一種基于概率性光伏出力預測的配電網(wǎng)電壓協(xié)調(diào)控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種IOkv配電網(wǎng)的電壓控制方法，特別涉及光伏發(fā)電系統(tǒng)接入后的 中壓配電網(wǎng)電壓協(xié)調(diào)控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 分布式光伏電源（PV)作為新能源的一種，可將太陽能直接轉(zhuǎn)換成電能使用。隨著 PV發(fā)電技術(shù)的發(fā)展成熟，越來越多的PV接入到配電網(wǎng)，在給人類用電帶來便利的同時也給 電網(wǎng)的安全運行帶來挑戰(zhàn)。PV接入配電網(wǎng)后，一方面能夠提升電網(wǎng)電壓水平，另一方面使配 電網(wǎng)從單電源輻射狀網(wǎng)絡(luò)變?yōu)槎嚯娫淳W(wǎng)絡(luò)，改變了配網(wǎng)的潮流分布。
[0003] PV出力隨太陽輻射變化而隨機波動，其波動性和間歇性可能導致電壓波動和電壓 閃變，對電網(wǎng)電壓產(chǎn)生較強沖擊，影響配電網(wǎng)的穩(wěn)定安全運行。針對PV并網(wǎng)后不同的出力 狀況，需要采取一定的補償控制措施，保證節(jié)點電壓滿足電壓偏差要求，維持配電網(wǎng)的正常 運行?？傮w來說，目前各國對影響PV的環(huán)境因素以及PV并入低壓配電網(wǎng)后對繼電保護、電 壓穩(wěn)定性的影響有一定的研究。但對PV接入配電網(wǎng)后，其出力隨太陽輻射變化而隨機波動 所帶來的配電網(wǎng)電壓分布變化和電壓越限等機理問題研究尚不充分，從而對制定PV并網(wǎng) 的電壓控制策略造成困難。因此，建立能夠反映不同太陽輻射情況的光伏發(fā)電系統(tǒng)模型，通 過天氣變化分析PV并網(wǎng)對配電網(wǎng)電壓的影響具有重要意義。
[0004] 目前我國配電網(wǎng)的無功補償設(shè)備多以智能電容器為主，而普通智能電容器對電 壓、電流的調(diào)節(jié)速度較慢，有時難以應(yīng)對PV出力波動較大時導致的電壓波動或電壓閃變現(xiàn) 象。作為用戶電力技術(shù)的重要成員，配電網(wǎng)靜止同步補償器（DSTATC0M)與傳統(tǒng)的靜止無功 補償裝置相比，具有響應(yīng)速度更快、能夠連續(xù)吸收無功、損耗低、可兼做容性和感性補償?shù)?優(yōu)點，在改善負荷與公共電網(wǎng)連接點處的電能質(zhì)量，消除電壓閃變和電壓波動等方面顯示 出優(yōu)越的應(yīng)用潛力。所以，由DSTATC0M和電容器組成綜合無功補償系統(tǒng)可以很好地滿足PV 并網(wǎng)后的配電網(wǎng)的無功補償需求。
[0005] 當DSTATC0M與電容器裝置共同運行時，DSTATC0M會首先動作，但DSTATC0M本身 的容量比較小，如果系統(tǒng)的無功功率補充需求較大時，受自身最大輸出電流限制，DSTATC0M 會工作于最大電流輸出模式。此時，DSTATC0M與一個固定電容器的輸出特性等效，無法快 速補償小容量的功率波動。同時，當DSTATC0M工作在最大電流輸出模式下時，輸出的電流 將會達到自身的最大輸出水平，DSTATC0M自身等效阻抗的有功損耗也會達到最大，這樣不 僅會造成大量的有功損耗，而且容易因為過熱而退出運行。同時，一般是通過繁雜的限幅控 制算法來控制DSTATC0M工作在最大電流輸出模式，如果DSTATC0M長期運行在該模式下會 對整個系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性產(chǎn)生不利的影響。
[0006] 基于光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率與太陽能輻射強度存在近似的一次函數(shù)關(guān)系，綜合 考慮DSTATC0M及電容器的特點后，本發(fā)明提出一種基于概率性光伏出力預測的配電網(wǎng)電 壓協(xié)調(diào)控制方法，采用DSTATC0M與電容器協(xié)調(diào)控制策略，根據(jù)不同的天氣類型和不同的電 壓變化狀況判斷是否啟動DSTATC0M，提前做出光伏接入的配電網(wǎng)DSTATC0M與電容器協(xié)調(diào) 控制方案，避免出現(xiàn)DSTATCOM長期運行在最大電流模式和電容器頻繁投切現(xiàn)象。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于解決太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)接入配電網(wǎng)后帶來的電壓波動、電壓 越限等問題，以保證配電網(wǎng)的穩(wěn)定安全運行。
