【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统承载力，具体涉及一种新能源接入下区域电网承载力优化方法及系统。
技术介绍
1、随着分布式新能源不断接入配电网，配电网由无源向有源过渡，改变了电网的运行机理。输电网新能源的接入降低了系统静态电压稳定性。由于新能源有功无功出力的耦合特性，通过新能源机组主动调节无功出力，主动配电网可以提供无功支撑，提高输电网静态安全。因此为推动新能源发展，研究新能源接入下区域电网中的承载力优化具有现实意义。
2、现有的区域电网新能源承载力计算方法，在约束和评价方法等方面存在一些缺陷。一是没有考虑到配网无功储备可以提高电网应对风险的能力，新能源机组应合理分配有功无功出力，避免过度调用动态无功资源；二是新能源机组参与调压会影响其有功出力，导致经济效益的降低，应将新能源机组产生的社会效益添加进评价体系。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种新能源接入下区域电网承载力优化方法及系统。本专利技术构建了区域电网承载力模型，考虑了主动配电网对输电网的无功支撑；采用hda(heterogeneous decomposition algorithm，hda)算法对输配电网全局问题拆分后的两个子问题进行求解；对不同稳定裕度下的新能源安装方案进行分时量化评估，采用组合赋权法计算评分选取最优解。
2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种新能源接入下区域电网的承载力优化方法，所述区域电网包括输电网和配电网，配电网通过变压器连接输电网
4、s1、对风光出力历史数据和负荷历史数据进行聚类，得到负荷和风光的典型场景集；
5、s2、以区域电网新能源安装容量最大和输电网有效无功储备最大为目标，构建区域电网承载力模型；
6、s3、将区域电网承载力模型分解为输电网承载力优化子模型与配电网承载力优化子模型；
7、s4、对典型场景集采用输配分步迭代算法，协同求解输电网承载力优化子模型和配电网承载力优化子模型，得到新能源安装容量解集；
8、s5、构建考虑运行指标、经济性指标和环保指标的评价体系；
9、s6、基于评价体系和新能源安装容量解集，采用组合赋权法计算分时评分得到最优承载力。
10、为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
11、进一步地，s1中，所述对风光出力历史数据和负荷历史数据进行聚类采用的方法为tsk-medoids聚类，具体包括：
12、s1.1，获取风光出力历史数据及负荷历史数据和聚类数目n；
13、s1.2，在风光出力历史数据及负荷历史数据中随机选取n个对象作为中心点；
14、s1.3，计算负荷历史数据和风光出力历史数据到n个中心点之间的时序扭曲距离；
15、s1.4，根据时序扭曲距离将负荷历史数据和风光出力历史数据归类；
16、s1.5，计算每个中心点和该类中所有数据点的时序扭曲距离之和作为最初判断值；
17、s1.6、每个类中选取中心点外的数据点作为新中心点；
18、s1.7、计算负荷历史数据和风光出力历史数据到n个新中心点之间的时序扭曲距离；根据时序扭曲距离将负荷历史数据和风光出力历史数据重新归类；计算每个新中心点和该类中所有数据点的时序扭曲距离之和作为当前轮次的判断值；
19、s1.8、若当前轮次的判断值小于上一轮次的判断值，则更新判断值，返回步骤s1.6；否则，聚类结束。
20、进一步地，s2中，所述区域电网承载力模型具体为：
21、
22、式中，maxf表示以区域电网新能源安装容量最大和输电网有效无功储备最大为目标的目标函数，f1为无功储备目标函数，f2为输配电网新能源安装容量目标函数；a、b为权重系数，由层次分析法确定；k为与输电网相连的配电网个数，s为配电网个数，m为输电网节点个数，n为配电网节点个数；qgr,t为新能源出力占比最大时刻的输电网有效无功储备；pi为输电网节点i上新能源的装机容量；pj为配电网节点j上新能源的装机容量；
23、输电网有效无功储备表达式为：
24、
25、其中，gi为节点i上的发电机或新能源机组对关键节点j的灵敏度；gj为灵敏度矩阵中第j列的子矩阵；max(gj)为gj中的最大值，为节点i上无功源的额定最大无功功率，为节点i当前发出的无功功率。
26、进一步地，s3中，所述将区域电网承载力模型分解为输电网承载力优化子模型与配电网承载力优化子模型所采用的方法为广义主从分裂法，广义主从分裂法表达式为：
27、fmb(um,xm,xb)＝sbs
28、sbs＝fbs(us,xs,xb)
29、其中，sbs为算法中间变量，表示输电网和配电网间传输的功率；fmb、fbs为分解后输电网和配电网的边界潮流约束，um为输电网控制变量，xm为输电网状态变量，xb为边界系统状态变量，us为配电网控制变量，xs为配电网状态变量；
30、分解后，输电网承载力优化子模型包括输电网承载力优化子模型的目标函数、约束条件和风光出力模型；
31、输电网承载力优化子模型包括输电网承载力优化子模型的目标函数fm为：
32、
