一种分布式光伏系统出力估计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种分布式光伏系统出力估计方法，所述方法包括：建立光伏‑负荷解耦模型；将所述可观测光伏的发电功率构造光伏特征向量；对配电网内的分布式光伏系统进行识别，将识别出的无分布式光伏系统的用户的净负荷功率构造实际负荷特征向量；学习所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量，对所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量进行更新；本发明专利技术提供了一种通过非侵入式的方式来估计分布式光伏系统实时出力的方法，能对未监测的分布式光伏系统的输出功率进行准确估计，有助于提升高渗透分布式光伏下净负荷预测的精度，保障电力系统的安全稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式光伏系统出力估计方法
本专利技术涉及光伏
，具体涉及一种分布式光伏系统出力估计方法。
技术介绍
在不可再生的化石能源日益短缺的严峻形势下，能源和环境可持续发展已经成为世界关注的焦点。目前，以太阳能技术为重点的光伏技术在过去几年经历了巨大的发展；2019年，中国光伏发电新增装机容量达到3011万千瓦，美国太阳能光伏发电新增装机容量达到了13.3GW，分布式光伏发电技术在全球范围内均得到了迅速的发展。因分布式光伏都是安装在电表之后，对于电网调度和电力零售商来说都是不可见的，这种不可见性给电网运行带来了挑战：分布式光伏发电系统安装之后，具有随机波动特性的光伏输出功率和同样具有随机不确定性的实际负荷耦合在一起，使得电网净负荷的可预测性降低，增加了电网净负荷预测的难度。为了解决上述问题，需要对分布式光伏的实时出力进行监测；一般来说，可以给每个分布式光伏都安装专门的测量仪表，以实时监测分布式光伏出力；但是由于分布式光伏系统安装的数量庞大，这种方式的成本较高；亟需一种通过非侵入式的方式来估计分布式光伏实时出力的方法。
技术实现思路
本专利技术的主要目的是提供一种分布式光伏系统出力估计方法，旨在通过非侵入式的方式来估计分布式光伏的实时出力。本专利技术提出一种分布式光伏系统出力估计方法，包括：建立光伏-负荷解耦模型；获取配电网内若干用户的可观测光伏的发电功率；并将所述可观测光伏的发电功率构造光伏特征向量；通过所述光伏-负荷解耦模型对配电网内的分布式光伏系统进行识别，将识别出的无分布式光伏系统的用户的净负荷功率构造实际负荷特征向量；通过网格搜索更新算法来学习所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量，并对每个时间点上的所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量进行更新；根据更新后的所述光伏特征向量和实际负荷特征向量和所述光伏-负荷解耦模型估计配电网的光伏功率和实际负荷。优选的，所述建立光伏-负荷解耦模型，包括：建立光伏-负荷解耦模型：其中，||·||2表示l2范数，以最小化估计误差平方和作为目标函数，包含两部分：一部分是光伏功率的测量值ppv与所述光伏功率的估计值Xpvθpv的误差平方和，另一部分是负荷功率的测量值pl与所述负荷功率的估计值Xlθl的误差平方和，Xpv表示所述光伏特征向量，Xl表示所述实际负荷特征向量，θpv表示所述光伏特征向量相对于实际值的比例系数，θlθl表示所述实际负荷特征向量相对于实际值的比例系数，约束条件表示所述光伏功率和所述负荷功率之和应等于净负荷功率，所述光伏功率的测量值为负值，所述负荷功率的测量值为正值，pnet表示配电网中全部用户的净负荷；引入拉格朗日算子λ，构造拉格朗日函数L(ppv,pl,θpv,θl,λ)：根据拉格朗日极值条件，分别对变量ppv、pl、θpv和θl求偏导，并令其等于0，可得：联立可得：其中，θ＝[θpv,θl]，X＝[Xpv,Xl]；求解后得到比例系数的最优解即根据变量θ的最优解可近似估计净负荷功率中分离出所述光伏功率分量和所述实际负荷功率分量：其中，为所述光伏功率估计值，为所述实际负荷功率估计值；所述获取配电网内若干用户的可观测光伏的发电功率；并将所述可观测光伏的发电功率构造光伏特征向量，包括：通过电表获取配电网内若干用户的可观测光伏的发电功率；将配电网内若干用户的可观测光伏的发电功率相加作为光伏特征向量；所述通过所述光伏-负荷解耦模型识别对每个用户分布式光伏系统是否安装分布式光伏系统识别，将识别出的无分布式光伏系统用户的净负荷相加构造实际负荷特征向量，包括：对配电网内的安装有分布式光伏系统的用户进行识别，以得到配电网内所述无分布式光伏系统的用户；将配电网内的所述无分布式光伏系统的用户的净负荷功率相加，以构造所述实际负荷特征向量。