一种考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法技术

本发明专利技术提供一种考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，该方法基于分布式光伏电源的V

【技术实现步骤摘要】
一种考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法


[0001]本专利技术涉及到配电网资源调控
，具体涉及到一种考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法。

技术介绍

[0002]随着新能源应用技术的发展，分布式光伏电源接入配电网的渗透率及装机容量逐渐上升，但由于光伏电源出力受到环境因素的影响，其具有波动性及不确定性，故不利于电网稳定运行，同时限制了光伏电源渗透率的进一步上升。
[0003]而电动汽车由于其环境友好性，也获得了迅速发展，电动汽车接入电网(vehicle to grid，V2G)可以替代储能装置改善分布式光伏电源出力的波动，缓解光伏电源渗透率受限问题，同时有利于保护环境，节约成本。同时电动汽车与光伏电源发电进行协调控制，可以提高系统稳定性，改善配电网的电能质量。但电动汽车充电时主要受到私家车车主出行意愿影响，不接受调控，其无序充电将影响配电网对负荷的消纳能力，大规模的电动汽车无序充电会导致电网峰谷差进一步加大，大量充电负荷会导致电网节点电压跌落增加，而电压跌落会导致功率损耗增加进而导致电网运行效率下降。故需研究电动汽车充放电特性，同时调控电动汽车进行有序充电，研究涉及光伏发电和电动汽车充电的配电网优化调度方法具有重大意义。

