含分布式电源的配电网动态无功补偿优化策略研究

含分布式电源的配电网动态无功补偿优化策略研究

潘星余

广东电网有限责任公司清远清新供电局，广东清远，511800

摘要：随着经济继续发展，电网规模进一步扩大，但在管理模式和技术应用方面仍然存在相当明显的差距。因此，一些配电网在电压和无功管理方面存在缺陷。正是由于管理问题，我们的配电网面临着不稳定的紧张局势、波动和线路丢失。在这种环境下，需要提供反应性补偿，以提高配电网的运行效率。在配电网运行中，建立动态无功补偿机制具有特殊意义。总之，使用无功补偿装置可以有效地减少损耗，从而保证电力运行的稳定性，因此有必要探索动态无功补偿装置。

关键词：含分布式电源；配电网；动态无功补偿策略

引言

在“碳达峰、碳中和”的目标影响下，发展分布式可再生能源是合理的选择，然而大规模风电和光伏接入电力系统会加剧配电网节点的电压波动，需对配电网进行无功优化改善复杂配电网的电压分布情况。在配电网适当位置安装适当容量的无功补偿设备对其进行控制和调度可降低由新能源并网造成的电压越限问题。由于新能源的随机性和负荷动态变化，实际配电网应在一个时段内考虑动态无功优化，根据电容器组的投切容量增量制订预动作时刻表进行动态无功优化。

1分布式发电的特点

分布式能源具有以下特点和优点:(1)用于输电的能源不是唯一的，能够有效分担输电负担和电网风险。在集中供电模式下，电源是单一的，电源是级联供电的，电气设备是串联接入电网的，如果某个节点出现故障，电网中的所有电气设备都将关闭，整个电力系统都将关闭分布式电源不是唯一的电源，多点电源模式可以有效地防止整个电力系统在单个节点故障后停机，从而确保电源的稳定性和连续性，从而有效地分担传输和电源风险。另一方面，多个电源在供电方面具有协同作用，可以有效地分担级联电源的压力，从而促进电网电压的稳定。(2)分布式发电具有灵活性，它不仅可以独立工作，而且可以提高用户能耗的稳定性。还可以通过协调和控制与其他网络协同工作，并可以连接到电网进行电力生产。(3)使用分布式电源可有效缩短电器电源与电源之间的距离，大大缩短传输距离，有效减少传输过程中的能量损失，有助于改善环境和节能特性。（4）可以提高大电网的安全性能。在发生事故时，分布式发电通常起到更好的补偿作用，集成电路，并可以连续向用户供电。

2灰色关联度分析

采用灰色关联度划分时段降低解空间的时间复杂度，保证SCB和OLTC动作次数约束。由此分析得各节点的净负荷PNLi：

式中：PLi、PWi和PSi——各节点负荷、风力机出力和光伏出力。基于GRA将具有相似网络特性的单元周期组合起来，大大减少配电网无功优化过程中SCB和OLTC动作次数，具体过程为：

1）将不同节点上的净负荷作为一组样本数据，利用灰色关联分析法对样本数据进行相似性分析。Xt=(xt(1),xt(2),⋯,xt(i),⋯,xt(n))，(t=1,2,⋯,24;i=1,2,⋯,n)作为样本原始数据。

2）原始序列乘以起始点零运算符D0，进行灰色相对相关分析XtD0=(xt(1)d0，xt(2)d0,⋯,xt(i)d0,⋯,xt(n)d0），x0t(i)=xt(i)d0=xt(i)-xt(1)。

3）灰色绝对关联度εt,t+1：

4）将原始序列乘以初值算子D1，进行灰色绝对相关分析XtD1=(xt(1)d1,xt(2)d1,⋯,xt(i)d1,⋯,xnd1)，x1t(i)=xt(i)d1=xt(i)/xt(1)。5）x1t(i)代替式（2）中x0t(i)得灰色相对关联度rt,t+1。6）灰色综合关联度即表示序列Xt和Xt+1的相似程度，且反映变化率相对于起始点的相似程度，综合反映序列间联系是否紧密，得灰色综合关联度ρt,t+1：

