余立武，李浩然，劉巖

（廣東電網(wǎng)公司深圳供電局，廣東深圳 518001）

分布式發(fā)電是布置在用戶附近，與環(huán)境能夠兼容、可獨(dú)立地輸出電能的系統(tǒng)[1-3]。目前大量不同類型的分布式電源并入配電網(wǎng)中[4]。

分布式電源目前主要分為出力穩(wěn)定且可人工調(diào)整無功輸出型DG和出力隨機(jī)型DG（即不可控型分布式電源）兩大類。前者可通過調(diào)整其控制參數(shù)結(jié)構(gòu)調(diào)整DG的無功輸出，后者受到氣候、環(huán)境因素等自然因素的影響，其輸出的功率會隨機(jī)變化，主要包括光伏發(fā)電系統(tǒng)和變速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)（doubly fed induction generator，DFIG）[5-6]。

文獻(xiàn)[7]通過測試系統(tǒng)分析了DG對配電網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)電壓分布和網(wǎng)損等方面的影響，為DG并網(wǎng)時的無功優(yōu)化技術(shù)的探索在一定程度上提供了依據(jù)。文獻(xiàn)[8]僅以網(wǎng)損為目標(biāo)且通過模擬退火粒子群算法優(yōu)化DG，實(shí)用性不強(qiáng)。文獻(xiàn)[9]定性的分析了風(fēng)電DG的無功功率及其范圍對網(wǎng)絡(luò)所帶來的影響，缺乏對DG詳細(xì)的控制方式的介紹。

SVG是一種既能發(fā)出感性無功又能發(fā)出容性無功的雙向動態(tài)調(diào)節(jié)裝置，具有反應(yīng)迅速、諧波小、性價比高等一系列優(yōu)點(diǎn)，在配電網(wǎng)中具有很好的發(fā)展前景[10]。

本文根據(jù)隨機(jī)波動型分布式電源的出力特點(diǎn)，考慮其自身的無功補(bǔ)償特性，研究了一種利用SVG動態(tài)無功補(bǔ)償來維持隨機(jī)波動型分布式電源節(jié)點(diǎn)電壓穩(wěn)定的控制策略，并對SVG容量的確定方式進(jìn)行了詳細(xì)說明。在此基礎(chǔ)上，提出了含有出力隨機(jī)型等不同類型的分布式電源的配電網(wǎng)的整體無功優(yōu)化策略，利用一種改進(jìn)的粒子群算法在MATLAB中對本文方法進(jìn)行了實(shí)例仿真，通過對比分析，充分驗(yàn)證了本文所提出的方法的可行性和有效性。

1 改進(jìn)粒子群算法在含分布式電源的配電網(wǎng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用

基本粒子群算法在求解問題時操作簡單、使用方便，但存在著嚴(yán)重的不足[11]，本文對基本粒子群算法進(jìn)行如下兩點(diǎn)改進(jìn)。

1.1 粒子群位置的更新采用模糊控制

改進(jìn)的粒子群更新迭代公式為

式中：xid，vid分別為每個粒子的飛行位置向量和速度向量；k為當(dāng)前迭代次數(shù)；μ為S形隸屬度函數(shù)；K為一給定閥值，與算法的最大迭代次數(shù)kmax相關(guān)。

在粒子群迭代初期時，隸屬度μ取1，粒子群位置改變較大，節(jié)省粒子尋優(yōu)的時間；當(dāng)?shù)螖?shù)大于給定的閥值K時，采用模糊控制，使粒子的位置緩慢變化，避免遺漏優(yōu)良解，使粒子更加準(zhǔn)確地接近最優(yōu)解。

1.2 慣性權(quán)重ω的改進(jìn)

