分布式电压（共7篇）
分布式电压 篇1
摘要：大量的分布式电源接在中压或低压配电网上运行, 将彻底改变传统配电系统单向潮流的特点, 势必要求系统使用新的保护配置方案、监控系统和仪表。通过高级自动化系统把这些分布式电源集成到现有电网中来, 将为社会带来巨大的效益。
关键词：电源,调整,调节
1 电压调节装置
电力系统需要利用多种装置调节电压, 譬如负载分支变换变压器, 自动电压调节器, 电容器等。这些调节装置在假设电流从变电站到负载单向流动的基础上进行调整和操作。分布式电源的引入会导致配电电路不同部分的电流速度减慢, 甚至反向流动。电流方向的翻转会扰乱电压调节器控制电路, 导致调节器不能将馈电线电压控制在需要的范围里。
2 电压调节器的使用
(1) 电压调节器常常使用线电压降补偿器电路调节电压调节器下级的馈电线的电压。线电压降补偿器 (LDC) 是一个小型的电子电路, 它是调节器控制的一部分, 可以模拟电路压降, 预测距调节器几英里之外的电压。线电压降补偿器能够在没有测量较远处的电压的情况下保持较远处的电压稳定。它通过测量调节器的线电流和电压, 然后将这些阻抗传回折合阻抗。折合阻抗是小型线性模型的一部分, 这模型允许调节器预测稍远处的电压。遗撼的是, LDC控制工作只适用于没有下级电源连接的线性电路。一台分布式发电机会使线电压降补偿器误认为线电流反向或低于实际值, 从而严重扰乱线电压降补偿器, 这样就会导致配电线路尾部的电压降低。
(2) 在配电线外安装有小型辅助电压调节器, 而且在小型辅助电压调节器下级安装有大容量分布式电源的情况时最有可能出现这种情况 (见图1) 。以前也曾报到过这样的事件, 当分布式电源成为整个负载的一大部分, 在相对较长, 不耐用的配电电路上就会出现这种情况。当很大的分布式电源 (1MW或更大) 连接在相距很近的变电站的时候也会发生这种情况。
上述所述情况中, 分布式电源的安装使得调节器误认为在自己所服务的部分存在无功负载。这会使得调节器降低电压导致超出ANSI标准。
3 使用中应注意的问题
(1) 通常来说, 在任何时候分布式电源的输出都是可以测量的。如果电压调节器在分布式电源的上级, 会出现严重的电压控制问题。这个问题的一个不彻底的解决方法是仅仅避免在电压调节器的较近的下级处放置分布式电源。如果能将分布式电源放置在上级较远处或下级, 在许多情况下系统的表现会得到重大改善, 也能够通过调整电压调整器来限制功率反向分支变换器的扰动, 从而防止过低压出现。但是这些措施也不能保证不出现问题。一些新型的基于微机的电压调节器允许反向电流, 而且人类完全可以对其进行正确的设置。
(2) 如果分布式发电机没有对应的过压保护装置, 在系统电压升高的时候去关闭发电机或进行限压, 会导致系统电压超出ANSI C84.1-1995限制。分布式发电机的位置, 容量和保护控制决定这是否会产生问题。10k W左右的分布式电源可能在为多个用户服务的较长二次线路产生高压。相反的, 如果一个5MW的分布式电源接近一个很大的变电站, 可能不会导致任何问题。每种情况都必须在发电机的容量, 电压调节器的相对位置和稳定性 (故障等级/分布式电源的输出比率) 基础上进行评估。最终, 第三方分布式电源运营商和电力公司都需要保证配电一次线和二次线能够承受在没有电压问题下电流的输入。这就是为什么在分布式电源中好的电压控制是很重要的。分布式电源需要时间延迟电压继电器, 从而保证连接处的电压不超过ANSI C84.1-1995 (或特定的) 的电压限制。如果超过这些限制, 该单元应该和系统隔离, 因为对于大多数小系统来说, 只能影响二次侧系统, 专用变压器会将分布式电源和系统隔离, 所以也将专用的变压器作为防止持续过压的保护装置。
4 结束语
近年来不断增加的分布式电源应用加快了对互联实践指导理论的需求。分布式电源或者储能和电力系统的互联的关键在于其安全性和效果, 在连接中必须考虑的问题。
参考文献
[1]丁明, 王敏.分布式发电技术[J].电力自动化设备, 2004, 24 (7) :31-36.
[2]高笑, 赵宏伟, 冯璞乔.基于分布式发电的配网规划初探[J].江苏电机工程, 2005, 24 (2) :9-11.
分布式电压 篇2
关键词：电压协调控制,模型预测控制,分布式模型预测,辅助问题原理
0 引言
电压稳定控制是保证电力系统正常运行的重要手段,是一个多目标的全局优化问题,需要有效的控制策略[1,2]。随着计算机和通信技术的发展、系统建模方法的完善及高效的优化求解方法的出现,使得模型预测控制(MPC)理论在电力系统控制领域逐渐受到重视,已取得的研究成果表明其具有解决电压协调控制问题的潜力[3,4,5,6,7,8]。
传统的MPC是一种全局集中控制技术,需要全系统的数据。电力系统规模庞大,某些敏感区域的模型数据可能难以获得,并且优化问题求解的复杂度与系统规模有关。随着分布式计算及通信技术的发展,非集中式的MPC技术受到了重视。文献[9]提出了一种基于协作的分布式MPC算法,并将其应用于电力系统自动发电控制。文献[10]利用拉格朗日分解技术,提出了一种电压紧急控制方案及分布式求解格式,采用拉格朗日函数来处理边界约束,由于仅使用线性项,在系统规模扩大后会存在收敛问题。本文基于MPC理论对分布式电压协调控制进行了研究。
1 电力系统电压稳定控制
本文主要针对中长期电压控制,通过系统范围内的电压协调控制,防止崩溃发生。控制的目标是:控制所有母线电压在合理的范围内以及实施的控制代价最小。
进行电压协调控制主要包括协调的无功电压控制、切负荷与无功电压控制的协调。合理运用自动电压调节器(AVR)、静止无功补偿器(SVC)等控制方法的作用,可以极大地减少切负荷的损失[11]。具体来说,对控制方案作如下考虑:①主要考虑在AVR和SVC等连续控制及其他无功电压控制措施,为简单起见,离散控制按连续变量考虑,取距离最近的离散值来近似;②考虑到重要性及对可靠性要求,协调的切负荷措施作为独立的系统保护方案,只有在其他控制措施无法阻止电压失稳时才使用;③进一步,可以考虑合理的有功功率控制措施,如自动发电控制、高压直流输电的支援等。
2 电压协调控制的关键问题
预测模型、价值函数及优化求解是MPC的基本组成部分[4]。
2.1 预测模型
电力系统模型由以下微分代数方程组描述:
式中:x为状态变量;y为代数变量;u为控制变量;h(·)表示系统中的限制,如发电机励磁系统限制、SVC容量限制等,均可直接计及。
为简化计算,中长期电压稳定性可忽略发电机等元件的快动态,采用准稳态模型。由于负荷在电压失稳中的重要性,因此负荷恢复动态应予以考虑。
为满足在线使用的要求,采用线性—离散化预测模型[5,6]。在当前状态(不一定是平衡点,记为(x(k),y(k-1),u(k-1)),k为采样时刻),对式(1)进行线性化;进一步,对线性化方程离散化,本文采用梯形法进行离散化。经整理,可得整个预测区间的预测模型为:
式中:
此处只需与电压幅值相关的预测方程,即变量y由母线的电压幅值组成。为防止优化问题无可行解,引入松弛变量s使电压幅值的约束转化为软约束,满足如下关系:
式中:ymax和ymin分别为y的上、下限。
电压控制量及其变化速率限制为:
式中:j=0,1,…,N-1;umax和umin分别为控制变量的上、下限;Δu为控制变量调整量;Δumax和Δumin分别为控制变量调整量的上、下限。
