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    考慮源荷不確定的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化

    2022-10-31 06:14:54黃仕廷盧學(xué)良黃榮澤
    廣西水利水電 2022年5期
    關(guān)鍵詞:置信水平出力不確定性

    黃仕廷,盧學(xué)良,黃榮澤

    (1.廣西百色能源投資發(fā)展集團(tuán)有限公司,廣西 百色 533000;2.廣西右江水利開(kāi)發(fā)有限責(zé)任公司,南寧 530028;3.百色新鋁電力有限公司調(diào)度中心,廣西 百色 533000)

    0 引言

    隨著國(guó)家提出“雙碳”目標(biāo),電網(wǎng)企業(yè)成為減少碳排放的主體,為達(dá)到減少碳排放的要求,以光伏、太陽(yáng)能等分布式電源占電網(wǎng)發(fā)電裝機(jī)容量的比重將越來(lái)越大[1]。隨著越來(lái)越多的分布式電源(DG)接入配電網(wǎng),DG 出力的不確定性將給配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)巨大挑戰(zhàn),原有系統(tǒng)的潮流將發(fā)生變化,無(wú)功潮流分布也發(fā)生變化,可能導(dǎo)致配電網(wǎng)電壓質(zhì)量下降,網(wǎng)損增加[2~4],因此,研究DG并網(wǎng)對(duì)配電網(wǎng)無(wú)功潮流分布影響具有重要意義。當(dāng)前,對(duì)含DG的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的研究多著重于優(yōu)化模型的建立和算法改進(jìn)兩個(gè)方面。文獻(xiàn)[5、6]研究DG裝機(jī)容量、所在節(jié)點(diǎn)的不同對(duì)配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓、網(wǎng)損的影響;文獻(xiàn)[7、8]討論了在無(wú)功優(yōu)化過(guò)程中考慮DG等效電路對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響;文獻(xiàn)[9]建立了有源配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化模型,然后利用智能算法進(jìn)行求解,但都沒(méi)有考慮電源出力和負(fù)荷的不確定性。

    基于已有的研究基礎(chǔ),本文提出了考慮DG 出力和負(fù)荷不確定性的含DG 的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化模型,并引入模糊機(jī)會(huì)約束,將含模糊變量的約束轉(zhuǎn)化為確定性的松弛約束,再利用三角模糊參數(shù)將其清晰化處理,最后以IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為算例,利用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)所提模型進(jìn)行驗(yàn)證。

    1 含DG的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化模型

    1.1 目標(biāo)函數(shù)

    為達(dá)到無(wú)功潮流優(yōu)化的目的,本文以系統(tǒng)有功損耗最小為目標(biāo)函數(shù),為了加快收斂速度,在目標(biāo)函數(shù)中加入狀態(tài)變量越限罰函數(shù)[10]:

    1.2 約束條件

    (1)潮流方程的等式約束

    式中:ΔPi和ΔQi分別表示節(jié)點(diǎn)i的有功不平衡量和無(wú)功不平衡量;Pi,DG,Qi,DG分別表示節(jié)點(diǎn)i的DG 的有功出力和無(wú)功出力;Pi,L,Qi,L分別表示節(jié)點(diǎn)i的有功負(fù)荷和無(wú)功負(fù)荷。

    (2)變量不等式約束

    由于DG 場(chǎng)站通常情況下配備無(wú)功補(bǔ)償裝置,所以可以將其作為控制變量,可以得到如下的不等式約束:

    式中:Vi為節(jié)點(diǎn)電壓;QDGi為DG 無(wú)功出力;QCi為無(wú)功補(bǔ)償裝置出力;下標(biāo)max 和min 分別為表示各個(gè)變量的允許的最大最小值。

    1.3 含DG的配電網(wǎng)源荷不確定性分析

    由于DG出力和負(fù)荷功率波動(dòng)性,式(2)應(yīng)嚴(yán)格表示如下:

    式中:εDG、εL分別表示DG出力和負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差。

    式中:Pr{…}表示事件在置信水平為α的情況下發(fā)生的概率。將式(6)替代式(2),即為考慮DG 出力不確定性和負(fù)荷不確定性的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化模型。

    2 模型求解

    2.1 模糊約束的處理

    如何處理模糊變量是求解含有模糊變量的優(yōu)化模型的重點(diǎn)。本文采用文獻(xiàn)[11]提出的處理方法,將模糊參數(shù)與決策變量進(jìn)行分離,將其轉(zhuǎn)化為清晰等價(jià)類處理。模糊約束Pr{g(x,ξ)≤0}≥α的清晰類等價(jià)為:

    本文采用模糊三角參數(shù)將式(6)轉(zhuǎn)化為清晰等價(jià)類:

    式中:ω1DG、ω2DG、ω3DG、ω1L、ω2L、ω3L表示DG 預(yù)測(cè)出力預(yù)測(cè)值和負(fù)荷預(yù)測(cè)值的三角參數(shù)隸屬度參數(shù)。

