一种配电网无功优化方法技术

本发明专利技术提供一种配电网无功优化方法，包括以下步骤：以分布式电源投资效益最高、网络有功损耗最小及节点电压偏差最小建立多目标无功优化模型；以及采用kriging模型全局优化算法对所述无功优化模型进行求解。利用本发明专利技术提供的配电网无功优化方法可以对含DG配电网的配电网进行无功优化，实现多目标配电网无功优化。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网无功优化方法
本专利技术涉及供电
，尤其涉及一种配电网无功优化方法。
技术介绍
大规模分布式电源(DG)并网，使配电网结构变复杂。而配电网无功功率平衡对保障电能质量至关重要。大规模分布式电源并网势必改变配电网的潮流分布，使电网中的无功潮流改变，若某个节点无功不足或过剩，则会降低电压质量。通过逆变器并网的DG，如直驱式风电机组和光伏系统等，可以对并网功率实现有功功率和无功功率独立调节。使含DG的配电网无功优化控制既要解决静止无功补偿装置(SVC)的无功出力，又要处理DG的无功出力，同时还要考虑投切电容器组挡位、有载调压器分接头位置这些离散变量。在实际运行中，DG和大部分负荷都具有较强的随机性，又有储能装置及电动汽车等可控负荷，对优化目标也有新的要求，以满足电网运行的安全性和经济性。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提供一种含DG配电网的配电网无功优化方法，实现多目标配电网无功优化。一种配电网无功优化方法，包括以下步骤：S1，以分布式电源投资效益最高、网络有功损耗最小及节点电压偏差最小建立多目标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配电网无功优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，以分布式电源投资效益最高、网络有功损耗最小及节点电压偏差最小建立多目标无功优化模型；/nS2，采用kriging模型全局优化算法对所述无功优化模型进行求解。/n

【技术特征摘要】
1.一种配电网无功优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，以分布式电源投资效益最高、网络有功损耗最小及节点电压偏差最小建立多目标无功优化模型；
S2，采用kriging模型全局优化算法对所述无功优化模型进行求解。


2.根据权利要求1所述的配电网无功优化方法，其特征在于，步骤S1中选取分布式电源、无功补偿装置和储能放电时的无功出力为连续控制变量；电容器组无功投切容量、有载调压器分接头位置为离散控制变量。


3.根据权利要求1所述的配电网无功优化方法，其特征在于，步骤S1中，风电发电机组有功功率输出为：



其中，Pr为额定风功率出力，vr、vcl、vco分别为额定、切入和切出风速。


4.根据权利要求1所述的配电网无功优化方法，其特征在于，步骤S1中，太阳能光伏电池方阵输出功率的概率密度函数为：



其中，α和β是beta分布的形状参数，由光照的平均值和方差计算，PM为方阵输出功率，RM为方阵最大输出功率且与方阵总面积和光电转换效率成正比。


5.根据权利要求1所述的配电网无功优化方法，其特征在于，步骤S1中，负荷功率概率分布采用正态分布进行模拟，表达式为：






其中，μp、μQ和μP、σQ分别为有功负荷和无功负荷的期望和方差。


6.根据权利要求1所述的配电网无功优化方法，其特征在于，步骤S1中，对每个随机变量的累积概率分布曲线的纵轴等概率分成N个空间，有P个随机变量，则通过采样后得到一个N×P的采样矩阵，通过迭代计算，最后形成N个采样场景，场景集合为SC。


7.根据权利要求1所述的配电网无功优化方法，其特征在于，步骤S1中，分布式电源投资效益B：



其中，B为DG投资效益，B1为DG年投资收益，B2为DG年投资成本；
配电网有功损耗Ploss：...

【专利技术属性】
技术研发人员：石佩玉，张红星，路文梅，田晓军，彭程，
申请(专利权)人：河北水利电力学院，
类型：发明
国别省市：河北;13