為了使粒子群初始時飛行較快，在算法后期，粒子能夠迅速準(zhǔn)確地找到最優(yōu)解，慣性權(quán)重ω采用如下式的非線性函數(shù)：

這里根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值取最小慣性權(quán)重ωmin為0.4，最大慣性權(quán)重ωmax為0.9。在算法初期，如k=1時，慣性權(quán)重ω為2ωmax-ωmin，取值較大，粒子的位置和速度更新較大，粒子群能夠迅速靠近最優(yōu)解，同時避免了陷入局部最優(yōu)的危險；隨著迭代次數(shù)的增加，慣性權(quán)重ω逐漸減小，并呈非線性變化，能夠很好地適應(yīng)粒子的尋優(yōu)進(jìn)度；當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)時，慣性權(quán)重ω取值為最小值ωmin，算法趨于穩(wěn)定，粒子緩慢更新，避免了粒子群遺漏優(yōu)良解而跳出最優(yōu)解的范圍。

2 配電網(wǎng)無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

對于出力隨機(jī)型等不同類型的分布式電源并網(wǎng)的無功優(yōu)化，采取分段的方式，每一時段負(fù)荷取恒定值，考慮到電容器組調(diào)節(jié)次數(shù)的限制，每一段內(nèi)，限定各調(diào)節(jié)設(shè)備只允許動作一次。采用的控制變量有連續(xù)量和離散量2種形式，其中，連續(xù)量包括出力穩(wěn)定且功率可調(diào)型分布式電源的無功出力和SVG的動態(tài)無功輸出，離散量包括并聯(lián)電容器組的容量和變壓器分接頭位置。

數(shù)學(xué)模型采用考慮電壓無功權(quán)重影響后的優(yōu)化模型，目標(biāo)函數(shù)和等式約束條件同文獻(xiàn)[12]，不同之處在于DG并網(wǎng)后，相對于原有配電網(wǎng)中各個節(jié)點(diǎn)的電壓約束、變壓器分接頭檔位的約束和發(fā)電機(jī)的無功約束，還需要考慮可調(diào)出力的DG的無功限制，SVG連續(xù)可調(diào)的容量范圍，出力隨機(jī)波動型DG的無功出力極限，即：

式中：NC，NDG1，Nsvg，NDG2分別為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)、可調(diào)有載變壓器節(jié)點(diǎn)、無功補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)、出力可調(diào)穩(wěn)定型DG、隨機(jī)波動型DG及SVG的集合；Cjmin，Cj，Cjmax分別為無功補(bǔ)償點(diǎn)電容器組補(bǔ)償容量的下限值、實(shí)際值和上限值；QGkmin，QGk，QGkmax為出力可調(diào)型DG無功輸出的下限值、實(shí)際無功出力和無功輸出的上限值；Qgz，Qsvgz為待確定的各個SVG的最小容量值及實(shí)際無功容量值；QGzmin，QGz，QGzmax為出力隨機(jī)波動型DG向其并網(wǎng)點(diǎn)提供的無功出力的下限值、實(shí)際無功出力、無功出力的上限值，其中QGzmin為SVG的容性無功容量與每一分段內(nèi)隨機(jī)波動型DG的最小無功極限值Qzmin之和，即QGzmin=-Qsvgz+Qzmin，QGzmax為SVG的感性無功容量與每一分段內(nèi)隨機(jī)波動型DG的最大無功極限值Qzmax之和，即QGzmax=Qsvgz+Qzmax，這里，SVG以發(fā)出感性無功為正，且感性無功與容性無功容量的絕對值相等。

可見，由于DG的加入和SVG的作用，配電網(wǎng)無功優(yōu)化的約束條件更加復(fù)雜。

3 配電網(wǎng)整體無功優(yōu)化策略

3.1 SVG的容量確定

利用SVG的雙向補(bǔ)償性對隨機(jī)型DG進(jìn)行優(yōu)化控制時，需要考慮SVG容量的選取，下面以雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)為例進(jìn)行說明。

3.1.1 分段處理

將地區(qū)日負(fù)荷曲線和風(fēng)速特性分成24個時間段，每一時段內(nèi)負(fù)荷取恒定值，風(fēng)速取平均預(yù)測風(fēng)速，得到對應(yīng)的DFIG的平均預(yù)測有功輸出Pi和無功輸出Qi，同時得到了理論上DFIG接入節(jié)點(diǎn)處的電壓，并以此作為該時段內(nèi)風(fēng)機(jī)并網(wǎng)點(diǎn)電壓的參考值UPCCref，如圖1所示。其中，Pimax，Pimin為對應(yīng)于Pi的有功輸出的上限值和下限值。

