智能微电网分布式电压控制的研究概要.docx

资源描述

智能微电网分布式电压控制的研究概要.docx

《智能微电网分布式电压控制的研究概要.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能微电网分布式电压控制的研究概要.docx（17页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

智能微电网分布式电压控制的研究概要.docx

智能微电网分布式电压控制的研究概要

中国高等学校电力系统及其自动化专业第29届学术年会,湖北宜昌:

三峡大学,2013

智能微电网分布式电压控制的研究

殷桂梁,侯嘉怡

燕山大学电气工程学院

Email:

ysulpx@

摘要:

电压控制是智能微电网研究中非常重要的一个方面。

本文提出了一种在微电网中利用分布式电源发出的功率来进行电压控制的分布式电压算法。

如果检测到某条母线发生电压波动,该算法会基于本地信息估算出消除电压波动所需的功率。

通过一种自适应分布式算法,计算出各分布式电源所需承担的功率,共同作用实现电压控制。

关键词:

分布式电源;电压控制;有功功率;分布式算法

TheStudyofDistributedVoltageControlintheSmartMicrogrid

YinGuiliang,HouJiayi

SchoolofElectricalEngineering

Email:

ysulpx@

Abstract:

Voltagecontrolisanimportantsubjectinthestudyofsmartmicrogrid.Inthispaper,weproposeadistributedalgorithmforvoltagecontrolinthemicrogridthatreliesonactivepowerinjectionsprovidedbyDistributedGenerators.Wheneverthereisavoltagefluctuationdetected,ituseslocallyavailableinformationtoestimatetheamountofactivepowerthatneedstobeinjectedtothebusinordertoeliminatethefluctuation.ItcalculatestheactivepowerrequiredbyeachDistributedGeneratorthroughanadaptivedistributedalgorithm,toachievethevoltagecontrolcollectively.

Keywords:

DistributedGenerators;voltagecontrol;activepower;distributedalgorithm

1引言

在智能微电网环境下,系统对电网电压的调节、控制能力要求越来越高。

分布式电源除了发出有功功率,还能以局部电压支撑的形式提供辅助服务[1]。

分布式电源间的的协调和控制是它们提供辅助服务的关键。

主要分为集中控制策略[2,3]和分布式控制策略[4-6]。

分布式控制策略中,每个分布式电源可以和附近的几个分布式电源进行信息交换,并基于这些信息做出本地控制决策。

最终,分布式电源的分布式控制决策和集中控制策略有相同的效果。

分布式控制策略的优势是:

1更经济,不需要中央控制器和各种设备;2本地信息足够控制,不必知道每个分布式电源的信息;3对故障或不可预知的节点行为更具弹性;4当有新的分布式电源连接到网络时,可采用“即插即用”的策略,与现有设备进行同步。

智能微电网多为配电网结构,线路的阻抗与电抗之比R/X很大,这意味着有功功率的变化对母线电压影响很大。

因此通过对分布式电源所发有功功率增加或减少的控制[7],可以实现电压波动的调节。

本文提出一种分布式电源有功功率控制的分布式算法,当某条母线上的电压出现波动,超出所规定的上限或下限值时,通过该分布式算法,计算出所需的有功功率功率估计值,在含分布式电源的相邻母线之间进行通信和功率分配,由相邻母线上的分布式电源共同提供所需功率,从而实现电压控制。

2微电网中有功功率和电压的关系

电力系统中,功率变化对于母线电压和相角的变化关系如下式所示[8]

PHNU

QKLUQQU

θθ

∂∂

⎡⎤

⎢⎥

ΔΔΔ

⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤

∂∂

==⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥

ΔΔ∂∂

⎢⎥Δ

⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦

⎢⎥

∂∂

⎣⎦

（1

以本文讨论的380V等级的微电网为例,目前我国配电网的传输线路的R/X约为5至几十,远远大于110kV以上电压等级的传输线路的R/X（一般小于1,因此功率对电压的影响也不同于传统大电网。