2.2 MPC模型
MPC模型的目标函数J为:
式中:
式(5)等号右边第1项用于惩罚母线电压违反约束;第2项用于惩罚控制量变化速率;第3项用于惩罚控制量的大小,主要用于切负荷。由于切负荷控制单独考虑,可去除第3项。文献[7]中阐述了目标函数中惩罚矩阵选取的一般原则。基于MPC的电压控制问题是由目标函数(式(5))及式(2)～式(4)构成的二次规划问题。有关求解方法已经比较完善,有很多成熟的软件包可供利用。
3 分布式电压协调控制模型
基于分布式模型预测的电压协调控制依赖于MPC模型的分解及其分布式求解方法。
3.1 MPC模型的分解
MPC模型的分解,包括目标函数分解和预测模型的分解。假设系统由m个子系统组成,易知目标函数(式(5))可直接分解为如下形式:
式中:下标i表示该变量属于子系统i;Jloc,i为由J中仅与子系统i的变量相关部分组成。
采用分解协调法[12,13,14,15]进行预测模型的分解,通过复制边界节点及相应的变量,将系统直接分解成多个相对独立子系统。以图1(a)所示的两区域系统为例进行说明,区域i,j通过边界节点A和B相连,VA∠θA和VB∠θB分别为节点A和B的电压相量。复制节点A和B,相应的变量也进行复制,记为VA′∠θA′和VB′∠θB′,满足边界约束VA∠θA=VA′∠θA′及VB∠θB=VB′∠θB′,见图1(b),分解后的系统与原系统等价。同理可实现多区域的分解。
对于图1所示系统,区域i和j的连接变量为节点A和B的电压相量,定义yrji=T为区域i关于区域j的输入变量,yoji=T为区域i关于区域j的输出变量;yrij=T和yoij=T分别为区域j关于区域i的输入及输出变量,说明示于图2。
分解后子系统i(i=1,2,…,m)表示如下:
式中:yri为区域i的输入变量,由yrji(j∈Ni)组成;Ni表示与i直接相连的子区域。
对式(7)进行线性化及离散化,可得子系统i在预测区间的预测模型为:
式中:
该子系统需满足边界一致性约束:
式中:
此时,原控制问题等价于由目标函数(式(6))及式(3)、式(4)、式(8)及式(9)构成的优化问题,除式(9)外,所有约束均是子区域内部的隐性约束,目标函数是仅与所在子区域的内部变量有关的区域目标函数。
3.2 辅助问题原理及分布式求解方法
利用增广拉格朗日函数法,将式(9)从约束集中移去,以二次项和线性项的形式添加到目标函数中:
式中:
(11)
γ为惩罚因子;
进一步,根据辅助问题原理(APP)[13,14,15,17],辅助函数F(z)的一般形式如下:
F(z)=K(z)+〈εJ1′(z*)-K′(z*),z〉 ε>0 (13)
式中:
构造仅与边界变量相关的二次型核函数[15,17]:
为简单起见,取ε=1.0,二次型核函数保证了ε=1.0时算法的收敛性[17],根据APP的两层算法,经过推导可得2层迭代格式。对于第p+1次迭代,第1层问题由如下m个独立的子问题组成:
式中:
第2层问题可直接求解下式:
式中:i=1,2,…,m;j∈Ni;ρ>0。
各参数满足:γ≈ρ≈β/2,按此原则选取各参数,可取得更好的收敛效果[13,14]。至此,原MPC问题可通过2层结构实现并行协调求解:在第1层中,各子问题在各区域并行独立求解,只需求解后交换连接变量信息;在第2层中,按式(16)更新拉格朗日乘子。分布式电压协调控制结构及求解步骤见附录A。
4 仿真计算
本文分别采用IEEE 9节点改进系统(见附录B图B1)和新英格兰39节点系统(见附录C图C1)进行仿真测试。仿真中,预测步长tp=0.5 s,预测长度N=6,采样周期Ts=3.0 s。取惩罚矩阵Qs和QΔu对角元素分别为50和1,体现了首要的控制目标是把母线电压控制在要求的范围内。分布式求解方法中,γ=ρ=0.3,β=0.6,收敛精度ξ=0.001。动态负荷采用综合指数恢复负荷模型[18],其中,有功功率、无功功率静态电压特性指数αs和βs均为0,有功功率、无功功率暂态电压特性指数αt和βt均为2.0,有功功率、无功功率自恢复时间常数Tp和Tq均为8.0。优化问题及其求解通过MATLAB v7.5实现。
4.1IEEE 9母线改进系统仿真结果
IEEE 9母线改进系统结构和参数附录B。系统中的电压控制器包括同步发电机的AVR和SVC,母线电压要求范围为0.90～1.15(标幺值)。扰动为线路6-9在0.5 s发生断线,若无其他控制措施,随着负荷的恢复,在约42.5 s时发生电压失稳,母线6的电压响应见附录B图B2。
图3所示为分别基于集中式MPC与分布式MPC进行控制的系统电压响应曲线。2种协调控制方式下的控制输入(电压参考值)序列如图4所示。
由图3和图4可见,通过协调控制可维持较高的系统电压,有效地防止系统电压失稳,分布式MPC方案可以获得与集中式MPC方案相似的控制效果,分布式MPC方案平均一个控制周期的计算时间约为0.85 s,能满足中长期电压控制的要求。仿真结果表明,协调控制并未严格地使所有母线电压在0.90～1.15(标幺值)之间,这是由于线路6-9断开后,系统对母线6的传输能力降低很大,母线6电压的控制主要由发电机G1承担,发电机G3及SVC对其控制能力很弱,即使实施很大控制量,对提高母线6电压效果并不明显,母线电压软约束使得提高母线电压的同时,防止控制母线电压过高。
4.2新英格兰39母线系统仿真结果
新英格兰39母线系统结果和参数见附录C。系统中的电压控制器是同步机的AVR,母线电压要求范围为0.90～1.15(标幺值)。扰动是母线2-3间线路在1.0 s发生断线故障,随着负荷的恢复,若无其他控制措施,系统将会在约55 s时发生电压崩溃,系统电压响应见附录C图C2。
图5所示为基于集中式MPC和分布式MPC方案进行控制的系统电压响应曲线。可见,通过协调控制AVR,能有效地防止电压失稳,采用分布式MPC可获得良好的控制效果。分布式MPC方案平均一个控制周期的计算时间约为2.46 s,能满足中长期电压控制的要求。
在目标函数(式(5))中,用动态仿真的结果代替预测结果,评估系统的实际动态性能,记为Jstage。2种控制方式下Jstage变化曲线如图6所示。进一步表明通过协调控制,能很快减小甚至消除违反的约束,基于分布式MPC的电压控制可取得良好的控制效果。
4.3 分析与讨论
在本文电压控制问题的模型中,计及了与电压稳定相关的主要动态及约束,其他相关模型及约束可直接考虑,特别是动态负荷模型;除了仿真中涉及的SVC和AVR,其他措施能直接考虑进来,在问题的描述和求解上没有本质的不同。可直接处理各种约束及控制措施是MPC一个突出的优点。
在基于分布式MPC的电压控制问题中,各子系统的预测模型只与区域内的系统模型及参数有关,不必知道其他子系统的确切模型及参数,当某子系统内部结构发生变化时,只需对本区域的模型进行调整,不需要通知周围其他子系统,提高了模型预测控制的灵活性和安全性。
分布式控制算法可在各分区并行计算,各分区只需要本区域的数据及边界数据,这使采集的数据量减小,避免了电网数据的跨区域采集及传输,真正做到了电网数据采集及计算的分布式进行。随着系统规模的扩大,分布式算法在数据传输、处理及优化求解上的优势会越来越明显。
5 结语
