计及多光储一体机的配电网电压优化控制策略

摘要

大规模分布式光伏接入配电网易造成并网点电压越限，威胁配电网安全稳定运行。面向计及多光储一体机的配电网提出一种集中式优化与分布式实时控制相结合的电压优化控制策略。首先建立配电网集中式滚动优化模型，制定各光储下个时段的电压和功率参考；然后提出基于电压灵敏系数的分布式电压实时控制方法，制定就地无功下垂曲线、分布式无功电压支撑和就地有功功率控制逻辑；最后通过IEEE 33节点算例验证所提控制策略的可行性和有效性。所提电压控制策略能够有效解决电压越限问题，并具备源荷功率随机波动下的自适应调压能力。

01 配电网电压优化控制架构

为发挥不同控制架构的优势，本文所提配电网电压优化控制策略包含集中式滚动优化和分布式电压实时控制2个阶段，利用两者在不同时间尺度上的配合，实现多光储一体机并网节点的电压优化控制和快速电压越限治理。计及多光储一体机的配电网电压优化控制架构如图1所示。

图1配电网电压优化控制架构

Fig.1Voltage optimal control architecture for distribution networks

其中，集中式电压滚动优化方法基于日内光伏发电功率和负荷用电功率的预测数据以及储能单元的荷电状态，每小时滚动求解一次集中优化模型，获得所有光储一体机和网络馈线开关当前时刻至24:00的各时段优化控制指令。

考虑到光伏发电功率和负荷用电功率随机波动可能造成的电压波动和越限问题，分布式电压实时控制采用秒级时间尺度的控制周期，基于光储并网点电压水平和集中式滚动优化控制指令，在线调整光储一体机的无功补偿功率和有功发电功率。根据并网点电压越限程度，分布式电压实时控制依次执行就地无功电压下垂控制、分布式无功电压支撑和就地有功功率削减控制3个阶段。在每个控制周期，各光储一体机基于并网点电压进行就地无功电压下垂控制，若电压正常，则结束本周期电压实时控制；若电压越限，则转入分布式无功电压支撑阶段。若分布式无功电压支撑控制能解决光储并网点电压越限，则结束本周期电压实时控制；若电压依旧越限，则转入就地有功功率削减控制阶段，直至电压恢复正常。

02 集中式电压滚动优化方法

集中式电压滚动优化每小时执行一次，对光储一体机当前时刻至24:00的有功和无功输出功率进行优化计算。集中式电压滚动优化以日内网络损耗成本、联络线开关动作成本和光储一体机发电损失成本之和最小为目标。集中式滚动优化的目标函数为

03 分布式电压实时控制方法

分布式电压实时控制在集中式滚动优化控制指令基础上，通过实时监测光储并网点电压水平，在线调整光储一体机的无功补偿功率和有功发电功率，实现源荷功率随机性波动下的电压快速治理。所提分布式电压实时控制方法包含就地无功电压下垂控制、分布式无功电压支撑和就地有功功率削减3个阶段。

3.1 就地无功电压下垂控制

根据DistFlow支路潮流等式的电压方程，节点j与平衡节点0之间的电压方程可近似表达为式（13），因此节点j的电压变化量与其供电路径上有功和无功传输功率变化量的关系如式（14）所示。

图2光储就地无功电压下垂曲线

Fig.2Local reactive voltage sag curve of PV-ES machine

3.2 分布式无功电压支撑

面对光伏发电功率激增或负荷用电功率突降等特殊场景，受光储逆变器无功容量限制，个别光储并网节点的就地无功电压下垂控制可能无法解决本地的电压越上限问题。此时，电压实时控制转入分布式无功电压支撑阶段。

在分布式无功电压支撑阶段，各光储并网节点间利用分布式通信掌握峰值电压所在位置及电压幅值，然后通过本地计算协助峰值电压节点进行无功功率补偿，直至其电压恢复到正常范围内。

04 算例分析

4.1 算例设置

本文选取图3所示的IEEE 33节点配电系统算例对所提电压优化控制策略进行仿真验证。该系统的基准电压和基准容量分别为V_Base=12.66 kV，S_Base=10 MV·A。系统电压安全运行上下限分别设定为1.07 p.u.和0.93 p.u.。系统包含33个节点和7个馈线开关S₁~S7，图3中节点0为平衡节点，设定馈线开关的初始状态为S₁、S₄和S₆闭合而其他开关断开。光储一体机并网点包括节点4、9、15、19、23、26和31，如图3所示。

图3IEEE 33节点配电系统网络拓扑

Fig.3Network topology of IEEE 33-node system

本文设定各光储一体机的储能单元容量为光伏单元容量的10%。除节点15和31的光伏单元容量为0.9 MV·A之外，其他节点的光伏单元容量均为0.8 MV·A，其储能单元容量对应为0.09 MW·h和0.08 MW·h，最大充放电功率分别为0.045 MW和0.04 MW。设定储能单元初始时刻的剩余能量为其容量的30%，剩余能量上下限分别设定为其容量的80%和20%。系统内负荷总用电功率和光伏单元总发电功率24 h的预测数据参见文献[22]。

4.2 集中式滚动优化结果

在不采用任何优化控制手段的情况下，系统所有节点一天24 h的电压分布曲线如图4所示，部分光储并网节点在正午时段存在过电压问题。无控制时的系统峰值电压出现在时段13:00—14:00的节点15，电压幅值为1.080 p.u.，此时所有节点电压越上限率为75%。系统全天24 h的总网络有功损耗为1.125 MW·h。

