本發(fā)明涉及配電網(wǎng)絡(luò)無功優(yōu)化，尤其涉及一種低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球?qū)Νh(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的重視，能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與轉(zhuǎn)型已成為國(guó)際共識(shí)。近年來，我國(guó)積極響應(yīng)“雙碳”目標(biāo)(碳達(dá)峰與碳中和)，致力于推動(dòng)能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命，將節(jié)約能源資源放在國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的優(yōu)先位置。在此背景下，清潔能源特別是分布式光伏發(fā)電得到了迅猛發(fā)展。分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)通過合理布局和優(yōu)化設(shè)計(jì)，不僅能夠高效利用太陽能資源，還能減少對(duì)傳統(tǒng)化石能源的依賴，對(duì)于緩解能源危機(jī)、改善環(huán)境質(zhì)量具有重要意義。

2、盡管分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)在推動(dòng)清潔能源利用方面取得了顯著成效，但其大規(guī)模接入配電網(wǎng)也帶來了一系列技術(shù)挑戰(zhàn)。首先，分布式光伏接入電網(wǎng)后，由于光伏電源的輸出功率受溫度、光照等自然條件影響，呈現(xiàn)出較強(qiáng)的波動(dòng)性和不確定性，導(dǎo)致配電網(wǎng)的潮流分布變得更為復(fù)雜。特別是在陽光充足且光伏出力達(dá)到最高水平，而電網(wǎng)負(fù)荷處于低谷時(shí)段，離分布式光伏較近的節(jié)點(diǎn)電壓會(huì)出現(xiàn)偏高現(xiàn)象，甚至可能超過安全閾值，對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成威脅。其次，傳統(tǒng)配電網(wǎng)通常采用輻射式結(jié)構(gòu)，其電壓調(diào)節(jié)和無功補(bǔ)償主要依賴于中心變電站的無功補(bǔ)償設(shè)備。然而，隨著分布式光伏的接入，傳統(tǒng)的無功補(bǔ)償方式已難以滿足電網(wǎng)對(duì)電壓穩(wěn)定性和無功平衡的需求。特別是在低電壓臺(tái)區(qū)，由于電網(wǎng)結(jié)構(gòu)相對(duì)薄弱，無功補(bǔ)償能力不足，更容易出現(xiàn)電壓偏高或無功過剩的問題，影響用戶的用電質(zhì)量和電網(wǎng)的整體運(yùn)行效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本部分的目的在于概述本發(fā)明的實(shí)施例的一些方面以及簡(jiǎn)要介紹一些較佳實(shí)施例。在本部分以及本技術(shù)的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會(huì)做些簡(jiǎn)化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡(jiǎn)化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。

2、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。因此，本發(fā)明提供了一種低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法解決分布式光伏大規(guī)模接入配電網(wǎng)導(dǎo)致的低電壓臺(tái)區(qū)節(jié)點(diǎn)電壓嚴(yán)重偏高的問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明提供了一種低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法，包括：

5、獲取配電網(wǎng)低電壓臺(tái)區(qū)相關(guān)參數(shù)；

6、基于所述配電網(wǎng)低電壓臺(tái)區(qū)相關(guān)參數(shù)，構(gòu)建低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)的目標(biāo)函數(shù)和約束條件，建立低電壓臺(tái)區(qū)無功優(yōu)化模型；

7、利用變量替換與相角松弛技術(shù)，將所述低電壓臺(tái)區(qū)無功優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為二階錐規(guī)劃模型；

8、利用改進(jìn)哈里斯鷹算法求解所述二階錐規(guī)劃模型，獲取最優(yōu)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案。

9、作為本發(fā)明所述的低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法的一種優(yōu)選方案，其中：構(gòu)建低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)的目標(biāo)函數(shù)包括，

10、基于低電壓臺(tái)區(qū)電壓質(zhì)量約束，以低電壓臺(tái)區(qū)功率損耗最小和變電站節(jié)點(diǎn)購(gòu)電量最小為目標(biāo)建立目標(biāo)函數(shù)，所述目標(biāo)函數(shù)表示為：

11、minf(p,q,p,q,v,i)

12、其中，p,q為最優(yōu)潮流的優(yōu)化變量的節(jié)點(diǎn)注入功率，p,q為最優(yōu)潮流的優(yōu)化變量的支路潮流，v為節(jié)點(diǎn)電壓，i為支路電流，f為目標(biāo)函數(shù)值。

13、作為本發(fā)明所述的低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法的一種優(yōu)選方案，其中：利用改進(jìn)哈里斯鷹算法求解所述二階錐規(guī)劃模型包括，

14、利用tent混沌映射初始化生成初始無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案；

15、根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)和約束條件，更新所述初始無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案，對(duì)更新后無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案進(jìn)行約束處理，若無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案不符合約束條件，則對(duì)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案進(jìn)行調(diào)整，獲取無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案集合；

16、利用自適應(yīng)網(wǎng)格劃分和組織所述無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案集合，將每個(gè)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案映射到最近的網(wǎng)格點(diǎn)上，并標(biāo)記所述網(wǎng)格點(diǎn)已被訪問；

