【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网在分布式资源接入下的调压控制，特别涉及一种分布式光伏多主体集群电压调控方法及系统。
技术介绍
1、配电网用户侧的分布式光伏能源作为一种分布式资源，接入电网的比例正在不断增加。随着规模化分布式能源的接入，全网电压分布情况发生改变，严重情况下可能会导致电压越限故障，因此需对配网侧进行调压操作。目前分布式光伏除了作为一种新能源主体参与调节负荷侧的容量外，还可以作为一种新型调压主体，通过其并网换流器参与配电网的调压。
2、为有效利用分布式光伏实现对配电网的调压从而解决配网电压越限的问题，目前的控制策略大多从直接控制角度出发，即配网运营商根据电网的运行状态与情况，直接对分布式光伏下达指令，使其参与调压过程。针对直接控制以调节配网电压的方法中和求解过程中的不足，亟需一种新的配电网电压调控策略。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种分布式光伏多主体集群电压调控方法及系统，以解决现有技术存在的问题，本专利技术建立综合考虑电压支撑度和光伏利用率的分布式光伏用户分级集群模型，将研究对象分解为上层配网运营商和下层分布式光伏用户，上下层通过深度强化学习理论实现分级集群调压控制，最后采用dqn、ddpg和萤火虫算法进行优化求解。可使光伏用户的用能策略动态跟踪网络拓扑的变化，并有助于提升求解速度、提高求解的收敛性。
2、为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、分布式光伏多主体集群电压调控方法，包括以下步骤：
4、基于dso
5、基于多智能体协同优化结构，计算电压支撑度和光伏利用率；
6、利用电压支撑度和光伏利用率两项指标综合表征光伏的调压与消纳性能，构建光伏分级模型；
7、基于光伏分级模型，建立dso与光伏用户之间的上下层协同优化模型；
8、基于dso与光伏用户之间的上下层协同优化模型，建立基于配网聚合商与分布式光伏用户协同的无功电压控制优化模型；
9、求解基于配网聚合商与分布式光伏用户协同的无功电压控制优化模型，得到上下层协同效益最大化的最优调压策略。
10、进一步地，所述电压支撑度计算公式如下：
11、
12、其中，γi,t表示t时刻节点i的电压支撑度，φ为电压越限的节点集合；nol为越限节点数，sq,i,j,t为t时刻节点间的无功-电压灵敏度系数，表征节点j变化单位量无功功率下节点i电压的变化量；
13、
14、其中，δui,t、δqi,t分别为t时刻节点i的电压幅值和无功功率的变化量；
15、所述光伏利用率的计算公式如下：
16、
17、pa(t)＝ppv(t)-ps.pv(t)
18、其中，rpv为光伏利用率，ppv(t)为t时刻光伏的理论发电量；pa(t)为t时刻光伏实际被利用的电量，ps.pv(t)为t时刻的弃光量。
19、进一步地，所述利用电压支撑度和光伏利用率两项指标综合表征光伏的调压与消纳性能，构建光伏分级模型，具体为：
20、dso侧通过将电压支撑度和光伏利用率作为二维参数，利用k-means聚类方法进行相似性聚类，将调压性能相似的光伏用户划分为同一级，表示如下：
21、
22、其中，*表示由于电压支撑度与光伏利用率的数量级不同，先将两类参数归一化为0～1之间的数值；ki为不同参数的权重大小，有k1+k2＝1，并在中存储分级结果；另外，用于衡量相似性指标dij,t为：
23、
24、相似性指标越低，对应的分布式光伏用户越容易划分为同一级，且同级内的光伏电压支撑度、光伏利用率相近，dso能够使同级内的光伏采用相同的调压补偿电价以合理分配用于调压的无功调节。
25、进一步地，所述dso与光伏用户之间的上下层协同优化模型具体为：上层dso主导配电网调压，作为提供补偿电价的一方；下层光伏用户以电价为激励参与调压的辅助服务市场；
26、dso作为配电网运营商，在参与调压过程中要维持电压稳定，并保证光伏利用率尽可能高，即总调压成本尽可能低，表示如下：
27、
28、其中，wq,k,t为t时刻第k级中光伏用户的调压补偿电价；k为用户分级策略的总级数；mk为第k级中光伏用户的个数；ui,t为t时刻节点i的电压幅值；ui,ref为节点i的电压幅值参考值；ri,pv为节点i处接入分布式光伏的光伏利用率；α为维持电压稳定的成本系数，β为弃光成本系数；
29、约束条件为：
30、
31、
32、pi,t＝ppv,i,t-pload,i,t
33、umin,t≤ut≤umax,t
34、pl,min,t≤pl,t≤pl,max,t