圖1 DFIG的有功出力隨時間變化曲線Fig.1 Active power output changing with time curve of DFIG

3.1.2 約束條件

在每一分段區(qū)間內(nèi)，DFIG的有功出力和無功出力是隨機(jī)變化的，通過并聯(lián)一定容量的SVG動態(tài)跟蹤電壓參考值UPCCref使得DFIG仍然可作為PV節(jié)點(diǎn)處理，不同的是，DFIG的有功功率Pi不是定值，在無功優(yōu)化時，要考慮其受限于其該分段內(nèi)有功上限值Pimax和下限值Pimin之間，即滿足約束條件Pimin＜Pi＜Pimax。

3.1.3 SVG最小容量

風(fēng)速預(yù)測的誤差及分段區(qū)間的不同使得SVG受其最小容量的限制。考慮到DFIG自身的功率特性和無功補(bǔ)償容量[13]，對應(yīng)于有功輸出上限值Pimax，存在一個最大無功極限值和最小無功極限值，取二者絕對值的較大值，得到對應(yīng)于Pimax的DFIG無功輸出絕對值的極限值為Qi1max。同理得到對應(yīng)于下限值Pimin的DFIG無功輸出絕對值的極限值Qi2max。由于在此分段區(qū)間內(nèi)，維持DFIG并網(wǎng)處的節(jié)點(diǎn)電壓穩(wěn)定在參考值UPCCref附近時，需要DFIG向其并網(wǎng)節(jié)點(diǎn)處補(bǔ)償?shù)钠骄鶡o功功率為Qi，故SVG動態(tài)補(bǔ)償?shù)臒o功功率的最小值為

考慮所有分段后，得到DFIG并網(wǎng)時SVG的最小容量為

圖1中，ti表示第i個分段區(qū)間，縱坐標(biāo)P為雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)的有功出力值。

當(dāng)配電網(wǎng)中無功不足時，不可能完全由SVG動態(tài)無功補(bǔ)償，這里一定容量的SVG僅用于抑制DFIG并網(wǎng)所帶來的隨機(jī)波動，對整個配電網(wǎng)的無功優(yōu)化需要進(jìn)一步綜合其他優(yōu)化措施。

3.2 并聯(lián)電容器組的補(bǔ)償位置確定

傳統(tǒng)的無功裕度法確定靜態(tài)補(bǔ)償裝置的位置是基于傳統(tǒng)的單向潮流放射狀配電網(wǎng)絡(luò)的，要求配電網(wǎng)能夠穩(wěn)定運(yùn)行，節(jié)點(diǎn)電壓和功率不會動態(tài)變化[14-17]。對于含有出力可調(diào)型DG和出力隨機(jī)波動型DG的配電網(wǎng)絡(luò)，需要對傳統(tǒng)無功裕度法進(jìn)行改進(jìn)，其原理為：

1）SVG動態(tài)補(bǔ)償后，每一段內(nèi)DG并網(wǎng)點(diǎn)可相應(yīng)作為特殊的PV、PI、PQ節(jié)點(diǎn)處理，首先按照傳統(tǒng)無功裕度法計算出各個節(jié)點(diǎn)在分段區(qū)間ti內(nèi)的等效無功裕度值，即

式中：Ni是與節(jié)點(diǎn)i相連的支路數(shù)；j是與節(jié)點(diǎn)i相連的節(jié)點(diǎn)編號；分別為對應(yīng)節(jié)點(diǎn)的有功功率圓半徑，無功功率圓半徑及圓心距離D。