根据文献[9]中推导的低压配电网中电压和功率的关系:

电压

中国高等学校电力系统及其自动化专业第29届学术年会,湖北宜昌:

三峡大学,2013

变化主要与有功功率有关,而无功功率则影响相角的变化,式（1可以解耦为下面的公式:

PU∂Δ=ΔU∂（2

Qθθ∂Δ=Δ∂（3

因此本文主要采用分布式电源发出的有功功率对各母线电压进行调节,使其满足iUU≤≤。

当电压高于上限值时,通过减少DGs发出的有功功率（即<0,并通过分布式算法对功率进行协调控制来降低节点电压（过电压算法;同样,当电压低于其下限值[]kΔPU时,通过增加DGs发出的有功功率来提高节点电压（欠电压算法。

限于篇幅原因,本文只讨论过电压算法。

3分布式电压算法

分布式算法实现的是DGs的功率增量在各节点之间的分配过程:

（4[1][][]kkkΔ+=⋅ΔPTP式中,T[k]为参数化状态转移矩阵,也为列随机矩阵。

分布式算法解的证明参考文献[1]。

系统在每一定的时

间间隔r进行一次完整的分布式算法,分布式算法在r

和r+1之间规定的k0次迭代内收敛。

在时间间隔（r,r+1

内,前k0/2次计算DGs在不受容量限制的情况下分配功率来调节电压,后k0/2次迭代修改这些结果以满足容量限制。

3.1通信结构的建立

根据微电网结构建立算法所需的通信结构图,每

条系统母线定义为一个节点,母线之间的通信链路定义为连接节点的有向边。

由于馈线电压不受微电网负荷变化的影响,因此不参与该算法。

本文假设母线之间的通信通过电力线路来实现,因此通信链路与系统的电网结构是一致的,且为双向通信。

如果某条母线上接有DGs,可以提供用于电压调节的有功功率,则该节点包含自循环,否则,则不含自循环。

直接相连的两条母线彼此具有最高的电压-有功敏感度,因此电压调节被缩小到网络的局部区域。

该分布式算法保证在相邻节点之间交换信息,且稳态解将会收敛到预期的区域周围。

该算法采用母线电压对有功功率的敏感度矩阵P=∂∂ENPU来构建状态转移矩阵。

由于是分布式

控制策略,因此每个节点只知道与其直接相连的节点的敏感度矩阵,因此对敏感度矩阵进行修改:

（1对于节点上含DGs的节点S,,{}

0..PjijPjiSENiNjSENjow∈⎧∀⎨⎩∪（5

=（2对于节点上不含DGs的节点

,{}

Pji

jPjiSENiNSENjow∈⎧

（6

=∀⎨

⎩式中,Nj表示与节点j直接相连的节点集。

算法若要收敛,状态转移矩阵T[k]必须为列随机矩阵,因此状态转移矩阵的初值T0为

Pji

SEN,{}

ijPjiiNjTjSEN∈=

∀∑

∪（7

3.2初始化

在每个时刻r,对系统进行一次潮流计算,得到各节点电压。

当节点电压大于时,估算出使电压恢

复到低于所需的有功功率。

假设节点和相邻母线具

有相似的运行条件,因此,在初始化过程中可以引入一定的近似假设。

对于含DGs的节点上发生过电压时,需要减少

DGs发出的有功功率来降低电压,为需要减少

的功率的估计量:

[0]rjPΔ

[0]0..r

rjjrPjjjjUUjSENnow⎧−>⎪PΔ=∀⎨⎪

⎩（8式中,nj表示节点j及与节点j直接相连的节点数。

由式（6可知,当某节点不含DGs,PjjSEN=0,上式初始化公式不再适用,那么采用该节点与其相邻节点的敏感度,PjiSEN来代替。

所以对于不含DGs的节点,过电压初始化为

[0]0..

rjjr

Pjijj

UUjSENnow⎧−>⎪PΔ=∀⎨⎪

⎩

（9

3.3过电压算法

自适应参数化状态转移矩阵的更新过程为:

[1][1]（[kk1]k+=++−TTDID+12[]（[],[],,[]nkdiagkkk（10

=δδδD为参数化对角

式中,

中国高等学校电力系统及其自动化专业第29届学术年会,湖北宜昌:

三峡大学,2013

阵;[]jkδ满足0<[]1jkδ≤;I为单位阵;定义为

..jPji

PjiijiNSENijSENTjow∈⎧≠⎪⎪=∀⎨⎪

⎪⎩∑（11

该算法根据母线电压的估计值和DGs的有功容

量限制,通过调整[]jkδ的值,进而调整状态转移矩阵,使解满足要求。

[]jkδ的值决定了节点j处的DERs发出的有功功率是增加还是减少。

通过分析,对于过电压算法来说:

当[+1]jkδ<[]jkδ时,节点j将减少发出有功功率;当[+1]jkδ>[]jkδ时,节点j将增加发出有功功率。

3.3.1节点电压标准

设为在时刻r潮流计算出的母线j的电压值,为准确值。

时刻r+1的母线电压可近似为

rjU

1jrrrrjjjji

UUUUUP+∂=+Δ=+∂∑

iP（12

分布式控制策略中每个节点只知道与其直接相连

的节点的敏感度矩阵,电压比定义如下

{}nomnom[]

+[]jj

rjrriijjj

UUP

UUkUUρ∈Ν∂+∂Δ=

≈

∑

∪iPk（13

式中,为给定的电压额定值。

nom1p.u.j

U=直观来看,如果节点j电压偏高,则[]1jkρ>,节点j需要通过减少[]jkδ的值来减少发出的有功功率,进而降低电压;否则,节点j将增加[]jkδ的值来增加发出的有功功率,进而提高电压。

因此,[1]jkδ+的更新规则如下式所示

1[][]1[][1]1（1[][]

[]1

jjjjjkkkkkkδρδδρρ⎧

>⎪+=⎨

⎪−−≤⎩

jkρ（14

3.3.2考虑DGSs的容量限制

设minjP和maxjP分别为节点j上所接DGs容量的下

限和上限,netjP为节点j上的DGs在时刻r之前发出的有功功率,Pj,0为未进行分布式算法之前节点j上的DGs向系统发出的有功功率。

对于过电压算法,需要满足关系netmin[]jjjPPkP+Δ≥,其中,netjP可能的取值范围为。

如果前kminmax[,jjP

图1.分布式电源发出的有功功率与容量的关系

0,0[]（

[][]..

net

netjjjjjjPkPPPPPkPkow⎧Δ+−≤⎪Δ=⎨

Δ⎪⎩

j（15

minnetnetmax

min

P[]..

jjj

jjPPP

kPPow⎧−>⎪Δ=⎨−⎪⎩P（16

容量比定义为

max

[]

[][]

jjjPkkPkρΔ=

（17

由于分布式算法需要非负的状态转移矩阵,考虑

不同组合情况,是为了保证[]0jkρ>,从而保证算法的收敛性。

根据容量比所需进行的更新规则为

[][][]11[1]1（1[][]1

[]jjjjjjjkkkkkkkδρρδδρρ≤⎧⎪

+=⎨

−−>⎪⎩

（18

3.3.3算例仿真

假设微电网结构如图2所示,电压等级为380V,

基准容量和基准电压分别为SB=10kVA,UB=380V。

每条线路参数都相等,阻抗标幺值为R=0.00368,X=0.00097,1~7号母线的负荷功率标幺值分别为1.7+j0.6,1.95+j0.7,1.6+j0.5,1.25+j0.5,1.8+j0.65,0.4+j0.15,2.1+j0.7。

母线1,2,3,5,7上接有DGs,其有功容量下限分别为0.1,0.1,0.1,0.4,0.6标幺值,未进行分布式算法之前DGs向系统发出的有功功率分别为1,1.1,1,0.9,1.1标幺值。

