【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网领域，具体涉及一种考虑价格型需求响应与逆变器下垂参数优化的微网电压控制方法。
技术介绍
1、随着分布式光伏在微网中的广泛接入，其出力曲线特征和微网负荷需求的不匹配日益凸显，对微网的消纳能力形成了严重挑战。此外，分布式光伏出力具有随机性和间歇性，将不可避免地造成配电网电压和潮流的随机波动，影响系统的安全稳定运行。传统的应对方法是对基础设施进行改造升级，并在超过运行约束的情况下对光伏多余发电量进行削减，但此类方法往往投资额大且投入产出比不高，经济效益较差。
2、针对上述问题，采用电压/无功控制(vvc)来降低网损并调节节点电压是一种经济有效的措施。然而，传统的机械vvc资源(如变压器有载分接开关和电容器组等设备)存在运行不连续、安装数量有限以及不能及时响应电压波动的问题，严重影响着微网调节的有效性。目前，随着分布式光伏发电的普及，光伏逆变器具有快速连续的无功调节功能，是一种有效的vvc调节手段。考虑到光伏逆变器容量一般存在一定的超限设计，可以在其输出额定有功功率期间产生额外的无功功率参与调节。目前，ieee标准1547工作组已制定相关标准为光伏逆变器在vvc上的策略提供建议。
3、一般说来，vvc方法可分为中央控制和本地控制两种方式。中央控制通过网络参数、光伏发电预测和负荷需求等全局信息，对vvc资源的运行决策进行优化控制；本地控制则根据vvc设备内置控制策略对本地测量值(如节点电压)做出响应。近年来，如何在实现中央vvc决策的同时优化本地下垂曲线参数，以实现中央和本地vvc的协同控制已成
4、此外，有功功率对微网中的电压分布也存在着较大影响。价格型的需求响应(pbdr)是一种典型的需求响应，旨在通过设置不同阶梯电价鼓励用户调整平移他们的电力负荷，可以在不显著增加系统运行成本的情况下有效地实现负荷均衡及削峰填谷。然而，现有的pbdr相关工作大多着眼于运行成本，并没有考虑与电网电压控制之间的联动。此外，为让用户有足够的时间做出反应，pbdr价格通常需要提前一天计划发布，而逆变器无功功率输出则以较短调度周期进行优化调节。由于prdr和逆变器的调节时间尺度不同，有必要根据它们的不同特点，研究一种新的多阶段分层协调调度框架，以实现pbdr和电压控制的协调调度。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术提出一种考虑价格型需求响应与逆变器下垂参数优化的微网电压控制方法，对逆变器线性下垂控制函数的参数进行充分地建模，为微网运行提供一个多阶段的层次化框架来协调pbdr和逆变器的电压控制。
2、技术方案：为了实现上述专利技术目的，本专利技术提出的一种考虑价格型需求响应与逆变器下垂参数优化的微网电压控制方法，包括以下步骤：
3、步骤1：建立考虑价格型需求响应pbdr的日前微网电压控制模型，并采用一种基于多场景的随机优化方法求解，获得第二天微网内部每小时电价以及响应更新后的微网负荷预测曲线；
4、步骤2：基于每小时电价以及更新后的微网负荷曲线，建立考虑光伏逆变器无功-电压q-v下垂参数动态优化的日内微网分层协调模型；
5、步骤3：针对日内微网分层协调模型中的非线性约束，将其转换为线性问题并利用基于凸凹过程的快速求解算法，获得逆变器每个调度时段的无功输出基准点和q-v下垂曲线，并下发给光伏逆变器；
6、步骤4：光伏逆变器基于本地实时电压量测信息以及优化的q-v下垂曲线，实时调整无功功率输出。
7、进一步地，所述步骤1中，考虑价格型需求响应的日前微网电压控制模型的建立步骤包括：
8、(1.1)构建基于电价的需求响应模型，电价pr与负荷需求pld之间的关系表示为：
9、pld＝c·prε (24)
10、其中c是一个系数，ε是负荷需求的价格弹性系数；
11、(1.2)基于等式(1)设计多个阶梯电价，构建pbdr负荷的有功和无功功率模型：
12、
13、
14、其中分别为实施pbdr阶梯电价后微网负荷的有功和无功功率；分别为未实施pbdr阶梯电价前的微网负荷的有功和无功功率，并包含了其不确定性；αl,t为pbdr阶梯电价的二进制决策变量；ll为在电价水平l时的需求响应率；l为电价水平集合；t在日前阶段代表每小时的时间索引；
15、(1.3)给出实施pbdr的约束条件：
16、
17、
18、
19、
20、其中τ是电价时间段；prl,t为pbdr的不同电价水平，pr0为不实施pbdr前的原电价；i为微电网节点集合；t为时间索引集合。