本文从集中式MPC模型出发,利用分解协调技术及APP构造了一种分布式MPC模型,提高了控制方式及求解的灵活性和安全性。基于典型系统的仿真结果表明:基于MPC的电压控制方案可以获得与集中MPC电压控制相似的控制效果的同时,可有效地避免求解规模过大造成的维数灾问题。该方案能进行自动有效的调整控制,减轻系统紧张情形下运行人员的工作负担。
含分布式风电的配网电压特性研究 篇3
风电是最具大规模商业开发潜力、最具活力、取之不尽用之不竭且使用清洁、安全的可再生能源电力之一。同时, 风力发电还具有技术相对成熟、装机容量增长空间大, 成本相对其他形式新能源较低等优势[1]。
然而风电并网会改变原有电力系统网络潮流的分布, 加之风电自身固有的无功特性, 使得风电接入对电网电压冲击显得尤为突出。随着技术的不断进步, 并网风机中定速类风机将逐渐退出历史舞台, 变速类风机越来越受风电开发商青睐, 变速风机中其中双馈式风力发电机 (DFIG) 以其较少的变流器代价和有功、无功功率解耦合等优点, 逐渐成为主流趋势。文献[2]分析双馈风电机组无功功率极限的计算方法, 探讨了风电场对电网无功调节的作用, 即如何有效发挥风电场自身的无功调节能力, 但缺乏机组有功随机波动对其无功输出影响的考虑。文献[3]按接入电网节点的电压偏差量整定风电场无功需求, 并以等功率因数方式分配至各个机组, 但分配过程中没有充分考虑机组无功功率波动的问题。文献[4]研究了双馈感应风电机组的无功特性及相关风电场的无功电压控制问题, 并在双馈感应风电机组无功功率极限、风电场分层无功电压控制策略、网侧变流器紧急无功控制策略等方面做出了阐述。文献[5]提出一种基于降阶雅可比矩阵的并网风电场无功/电压支撑能力评估方法。该方法将研究区域中的发电机节点和负荷节点以及可能的无功补偿安装地点视为注入节点, 通过雅可比矩阵降阶的方法消去系统中的其他节点, 得到仅包含研究区域的部分节点降阶雅可比矩阵, 为后续分析提供了便利。
本文首先利用戴维南等效定理简化了含分布式配网的网络结构, 推导出接入点电压的表达式;然后利用叠加定理, 推导出含分布式配网内节点电压的表达式, 分析了其相关的因素及变化特性, 并利用仿真软件Digsilent进行验证, 说明分析的正确性。针对配网中接入分布式风电出现过电压的现象, 提出应对策略, 并辅以一些仿真, 说明策略的可行性。
1分布式风电接入配网电压特性
1.1风电场接入点电压特性
对分布式风电的配电网, 可在分布式风电并入点将系统简化为如图1所示。
可以进一步将它简化为一个戴维南等效电路, 如图2所示。
当分布式风电接入或者接入功率波动时, 为了将接入点电压特性与系统阻抗比, 短路容量等因素联系起来, 在这里直接取其变化量来进行分析。
假设风电场接入或者功率波动引起的电流变化值为, 进而可得在风电场接入点的电压变化的值可表达为
式中, ∆U2为风电场接入点电压变化量;Rsc和Xsc分别为系统等效电路的短路电阻和短路电抗;Zsc为系统等效电路的短路阻抗;φsc为系统短路阻抗角;∆Sw为风电场投入功率变化量;θ为风电场输出功率因数角;∆Ip和∆Iq分别为有功和无功电流变化量;∆I为电流变化量;U2为原网络中节点2的电压值。由上面的推导可知风电场并入后接入点的电压变化可看做是一个以其原来电压矢量终点为圆心的函数簇。
下面来分析与风电场接入点电压有关的因素:
1) 决定了系统短路阻抗角, 进而决定了圆弧半径的变化范围。
2) 对接入点电压变化量的大小和相位均有影响。
3) 影响圆的大小, 短路容量越大, 接入点电压变化量越小, 即风电场对网络的影响越小。
4) 决定圆的圆心, 对圆的大小也有影响。
1.2含分布式风电的配网内节点电压特性
(1) 利用叠加定理计算节点电压
对一个含分布式风电的配电网, 假设其负荷沿馈线均匀分布, 线路上总负荷为PL+j QL, 则其有功和无功潮流将随线路长度增加而递减, 距馈线首端d处左右两端有功潮流可表达为P=dPl (1-ld) , 无功功率的表达式与之类似。DFIG连接在距离变电站节点为1d的地方, 风机出力为Pw+j Qw。在分析时利用叠加定理求取距馈线首端处节点的电压。分析时可将电压变化量分为水平分量和垂直分量, 但通常线路两端的相位移不大, 在实际计算中可忽略其垂直分量, 用水平分量来近似。
当系统电源单独作用时, 系统等效图如图4所示。
利用电压降公式可将电压变化量表示为
当风电场单独作用时, 系统等效图如图5所示。
由于风电场接入点d1并不确定, 故需要分情况来分析:
(2) 配网内节点电压特性
将两部分电压降落变化量叠加起来, 注意符号并化简, 可得
对d求导, 进而分析配网内节点电压变化趋势
令其一阶导数为0, 即可得到原方程函数的极点, 进而判断电压变化趋势
借此, 可以根据风力机的出力来分析各节点的电压特性:
1) 当风力机渗透率非常高时, Pw>PL, 此时d′<0系统中没有功率分点, 在风力机接入点d1取得极值, 电压向两端逐渐下降, 但都大于首端节点电压。
2仿真分析
2.1仿真模型建立
在Digsilent软件平台下搭建如图6所示的7节点10k V辐射型配电网图。
该条线路总负荷平均分配到1~6号节点上。U0为变电站节点, 令U0=1.00pu。假设DFIG工作在单位功率因数下 (即只发有功) 。线路参数采用LGJ—95, Z= (0.33+j0.37) Ω/km。系统潮流计算采用牛顿拉夫逊方法解潮流。
2.2风电场接入点电压特性分析
根据式 (1) 分析可知, 对于风电场接入点的电压有影响的因素有系统短路阻抗角φsc, 风电场投入功率变化量∆Sw和风电场输出功率因数角θ等, 但这些因素互相关联, 比如若改变短路阻抗比, 那么系统的结构必会发生变化, 短路容量、接入点原点压也会随之变化, 很难提取出来单一的因素, 来进行分析。本文中将改变较为显性的负荷有功无功比和风电场输出功率变化作为变量, 同时辅以其他因素的变化趋势来分析接入点电压的特性。
分析上表, 可得如下结论:
1) 风电场接入后, 接入点电压会有一定的提升。若直接以DFIG接入前后电压变化量的标幺值看, 其电压变化的绝对值不大, 基本都相似;但若与DFIG接入前电压的相对值来比较, 则很明显, 短路容量越小, 电压变化的相对值变化越大, 这点无论是从无功变化还是有功变化上来看, 都是成立的。
2) 风电场接入后, 接入点电压的功角角度也会有一定的增加, 如上表所示, 功角的变化是向感性偏移的。总体上看, 功角的变化与原系统负荷特性, 原电压, 接入DFIG输出的功率因数等很多因素有关, 但它的变化量很小, 几乎可以忽略, 故很少有文献是关于分布式电源接入系统功角变化的分析。
2.3风电场接入后系统内节点电压特性分析
如图7所示, 将原仿真模型进行一定改动, 将风电场接入点改到节点5, 首节点电压, 不带负荷, 其余各节点负荷均为0.4MW, 改变接入DFIG的功率, 做出各节点电压的变化曲线。
图8、图9为接入不同容量的DFIG, 系统各节点电压的值。
由上图分析, 并结合前面的理论推导, 可得出如下的结论:DFIG接入后对整个系统节点电压都有抬升效果, 容量越大, 抬升效果越高;如果DFIG接入容量小于下游线路上的负荷, 则系统电压整体上沿首段到末端降低, 但在接入点之后的下降速度减缓;若DFIG接入的容量大于下游线路上的负荷但小于整个线路上的负荷, 那么电压沿线路首端下降, 在DFIG接入点之前出现一个极小值, 电压上升, 在接入点得到最大值, 然后继续下降;若DFIG接入容量大于线路上的总负荷, 那么电压极大值出现在接入点, 并向两端逐渐下降。
