(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011174798.3(22)申请日 2020.10.28
(71)申请人 国网天津市电力公司
地址 300010 天津市河北区五经路39号 申请人 国家电网有限公司(72)发明人 杨帆 张章 李桂鑫 徐
晶 徐科
刘英英 罗涛 迟福建 胡源 王哲 孙阔 夏冬 张梁 张雪菲 崔荣靖 李娟 祁彦鹏 王世举 李广敏 郑戍洁 杨国朝 张宏艳 刘伟 赵长伟 范朕宁 (74)专利代理机构 天津才智专利商标代理有限
公司 12108
代理人 张文华
(51)Int.Cl.
H02J 3/12(2006.01)
H02J 3/50(2006.01)H02J 3/48(2006.01)
(54)发明名称
(57)摘要
本发明提供基于分布式模型预测控制的配电网动态电压控制方法，包括：建立分布式光伏 动态数学模型并将其离散化；
建立分布式储能动态数学模型并将其离散化；基于潮流计算，得出配电网络电压‑有功无功灵敏度矩阵，将配电网络模型进行分解，将其转化为弱耦合子系统模型，并求解子系统模型拓扑参数；将分布式光伏、储能、配电网络子系统模型统一整理为整体配电网动态电压控制模型；考虑分布式储能的荷电状态、额定容量和最大有功出力限制，以及分布式光伏的最大无功出力限制；根据配电网控制模型，基于分布式模型预测控制方法，实时计算配电网动态电压控制指令；本发明能够弥补传统配电网电压控制的不足，解决大量分布式电源并网 的电压问题。
权利要求书2页 说明书9页 附图2页
CN 112383065 A 2021.02.19
C N 112383065
A
1.一种基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S1，建立工作在无功-电压下垂控制模式的分布式光伏动态数学模型并将其离散化；
步骤S2，建立工作在电流源型控制模式的分布式储能动态数学模型并将其离散化；
步骤S3，基于潮流计算，得出配电网络电压-有功无功灵敏度矩阵；
步骤S4，运用ε分解法对配电网络模型进行分解，将其转化为若干弱耦合子系统模型，并通过深度第一搜索算法，求解子系统模型拓扑参数；
步骤S5，将分布式光伏、储能、配电网络子系统模型统一整理为整体配电网动态电压控制模型；
步骤S6，考虑分布式储能的荷电状态、额定容量和最大有功出力限制，以及分布式光伏的最大无功出力限制，将其表示为不等式约束形式；
步骤S7，根据配电网控制模型，基于分布式模型预测控制方法，实时计算配电网动态电压控制指令。
2.根据权利要求1所述的基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法，其特征在于，所述步骤S1中定义的数学模型包括：
分布式光伏MPPT有功出力动态模型为其中，T pv为光伏时间常数，
P PV为光伏逆变器输出有功功率，代表其微分量，P MPPT为光伏MPPT输出功率；
分布式光伏无功-电压下垂控制动态模型为其中，τ1
为滤波器常数，Q PV,in光伏逆变器输入无功功率，代表其微分量，Q o为无功功率参考指令，K d为无功-电压下垂系数，V i为并网点电压，V ref为并网点电压参考值；
分布式光伏逆变器无功出力动态模型为其中，Q i为逆变器输出无功功率，代表其微分量；
将模型离散化并写成状态空间方程形式：x PV(k+1)＝A PV x PV(k)+B PV u PV(k)+B dPV d PV(k)，其中，x PV，d PV，u PV为分布式光伏的状态、扰动和控制向量，A PV，B PV，B dPV为分布式光伏系统矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法，其特征在于，所述步骤S2中的分布式储能动态数学模型包括：
分布式储能有功出力动态模型为：其中，τ2p为储能有功滤波
器常数，P PI为PI控制器输入有功功率，为P PI微分量，P BESS为储能变流器输出实际有功功
率，P BESSref为储能有功功率参考指令；其中，k p、k i为PI控制器参数，
P BESS，in为储能变流器输入有功指令，代表其微分量，P PI为PI控制器输入有功功率，