分析得到，实际动态无功优化过程中序列的相似性更重要，节点上的净负荷分布越相似单位周期组合效果越好。对此，借用层次分析法的思想，对灰色相对关联度和灰色绝对关联度进行比较量化赋值，绝对关联度更重要，其比较量化值赋5，表示绝对关联度比相对关联度具有较强重要性，以此得判断矩阵，采用几何平均法然后对其按列归一化得到灰色相对关联度和灰色绝对关联度的权重，如表1所示。

按列归一化后的值即为各项权重，所以灰色绝对关联度的权重为0.6909，灰色相对关联度的权重为0.3091，简化权重四舍五入，所以本文取θ=0.7。

3集中补偿

集中补偿是通过在低压和高压配电线路上安装并联电容器组来转换感知功率和容积功率。过去，在电网规模较小的情况下，这种补偿有效地调整了配电网的功率因数，提高了电力使用效率。结果如下:根据表1的结果，很容易发现，电功率因数在电容器组的较长距离内越低，电功率因数在较短距离内下降得越快，距离越大，电功率因数逐渐下降，直至电功率因数逐渐稳定。这表明，一方面，由于电容器组的容量，另一方面，由于网络的总负荷，当网络负荷相对稳定时，网络功率因数保持相对稳定，无功功率比稳定。

4协同进化算法

多种群协同算法针对不同类型变量采用不同种群共同寻优，多种群之间协同进化互相适应。本文问题中，转移负荷ΔPn,s、SVC无功出力Qn,SVC和DG无功补偿Qn,DG为连续变量，SCB投切组数Ncn和OLTC变比档位Kc为离散变量，分别采用CLSSA和遗传算法（geneticalgorithm，GA）对不同类型进行协同优化。在寻优过程中，不同种群间独立寻优并信息共享，保持种群多样性的同时加快寻优进度。考虑无功补偿设备的出力特征，采用协同进化算法确定多时段的决策变量，固定不同时段的电容器组投切组数和有载调压变压器的档位，然后对一天内24个独立时间断面采用改进麻雀算法进行二次静态无功优化，调节校正连续变量得到最终解。对于连续变量采用CLSSA算法，对整数变量采用遗传算法求解，遗传算法受生物遗传理论启发而来，通过选择、交叉、变异3个算子进行寻优，在复杂非线性整数优化问题求解过程中有明显优势。混合种群的协同进化具体表现为用不同算法交替求解整个问题，在初始阶段依据变量特征采用分裂机制和Tent混沌映射产生初始种群［A，B］，种群A为整数变量，进化机制在保证种群B不变的情况下采用遗传算法对种群A进行寻优搜索，种群B为连续变量，同理进化机制在保证种群A不变的情况下采用CLSSA算法对种群B进行寻优搜索，将由CLSSA算法得到的更好种群B′采用合并机制与进化后的种群A′合并形成更好地种群［A′，B′］，再次代入GA算法进行进化，对此反复迭代直至满足终止条件。

5跟踪补偿

跟踪补偿是补偿配电网络中无功的另一种有效方法。关于使用这种补偿方法的效果，可利用保护装置的控制进行无功补偿，具体装置的应用主要是补偿装置。关于目前的使用，实现这种方法主要是依靠使用低压电容来补偿用户配电变压器的低压侧。根据具体的应用效果分析，该补偿方法可以及时跟踪无功负荷，在实际应用过程中更加灵活。这种方法的明显缺点是费用高昂，不适用于广泛的应用。

6分组补偿

分组补偿包括根据用户车间将配电网分为模块，将电容器组连接到单个模块，对单个模块进行无功补偿，从而对整个配电网进行无功补偿。组合式补偿电容器组在装配时的人工成本高于集中补偿，但由于采用了组合式方法，主要通过降低实际补偿强度来降低集中补偿时的设计能力要求，因此它们可能具有与集中补偿相同的设计能力因此，实际资源投入中的分组补偿与集中补偿之间的差距并不明显，而是更合理的反应性补偿配置。

结束语

因此，未来配电网普及后，无功补偿可采用现场补偿配置方案，以获得设计能力差的合理无功补偿，实现城市配电可靠性和电能安全。

参考文献

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