3风电场接入点高电压现象分析
随着越来越多的风电场的投入运行, 近些年来风电汇集地区发生了许多风机脱网事故。中国对风电机组高电压穿越能力没有明确的规定, 仅在国标19963—2011《风电场接入电力系统技术规定》中要求“当风电场并网点电压在额定电压的90%~110%时, 风电机组应能正常运行;当风电场并网点电压超过额定电压的110%时, 风电场的运行状态有风电机组的性能确定。”很多情况下, 风电投入时, 若系统处于轻载状态, 随着风电出力的增加, 接入点电压逐渐增加, 将会超出限值, 引起风机脱网的事故。
3.1风电场接入点高电压现象仿真
仿真模型沿用前面的模型, 各节点负荷均为0.3MW, 接入点为系统末端, DFIG额定功率为1.4MW, DFIG出力逐渐增大, 得到如图10所示的电压值。
由图中可以看出, 当系统轻载时, 线路上节点的电压会随着DFIG的出力的增加而升高, 若系统末端接有几台风机, 对系统都有功率输出, 则系统末端电压必定会越限, 引起风电机组的脱网。
3.2应对策略
(1) 改变DFIG的控制策略
双馈型风力发电机有功和无功能进行解耦控制, 其机输出的功率因数是可控的。一般的DFIG的功率因数在-0.95~0.95之间是可调的。将DFIG的功率因数设置为负的, 即吸收无功功率, 可在一定程度上降低系统的电压。观察图11可知, 功率因数越低, 电压标幺值越低。
DFIG还有电压控制的方式, 在该控制模式下, 降低电压控制方式下的电压参考值, 也可以在一定程度上降低系统的电压值。
但是改变DFIG控制方式来降低电压的方法都是建立在DFIG有无功吸收和无功输出的能力上的, 而DFIG的无功能力与风力机本身的性能, 工作状态有关, 并不是说设定了风力机的控制方式, 就一定能使电压降到想要的程度。对于DFIG来说, 当机组有功出力较小时, 网侧变频器的可调无功输出范围较大;当机组接近或处于额定状态时, 网侧变频器的无功输出则可忽略不计, 此时DFIG的无功调节能力很弱, 并不能起到预期的效果。所以, 此时就需要针对当地风电场的工作状态来确定控制方式, 风力机出力未达到额定功率时, 电压控制的方式可更有效地降低电压提升;当风力机出力达到额定功率时, 两种控制方式的效果可能都不会很好。
(2) 其他方法
加入无功补偿可以有效地改善电压, 可采用的装置有SVC和SVG。SVC和SVG都是无功连续可调装置, 一般这两装置都是通过电压闭环回路以保持某节点电压恒定的方式下运行的。不同的是SVC的无功输出能力电压成二次方关系, 而SVG的无功输出与电压成一次方关系。
还可以从系统方面来进行一定的改善, 使系统减少在轻载的情况下的运行;增加一定量的无功负荷来分担电压;在变压器分接头处适当的降低电压等。总之根据实地风电场的运行状态, 多种方法结合使用, 就可得到最好的降低电压越限的方法。
4结束语
本文主要分析了风电场并入10k V配网后, 接入点、配网内各节点电压特性, 对影响电压特性的因素进行了分析。随后, 做了仿真验证。然后针对风电场接入系统引起电压越限的现象进行了仿真, 并提出了一些应对的策略。主要的结论如下:
1) 风电场接入后, 接入点电压会有一定的提升。短路容量越小, 电压变化的相对值变化越大, 反之也成立。风电场接入后, 接入点电压的功角角度也会有一定的增加。
2) DFIG接入后对整个系统节点电压都有抬升效果, 容量越大, 抬升效果越高;如果DFIG接入容量小于下游线路上的负荷, 则系统电压整体上沿首段到末端降低, 但在接入点之后的下降速度减缓;若DFIG接入的容量大于下游线路上的负荷但小于整个线路上的负荷, 那么电压沿线路首端下降, 在DFIG接入点之前出现一个极小值, 电压上升, 在接入点得到最大值, 然后继续下降;若DFIG接入容量大于线路上的总负荷, 那么电压极大值出现在接入点, 并向两端逐渐下降。
3) 改变DFIG的控制策略, 降低功率因数或降低电压参考值可以在一定程度上降低系统的电压值。但这两种方法受到DFIG本身性能的限制, 辅以其他的一些方法, 如加入无功补偿;系统减少在轻载情况下的运行;增加一定量的无功负荷来分担电压;在变压器分接头处适当的降低电压等会更有效地预防电压越限的发生。
摘要：风电分布式接入配网的形式越来越普遍, 本文对分布式风电接入后对接入点和整个配网电压的影响进行了推导, 分析了对电压影响显著的一些因素, 并做了仿真验证。含分布式风电接入配网经常会出现过电压的现象, 本文对这一现象做了仿真, 并提出了几种应对策略, 包括改变DFIG的控制方式, 降低功率因数, 降低电压参考值及其他一些方法, 多种策略综合使用才能有效地解决这一问题。
关键词：DFIG,分布式,电压特性,过电压
参考文献
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分布式电压 篇4
配电网将电能通过配电设施配送给用户。中压配电电压为35kV,20kV和10kV，低压配电电压为380V(220V)[1]。
长期以来，配电网建设受到忽视，配电网薄弱问题一直存在。近年来，配电网建设逐步得到重视，投入了不少资金，但是在供电可靠性、供电质量等方面还存在诸多问题[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]。
其中，配电网末端电压低就是核心问题之一。除城市核心区以外的部分地区，特别是农村配电网，负荷低，负荷中心之间相互距离远，输变电损耗大，不满足新建变电站的条件，这些地区只能借助相邻地区的变电站供电。由于地区之间的距离过长，往往超过配电线路的供电半径，导致线路末端电压过低。此外，配电网普遍存在无功补偿容量不足的问题。
本文主要就配电网末端电压调制技术展开研究。首先，讨论了配电网末端电压低的成因，并就影响其“供电能力不足”和“电压低”问题的关键因素的敏感性展开了深入分析；其次，讨论了解决该问题的技术路径，并比较了不同技术路径之间的优劣性；最后，提出了配电网末端“供电能力不足”和“电压低”问题的解决方案。
1 配电网低电压问题的影响因素
1.1 理论模型
配电网常见的供电形式是由35kV(66kV）终端变电站供电，再由变电站10kV出线经过10kV/400V配电变压器接入用户。这种供电模式具备供电半径长、导线截面小、线损率高、电压衰减大、变压器多为高耗能变压器等缺点。
以图1所示典型的放射式配电系统为例，研究系统参数对用户电压及短路容量的影响。图中：为配电变压器高压侧电压；为配电变压器低压侧电压；为用户侧电压；P+j Q为用户负荷；r+j x为变压器等效参数；R0为单位长度低压输电线路的等效电阻；X0为单位长度低压输电线路的等效电抗；l为线路长度。
式（1）给出了图1所示系统的电压关系。
分析式（1），假设，为突出主要矛盾，忽略虚部的影响，有
1.2约束条件
要使式（2）有解，要求：
同时，GB/T 12325—2008规定，20kV及以下三相供电电压偏差为标称电压的±7%，则
综合式（3）和式（4），得到：
式（5）中，R0和X0均取决于导线型号以及架设方式，一旦选定，R0和X0均为定值，无法改变。因此，要满足配电系统安全运行的需求，需要对线路长度l、传输有功功率P和无功功率Q进行约束。显然，线路传输功率P和线路长度l的乘积受始端电压U1制约，U1高，功率和长度的乘积就大。因此，提高始端电压U1是提升低压配电线路供电能力和末端电压U2的最有效也是最原始的方法。提高线路始端电压必须增加变电站布点，这需要电网建设上的支持。