17、若無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案不符合約束條件，則將對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格點(diǎn)標(biāo)記為無效；

18、根據(jù)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案的分布情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整自適應(yīng)網(wǎng)格的大小和分辨率。

19、作為本發(fā)明所述的低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法的一種優(yōu)選方案，其中：利用tent混沌映射初始化生成無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案的表達(dá)式為：

20、

21、其中，u為映射的混沌程度，xi為初始無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案。

22、作為本發(fā)明所述的低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法的一種優(yōu)選方案，其中：更新所述初始無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案包括，

23、更新第一階段，各個(gè)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案之間互相交換信息更新和優(yōu)化各自的無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案，更新第一階段的無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案更新表達(dá)式為：

24、x(t+1)＝xrand(t)-r1|xrand(t)-2r2x(t)|1

25、q≥0.5

26、x(t+1)＝xrabbit(t)-xm(t)-r3(lb+r4(ub-lb))q≤0.5

27、其中，x(t+1)和x(t)分別為第t+1次和第t次迭代時(shí)的無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案，xrand(t)為第t次迭代時(shí)隨機(jī)選取的無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案，r1、r2、r4、r4和q為[0,1]區(qū)間內(nèi)均勻分布隨機(jī)數(shù)，xrabbit(t+1)和xm(t)為當(dāng)前迭代最優(yōu)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案和哈里斯鷹群中心位置，ub和lb為無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案參數(shù)取值范圍的上下界；

28、更新第二階段，在所述更新第一階段得到的無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案中，識(shí)別獲取目標(biāo)函數(shù)值較小的無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案，其他無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)值較小的無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案更新調(diào)整自身方案的參數(shù)。

29、作為本發(fā)明所述的低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法的一種優(yōu)選方案，其中：獲取最優(yōu)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案包括，

30、將每個(gè)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案劃分到自適應(yīng)網(wǎng)格中后，基于低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)的約束條件，計(jì)算自適應(yīng)網(wǎng)格內(nèi)當(dāng)前無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案集合的平均目標(biāo)函數(shù)值，并選擇最優(yōu)平均目標(biāo)函數(shù)值的自適應(yīng)網(wǎng)格作為當(dāng)前自適應(yīng)網(wǎng)格最優(yōu)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案集合；

31、將所述當(dāng)前自適應(yīng)網(wǎng)格最優(yōu)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案與上一次迭代最優(yōu)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案集合進(jìn)行比較，更新最優(yōu)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案集合；

32、更新達(dá)到改進(jìn)哈里斯鷹算法迭代次數(shù)時(shí)，停止迭代，計(jì)算最優(yōu)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案集合對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，獲取最優(yōu)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案。

33、作為本發(fā)明所述的低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法的一種優(yōu)選方案，其中：低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)約束條件包括低電壓臺(tái)區(qū)前推回代潮流方程約束、節(jié)點(diǎn)電壓上下限約束、之路電流上下限約束、靜止無功補(bǔ)償裝置無功功率約束、離散無功補(bǔ)償組數(shù)和調(diào)節(jié)次數(shù)約束、光伏出力上下限約束和儲(chǔ)能約束。

34、第二方面，本發(fā)明提供了一種低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)的系統(tǒng)，包括，

35、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取配電網(wǎng)低電壓臺(tái)區(qū)相關(guān)參數(shù)；

36、無功優(yōu)化模型建立模塊，用于基于所述配電網(wǎng)低電壓臺(tái)區(qū)相關(guān)參數(shù)，構(gòu)建低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)的目標(biāo)函數(shù)和約束條件，建立低電壓臺(tái)區(qū)無功優(yōu)化模型；

37、模型優(yōu)化模塊，用于利用變量替換與相角松弛技術(shù)，將所述低電壓臺(tái)區(qū)無功優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為二階錐規(guī)劃模型；

38、方案獲取模塊，用于利用改進(jìn)哈里斯鷹算法求解所述二階錐規(guī)劃模型，獲取最優(yōu)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方案。

39、第三方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算設(shè)備，包括：

40、存儲(chǔ)器和處理器；

41、所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述處理器用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，該計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法的步驟。

42、第四方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，該計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述低電壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法的步驟。

43、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明基于改進(jìn)哈里斯鷹算法的低壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法，通過構(gòu)建精確的目標(biāo)函數(shù)與約束條件，并巧妙地將無功優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為二階錐規(guī)劃模型，結(jié)合改進(jìn)的哈里斯鷹算法進(jìn)行全局搜索與局部?jī)?yōu)化，有效避免了算法陷入局部最優(yōu)，顯著提高了無功補(bǔ)償?shù)恼{(diào)節(jié)效率與精度，不僅有效防止了節(jié)點(diǎn)電壓偏高，還顯著降低了配電網(wǎng)的損耗，提升了配電網(wǎng)的運(yùn)行效率與經(jīng)濟(jì)性，為低壓臺(tái)區(qū)無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)提供了一種高效、智能的解決方案。