 28(16): 56-60.

[2] 趙波, 張雪松, 洪博文. 大量分布式光伏電源接入智能配電網后的能量滲透率研究[J]. 電力自動化設備, 2012, 32(8): 95-100.

[3] 蘇文輝, 林章歲, 李喜蘭,等. 分布式電源對配電網靜態電壓穩定的影響研究[J]. 電測與儀表, 2014, 51(14): 41-46.

[4] 晁陽. 并網光伏發電系統無功電壓控制研究[D].重慶: 重慶大學, 2014.

[5] 許曉艷, 黃越輝, 劉純. 分布式光伏發電對配電網電壓的影響及電壓越限的解決方案[J]. 電網技術, 2010 34(10): 140-146.

[6] 吳興龍. 光伏并網對配電網的影響[D]. 合肥: 合肥工業大學, 2013.

[7] CHEN YANDONG, LUO AN, XIE SANJUN, et al.A single-phase photovoltaic grid-connected power control method without delay[J].Proceedings of the CSEE,2012,32(25):118-125.

[8] SENJYU T, MIYAZATO Y, YONA A, et al. Optimal distribution voltage control and coordination with distributed generation [J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2008,23(2):1236-1242.

[9] CONTI S, GRECO A M. Voltage regulation through optimal reactive power dispatching in active distribution networks[C]//The 14th IEEE Mediterranean Electric technical Conference, 2008:792-798.

[10] 張璐, 唐巍. 含光伏發電的配電網有功無功資源綜合優化配置[J]. 中國電機工程學報, 2014,34(31): 5525-5533.

[11] 徐俊俊,黃永紅,王琪,等. 基于自然選擇粒子群算法的含DG接入的配電網無功優化[J]. 電測與儀表, 2014,51(10): 33-38.

[12] 張曉慶. 基于改進粒子群算法的電力系統經濟調度計算研究[D]. 哈爾濱:哈爾濱理工大學,2014.

[13] 孫湘,周大為,張希望. 慣性權重粒子群算法模型收斂性分析及參數選擇[J]. 計算機工程與設計, 2010,31(18): 4068-4071.

[14] 高芳. 智能粒子群優化算法研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工業大學, 2008.

Coordination and Optimization of Distribution Network Power with Distributed PV Power

Huang Sujuan, Zhu Jin, Wang Hailong

(NARI Technology Co.,Ltd., Nanjing Jiangsu 211106,China)

In order to solve the voltage problem in the distribution network caused by accessing the distributed PV power, the strategy for coordination and optimization of the power in distribution network containing distributed PV power is under study. It takes max. PV power output within a predetermined range of the node voltage of distribution network as the target for modeling while using sensitivity analysis to select PV node for preferential regulation and adopting PSO algorithm to select the appropriate optimal solution. The photovoltaic efficiency may be improved as the voltage quality is assured. The case analysis for Jiaxing distribution networks has demonstrated the validity of the control scheme.

distributed PV;distribution network;power coordination;sensitivity;PSO algorithm

10.3969/j.issn.1000-3886.2016.06.010

TM615

A

1000-3886(2016)06-0031-04

黃素娟(1986-),女,河南睢縣人,工程師,碩士,研究方向:電力分析軟件,分布式電源與微網。

定稿日期: 2016-04-19

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