式（5）还表明，在始端电压一定的情况下，PR0+QX0与线路长度l成反比，相互制约。要使传输距离远，则PR0+QX0必须满足一定的要求。假设传输的无功功率可以通过配置无功补偿电容等传统方式来解决，则可以认为Q=0，因此，线路的长度l和P直接成反比。
以常用的10kV架空输电线路LGJ-50为例，典型参数R0=0.63Ω/km,X0=0.379Ω/km。图2给出了最大线路长度lth随P的变化曲线。当传输有功功率超过10 MW时，线路长度不允许超过1km。这个约束条件在末端电网来说非常难以实现。因此，必须探讨一种新的方法，允许传输距离足够远而且线路末端电压足够高。
2 基于风电分散接入的新思路
2.1 风电分散接入方案
吉林省是农业大省，末端配电网存在的问题多，传统解决方法难度大；同时，吉林省是风电大省，风能开发便利而且基础较好。因此，通过风电分散接入来解决农村供电问题具有现实意义。
采用如图3所示的方案来解决配电线路末端低电压的问题。图中，10kV线路末端并入了出力为PW+j QW的风电机组，用以提升线路末端的电压水平。
式（2）可以改写为：
如果配置得当，使得P=PW,Q=QW，则有U1=U2。同时风电机组并网的容量以及与负荷的时间同步性需要合理配置，避免出现由于风电机组容量过大且在出力高峰负荷低谷时刻并网，导致出现末端电压超过上限的问题。
2.2 馈线末端电压对风电机组出力波动的敏感性
风电系统存在着风速变化或风速较低、风力发电机出力变化较大、幅值较低且频率变化等缺点，导致风电出力存在间歇性、波动性、难预测性等缺点，较常规机组而言利用难度大。同时，由于在负荷侧引入了电源，势必对电网的保护和运行控制产生较大影响。
为研究馈线末端电压对风电机组出力波动的敏感性，假设风电机组充分使用其无功调节能力，保证Q-QW=0。定义敏感性系数为：
取1.2节计算参数，在P=10 MW时，绘制敏感性系数曲线，如图4所示。可见，风电机组出力有助于降低系统电压的波动。出力越大，敏感性系数越小，越有利于末端电压的稳定。
3 风电分散接入对配电网的影响
3.1 对电压的影响
为了使分析结果有代表性，选取某风电场一台1.5MW机组2009年2月12日的出力为例进行分析。该机组通过10km的LGJ-50线路供给某10kV负荷PL，最大负荷1.5 MW，最小负荷0.9MW，负荷曲线如图5(a）所示。
风电机组有功出力曲线如图5(b）所示。该风电机组有功出力非常典型，01:00—07:00负荷低谷时段接近满发状态，此后一直随机波动。
受风电机组有功出力的影响，馈线末端电压会发生改变，如图5(c）所示。可以看出，风电机组并网前线路末端电压越下限的时长占全天的61.1%，电压合格率只有38.9%，不能够满足电网供电电压合格率的要求。风电机组并网后，对于电压提升的贡献非常明显，末端电压全天的合格率达到了100%。
3.2 对电能质量的影响
双馈型和直驱型风电机组分别包含1/3和100%额定容量的变流器，而变流器中开关器件高速通断造成能量大、频率高的电磁骚扰，接入配电网后对系统的电能质量产生影响，主要表现在以下几个方面[5,6,7]。
1）电压跌落
发生三相短路故障时，具备低电压穿越能力的分散式接入的风电机组短时间内能提供短路电流，对电压起到支撑作用，能够显著改善负荷末端的电压跌落情况，而且注入功率越大电压支撑效果越好。同理，单相接地故障时，故障相电压也能得到有效支撑；而非故障相的电压幅值也会随风电机组的接入而抬升，抬升幅度与电源容量成正比。
2）电压闪变
负荷的瞬时变化超过电网的调节能力后会带来供电电压的闪变。分布式风电机组接入后，可能会改善电压闪变。原因为：电力电子变流器能够起到稳定输出电压的作用，一定程度上的负荷变化会被变流器抵消；但是如果变化幅度或速率超过其调节能力，效果会有所下降。
3）电磁干扰
风电机组电力电子变流器中的开关器件频繁的通断易产生开关频率的高频分量，会对电网造成50Hz以外的电磁骚扰。机组安装位置越接近线路末端，电磁干扰将越严重；反之，机组越接近系统母线对系统的电磁干扰影响越小。如果变流器的电磁兼容设计合理的话，这种影响处于可以接受的范围内。
总之，风电机组由于包含大量的电力电子变流器，它能够及时快速地投入运行，当系统故障时，它能在相关控制策略下在尽可能短的时间内投入使用，使系统尽可能减少故障时间，提高整个电网系统的稳定性。其次，电力电子变流器等效为一台静止同步补偿器，可以改善配电网电能质量。
3.3 对供电可靠性的影响
由于分散式并入的风电机组能有效减少配电线路的实际输送功率，提高系统电压支撑能力，因此能够提高供电可靠性。另外，配电网发生瞬态故障时，配电网可以分解成若干孤岛独立运行，既可以减小停电面积，又可以提高系统可靠性[17]。但是，如果配电网发生永久性故障，由于风电波动性很大，尤其是小容量风电机组没有储能做支持，很难单独维系一个区域的正常供电（孤岛自治运行），需要在投资许可的范围内配置储能元件。
分布式接入的风电机组与配电网的继电保护的配合直接影响系统的可靠性。同时，安装地点、容量和连接方式也会影响配电网可靠性。
3.4 对配电效率的影响
风电机组分散接入配电网中，能够大幅度降低馈线的损耗。图1所示系统中，馈线的线损可以表述为：
风电接入后，忽略无功功率传输，线损的表述可以修正为：
由于（P-PW)2+(Q-QW)2<P2+Q2，故ΔS′<ΔS。
为了便于分析，假设无功功率都能得到很好地平衡，式（9）可以简化为：
以3.1节数据为例，计算风电机组并网前后的馈线线损，如图6所示。可见，馈线末端并入风电机组后，馈线线损大幅度下降。线损减少率最大100%，最小21%，平均有75%。
计算表明，风电机组并网前馈线线损为0.23MW·h，线损率为0.85%，风电机组并网后馈线线损为0.06 MW·h，线损率为0.21%，降低75%，效果非常可观。如果每天都按照这个数据计算，仅仅在一条线路上每年就能节省电量62.05MW·h，节约电费3.8万元。
3.5 对配电网二次系统的影响
1）对继电保护的影响。一般情况下，低压配电网以辐射式网络居多，因此配电网的继电保护无需方向元件。但是风电机组接入以后，直接影响故障电流的流向，在没有方向元件的情况下，保护无法判断故障位置，可能导致误动。这时，可以在系统中加入故障限流器解决此问题。同时，可以利用多代理技术来实现保护方案，实现较复杂的保护算法，从而使保护在配合和整体上具有更好的自适应性和灵活性[17]。
2）对重合闸的影响。重合闸动作时，风电机组仍未解列，非同期合闸导致冲击电流致使重合闸失败。建议采取同期并网的方式解决此问题。
3）对计量的影响。分布式电源接入后，潮流可能是双向的，因此现有的计量装置不能满足需要。可以考虑增加双向计量电能表。
4）对故障处理模式的影响。目前比较典型的故障处理模式包括基于重合器的故障处理模式、基于主站监控的故障处理模式以及基于系统保护的故障处理模式。分布式风电接入系统建议采用基于系统保护的故障处理模式，它将保护功能完全下放，力求在新型带方向的馈线终端单元（FTU）上实现馈线保护功能，有助于提高配电网故障处理的响应速度和供电可靠性[18]。
4 结语