[0008] 本發(fā)明提出一種基于概率性光伏出力預測的配電網(wǎng)電壓協(xié)調(diào)控制方法，包括以下 步驟：
[0009] (1)根據(jù)預測地區(qū)所屬的季節(jié)區(qū)域和氣象局預測的未來某段時間的天氣情況，選 取最大太陽福照度r max和最小太陽福照度r min;
[0010] (2)采用對應(yīng)天氣的太陽輻照度貝塔分布模型生成隨機數(shù)ξ，計算太陽輻照度時 間序列；
[0011] (3)建立光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率模型，求取光伏有功出力時間序列；
[0012] (4)按照IOkV配電線路單線圖及運行方式建立配電線路計算模型，通過潮流計算 得出電壓變化曲線，采用低壓配電靜止無功發(fā)生器DSTATCOM和低壓智能電容器為控制手 段，進行協(xié)調(diào)電壓控制。
[0013] 所述步驟（1)氣象局預測的未來某段時間的天氣狀況分為四種典型天氣：晴天少 云、晴朗無云、晴間多云和陰雨天；
[0014] 晴天的最大太陽輻照度&3：!可根據(jù)預測地所屬區(qū)域的太陽能資源分布情況和預測 時所屬的季節(jié)進行選擇。
[0015] 最小太陽輻照度r_的選取，具體如下：
[0016] 晴天少云和晴朗無云天氣的最小太陽福照度比最大太陽福照度低100~200W/m2; 晴間多云天氣最小太陽輻照度小于等于300W/m2;
[0017] 陰雨天最大太陽福照度和最小太陽福照度均為250W/m2以下。
[0018] 所述步驟（2)的太陽輻照度貝塔分布模型，具體如下：
[0019] 預測時間段內(nèi)受天氣狀況影響的光伏電池陣列上的太陽輻照度采用貝塔分布來 描述，其概率密度函數(shù)為：
[0021] 式中：r是該時段某個時刻的太陽輻照度，W/m2;r_是該時段太陽最大輻照度，W/ m2; Γ ( ·)為ga_a函數(shù)；α、β是貝塔分布的形狀參數(shù)；
[0022] 進一步，步驟（1)中四種典型天氣的貝塔分布模型參數(shù)取值設(shè)定為：晴天少云α =1. 4，β = L 33 ;晴朗無云 α = 3. 7，β = L 8 ;晴間多云 α = 〇· 95，β = 0· 92 ;陰雨 天α = 1. 6, β = 2. 13,圖2a~圖2d分別為對應(yīng)的不同天氣模型的貝塔分布概率密度曲 線。
[0023] 所述步驟⑵的計算太陽輻照度時間序列，具體如下：
[0024] 生成對應(yīng)天氣模型的貝塔分布隨機數(shù)ξ后，太陽輻照度時間序列可通過以下公 式計算：
[0025] r = rnin+ (rnax-rnin) · ξ (2)
[0026] 所述步驟（3)建立光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率模型，求取光伏有功出力時間序列，具 體如下：
[0027] 對于一個給定的太陽能電池陣列，其共有M個光伏電池組件，單個電池組件的面 積為An，單個電池組件的光電轉(zhuǎn)換效率為q n，則應(yīng)用該太陽能電池陣列的PV系統(tǒng)輸出功率 Pm為：
[0028] Pm= rA η 〇 * ε (3)
[0029] 式中：r為太陽輻照度，W/m2; ε為PV逆變器的輸出效率;A為光伏陣列的總面積； η。為光伏陣列總的光電轉(zhuǎn)換效率，可以通過以下公式求得，
[0032] 所述步驟（4)電壓協(xié)調(diào)控制方法，具體如下：
[0033] DSTATC0M以維持并網(wǎng)點電壓恒定為控制目標，采用直接電流控制方法，即采用跟 蹤型PffM控制技術(shù)對電流波形的瞬時值進行反饋控制。該控制方法主要通過電壓調(diào)節(jié)器實 現(xiàn)，采集并網(wǎng)點電壓并與參考值作比較，通過電流閉環(huán)控制，維持并網(wǎng)點電壓穩(wěn)定在參考值 附近。
[0034] 對于晴天少云天氣，電壓波動較小，整體情況穩(wěn)定，采用智能電容器按功率因數(shù)介 于滯后0. 9~I. 0之間為目標進行控制，DSTATC0M作為動態(tài)無功儲備不啟動；
