【技术实现步骤摘要】
一种高渗透率光伏配电网分区调压方法
本专利技术涉及光伏配电网划分
,具体涉及一种高渗透率光伏配电网分区调压方法。
技术介绍
随着国家对节能减排政策和能源改革的推进,清洁能源从最初的补充能源逐渐转变为替代性能源。其中光伏发电在部分地区正在形成大规模高渗透率的并网趋势。大规模光伏并网后,配网由传统的单电源辐射网络转化为多源互联网络系统,改变了配网的系统阻尼特性、潮流分布、稳态电压和电压稳定性。近年来,研究者对高渗透率光伏接入后对配电网的影响进行了深入的研究和分析,其中大规模光伏接入后产生的电网节点过电压问题成为关注的焦点。高渗透率光伏接入后配网调压控制策略分为:集中控制、就地控制、分布式控制。分布式控制因其自治性高、适应性强、投资相对较低、数据通讯量小、可充分发掘分布式光伏系统资源等优势而得到深入研究与广泛应用。对高渗透率光伏接入大规模配电网,提出基于集群划分的分布式调压方法;提出包含就地预防控制、无功协调控制、有功优化缩减和功率恢复控制多个过程的分布式控制策略;除此之外,多目标双层优化规划、电压阶段控制策略等方法 ...
【技术保护点】
1.一种高渗透率光伏配电网分区调压方法,其特征在于,包括:/n对负荷数据进行频域分解,获得日周期、周周期、低频分量和高频分量,分别计算各分量后并进行序列重构;/n对光伏数据进行异常点检测,再基于辐照度特征进行相似日聚类选择,通过LSTM神经网络模型预测光伏短期输出功率;/n将分布式配电网划分为若干亚群落,选取关键节点作为能控光伏的安装点;/n将可控的PV节点选址于关键节点,通过调节可控PV节点的无功补偿和有功衰减的功率值,调节并网后节点电压。/n
【技术特征摘要】
1.一种高渗透率光伏配电网分区调压方法,其特征在于,包括:
对负荷数据进行频域分解,获得日周期、周周期、低频分量和高频分量,分别计算各分量后并进行序列重构;
对光伏数据进行异常点检测,再基于辐照度特征进行相似日聚类选择,通过LSTM神经网络模型预测光伏短期输出功率;
将分布式配电网划分为若干亚群落,选取关键节点作为能控光伏的安装点;
将可控的PV节点选址于关键节点,通过调节可控PV节点的无功补偿和有功衰减的功率值,调节并网后节点电压。
2.根据权利要求1所述的高渗透率光伏配电网分区调压方法,其特征在于:对负荷数据进行频域分解,获得日周期、周周期、低频分量和高频分量后还需要对以上分量进行分解预测,其预测方法如下:
所述日周期、周周期通过Elman神经网络算法处理,所述低频分量选用随机森林算法处理,所述高频分量通过Mallat算法的高频二次分解处理。
3.根据权利要求1所述的高渗透率光伏配电网分区调压方法,其特征在于:所述序列重构通过Mallat算法进行重构,其公式如下:
uj-1=ujH**+qjG**,j=0,1,2,L,N,
其中,为重构后的序列,h(n-2k)为低通滤波器系数,g(n-2k)为高通滤波器系数,为高通滤波器的对偶算子。
4.根据权利要求1所述的高渗透率光伏配电网分区调压方法,其特征在于:通过iForest算法对光伏相似日历史数据进行异常点检测。
5.根据权利要求1所述的高渗透率光伏配电网分区调压方法,其特征在于:所述将分布式配电网划分为若干亚群落,选取关键节点作为能控光伏的安装点,包括:
构造N个节点之间的电气距离,以电气距离作为度量,采用谱聚类算法对含高渗透率光伏接入的配电网进行区域划分。
6.根据权利要求5所述的高渗透率光伏配电网分区调压方法,其特...
【专利技术属性】
技术研发人员:马骏,丁倩,刘红新,徐璐,陈青,徐斌,李葆,汪君,汤远红,邵郁,段丽,
申请(专利权)人:国网安徽省电力有限公司六安供电公司,
类型:发明
国别省市:安徽;34
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