本文深入研究了配电网末端“供电能力不足”和“电压低”问题。从问题的成因和关键因素的敏感性展开分析，比较了不同的技术路径之间的优劣性，并提出了基于分布式风电的配电网末端电压调制技术方案，得到如下结论：风电机组接入配电网末端对于电压的贡献非常明显，风电机组分散接入后，末端电压全天的电压合格率由38.9%提升到了100%；风电机组分散接入将有效提高配电网线损，接入后馈电线路线损降低75%，效果非常可观；风电机组分散接入将有效提高供电可靠性。
但是，风电机组分散接入也将加剧配电网末端电压波动性、增加保护及计量的复杂性，同时也会提高配电网调度运行的难度。因此，需要对接入配电网末端的风电机组容量进行合理配置，创新配电网末端保护和计量设备，优化配电网调度模式，这样才能从根本上既解决配电网“供电能力不足”和“电压低”问题，又满足经济性的要求。
摘要：配电网处于供电服务的最后环节,其“薄弱”问题长期存在,导致末端电压低和供电能力不足的问题经常出现,靠常规手段难以解决。文中提出一种基于分布式风电的配电网末端电压调制技术,其核心思想是在配电网末端并入风电机组,减轻配电线路传输电力,以此提升线路末端电压。以一段典型的辐射式配电线路为例,研究了该技术在改善配电网末端电压、提升配电网效率等方面的实际效果,分析了要使这种技术实用化的需要解决的关键技术,并说明了下一步工作重点。实践数据印证了所述的理论分析结果。
分布式电压 篇5
优化运行是智能电网建设的一项重要任务,分布式电源(DG)的接入为地区电网运行的优化提供了新的调节手段[1]。但DG并网后地区电网的结构和运行方式发生了根本性变化,潮流的单向流动性被打破,大量不同特性的DG参与调节,使得地区电网中的电压波动增大,可能引起无功潮流不合理。
由于一些DG的出力具有不确定性,不但会增大地区电网电压的波动性和潮流分布的不合理性,而且增加了地区电网无功电压控制的难度[2,3]。本文结合文献[3]对DG的定义,分析不同类型的DG出力的模糊特性,用模糊数表示DG出力的大小,建立了地区电网的无功电压优化模型,并形成模糊的适应度函数,采用遗传算法进行求解。
1 DG出力的模糊特性
1.1 太阳能光伏发电系统出力的模糊特性
太阳能光伏发电是将太阳光辐射能通过光伏效应转换为电能,而日照强度和温度会影响太阳能光伏电池的输出特性,光伏发电系统的出力近似与光照强度成正比[4]。
图1是美国国家可再生能源实验室(NREL)测得的典型太阳日照强度变化情况[5],总的来说,每天的光照强度变化遵循一定的规律,但各个时刻的值却变化无常,即实际日照强度都是在规律变化的基础上叠加一定的随机变化量[6,7,8]。
在理想的光照条件下,日照强度vsun满足下式关系:
式中:Asun为一天内最大太阳光的光照强度;T为一天内的日照时间;t0为日照的开始时间。
图1曲线可分解为2个变量的叠加,见图2。
由图2可知,分解后,其中一个变量为式(1)所示的规律性变化值,另一个变量的变化没有规律可循,但其大小主要集中在某一范围内,并且有最大值和最小值。因此,太阳能光伏发电系统的出力与日照强度曲线一样,同时具有一定规律性和模糊特性。
1.2 风力发电机出力的模糊特性
风力发电是将风能转换为机械能,再转换为电能的过程,图3是NREL测得的几个典型日的实测风速变化曲线[5]。
由图3可知,风速的变化没有明显的规律,但是几个典型日的风速大都集中在某一范围内,超出这个范围的情况非常少。
虽然风力发电机的输出功率与桨距角、空气密度等有一定的关系[9,10,11,12,13,14],但其出力与风速的关系最密切。当风速在小于切入风速或大于切出风速时,风力发电机的出力为0;风速在切入风速与额定风速之间时,发电机的出力近似与风速成线性关系;风速在额定风速与切出风速之间时,发电机输出额定功率。因此,风力发电机的输出功率与风速的变化曲线一样,除少数时段外,主要集中在某一区间内。
1.3 DG出力的模糊表示
根据上文分析,太阳能光伏发电系统和风力发电机的出力具有模糊特性,如果由日照强度、风速等预测得到某一时刻太阳能光伏发电系统和风力发电机的出力,然后进行确定性潮流计算,所得结果会与实际情况存在较大误差。
假设某变量通常在L2与L3之间,且始终大于L1,小于L4,则可用梯形模糊数槇L=(L1,L2,L3,L4)表示,如图4所示。其隶属度函数表示如下:
从图2、图3可以看出,虽然阻碍日照强度按正弦规律变化的因素和风速的变化都具有随机性,但从一天来看,在绝大部分时间里都以某值为中心在一定范围内变化,并且随着偏离该中心的距离逐渐增大其出现的概率逐渐减小。因此,可以采用梯形模糊数来表示某一段时间内太阳能光伏发电系统出力的随机变化量和风力发电机的出力,从而建立DG的模糊出力模型。
通过历史数据进行统计分析可以得出某地区最大的日照强度减少量和通常情况下的减少量,形成相应的梯形模糊数。根据季节的变化得出理想的日照强度曲线,然后减去阻碍光照作用的模糊数得到日照强度的梯形模糊数表示,从而形成太阳能光伏发电系统出力的模糊数表达式。
利用风速的历史统计数据可以得出风速的时间分布特性,然后结合风力发电机的切入风速、额定风速和切出风速确定风力发电机出力的梯形模糊数表达式。
使用梯形模糊数表示后,代数运算变成了模糊运算,常规的潮流计算将变成相应的模糊潮流计算。本文采用基于牛顿—拉夫逊法的增量模型进行模糊潮流计算,具体求解步骤参见文献[15]。
2 考虑DG模糊出力的地区电网无功电压优化模型
2.1 目标函数
使用梯形模糊数表示DG的出力后,无功电压优化的目标函数也为梯形模糊数,具体如下:
衡量网损大小时需进行梯形模糊数比较。由于优化目的是在多数情况下能降低网损,故本文采用加权位移值[16]作为模糊网损,并放大梯形模糊数表示的网损隶属度较高区间的权重,其计算公式如下:
式中:ωL1,ωL2,ωL3,ωL4为权重系数。
2.2 约束条件
节点电压幅值用梯形模糊数表示为Vi=(Vi1,Vi2,Vi3,Vi4),为了保证所有情况下负荷节点电压幅值不越限,采用式(5)为节点电压约束不等式(控制变量不等式约束见文献[17]):
式中:i=1,2,…,n。
3 基于遗传算法的控制变量优化
3.1 染色体的构成
控制变量包括发电机端电压、电容器组和可调变压器分接头位置,因此染色体可表示为:
式中:Vi(i=1,2,…,M)为控制用的发电机母线电压,采用浮点数编码;Ci(i=1,2,…,L)为安装电容器处的电容器组数,采用整数编码;Ti(i=1,2,…,K)为可调变压器分接头位置,采用整数编码。
3.2 适应度函数
评价个体的优劣时,可将状态约束条件用罚函数形式加到目标函数中,罚因子的选取会影响优化的效果,为此本文引入模糊集理论对目标函数进行处理。
在每代种群中,网损最小的个体是当前的最优者,其隶属度取为1,网损最大者为当前最劣解,取其隶属度为0,构造第i个个体的隶属度函数如下:
式中:PLmax为种群中的最大网损值;PLmin为种群中的最小网损值;PLi为种群中第i个个体的网损;C为常数,用于调节个体之间的选择差异性。
为了衡量电压水平,本文采用所有越限节点电压越限值的绝对值之和表示个体的电压越限程度,如果无节点电压越限则认为隶属度为1,如果节点电压越限程度最严重则认为隶属度为0,因此,可以构造第i个个体对应的电压越限隶属度函数如下:
式中:VΣmax为种群中最大电压越限程度;VΣi为第i个个体的电压越限程度。
经过模糊化处理后,适应度函数变为:
3.3 遗传操作
