郭云 吳斌 付晉衛(wèi) 張建軍 王艷 張燕麗

【摘 ?要】大量的分布式電源（distributedgeneration，DG）接入電網(wǎng)，改變了配電網(wǎng)的潮流分布，對系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗、可靠性等產(chǎn)生了巨大影響，研究含DG的配電網(wǎng)無功優(yōu)化對于提高電網(wǎng)安全穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)性能具有重要意義。因此對該課題近年所取得的研究成果進(jìn)行綜述，介紹了無功優(yōu)化的意義和含DG的配電網(wǎng)多目標(biāo)無功優(yōu)化模型的建立，指出了含DG的配電網(wǎng)無功優(yōu)化問題的主要難點(diǎn)，同時(shí)介紹了對DG出力不確定性的處理方法和多目標(biāo)函數(shù)的求解方法。

【關(guān)鍵詞】分布式電源（DG）;配電網(wǎng);多目標(biāo)函數(shù);無功優(yōu)化

引言

近年來，分布式電源（DistributedGeneration，DG）以其清潔、高效、發(fā)電靈活等優(yōu)點(diǎn)被得到廣泛應(yīng)用，但其出力易受自然環(huán)境的影響，具有較強(qiáng)的不確定性和波動(dòng)性。當(dāng)大量的DGs接入配電網(wǎng)后，改變了系統(tǒng)功率單向流動(dòng)的狀況，會(huì)引起一系列新的技術(shù)問題，對配電網(wǎng)供電質(zhì)量產(chǎn)生明顯的影響。與傳統(tǒng)配電網(wǎng)相比，接入了風(fēng)電、光伏發(fā)電等出力具有一定隨機(jī)性的DGs的配電網(wǎng)部分節(jié)點(diǎn)電壓波動(dòng)幅度更大，也更為頻繁。

1基于DGs的配電網(wǎng)無功協(xié)調(diào)調(diào)度模型

1.1目標(biāo)函數(shù)

目前，傳統(tǒng)的單目標(biāo)無功優(yōu)化模型主要是將網(wǎng)絡(luò)損耗降到最低，考慮到節(jié)點(diǎn)電壓水平，而對電壓穩(wěn)定性的考慮相對較少。隨著DG滲透率的增加，其輸出的不確定性必然會(huì)對配電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定性、電能質(zhì)量等方面產(chǎn)生影響。目前，關(guān)于DG配電網(wǎng)互聯(lián)時(shí)對電壓穩(wěn)定性影響的研究結(jié)果有限，因此本文將系統(tǒng)最弱節(jié)點(diǎn)的電壓穩(wěn)定指標(biāo)與運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)損耗相結(jié)合，形成雙目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，在提高DG滲透率的同時(shí)，確保配電網(wǎng)絡(luò)的安全性和穩(wěn)定性。

1.2約束條件

變量約束包括控制和狀態(tài)變量。在本文中，電容器開關(guān)組數(shù)、無功功率和光伏逆變器的無功功率輸出作為控制變量，負(fù)載節(jié)點(diǎn)電壓為狀態(tài)變量。控制和狀態(tài)變量需要在規(guī)定的范圍內(nèi)，以確保系統(tǒng)的安全和經(jīng)濟(jì)，因此本文的方程約束是配電網(wǎng)的有功功率和無功平衡約束。不等式約束包含WT、PV逆變器的無功功率輸出范圍、電容器組的無功功率補(bǔ)償容量、電容器組的切換次數(shù)和分支電流限制。

2含DG的配電網(wǎng)無功優(yōu)化主要難點(diǎn)及處理方法

近年來，國內(nèi)外眾多學(xué)者對含DG的配電網(wǎng)無功優(yōu)化進(jìn)行了研究。提出了一種改進(jìn)入侵雜草算法來求解含DG的配電網(wǎng)無功優(yōu)化，該算法能夠克服傳統(tǒng)入侵雜草算法存在收斂精度不高和容易陷入局部最優(yōu)等缺陷，但是未考慮DG出力的不確定性，因此所得優(yōu)化結(jié)果不能真實(shí)反映配電系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況。根據(jù)配電網(wǎng)某日的負(fù)荷變化曲線和分布式發(fā)電容量系數(shù)特性曲線來分析DG的出力，但是只選取了其中幾個(gè)點(diǎn)作無功優(yōu)化，并不能概括全天風(fēng)電和光伏出力的變化，而且DG在每個(gè)確定時(shí)間點(diǎn)的輸出功率也為一確定值，同時(shí)也不能全面考慮到系統(tǒng)運(yùn)行中的某些極端情況。

在求解含有多目標(biāo)函數(shù)時(shí)，傳統(tǒng)方法一般都是采用直接加權(quán)求和法、基于模糊集理論的模糊隸屬度法和將目標(biāo)函數(shù)歸一化處理等，將多目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)函數(shù)。通過構(gòu)造系統(tǒng)網(wǎng)損和電壓波動(dòng)兩方面的隸屬度函數(shù)，然后將二者加權(quán)求和作為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。然而不同的目標(biāo)函數(shù)量綱不一樣，不能簡單地利用固定加權(quán)法將多目標(biāo)直接轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)計(jì)算，其權(quán)重系數(shù)也很難決策，需要大量的先驗(yàn)知識(shí)。模糊隸屬度算法雖然可以克服這一缺點(diǎn)，但其求解過程所需時(shí)間會(huì)隨著目標(biāo)函數(shù)的增加而增加，而且基于模糊集理論的多目標(biāo)優(yōu)化算法實(shí)質(zhì)上也是固定權(quán)重的加權(quán)法表現(xiàn)形式。

