一种基于储能电池的分布式光伏高渗透率电网电压优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于储能电池的光伏高渗透率电网电压优化方法，其特点是，包括电压越限机理与基于储能电池改善电压越限的机理分析、改善电压越限的优化模型及求解、储能电池最优配置容量的确定。本发明专利技术充分考虑了从用户侧角度切入，并结合了电压越限机理和基于储能电池改善电压越限的机理，通过遗传算法求解，实现改善系统节点电压水平，获得储能电池的最优配置容量值，具有科学合理，实用效果佳等优点，能够为配电网中储能电池的定容、运行控制等提供依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于储能电池的光伏高渗透率电网电压优化方法
本专利技术是一种基于储能电池的光伏高渗透率电网电压优化方法。
技术介绍
分布式光伏发电作为可再生能源发电的一种形式，以其高效优质、清洁环保等优点。据统计，截至2015年底，我国光伏发电累计装机容量4318万kW，成为全球光伏发电装机容量最大的国家。其中，分布式光伏装机606万kW，占比14％。分布式光伏产业已列入我国“十三五”规划重点发展对象，发展迅速、前景广阔。分布式光伏接入配电网后，使传统的配电网由单电源辐射型网络向双电源、多电源复杂拓扑网络结构转变，给配电网带来一系列的影响，如节点电压越限问题，已成为制约分布式光伏广泛应用的严重障碍：一方面，电能质量失优、供电低效，甚至造成负荷运行异常；另一方面容易引起分布式光伏系统脱网，能源利用率低下，经济性不佳。随着分布式光伏接入配电网规模的迅速增大，研究如何改善分布式光伏高渗透配电网的电压越限问题，对保证配电网安全、经济运行有重要的意义。储能电池作为一种储能装置应用广泛，必要时让其参与配电网电压调节的目的是可以考虑的。另外，储能电池的充放电行为可以人为控制，且不受地区负荷消纳能量的影响，在理论上是可以有效跟踪分布式光伏电源对配电网的影响变化，及时消纳光伏电源多发能量，实现改善配电网各节点电压水平的目的。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提出一种科学合理，能够充分考虑储能电池参与配电网电压调节运行，以改善节点电压水平为目标，以储能电池充电功率限值及系统功率平衡为约束，通过遗传算法寻优，获得储能电池的最优充电功率调度值，进而确定储能电池最优配置容量的基于储能电池的光伏高渗透率电网电压优化方法。解决其技术问题采用的技术方实施是：一种基于储能电池的光伏高渗透率电网电压优化方法，其特征是，它包括：电压越限机理与基于储能电池改善电压越限的机理分析、改善电压越限的优化模型及求解、储能电池最优配置容量的确定，具体步骤有：1)电压越限机理与基于储能电池改善电压越限的机理分析辐射式配电网在无分布式光伏电源接入时，系统运行时的潮流流向总是从网络的首端流向末端，随着分布式光伏电源的接入，配电网潮流流向可能发生逆向流动；配电网已不再是仅为负荷供电的被动网络，而是变成了能与分布式光伏电源、受端负荷进行互动的交互网络；当分布式光伏电源向配电网注入功率时，相应的节点处的电压有可能升高，这种情况更可能出现在高渗透分布式光伏电源接入配电网时；配电网中除接入负荷和分布式光伏电源之外，还配置了一定容量的储能电池；当分布式光伏电源的渗透率处于较低水平，无节点发生电压越限时，此时储能电池不参与调节电压；当分布式光伏电源的渗透率较高而使节点电压发生越限时，电网允许储能电池参与，对储能电池的充电功率进行调度，以改善节点电压越限；通过对节点处储能电池的充电功率进行合理的调度，能够解决配电网中因高渗透光伏电源的接入而引起的电压越限问题；2)改善电压越限的优化模型及求解对储能电池充电功率的合理调度能够有效解决由高渗透光伏电源引起的配电网电压越限问题；构建基于对储能电池充电功率最优调度，以使得配电网中各节点电压越限能够得到良好改善的电压优化模型；其优化模型如下：每次遗传算法迭代后每个种群各节点的电压越限量之和达