沈陽(yáng)武,熊尚峰，沈非凡，梁利清，張 辰，張 曦，柯德平

(1. 國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司電力科學(xué)研究院，湖南 長(zhǎng)沙 410007；2. 武漢大學(xué) 電氣工程學(xué)院，湖北 武漢 430072)

0 引言

分布式電源DG(Distributed Generation)的大力發(fā)展極大地緩解了我國(guó)的能源枯竭和環(huán)境污染問(wèn)題。但在DG帶來(lái)巨大利益的同時(shí)，大量DG的接入使配電網(wǎng)由原有的放射性結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)槎嚯娫唇Y(jié)構(gòu)，潮流的流向較之前更加復(fù)雜，給配電網(wǎng)帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[1]。此外，由于出力具有明顯的隨機(jī)性和波動(dòng)性，且缺乏統(tǒng)一的并網(wǎng)管理體系，DG的大量接入嚴(yán)重地影響了并網(wǎng)地區(qū)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定，如造成頻繁出現(xiàn)的高壓?jiǎn)栴}[2]。電壓的安全穩(wěn)定對(duì)社會(huì)生產(chǎn)和生活有著極其重要的意義，因此有必要采取有效的措施對(duì)配電網(wǎng)的靜態(tài)電壓進(jìn)行調(diào)控。

無(wú)功規(guī)劃是電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的一個(gè)重要方面，通過(guò)確定電網(wǎng)無(wú)功補(bǔ)償裝置的最優(yōu)安裝位置和容量，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的靜態(tài)電壓管理。目前，已有大量學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究，研究方法[3]包括靈敏度分析法、模態(tài)分析法、無(wú)功精確矩法、負(fù)荷功率阻抗法、節(jié)點(diǎn)無(wú)功裕度法、二階錐規(guī)劃法[4]及智能算法等。對(duì)于含有大量DG的配電網(wǎng)，無(wú)功規(guī)劃還必須考慮DG出力隨機(jī)性和波動(dòng)性的影響。文獻(xiàn)[5]根據(jù)風(fēng)電出力概率分布計(jì)算風(fēng)電出力期望值，并將其作為無(wú)功規(guī)劃模型中的風(fēng)電出力值。文獻(xiàn)[6]采用場(chǎng)景法處理風(fēng)電出力隨機(jī)性，基于多個(gè)典型的場(chǎng)景建立無(wú)功規(guī)劃模型。文獻(xiàn)[7]采用概率分布魯棒機(jī)會(huì)約束模型描述考慮風(fēng)電出力不確定性后的無(wú)功規(guī)劃問(wèn)題。文獻(xiàn)[8]采用概率解析法處理風(fēng)電出力隨機(jī)性，并建立了機(jī)會(huì)約束無(wú)功規(guī)劃模型。上述研究中的無(wú)功規(guī)劃模型都考慮了DG出力的隨機(jī)性，但是均未考慮DG的無(wú)功調(diào)節(jié)能力。文獻(xiàn)[9]指出，光伏系統(tǒng)、風(fēng)電機(jī)組均可在其容量范圍內(nèi)輸出無(wú)功功率并參與電網(wǎng)的無(wú)功調(diào)節(jié)。水電機(jī)組也可通過(guò)調(diào)整其運(yùn)行功率因數(shù)進(jìn)行無(wú)功功率的靈活調(diào)節(jié)。顯然，充分利用DG的無(wú)功調(diào)節(jié)能力可減少無(wú)功補(bǔ)償裝置的投資。

目前，已有許多文獻(xiàn)將DG的有功、無(wú)功調(diào)節(jié)和無(wú)功補(bǔ)償裝置相結(jié)合進(jìn)行系統(tǒng)的電壓調(diào)節(jié)。文獻(xiàn)[10]將DG的無(wú)功調(diào)節(jié)作為電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的一種手段，保證電網(wǎng)電壓處于合格范圍內(nèi)。文獻(xiàn)[11]考慮了DG的有功調(diào)節(jié)能力，對(duì)微型燃料機(jī)組和燃料電池進(jìn)行有功-無(wú)功綜合調(diào)節(jié)以調(diào)控系統(tǒng)電壓。文獻(xiàn)[12]提出了基于有功-無(wú)功調(diào)節(jié)的DG本地電壓控制策略，以解決DG接入造成的電壓越限問(wèn)題。文獻(xiàn)[13]提出了基于模型預(yù)測(cè)控制的主動(dòng)配電網(wǎng)多時(shí)間尺度有功無(wú)功協(xié)調(diào)調(diào)度方法。文獻(xiàn)[14]分析了光伏發(fā)電系統(tǒng)無(wú)功出力的概率分布，并且建立了考慮光伏無(wú)功調(diào)節(jié)能力的無(wú)功規(guī)劃模型。但是，總體而言，在無(wú)功規(guī)劃模型中考慮DG無(wú)功調(diào)節(jié)能力的研究目前還較少。此外，在無(wú)功規(guī)劃模型中考慮DG有功調(diào)節(jié)能力的研究尚未見(jiàn)報(bào)道。

