基于数字孪生的配电网分布式静止同步补偿器的配置方法技术

本文提供了一种基于数字孪生的配电网分布式静止同步补偿器的配置方法，包括：将目标配电网的数字模型中，计算得到输出参数；基于节点负荷不确定性模型，得到节点负荷对应的连续多个取值范围，以及多个取值范围分别对应的节点负荷值；利用原始参数、输出参数和多个取值范围分别对应的节点负荷值，构建多个取值范围的满足约束条件的最优多目标函数；求解最优多目标函数，得到多个取值范围分别对应的最佳安装节点与最佳容量，将其中出现频率最高的最佳安装节点与最佳容量作为最终安装节点和最终容量；根据最终安装节点和最终容量，在目标配电网中配置分布式静止同步补偿器。本文能够克服现有技术中缺少充分考虑负荷不确定性及以电压稳定性的问题。以电压稳定性的问题。以电压稳定性的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生的配电网分布式静止同步补偿器的配置方法


[0001]本专利技术涉及电网领域，特别地，涉及一种基于数字孪生的配电网分布式静止同步补偿器的配置方法。

技术介绍

[0002]近年来，我国以风电、光伏发电为代表的新能源发展成效显著，装机规模稳居全球首位，发电量占比稳步提升，成本快速下降，已基本进入平价无补贴发展的新阶段，同时随着我国现代设备集成度与精密度的提高，对于电压稳定性的要求愈发严格而各节点负荷的不确定性也愈专利技术显。
[0003]以分布式静止同步补偿器为代表的动态无功补偿装置是维持系统无功功率平衡的重要装置，基于所接入节点的母线电压大小动态调整输出的无功电流，有效解决了配电网的电能质量问题。针对现如今负荷的高不确定性与对配电网电压稳定性的高要求，合理地设计一种充分考虑负荷不确定性，并且以电压稳定性为主要目标的数字孪生智能配电网的分布式静止同步补偿器配置优化方法已经成为了设计人员研究的重要课题。
[0004]现有的分布式静止同步补偿器配置方法的研究主要集中在了对于光伏、风电输出不确定性的研究，缺少了从现如今日益复杂的负荷侧出发，考虑负荷不确定性对分布式静止同步补偿器配置优化研究。
[0005]因此现在亟需一种基于数字孪生的配电网分布式静止同步补偿器的配置方法，能够克服现有技术中缺少充分考虑负荷不确定性及以电压稳定性的问题。

