考慮分布式電源出力隨機(jī)性的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化策略

余立武，李浩然，劉巖

（廣東電網(wǎng)公司深圳供電局，廣東深圳 518001）

分布式發(fā)電是布置在用戶(hù)附近，與環(huán)境能夠兼容、可獨(dú)立地輸出電能的系統(tǒng)[1-3]。目前大量不同類(lèi)型的分布式電源并入配電網(wǎng)中[4]。

分布式電源目前主要分為出力穩(wěn)定且可人工調(diào)整無(wú)功輸出型DG和出力隨機(jī)型DG（即不可控型分布式電源）兩大類(lèi)。前者可通過(guò)調(diào)整其控制參數(shù)結(jié)構(gòu)調(diào)整DG的無(wú)功輸出，后者受到氣候、環(huán)境因素等自然因素的影響，其輸出的功率會(huì)隨機(jī)變化，主要包括光伏發(fā)電系統(tǒng)和變速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)（doubly fed induction generator，DFIG）[5-6]。

文獻(xiàn)[7]通過(guò)測(cè)試系統(tǒng)分析了DG對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)電壓分布和網(wǎng)損等方面的影響，為DG并網(wǎng)時(shí)的無(wú)功優(yōu)化技術(shù)的探索在一定程度上提供了依據(jù)。文獻(xiàn)[8]僅以網(wǎng)損為目標(biāo)且通過(guò)模擬退火粒子群算法優(yōu)化DG，實(shí)用性不強(qiáng)。文獻(xiàn)[9]定性的分析了風(fēng)電DG的無(wú)功功率及其范圍對(duì)網(wǎng)絡(luò)所帶來(lái)的影響，缺乏對(duì)DG詳細(xì)的控制方式的介紹。

SVG是一種既能發(fā)出感性無(wú)功又能發(fā)出容性無(wú)功的雙向動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)裝置，具有反應(yīng)迅速、諧波小、性?xún)r(jià)比高等一系列優(yōu)點(diǎn)，在配電網(wǎng)中具有很好的發(fā)展前景[10]。

本文根據(jù)隨機(jī)波動(dòng)型分布式電源的出力特點(diǎn)，考慮其自身的無(wú)功補(bǔ)償特性，研究了一種利用SVG動(dòng)態(tài)無(wú)功補(bǔ)償來(lái)維持隨機(jī)波動(dòng)型分布式電源節(jié)點(diǎn)電壓穩(wěn)定的控制策略，并對(duì)SVG容量的確定方式進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明。在此基礎(chǔ)上，提出了含有出力隨機(jī)型等不同類(lèi)型的分布式電源的配電網(wǎng)的整體無(wú)功優(yōu)化策略，利用一種改進(jìn)的粒子群算法在MATLAB中對(duì)本文方法進(jìn)行了實(shí)例仿真，通過(guò)對(duì)比分析，充分驗(yàn)證了本文所提出的方法的可行性和有效性。

1 改進(jìn)粒子群算法在含分布式電源的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用

基本粒子群算法在求解問(wèn)題時(shí)操作簡(jiǎn)單、使用方便，但存在著嚴(yán)重的不足[11]，本文對(duì)基本粒子群算法進(jìn)行如下兩點(diǎn)改進(jìn)。

1.1 粒子群位置的更新采用模糊控制

改進(jìn)的粒子群更新迭代公式為

式中：xid，vid分別為每個(gè)粒子的飛行位置向量和速度向量；k為當(dāng)前迭代次數(shù)；μ為S形隸屬度函數(shù)；K為一給定閥值，與算法的最大迭代次數(shù)kmax相關(guān)。

在粒子群迭代初期時(shí)，隸屬度μ取1，粒子群位置改變較大，節(jié)省粒子尋優(yōu)的時(shí)間；當(dāng)?shù)螖?shù)大于給定的閥值K時(shí)，采用模糊控制，使粒子的位置緩慢變化，避免遺漏優(yōu)良解，使粒子更加準(zhǔn)確地接近最優(yōu)解。

1.2 慣性權(quán)重ω的改進(jìn)

