[發明專利]含風力/光伏發電配電網日前無功調度的生成裝置及方法在審
| 申請號: | 201410821109.1 | 申請日: | 2014-12-25 |
| 公開(公告)號: | CN104600713A | 公開(公告)日: | 2015-05-06 |
| 發明(設計)人: | 張科;廖榮濤;鄒澄澄;余錚;徐煥;查志勇;王逸兮;朱小軍 | 申請(專利權)人: | 國家電網公司;國網湖北省電力公司信息通信公司;北京中恒博瑞數字電力科技有限公司 |
| 主分類號: | H02J3/18 | 分類號: | H02J3/18;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 北京中北知識產權代理有限公司 11253 | 代理人: | 馮夢洪 |
| 地址: | 100031 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 風力 發電 配電網 日前 無功 調度 生成 裝置 方法 | ||
技術領域
本發明屬于電力系統自動化的技術領域,具體地涉及一種含風力/光伏發電配電網日前無功調度的生成裝置及方法。
背景技術
分布式電源具有取之不盡用之不竭和清潔無污染的特點,作為集中式發電的有效補充,其接入配電網已成為必然趨勢,因此基于可再生能源的分布式電源在各個省市電網公司得到大力發展、研究及示范應用。近期研究文獻表明分布式電源不僅能夠提供有功功率,也能為系統提供無功支持,參與配電網無功調度,其無功出力大小取決于有功出力值與逆變器容量。但分布式電源的出力預測較困難,通常無法在較長時間尺度上進行準確的預測,因此對其無功調度難以執行;在日前時間尺度上對分布式電源的預測精度較高,但留給調度部門優化調度的時間較短,大量的在線搜索式優化算法通常不能滿足時間上的要求。因此至今沒有實現同時滿足分布式電源預測精度和快速優化調度的配電網無功調度裝置。現有研究大多在于日前時間尺度上的無功優化,但用時較長,對于復雜的實際線路不適用。
因此,為進一步加強對分布式電源的利用,更合理的協調調度配電網各類型無功電源,快速并最大限度的提升電網指標和經濟性指標,需要提出一種含風力/光伏發電配電網日前無功調度的生成裝置及方法。
發明內容
本發明的技術解決問題是:克服現有技術的不足,提供含風力/光伏發電配電網日前無功調度的生成裝置,其不僅節省了計算時間,而且保證了調度方案的最優性。
本發明的技術解決方案是:這種含風力/光伏發電配電網日前無功調度的生成裝置,該裝置包括:
場景優化調度庫離線形成模塊,用于對風力/光伏發電歷史數據進行聚類并組合形成場景集,計算每一個場景的調度方案形成優化場景庫;
次日狀態模式匹配模塊,用于根據預測的次日24小時狀態進行模式匹配,形成次日調度方案解集;
電容器投切方案修正模塊,用于修正次日24小時電容器投切方案;
多屬性決策模塊,用于得到最優方案和次優方案供調度人員參考。
還提供了一種含風力/光伏發電配電網日前無功調度的生成方法,該方法包括以下步驟:
(1)對采集的風速、光照強度和負荷歷史數據進行聚類;
(2)將聚類好的風速、光照強度和負荷大小歷史數據進行組合形成場景集;
(3)建立分布式電源無功出力模型;
(4)針對場景集里的每個場景情況,采用帶精英保留策略的遺傳算法優化無功調度方案;
(5)將求得最優調度方案與運行場景合并形成場景優化調度庫;
(6)預測次日24小時風力、光伏出力和負荷大小;
(7)采用距離相似度計算方法找出與預測情況相似的幾組場景及其對應的優化調度方案,形成次日調度方案解集;
(8)將解集中的電容器24小時投切容量進行模糊聚類;修正步驟(7)中的調度方案;
(9)對于步驟(8)中得到的每一個可行解,提出多屬性決策指標,利用層次分析法確定各指標權重,最終計算目標函數;
(10)通過排序得出最優解和次優解。
本發明通過運用模糊聚類技術離線形成場景優化調度庫,采用距離相似度計算方法運行模式匹配,從調度庫中找到與實際情況最相近的多種場景,利用多屬性決策找到最優調度方案,從而不僅節省了計算時間,并且保證了調度方案的最優性。
附圖說明
圖1是本發明的總體框圖;
圖2是本發明所述的方法的流程圖。
具體實施方式
如圖1所示,這種含風力/光伏發電配電網日前無功調度的生成裝置,該裝置包括:
場景優化調度庫離線形成模塊,用于對風力/光伏發電歷史數據進行聚類并組合形成場景集,計算每一個場景的調度方案形成優化場景庫;
次日狀態模式匹配模塊,用于根據預測的次日24小時狀態進行模式匹配,形成次日調度方案解集;
電容器投切方案修正模塊,用于修正次日24小時電容器投切方案;
多屬性決策模塊,用于得到最優方案和次優方案供調度人員參考。
優選地,所述場景優化調度庫離線形成模塊還包括:
分別采集風速、光照強度和負荷的大量歷史數據,并考慮負荷增長;采用聚類分析技術,分別對風速、光照強度和負荷大小歷史數據計算最佳模糊分類矩陣和聚類中心;把完成聚類的風速、光照強度和負荷大小進行組合,建立全面的運行場景集;對所建立的每一個運行場景集,求解最優調度方案;將運行場景與相應的最優調度方案合并,形成場景優化調度庫。
優選地,所述次日狀態模式匹配模塊還包括:
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