优选的，所述对配电网内的采用了分布式光伏系统的用户进行识别，以得到配电网内所述无分布式光伏系统的用户，包括：初始化：t←t0＝1，t的时间间隔为1天，从已知的采用分布式光伏系统的I个用户中选取一户Ii，则有Ii∈I；光伏-负荷最优解耦模型分解：将Ii用户的光伏发电功率作为Ii用户的光伏特征向量将Ii用户的实际负荷功率作为Ii用户的实际负荷特征向量通过所述光伏-负荷解耦模型对配电网中全部用户的净负荷pnet进行分解，从分解结果中得到Ii用户的光伏特征向量对应的比例系数判断Ii用户的所述比例系数是否小于或等于0；若是，则说明Ii用户未安装分布式光伏系统，共获取到配电网中J个未安装分布式光伏系统的用户；投票机制：若Ii用户未安装分布式光伏发电系统，则投票为0，否则投票为1；移动时间窗口：t←t+1，t的时间间隔为1天。重复上述光伏-负荷最优解耦模型分解至投票机制的步骤；判断所有时间窗口的投票中，投票为0的票数是否多于投票为1的票数；若是，将Ii用户确定为无分布式光伏系统；若否，将Ii用户确定为采用了分布式光伏系统。优选的，所述通过网格搜索更新算法来学习所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量，并对每个时间点上的所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量进行更新，包括：初始化：建立候选样本，并将所述候选样本的初始值设为已知可观测光伏用户的光伏发电功率和识别出的无分布式光伏系统的用户的实际负荷光伏发电功率的复合样本为已知用户的光伏发电功率之和，实际负荷的复合样本为已知用户的实际负荷之和；分配光伏特征向量的初始值为光伏复合样本，分配实际负荷特征向量为实际负荷复合样本，即：使用所述复合样本进行分解：将Xpv和Xl代入所述光伏-负荷解耦模型，通过分解的光伏功率和实际功率计算出估计的净负荷如下：其中，为估计的净负荷；通过测量的净负荷和估计的净负荷计算复合样本的分解误差，如下所示：通过网格搜索算法构建精选样本：I个光伏发电功率候选样本与J个实际负荷候选样本进行网络搜索，共得到I×J个搜索样本；将I×J个搜索样本作为特征向量分别放入所述光伏-负荷解耦模型，分解得到的光伏发电功率记为分解得到的实际负荷记为估计的净负荷记为如下所示：分解残差如下式所示：其中，代表在I×J个所述搜索样本中，使用搜索样本进行分解的结果比复合样本进行分解的结果更好，的所述光伏复合样本即为光伏精选样本，的所述实际负荷复合样本即为实际负荷精选样本；更新复合样本：将光伏精选样本加权平均与Xpv相加，以作为更新的光伏复合样本，即实际负荷精选样本加权平均与Xl相加，作为更新的实际负荷复合样本，即返回使用所述复合样本进行分解。通过上述技术方案，能实现以下有益效果：本专利技术提出的分布式光伏系统出力估计方法提供了一种通过非侵入式的方式来估计分布式光伏实时出力的方法，能对未监测的分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分布式光伏系统出力估计方法，其特征在于，包括：/n建立光伏-负荷解耦模型；/n获取配电网内若干用户的可观测光伏的发电功率；并将所述可观测光伏的发电功率构造光伏特征向量；/n通过所述光伏-负荷解耦模型对配电网内的分布式光伏系统进行识别，将识别出的无分布式光伏系统的用户的净负荷功率构造实际负荷特征向量；/n通过网格搜索更新算法来学习所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量，并对每个时间点上的所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量进行更新；/n根据更新后的所述光伏特征向量和实际负荷特征向量和所述光伏-负荷解耦模型估计配电网的光伏功率和实际负荷。/n