為了使粒子群初始時(shí)飛行較快，在算法后期，粒子能夠迅速準(zhǔn)確地找到最優(yōu)解，慣性權(quán)重ω采用如下式的非線性函數(shù)：

這里根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值取最小慣性權(quán)重ωmin為0.4，最大慣性權(quán)重ωmax為0.9。在算法初期，如k=1時(shí)，慣性權(quán)重ω為2ωmax-ωmin，取值較大，粒子的位置和速度更新較大，粒子群能夠迅速靠近最優(yōu)解，同時(shí)避免了陷入局部最優(yōu)的危險(xiǎn)；隨著迭代次數(shù)的增加，慣性權(quán)重ω逐漸減小，并呈非線性變化，能夠很好地適應(yīng)粒子的尋優(yōu)進(jìn)度；當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，慣性權(quán)重ω取值為最小值ωmin，算法趨于穩(wěn)定，粒子緩慢更新，避免了粒子群遺漏優(yōu)良解而跳出最優(yōu)解的范圍。

2 配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

對(duì)于出力隨機(jī)型等不同類(lèi)型的分布式電源并網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化，采取分段的方式，每一時(shí)段負(fù)荷取恒定值，考慮到電容器組調(diào)節(jié)次數(shù)的限制，每一段內(nèi)，限定各調(diào)節(jié)設(shè)備只允許動(dòng)作一次。采用的控制變量有連續(xù)量和離散量2種形式，其中，連續(xù)量包括出力穩(wěn)定且功率可調(diào)型分布式電源的無(wú)功出力和SVG的動(dòng)態(tài)無(wú)功輸出，離散量包括并聯(lián)電容器組的容量和變壓器分接頭位置。

數(shù)學(xué)模型采用考慮電壓無(wú)功權(quán)重影響后的優(yōu)化模型，目標(biāo)函數(shù)和等式約束條件同文獻(xiàn)[12]，不同之處在于DG并網(wǎng)后，相對(duì)于原有配電網(wǎng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓約束、變壓器分接頭檔位的約束和發(fā)電機(jī)的無(wú)功約束，還需要考慮可調(diào)出力的DG的無(wú)功限制，SVG連續(xù)可調(diào)的容量范圍，出力隨機(jī)波動(dòng)型DG的無(wú)功出力極限，即：

式中：NC，NDG1，Nsvg，NDG2分別為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)、可調(diào)有載變壓器節(jié)點(diǎn)、無(wú)功補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)、出力可調(diào)穩(wěn)定型DG、隨機(jī)波動(dòng)型DG及SVG的集合；Cjmin，Cj，Cjmax分別為無(wú)功補(bǔ)償點(diǎn)電容器組補(bǔ)償容量的下限值、實(shí)際值和上限值；QGkmin，QGk，QGkmax為出力可調(diào)型DG無(wú)功輸出的下限值、實(shí)際無(wú)功出力和無(wú)功輸出的上限值；Qgz，Qsvgz為待確定的各個(gè)SVG的最小容量值及實(shí)際無(wú)功容量值；QGzmin，QGz，QGzmax為出力隨機(jī)波動(dòng)型DG向其并網(wǎng)點(diǎn)提供的無(wú)功出力的下限值、實(shí)際無(wú)功出力、無(wú)功出力的上限值，其中QGzmin為SVG的容性無(wú)功容量與每一分段內(nèi)隨機(jī)波動(dòng)型DG的最小無(wú)功極限值Qzmin之和，即QGzmin=-Qsvgz+Qzmin，QGzmax為SVG的感性無(wú)功容量與每一分段內(nèi)隨機(jī)波動(dòng)型DG的最大無(wú)功極限值Qzmax之和，即QGzmax=Qsvgz+Qzmax，這里，SVG以發(fā)出感性無(wú)功為正，且感性無(wú)功與容性無(wú)功容量的絕對(duì)值相等。

可見(jiàn)，由于DG的加入和SVG的作用，配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的約束條件更加復(fù)雜。

3 配電網(wǎng)整體無(wú)功優(yōu)化策略

3.1 SVG的容量確定

利用SVG的雙向補(bǔ)償性對(duì)隨機(jī)型DG進(jìn)行優(yōu)化控制時(shí)，需要考慮SVG容量的選取，下面以雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)為例進(jìn)行說(shuō)明。

