【摘 要】
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分布式电源(distributed generation,DG)大规模接入以及新型电力电子设备广泛应用,已成为配电网发展的必然趋势和重要特征。智能软开关(soft open point,SOP)作为一种新型电力电子装置,具有灵活、快速、精确的功率控制特性和潮流转移能力。这些特征使SOP在促进DG消纳、提高配电网运行效率和提升供电恢复能力等方面优势明显。此外,不平衡负荷和线路参数不对称使得配电网通常
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分布式电源(distributed generation,DG)大规模接入以及新型电力电子设备广泛应用,已成为配电网发展的必然趋势和重要特征。智能软开关(soft open point,SOP)作为一种新型电力电子装置,具有灵活、快速、精确的功率控制特性和潮流转移能力。这些特征使SOP在促进DG消纳、提高配电网运行效率和提升供电恢复能力等方面优势明显。此外,不平衡负荷和线路参数不对称使得配电网通常处于不平衡运行状态,而SOP和DG变流器三相功率灵活可控,有助于缓解配电网三相不平衡。因此,基于SOP柔性互联的主动配电网正逐渐受到重视。基于SOP柔性互联的主动配电网在一次设备、网络结构和控制方式等方面与传统配电网存在显著差异,配电网运行控制和规划等关键技术也需要适应配电网的形态演变。具体有:(1)DG和SOP变流器有功和无功功率的耦合性,使得主动配电网趋于有功和无功功率协调优化控制,并且可利用变流器的三相功率灵活控制缓解配电网三相不平衡对系统的负面影响;(2)SOP和DG灵活多变的控制方式影响配电网拓扑结构,加剧了主动配电网供电恢复模型的复杂性;(3)不平衡配电网的主动运行管理直接影响DG和SOP的优化配置结果,而运行场景的不确定性和多样性进一步增加了DG和SOP优化配置问题的难度。基于以上背景和难点,本文围绕基于SOP柔性互联的不平衡主动配电网三相线性潮流、优化运行、供电恢复和优化配置等建模和算法展开研究,论文的主要研究工作如下:(1)为了提高不平衡主动配电网优化运行、供电恢复和优化配置模型的收敛性和求解效率,推导出配电网三相线性潮流模型。首先分析SOP正常运行和故障恢复时的三相功率控制特性,并建立基于二阶锥松弛和多面体近似的SOP三相功率线性模型;通过在配电网三相潮流方程中引入电压偏差,并近似消元处理,推导出直角坐标形式的三相潮流线性模型;根据三相线性潮流方程,提出基于凸松弛和多面体近似的电压不平衡方程和线损方程线性化形式;最后通过误差分析验证所提三相线性潮流模型的准确性。(2)对于DG规模化接入的配电网,DG出力高峰期可能使节点电压越过电压上限,必要时不得不削减DG有功功率,而SOP可以平衡馈线功率和调节无功功率,有助于降低DG有功功率削减量。因此,本文提出DG和SOP有功-无功协调优化运行模型,首先建立了以DG有功削减、配电网损耗和电压不平衡最小为目标的多目标优化模型,通过对DG和SOP三相功率主动控制,促进DG消纳的同时,提高配电网的运行效率和改善电压分布;然后以配电网三相线性潮流为基础,将该非凸非线性优化运行模型转化为线性优化模型,提高了优化模型的收敛性和求解效率;最后通过算例验证所提优化模型的可行性和有效性。(3)配电网供电恢复对于保障供电可靠性至关重要,SOP可以实现馈线间的潮流转移并且间接为停电区域提供电压频率支撑,这个特点有助于提高配电网的供电恢复能力。本文研究了基于SOP柔性互联的不平衡主动配电网供电恢复模型,首先分析了故障恢复时基于DG、SOP和开关装置协调控制的供电恢复原理,揭示了DG和SOP控制方式与网络拓扑结构的内在关联性,并提出改进生成树模型来刻画计及DG和SOP控制方式的网络辐射型拓扑结构;然后建立了以恢复负荷最大和电压不平衡最小为目标的供电恢复确定性模型,并根据三相线性潮流模型,将该供电恢复模型转换为混合整数线性规划模型;考虑到长时段恢复状态中波动性DG出力和负荷需求的不确定性,在确定性供电恢复模型的基础上,提出基于数据驱动的供电恢复随机优化模型;最后不同节点和故障程度的测试系统验证SOP对供电恢复的提升效果和所提模型的有效性。(4)SOP灵活性特点有助于DG接入配电网,但是SOP的位置和容量会影响DG配置方案,因此,DG和SOP应当协同规划,并且不平衡配电网的运行方式也会影响DG和SOP优化配置结果。故本文提出计及不平衡配电网主动管理的DG和SOP协同优化配置模型,首先建立DG和SOP优化配置的双层规划模型,上层规划问题以配电网总投资和运行成本最小为目标,确定DG和SOP的安装位置和容量;下层规划问题以配电网损耗和电压不平衡最小为目标,根据上层规划结果,确定DG和SOP在不同场景下的最优控制方案;为了求解双层规划问题,根据三相线性潮流模型将下层非凸非线性规划问题转化为线性规划问题,并根据罗需-库恩-塔克条件(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)推导下层规划问题的对偶问题,从而建立具有均衡约束的数学规划(mathematical programming with equilibrium constraints,MPEC)问题;最后,通过不同规模的测试系统分析DG和SOP三相灵活控制对配置结果的影响以及验证优化模型的求解效率和收敛性。
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