35、其中，pi,t和qi,t分别为t时刻节点i处注入有功、无功功率；θij,t为t时刻节点i与j之间电相角差；gij和bij分别为支路ij的电导、电纳；j∈i表示所有与节点i相邻的节点；pij,t为t时刻从节点i到节点j之间流过的有功功率；pload,i,t为t时刻节点i处的用户负荷；ut为t时刻调压后的各节点电压幅值，umax,t和umin,t分别为t时刻电压允许的上、下限；pl,t为t时刻网络支路潮流，pl,max,t和pl,min,t分别为t时刻支路潮流的上、下限。
36、进一步地，所述约束条件还包括：
37、wq,min,i,t≤wq,i,t≤wq,max,i,t
38、
39、
40、其中，wq,max,i,t和wq,min,i,t分别为t时刻调压补偿电价的上、下限；qmax和qmin分别为并网光伏逆变器的无功出力上下限，sinv为并网光伏逆变器的额定功率，ppv为此状态下的光伏有功出力；q′max和q′min分别为此状态下并网光伏逆变器的无功出力上下限，p′pv为此状态下的光伏有功可削减范围，ppvmax为此状态下光伏最大有功的出力值。
41、进一步地，所述基于配网聚合商与分布式光伏用户协同的无功电压控制优化模型，具体为：
42、光伏用户收益主要考虑参与电压调节所得收益与调节过程中所需的成本，如下所示：
43、iu,i,t＝iu,gro,i,t-ci,t
44、iu,gro,i,t＝wq,i,tδqi,t
45、其中，iu,i,t为t时刻节点i处用户的调压总收益；iu,gro,i,t为用户由于参与调压获得的补偿收益；ci,t为调压过程中的所需成本；
46、对于调压过程中的所需成本ci,t而言，根据无功调节量的大小分为下述两类：
47、1)仅无功调节，即无功调节量不超过无功调节上限，光伏有功正常出力，则仅考虑换流器容量占用的成本：
48、...
【技术保护点】
1.分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，所述电压支撑度计算公式如下：
3.根据权利要求2所述的分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，所述利用电压支撑度和光伏利用率两项指标综合表征光伏的调压与消纳性能，构建光伏分级模型，具体为：
4.根据权利要求1所述的分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，所述DSO与光伏用户之间的上下层协同优化模型具体为：上层DSO主导配电网调压，作为提供补偿电价的一方；下层光伏用户以电价为激励参与调压的辅助服务市场；
5.根据权利要求4所述的分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，所述约束条件还包括：
6.根据权利要求4所述的分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，所述基于配网聚合商与分布式光伏用户协同的无功电压控制优化模型，具体为：
7.根据权利要求4所述的分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，所述求解基于配网聚合商与分布式光伏用户协同的无功电压控制优化模型
8.分布式光伏多主体集群电压调控系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述分布式光伏多主体集群电压调控方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述分布式光伏多主体集群电压调控方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，所述电压支撑度计算公式如下：
3.根据权利要求2所述的分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，所述利用电压支撑度和光伏利用率两项指标综合表征光伏的调压与消纳性能，构建光伏分级模型，具体为：
4.根据权利要求1所述的分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，所述dso与光伏用户之间的上下层协同优化模型具体为：上层dso主导配电网调压，作为提供补偿电价的一方；下层光伏用户以电价为激励参与调压的辅助服务市场；
5.根据权利要求4所述的分布式光伏多主体集群电压调控方法，其特征在于，所述约束条件还包括：
6.根据权利要求4所述的分布式光伏多主体...
【专利技术属性】
技术研发人员：张小庆，秋泽楷，王建波，李文波，张志华，雷妤航，豆敏娜，王毅钊，范斌涛，李斌，常小强，吕锡林，邵美阳，王露缙，王俪蓉，
申请(专利权)人：国网陕西省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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