代表其微分量；其中，T BESS为储能变流器时间常数，为储能变流器输出实际有功功率的微分量。
分布式储能无功出力动态模型为：其中，τ2p为储能无功滤
波器常数，Q PI为PI控制器输入无功功率，为PI控制器输入无功功率的微分量，Q BESS为储
能变流器输出实际无功功率，Q BESSref为储能无功功率参考指令；其中，k p、k i为PI控制器参数，Q BESS，in为储能变流器输入无功指令，代表其微分量，Q PI为PI控制器输入无功功率，代表其微分量；其中，T BESS为储能变流器时间常数，为储能变流器输出实际无功功率的微分量；
储能荷电状态模型：其中，SOC(k)、SOC(k+1)为采样时
刻k、k+1时刻的储能SOC值，P BESS(k)为采样时刻k的储能实际输出有功功率，T s为采样时间，E ma
x为储能最大容量；
将分布式储能动态数学模型离散化并写成状态空间方程形式：x ES(k+1)＝A ES x ES(k)+
B ES u ES(k)，其中x ES，u ES为分布式储能状态和控制向量，A ES，B ES为分布式储能系统矩阵。
4.根据权利要求1所述的基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法，其特征在于，所述步骤S3包括：通过配电网的潮流计算得到整体的雅克比矩阵，将其取逆矩阵则可到电压的幅值和相角关于有功无功的灵敏度方程，形成配电网络模型。
5.根据权利要求1所述的基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法，其特征在于，所述步骤S4包括：将整体配电网中反应电压幅值与功率灵敏度关系的矩阵元素，运用ε分解法将配电网络模型进行分解，将其转化为若干弱耦合子系统模型。
6.根据权利要求3所述的基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法，其特征在于，所
述步骤S6包括：储能有功出力约束为其中，为储能最小有功出力
值，为储能最大有功出力值；储能无功出力约束为其中，为
储能最小无功出力值，为储能最大无功出力值；储能SOC约束为SOC min≤SOC≤SOC max，
其中，SOC min为储能SOC下限，SOC max为储能SOC上限；光伏无功出力约束为
其中，为光伏最小无功出力值，为光伏最大无功出力值；节点电压偏差约束为ΔV min≤ΔV≤ΔV max，其中，ΔV min为电压偏差下限值，ΔV max为电压偏差上限值。
7.根据权利要求1所述的基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法，其特征在于，所述步骤S7具体过程为：按照动态模型描述的配电网模型，通过DMPC方法将控制问题转化为含约束的二次规划问题，在线优化求解动态电压控制指令实现控制。
一种基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法
技术领域
[0001]本发明涉及电力系统的新能源发电领域，具体涉及一种基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法。
背景技术
[0002]随着大规模分布式光伏接入配电网，虽然改善了配网侧的用能结构，提高了新能源的使用范围，但其出力具有较高的波动性和随机性，而这正是光伏接入配电网产生影响的根本原因，尤其是当分布式光伏在配电网中的接入比例达到一定程度时，分布式光伏的不可控有功出力波动对配电网的功率平衡带来了极大的影响，在线路阻感比较大的中低压配电网中，有功功率的剧烈波动会导致电压的越限、波动等问题的频繁发生。传统配电网只能通过无功调节设备，如有载变压器、静止补偿器等设备进行调压，但存在调节过程较慢、动作周期较长等缺点，大规模分布式电源并网后容易造成新的电压问题。当前分布式电源的快速随机波动特性导致相对传统电压控制的局限性被不断放大，因此研究含分布式储能配电网的动态电压控制方法意义重大，鉴于配电网的动态电压控制方法的缺乏，对于分布式光伏、储能动态特性的描述不足，大部分研究仅局限于稳态潮流模型的电压控制，而且控制方法上多采用长时间尺度的优化算法，缺乏对电压控制动态性要求的考虑，本发明提出的一种基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法，为分布式电源高比例接入的配电网提供了快速、有效的动态电压控制方法。
