一种分布式光伏集群协调优化控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种分布式光伏集群协调优化控制方法及装置，涉及电网规划技术领域，方法包括：获取光照强度和配电网负荷的实时典型值；将光照强度和配电网负荷的实时典型值作为预测模型的基础数据，以使预测模型根据基础数据计算获取配电网负荷的当前典型值对应地分布式光伏集群的输出功率；调节分布式光伏集群的出力，输出配电网负荷的当前典型值对应的分布式光伏集群的输出功率。本发明专利技术实现了分布式光伏集群接入配电网系统后的安全、稳定、经济运行，以及保证了配电网的安全性和稳定性，并且实用性强。

A Coordinated Optimized Control Method and Device for Distributed Photovoltaic Cluster

The invention provides a coordinated optimization control method and device for distributed photovoltaic cluster, which relates to the technical field of power network planning. The methods include: obtaining real-time typical values of light intensity and distribution network load; using real-time typical values of light intensity and distribution network load as basic data of prediction model, so that the current classic of distribution network load can be obtained by calculation of basic data of prediction model. Type values correspond to the output power of distributed photovoltaic cluster, and adjust the output power of distributed photovoltaic cluster to output the output power of distributed photovoltaic cluster corresponding to the current typical value of distribution network load. The invention realizes the safe, stable and economic operation of the distributed photovoltaic cluster after it is connected to the distribution network system, and ensures the security and stability of the distribution network, and has strong practicability.

【技术实现步骤摘要】
一种分布式光伏集群协调优化控制方法及装置
本专利技术涉及电网规划
，具体涉及一种分布式光伏集群协调优化控制方法及装置。
技术介绍
伴随着环境污染、化石能源枯竭使得世界范围内对可再生能源的需求越来越高，通过分布式光伏发电就是可再生能源的一种，随着光伏发电在电力系统中装机容量所占比例逐步提高，也给电力系统的安全稳定运行带来了极大的挑战。分布式光伏的大规模并入配电网后，用户对电力系统的控制能力要求的进一步提高，对于分布式光伏发电的控制提升到集群层面的需求显得越来越迫切。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种分布式光伏集群协调优化控制方法及装置。本专利技术提供以下技术方案：一方面，本专利技术提供了一种分布式光伏集群协调优化控制方法，包括：获取光照强度和配电网负荷的实时典型值；将光照强度和配电网负荷的实时典型值作为预测模型的基础数据，以使预测模型根据基础数据计算获取配电网负荷的当前典型值对应地分布式光伏集群的输出功率；调节分布式光伏集群的出力，输出配电网负荷的当前典型值对应的分布式光伏集群的输出功率。另一方面，本专利技术还提供了一种分布式光伏集群协调优化控制装置，包括获取单元，用于获取光照强度和配电网负荷的实时典型值；计算单元，用于将光照强度和配电网负荷的实时典型值作为预测模型的基础数据，以使预测模型根据基础数据计算获取配电网负荷的当前典型值对应地分布式光伏集群的输出功率；调控单元，用于调节分布式光伏集群的出力，输出配电网负荷的当前典型值对应的分布式光伏集群的输出功率。