兼顧用戶體驗和光伏消納的低壓配電網電壓協調控制方法

薛 斐，黃則浩，凌代偉，袁 彰，馮崇峰，許紫若

（海南電網有限責任公司，海口 570203）

0 引言

近年來，為建立清潔低碳安全高效的能源體系，實現“碳中和，碳達峰”目標，我國不斷深化電力體制改革，致力于構建以新能源為主體的新型電力系統［1-2］。2021年9月，國家能源局發布了《關于公布整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點名單的通知》，根據通知，全國共有676個縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點，以有效緩解能源緊張的現狀。另一方面，由于光伏出力具有明顯的隨機性、不確定性，在光伏滲透率急劇增長的情況下，負荷波動也將隨之加劇，由此導致電壓波動幅度變大，低壓配電網的電壓治理面臨新的挑戰［3］。

近年來，低壓調壓器因其安裝方便、操作靈活的特點被逐步引入低壓配電網，可顯著抬升或降低安裝點后線路的電壓幅值，改善電壓波動問題。潘靖［4］采用靜止無功補償裝置MSVC和線路調壓器進行綜合治理，能有效改善待治理支路的電壓和功率因數且不對其他支路電壓造成影響；萬志軍［5］采用智能調壓器、動態補償設備、智能電容器對配電網進行綜合節能和電能質量提升改造，兼顧線路電壓水平、功率因數、三相不平衡度等多項指標；程智遠［6］以智能調壓設備為研究對象，結合實際工程應用中的用戶反饋，對智能調壓設備的應用場景和可能存在的問題進行闡述分析。

隨著泛在物聯網技術在低壓配電網中的發展應用，光伏本身也可作為一種可控調壓資源［7］。黃偉［8］綜合考慮了無功補償型和電壓控制型2種光伏調壓方式，并以最小化系統運行成本為目標，提出了考慮電壓越限風險的配電網無功優化調度模型；馬寧［9］同時考慮了光伏并網點電壓越限與諧波問題，提出了基于光伏逆變器自適應功率控制的逆變器容量分配策略；陳家超［10］在光伏逆變器無功調節的基礎上，增加考慮了光伏選相投切和儲能有功調節兩種調壓方式，在改善電壓質量的前提下，進一步降低配網的三相不平衡度和網損。

綜上，將調壓器與光伏進行綜合應用，可實現二者的優勢互補，改善大規模光伏接入的低壓配電網電能質量。因此，本文充分考慮了調壓器擋位調節引起的用戶調壓感知度變化和光伏調壓過程中的棄光水平，提出了一種兼顧用戶體驗和光伏消納的低壓配電網電壓協調控制方法。

1 調壓器控制原理

（1）調壓器工作原理

如圖1所示，調壓器一般與電壓互感器、控制器協同工作，調壓器電壓輸入電壓Vi與輸出電壓Vo的比值k即為調壓器的變比。互感器TV采集調壓器輸出電壓Vo并上送至控制器。控制器判斷Vo是否在合格范圍內，若Vo越限，控制器則發出指令，改變調壓器高壓繞組上分接抽頭位置，使Vo回落至合格區間內。分接頭擋位R采用百分數表示，k＝1時，R＝0。安裝調壓器后，安裝點之后的線路電壓有顯著抬升或下調的效果。

圖1 調壓器結構

（2）用戶調壓感知度隸屬函數

由于調壓器是分擋、離散的調節設備，換擋過程中將不可避免出現電壓階躍的現象，對用戶用電產生一定影響。因此，采用用戶調壓感知度來衡量用戶在調壓器換擋瞬間對電壓階躍變化量的感受明顯程度或受影響程度。用戶調壓感知度與調壓前后用戶節點的電壓階躍變化量ΔV相關。當ΔV低于一定值時，用戶幾乎察覺不到電壓的變化；當ΔV達到一定值，將對用戶用電體驗造成極大影響。因此，本文以最小化用戶調壓感知度為目標之一。

大多數文獻采用如圖2所示的半升直線作為隸屬度函數μ［11］。在此基礎上，本文所提用戶調壓感知度的隸屬度函數表達式如下所示：

圖2 半升直線型隸屬度函數

式中：c0、δ0分別為曲線的特征參數，由圖2可知，c0-δ0、c0為隸屬度函數曲線的兩個轉折點橫坐標，本文中c0、δ0分別取0.1和0.05；ΔVave為調壓器安裝點之后用戶電壓階躍變化量的平均值；Ψ為調壓器安裝點之后的用戶編號集合；M為調壓器安裝點之后的用戶數量；t為調壓器動作時刻；Vm，t-1、Vm，t分別為調壓器安裝點后用戶m在t-1時刻和t時刻的電壓值；kt為t時刻的調壓器變比，是一個離散變量。