[0003]从传统电压控制方法来看，基于潮流计算方法得到稳态模型并基于此模型优化各控制设备的控制指令，此过程要采集系统全局的状态量，求解过程存在数据庞大、计算复杂的问题，所以为分布式电源接入电网的电压控制带来很多不便，本发明从新的解决思路出发，将不同特性分布式光伏和储能设备纳入配电网电压控制架构，将不同本地工作方式的光伏、储能建立动态模型，结合配电网电压灵敏度模型，
建立整个配电网动态模型，利用ε分解法将整体配电网进行区域划分，构建各子区域的分布式电压控制模式，在此基础上设计分布式模型预测控制的动态电压控制方法，避免了庞大的实时计算量，保证动态控制的灵活性与快速性。
发明内容
[0004]本发明涉及一种基于分布式MPC的配电网动态电压控制方法，包括：
[0005]步骤S1，定义工作在无功-电压下垂控制模式的分布式光伏动态数学模型并将其离散化；
[0006]步骤S2，建立工作在电流源型控制模式的分布式储能动态数学模型并将其离散化；
[0007]步骤S3，基于潮流计算，得出配电网络电压-有功无功灵敏度矩阵。
[0008]步骤S4，运用ε分解法将配电网络模型进行分解，将其转化为若干弱耦合子系统模型，并通过深度第一搜索算法，求解子系统模型拓扑参数；；
[0009]步骤S5，将分布式光伏、储能、配电网络子系统模型统一整理为整体配电网动态电压控制模型；
[0010]步骤S6，考虑分布式储能的荷电状态、额定容量和最大有功出力限制，以及分布式光伏的最大无功出力限制，将其表示为不等式约束形式；
[0011]步骤S7，根据配电网动态电压控制模型，基于分布式模型预测控制方法，计算实时配电网动态电压控制指令。
[0012]上述步骤1中分布式光伏动态数学模型为：
[0013]分布式光伏MPPT有功出力动态模型为其中，T pv为光伏时间常数，P PV为光伏逆变器输出有功功率，代表其微分量，P MPPT为光伏MPPT输出功率；
[0014]分布式光伏无功-电压下垂控制动态模型为其中，τ1为滤波器常数，Q PV,in光伏逆变器输入无功功率，代表其微分量，Q o为无功功率参考指令，K d为无功-电压下垂系数，V i为并网点电压，V ref为并网点电压参考值；
[0015]分布式光伏逆变器无功出力动态模型为其中，Q i为逆变器输出无功功率，代表其微分量；
[0016]将模型离散化并写成状态空间方程形式：x PV(k+1)＝A PV x PV(k)+B PV u PV(k)+B dPV d PV (k)，其中，x PV，d PV，u PV为分布式光伏的状态、扰动和控制向量，A PV，B PV，B dPV为分布式光伏系统矩阵。
[0017]上述步骤2中分布式储能动态数学模型为：
[0018]分布式储能有功出力动态模型为：其中，τ2p为储能有功滤波器常数，P PI为PI控制器输入有功功率，为P PI微分量，P BESS为储能变流器输出实际有功功率，P BESSref为储能有功功率参考指令；其中，k p、k i为PI控制器参数，P BESS，in为储能变流器输入有功指令，代表其微分量，P PI为PI控制器输入有功功率，代表其微分量；其中，T BESS为储能变流器时间常数，为储能变流器输出实际有功功率的微分量。
[0019]分布式储能无功出力动态模型为：其中，τ2p为储能无功滤波器常数，Q PI为PI控制器输入无功功率，为PI控制器输入无功功率的微分量，Q BESS 为储能变流器输出实际无功功率，Q BESSref为储能无功功率参考指令；
其中，k p、k i为PI控制器参数，Q BESS，in为储能变流器输入无功指令，代表其微分量，Q PI 为PI控制器输入无功功率，代表其微分量；其中，T BESS为储能变流器时间常数，为储能变流器输出实际无功功率的微分量；
[0020]储能荷电状态模型：其中，SOC(k)、SOC(k+1)为采
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议