图3为系统的通信结构图。

设馈线电压为1.05,未进行分布式算法时的潮流计算结果如表1第一列所示。

]0/2次迭代求出的解满足容量限制,则不需要对T[k]进行修改,否则,需要进行如下修改。

分三种情况讨论:

中国高等学校电力系统及其自动化专业第29届学术年会,湖北宜昌:

三峡大学,

2013

图2.微电网系统结构图图3.微电网通信结构图

设定电压上限=1.02,进行过电压算法。

仿真结

果和相关数据如图4,5和表1所示。

表1分别列出了

未进行分布式算法时各母线电压值U0,分布式算法结

束后的母线电压稳态值Uss,DGs的有功容量下限

Pmin,发出功率的减少量

Δ以及DGs最终发出有功

功率的稳态值Pss。

由图4可以看出,系统通过降低DGs

发出的有功功率立即对过电压做出响应,母线1最终

的电压为1.02。

DGs最终发的有功功率均在其有功容

量下限之上,满足要求,如图5所示。

然而,算法可

能造成了母线4,5,7的电压过低,通过与过电压算

法对应的欠电压算法可将其电压提高上去,由于篇幅

原因,本文不再进行欠电压算法。

图4.分布式算法对各节点电压的调节

图5.分布式算法的功率分配结果

表1.分布式算法得到的电压和功率结果

节点U0UPDG

ΔP

11.02491.02000.10.52400.4760

21.00290.99500.1-0.1208

0.979230.98470.97440.1-0.2802

0.7198

40.97540.9644000

50.97140.95960.4-0.1618

0.7382

60.97860.9675000

70.97410.96240.6-0.1635

0.93654结论

本文提出了一种有功功率的电压分布式控制算法,将该算法应用于智能微电网,通过建立相邻节点之间交换信息的通信结构,协调各分布式电源所发出的功率,可以实现电压分布式控制,而不需要知道全局信息,因此可以实现分布式电源的“即插即用”,并且结果满足分布式电源的有功容量限制。

通过算例的仿真结果验证了该方法的可行性。

参考文献

[1]A.D.Dominguez-Garcia,C.N.Hadjicostis.Coordinationandcontrolofdistributedenergyresourcesforprovisionofancillaryservices[C].IEEEInternationalConferenceonSmartGridCommunications,Gaithersburg,2010.537-542.

[2]K.Rogers,R.Klump,H.Khurana,A.Aquino-Lugo,andT.Overbye.Anauthenticatedcontrolframeworkfordistributedvoltagesupportonthesmartgrid.IEEETransactionsonSmartGrid,2010,1（1:

40-47.

[3]M.E.Baran,I.M.El-Markabi,Amultiagent-baseddispatchingschemefordistributedgeneratorsforvoltagesupportondistributionfeeDGss,IEEETransactionsonPowerSystem,2007,22（1:

52-59.

[4]A.D.Dominguez-Garcia,C.N.Hadjicostis.DistributedAlgorithmsforControlofDemandResponseandDistributedEnergyResources[C].IEEEConferenceonDecisionandControlandEuropeanControlConference,2011:

27-32.[5]B.A.Robbins,A.D.Dominguez-Garcia,C.N.Hadjicosti.ControlofDistributedEnergyResourcesforReactivePowerSupport[C].NorthAmericanPowerSymposium.2011:

43-47.[6]B.A.Robbins,A.D.Dominguez-Garcia,C.N.Hadjicosti.Atwo-stageDistributedArchitectureforVoltageControlinPowerDistributionSystem[J].IEEETransactionsonPowerSystem,2012,（0:

1-13.

[7]柳明,柳文.基于电压的自治电网分布式协调控制[J].电力自动化设备,2010,30（1:

20-24.

[8]陈衍.电力系统稳态分析M].第三版.北京:

中国电力出版社,2007:

129-134.

[9]陈达威,朱桂萍.低压微电网中的功率传输特性[J].电工技术学报,2010,25（7:

117-122.

展开阅读全文