    結(jié)果清晰等價(jià)類處理后,含模糊參數(shù)的約束條件轉(zhuǎn)化為確定性的約束,可以用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法計(jì)算。

    2.2 慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子動(dòng)態(tài)變化的簡(jiǎn)化粒子群算法

    為改進(jìn)PSO 的易早熟、收斂精度差、迭代后期收斂速度慢等缺點(diǎn),本文采用慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子動(dòng)態(tài)變化的PSO求解無(wú)功優(yōu)化模型。

    慣性權(quán)重系數(shù)和學(xué)習(xí)因子作為PSO 的重要參數(shù),直接關(guān)系到算法的優(yōu)劣,本文選擇按指數(shù)遞減慣性權(quán)重系數(shù)動(dòng)態(tài)變化策略對(duì)慣性權(quán)重系數(shù)進(jìn)行更新,選擇正弦函數(shù)變化的學(xué)習(xí)因子動(dòng)態(tài)變化策略對(duì)學(xué)習(xí)因子進(jìn)行更新,數(shù)學(xué)表達(dá)式見(jiàn)式(9)、(10)。

    式中:c1、c2為粒子個(gè)體的學(xué)習(xí)因子;t為迭代次數(shù)。

    3 算例分析

    以改進(jìn)的IEEE33 節(jié)點(diǎn)為算例,驗(yàn)證本文所提的模型和算法的實(shí)用性,在節(jié)點(diǎn)9和節(jié)點(diǎn)33處分別接入DG,其它支路參數(shù)不變,各個(gè)節(jié)點(diǎn)電壓初始值為1.0(標(biāo)幺值,基準(zhǔn)功率10 MWA,基準(zhǔn)電壓10 kV),允許電壓波動(dòng)范圍0.95~1.10,討論基本粒子群算法和改進(jìn)粒子群算法在求解無(wú)功優(yōu)化模型時(shí)的效果,以及不同置信水平條件下優(yōu)化結(jié)果。IEEE33配電網(wǎng)接線圖見(jiàn)圖1。

    圖1 IEEE33配電網(wǎng)接線圖

    圖2是基本粒子群算法和改進(jìn)粒子群算法應(yīng)用于考慮源荷不確定性的含DG配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的計(jì)算結(jié)果(置信水平α=0.85)。

    圖2 不同條件下優(yōu)化結(jié)果

    從圖2 可以看出:①4 種模式下算法都具有較好的收斂性,若不考慮源荷的不確定性,優(yōu)化結(jié)果將收斂于更低的值,表明DG 出力和負(fù)荷功率的不確定性對(duì)系統(tǒng)網(wǎng)損有較大影響;②對(duì)于相同的源荷特性,經(jīng)改進(jìn)粒子群算法收斂于更低的值,表明改進(jìn)的粒子群算法尋優(yōu)效果更好,降低網(wǎng)損的能力更強(qiáng)。

    不同置信水平下,IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化結(jié)果見(jiàn)表1、圖3。從表1、圖3 可以看出,隨著置信水平α增加,優(yōu)化后系統(tǒng)的網(wǎng)損也有所增加。本文所提含DG 的無(wú)功優(yōu)化模型中,系統(tǒng)的有功功率平衡約束由DG 出力和負(fù)荷的模糊性共同決定,是通過(guò)計(jì)算模糊約束條件下的DG出力與負(fù)荷預(yù)測(cè)值以及節(jié)點(diǎn)的輸入功率之間的差值得到的,當(dāng)α值逐漸增加時(shí),表明DG 出力和負(fù)荷功率預(yù)測(cè)值可靠性更高,優(yōu)化過(guò)程中可調(diào)整的裕度更少,只能更多地通過(guò)調(diào)整平衡節(jié)點(diǎn)的出力實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)網(wǎng)損的最小化,但α值的增加可以提高系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性。因此,考慮源荷不確定性的含DG配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化過(guò)程中合理調(diào)整置信水平α是降低系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)、提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的有效方法。

    表1 不同置信水平條件下優(yōu)化結(jié)果

    4 結(jié)論

    本文針對(duì)源荷不確定的含DG配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題,給出了一種以模糊參數(shù)表示源荷不確定的無(wú)功優(yōu)化模型,并采用三角模糊參數(shù)將模糊約束轉(zhuǎn)換為清晰類條件,最后利用慣性權(quán)重系數(shù)和學(xué)習(xí)因子動(dòng)態(tài)變化的改進(jìn)粒子群算法求解模型,得到以下結(jié)論:

    (1)源荷的不確定性對(duì)無(wú)功優(yōu)化結(jié)果有較大影響,源荷不確定性條件下的網(wǎng)損比源荷確定是稍大。

    (2)在源荷特性確定的條件下,改進(jìn)的粒子群算法收斂于更低的值,表明改進(jìn)的粒子群算法跳出局部最優(yōu)解的能力更強(qiáng),得到更好的全局最優(yōu)解。

    (3)在源荷不確定的條件下,隨著置信水平增加網(wǎng)損越大,為平衡系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)性,需要選擇合理的置信水平。

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