2）考慮所有分段區(qū)間后配電網(wǎng)中各個節(jié)點(diǎn)的平均等效無功裕度值為

式中：N為總的分段數(shù)；pti為分段區(qū)間ti在一天中出現(xiàn)的概率。

3）對平均等效無功裕度值進(jìn)行排序，優(yōu)先對較小的節(jié)點(diǎn)并聯(lián)補(bǔ)償電容器組。

3.3 基于改進(jìn)粒子群算法的無功優(yōu)化策略

不同類型的DG同時并網(wǎng)時，配電網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)電壓及功率大小分布會發(fā)生變化。按照本文的優(yōu)化方法，首先，為穩(wěn)定各個出力隨機(jī)型DG并網(wǎng)點(diǎn)電壓的穩(wěn)定性，確定各個SVG的最小容量值，并確定SVG的安裝位置，這里SVG的作用主要是用于抑制節(jié)點(diǎn)電壓的波動和閃變，因此最小容量值不是很大，也滿足經(jīng)濟(jì)性需要；然后根據(jù)改進(jìn)無功裕度法確定配電網(wǎng)的并聯(lián)的電容器組的安裝位置；按照本文的數(shù)學(xué)模型采用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行無功優(yōu)化計算后，根據(jù)所得的優(yōu)化結(jié)果，當(dāng)節(jié)點(diǎn)電壓不滿足要求，即節(jié)點(diǎn)電壓的越上限和越下限時，優(yōu)先調(diào)整出力可調(diào)型DG的無功輸出，由于DG的功率輸出一般在10 MW以下，這里無功調(diào)整的主要作用是用于對節(jié)點(diǎn)電壓的大小進(jìn)行微調(diào)，減弱配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓的升高和降低；在此基礎(chǔ)上，綜合考慮電壓無功權(quán)重，按照本文的數(shù)學(xué)模型所得的優(yōu)化結(jié)果，進(jìn)一步投切一定容量的電容器組，并確定變壓器分接頭的位置。優(yōu)化邏輯如圖2所示。

圖2 考慮分布式電源出力隨機(jī)性的配電網(wǎng)無功優(yōu)化邏輯框圖Fig.2 Reactive power optimization logic diagram of the distribution network considering output randomness of DG

優(yōu)化調(diào)整順序如下：

1）根據(jù)理論分析值，確定SVG的安裝位置及并網(wǎng)容量，以穩(wěn)定隨機(jī)型DG的電壓。

2）利用改進(jìn)無功裕度法確定電容器組的補(bǔ)償位置。

3）節(jié)點(diǎn)電壓不滿足要求時，優(yōu)先調(diào)整可調(diào)DG的無功，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)電壓大小的微調(diào)。

4）根據(jù)改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化結(jié)果，調(diào)整變壓器分接頭的位置和電容器組的投切容量，從而實(shí)現(xiàn)整個配電網(wǎng)最終的無功優(yōu)化。

3.4 配電網(wǎng)無功優(yōu)化的算法實(shí)現(xiàn)

改進(jìn)后的粒子群算法在含有分布式電源的配電網(wǎng)無功優(yōu)化中的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

1）初始化。在主函數(shù)中隨機(jī)選取一個規(guī)模為m的D維粒子種群，并隨機(jī)初始化對應(yīng)的初始位置向量和初始速度向量，其維數(shù)由控制變量數(shù)目決定。

如，Ti為有載可調(diào)變壓器的變比，Ci為無功補(bǔ)償裝置的補(bǔ)償容量。定義其他初始參數(shù)包括計算精度，最大迭代次數(shù)，粒子速度的上下限值向量，粒子位置的上下限值向量，控制變量步長以及含有分布式電源的配電網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，這里配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)潮流參數(shù)可單獨(dú)放到M文件里作為子函數(shù)。

2）算法主要優(yōu)化參數(shù)設(shè)置。確定更新迭代公式中的參數(shù)，包括學(xué)習(xí)因子，給定閾值K，最小慣性權(quán)重ωmin和最大慣性權(quán)重ωmax。

3）根據(jù)無功優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，計算每個粒子的適應(yīng)函數(shù)值。

