[發(fā)明專利]低壓配電網(wǎng)三相不平衡度優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110753072.3 | 申請(qǐng)日: | 2021-07-02 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN113315150B | 公開(kāi)(公告)日: | 2022-05-17 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 馮浩洋;楊雨瑤;潘峰;劉日榮;吳敏;何新輝;潘建霖 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司;廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司計(jì)量中心 |
| 主分類號(hào): | H02J3/26 | 分類號(hào): | H02J3/26;H02J3/46;H02J3/32;H02J3/00 |
| 代理公司: | 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202 | 代理人: | 陳旭紅;鐘文瀚 |
| 地址: | 510000 廣東*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 低壓 配電網(wǎng) 三相 不平衡 優(yōu)化 方法 系統(tǒng) 設(shè)備 介質(zhì) | ||
1.一種低壓配電網(wǎng)三相不平衡度優(yōu)化方法,其特征在于,包括:
獲取預(yù)設(shè)時(shí)間的單相光伏預(yù)測(cè)出力數(shù)據(jù)及負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),使用三相四線潮流模型對(duì)低壓配電網(wǎng)建模,得到初始模型;
構(gòu)建所述初始模型的低壓配電網(wǎng)三相不平衡度優(yōu)化控制模型,包括:
構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)fA:
式中,F(xiàn)d為低壓配電網(wǎng)三相不平衡度指標(biāo),PPV_pre,t和PPV,t分別為t時(shí)刻光伏出力的預(yù)測(cè)值和調(diào)度值,且PPV_pre,t*=[PPV_predn,t,PPV_preup,t],PPV_predn,t、PPV_preup,t分別為t時(shí)刻光伏預(yù)測(cè)出力的最小值、最大值,為棄光罰項(xiàng);
其中,F(xiàn)d的計(jì)算公式為:
式中,下標(biāo)m為母線編號(hào),母線m的三相不平衡度UvuF,m的計(jì)算式為:
式中,Vneg和Vpos分別指負(fù)序電壓和正序電壓;Va、Vb和Vc分別為a、b、c三相電壓;參數(shù)α=1∠120°;
確定所述目標(biāo)函數(shù)的約束條件;
根據(jù)所述優(yōu)化控制模型,進(jìn)行區(qū)間約束確定化處理及邏輯變量連續(xù)化處理,生成目標(biāo)模型;
求解所述目標(biāo)模型,生成最優(yōu)解;利用所述最優(yōu)解控制單相光伏選相并網(wǎng)、光伏逆變器無(wú)功出力以及儲(chǔ)能的充放電功率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的低壓配電網(wǎng)三相不平衡度優(yōu)化方法,其特征在于,所述約束條件包括:光伏調(diào)度出力約束、光伏選相并網(wǎng)約束、光伏逆變器無(wú)功出力約束、儲(chǔ)能運(yùn)行狀態(tài)約束、儲(chǔ)能充放電功率及容量約束、網(wǎng)絡(luò)潮流約束、電流與電壓約束及三相不平衡約束。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的低壓配電網(wǎng)三相不平衡度優(yōu)化方法,其特征在于,所述區(qū)間約束確定化處理為:
將PPV_pre,t*=[PPV_predn,t,PPV_preup,t]轉(zhuǎn)化實(shí)數(shù)表達(dá)式:
式中,ξ為置信水平,用于表征區(qū)間約束的滿意程度,ξ的取值范圍為[0,1]。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的低壓配電網(wǎng)三相不平衡度優(yōu)化方法,其特征在于,所述邏輯變量連續(xù)化處理為:
將邏輯變量的取值范圍擴(kuò)充為連續(xù)實(shí)數(shù)范圍[0,1]
式中,δt為儲(chǔ)能充放電的邏輯變量,為光伏選相并網(wǎng)約束的邏輯變量。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的低壓配電網(wǎng)三相不平衡度優(yōu)化方法,其特征在于,利用SNOPT求解器求解所述目標(biāo)模型,生成最優(yōu)解。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的低壓配電網(wǎng)三相不平衡度優(yōu)化方法,其特征在于,利用GAMS軟件生成所述目標(biāo)模型。
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