2 光伏控制原理

目前，光伏逆變器的控制策略主要有3類：（1）恒功率因數控制；（2）變功率因數控制，即根據光伏有功出力的大小調節功率因數；（3）電壓無功控制，即以始終滿足光伏并網點電壓約束為目標，自動調節逆變器的無功輸出。在當前的實際工程應用中，一般不考慮逆變器的無功調節作用，而采用單位功率因數，以最大功率點跟蹤模式運行，進而保證較高的可再生能源利用率。

為解決由光伏出力與負荷不平衡導致的電壓越限問題，需要舍棄多余的光伏發電量，棄光量是衡量光伏消納水平的直接指標。

式中：Ω為光伏編號集合；PPVmax，n，t為光伏n在t時刻的最大可發電功率；PPV，n，t為光伏n在t時刻的實際有功出力。

為保證光伏功率調節的公平性，本文采用一致性協議，即所有光伏在同一時刻t的有功利用率λt相等，即PPV，n，t＝λtPPVmax，n，t。

3 協同調壓優化模型

采用光伏和調壓器進行協同調壓的過程中，僅考慮光伏消納水平而不考慮調壓器擋位切換過程的電壓階躍問題是有欠妥當的。因此，本文提出以最小化用戶調壓感知度和棄光量的為目標的雙目標優化模型，具體如下。

3.1 目標函數

3.2 約束條件

式中：A1和A2分別為用戶調壓感知度和棄光量的權重，A1+A2＝1；μ1min和μ2min分別為僅考慮用戶調壓感知度μ1和棄光量μ2單一目標函數時的目標函數值；μ1max為最小化μ2時μ1的最大值；μ2max為最小化μ1時μ2的最大值；Θ為低壓配電網的節點編號集合；Pgt、Qgt分別為時段t低壓配電網的注入有功功率、無功功率；Gij、Bij分別為節點導納矩陣第i行第j列的實部、虛部；Pdi，t、Qdi，t分別為時段t節點i的負荷有功功率、無功功率；PPV，n，t為時段t光伏n發出的有功功率；Vi，t、Vj，t分別為時段t節點i、j的電壓幅值；θij，t為時段t節點i、j之間的電壓相角差；Vmax為電壓上限值；、分別為節點電壓允許上限值和下限值；、分別為離散變量kt的上限值和下限值。

其中，調壓器變比kt對約束條件的影響體現在對導納矩陣中調壓器支路的改變。調壓器可以認為是一個理想變壓器，設定調壓器安裝于線路l末端，假設線路l首末端節點編號分別為1、2，則支路l的等值電路如圖3（a）所示。可將這種存在磁耦合的電路進一步變換成電氣上直接相連的等值電路。

圖3 調壓器支路的等值電路

由圖3（a）可以寫出：

由上式可以求出：

因此，最終可以得到圖3（b）所示的Π型等值電路，可以看出，該等值電路中3個阻抗（導納）均與調壓器變比kt相關。

3.3 求解算法

本文所提低壓配電網優化控制模型為混合整數非線性模型，采用非數值優化算法難以求解，耗時長、且難以保證收斂性，因此本文選用遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）進行求解，具體包括以下步驟。

（1）編碼：采用十進制整數編碼，用一個映射數組代替轉換制的數組，其中，離散變量kt根據其實際組數列出全部可能取值，連續變量λt按照精度要求0.01進行離散化處理，可簡化解碼過程，提升計算效率。

（2）選擇：根據潮流計算結果，采用錦標賽方法，從群體規模的20%中選取最優個體作為父母，即用戶調壓感知度μ1（λt，kt）和棄光量μ2（λt）綜合指標最小的個體。

（3）交叉和變異：生成隨機數，當隨機數小于交叉（或變異）概率時則進行交叉（或變異）操作，否則不進行，交叉方式采取首尾交叉、尾尾交叉兩種方式交替進行。

（4）終止：當目標函數值滿足一定要求時，可提前結束循環得到最優解，若不能，則循環至最大迭代次數后終止。

4 算例分析

采用改進后的瑞典某低壓配電網網架進行仿真分析，網架結構如圖4所示，配電線路的長度、阻抗等參數取自文獻［12］，負荷及光伏出力曲線如圖2所示。如圖4所示，節點B5之后的線路上接有大量光伏，光伏容量均為50 kW，導致該段線路的電壓波動較大，因此選擇線路B4-B5末端作為調壓器的安裝點，調壓器擋距設置為5%，即有+10%、+5%、0、-5%、-10%五個擋位，可進行雙向調壓。