4）比較粒子的個體適應(yīng)函數(shù)值與局部最優(yōu)值的適應(yīng)值并進(jìn)行替代更新。

5）比較粒子的個體適應(yīng)函數(shù)值與全局最優(yōu)值的適應(yīng)值并進(jìn)行替代更新。

6）根據(jù)迭代公式更新對應(yīng)的xi和vi。

7）檢查xi和vi是否在其的上下限值和之間，即確保粒子群滿足不等的優(yōu)化約束關(guān)系。

8）判斷終止條件。

4 仿真驗(yàn)證

選取IEEE9節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例仿真。原始配電網(wǎng)中包含3個電源節(jié)點(diǎn)，一個作為平衡節(jié)點(diǎn)，另外2個為傳統(tǒng)的PV節(jié)點(diǎn)。其中，平衡節(jié)點(diǎn)的電壓等級為16.5 kV，另外2個電源的電壓等級分別為13.8 kV和18 kV。取各電源的平均額定電壓為基準(zhǔn)電壓，各變壓器的變比調(diào)節(jié)范圍為0.9～1.1，上下調(diào)節(jié)檔位數(shù)為±8。

未加入任何分布式電源時，按照IEEE9節(jié)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，需要調(diào)節(jié)原電網(wǎng)各變壓器分接頭至1.1處，同時并聯(lián)一定容量的電容器來維持整個配電網(wǎng)絡(luò)的無功功率平衡。

現(xiàn)在向該配電網(wǎng)中并入不同類型的分布式電源，即在電壓等級為13.8 kV的節(jié)點(diǎn)處并入雙饋式分布式電源DFIG，在平衡節(jié)點(diǎn)處并入一功率雙向輸出型的蓄電池儲能型分布式電源。

4.1 SVG的作用

并入分布式電源后，DFIG出口處節(jié)點(diǎn)電壓的有效值的波形如圖3所示?？梢姡藭rDFIG并網(wǎng)點(diǎn)處的節(jié)點(diǎn)電壓及其無功出力存在明顯的波動性，DFIG并網(wǎng)運(yùn)行時要吸收一定的無功功率，并且當(dāng)風(fēng)速達(dá)到最大值時，配電網(wǎng)出現(xiàn)了失穩(wěn)的現(xiàn)象。利用SVG的動態(tài)補(bǔ)償效果，DFIG在對應(yīng)于3種風(fēng)速下的無功功率極限值分別為0.057 MV·A，3.5 MV·A，3.5 MV·A，得到SVG的最小容量值約為4.56 MV·A，因此選取容量為5 MV·A的SVG并接到DFIG并網(wǎng)處變壓器的低壓側(cè)，此時DFIG并網(wǎng)節(jié)點(diǎn)處電壓的有效值波形如圖4所示。

圖3 未加入SVG時DFIG出口處電壓有效值隨時間變化的波形Fig.3 Voltage RMS changing with time curve of DFIG without SVG

圖4 加入SVG后DFIG出口處電壓有效值隨時間變化的波形Fig.4 Voltage RMS changing with time curve of DFIG with SVG

對比圖3和圖4可知，利用一定容量的SVG對含有DFIG的配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無功補(bǔ)償后，DFIG出口處節(jié)點(diǎn)電壓基本不受風(fēng)速隨機(jī)波動的影響，能夠很好的得到穩(wěn)定，這樣，在對整個配電系統(tǒng)進(jìn)行無功優(yōu)化時，即可將DFIG作為一特殊的PV節(jié)點(diǎn)來處理，很好的降低了DFIG的隨機(jī)性所帶來的影響。

4.2 改進(jìn)粒子群算法的綜合優(yōu)化結(jié)果

對整個配電網(wǎng)進(jìn)行無功優(yōu)化，即：

1）首先對整個負(fù)荷曲線進(jìn)行分段，為說明仿真效果，這里取其中的典型負(fù)荷段的負(fù)荷的情況進(jìn)行說明，即節(jié)點(diǎn)5、節(jié)點(diǎn)7、節(jié)點(diǎn)8和節(jié)點(diǎn)9處的負(fù)荷值分別為P5=90 MW，Q5=40 MV·A，P7=100 MW，Q7=55 MV·A，P8=35 MW，Q8=10 MV·A，P9=125 MW，Q9=70 MV·A。