3.1.1 分段處理

將地區(qū)日負(fù)荷曲線和風(fēng)速特性分成24個(gè)時(shí)間段，每一時(shí)段內(nèi)負(fù)荷取恒定值，風(fēng)速取平均預(yù)測(cè)風(fēng)速，得到對(duì)應(yīng)的DFIG的平均預(yù)測(cè)有功輸出Pi和無(wú)功輸出Qi，同時(shí)得到了理論上DFIG接入節(jié)點(diǎn)處的電壓，并以此作為該時(shí)段內(nèi)風(fēng)機(jī)并網(wǎng)點(diǎn)電壓的參考值UPCCref，如圖1所示。其中，Pimax，Pimin為對(duì)應(yīng)于Pi的有功輸出的上限值和下限值。

圖1 DFIG的有功出力隨時(shí)間變化曲線Fig.1 Active power output changing with time curve of DFIG

3.1.2 約束條件

在每一分段區(qū)間內(nèi)，DFIG的有功出力和無(wú)功出力是隨機(jī)變化的，通過(guò)并聯(lián)一定容量的SVG動(dòng)態(tài)跟蹤電壓參考值UPCCref使得DFIG仍然可作為PV節(jié)點(diǎn)處理，不同的是，DFIG的有功功率Pi不是定值，在無(wú)功優(yōu)化時(shí)，要考慮其受限于其該分段內(nèi)有功上限值Pimax和下限值Pimin之間，即滿(mǎn)足約束條件Pimin＜Pi＜Pimax。

3.1.3 SVG最小容量

風(fēng)速預(yù)測(cè)的誤差及分段區(qū)間的不同使得SVG受其最小容量的限制。考慮到DFIG自身的功率特性和無(wú)功補(bǔ)償容量[13]，對(duì)應(yīng)于有功輸出上限值Pimax，存在一個(gè)最大無(wú)功極限值和最小無(wú)功極限值，取二者絕對(duì)值的較大值，得到對(duì)應(yīng)于Pimax的DFIG無(wú)功輸出絕對(duì)值的極限值為Qi1max。同理得到對(duì)應(yīng)于下限值Pimin的DFIG無(wú)功輸出絕對(duì)值的極限值Qi2max。由于在此分段區(qū)間內(nèi)，維持DFIG并網(wǎng)處的節(jié)點(diǎn)電壓穩(wěn)定在參考值UPCCref附近時(shí)，需要DFIG向其并網(wǎng)節(jié)點(diǎn)處補(bǔ)償?shù)钠骄鶡o(wú)功功率為Qi，故SVG動(dòng)態(tài)補(bǔ)償?shù)臒o(wú)功功率的最小值為

考慮所有分段后，得到DFIG并網(wǎng)時(shí)SVG的最小容量為

圖1中，ti表示第i個(gè)分段區(qū)間，縱坐標(biāo)P為雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)的有功出力值。

當(dāng)配電網(wǎng)中無(wú)功不足時(shí)，不可能完全由SVG動(dòng)態(tài)無(wú)功補(bǔ)償，這里一定容量的SVG僅用于抑制DFIG并網(wǎng)所帶來(lái)的隨機(jī)波動(dòng)，對(duì)整個(gè)配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化需要進(jìn)一步綜合其他優(yōu)化措施。

3.2 并聯(lián)電容器組的補(bǔ)償位置確定

傳統(tǒng)的無(wú)功裕度法確定靜態(tài)補(bǔ)償裝置的位置是基于傳統(tǒng)的單向潮流放射狀配電網(wǎng)絡(luò)的，要求配電網(wǎng)能夠穩(wěn)定運(yùn)行，節(jié)點(diǎn)電壓和功率不會(huì)動(dòng)態(tài)變化[14-17]。對(duì)于含有出力可調(diào)型DG和出力隨機(jī)波動(dòng)型DG的配電網(wǎng)絡(luò)，需要對(duì)傳統(tǒng)無(wú)功裕度法進(jìn)行改進(jìn)，其原理為：