21、(1.4)以最小化微网的网损和节点电压偏差为目标，建立考虑电价型需求响应的日前微网电压控制模型：
22、
23、s.t.(2)-(7)
24、
25、
26、
27、
28、
29、
30、
31、
32、其中ω为加权因数，为支路ij的有功损耗，vtdev为节点平均电压偏差，为逆变器在节点i时段t产生的最大无功功率，为光伏在节点i时段t考虑不确定性的有功发电量，为逆变器在节点i时段t的无功功率输出，pij,t、qij,t分别为在时段t通过支路ij的有功和无功功率，phi,t、qhi,t分别为在时段t通过支路hi上的有功和无功功率，为支路ij的最大容量，h(i)为节点i的父节点集合，j(i)为节点i的子节点集合，n为节点总数，vi,t、vj,t分别为节点i、j的电压，v0为根节点的参考电压，ri,j、xi,j分别为支路ij之间的电阻和电抗，vmin、vmax分别为节点限定电压最小值和最大值；
33、(1.5)对约束条件进行线性化，将考虑电价需求响应的日前微网电压控制模型(2)-(16)组成一个混合整数二次规划问题，决策变量为αl,t和不确定性变量包括光伏发电出力和微网负荷
34、进一步地，对约束条件进行线性化包括：
35、针对公式(13)中的绝对值，通过引入松弛变量c，将绝对值表达式|a-b|线性化，其重新表示为c≥a-b和c≥b-a，并且目标函数将最小化c；
36、对公式(16)中的二次不等式用多边形内近似法线性化，由有功功率和无功功率形成的可行域被一个正多边形近似。
37、进一步地，所述步骤1中，基于多场景的随机优化求解方法具体为：
38、针对光伏发电出力和负荷的不确定性，采用样本平均近似法表示所生成场景的概率，构建日前微网电压控制随机模型：
39、
40、
41、...
【技术保护点】
1.一种考虑价格型需求响应与逆变器下垂参数优化的微网电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，考虑价格型需求响应的日前微网电压控制模型的建立步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对约束条件进行线性化包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，基于多场景的随机优化求解方法具体为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，考虑光伏逆变器无功-电压Q-V下垂参数动态优化的日内微网分层协调模型的具体构建步骤为：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤3中，对问题的转换包括：：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤3中，基于凸凹过程CCP的快速求解算法的具体处理步骤为：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，终止标准C1和C2如下：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，更新惩罚因子πk的更新方式如下：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在
...【技术特征摘要】
1.一种考虑价格型需求响应与逆变器下垂参数优化的微网电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，考虑价格型需求响应的日前微网电压控制模型的建立步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对约束条件进行线性化包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，基于多场景的随机优化求解方法具体为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，考虑光伏逆变器无功-电压q-v下垂参数动态优化的日内微网分层协调模型的具体构建步...
【专利技术属性】
技术研发人员：王博，陈星莺，余昆，杨晓岚，沈俊，华昊辰，甘磊，梅飞，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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