到最小；表达式为式(1)：其中：Vk为每次迭代后越限节点k的电压幅值；VN为设定的节点正常电压幅值上限；k为遗传算法中每次迭代后每个种群节点电压越限个数，非定值；每次迭代后越限节点则根据每次潮流计算后对所有节点筛选搜索得来；(a)功率平衡约束配电网与分布式光伏电源、负荷、储能电池的交互稳定运行需在功率平衡的约束下进行；当光伏电源与负荷功率失衡时，由储能电池、配电网参与调节；配电网与分布式光伏电源、负荷、储能电池的在节点i处的交互功率PGi满足等式(2)：其中：PPVi为节点i处的分布式光伏电源输出功率；PLi为节点i处的负荷功率；η为储能电池充放电效率；PBATi为储能电池的充放电功率；PBATi<0表示储能电池处于充电状态；PBATi≥表示储能电池处于放电状态；交互功率PGi的存在，说明配电网与分布式光伏电源、负荷、储能电池之间功率有内在的联系，是节点处功率流动避免失衡的保障；当配电网运行时，各节点的潮流将按照等式(2)约束自动调节功率流动，以使配电网系统运行在正常的状态；(b)储能电池的充电功率上下限约束将储能电池等效为PQ型负荷，模型约束条件为各储能电池充电功率的上下限容量，由式(3)表示：PBATimin≤PBATi≤PBATimaxi＝1,...,N(3)其中：N为配电网中配置的储能电池的数目；PBATimin为储能电池i的充电功率下限值；PBATimax为储能电池i的充电功率上限值；一般的，PBATimin取0，而PBATimax在遗传算法初始化中先设为预定值；计算时，首先在预定值中寻找对各储能电池充电功率的最优调度值，待算法结束实现优化目标后再确立具体的各储能电池的最优配置容量值；(c)利用遗传算法求解遗传算法是一种随机搜索全局最优解的优化方法，具有良好的全局寻优能力，可实现解空间中快速寻优，利用遗传算法求解的过程有：①码及初始化；②构造适应度函数；对遗传算法每次迭代后每个种群中所有越限节点的电压幅值与电压幅值上限之差的求和，所得和值作为适应度函数；适应度函数为式(4)：其中：Vk为每次迭代后越限节点k的电压幅值；VN为设定的节点正常电压幅值上限，设为1.03pu；k为遗传算法中每次迭代后每个种群节点电压越限个数，非定值；③叉和变异；每次迭代时，适应度函数都要对每次迭代的种群中所有个体，即储能电池充电功率进行评价，对种群中满足条件的个体进行选择、交叉和变异操作，产生下一代种群；④终止条件；当迭代达到最大遗传代数时，迭代终止，输出对储能电池的最优充电功率调度值；3)储能电池最优配置容量的确定利用已求解得到的最优充电功率调度值，来确定储能电池的最优配置容量；按式(5)和式(6)计算；其中：为节点i处储能电池在t0至t1时段的充电电量；为对节点i处储能电池的最优充电功率调度值；t0为节点i处出现节点电压越限的初始时刻；t1为节点i处电压越限得到改善恢复正常值时的截止时刻；E0i为节点i处储能电池的初始荷电量，为节点i处储能电池的最优配置容量值；η为储能电池的充电效率。本专利技术基于储能电池的光伏高渗透率电网电压优化方法，充分考虑了从用户侧角度切入，并结合了电压越限机理和基于储能电池改善电压越限的机理，通过遗传算法求解，实现改善系统节点电压水平，获得储能电池的最优配置容量值，具有科学合理，应用效果佳等优点，可为配电网中储能电池的定容、运行控制等提供等提供依据。附图说明图1是IEEE33节点配电网标准系统网络拓扑结构图；图2是系统原始电压分布与极端场景下电压分布对比示意图；图3是光伏不同出力下系统节点电压分布示意图；图4是系统电压越限问题优化前后对比示意图。具体实施方式下面利用附图和实施例对本专利技术一种基于储能电池的光伏高渗透率电网电压优化方法作进一步说明。