|
文 献 综 述 配电网是我国电力网中的重要组成部分，其电压质量水平、运行稳定性决定了用户端的设备工作情况和经济效益。秉承可持续发展的思路，我国电力体制改革正在逐渐深入，利用绿色可再生能源进行发电的分布式电源大量地接入电网，通过分布式电源来改善配电网功率因数低、电压质量差和无功补偿及电压控制自动化程度低等问题 文献【1】中给出了分布式电源的定义、分类，以及它们接入电网的方式。可以看出，分布式电源具有体积小、容量小，能够就地安装、就地补偿等优点，因此越来越多的被安装在配电网中。然而，随着分布式电源在电网中的渗透率变高，使原本单一电源的配电网转变为多电源的复杂配电网，使得电网的运行控制变得复杂，使得配电网中的损耗不减反增【2】。因此，对于广泛配置分布式电源的配电网，原有的无功优化模型和控制手段不再适用，需要重新建立新的无功优化模型和思考新的控制手段。同时，分布式电源的出力往往具有波动性和随机性，这会导致电网的电压水平波动。因此，广泛配置分布式电源的配电网中的电压控制也是有必要的。 文献【3】中考虑到电网的不平衡程度，以配电网网损和负序电压的加权和作为目标函数建立了无功优化模型；文献【4】【5】不仅考虑到分布式电源出力的波动性，也考虑到负荷的波动性，建立了以配电网网损为目标函数的动态无功优化模型；文献【6】【7】将约束条件作为罚函数引入了目标函数，将多约束问题转为无约束问题。而文献【8】通过对无功优化的数学模型进行松弛，将其转换成为一个标准的二阶锥规划模型，利用内点法对其快速求解。 尽管上述无功优化模型的目标函数有细微的区别，但从数学上能够看出，含有分布式电源的配电网无功优化问题属于多目标、多约束的非线性混合整数规划模型。同时，此类问题从算法的角度属于NP-Hard问题。对于此类规划问题的求解往往采用启发式算法，例如模拟退火算法（SA）、遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）、人工神经网络（ANN）等。考虑无功优化问题解空间的复杂性，避免算法过早的收敛到局部最优值和无法收敛的问题，文献【9】【10】【11】都对原始算法进行了一定程度的改进，改进后的算法在收敛速度和求全局最优解的能力都有所提升。 在含分布式电源的配电网无功优化模型中，电网的潮流计算是重要的一环。文献【7】通过分析配电网的雅可比矩阵特性，使用前推回代的方式计算电网潮流;文献【12】利用三点估计法对输入随机变量进行采样，将概率潮流转化为采样点处的确定性潮流进行计算;文献【13】则用结合切片采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法进行潮流计算。【12】【13】在保证潮流计算精度的前提下，使得潮流计算的计算量和计算速度都得到了提升。 对含有分布电源的配电网的无功优化仿真模拟结果进行分析，文献【14】指出风力分布式电源（WTG）的控制方式能够对配电网的无功优化的效果产生影响，文献【7】则给出了分布式电源接入点和分布式电源容量对于配电网无功优化效果的影响，文献【15】运用灵敏度的方法求解分布式电源安装位置，进一步确定了分布式电源在配电网中的安装位置对无功优化效果的影响。 在满足降低配电网的网损这一目标之外，大量无功优化模型也考虑到配电网的电压调节问题。在文献【16】【17】中考虑到分布式电源的无功输出、电容器组和有载变压器分接头作为无功优化的变量，仿真结果表明，采用分布式电源的无功优化模型不仅可以降低配电网的网损，也能够改善配电网的电压质量。文献【18】将能实现连续动态电压调节的静止无功补偿器(SVC)作为可控变量引入，进一步改善了含有分布式电源的无功优化模型的电压调节能力。 综上所述，通过含分布式的配电网无功优化问题的建模仿真及其结果分析可以得出，通过合理的配置，分布式电源能够对配电网的无功优化和电压调节产生积极的影响，进一步的提升配电网的运行稳定性和电压质量。同时，分布式电源的选址、容量和控制策略对配电网的无功优化效果也有一定程度的影响。 |
|
参考文献： [1] W. Wei, X. Lijie, W. Shidan, et al. Research on the reactive power optimization of distribution network including DG[J].IEEE International Symposium on Power Electronics for Distributed Generation Systems (PEDG),2012:207-210. [2] Ma C, Menke J, Dasenbrock J,et al. Evaluation of energy losses in low voltage distribution grids with high penetration of distributed generation[J]. Applied Energy.2019:256. [3] 马群.含分布式光伏的配电网无功优化研究[J].信息技术,2020,44(03):85-89. [4] 倪凯峰,马超.计及分布式电源接入的配电网动态无功优化研究[J].计算机与数字工程,2019,47(12):3203-3208. [5] 徐韵,颜湘武.含可再生分布式电源参与调控的配电网动态分区实时无功优化方法[J].现代电力,2020,37(01):42-51. [6] 李德海.基于遗传与免疫算法的含分布式电源的配电网无功优化[J].黑龙江电力,2020,42(02):136-141. [7] 王佳佳.含分布式电源的配电网无功优化研究[D].东南大学,2019. [8] W. Zheng, W. Wu, B. Zhang, H. Sun and Y. Liu, 'A Fully Distributed Reactive Power Optimization and Control Method for Active Distribution Networks,' in IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 7, no. 2, pp. 1021-1033, March 2016, doi: 10.1109/TSG.2015.2396493. [9] 张涛,余利,姚剑峰，等.基于改进多目标差分灰狼算法的配电网无功优化[J].信息与控制,2020,49(01):78-86. [10] 鲁裕婷,赵天乐,都洪基,等.基于改进粒子群算法的含DG配电网无功优化[J].电力工程技术,2018,37(06):69-74. [11] 余健明,刘飞.基于禁忌搜索算法的含风电机组的配电网无功优化研究[J].西安理工大学学报,2013,29(01):70-75. [12] 李妍,马平,孙晓.基于三点估计法的含分布式电源配电网无功优化[J].广东电力,2020,33(07):19-25. [13] 张晓英,张艺,王琨,等.基于改进NSGA-Ⅱ算法的含分布式电源配电网无功优化[J].电力系统保护与控制,2020,48(01):55-64. [14] Martinez-Rojas, Andreas Sumper, Oriol Gomis-Bellmunt ,et al. Reactive power dispatch in wind farms using particle swarm optimization technique and feasible solutions search[J].Applied Energy.2011(12):88. [15] 胡金理,刘曼,成涛,等.含分布式电源的配电网无功优化[J].电力学报,2015,30(02):117-122. [16] 任新伟,徐建政.基于改进BCC算法的含分布式发电的配电网无功优化[J].电工电气,2013(10):14-18. [17] 张丽,徐玉琴,王增平,等.包含分布式电源的配电网无功优化[J].电工技术学报,2011,26(03):168-174. [18] 陈琳,钟金,倪以信,等.含分布式发电的配电网无功优化[J].电力系统自动化,2006(14):20-24. |