1）SVG動(dòng)態(tài)補(bǔ)償后，每一段內(nèi)DG并網(wǎng)點(diǎn)可相應(yīng)作為特殊的PV、PI、PQ節(jié)點(diǎn)處理，首先按照傳統(tǒng)無(wú)功裕度法計(jì)算出各個(gè)節(jié)點(diǎn)在分段區(qū)間ti內(nèi)的等效無(wú)功裕度值，即

式中：Ni是與節(jié)點(diǎn)i相連的支路數(shù)；j是與節(jié)點(diǎn)i相連的節(jié)點(diǎn)編號(hào)；分別為對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的有功功率圓半徑，無(wú)功功率圓半徑及圓心距離D。

2）考慮所有分段區(qū)間后配電網(wǎng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的平均等效無(wú)功裕度值為

式中：N為總的分段數(shù)；pti為分段區(qū)間ti在一天中出現(xiàn)的概率。

3）對(duì)平均等效無(wú)功裕度值進(jìn)行排序，優(yōu)先對(duì)較小的節(jié)點(diǎn)并聯(lián)補(bǔ)償電容器組。

3.3 基于改進(jìn)粒子群算法的無(wú)功優(yōu)化策略

不同類(lèi)型的DG同時(shí)并網(wǎng)時(shí)，配電網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)電壓及功率大小分布會(huì)發(fā)生變化。按照本文的優(yōu)化方法，首先，為穩(wěn)定各個(gè)出力隨機(jī)型DG并網(wǎng)點(diǎn)電壓的穩(wěn)定性，確定各個(gè)SVG的最小容量值，并確定SVG的安裝位置，這里SVG的作用主要是用于抑制節(jié)點(diǎn)電壓的波動(dòng)和閃變，因此最小容量值不是很大，也滿(mǎn)足經(jīng)濟(jì)性需要；然后根據(jù)改進(jìn)無(wú)功裕度法確定配電網(wǎng)的并聯(lián)的電容器組的安裝位置；按照本文的數(shù)學(xué)模型采用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化計(jì)算后，根據(jù)所得的優(yōu)化結(jié)果，當(dāng)節(jié)點(diǎn)電壓不滿(mǎn)足要求，即節(jié)點(diǎn)電壓的越上限和越下限時(shí)，優(yōu)先調(diào)整出力可調(diào)型DG的無(wú)功輸出，由于DG的功率輸出一般在10 MW以下，這里無(wú)功調(diào)整的主要作用是用于對(duì)節(jié)點(diǎn)電壓的大小進(jìn)行微調(diào)，減弱配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓的升高和降低；在此基礎(chǔ)上，綜合考慮電壓無(wú)功權(quán)重，按照本文的數(shù)學(xué)模型所得的優(yōu)化結(jié)果，進(jìn)一步投切一定容量的電容器組，并確定變壓器分接頭的位置。優(yōu)化邏輯如圖2所示。

圖2 考慮分布式電源出力隨機(jī)性的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化邏輯框圖Fig.2 Reactive power optimization logic diagram of the distribution network considering output randomness of DG

優(yōu)化調(diào)整順序如下：

1）根據(jù)理論分析值，確定SVG的安裝位置及并網(wǎng)容量，以穩(wěn)定隨機(jī)型DG的電壓。

2）利用改進(jìn)無(wú)功裕度法確定電容器組的補(bǔ)償位置。

3）節(jié)點(diǎn)電壓不滿(mǎn)足要求時(shí)，優(yōu)先調(diào)整可調(diào)DG的無(wú)功，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)電壓大小的微調(diào)。

4）根據(jù)改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化結(jié)果，調(diào)整變壓器分接頭的位置和電容器組的投切容量，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)配電網(wǎng)最終的無(wú)功優(yōu)化。

3.4 配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的算法實(shí)現(xiàn)

改進(jìn)后的粒子群算法在含有分布式電源的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化中的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

1）初始化。在主函數(shù)中隨機(jī)選取一個(gè)規(guī)模為m的D維粒子種群，并隨機(jī)初始化對(duì)應(yīng)的初始位置向量和初始速度向量，其維數(shù)由控制變量數(shù)目決定。

