[發明專利]計及高密度分布式電源隨機出力的配電網優化調度方法

有效

• 申請號: 202010525322.3
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111900715B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 李靜;李艷君;肖鐸;杜鵬英
• 申請（專利權）人: 浙大城市學院
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;H02J3/38;H02J3/46;H02J3/06;H02J3/32
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 劉靜

1.一種計及高密度分布式電源隨機出力的配電網優化調度方法，其特征在于，該方法具體步驟如下：

S1：利用Karhunen-Loeve展開表示法建立模擬分布式電源出力隨機時序特性的低階近似模型；

所述模擬分布式電源出力隨機時序特性包括以下的步驟：

S1.1：由于風力、太陽能光伏電源出力的隨機波動性，在任一時刻t配電網分布式電源接入節點的注入功率可視作是隨機變量，該隨機變量在時間維度上的擴充構成了隨機過程；則在t時刻配電網節點i處的注入功率描述為：

式中，和表示t時刻安裝在節點i處注入的有功和無功出力預測值；表示節點發電機集合，WT為節點注入的風機出力，PV為節點注入的光伏出力，B為節點的電池出力；和表示t時刻節點i處有功和無功負荷預測值；表示隨機變量；和表示t時刻節點i處的有功和無功預測誤差，假設該誤差在任意時刻t的隨機特性都滿足正態分布，則預測誤差屬于高斯隨機過程；

S1.2：建立隨機過程的Karhunen-Loeve展開并取前N項截斷，如下所示：

式中，N為截斷的階數，ξ_n為互不相關的隨機變量，和分別為隨機過程相關函數C_pp的特征值和特征函數，和分別為隨機過程相關函數C_qq的特征值和特征函數，滿足：

式中T為電網運行周期，t₁和t₂分別表示不同的時間坐標；高斯隨機過程的相關函數采樣如下指數形式：

式中，l_p和l_q分別表示有功和無功預測誤差隨機過程的關聯長度；

S2：以提高電能質量為目標，根據分布式電源和負荷參數，建立含潮流平衡、機會約束的配電網有功無功聯合隨機優化模型，具體如下；

S2.1：優化調度的目標為電網運行周期T內的有功網損期望值最小，即

式中，E[]表示數學期望；為電網直流潮流上的有功網損模型；I表示配電網的節點集，G_ij表示節點導納矩陣第i行j列元素的實部，和表示電網節點i和節點j在t時刻的節點電壓幅值；

S2.2：建立配電網有功無功聯合隨機優化模型的約束條件，具體步驟如下：

S2.2.1：隨機潮流約束

式中，G_ij和B_ij分別為節點導納矩陣第i行j列元素的實部和虛部；和分別表示t時刻第j節點電壓幅值和相角，由于受到節點注入功率隨機參數的影響，節點電壓和幅值也是隨機變量；潮流約束中的隨機輸入參數和如公式(3)～(4)所示；

S2.2.2：蓄電池充放電功率及容量約束

式中，表示t時刻安裝在i節點處蓄電池所存儲的電量，Δt表示t-1到t時刻的時間跨度，ρ_b表示電池的充放電效率，和分別表示安裝在i節點處蓄電池充放電功率的下限和上限，其中表示蓄電池最大放電功率，表示蓄電池最大充電功率，和分別表示安裝在i節點處蓄電池存儲電量的下限和上限，表示蓄電池并網變流器在t時刻提供的無功功率，表示節點i處蓄電池連接變流器的容量；

S2.2.3分布式電源有功和無功出力約束

式中，和分別表示第i個分布式電源有功出力的上限和并網變流器的最大容量；

S2.2.4：安全機會約束

式中，pr{}表示大括號中不等式成立的概率；和分別為節點i處電壓波動的允許上下限，和分別表示支路傳輸有功功率波動的上限和下限，0.5η1表示該機會約束事件為大概率事件；

S3：基于譜分解方法對配電網有功無功聯合隨機優化問題中的隨機空間進行正交多項式逼近，并基于稀疏網格配點理論對隨機潮流空間進行抽樣，建立與隨機優化模型等價的凸近似確定性優化模型，

S3.1利用混沌多項式gPC展開逼近隨機潮流狀態變量，則步驟S2中所建配電網有功無功聯合的隨機優化調度模型中，隨機潮流狀態變量和的K階gPC逼近多項式描述為：

式中，K為多項式展開的項數，為正交多項式第k項的基函數，和為第k項基函數對應的逼近系數；正交多項式基函數滿足如下正交特性，

式中，E[]表示數學期望，為正交多項式第n項的基函數，為標準化常數，δ_nk為Kronecker算子，為隨機變量的概率密度函數；

S3.2基于譜方法建立機會約束的確定性凸近似模型，對于機會約束

根據Cantelli’s不等式可得，如下機會約束的等價形式

式中，Var[]表示隨機變量的方差；

根據S3.1，隨機變量可以由K階gPC逼近多項式逼近，根據正交多項式基函數的正交性質，可知節點電壓均值和方差可以由多項式系數來近似，

將(23)和(24)代入上述不等式(22)，可得機會約束(21)的凸等價形式：

可見，式(25)是關于gPC逼近系數的凸約束；則原有功無功聯合隨機優化問題中的機會約束(16)～(17)等價為：

S3.3：對于N維隨機輸入變量的高維隨機空間，利用Smolyak算法構造稀疏節點樣本集和相應稀疏節點的權重集在每一個樣本點上求解確定性潮流方程，獲得相應確定性潮流方程，

利用基于稀疏節點的離散Galerkin投影方法，求解k階gPC展開式(18)和(19)的系數，

式中，σ^m表示稀疏節點對應的權重；

可以獲得配電網隨機優化調度的確定性凸近似優化模型如式(8)、(11)～(15)、(18)、(19)和(26)～(30)所示；根據配電網隨機優化調度的確定性凸近似優化模型求解凸優化問題即得配電網優化調度結果。