2）用改進(jìn)無功裕度法對各節(jié)點(diǎn)靜態(tài)無功裕度從小到大進(jìn)行排序，可選取穩(wěn)定裕度較低的5，7，9節(jié)點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)償或者5，9兩點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)償。比較得到，在5，9兩個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)償時各節(jié)點(diǎn)電壓均在上下限值之間，但電壓偏移量較大，網(wǎng)損量也較大（補(bǔ)償3個節(jié)點(diǎn)時為 12.298 MW，補(bǔ)償2個節(jié)點(diǎn)時為12.479 MW），不如在5，7，9三個節(jié)點(diǎn)補(bǔ)償?shù)那闆r，因此在條件允許的情況下，選取補(bǔ)償電壓穩(wěn)定裕度相對較小5，7，9三個節(jié)點(diǎn)。

3）利用SVG動態(tài)補(bǔ)償后，電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓雖然滿足穩(wěn)定要求，但是此時各變壓器高壓側(cè)的電壓值仍然均低于額定值下限值，首先調(diào)節(jié)變壓器分接頭至1.1處，調(diào)節(jié)后各節(jié)點(diǎn)電壓值基本穩(wěn)定在額定值附近，但節(jié)點(diǎn)5，6，9的電壓仍低于額定值，如6節(jié)點(diǎn)電壓為0.949 5，接近電壓下限值0.95。

4）此時出力雙向可調(diào)的儲能型分布式電源CELL是吸收功率（作為負(fù)荷）的，即Q=-13.44 MV·A。調(diào)節(jié)CELL的輸出功率值，至P=-10.43MW，Q=3.527MW時，儲能型分布式電源已經(jīng)作為無功電源，但是其補(bǔ)償?shù)臒o功功率相對于系統(tǒng)電源提供的無功功率仍然很小，節(jié)點(diǎn)6的電壓仍接近于電壓下限值，由于CELL功率一般為10 MW級以下，滲透率較低，調(diào)節(jié)不能滿足要求，此時需考慮進(jìn)一步通過靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置對整個配電網(wǎng)優(yōu)化。

5）綜合考慮整個配電網(wǎng)的有功網(wǎng)損和電壓無功權(quán)重，利用改進(jìn)粒子群算法，對整個配電網(wǎng)進(jìn)行無功優(yōu)化，即確定相應(yīng)節(jié)點(diǎn)處并聯(lián)電容器組的補(bǔ)償容量大小。優(yōu)化前和優(yōu)化后，配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓和網(wǎng)絡(luò)損耗對比如附錄中表1所示。

由表1可知，優(yōu)化前，若干節(jié)點(diǎn)電壓值低于額定運(yùn)行下限值，優(yōu)化后，需在節(jié)點(diǎn)5處補(bǔ)償0-50=-50 MV·A，節(jié)點(diǎn) 7處補(bǔ)償 5-55=-50 MV·A，9節(jié)點(diǎn)處補(bǔ)償20-70=-50 MV·A，負(fù)號代表補(bǔ)償無功功率。補(bǔ)償后，配電網(wǎng)中各個節(jié)點(diǎn)的電壓和網(wǎng)損均得到了明顯的改善，為了對比說明，增大節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷值，取另一段分段區(qū)間內(nèi)負(fù)荷處于高峰時進(jìn)行優(yōu)化。即，P5=200 MW，Q5=100 MV·A，P7=100 MW，Q7=55 MV·A，P8=100 MW，Q8=50 MV·A，P9=105 MW，Q9=70 MV·A。得到利用基本粒子群算法和改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化前后，配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓和網(wǎng)絡(luò)損耗的對比表如表1、表2所示。

表1 改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化前后配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓和網(wǎng)絡(luò)損耗對比表Tab.1 Comparison chart of distribution network node voltage and power loss before and after optimization with improved particle swarm algorithm

表2 高峰負(fù)荷段優(yōu)化前后配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓和網(wǎng)絡(luò)損耗對比表Tab.2 Comparison chart of distribution network node voltage and power loss before and after optimization in peak load period

圖5 采用基本粒子群算法時粒子群更新位置及適應(yīng)值隨迭代次數(shù)的變化圖Fig.5 Location updating state and adapt value vs.number of iterations using basic particle swarm algorithm