[0035] 對于晴間多云天氣，電壓波動較大，可能導致電容器頻繁投切，若電壓變化曲線出 現(xiàn)斜率大于等于0. 〇3V/s的部分，則啟動DSTATC0M以平穩(wěn)電壓，仍出現(xiàn)電壓越限時再投切 電容器以力求避免電壓越限；
[0036] 對于晴朗無云天氣，電壓整體水平偏高，一旦出現(xiàn)電壓越上限的情況，首先逐組切 除智能電容器直到電壓合格，如果電容器全部切除仍然電壓越上限，則啟動DSTATC0M以平 穩(wěn)電壓；
[0037] 對于陰雨天，電壓整體水平偏低，采用智能電容器先按功率因數(shù)介于滯后0. 9~ 1.0之間為目標進行控制，如果仍然有電壓越下限，則由智能電容器轉(zhuǎn)為電壓控制模式，逐 組投入直到電壓合格或者電容器全部投完，若仍然有電壓越下限，則啟動DSTATC0M以平穩(wěn) 電壓。
[0038] 與現(xiàn)有的含PV的配電網(wǎng)電壓控制策略相比，本發(fā)明有以下優(yōu)點：
[0039] (1)本發(fā)明充分考慮了太陽輻照度對PV輸出功率的影響，提出了基于概率性光伏 出力預測的配電網(wǎng)電壓協(xié)調(diào)控制方法，提前做出光伏接入的配電網(wǎng)無功補償設(shè)備協(xié)調(diào)控制 方案，采用DSTATC0M與電容器協(xié)調(diào)控制，以解決光伏發(fā)電系統(tǒng)接入配電網(wǎng)后帶來的電壓波 動、電壓越限等問題。
[0040] (2)本發(fā)明提出的電壓協(xié)調(diào)控制方法根據(jù)不同的天氣類型和不同的電壓變化狀況 判斷是否啟動DSTATC0M，避免出現(xiàn)DSTATC0M長期運行在最大電流模式和電容器頻繁投切 現(xiàn)象。
[0041] (3)本發(fā)明提出的電壓協(xié)調(diào)控制方法中小部分的動態(tài)無功功率由DSTATC0M主要 承擔，電容器承擔大部分的靜態(tài)無功功率。采用這個控制策略，可以保證兩個補償單元的無 功分配合理性，不會出現(xiàn)DSTATCOM承擔過多的無功功率而長期工作在最大電流輸出模式， 也不會出現(xiàn)電容器承擔的無功功率過少而出現(xiàn)設(shè)備利用率不高的現(xiàn)象。
【附圖說明】
[0042] 圖1是基于概率性光伏出力預測的配電網(wǎng)電壓協(xié)調(diào)控制方法的流程圖。
[0043] 圖2a~圖2d分別是不同天氣模型的貝塔分布概率密度曲線。
[0044] 圖3是實例中F市IOkV配電網(wǎng)線路圖。
[0045] 圖4是實例中F市用戶電壓曲線。
【具體實施方式】
[0046] 以下結(jié)合附圖和實例對本發(fā)明的具體實施做進一步說明，但本說明的實施和保護 不限于此。
[0047] 圖1反映了基于概率性光伏出力預測的配電網(wǎng)電壓協(xié)調(diào)控制方法的具體流程?；?于概率性光伏出力預測的配電網(wǎng)電壓協(xié)調(diào)控制方法包括：
[0048] (1)根據(jù)預測地區(qū)所屬的季節(jié)區(qū)域和氣象局預測的未來某段時間的天氣情況，選 取最大太陽福照度r max和最小太陽福照度r min;
[0049] 氣象局預測的未來某段時間的天氣狀況分為四種典型天氣：晴天少云、晴朗無云、 晴間多云和陰雨天；
[0050] 晴天的最大太陽輻照度&3：!可根據(jù)預測地所屬區(qū)域的太陽能資源分布情況和預測 時所屬的季節(jié)進行選擇。參照中國太陽能資源分布圖，根據(jù)統(tǒng)計，不同區(qū)域不同季節(jié)理想晴 天最大太陽輻照度范圍如表1所示。
[0051] 表1不同區(qū)域不同季節(jié)理想晴天最大太陽輻照度范圍（W/m2)
[0052]
[0053] 關(guān)于最小太陽輻照度r_選取，具體如下：
[0054] 晴天少云和晴朗無云天氣的最小太陽福照度比最大太陽福照度低100~200W/m2; 晴間多云天氣最小太陽輻照度小于等于300W/m2;
[0055] 陰雨天最大太陽福照度和最小太陽福照度均為250W/m2以下。
[0056] (2)采用對應(yīng)天氣的太陽輻照度貝塔分布模型生成隨機數(shù)ξ，計算太陽輻照度時 間序列；
[0057] 四種典型天氣的貝塔分布模型參數(shù)取值設(shè)定為：晴天少云a = 1. 4, β = 1. 33 ; 晴朗無云 α