如，Ti為有載可調(diào)變壓器的變比，Ci為無(wú)功補(bǔ)償裝置的補(bǔ)償容量。定義其他初始參數(shù)包括計(jì)算精度，最大迭代次數(shù)，粒子速度的上下限值向量，粒子位置的上下限值向量，控制變量步長(zhǎng)以及含有分布式電源的配電網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，這里配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)潮流參數(shù)可單獨(dú)放到M文件里作為子函數(shù)。

2）算法主要優(yōu)化參數(shù)設(shè)置。確定更新迭代公式中的參數(shù)，包括學(xué)習(xí)因子，給定閾值K，最小慣性權(quán)重ωmin和最大慣性權(quán)重ωmax。

3）根據(jù)無(wú)功優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)函數(shù)值。

4）比較粒子的個(gè)體適應(yīng)函數(shù)值與局部最優(yōu)值的適應(yīng)值并進(jìn)行替代更新。

5）比較粒子的個(gè)體適應(yīng)函數(shù)值與全局最優(yōu)值的適應(yīng)值并進(jìn)行替代更新。

6）根據(jù)迭代公式更新對(duì)應(yīng)的xi和vi。

7）檢查xi和vi是否在其的上下限值和之間，即確保粒子群滿(mǎn)足不等的優(yōu)化約束關(guān)系。

8）判斷終止條件。

4 仿真驗(yàn)證

選取IEEE9節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例仿真。原始配電網(wǎng)中包含3個(gè)電源節(jié)點(diǎn)，一個(gè)作為平衡節(jié)點(diǎn)，另外2個(gè)為傳統(tǒng)的PV節(jié)點(diǎn)。其中，平衡節(jié)點(diǎn)的電壓等級(jí)為16.5 kV，另外2個(gè)電源的電壓等級(jí)分別為13.8 kV和18 kV。取各電源的平均額定電壓為基準(zhǔn)電壓，各變壓器的變比調(diào)節(jié)范圍為0.9～1.1，上下調(diào)節(jié)檔位數(shù)為±8。

未加入任何分布式電源時(shí)，按照IEEE9節(jié)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，需要調(diào)節(jié)原電網(wǎng)各變壓器分接頭至1.1處，同時(shí)并聯(lián)一定容量的電容器來(lái)維持整個(gè)配電網(wǎng)絡(luò)的無(wú)功功率平衡。

現(xiàn)在向該配電網(wǎng)中并入不同類(lèi)型的分布式電源，即在電壓等級(jí)為13.8 kV的節(jié)點(diǎn)處并入雙饋式分布式電源DFIG，在平衡節(jié)點(diǎn)處并入一功率雙向輸出型的蓄電池儲(chǔ)能型分布式電源。

4.1 SVG的作用

并入分布式電源后，DFIG出口處節(jié)點(diǎn)電壓的有效值的波形如圖3所示?？梢?jiàn)，此時(shí)DFIG并網(wǎng)點(diǎn)處的節(jié)點(diǎn)電壓及其無(wú)功出力存在明顯的波動(dòng)性，DFIG并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)要吸收一定的無(wú)功功率，并且當(dāng)風(fēng)速達(dá)到最大值時(shí)，配電網(wǎng)出現(xiàn)了失穩(wěn)的現(xiàn)象。利用SVG的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償效果，DFIG在對(duì)應(yīng)于3種風(fēng)速下的無(wú)功功率極限值分別為0.057 MV·A，3.5 MV·A，3.5 MV·A，得到SVG的最小容量值約為4.56 MV·A，因此選取容量為5 MV·A的SVG并接到DFIG并網(wǎng)處變壓器的低壓側(cè)，此時(shí)DFIG并網(wǎng)節(jié)點(diǎn)處電壓的有效值波形如圖4所示。

圖3 未加入SVG時(shí)DFIG出口處電壓有效值隨時(shí)間變化的波形Fig.3 Voltage RMS changing with time curve of DFIG without SVG

圖4 加入SVG后DFIG出口處電壓有效值隨時(shí)間變化的波形Fig.4 Voltage RMS changing with time curve of DFIG with SVG