【技术特征摘要】
1.一种分布式光伏系统出力估计方法，其特征在于，包括：
建立光伏-负荷解耦模型；
获取配电网内若干用户的可观测光伏的发电功率；并将所述可观测光伏的发电功率构造光伏特征向量；
通过所述光伏-负荷解耦模型对配电网内的分布式光伏系统进行识别，将识别出的无分布式光伏系统的用户的净负荷功率构造实际负荷特征向量；
通过网格搜索更新算法来学习所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量，并对每个时间点上的所述光伏特征向量和所述实际负荷特征向量进行更新；
根据更新后的所述光伏特征向量和实际负荷特征向量和所述光伏-负荷解耦模型估计配电网的光伏功率和实际负荷。


2.根据权利要求1所述的一种分布式光伏系统出力估计方法，其特征在于，所述建立光伏-负荷解耦模型，包括：
建立光伏-负荷解耦模型：



其中，||·||2表示l2范数，以最小化估计误差平方和作为目标函数，包含两部分：一部分是光伏功率的测量值ppv与所述光伏功率的估计值Xpvθpv的误差平方和，另一部分是负荷功率的测量值pl与所述负荷功率的估计值Xlθl的误差平方和，Xpv表示所述光伏特征向量，Xl表示所述实际负荷特征向量，θpv表示所述光伏特征向量相对于实际值的比例系数，θlθl表示所述实际负荷特征向量相对于实际值的比例系数，约束条件表示所述光伏功率和所述负荷功率之和应等于净负荷功率，所述光伏功率的测量值为负值，所述负荷功率的测量值为正值，pnet表示配电网中全部用户的净负荷；
引入拉格朗日算子λ，构造拉格朗日函数L(ppv,pl,θpv,θl,λ)：



根据拉格朗日极值条件，分别对变量ppv、pl、θpv和θl求偏导，并令其等于0，可得：



联立可得：



其中，θ＝[θpv,θl]，X＝[Xpv,Xl]；
求解后得到比例系数的最优解即
根据变量θ的最优解近似估计净负荷功率中分离出所述光伏功率分量和所述实际负荷功率分量：



其中，为所述光伏功率估计值，为所述实际负荷功率估计值；
所述获取配电网内若干用户的可观测光伏的发电功率；并将所述可观测光伏的发电功率构造光伏特征向量，包括：
通过电表获取配电网内若干用户的可观测光伏的发电功率；
将配电网内若干用户的可观测光伏的发电功率相加作为光伏特征向量；
所述通过所述光伏-负荷解耦模型识别对每个用户分布式光伏系统是否安装分布式光伏系统识别，将识别出的无分布式光伏系统用户的净负荷相加构造实际负荷特征向量，包括：
对配电网内的安装有分布式光伏系统的用户进行识别，以得到配电网内所述无分布式光伏系统的用户；
将配电网内的所述无分布式光伏系统的用户的净负荷功率相加，以构造所述实际负荷特征向量。


3.根据权利要求2所述的一种分布式光伏系统出力估计方法，其特征在于，所述对配电网内的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王飞，户霖，李康平，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：河北;13