另外，負(fù)荷高峰時，采用基本粒子群算法優(yōu)化時，粒子群在迭代85次左右時才趨于穩(wěn)定，采用本文改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化時，在迭代15次左右的時候已經(jīng)趨于穩(wěn)定。如圖5和圖6所示。

因此，結(jié)合圖5圖6及表2可知，當(dāng)配電網(wǎng)處于負(fù)荷高峰期時，優(yōu)化補(bǔ)償前，配電網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)電壓明顯偏離額定值，嚴(yán)重超過配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)額定電壓的上下限值，且存在較大的網(wǎng)絡(luò)損耗，利用基本粒子群算法優(yōu)化時很不穩(wěn)定，耗時長，且優(yōu)化效果不佳。而采用本文的改進(jìn)粒子群算法對配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無功優(yōu)化補(bǔ)償后，配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)電壓得到明顯改善，網(wǎng)絡(luò)損耗也較小，且能夠更加迅速可靠地找到最優(yōu)解，明顯提高了優(yōu)化的效率和效果，充分顯示了本文方法的優(yōu)越性。

圖6 采用改進(jìn)粒子群算法時粒子群更新位置及適應(yīng)值隨迭代次數(shù)的變化圖Fig.6 Location updating state and adapt value vs.number of iterations using improved particle swarm algorithm

5 結(jié)語

本文針對出力隨機(jī)波動型的分布式電源并網(wǎng)時帶來的電壓波動閃變的影響，提出了一種利用一定容量的SVG來維持節(jié)點(diǎn)電壓的穩(wěn)定的控制策略，并詳細(xì)分析了SVG最小容量的確定方法。在此基礎(chǔ)上，研究并提出了考慮分布式電源出力隨機(jī)性的配電網(wǎng)的整體無功優(yōu)化策略。

利用IEEE9節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)進(jìn)行實(shí)例仿真，驗(yàn)證了SVG在配電網(wǎng)無功電壓中應(yīng)用的可行性，在MATLAB中通過利用改進(jìn)的粒子群算法對整個配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合無功優(yōu)化，凸顯了本文所采用的模糊控制的改進(jìn)粒子群方法的優(yōu)化效果，充分驗(yàn)證了本文所提出的優(yōu)化策略的可行性和有效性。

本文研究對工程應(yīng)用具有很好借鑒和指導(dǎo)意義，由于個人時間有限，對高滲透率分布式電源并時，所帶來的無功優(yōu)化問題有待深入探討。

參考文獻(xiàn)

[1]梁振鋒，楊曉萍，張娉.分布式發(fā)電技術(shù)及其在中國的發(fā)展[J].西北水電，2006，10（1）：51-53.LIANG Zhenfeng，YANG Xiaoping，ZHANG Ping.Dis?tributed power generation technology and its development in China[J].Northwest Hydro Power，2006，10（1）：51-53.

[2]馮?？?考慮分布式發(fā)電的配電網(wǎng)保護(hù)方案研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2010.

[3]賀海，呂娟，王磊.改進(jìn)粒子群算法在分布式電源優(yōu)化配置中的應(yīng)用研究[J].電力科學(xué)與工程，2013，29（2）：21-25.HE Hai，Lü Juan，WANG Lei.Applied research on dis?tributed generation optimal allocation based on improved particle swarm optimization algorithm[J].Electric Power Science and Engineering，2013，29（2）：21-25.

[4]王志群，朱守真，周雙喜，等.分布式發(fā)電對配電網(wǎng)電壓分布的影響[J].電力系統(tǒng)自動化，2004，28（16）：56-60.WANG Zhiqun，ZHU Shouzhen，ZHOU Shuangxi，et al.Impacts of distributed genetatuin on distribution system voltage profile[J].Automation of Electric Power Sys?tems，2004，28（16）：56-60.

[5]魏希文，邱曉燕，李興源，等.含風(fēng)電場的電網(wǎng)多目標(biāo)無功優(yōu)化[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2010，38（17）：107-111.WEI Xiwen，QIU Xiaoyan，LI Xingyuan，et al.Multiobjective reactive power optimization in power system with wind farm[J].Power System Protection and Control，2010，38（17）：107-111.