對(duì)比圖3和圖4可知，利用一定容量的SVG對(duì)含有DFIG的配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償后，DFIG出口處節(jié)點(diǎn)電壓基本不受風(fēng)速隨機(jī)波動(dòng)的影響，能夠很好的得到穩(wěn)定，這樣，在對(duì)整個(gè)配電系統(tǒng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化時(shí)，即可將DFIG作為一特殊的PV節(jié)點(diǎn)來(lái)處理，很好的降低了DFIG的隨機(jī)性所帶來(lái)的影響。

4.2 改進(jìn)粒子群算法的綜合優(yōu)化結(jié)果

對(duì)整個(gè)配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化，即：

1）首先對(duì)整個(gè)負(fù)荷曲線進(jìn)行分段，為說(shuō)明仿真效果，這里取其中的典型負(fù)荷段的負(fù)荷的情況進(jìn)行說(shuō)明，即節(jié)點(diǎn)5、節(jié)點(diǎn)7、節(jié)點(diǎn)8和節(jié)點(diǎn)9處的負(fù)荷值分別為P5=90 MW，Q5=40 MV·A，P7=100 MW，Q7=55 MV·A，P8=35 MW，Q8=10 MV·A，P9=125 MW，Q9=70 MV·A。

2）用改進(jìn)無(wú)功裕度法對(duì)各節(jié)點(diǎn)靜態(tài)無(wú)功裕度從小到大進(jìn)行排序，可選取穩(wěn)定裕度較低的5，7，9節(jié)點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)償或者5，9兩點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)償。比較得到，在5，9兩個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)償時(shí)各節(jié)點(diǎn)電壓均在上下限值之間，但電壓偏移量較大，網(wǎng)損量也較大（補(bǔ)償3個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)為 12.298 MW，補(bǔ)償2個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)為12.479 MW），不如在5，7，9三個(gè)節(jié)點(diǎn)補(bǔ)償?shù)那闆r，因此在條件允許的情況下，選取補(bǔ)償電壓穩(wěn)定裕度相對(duì)較小5，7，9三個(gè)節(jié)點(diǎn)。

3）利用SVG動(dòng)態(tài)補(bǔ)償后，電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓雖然滿(mǎn)足穩(wěn)定要求，但是此時(shí)各變壓器高壓側(cè)的電壓值仍然均低于額定值下限值，首先調(diào)節(jié)變壓器分接頭至1.1處，調(diào)節(jié)后各節(jié)點(diǎn)電壓值基本穩(wěn)定在額定值附近，但節(jié)點(diǎn)5，6，9的電壓仍低于額定值，如6節(jié)點(diǎn)電壓為0.949 5，接近電壓下限值0.95。

4）此時(shí)出力雙向可調(diào)的儲(chǔ)能型分布式電源CELL是吸收功率（作為負(fù)荷）的，即Q=-13.44 MV·A。調(diào)節(jié)CELL的輸出功率值，至P=-10.43MW，Q=3.527MW時(shí)，儲(chǔ)能型分布式電源已經(jīng)作為無(wú)功電源，但是其補(bǔ)償?shù)臒o(wú)功功率相對(duì)于系統(tǒng)電源提供的無(wú)功功率仍然很小，節(jié)點(diǎn)6的電壓仍接近于電壓下限值，由于CELL功率一般為10 MW級(jí)以下，滲透率較低，調(diào)節(jié)不能滿(mǎn)足要求，此時(shí)需考慮進(jìn)一步通過(guò)靜態(tài)無(wú)功補(bǔ)償裝置對(duì)整個(gè)配電網(wǎng)優(yōu)化。

5）綜合考慮整個(gè)配電網(wǎng)的有功網(wǎng)損和電壓無(wú)功權(quán)重，利用改進(jìn)粒子群算法，對(duì)整個(gè)配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化，即確定相應(yīng)節(jié)點(diǎn)處并聯(lián)電容器組的補(bǔ)償容量大小。優(yōu)化前和優(yōu)化后，配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓和網(wǎng)絡(luò)損耗對(duì)比如附錄中表1所示。

