技术领域
[0001] 本
发明专利涉及一种考虑电能质量问题的分布式光伏电源接入规划方法。
背景技术
[0002] 随着智能
电网技术的迅速发展，越来越多的新
能源或节能低损的分布式发电设备(DG)接入配电网，其中分布式光伏电源因其本身受
太阳辐射强度的影响，具有随机性和
波动性，接入后会改变系统的原拓扑结构和潮流，并对电网的电能质量产生影响。随着分布式
光伏发电在配电网中的渗透率不断上升，对配电网的电能质量影响严重时会对电网的安全经济运行构成威胁。
[0003] 传统的含分布式光伏的电网规划通常分为两大类，一种是在已有配电网中进行DG的选址定容规划，另一种是考虑DG的配电网综合扩展规划[7]。它们是以电源或电网规划出发点，确定分布式电源的最佳安装
位置和容量，得到满足电网安全、经济运行的规划方案。传统的含DG的电能质量综合评估是在DG接入后根据电能质量检测装置采集的数据，用适当的评估方法计算DG接入点的电能质量
水平。传统的研究方法并没有把分布式电源的规划和电能质量评估结合起来。
发明内容
[0004] 针对上述
现有技术，本发明解决的技术问题是提供一种考虑电能质量问题的分布式光伏电源接入规划方法，能更好的应对分布式光伏电源接入后对电网电能质量的影响，不仅能保证接入项目与电网自身设备的正常稳定运行，而且能为远期新能源或干扰性负荷的接入留下裕度。
[0005] 本发明的所采用的技术方案是：
[0006] 一种考虑电能质量问题的分布式光伏电源接入规划方法，其特征在于：包括：
[0007] 步骤1：对待规划地区进行潮流分析计算，根据待规划地区的光伏发展需求，选择符合
电压偏差要求的可接入点，确定nDG的集合；根据目标函数选最大容量解为目标确定与nDG集合对应的PDG(这个集合是根据待规划地区的情况，自行给定的；)
[0008] 基于目标函数：
[0009]
[0010] 其中，目标函数为待规划地区分布式光伏发电接入容量最大解：nDG为待选光伏发电接入
节点集合， 为第i个接入点的光伏电源有功功率；
[0011] 并基于约束条件：包括潮流约束条件和不等式约束条件：其中，
[0012] 潮流约束条件：
[0013]
[0014]
[0015]
[0016] 不等式约束条件：
[0017]
[0018] 其中Pi为节点有功功率，Qi为节点
无功功率；UN为节点额定电压； LDG、Ldis分别为分布式光伏电源接入配电网前后的电压水平指标， Ploss.DG、Ploss.dis分别为分布式光伏电源接入配电网前后的有功损耗，ε1、ε2介于0和1之间；P1、PLmax为配电网各支路实际的有功功率和最大的有功功率限值；Ps为分布式光伏发电注入配电网的实际功率，Ps.max为分布式光伏发电注入配电网的最大功率；步骤1：利用随机粒子群
算法对步骤1中的模型进行求解；
[0019] 步骤2：根据步骤1得到的接入点的光伏接入容量，计算接入点的总
电流谐波畸变率、电压偏差、电压波动，具体包括：
[0020] 所述总电流谐波畸变率基于：
[0021] 并网前总电流谐波畸变率为
[0022]
[0023] 式七中：I1为基波电流；Ih为高次谐波电流；
[0024] 并网后总电流谐波畸变率 为
[0025]
[0026] 式八中，IPV为光伏电源向配电网注入的基波电流；
[0027] 由式七和式八可知
[0028]
[0029] 所述电压偏差基于：
[0030]
[0031] 式十中Ure表示节点实际电压，UN为系统标准电压；
[0032] 所述电压波动基于
[0033] 接入配网后在接入点处引起的电压波动Δd为
[0034]
[0035] 式十一中UN为额定电压，ΔI为接入点处随输出功率变化引起的电流变化，Z为在接入点处看二端口网络配电网的等效阻抗；
[0036] 假设光伏电源均处于单位功率因数的工作模式下，则式十一可写成
[0037]
[0038] 式十二中ΔPPV为分布式光伏发电有功功率输出的变化值，Sd为接入点处的系统