技术实现思路

[0004]鉴于现有技术的上述不足，本专利技术提供一种考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，有效解决分布式光伏电源和电动汽车资源接入配电网带来的电压波动和能源消纳问题。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，所述方法包括如下步骤：
[0006]S1、采集配电网节点信息，包括:光伏电源状态信息、电动汽车充电需求信息和配电网拓扑信息；
[0007]S2、根据所述光伏电源状态信息构建光伏电源的V
‑
Q曲线优化控制框架，引入下垂控制斜率自变量k
m,t
，计算获得光伏电源的总无功功率输出，将最小化光伏电源的总无功功率输出作为所述光伏电源的优化目标；
[0008]S3、根据所述电动汽车充电需求信息构建电动汽车优化充电框架，在保证电动汽车充电需求的前提下，利用电动汽车灵活充放电特性计算获得充电站充电功率，将最小化充电站充电功率对于配电网造成的电压偏移作为电动汽车优化充电的优化目标；
[0009]S4、对所述配电网进行潮流计算，得到所述配电网各节点的电压和功率分配情况，并利用节点信息对下一时刻的的电压进行预测，设定电压边界以保证电压在额定范围内；
[0010]S5、以所述光伏电源的总无功功率输出和所述充电站充电功率对配电网造成的电压偏移最小为优化目标，根据所述配电网拓扑信息设定配电网安全运行约束作为约束条
件，建立优化控制模型；
[0011]S6、采用广义Benders分解算法求解所述优化控制模型，得到配电网分布式资源控制结果；
[0012]S7、将所述配电网分布式资源控制结果发送到所述配电网的各光伏电源和充电站，所述配电网的各光伏电源和充电站依照结果运行后，进入下一个执行周期，循环执行所述步骤S1
‑
S6，输出经过循环优化的配电网分布式资源控制方案。
[0013]作为优选的，所述步骤S2具体包括：
[0014]根据所述光伏电源状态信息构建光伏电源的V
‑
Q曲线优化控制框架，为光伏电源的V
‑
Q曲线斜率分配初始值ε
m
；
[0015]引入下垂控制斜率自变量k
m,t
，通过改变所述V
‑
Q曲线斜率来设置所述光伏电源的无功功率输出，计算获得所述光伏电源的无功功率输出和有功功率输出
[0016]根据所述光伏电源的无功功率输出计算光伏电源的总无功功率输出，将最小化光伏电源的总无功功率输出作为所述光伏电源的优化目标，得到所述光伏电源优化目标函数：
[0017][0018]上式中，Q
t
是光伏电源的总无功功率输出，表示第m个光伏电源在t时刻的无功功率输出，k
m,t
是决策变量，表示第m个光伏电源在t时刻的下垂斜率。
[0019]作为优选的，所述步骤S3具体包括：
[0020]根据所述电动汽车充电需求信息构建电动汽车优化充电框架，为电动汽车的充电时间分配初始值
[0021]根据充电站容量限制和不同用户的充电需求计算车辆充电功率P
g,t
和车辆充电状态a
g,t
；
[0022]利用电动汽车灵活充放电特性对配电网电压稳定进行支撑，将最小化充电站充电功率对于配电网造成的电压偏移作为电动汽车优化充电的优化目标，得到电动汽车优化充电优化目标函数：
[0023][0024]上式中，V
i,t
为第i个充电站节点在t时刻的电压，V
ref
为充电站节点的额定电压，a
g,t
和P
g,t
是决策变量，其中P
g,t
表示第g辆电动汽车在t时刻的充电功率，a
g,t
是二进制变量，代表每辆电动汽车的连接状态，即：
[0025][0026]上式中，Ω
E
(n)为分配给充电站n进行充电的电动汽车集合。
[0027]作为优选的，所述步骤S4中对所述配电网进行潮流计算采用牛顿
‑
拉夫逊法。
[0028]作为优选的，所述步骤S5中的优化控制模型的优化目标函数为：
[0029][0030]上式中，CPV为光伏电源优化目标函数，CEV为电动汽车优化充电优化目标函数，w1、w2为各优化目标函数的权重系数，k
m,t
和P
g,t
为决策变量。
[0031]作为优选的，所述步骤S5中优化控制模型的约束条件包括：配电网节点功率平衡约束，发电机有功功率界限约束，发电机无功功率界限约束，母线电压幅值边界约束，线路潮流约束，光伏电源无功功率输出约束，光伏电源有功功率输出约束，下垂系数约束，充电站节点充电功率约束，充电站容量限制约束，充电站功率限制约束，用户充电需求约束。
[0032]作为优选的，所述配电网节点功率平衡约束条件为：
[0033][0034]上式中，t表示时间，r
ij
和x
ij
分别表示线路L
ij
的阻抗和电抗，I
ij,t
表示线路L
ij
上的电流，P
ij,t
和Q
ij,t
分别表示线路L
ij
上的有功功率和无功功率，和表示母线j处发电机的有功功率和无功功率，和分别表示母线j处的有功功率负荷和无功功率负荷，Ω
L
表示线路集合，V
i,t
表示节点i的电压，V
j,t
表示母线j的电压；
[0035]所述发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、采集配电网节点信息，包括:光伏电源状态信息、电动汽车充电需求信息和配电网拓扑信息；S2、根据所述光伏电源状态信息构建光伏电源的V
‑
Q曲线优化控制框架，引入下垂控制斜率自变量k
m,t
，计算获得光伏电源的总无功功率输出，将最小化光伏电源的总无功功率输出作为所述光伏电源的优化目标；S3、根据所述电动汽车充电需求信息构建电动汽车优化充电框架，在保证电动汽车充电需求的前提下，利用电动汽车灵活充放电特性计算获得充电站充电功率，将最小化充电站充电功率对于配电网造成的电压偏移作为电动汽车优化充电的优化目标；S4、对所述配电网进行潮流计算，得到所述配电网各节点的电压和功率分配情况，并利用节点信息对下一时刻的的电压进行预测，设定电压边界以保证电压在额定范围内；S5、以所述光伏电源的总无功功率输出和所述充电站充电功率对配电网造成的电压偏移最小为优化目标，根据所述配电网拓扑信息设定配电网安全运行约束作为约束条件，建立优化控制模型；S6、采用广义Benders分解算法求解所述优化控制模型，得到配电网分布式资源控制结果；S7、将所述配电网分布式资源控制结果发送到所述配电网的各光伏电源和充电站，所述配电网的各光伏电源和充电站依照结果运行后，进入下一个执行周期，循环执行所述步骤S1
‑
S6，输出经过循环优化的配电网分布式资源控制方案。2.根据权利要求1所述的考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：根据所述光伏电源状态信息构建光伏电源的V
‑
Q曲线优化控制框架，为光伏电源的V
‑
Q曲线斜率分配初始值ε
m
；引入下垂控制斜率自变量k
m,t
，通过改变所述V
‑
Q曲线斜率来设置所述光伏电源的无功功率输出，计算获得所述光伏电源的无功功率输出和有功功率输出根据所述光伏电源的无功功率输出计算光伏电源的总无功功率输出，将最小化光伏电源的总无功功率输出作为所述光伏电源的优化目标，得到所述光伏电源优化目标函数：上式中，Q
t
是光伏电源的总无功功率输出，表示第m个光伏电源在t时刻的无功功率输出，k
m,t
是决策变量，表示第m个光伏电源在t时刻的下垂斜率。3.根据权利要求2所述的考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，其特征在于，所述通过改变所述V
‑
Q曲线斜率来设置所述光伏电源的无功功率输出包括:在各个时间段内，每个光伏电源都对V
‑
Q曲线的斜率进行更新，并根据光伏电源节点电压输出不同的无功功率,其中所述光伏电源的V
‑
Q曲线斜率通过最大化光伏电源所在馈线中所有光伏电源的总有功功率输出得到。
4.根据权利要求1所述的考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：根据所述电动汽车充电需求信息构建电动汽车优化充电框架，为电动汽车的充电时间分配初始值根据充电站容量限制和不同用户的充电需求计算车辆充电功率P
g,t
和车辆充电状态a
g,t
；利用电动汽车灵活充放电特性对配电网电压稳定进行支撑，将最小化充电站充电功率对于配电网造成的电压偏移作为电动汽车优化充电的优化目标，得到电动汽车优化充电优化目标函数：上式中，V
i,t
为第i个充电站节点在t时刻的电压，V
ref
为充电站节点的额定电压，a
g,t
和P
g,t
是决策变量，其中P
g,t
表示第g辆电动汽车在t时刻的充电功率，a
g,t
是二进制变量，代表每辆电动汽车的连接状态，即：上式中，Ω
E
(n)为分配给充电站n进行充电的电动汽车集合。5.根据权利要求1所述的考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，其特征在于，所述步骤S4中对所述配电网进行潮流计算采用牛顿
‑
拉夫逊法。6.根据权利要求1所述的考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，其特征在于，所述步骤S5中的优化控制模型的优化目标函数为：上式中，CPV为光伏电源优化目标函数，CEV为电动汽车优化充电优化目标函数，w1、w2为各优化目标函数的权重系数，k
m,t
和P
g,t
为决策变量。7.根据权利要求1所述的考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，其特征在于，所述步骤S5中优化控制模型的约束条件包括：配电网节点功率平衡约束，发电机有功功率界限约束，发电机无功功率界限约束，母线电压幅值边界约束，线路潮流约束，光伏电源无功功率输出约束，光伏电源有功功率输出约束，下垂系数约束，充电站节点充电功率约束，充电站容量限制约束，充电站功率限制约束，用户充电需求约束。8.根据权利要求7所述的考虑光伏与充电站协调的配电网分布式资源控制方法，其特征在于，所述配电网节点功率平衡约束条件为：
上式中，t表示时间，r
ij
和x
ij
分别表示线路L

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，杨钦臣，祖文静，李慧璇，刘骐，张曦壬，李勇，刘嘉彦，郑永乐，张泓楷，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：