本发明专利技术公开了一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法与系统，所述方法包括：根据历史光伏出力预测值和实际值得到光伏出力预测误差分布模型，生成光伏出力典型场景集；以配电网的光伏弃用惩罚、网络损耗和储能充放电成本最小化为目标函数，构建中低压配电网集中式日前优化模型并进行求解；构建低压配电网日内滚动优化模型，包括进行中压配电网集中式滚动优化的上层模型以及进行低压配电网分布式优化的下层模型；将中压配电网运行方案与低压配电网运行方案组合，得到最终的日内阶段中低压配电网运行方案。本发明专利技术可解决高比例分布式光伏接入中低压配电网后的电压越限问题，减少光伏的弃用率，降低中低压配电网的运行成本。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网优化调度，涉及一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法与系统。
技术介绍
1、随着可再生能源的装机容量不断提高，中、低压配电网中大量接入光伏等分布式电源。随着分布式光伏渗透率的升高，光伏的随机性和波动性造成中低压配电网的电压波动更为显著。此外，在光伏发电高峰时期，大量的光伏剩余功率在馈线中形成反向潮流，抬升光伏并网点电压从而造成电压越上限问题；在夜晚光照不充足时期，光伏功率的缺失会导致配电网靠近末端的节点出现电压越下限问题。因此，含高比例分布式光伏的配电网存在着严重的电压波动和越限风险，电能质量问题需要得到改善。
2、目前，针对中低压配电网协调运行的问题，主要包括了对分布式光伏接入配电网电压控制方法、配电网经济调度等方面的研究。在现有技术所公开的配电网优化调度方法下，未能很好地考虑中、低压配电网调度时间尺度的差异。另外，未能考虑低压配电网在通信和量测方面薄弱，并且网络参数难以准确获取等问题。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种含高比例分布式光伏的中低压配电网日前—日内两阶段调度方法与系统，考虑协调调节中低压配电网中的有载调压变压器分接头的位置、补偿电容器组投切组数、光伏逆变器和储能的有功功率和无功功率，解决高比例分布式光伏接入中低压配电网，特别是通信设施和量测设施不全、准确网络参数未知的低压配电网后的电压越限问题，减少光伏的弃用率，降低了中低压配电网的运行成本。
2、本专利技术采用如下的技术方案。
3、一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，包括以下步骤：
4、步骤1：根据历史光伏出力预测值和实际值得到光伏出力预测误差分布模型，并结合光伏出力预测数据生成光伏出力典型场景集；
5、步骤2：根据光伏出力典型场景集，以配电网的光伏弃用惩罚、网络损耗和储能充放电成本最小化为目标函数并设置约束条件，构建中低压配电网集中式日前优化模型并进行求解；
6、步骤3：采用中低压配电网集中式日前优化模型的求解结果构建低压配电网日内滚动优化模型，包括进行中压配电网集中式滚动优化的上层模型以及进行低压配电网分布式优化的下层模型；
7、步骤4：根据上层模型得到中压配电网运行方案，根据下层模型得到低压配电网运行方案，并将中压配电网运行方案与低压配电网运行方案组合，得到最终的日内阶段中低压配电网运行方案。
8、优选地，步骤1中，获取历史光伏出力预测值和实际值，计算得到预测值与实际值的差值作为光伏预测误差数据集，并设置预测误差区间长度δ，绘制出光伏出力预测误差的直方图；
9、选用不同的误差分布函数对所述直方图采用极大似然估计法进行分布参数拟合，计算拟合指标，将拟合指标值最小的误差分布函数作为最终的光伏预测误差分布函数，即误差分布模型；其中拟合的指标为：
10、
11、其中，cl,hl分别表示直方图中第l个误差区间的中心值和高度；
12、n表示误差区间数量；
13、λ(·)表示误差分布函数；
14、||·||2代表欧氏空间中2-范数；
15、根据误差分布模型和未来一天的光伏出力预测数据，利用蒙特卡罗模拟法生成光伏出力场景集，并利用k-means算法对光伏出力场景集进行场景削减，得到光伏出力典型场景；
16、优选地，步骤2中，所述目标函数为：
17、
18、
19、
20、
21、其中，f1为配电网的光伏弃用惩罚、网络损耗和储能充放电成本之和；
22、ωs为光伏出力典型场景集；s为场景序号；ωs为场景s发生的概率；
23、分别表示场景s下配电网的光伏弃用惩罚、网损和储能运行成本；
24、ωpv,ωl,ωe分别为所有光伏、配电网支路以及储能的集合；
25、t为调度时间周期；δt为调度时间间隔；
26、φ为相集合；φ为相编号；β为光伏弃用惩罚系数；πt为t时刻的电价；
27、为场景s下t时刻光伏n的预测有功功率和上网有功功率；
28、为场景s下t时刻支路ij的相电流；为支路ij的相电阻；
29、为场景s下t时刻储能系统k的充电功率和放电功率。
30、优选地，步骤2中设置的约束条件包括：光伏出力约束、配电网潮流约束、储能运行约束、有载调压变压器约束、补偿电容器组约束、中低压配电网功率交换约束。
31、优选地，1)光伏出力约束为：
32、
33、
34、
35、
36、其中，为场景s下t时刻光伏n的预测有功功率和上网有功功率；
37、为场景s下t时刻光伏n无功功率最大值和实际值；
38、为光伏逆变器额定容量；为光伏的功率因数限值；
39、2)配电网潮流约束为：
40、
41、
42、
43、
44、
45、
46、
47、
48、
49、
50、
51、其中，分别为场景s下t时刻从节点k流向节点i的线路ki的传输功率；
52、ωtoi,ωfromi分别为流入节点i和从节点i流出的节点集合；
53、分别为场景s下t时刻从节点i流向节点j的线路ij的传输功率；
54、为线路ij的额定传输容量；分别为线路ij的相电阻和相电抗；
55、为场景s下t时刻节点i的总注入、发电机、光伏出力、储能放电、储能充电以及负荷的有功功率；
56、为场景s下t时刻节点i的总注入、发电机、光伏、储能、补偿电容器以及负荷的无功功率；
57、为辅助变量；
58、为场景s下t时刻线路ij的传输电流以及节点i的电压；
59、为场景s下t时刻平衡节点δ的电压；
60、vtr,vmin,vmax分别为t时刻根节点电压参考值、下限值和上限值；
61、3)储能运行约束为：
62、
63、
64、
65、
66、
67、
68、
69、
70、其中，为场景s下t时刻储能系统k的充电标志变量和放电标志变量；
71、为场景s下t时刻储能系统k的充电功率和放电功率；
72、代表场景s下t时刻储能系统k的有功功率和无功功率；
73、分别为储能系统k的额定有功功率、额定无功功率、额定视在功率和额定容量；
74、分别为场景s下t时刻、起始时刻以及t时刻储能系统k的储存电量；
75、ηc,ηd分别表示储能系统的充电效率和放电效率；
76、socmin,socmax分别表示本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
8.根据权利要求6所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：所述储能无功本地控制的控制过程为：
9.根据权利要求6所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：所述储能有功本地控制的控制过程为：
10.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
11.一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度系统，利用权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于：所述系统包括：
12.一种终端，包括处理器及存储介质；其特征在于：
13.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-10任一项所述方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的一种含高比例分布式光伏的中低压配电网调度方法，其特征在于：
8.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：田新成，杨一宁，胡泽春，姚庆华，卢泽汉，王东蕊，李红泽，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司唐山供电公司，
类型：发明
国别省市：
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