短路容量，为电网阻抗
角；
[0039] 步骤4：用数据包络分析的方法对接入点的电能质量进行评估；
[0040] 假设有n个评价对象，每个DMU有m种类型的输入指标，q种类型的输出指标；构造以下C2R模型：
[0041]
[0042]
[0043] 式十三、十四中wj为相对生产效率；ur表示第r种类型投入的权重 (i＝1,2,...,m)，vi表示第i种类型产出的权重(j＝1,2,...,n)；xrj表示第j个 DMU中第i种类型投入的输入指标，yij表示第j个DMU中第r种类型产出的输出指标(r＝1,2,...,q)；
[0044] 利用Charnes-Cooper变换，把分式规划转化为等价的线性规划问题，利用对偶理论，得到对偶模型；
[0045] 对式十四进行Charnes-Cooper变换，得到等价线性规划形式的模型如式十五：
[0046]
[0047] 式十五中xj和yj分别表示第j个DMU的“输入”和“输出”；是松弛变量；λj表示DMUj0的权重，θ是第j个DMU的效率值；ε实际中一般取ε＝10-7；
均用来调节松弛变量；
[0048] 步骤5：根据电能质量的标准判定接入点的电能质量水平，对电能质量不合格的点采取以下方式修正，如电流总谐波畸变率不合格则在接入点增加消谐装置；对电压波动不合格点增加储能装置；从而得到电能质量水平良好的分布式光伏电源接入的规划方案。
[0049] 在上述的一种考虑电能质量问题的分布式光伏电源接入规划方法，所述步骤1中，采用随机权重粒子群算法的分布式电源优化配置求解步骤包括：
[0050] 步骤1.1、输入网络原始参数与算法参数；
[0051] 步骤1.2、随机生成各个粒子的初始值和初始速度，运用
牛顿- 拉夫逊法计算网络潮流，然后求解目标函数，记录各粒子中的最大目标函数Pbest(DG最大并网容量)，各粒子的目标函数值FPbest、以及最优粒子的位置Pos(各待选DG接入点)；
[0052] 步骤1.3、更新算法
迭代次数，由式六计算权重ω，然后更新各粒子的速度与位置信息；
[0053]
[0054] 式六中：
[0055] rand(0,1)表示0-1之间的随机数；N(0,1)表示标准正态分布随机数；μ表示随机权重的平均值；μmin表示最小随机权重平均值；μmax表示最大随机权重的平均值；σ表示随机权重方差；
[0056] 步骤1.4、计算新的潮流与各粒子目标函数值，并与前次迭代结果比较，更新并记录各粒子中的最大目标函数值与粒子位置；
[0057] 步骤1.5、判断是否达到最大迭代次数kmax；，若到达，则进入步骤1.6，反之则重复步骤1.3至步骤1.4；
[0058] 步骤1.6、输出DG最大并网容量Pbest与最优接入位置Pos。
[0059] 因此，本发明的优点有：1.在光伏接入配网的规划期考虑可能带来的电能质量问题，与传统的接入后再治理的方法比起来，更具有经济性；2.结合随机粒子群算法和数据包络分析法，用更加先进的算法来处理该问题，使规划方法更具有科学性；3.该方法是在规划阶段考虑光伏接入后的电能质量问题，不仅能保证接入项目与电网自身设备的正常稳定运行，而且能为远期光伏电源接入留下裕度，具有远景性。
附图说明
[0060] 图1是节点配电系统图。
[0062] 图3是光伏电源在某日的有功功率输出。
[0063] 图4是各接入点一天内的总谐波电流畸变率。
[0064] 图5是各接入点一天内的电压偏差。
[0065] 图6是各接入点一天内的电压波动。
具体实施方式
[0066] 本发明所述的规划方法是如图1在该IEEE-33节点的配电系统图上对光伏电源接入的规划方法具体流程如图2。
[0067] 下面通过
实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
[0068] 实施例:
[0069] 一、首先介绍本发明的所采用的技术方案：