图4无控制时各节点24 h电压分布曲线

Fig.424-hour voltage distribution curves of all nodes without control

当采用所提集中式滚动优化方法对馈线开关和光储一体机进行联合优化控制时，最佳网络拓扑为馈线开关S₁、S₅和S₆闭合而其他开关断开，系统所有节点24 h的电压分布曲线如图5所示。系统峰值电压出现在时段12:00—13:00的节点15，电压幅值为1.070 p.u.，全天24 h的系统总网络有功损耗为1.917 MW·h。相较于无控制时，集中式滚动优化方法下的网络有功损耗增大了70%，这主要是因为光储一体机为消除并网点电压越限问题进行了大幅无功功率补偿。

图5集中优化下各节点24 h电压分布曲线

Fig.524-hour voltage distribution curves of all nodes under centralized optimization

在集中式滚动优化方法下，各光储一体机的光伏单元全天24 h的有功功率缩减量均为零，节点4和节点19的储能单元全天充放电功率均为0，其他储能单元的剩余能量变化曲线分别如图6所示。集中式滚动优化方法能够有效解决时段12:00—13:00光伏高发电功率造成的电压越上限问题。

图6集中优化下储能单元的剩余能量变化曲线

Fig.6Energy change curves of all energy storage units under centralized optimization

4.3 分布式电压实时控制结果

若各时段的光伏发电功率和负荷用电功率同预测数据保持一致，则集中式滚动优化能够有效解决系统电压越限问题，并保证系统经济优化运行。然而在实际运行过程中，光伏和负荷功率会随机波动，将造成集中式滚动优化指令的控制效果偏离预期的目标。本文选定时段12:00—13:00，假定光伏和负荷功率在其预测值±5%的范围内随机波动。若仍采用12:00集中式滚动优化的光储优化控制指令，则系统峰值电压幅值高达1.0836 p.u.。因此有必要开展分布式电压实时控制，在线调节光储并网点电压幅值。

以时刻12:03为例，若只采用集中式滚动优化的控制指令，系统峰谷值电压分别为1.0648 p.u.和1.0524 p.u.，网络有功损耗功率为0.103 MW。而当各光储进行就地无功电压下垂控制后，12:03的系统峰谷值电压分别调整为1.0685 p.u.和1.0548 p.u.，网络有功损耗功率降为0.088 MW。仿真结果表明，当光伏单元发电功率减小时，所提就地无功电压下垂控制有助于降低光储无功补偿量，进而降低网络有功损耗，体现了其对源荷功率变化的适应性。

在时段12:00—13:00，就地无功电压下垂控制前后系统的峰谷值电压如图7所示。由图7可知，光储的就地无功电压下垂控制能够有效降低峰值电压的越上限量，但无法完全消除源荷功率随机波动下的电压越限量。以时刻12:39为例，就地下垂控制可使系统峰值电压由控制前的1.0821 p.u.降为1.0773 p.u.，但由于电压越限节点的光储一体机无功容量已达上限，无法进一步调节其电压至正常运行范围之内。

图7就地下垂控制前后时段12:00—13:00电压峰谷值

Fig.7Peak and valley voltage of system during 12 to 13 o’clock before and after local droop control

当就地无功电压下垂控制无法解决电压越限问题时，电压实时控制转入分布式无功电压支撑，甚至就地有功缩减阶段。图8展示了时段12:00—13:00所有光储无功总补偿量的变化过程。结合两图可以看出，在系统电压超过安全运行上限时，分布式无功电压支撑控制通过增大各光储一体机的无功补偿功率来协助峰值电压节点进行调压。针对时刻12:39案例，分布式无功电压支撑控制可进一步降低系统峰值电压为1.0705 p.u.。对于电阻与电抗之比较大的配电网，光储系统的无功功率补偿并不总能完全消除并网点电压越限问题，还需借助光储一体机的有功功率控制。

图8时段12:00—13:00分布式电压支撑前后光储无功补偿

Fig.8Reactive power compensation during 12 to 13 o’clock before and after distributed voltage support

针对所有光储无功容量均达限值仍无法解决的电压越限问题，电压越限节点将通过本地光储有功功率缩减调节电压。在时刻12:39，节点15的光储进一步缩减光伏单元有功功率9.15 kW，使得该时刻本节点电压在安全运行范围内。在时段12:00—13:00，分布式无功电压支撑和就地有功缩减控制后，系统的峰谷值电压如图9所示。

图9时段12:00—13:00无功支撑和有功缩减后电压峰谷值

Fig.9Peak and valley voltage during 12 to 13 o’clock after reactive power support and active power reduction

对比图7和图9可知，光储一体机的分布式电压实时控制通过就地无功电压下垂控制的在线无功调节与分布式无功电压支撑、就地有功缩减的触发式后备动作，能够有效解决源荷功率随机波动下的电压越限问题，具备源荷功率随机波动的自适应性。根据并网点电压越限程度的不同，分布式电压实时控制有时仅需执行就地无功电压下垂控制过程，而有时则需同时执行3个阶段的控制逻辑，但其有效性并不仅限于本算例，可推广至其他实际配电网。

05 结论

针对分布式电源接入配电网造成的电压越限问题，本文提出一种集中式优化与分布式控制相结合的配电网多光储一体机电压优化控制策略，利用小时级集中式滚动优化和分布式电压实时控制的协同配合，共同实现系统经济优化运行和源荷功率波动下的电压越限快速治理。IEEE 33节点算例的仿真结果表明：所提集中式滚动优化能够有效解决正午时段光伏高发电功率造成的电压越上限问题，但在光伏和负荷实时功率随机波动时，集中式滚动优化的控制指令无法100%保证系统所有节点的电压均在安全运行范围内；基于电压灵敏度的分布式电压实时控制依据就地无功电压下垂曲线在线调节本地光储无功功率，配合分布式无功电压支撑、就地有功缩减的触发式后备动作，能够有效解决源荷功率随机波动下的电压越限问题，证明了所提电压控制策略对于源荷功率波动的自适应性。