2.1DG出力不確定性的處理

當(dāng)DG接入電網(wǎng)后，DG出力隨機(jī)性和波動(dòng)性給電網(wǎng)帶來很多不確定性的因素，為了得到精確的優(yōu)化結(jié)果，需要充分考慮DG出力的不確定性。對于DG出力的不確定性，目前可以通過機(jī)會(huì)約束規(guī)劃、場景分析法、不確定區(qū)間集魯棒優(yōu)化、分時(shí)段優(yōu)化法和區(qū)間法等方法加以處理，然后再與無功優(yōu)化算法相結(jié)合，將含DG的多目標(biāo)無功優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成一種求解隨機(jī)概率最優(yōu)潮流的問題。在計(jì)算含DG的電力系統(tǒng)隨機(jī)潮流時(shí)，通常將DG的隨機(jī)出力模擬為不同的概率分布函數(shù)，然后采用隨機(jī)概率潮流求解。求解隨機(jī)概率最優(yōu)潮流的方法有點(diǎn)估計(jì)法、基于拉丁超立方采樣的蒙特卡洛模擬法和半不變量法等。

2.2多目標(biāo)函數(shù)的求解

在求解電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)，由于各個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的最優(yōu)解不同以及各個(gè)目標(biāo)之間相互制約，一個(gè)目標(biāo)性能的改善可能以犧牲其他目標(biāo)的性能為代價(jià)，不可能使各個(gè)目標(biāo)同時(shí)達(dá)到最優(yōu)，因此需要協(xié)調(diào)各目標(biāo)函數(shù)之間的關(guān)系，找出使各目標(biāo)函數(shù)能盡量達(dá)到較大（或較小）的最優(yōu)解集。雖然采用加權(quán)求和法和基于模糊理論的隸屬度函數(shù)法是求解多目標(biāo)函數(shù)的直接有效方法，但是這類方法存在目標(biāo)函數(shù)量綱不同、權(quán)重系數(shù)難確定、不能體現(xiàn)優(yōu)化結(jié)果多樣性的缺點(diǎn)。近年來，基于Pareto最優(yōu)前沿解的多目標(biāo)優(yōu)化算法的出現(xiàn)為求解多目標(biāo)優(yōu)化問題提供了新的研究思路，這些方法克服了決策者需要設(shè)定偏好參數(shù)等缺點(diǎn)，能夠得到一系列Pareto最優(yōu)解，相對于傳統(tǒng)方法具有很高的實(shí)用性。

3算例分析

3.1算例介紹

為了驗(yàn)證所述方法的有效性，在MATLAB環(huán)境下選用稍有修改的IEEE-33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)，系統(tǒng)三相功率的基準(zhǔn)值為10MV·A、線電壓基準(zhǔn)值為12.66kV。無功源包括光伏電池PV，風(fēng)力發(fā)電機(jī)WT，并聯(lián)電容器組C1、C2、C3、C4、C5，靜止無功補(bǔ)償器SVC，光伏電池安裝在23節(jié)點(diǎn)，額定容量為300kW;風(fēng)力發(fā)電機(jī)安裝在29節(jié)點(diǎn)，額定容量為400kW;并聯(lián)電容器組分別安裝在13、15、30、28、32節(jié)點(diǎn)，每組電容器額定容量為25kvar，每個(gè)位置各安裝10組，每日最大投切次數(shù)為5次;靜止無功補(bǔ)償器安裝在17節(jié)點(diǎn)，其無功出力范圍為（0，1000kvar）。

3.2配電網(wǎng)無功-電壓控制分析

3.2.1電容器組優(yōu)化投切分析

運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)參數(shù)變動(dòng)定理修正潮流，加快電容器組的靜態(tài)優(yōu)化計(jì)算過程，并采用譜系聚類法對靜態(tài)優(yōu)化結(jié)果分段，滿足投切開關(guān)動(dòng)作次數(shù)的約束。經(jīng)過譜系聚類法后的C5電容器投切結(jié)果比較接近靜態(tài)最優(yōu)補(bǔ)償結(jié)果，且各電容器組的動(dòng)作次數(shù)，靜態(tài)優(yōu)化不考慮動(dòng)作次數(shù)的約束，各電容器組動(dòng)作頻繁，影響開關(guān)壽命，經(jīng)過譜系聚類法后，動(dòng)作次數(shù)下降至5次。

3.2.2計(jì)及DGs和SVC的實(shí)時(shí)電壓控制分析

以一天中最大負(fù)荷段21點(diǎn)為例，系統(tǒng)經(jīng)過電容器組補(bǔ)償以后，有些節(jié)點(diǎn)電壓質(zhì)量偏低，此時(shí)還需DGs、SVC進(jìn)行無功調(diào)節(jié)。通過靈敏度分析法的無功補(bǔ)償結(jié)果，經(jīng)過DGs和SVC無功調(diào)節(jié)后電壓質(zhì)量明顯上升。

結(jié)語

隨著現(xiàn)代智能技術(shù)的發(fā)展和人們對優(yōu)化算法的深入研究，越來越多的新算法將被應(yīng)用于配電網(wǎng)無功優(yōu)化當(dāng)中，無功優(yōu)化方法會(huì)日益完善，將大大增強(qiáng)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)性能。

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（作者單位：國網(wǎng)晉城供電公司）