33、式中，qgr,t为新能源出力占比最大时刻的输电网有效无功储备，m为输电网节点个数，pi为输电网节点i上新能源的装机容量，zbs为配电网新能源最大安装容量的目标函数fs1和约束条件对边界系统状态变量的灵敏度矩阵，上标t为矩阵转置，xb为边界系统状态变量；
34、输电网承载力优化子模型的约束条件包括功率平衡约束、发电机出力约束、支路功率约束、新能源出力约束、静态电压稳定约束和运行安全稳定极限约束；
35、静态电压稳定约束的条件为：
36、
37、其中，kp为有功功率裕度，p为初始有功功率；kq为无功功率裕度；q为初始无功功率；qmax为负荷最大无功功率；
38、运行安全稳定极限约束表达式如下：
39、
40、其中，η为光伏渗透率；ζ为风电渗透率；ve为电源并网点电压幅值；x为等值阻抗；pload为负荷有功功率；pmax为最大功率负荷，为负荷功率因数，qload为负荷无功功率；qx为等值阻抗在电压静态电压稳定临界点时消耗的无功；
41、输电网承载力优化子模型的风光出力模型包括双馈异步风机出力模型和光伏机组出力模型；
42、其中，双馈异步风机出力模型的表达式为：
43、
44、其中，pdfig为双馈异步风机有功功率；qdfig为双馈异步风机无功功率；sdfig为双馈异步风机装机容量；为功率因数；
45、光伏机组出力模型的表达式为：<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源接入下区域电网的承载力优化方法，所述区域电网包括输电网和配电网，配电网通过变压器连接输电网，配电网直接和变压器相连的节点是配电网的根节点，输电网通过变压器连接配电网的节点是输电网的边界节点，其特征在于，所述优化方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，S1中，所述对风光出力历史数据和负荷历史数据进行聚类采用的方法为TSK-Medoids聚类，具体包括：
3.如权利要求1所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，S2中，所述区域电网承载力模型具体为：
4.如权利要求1所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，S3中，所述将区域电网承载力模型分解为输电网承载力优化子模型与配电网承载力优化子模型所采用的方法为广义主从分裂法，广义主从分裂法表达式为：
5.如权利要求4所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，S4中，所述输配分步迭代算法具体为HAD，所述协同求解输电网承载力优化子模型和配电网承载力优化子模型的具体步骤包括：
7.如权利要求5所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，所述求解输电网承载力优化子模型具体包括：
8.如权利要求1所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，S5中，所述运行指标包括电压偏差、电压合格率、净负荷平衡率；所述经济性指标包括平均线损率和调压成本，所述环保指标包括新能源出力比；所述调压成本包括光伏机组调压成本和风电机组调压成本；
9.如权利要求8所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，S6具体包括：
10.一种实施如权利要求1所述方法的新能源接入下区域电网的承载力优化系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种新能源接入下区域电网的承载力优化方法，所述区域电网包括输电网和配电网，配电网通过变压器连接输电网，配电网直接和变压器相连的节点是配电网的根节点，输电网通过变压器连接配电网的节点是输电网的边界节点，其特征在于，所述优化方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，s1中，所述对风光出力历史数据和负荷历史数据进行聚类采用的方法为tsk-medoids聚类，具体包括：
3.如权利要求1所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，s2中，所述区域电网承载力模型具体为：
4.如权利要求1所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，s3中，所述将区域电网承载力模型分解为输电网承载力优化子模型与配电网承载力优化子模型所采用的方法为广义主从分裂法，广义主从分裂法表达式为：
5.如权利要求4所述的新能源接入下区域电网的承载力优化方法，其特征在于，s4中，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈光宇，沈苏阳，南钰，黄文灏，沈思彤，杨帆，李陈曦，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：
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