[6]陳海焱，陳金富，段獻(xiàn)忠，等.含風(fēng)電機(jī)組的配網(wǎng)無功優(yōu)化[J].中國電機(jī)工程學(xué)報，2008，28（7）：40-45.CHEN Haiyan，CHEN Jinfu，DUAN Xianzhong，et al.Re?active power optimization in distribution system with wind power generators[J].Proceedings of the CSEE，2008，28（7）：40-45.

[7]BORGES C L T，F(xiàn)ALCAO D M.Impact of distributed gen?eration allocation and sizing on reliability，losses and volt?age profile[C]//Power Tech Conference Proceedings，June，2003，5.

[8]王旭強(qiáng)，劉廣一，曾沅，等.分布式電源接入下配電網(wǎng)電壓無功控制效果分析[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2014，42（1）：47-53.WANG Xuqiang，LIU Guangyi，ZENG Yuan， et al.Analysison the effectsofVolt/Varcontrolmethod considering distributed generation[J].Power System Protection and Control，2014，42（1）：47-53.

[9]TIAN Xinshou，LI Gengyin，CHI Yongning，et al.Voltage phase angle jump characteristic of DFIGs in case of weak grid connection and grid fault[J].Journal of Modern Power Systems and Clean Energy，2016，4（2）：256-264.

[10]徐惠勇.無功功率補(bǔ)償中SVG技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展[J].應(yīng)用能源技術(shù)，2012（4）：31-33.XU Huiyong.Reactive power compensation in SVG tech?nology research present situation and the development[J].Applied Energy Technology，2012（4）：31-33.

[11]劉傳銓，張焰.電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償點(diǎn)及其補(bǔ)償容量的確定[J].電網(wǎng)技術(shù)，2007，31（12）：78-81.LIU Chuanquan，ZHANG Yan.Confirmation of reactive power compensation node and its optimal compensation capacity[J].Power System Technology，2007，31（12）：78-81.

[12]王世丹.含分布式電源的配電系統(tǒng)無功優(yōu)化技術(shù)研究[D].北京：北京交通大學(xué)，2012.

[13]申洪，王偉勝，戴慧珠.變速恒頻風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的無功功率極限[J].電網(wǎng)技術(shù)，2003，27（11）：61-62.SHEN Hong，WANG Weisheng，DAI Huizhu.Reactive power limit of variable-speed constant-frequency wind turbine[J].Power System Technology，2003，27（11）：61-62.

[14]江明水.基于粒子群優(yōu)化算法的地區(qū)電網(wǎng)電壓無功控制的研究[D].保定：華北電力大學(xué)，2005.

[15]余樂，張茜，劉燕，等.含分布式電源的配電網(wǎng)無功補(bǔ)償分區(qū)平衡優(yōu)化調(diào)節(jié)方法[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2017，45（5）：58-64.YU Le，ZHANG Xi，LIU Yan，et al.An adjustment meth?od of distribution network reactive power compensation partition balance with distributed power sources[J].Power System Protection and Control，2017，45（5）：58-64.

[16]遲永寧，田新首，湯海雁，等.雙饋風(fēng)電機(jī)組與靜止無功發(fā)生器交互作用原理及系統(tǒng)振蕩特性研究[J].電網(wǎng)技術(shù)，2017（2）：486-492.CHI Yongning，TIAN Xinshou，TANG Haiyan，et al.Interactions between DFIGs and SVG and oscillation characteristics of power grid connected wind turbines[J].Power System Technology，2017（2）：486-492.

[17]董萍，徐良德，劉明波，等.大電網(wǎng)多站點(diǎn)無功補(bǔ)償協(xié)調(diào)控制的多目標(biāo)混合優(yōu)化方法[J].電工技術(shù)學(xué)報，2017，32（2）：271-274.DONG Ping，XU Liangde，LIU Mingbo，et al.Multiobjective hybrid optimization method for coordinated contro l of reactivepower compensation devices among multiple su bstations in large-scale power systems[J].Transactions of China Electrotechnical Society，2017，32（2）：271-274.