其中，所述计算单元，还用于根据光照强度和配电网负荷的实时典型值采用模型预测控制建立预测模型，并对建立的预测模型进行约束。其中，所述计算单元，包括：优化子单元，用于对建立的预测模型进行反馈校正和滚动优化。其中，所述计算单元中存储对建立的预测模型进行约束的约束条件，包括：配电网的网损最小、配电网运行安全约束、配电网潮流约束、分布式光伏集群运行约束、配电网储能运行约束、配电网静止无功补偿运行约束和配电网补偿电容器组运行约束。另一方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；其中，处理器和存储器通过总线完成相互间的通信；处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行上述分布式光伏集群协调优化控制方法。另一方面，本专利技术还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述分布式光伏集群协调优化控制方法。本专利技术所述的一种分布式光伏集群协调优化控制方法及装置，通过分布式光伏集群协调控制，调节分布式光伏集群的出力，输出配电网负荷的当前典型值对应的分布式光伏集群的输出功率，保障了分布式光伏集群接入配电网系统后的安全、稳定、经济运行，以及保证了配电网的安全性和稳定性，并且实用性强，为大规模可再生能源的并网协调提供了很好的方法和手段。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种分布式光伏集群协调优化控制方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的一种分布式光伏集群协调优化控制装置的结构示意图；图3是本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例一提供的一种分布式光伏集群协调优化控制方法，参见图1，具体包括如下步骤：S101：获取光照强度和配电网负荷的实时典型值；分布式光伏集群的出力即为分布式光伏集群的额度功率，分布式光伏集群中每个光伏在发电时，光伏的发电功率受天气影响很大，尤其在多云天气，发电功率会出现快速剧烈变化，光伏最大出力变化率在每分钟20％～70％之间。间歇式分布式光伏规模化接入配电网后波动的有功出力影响到电网功率平衡特性，进而造成电网母线电压大幅波动；配电网的负荷也随时间变化而波动，其中，查看配电网的负荷的历史记录，确定每间隔预设时间段的具体负荷值，该具体的负荷值即为配电网的典型值。例如，每隔一小时记录一下配电网的具体负荷值，则24小时后，可以得到配电网当天的典型值，以此为据，根据配电网负荷的历史记录，可以确定配电网的典型值。查询配电网的典型值中某一时刻的具体负荷，即为当前典型值。因此在本步骤中，通过分布式光伏集群控制站获取光照强度，以及通过配电网负荷的历史记录获取配电网负荷的实时典型值，确定配电网负荷的当前典型值所需功率，并根据所需功率控制调节分布式光伏集群的输出功率，达到稳定配电网母线电压，使配电网功率平衡。S102：将光照强度和配电网负荷的实时典型值作为预测模型的基础数据，以使预测模型根据基础数据计算获取配电网负荷的当前典型值对应地分布式光伏集群的输出功率；在本步骤中，预先建立预测模型，将光照强度和配电网负荷的实时典型值作为预测模型的基础数据，预测模型根据基础数据能够计算得到配电网负荷的当前典型值所对应的功率，该功率能够达到配电网负荷处于额定状态时所需要的功率，功率为当前典型值的电压与电流的乘积。预测模型根据配电网负荷的当前典型值所对应的功率、配电网的输出功率和光照强度计算得到配电网负荷的当前典型值对应的分布式光伏集群的输出功率，分布式光伏集群的输出功率为配电网负荷的当前典型值所对应的功率与配电网的输出功率之差。需要说明的是，根据光照强度和配电网负荷的实时典型值采用模型预测控制(MPC，modelpredictivecontrol)建立预测模型，并对建立的预测模型进行反馈校正和滚动优化。其中，在模型预测控制的控制过程中。由于非线性、模型失配和干扰等不确定因素，使获取的结果不可能准确地与实际相符，因此，在模型预测控制中，通过输出值与实际值进行比较，得出预测误差，再利用预测误差来对预测模型的输出值进行修正。反馈校正使模型预测控制具有很强的抗扰动和克服系统不确定性的能力。模型预测控制采用滚动式的有限时域优化策略，优化过程反复进行，即在每一采样时刻，优化性能指标只涉及从该时刻起到未来有限的时间，而到下一个采样时刻，这一优化时段会同时向前。因此通过模块预测控制在每一个时刻有一个相对于该时刻的局部优化性能指标。