[0070] 步骤1：对待规划地区进行潮流分析计算，根据待规划地区的光伏发展需求，选择符合电压偏差要求的可接入点，确定nDG的集合。
[0071] 选取待规划地区分布式光伏发电接入容量最大作为目标函数：
[0072]
[0073] 式一中：
[0074] nDG为待选光伏发电接入节点集合， 为第i个接入点的光伏电源有功功率。
[0075] 确定约束条件，给出潮流约束方程和不等式约束条件：
[0076]
[0077]
[0078]
[0079] 式二至式四是潮流约束方程，其中Pi为节点有功功率，Qi为节点无功功率。
[0080] 式五中，UN为节点额定电压；LDG、Ldis分别为分布式光伏电源接入配电网前后的电压水平指标，Ploss.DG、Ploss.dis分别为分布式光伏电源接入配电网前后的有功损耗，ε1、ε2介于0和1之间；P1、PLmax为配电网各支路实际的有功功率和最大的有功功率限值；Ps为分布式光伏发电注入配电网的实际功率，Ps.max为分布式光伏发电注入配电网的最大功率。
[0081] 步骤2：利用随机粒子群算法对步骤1中的模型进行求解。
[0082] 采用随机权重粒子群算法的分布式电源优化配置求解步骤如下所述：
[0083] (1)输入网络原始参数与算法参数。
[0084] (2)随机生成各个粒子的初始值和初始速度，运用牛顿-拉夫逊法计算网络潮流，然后求解目标函数，记录各粒子中的最大目标函数 Pbest(DG最大并网容量)，各粒子的目标函数值FPbest、以及最优粒子的位置Pos(各待选DG接入点)；
[0085] (3)更新算法迭代次数，由式六计算权重ω，然后更新各粒子的速度与位置信息；
[0086]
[0087] 式六中：
[0088] rand(0,1)表示0-1之间的随机数；N(0,1)表示标准正态分布随机数；μ表示随机权重的平均值；μmin表示最小随机权重平均值；μmax表示最大随机权重的平均值；σ表示随机权重方差。
[0089] (4)计算新的潮流与各粒子目标函数值，并与前次迭代结果比较，更新并记录各粒子中的最大目标函数值与粒子位置；
[0090] (5)判断是否达到最大迭代次数kmax。，若到达，则进入(6)，反之则重复(3)(4)；
[0091] (6)输出DG最大并网容量Pbest与最优接入位置Pos。
[0092] 步骤3：根据步骤2得到的接入点的光伏接入容量，计算接入点的总电流谐波畸变率、电压偏差、电压波动：
[0093] (1)总电流谐波畸变率的计算
[0094] 并网前总电流谐波畸变率为
[0095]
[0096] 式七中：I1为基波电流；Ih为高次谐波电流。
[0097] 并网后总电流谐波畸变率 为
[0098]
[0099] 式八中，IPV为光伏电源向配电网注入的基波电流。
[0100] 由式七和式八可知
[0101]
[0102] (2)电压偏差的计算
[0103]
[0104] 式十中Ure表示节点实际电压，UN为系统标准电压。
[0105] (3)电压波动的计算
[0106] 接入配网后在接入点处引起的电压波动Δd为
[0107]
[0108] 式十一中UN为额定电压，ΔI为接入点处随输出功率变化引起的电流变化，Z为在接入点处看二端口网络配电网的等效阻抗。
[0109] 假设光伏电源均处于单位功率因数的工作模式下，则式十一可写成
[0110]
[0111] 式十二中ΔPPV为分布式光伏发电有功功率输出的变化值，Sd为接入点处的系统短路容量，为电网阻抗角。
[0112] 步骤4：用数据包络分析的方法对接入点的电能质量进行评估。
[0113] 假设有n个评价对象，每个DMU有m种类型的输入指标，q种类型的输出指标。构造以下C2R模型：
[0114]
[0115]
[0116] 式十三、十四中wj为相对生产效率；ur表示第r种类型投入的权重(i＝1,2,...,m)，vi表示第i种类型产出的权重(j＝1,2,...,n)；xrj表示第j个 DMU中第i种类型投入的输入指标，yij表示第j个DMU中第r种类型产出的输出指标(r＝1,2,...,q)。