圖4 低壓配電網結構示意圖

設置以下4個對比場景。

場景1：不采取調壓措施，即不對光伏出力及調壓器擋位進行調節；

場景2：僅對光伏出力進行調節，以最小化棄光量為目標；

場景3：僅對調壓器擋位進行調節，以最小化用戶調壓感知度為目標；

場景4：同時對光伏出力及調壓器擋位進行調節，采用本文所提雙目標優化模型。

選取一天中的3個典型時刻09：00、10：00和12：00進行仿真分析，對應的光伏出力百分比分別為67%、90%、100%。

4.1 時刻09：00

圖5所示為09：00時刻4個場景下用戶（特指調壓器安裝點后）節點電壓幅值，表1列出了該時刻4個場景下的棄光情況和用戶調壓感知等對比數據，其中綜合指標取值指：該場景下，根據變量的取值，對應本文所提雙目標優化模型的目標函數計算值。由圖可知，場景1中，由于該時刻光伏出力較大，引起節點CB1電壓越限；場景2設置棄光率為0.02，即可使節點CB1電壓恢復正常；場景3中，將調壓器擋位設置為-5%，引起一定的電壓階躍，用戶調壓感知度不再為0；場景4所得優化結果與場景2完全一致，說明電壓越限不嚴重時，本文所提模型主要考慮光伏棄光量。根據雙目標優化值對比可知，場景2和場景4的棄光量和用戶感知度綜合指標優于場景3。

圖5 時刻09：00四個場景下用戶節點電壓幅值

表1 時刻09：00四個場景下的對比數據

4.2 時刻10：00

圖6所示為10：00時刻4個場景下用戶節點電壓幅值，表2列出了該時刻4個場景下的棄光情況和用戶調壓感知等對比數據。由圖可知，場景1中，由光伏出力較大引起用戶節點電壓嚴重越限；場景2設置棄光率為0.27才能使各用戶節點電壓恢復至合格水平；場景3中，將調壓器擋位設置為-5%，引起一定的電壓階躍，存在一定的用戶調壓感知度；場景4所得優化結果與場景3完全一致，說明電壓越限較為嚴重時，合適的擋位調節可一定程度上減少棄光現象。根據雙目標優化值對比可知，場景3和場景4的棄光量和用戶感知度綜合指標優于場景2。

圖6 時刻10：00四個場景下用戶節點電壓幅值

表2 時刻10：00四個場景下的對比數據

4.3 時刻12：00

圖7所示為12：00時刻4個場景下的用戶節點電壓幅值，表3列出了該時刻4個場景下的棄光情況和用戶調壓感知等對比數據。由圖可知，場景1中，由于中午光伏出力達到峰值，引起光伏接入點的有功功率倒送，使得各用戶節點電壓嚴重越限，需采取調壓措施；場景2對光伏出力進行調控，使得各節點電壓回落至合格區間，但棄光率高達0.35；場景3中對調壓器進行調節，為使各節點電壓合格，需將調壓器擋位設置為-10%，由此引起的電壓階躍變化量較大，用戶調壓感知度為1；場景4經雙目標優化計算后，將調壓器擋位設置為-5%，并將棄光率設置為0.1，與場景2相比，棄光率大幅降低，與場景3相比，避免了因調壓器擋位大幅調整引起明顯的用戶感知，綜合來看，場景4的棄光量和用戶感知度綜合指標優于場景2和場景3。

圖7 時刻12：00四個場景下用戶節點電壓幅值

表3 時刻12：00四個場景下的對比數據

5 結束語

分布式光伏的大規模接入加劇了低壓配電網的電壓波動，在此背景下，本文利用雙向調壓器和光伏這兩種可控調壓資源進行綜合電壓治理，建立了考慮用戶調壓感知度和棄光量的雙目標優化模型，能夠同時兼顧用戶體驗和低壓配電網光伏消納水平，解決了低壓調壓器與光伏協同調壓的問題。結論如下。

（1）本文所提用戶調壓感知度指標，采用隸屬度函數形式針對調壓器擋位調節對用戶用電產生的影響進行定量描述，可以有效表征用戶用電體驗。

（2）在保障電壓合格的基礎上，與單獨調節調壓器相比，本文所提方法能避免擋位變化帶來的明顯電壓階躍現象，降低電壓調控措施對用戶用電的影響；與單獨調節光伏出力相比，在電壓嚴重越限的情況下，該方法能夠有效削減棄光程度，保證較高的新能源消納率。