而且采用滚动优化策略，能够及时弥补由于模型失配、干扰等因素引起的不确定性，鲁棒性、稳定性好，能有效地处理多变量、有约束、非线性等过程。在建立预测模型之后，对建立的预测模型进行约束，以使建立的预测模型符合分布式光伏集群和配电网的实际的运行状况。S103：调节分布式光伏集群的出力，输出配电网负荷的当前典型值对应的分布式光伏集群的输出功率。在本步骤中，根据分布式光伏集群的输出功率给出分布式光伏集群中枢母线的电压目标值，并将电压目标值下发至分布式光伏集群的控制主站，控制主站通过控制子站实现控制分布式光伏发电单元及其控制量，同时对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分布式光伏集群协调优化控制方法，其特征在于，包括：获取光照强度和配电网负荷的实时典型值；将光照强度和配电网负荷的实时典型值作为预测模型的基础数据，以使预测模型根据基础数据计算获取配电网负荷的当前典型值对应地分布式光伏集群的输出功率；调节分布式光伏集群的出力，输出配电网负荷的当前典型值对应的分布式光伏集群的输出功率。

【技术特征摘要】
1.一种分布式光伏集群协调优化控制方法，其特征在于，包括：获取光照强度和配电网负荷的实时典型值；将光照强度和配电网负荷的实时典型值作为预测模型的基础数据，以使预测模型根据基础数据计算获取配电网负荷的当前典型值对应地分布式光伏集群的输出功率；调节分布式光伏集群的出力，输出配电网负荷的当前典型值对应的分布式光伏集群的输出功率。2.根据权利要求1所述的分布式光伏集群协调优化控制方法，其特征在于，建立所述预测模型的步骤，包括：根据光照强度和配电网负荷的实时典型值采用模型预测控制建立预测模型，并对建立的预测模型进行约束。3.根据权利要求2所述的分布式光伏集群协调优化控制方法，其特征在于，所述对建立的预测模型进行约束的步骤，之前还包括：对建立的预测模型进行反馈校正和滚动优化；其中，反馈校正的步骤，包括：确定预测模型计算分布式光伏集群的输出功率与输入预测模型的分布式光伏集群的输出功率之间的差值；将差值作为预测模型的输入参数，以使预测模型对计算的分布式光伏集群的输出功率进行修正；滚动优化的步骤，包括：在计算配电网负荷的当前典型值对应地分布式光伏集群的输出功率时，对分布式光伏集群的输出功率进行优化；重复上述步骤，对所有实时典型值进行优化。4.根据权利要求2或3所述的分布式光伏集群协调优化控制方法，其特征在于，对建立的预测模型进行约束的约束条件包括：配电网的网损最小、配电网运行安全约束、配电网潮流约束、分布式光伏集群运行约束、配电网储能运行约束、配电网静止无功补偿运行约束和配电网补偿电容器组运行约束；其中，配电网的网损最小，网损最小的目标函数F可表示为：式中：t0为滚动优化起始时间，ΔT为优化控制的时间间隔，K为控制步长，n为节点数，v(i)表示区域配电网中以节点i为首端节点的支路的末端节点集合，Iij,t为t时刻支路ij的电流，rij为支路ij的电阻；支路ij为节点i至节点j之间的支路；配电网运行安全约束：式中：Ui,t为节点i在t时刻的电压值，分别为节点i电压幅值上、下限；Iij.t为支路ij在t时刻的电流值，为支路ij电流幅值上限；配电网静止无功补偿运行约束：式中：QSVC,i,t、分别为静止无功补偿无功出力、静止无功补偿无功出力上限和静止无功补偿无功出力下限；分布式光伏集群运行约束：分布式光伏集群运行约束主要为有功出力约束和逆变器约束，同时，要求光伏接入节点处的功率因数必须大于0.9；式中：PDPVC.i.t为t时刻在节点i处分布式光伏集群的实际有功功率，PDPVC-pre.i.t为t时刻在节点i处分布式光伏集群的预测有功功率，QDPVC.i.t为t时刻在节点i处分布式光伏集群的实际无功功率，为节点i处接入分布式光伏集群的最大容量,Pi.t和Qi.t分别为t时刻节点i有功功率和无功功率净注入值；配电网补偿电容器组运行约束：式中：和ΔQC.i分别为节点i上连接的补偿电容器的最小出力和可调容量步长，QC.i.t为在t时刻节点i上连接的补偿电容器的出力；分别为节点i处连接的补偿电容器的档位可调上限和档位可调下限，HC.i.t为在t时刻节点i处连接的补偿电容器的档位。5.一种分布式光伏集群协调优化控制装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取光照强度和配电网负荷的实时典型值；计算单元，用于将光照强度和配电网负荷的实时典型值作为预测模型的基础数据，以使...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨建华，郑小宇，周鹿鸣，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11