[0117] 利用Charnes-Cooper变换，把分式规划转化为等价的线性规划问题，利用对偶理论，得到对偶模型。
[0118] 对式十四进行Charnes-Cooper变换，得到等价线性规划形式的模型如式十五：
[0119]
[0120] 式十五中xj和yj分别表示第j个DMU的“输入”和“输出”；是松弛变量；λj表示DMUj0的权重，θ是第j个DMU的效率值；ε实际中一般取ε＝10-7；
均用来调节松弛变量。
[0121] 步骤五：根据电能质量的标准判定接入点的电能质量水平，对电能质量不合格的点采取以下方式修正，如电流总谐波畸变率不合格则在接入点增加消谐装置；对电压波动不合格点增加储能装置。从而得到电能质量水平良好的分布式光伏电源接入的规划方案。
[0122] 二、下面是具体案例。
[0123] 假设待规划地区的光伏资源相似，即日照
温度等情况相差不大。各光伏电源的有功出
力在同一天的变化相同，其大小跟接入容量大小成正比。
[0124] 按照附图2的规划流程：
[0125] 第一步：首先，对待规划地区进行潮流分析计算，根据待规划地区的光伏发展需求，选择符合电压偏差要求的可接入点，确定nDG的集合；
[0126] 第二步：按照基于最大准入容量的光伏电源优化配置模型，采用随机粒子群算法计算出光伏电源接入配网的接入点和接入容量；
[0127] 第三步：用数据包络分析(DEA)的电能质量评估方法对接入方案中的各接入点进行电能质量评估；
[0128] 第四步：如果接入方案中有接入点的电能质量评估指标不合格，则给出修正方案，最后给出电能质量水平良好的分布式光伏电源接入的规划方案。
[0129] 为了防止潮流倒送，本文规定各待选节点接入的DG容量至少为 0.1MW，并低于该节点负荷。该规划方案规定ε1和ε2为0.7。对系统进行潮流计算后，
选定待选接入节点集合为{4、5、6、7、8、24、25、 26、27、28}。采用随机权重粒子群算法，取种群规模为80，μmin＝0.5,μmax＝0.8,σ＝0.2，对2.2节中的优化配置模型进行求解，得到优化配置结果如表1，总接入的容量为1.36MW。接入前后系统的潮流计算结果对比如表2。
[0130] 表1分布式光伏电源优化配置结果
[0131]
[0132] 表2分布式光伏电源接入前后的节点电压
[0133]
[0134] 选用大中型逆变器的谐波参数，根据春秋季节的光照角度变化预测光伏一天内的有功功率输出如图3。按式(1)～式(6)分别计算接入节点在当日的电能质量各项质量指标，分别计算各项指标的平均值，结果如表3。在该天内总谐波电流畸变率、电压偏差、电压波动的变化图如图(5)～图(6)。
[0135] 将各接入点的电能质量指标相对于各个等级的效率值分别与决策单元做差，记为δQ，取δQ的绝对值最小的等级为评估等级。
[0136] 表3电能质量各指标数据
[0137]
[0138] 表4各决策单元与标准单元综合有效率接近度
[0139]
[0140] 由表4的对比可以看出未接入分布式光伏电源前，配电网的整体电压水平较差，有较多节点的电压与标准电压之间的偏差>7％。本文为保证在光伏电源出力最小时，接入点的电压偏差能满足光伏电源接入配电网7％以内的标准，以此来确定待选接入点的集合，进而进行光伏电源的优化配置。
[0141] 用数据包络分析的方法对各接入点进行电能质量评估的结果，由图5,6分析可知，接入点的电压偏差和电压波动值都在国标规定的范围内。由图4分析可知，接入点24,25号点因接入容量随光照强度的增大而增大时，会出现总谐波畸变率超标的情况。可在接入点24,25 号增加消谐装置以抑制谐波。除了8号接入点的电能质量评估等级是 4级偏差的水平，大多接入等级都在3级中等的水平，没有接入点的评估等级是5级不合格，说明该接入方案可行，接入点的各项指标都能达到规定的标准。