本专利技术的一种基于储能电池的光伏高渗透率电网电压优化方法，包括：电压越限机理与基于储能电池改善电压越限的机理分析、改善电压越限的优化模型及求解、储能电池最优配置容量的确定，具体步骤有：1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于储能电池的光伏高渗透率电网电压优化方法，其特征是，它包括：电压越限机理与基于储能电池改善电压越限的机理分析、改善电压越限的优化模型及求解、储能电池最优配置容量的确定，具体步骤有：1)电压越限机理与基于储能电池改善电压越限的机理分析辐射式配电网在无分布式光伏电源接入时，系统运行时的潮流流向总是从网络的首端流向末端，随着分布式光伏电源的接入，配电网潮流流向可能发生逆向流动；配电网已不再是仅为负荷供电的被动网络，而是变成了能与分布式光伏电源、受端负荷进行互动的交互网络；当分布式光伏电源向配电网注入功率时，相应的节点处的电压有可能升高，这种情况更可能出现在高渗透分布式光伏电源接入配电网时；配电网中除接入负荷和分布式光伏电源之外，还配置了一定容量的储能电池；当分布式光伏电源的渗透率处于较低水平，无节点发生电压越限时，此时储能电池不参与调节电压；当分布式光伏电源的渗透率较高而使节点电压发生越限时，电网允许储能电池参与，对储能电池的充电功率进行调度，以改善节点电压越限；通过对节点处储能电池的充电功率进行合理的调度，能够解决配电网中因高渗透光伏电源的接入而引起的电压越限问题；2)改善电压越限的优化模型及求解对储能电池充电功率的合理调度能够有效解决由高渗透光伏电源引起的配电网电压越限问题；构建基于对储能电池充电功率最优调度，以使得配电网中各节点电压越限能够得到良好改善的电压优化模型；其优化模型如下：每次遗传算法迭代后每个种群各节点的电压越限量之和达到最小；表达式为式(1)：...

【技术特征摘要】
1.一种基于储能电池的光伏高渗透率电网电压优化方法，其特征是，它包括：电压越限机理与基于储能电池改善电压越限的机理分析、改善电压越限的优化模型及求解、储能电池最优配置容量的确定，具体步骤有：1)电压越限机理与基于储能电池改善电压越限的机理分析辐射式配电网在无分布式光伏电源接入时，系统运行时的潮流流向总是从网络的首端流向末端，随着分布式光伏电源的接入，配电网潮流流向可能发生逆向流动；配电网已不再是仅为负荷供电的被动网络，而是变成了能与分布式光伏电源、受端负荷进行互动的交互网络；当分布式光伏电源向配电网注入功率时，相应的节点处的电压有可能升高，这种情况更可能出现在高渗透分布式光伏电源接入配电网时；配电网中除接入负荷和分布式光伏电源之外，还配置了一定容量的储能电池；当分布式光伏电源的渗透率处于较低水平，无节点发生电压越限时，此时储能电池不参与调节电压；当分布式光伏电源的渗透率较高而使节点电压发生越限时，电网允许储能电池参与，对储能电池的充电功率进行调度，以改善节点电压越限；通过对节点处储能电池的充电功率进行合理的调度，能够解决配电网中因高渗透光伏电源的接入而引起的电压越限问题；2)改善电压越限的优化模型及求解对储能电池充电功率的合理调度能够有效解决由高渗透光伏电源引起的配电网电压越限问题；构建基于对储能电池充电功率最优调度，以使得配电网中各节点电压越限能够得到良好改善的电压优化模型；其优化模型如下：每次遗传算法迭代后每个种群各节点的电压越限量之和达到最小；表达式为式(1)：其中：Vk为每次迭代后越限节点k的电压幅值；VN为设定的节点正常电压幅值上限；k为遗传算法中每次迭代后每个种群节点电压越限个数，非定值；每次迭代后越限节点则根据每次潮流计算后对所有节点筛选搜索得来；(a)功率平衡约束配电网与分布式光伏电源、负荷、储能电池的交互稳定运行需在功率平衡的约束下进行；当光伏电源与负荷功率失衡时，由储能电池、配电网参与调节；配电网与分布式光伏电源、负荷、储能电池的在节点i处的交互功率PGi满足等式(2)：其中：PPVi为节点i处的分布式光伏电源输出功率；PLi为节点i处的负荷功率；η为储能电池充放电效率；PBATi为储能电池的充放电功率；PBATi<0表示储能电池处...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔杨，刘文，张节潭，唐耀华，杨志文，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22