由表1可知，優(yōu)化前，若干節(jié)點(diǎn)電壓值低于額定運(yùn)行下限值，優(yōu)化后，需在節(jié)點(diǎn)5處補(bǔ)償0-50=-50 MV·A，節(jié)點(diǎn) 7處補(bǔ)償 5-55=-50 MV·A，9節(jié)點(diǎn)處補(bǔ)償20-70=-50 MV·A，負(fù)號(hào)代表補(bǔ)償無(wú)功功率。補(bǔ)償后，配電網(wǎng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓和網(wǎng)損均得到了明顯的改善，為了對(duì)比說(shuō)明，增大節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷值，取另一段分段區(qū)間內(nèi)負(fù)荷處于高峰時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。即，P5=200 MW，Q5=100 MV·A，P7=100 MW，Q7=55 MV·A，P8=100 MW，Q8=50 MV·A，P9=105 MW，Q9=70 MV·A。得到利用基本粒子群算法和改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化前后，配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓和網(wǎng)絡(luò)損耗的對(duì)比表如表1、表2所示。

表1 改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化前后配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓和網(wǎng)絡(luò)損耗對(duì)比表Tab.1 Comparison chart of distribution network node voltage and power loss before and after optimization with improved particle swarm algorithm

表2 高峰負(fù)荷段優(yōu)化前后配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓和網(wǎng)絡(luò)損耗對(duì)比表Tab.2 Comparison chart of distribution network node voltage and power loss before and after optimization in peak load period

圖5 采用基本粒子群算法時(shí)粒子群更新位置及適應(yīng)值隨迭代次數(shù)的變化圖Fig.5 Location updating state and adapt value vs.number of iterations using basic particle swarm algorithm

另外，負(fù)荷高峰時(shí)，采用基本粒子群算法優(yōu)化時(shí)，粒子群在迭代85次左右時(shí)才趨于穩(wěn)定，采用本文改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化時(shí)，在迭代15次左右的時(shí)候已經(jīng)趨于穩(wěn)定。如圖5和圖6所示。

因此，結(jié)合圖5圖6及表2可知，當(dāng)配電網(wǎng)處于負(fù)荷高峰期時(shí)，優(yōu)化補(bǔ)償前，配電網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)電壓明顯偏離額定值，嚴(yán)重超過(guò)配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)額定電壓的上下限值，且存在較大的網(wǎng)絡(luò)損耗，利用基本粒子群算法優(yōu)化時(shí)很不穩(wěn)定，耗時(shí)長(zhǎng)，且優(yōu)化效果不佳。而采用本文的改進(jìn)粒子群算法對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化補(bǔ)償后，配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓得到明顯改善，網(wǎng)絡(luò)損耗也較小，且能夠更加迅速可靠地找到最優(yōu)解，明顯提高了優(yōu)化的效率和效果，充分顯示了本文方法的優(yōu)越性。

圖6 采用改進(jìn)粒子群算法時(shí)粒子群更新位置及適應(yīng)值隨迭代次數(shù)的變化圖Fig.6 Location updating state and adapt value vs.number of iterations using improved particle swarm algorithm

5 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)出力隨機(jī)波動(dòng)型的分布式電源并網(wǎng)時(shí)帶來(lái)的電壓波動(dòng)閃變的影響，提出了一種利用一定容量的SVG來(lái)維持節(jié)點(diǎn)電壓的穩(wěn)定的控制策略，并詳細(xì)分析了SVG最小容量的確定方法。在此基礎(chǔ)上，研究并提出了考慮分布式電源出力隨機(jī)性的配電網(wǎng)的整體無(wú)功優(yōu)化策略。

利用IEEE9節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)進(jìn)行實(shí)例仿真，驗(yàn)證了SVG在配電網(wǎng)無(wú)功電壓中應(yīng)用的可行性，在MATLAB中通過(guò)利用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)整個(gè)配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合無(wú)功優(yōu)化，凸顯了本文所采用的模糊控制的改進(jìn)粒子群方法的優(yōu)化效果，充分驗(yàn)證了本文所提出的優(yōu)化策略的可行性和有效性。

本文研究對(duì)工程應(yīng)用具有很好借鑒和指導(dǎo)意義，由于個(gè)人時(shí)間有限，對(duì)高滲透率分布式電源并時(shí)，所帶來(lái)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題有待深入探討。

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