技术实现思路

[0006]本文实施例的目的在于提供一种基于数字孪生的配电网分布式静止同步补偿器的配置方法，能够克服现有技术中缺少充分考虑负荷不确定性及以电压稳定性的问题。
[0007]为达到上述目的，一方面，本文实施例提供了一种基于数字孪生的配电网分布式静止同步补偿器的配置方法，包括：假设某一容量的分布式静止同步补偿器安装在目标配电网中某一节点，将目标配电网的原始参数输入配电网安装分布式静止同步补偿器后得到的数字模型中，计算得到输出参数；基于配电网节点负荷不确定性模型，得到节点负荷对应的连续多个取值范围，以及多个取值范围分别对应的节点负荷值，其中节点负荷在所述多个取值范围内取值的概率相同；利用所述原始参数、输出参数和多个取值范围分别对应的节点负荷值，构建所述多个取值范围分别对应的满足约束条件的最优多目标函数；求解所述最优多目标函数，得到多个取值范围分别对应的最佳安装节点与最佳容量，将其中出现频率最高的最佳安装节点与最佳容量作为最终安装节点和最终容量；根据所述最终安装节点和最终容量，在目标配电网中配置分布式静止同步补偿
器。
[0008]优选的，所述数字模型为：
[0009]其中，、I
B
分别为分布式静止同步补偿器提供给配电网节点向量形式的电流与电流大小，V
kB
、V
iB
分别为配电网节点k和节点i在安装分布式静止同步补偿器之后的电压大小，分别为配电网节点k和节点i在安装分布式静止同步补偿器之后的电压相角，R
ik
、X
ik
分别表示节点i和节点k间支路上的电阻与电抗，I
ikB
表示节点k和节点i间支路上在安装分布式静止同步补偿器之后的电流大小，θ
B
为节点k和节点i间支路上在安装分布式静止同步补偿器之后的电流相角，P
B
、Q
B
表示分布式静止同步补偿器所补偿给其安装节点的有功功率、无功功率，V
B
表示分布式静止同步补偿器的绝对电压大小，X
k，B
表示安装分布式静止同步补偿器之后节点k上的电阻。优选的，所述配电网节点负荷不确定性模型的确定方法进一步包括：分别建立用于描述配电网节点有功负荷和无功负荷的高斯混合分布子模型；迭代计算所述高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，直至所述高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重的对数似然函数收敛；根据收敛后的所述高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，建立节点负荷概率分布函数，作为配电网节点负荷不确定性模型。
[0010]优选的，所述高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重为：
[0011]其中，，，和为辅助
计算因子，分别表示用于描述有功负荷的第i个高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，分别表示用于描述无功负荷的第i个高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，分别表示用于描述有功负荷的第i
‑
1个高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，分别表示用于描述无功负荷的第i
‑
1个高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，N
P
、N
Q
分别表示配电网节点k有功负荷、无功负荷历史数据总量，P
Dkj
表示配电网节点k的第j个有功负荷历史数据，Q
Dkj
表示配电网节点k的第j个无功负荷历史数据，M
P
表示用于描述配电网节点k有功负荷的高斯混合分布子模型的总数量，M
Q
表示用于描述配电网节点k无功负荷的高斯混合分布子模型的总数量。
[0012]优选的，所述节点负荷概率分布函数为：
[0013]其中，为节点k的有功负荷概率分布函数，为节点k的无功负荷概率分布函数，P
Dk
、Q
Dk
分别表示配电网节点k的有功负荷和无功负荷，M
P
表示用于描述配电网节点k有功负荷的高斯混合分布子模型的总数量，M
Q
表示用于描述配电网节点k无功负荷的高斯混合分布子模型的总数量。
[0014]优选的，所述最优多目标函数为：其中，，，分别为最小功率损失目标函数、最优电压分布目标函数、最高电压稳定性目标函数的权重系数，f1、f2、f3分别为最小功率损失目标函数、最优电压分布目标函数、最高电压稳定性目标函数；最小功率损失目标函数为：
[0015]其中，，P
ikloss
表示节点i和节点k间支路上的有功功率损耗，P
TL
表示配电网总有功功率损耗，N
b
为节点i和节点k间支路的总数量，I
ikB
表示节点k和节点i间支路上在安装分布式静止同步补偿器之后的电流大小，R
ik
、X
ik
分别表示节点i和节点k间支路上的电阻与电抗，V
kB
、V
iB
分别为配电网节点k和节点i在安装分布式静止同步补偿器之后的电压大小，分别为配电网节点k和节点i在安装分布式静止同步补偿器之后的电压相角；最优电压分布目标函数为：
[0016]其中，，V
dev
表示电压偏差，V
ref
为节点参考电压，N
bus
为节点的总数量；
最高电压稳定性目标函数为：其中，，VSI
k
表示节点k的电压稳定系数，分别表示配电网节点k的在某一取值范围内的有功负荷、无功负荷。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的配电网分布式静止同步补偿器的配置方法，其特征在于，包括：假设某一容量的分布式静止同步补偿器安装在目标配电网中某一节点，将目标配电网的原始参数输入配电网安装分布式静止同步补偿器后得到的数字模型中，计算得到输出参数；基于配电网节点负荷不确定性模型，得到节点负荷对应的连续多个取值范围，以及多个取值范围分别对应的节点负荷值，其中节点负荷在所述多个取值范围内取值的概率相同；利用所述原始参数、输出参数和多个取值范围分别对应的节点负荷值，构建所述多个取值范围分别对应的满足约束条件的最优多目标函数；求解所述最优多目标函数，得到多个取值范围分别对应的最佳安装节点与最佳容量，将其中出现频率最高的最佳安装节点与最佳容量作为最终安装节点和最终容量；根据所述最终安装节点和最终容量，在目标配电网中配置分布式静止同步补偿器。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数字模型为：其中，、I
B
分别为分布式静止同步补偿器提供给配电网节点向量形式的电流与电流大小，V
kB
、V
iB
分别为配电网节点k和节点i在安装分布式静止同步补偿器之后的电压大小，分别为配电网节点k和节点i在安装分布式静止同步补偿器之后的电压相角，R
ik
、X
ik
分别表示节点i和节点k间支路上的电阻与电抗，I
ikB
表示节点k和节点i间支路上在安装分布式静止同步补偿器之后的电流大小，θ
B
为节点k和节点i间支路上在安装分布式静止同步补偿器之后的电流相角，P
B
、Q
B
表示分布式静止同步补偿器所补偿给其安装节点的有功功率、无功功率，V
B
表示分布式静止同步补偿器的绝对电压大小，X
k，B
表示安装分布式静止同步补偿器之后节点k上的电阻。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配电网节点负荷不确定性模型的确定方法进一步包括：分别建立用于描述配电网节点有功负荷和无功负荷的高斯混合分布子模型；迭代计算所述高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，直至所述高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重的对数似然函数收敛；根据收敛后的所述高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，建立节点负荷概率分布函数，作为配电网节点负荷不确定性模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重为：
其中，，，和为辅助计算因子，分别表示用于描述有功负荷的第i个高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，分别表示用于描述无功负荷的第i个高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，分别表示用于描述有功负荷的第i
‑
1个高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，分别表示用于描述无功负荷的第i
‑
1个高斯混合分布子模型的数学期望、数学方差和权重，N
P
、N
Q
分别表示配电网节点k有功负荷、无功负荷历史数据总量，P
Dkj
表示配电网节点k的第j个有功负荷历史数据，Q
Dkj
表示配电网节点k的第j个无功负荷历史数据，M
P
表示用于描述配电网节点k有功负荷的高斯混合分布子模型的总数量，M
Q
表示用于描述配电网节点k无功负荷的高斯混合分布子模型的总数量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述节点负荷概率分布函数为：其中，为节点k的有功负荷概率分布函数，为节点k的无功负荷概率分布函数，P
Dk
、Q
Dk
分别表示配电网节点k的有功负荷和无功负荷，M
P
表示用于描述配电网节点k有功负荷的高斯混合分布子模型的总数量，M
Q
表示用于描述配电网节点k无功负荷的高斯混合分布子模型的总数量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最优多目标函数为：其中，，，分别为最小功率损失目标函数、最优电压分布目标函数、最高电压稳定性目标函数的权重系数，f1、f2、f3分别为最小功率损失目标函数、最优电压分布目标函数、最高电...

【专利技术属性】
技术研发人员：那琼澜，苏丹，任建伟，杨艺西，李信，肖娜，马跃，邢宁哲，庞思睿，王艺霏，邬小波，岳巍澎，于胜，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司信息通信分公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：