【摘 要】
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电网规模和新能源并网比例的不断扩大,使得电力系统非线性计算的复杂性逐渐提高,电网实施集中式无功优化与电压控制的难度随之加大。目前,典型的做法是由能量管理系统(Energy Management System,EMS)集中采集和处理数据、集中计算和生成决策。这种“集中优化-集中决策”模式,对计算资源和信息传输性能的要求较高,制约了优化算法在线应用的实时性和最终调控效能的进一步提升。本文针对集中优化与
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电网规模和新能源并网比例的不断扩大,使得电力系统非线性计算的复杂性逐渐提高,电网实施集中式无功优化与电压控制的难度随之加大。目前,典型的做法是由能量管理系统(Energy Management System,EMS)集中采集和处理数据、集中计算和生成决策。这种“集中优化-集中决策”模式,对计算资源和信息传输性能的要求较高,制约了优化算法在线应用的实时性和最终调控效能的进一步提升。本文针对集中优化与决策模式存在的技术局限性,从分布式思想出发,提出了一种虚拟软控制器(Virtual Soft Controller,VSC)的概念,设计了基于VSC与EMS搭建的两层协同架构的分布式电压管控系统,并在此基础上,分别研究了配电网和输电网的分布式无功优化与电压调控策略生成方法。本文开展的研究工作有以下几点:(1)针对配电网无功优化与电压调控问题,基于两层协同架构的分布式电压管控系统,分别针对等效负荷节点目标电压控制和配电系统有功降损两种调控需求,提出了VSC就地决策及其调控参数的分布式计算方法,并设计了相应的分布式控制方案。算例表明,所提方法可生成性能较高的配电网分布式无功优化与电压调控策略。(2)针对输电网无功补偿站协同参与邻近风电场并网点电压控制问题,建立了泄流比、电压支撑度、无功供给保障度等指标,设计了补偿站优选与排序方案。基于两层协同架构的分布式电压管控系统,提出了一种无功补偿站分布式优化决策及其参与风电场并网点电压增援调控的方法。算例表明,所提方法的决策结果,可使风电场并网点电压在主网增援补偿站的协同下,比较精准地调整至或恢复趋近于设定的目标值。(3)针对输电网电压控制问题,融合前两点研究思路和需求,并基于两层协同架构的分布式电压管控系统,提出了基于电气剖分信息和基于灵敏度信息的输电网分布式电压控制方法。算例表明,两种方法的决策结果,均可使电压越限节点在补偿站的协同下,比较精准地调整至或恢复趋近于设定的目标值。
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