由于本文采用浮点数、整数混合编码,因此交叉操作时对单点进行操作。进行遗传操作时,采用文献[18]的自适应交叉变异概率计算方法。
4 算例分析
某地区电网的接线图见附录A图A1,其中母线11接入220kV电网,视为平衡节点,母线51和21分别接有太阳能光伏发电系统G2和风力发电机G3。采用模糊数(0.990,0.995,1.005,1.010)分别乘以DG出力和各节点的负荷功率得到相应的梯形模糊数,其中DG出力的模糊数如表1所示。
计算时负荷节点电压正常值范围取为0.95~1.05(标幺值,下同),发电机节点电压取为0.9~1.1。经过计算,选择9台电容器组、10台可调变压器的分接头和发电机4进行控制。电容器组和可调变压器的具体选择结果及优化后的调节情况分别如图5、图6所示,优化后发电机4的端电压需要调整到0.972。最优个体收敛曲线如图7所示,经过优化调节,网损从0.212 8降为0.203 3。
由图5、图6及控制用发电机的选择可知,并非所有可控制的设备每次都参与优化,而是根据当前的运行状态,选择作用能力最强的设备进行控制。
由上文可知,优化后网损较优化前明显下降,且通过附录A表A1可以发现,优化后消除了所有越限节点的电压越限现象,同时未引起新的节点电压越限。由此可以说明,在考虑DG模糊出力特性基础上建立的地区电网无功电压优化模型可在各种运行状态下取得较好的控制效果。
5 结语
由于出力的不确定性,DG接入后地区电网的无功电压控制难度较大。本文针对太阳能光伏发电系统和风力发电机出力表现出的随机性,引入梯形模糊数来表示,从而建立地区电网无功电压优化的模糊模型。仿真结果表明,加权网损能得到较大程度的降低,电压的越限情况能得到校正,并且能够较快收敛到优化解,总体控制效果较好。该优化控制方法可以用于日前调度计划安排,从总体上考虑未来一日内无功电压控制设备的调控情况,在达到日运行计划最优的同时能够避免设备的频繁操作。在网络建设、无功电源规划时也可以运用该方法来处理各种不确定因素。
摘要：随着地区电网中分布式电源的增多,一些分布式电源出力的不确定性对无功电压优化的效果影响较大。通过分析太阳能光伏发电和风力发电的模糊特性,提出建立梯形模糊数表示分布式电源出力的地区电网无功电压优化模型。将目标函数和约束条件模糊化,并利用其隶属度函数形成模糊适应度函数,通过灵敏度计算选择最有效的控制设备参与遗传操作,并且采用单点交叉算子以适应浮点数和整数混合编码。实际地区电网数据仿真结果表明所用模型和算法切实可行。
分布式电压 篇6
电力系统的无功补偿与无功平衡是保证电压质量的基本条件, 有效地控制和合理的无功补偿, 不仅能保证电压质量, 而且提高了电力系统运行的稳定性和安全性, 降低电能损耗, 充分发挥电能经济效益[7]。
随着电力系统互联的深入发展, 大容量超高压直流输电的应用, 分布式电源的并网[3], 负荷快速而不均匀的发展以及负荷峰谷差的不断拉大, 显著增大了电网无功电压耦合的复杂性, 给电网的无功电压调控带来了巨大的挑战和难度[2]。
系统电压控制涉及发电出力、负荷情况、功率因素、主变档位、无功分布等因素, 然而目前并没有对电压控制较为易于理解的决策支持方法。为解决此问题, 对影响电压、无功的诸多因素进行统筹分析, 依托电压无功象限分布情况, 制定了基于电压、无功象限分布的系统电压控制决策方法。
1 传统电压控制方法
系统运行人员根据电压无功曲线
下达无功调整操作指令
变电运行人员根据操作指令操作
图1系统电压无功管控流程
对于未实现AVC控制的电网, 传统的电压控制方法是由调度机构下达节点电压无功曲线, 由系统运行人员根据电压无功曲线, 结合节点电压实际情况进行控制, 流程如图1所示。而调度机构下达的电压无功曲线仅包含电压的上下限, 节点功率因素, 机组无功出力, 厂站无功投退情况。对于电压、无功的组合调节并无明确的要求, 需要系统运行人员根据自身经验进行考虑, 从而导致经验欠缺的运行人员, 往往只重视电压的管控, 对无功分布的管控欠缺。
2 影响电压无功分布的重要因素分析
影响电压、无功分布的重要因素主要包含发电机无功出力、无功就地补偿容量、主变档位、节点电压支撑需求及负荷情况等[1]。然而对不同情况下的电网, 影响电压无功分布的重要因素的重要性不同。在不同的负荷情况及发电出力情况下, 节点电压支撑需求不同, 从而相应的无功就地补偿要求及主变档位调整要求不同。
根据以上分析及文献[1], 可建立基于电压无功分布的双目标优化函数模型:
式中:α、β为双优化目标的加权因子, 根据目标函数的重要度进行设定, α+β=1;f1 (Vad) 为电压质量最优目标函数, n为除平衡节点外的节点总数, U为监测节点实际电压, Uj为节点给定电压, ∆Uj为节点电压给定最大偏移值;f2 (Ploss) 为网损最优目标函数, nl为系统总支路数, Gk (i, j) 为支路i至j的电导, Ui, j分别为节点i和j的电压, θ (i, j) 分别为节点i和j的相角;G (Pi) 为给定系统潮流情况下的i机组无功出力, 其中Gi1为机组最大进相运行无功出力值, Gi2为机组最大迟相运行无功出力值;B (Pi) 为节点i在给定潮流情况下的无功补偿值, Bi1为该节点最大无功补偿值;T (Pi) 为主变i在给定潮流下的监测点侧电压值, 一般取中压、低压侧, Ti1为主变i在最高档位时的电压调节能力, Ti2为主变i在最低档位时的电压调节能力;U (Pi) 为上级调度对系统在i状态下的电压评估结果, Ui1为相应状态下可能的最低电压, Ui2为相应状态下可能的最高电压。
根据公式1可知, 系统电压无功双优化目标函数是一个复杂的数学模型, 不仅要考虑在一个静态潮流下, 相关约束变化后导致的电压、无功分布情况, 还要在一个静态潮流下因一个约束条件变化后重新计算相应的静态潮流变化及其为了达到优化目的而制定的另外的约束变化。当电网节点数增大n倍后, 计算量呈n次方增长, 显然不利系统运行人员快速判断, 对工程应用也无实际效用。
3 电压无功象限分布的决策方法
3.1 电压无功象限分布决策原则
为解决电压无功双目标优化函数模型复杂性对系统运行人员快速判断的影响, 同时从工程应用的角度出发, 对电压无功在不同分布状态下需求的调节手段进行定性分析, 如下表所示。
为了做到在调整电压的同时能兼顾无功分布, 使得系统在确保电压稳定的同时, 输电网络损耗尽量降低。考虑将节点的电压状态与节点无功分布情况相结合, 制定电压、无功的象限分布图, 并针对每个象限的情况制定相应的适合工程应用的调整原则。如图2所示。
3.2 电压无功象限分布决策方法
根据图2所示, 在以上四个象限情况下的控制原则, 对应的控制手段分为不同情况, 但需考虑该手段对电压或者无功的影响, 确保在电压合格的情况下, 无功也尽量满足最优分布要求。结合表1中的相关常用手段, 以及工程实际应用中的需求, 制定了电压无功象限分布决策方法, 如图3所示。
通过图3所示的电压、无功象限分布决策方法, 可避免系统运行人员因为时间紧迫而导致决策错误。运行人员通过判断目前电压情况及无功分布情况, 查找对应的象限, 从而根据电压无功象限分布决策方法及厂站实际情况, 选择目前可用的控制手段。为系统运行人员快速制定电压、无功调整控制策略提供了定性的帮助。虽然无法达到电压无功的最优调节, 但能使得电压无功的匹配调节达到一个较为有效的结果。
3.3 扩展应用