在實(shí)際電網(wǎng)中，由于小概率極端天氣的存在，電網(wǎng)往往存在小概率極端高壓?jiǎn)栴}，即區(qū)域性(通常在DG附近)的節(jié)點(diǎn)電壓越限問(wèn)題，且部分節(jié)點(diǎn)電壓越限程度嚴(yán)重。這類(lèi)問(wèn)題的發(fā)生概率很低，主要原因?yàn)镈G的大量接入和過(guò)高出力。如果在進(jìn)行無(wú)功規(guī)劃時(shí)僅僅考慮用無(wú)功補(bǔ)償裝置和DG無(wú)功調(diào)節(jié)來(lái)進(jìn)行小概率極端高壓的控制，由于DG無(wú)功調(diào)節(jié)能力較小，必然需要大量安裝無(wú)功補(bǔ)償裝置。因此，在極端高壓場(chǎng)景下可以將DG有功調(diào)節(jié)作為一種附加電壓調(diào)節(jié)手段。若在建立無(wú)功規(guī)劃模型時(shí)考慮極端高壓場(chǎng)景下的DG有功調(diào)節(jié)能力，必然會(huì)減少無(wú)功補(bǔ)償裝置初始投資。

基于在極端高壓場(chǎng)景下考慮DG有功調(diào)節(jié)能力的思想，本文提出了一種考慮DG有功-無(wú)功調(diào)節(jié)能力的無(wú)功規(guī)劃模型，考慮了分布式風(fēng)電、小水電出力的隨機(jī)性以及負(fù)荷不確定性。根據(jù)DG歷史出力形成的累積分布函數(shù)(CDF)曲線，采用拉丁超立方采樣(LHS)[15]生成場(chǎng)景，并進(jìn)行相關(guān)性處理[16]和同步回代消除[15]，最終形成典型場(chǎng)景；基于典型場(chǎng)景，以電網(wǎng)側(cè)無(wú)功補(bǔ)償裝置投資費(fèi)用和DG有功調(diào)節(jié)費(fèi)用之和最小為目標(biāo)建立了考慮DG有功-無(wú)功調(diào)節(jié)能力的無(wú)功規(guī)劃模型，并采用嵌入原始對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法的粒子群優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解。

1 考慮DG有功-無(wú)功調(diào)節(jié)能力的無(wú)功規(guī)劃模型

1.1 DG有功調(diào)節(jié)機(jī)理分析

DG出力具有隨機(jī)性，結(jié)合DG出力場(chǎng)景和潮流分析可知配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓具有概率分布特性。圖1示意性描述了電壓分布的概率密度曲線，其中區(qū)域Ⅰ為電壓合格區(qū)，區(qū)域Ⅱ?yàn)榈碗妷簠^(qū)，區(qū)域Ⅲ為高電壓區(qū)，區(qū)域 Ⅳ為極端高電壓區(qū)。對(duì)于區(qū)域Ⅱ和區(qū)域Ⅲ，可以通過(guò)對(duì)無(wú)功補(bǔ)償裝置及DG無(wú)功進(jìn)行控制來(lái)實(shí)現(xiàn)電壓調(diào)節(jié)；而對(duì)于極端高壓區(qū)域 Ⅳ，則可將DG有功調(diào)節(jié)作為附加調(diào)節(jié)手段。現(xiàn)以單機(jī)無(wú)窮大系統(tǒng)為例對(duì)DG有功調(diào)節(jié)參與電網(wǎng)電壓控制的基本原理進(jìn)行分析。

δV=(PX-QR)/V1

(1)

ΔV=(PR+QX)/V1

(2)

圖2 單機(jī)無(wú)窮大傳輸系統(tǒng)Fig.2 Single-machine infinite-bus system

圖3 電壓相量圖Fig.3 Schematic diagram of voltage phasors

隨著DG出力增大(P增大)，根據(jù)式(1)和圖3可知表征電壓降落橫分量大小的線段AB長(zhǎng)度會(huì)增大(忽略送端電壓V1∠θ少量變化對(duì)電壓降落計(jì)算的影響)，在線段OA固定的情況下這將迫使線段OB變短。此外，根據(jù)式(2)可知P增大會(huì)增大電壓降落縱分量，即從圖3中線段BC變?yōu)榫€段B′C′。上述分析表明：增大DG出力會(huì)同時(shí)增大電壓降落的橫分量和縱分量；橫分量增大有減小送端電壓的趨勢(shì)，而縱分量增大則有提升送端電壓的趨勢(shì)。通常，由于送受端電壓相角差不會(huì)太大，電壓降落橫分量對(duì)送端電壓的影響較小。因此，送端電壓的變化將主要由電壓降落的縱分量決定；送端電壓會(huì)隨著DG出力的增大而上升。由于配電網(wǎng)的電阻R較大，這種送端電壓隨著送端功率一起上升的現(xiàn)象將愈加明顯。