制定电压无功象限分布决策方法的目的, 是为了对未实现AVC控制的电网, 制定应用于人工控制的快速决策方法, 但本方法仍然适用于AVC控制系统。AVC控制系统常用的控制方法[8,9], 以节点电压为唯一控制标准, 通过对无功装置、主变档位、机组出力的协调控制, 使得电压能满足设定要求。
然而利用电压无功象限分布决策方法, 结合AVC系统的数据采集、比对功能, 可实现电压无功在象限内的决策手段进一步细化。形成图4所示的电压无功象限分布决策方法。
基于图4所示电压无功比对的象限分布决策方法, 利用了AVC系统的数据采集、比对功能, 但还需要在AVC系统中设定电压、无功比对边界条件。因此需要系统运行人员根据电网长期的电压无功运行数据, 制定边界条件, 便于AVC系统根据决策方法, 快速选择调整手段。
4 应用情况
由于昆明电网2015年还未完成AVC系统的建设投产, 系统电压控制主要还是靠系统运行人员根据电压无功曲线人工控制, 应用电压无功象限分布决策方法对昆明电网2015年110k V、35 k V、10 k V母线电压进行管控调节, 取得了明显的效果。昆明电网2014、2015年110k V、35 k V、10 k V母线电压合格率如表2所示。昆明电网2014、2015年综合线损率也取得了较为明显的提高, 虽不完全是因电压无功匹配调整的成效, 但通过电压无功象限分布决策方法实行电压无功的匹配调整, 对综合线损率也具有积极效应。
5 结束语
1) 利用电压无功象限分布决策方法能快速指导系统运行人员作出决策, 对未实现AVC控制的电网具有明显的指导作用。
2) 利用电压无功象限分布决策方法具有兼顾电压合格率及网损的效果, 通过应用本方法虽无法做到电压、无功的精确控制, 但在一定粗糙度范围内可达到电压、无功匹配调整的目的。
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分布式电压 篇7
1 分布式光伏并网系统的组成及控制原理
通常情况下, 光伏发电主要由两种形式构成, 第一是通过高线路的输电网来完成, 第二是通过低压线路的接入形式的配电网来型号曾。这两种形式在不同的领域中得到了高效的应用。分布式光伏电源, 简称为PV。PV并网系统主要分为光伏阵列、逆变器以及变压器和控制系统等等。具体的结构如图1所示。
具体来说, 分布式光伏电源的性能要求不同, 因此, 能量传输和变换的控制方式也存在着严重的区别。从输入角度上看, 光伏逆变系统主要表现为两种形式:第一, 电流源型, 第二是电压源型。对于电流源型来说, 直流电可以提供稳定的直流输入, 但是传入的大电感会直接影响到系统运行的速度。在实际的应用中, 电压源型的电容会作为储能元件, 得到广泛地应用。
从输出角度上看, 并网逆变器的输出控制模式也同样有电压和电流两个方面构成, 宾王逆变器对电网呈现阻抗特性。同时输出的是标准的调制信号。电流和电源完全以电网的电压为依据。另外, 并网的逆变器主要呈现出的特点就是高阻康特性。从这一角度上看, 电网的电压对电流的影响较大, 改善的电流质量水平较高, 应用情况也相对较多。
2 分布式广泛电源并网模型的建立
光伏出力情况直接影响到馈线, 进而直接影响到电压的分布状态。为了对PV进行分析, 需要选择的是一条10KV左右的馈线, 线上共有6个负荷接入点。在设备运行的过程中, 负荷接入点和其他的节点之间的距离需要同时在图中得到体现。其中干线的单位抗阻主要为0.2+j0.4Ω/km。对于配电网来说, 主要采用的是简单的PI控制系统, 同时还能够建立分布式的光伏电源接入配电网。具体的模型建立需要根据相关的工作原理来进行。
3 光照引起的光伏出力变化情况对电压影响的仿真分析
在外界条件一定的情况下, 光伏阵列的输出率并不是一成不变的, 而是根据负荷大小的变化而出现变化。如果负载的阻抗和内阻抗相匹配时, 光伏出力程度就相对较大。在对功率进行检测的过程中, 需要采用大功率的跟踪技术来对其进行控制。光伏输出的最大功率主要受到两种因素的影响, 第一是点样的辐照度, 第二是温度的变化量。如果一天中的温度保持不变, 太阳辐射量就变成了印象光伏出力的位移因素, 在具体的数据分析的过程中, 出现正比的关系。图2为某市7月份某日的光伏阵列的实测功率图。
PV光伏阵列直流侧最大输出功率随辐照度的波动而出现类似的波动, 光伏阵列输出功率最大值出现在13:00左右, 对应的辐照度为1195.1W/m2, 功率输出达到143.5k W。同时, 对应辐照度的较大波动, 光伏电站单位时间内 (即1min) 直流侧输出功率最大跌幅可达32.7k W, 约为最大输出功率的23%。PV的输出功率直接影响线路的潮流, 从而影响线路电压分布。
4 防止电压波动和电压越限的措施
由于PV既可以发出有功功率, 也可以发出无功功率;SVC可以动态调节无功功率。因此, 可以通过PV与SVC共同进行无功调节来改善电压质量。采用PV与SVC共同进行无功功率调节抑制电压波动后的负荷点5电压波形。通过PV与SVC复合调节可以有效抑制该负荷点的电压波动。
当PV作为电源退出电网运行时, 为防止原PV接入点电压失去支撑而造成电压降落过大, 此时在接人点处采用SVC来支撑线路电压。当装在负荷5的PV退出运行后, 造成负荷5的电压降落过大, 不利于电网的安全运行。这时, 可通过在负荷5接入的SVC进行电压调节。SVC发出感性无功功率, 对线路电压起支撑作用, 使线路各节点电压均满足供电电压偏差要求。当太阳辐照度高, PV输出功率较大时, 为防止PV接入点电压升高过多, 通过改变PV的运行方式和调节SVC来调整电压, 使其不超过电压上限。
综上可知, 通过PV与SVC复合调节可以有效地解决由于太阳辐照度变化引起分布式光伏电源低出力或退出运行 (或过高功率运行) 时引起的配电线路电压波动和电压越限问题。
5 结论
通过理论和仿真分析得出, PV接人配电网引起电压波动和电压越限的主要原因是太阳辐照度的变化。周围环境温度一定时, 太阳辐照度越强, 光伏电源的输出功率越大, 对电网电压的抬升作用越大, 光伏接人点的电压就可能超出限值, 随着太阳辐照度的逐渐减弱, 光伏电源的输出功率减小, 电网电压下降。由于太阳辐照度变化引起PV出力波动或退出运行时会引起配电线路电压波动和电压越限。通过PV与SVC复合式调节, 使线路上所传输的无功功率可以由PV和SVC共同提供, 也可以由SVC单独提供, 这样在PV并网和退出运行时可以保证线路各节点电压均满足供电电压偏差要求, 同时有效地抑制了电压波动, 解决了电压越限问题。
摘要：在电力系统运行的过程中, 对配电网电压的要求相对较高, 在实际的配网电压运行中, 需要对分布式光伏电源对电压的影响程度进行分析, 然后根据相应的配电网电压的控制原理来对电力系统的运行进行改进和完善。由于这一工作具有较大的复杂性和难度性, 所以对于相关的工作人员需要提出较高的要求。在进行理论分析的过程中, 需要对太阳辐射, 温度以及光照条件等因素进行分析和了解。然后分析一天中光伏出力情况的辩护程度对电压的影响。本文中, 主要对分布式光伏电源对配电网电压的影响于改善的相关问题进行分析和阐述, 希望能够给相关的工作人员提供借鉴和参考。
关键词：分布式光伏电源,配电网,太阳辐照度,电压
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