上述機(jī)理分析說(shuō)明，由于DG有功出力較大引起的配電網(wǎng)高壓越限問(wèn)題可以通過(guò)適當(dāng)壓制其出力來(lái)有效解決。然而，這種解決手段由于不能充分利用DG出力而犧牲了部分的系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。因此，只有當(dāng)需要限制DG出力來(lái)控制的極端高壓越限問(wèn)題出現(xiàn)的概率較小時(shí)，這種解決手段才與其他調(diào)壓手段在經(jīng)濟(jì)性上可比，從而存在相互協(xié)調(diào)最優(yōu)的空間。需要強(qiáng)調(diào)的是，圖1只是示意性地描述了這種(小概率極端高壓越限)情況，但它并不代表實(shí)際配電網(wǎng)電壓概率密度函數(shù)的一般形狀。

1.2 場(chǎng)景生成方法

本文的研究對(duì)象為含DG電網(wǎng)電壓的靜態(tài)分布，不需要考慮連續(xù)時(shí)間斷面之間的相關(guān)性，因而采取靜態(tài)場(chǎng)景生成方法。

首先根據(jù)DG的歷史出力形成CDF，再采用拉丁超立方采樣[15]對(duì)CDF曲線進(jìn)行逆變換采樣。拉丁超立方采樣屬于分層抽樣，數(shù)量樣本小且避免重復(fù)，其結(jié)果可以反映隨機(jī)變量的理論分布。

就實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，同一區(qū)域或地理位置相近的DG因?yàn)橄嗨频臍夂驐l件出力具有較為明顯的相關(guān)性。但對(duì)多個(gè)隨機(jī)變量而言，拉丁超立方采樣生成的采樣序列無(wú)法反映各變量之間的相關(guān)性。理論研究表明，對(duì)隨機(jī)變量序列元素進(jìn)行重新排列即可改變隨機(jī)變量之間的相關(guān)性[16]。因此，本文首先根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)DG進(jìn)行相關(guān)性分析，再通過(guò)粒子群優(yōu)化算法對(duì)隨機(jī)變量采樣序列進(jìn)行重新排序，使采樣結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)相關(guān)性一致。

在得到滿足相關(guān)性要求的采樣序列后，再采用文獻(xiàn)[15]提出的同步回代消除法對(duì)場(chǎng)景數(shù)目進(jìn)行削減。該方法在反映各場(chǎng)景發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，保留了發(fā)生概率較低但一旦發(fā)生將嚴(yán)重影響電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的極端場(chǎng)景。通過(guò)上述過(guò)程，即生成本文所需的典型場(chǎng)景。

1.3 無(wú)功規(guī)劃模型

本節(jié)基于典型的DG出力及負(fù)荷場(chǎng)景，考慮DG有功-無(wú)功調(diào)節(jié)能力建立無(wú)功規(guī)劃模型。

由于本文提出的無(wú)功規(guī)劃模型考慮了極端場(chǎng)景下DG的有功調(diào)節(jié)，當(dāng)DG降低其有功出力時(shí)必然會(huì)減小發(fā)電廠商的利潤(rùn)。因此，本文模型以無(wú)功補(bǔ)償裝置投資費(fèi)用和發(fā)電廠商損失的利潤(rùn)即有功調(diào)節(jié)費(fèi)用之和最小為目標(biāo)函數(shù)。并且為了更合理有效地表征無(wú)功補(bǔ)償裝置的投資費(fèi)用，本文采用無(wú)功補(bǔ)償裝置的全壽命周期成本[17]來(lái)表征此設(shè)備的總支付費(fèi)用。

1.3.1 目標(biāo)函數(shù)

a. 無(wú)功補(bǔ)償裝置等年值支付費(fèi)用f1。

(3)

Li=CIi+CMi+CDi

(4)

其中，Li為節(jié)點(diǎn)i無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備的全壽命周期成本；當(dāng)節(jié)點(diǎn)i安裝了無(wú)功補(bǔ)償裝置時(shí)，ki=1，否則ki=0；l為系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)；r為年貼現(xiàn)率；n為無(wú)功補(bǔ)償裝置可使用年限；CIi為節(jié)點(diǎn)i無(wú)功補(bǔ)償裝置的初始投資費(fèi)用；CMi為節(jié)點(diǎn)i無(wú)功補(bǔ)償裝置的運(yùn)行維護(hù)成本；CDi為節(jié)點(diǎn)i無(wú)功補(bǔ)償裝置的報(bào)廢成本。

b. 典型場(chǎng)景下發(fā)電廠商損失的利潤(rùn)期望值f2。

(5)

因此本文無(wú)功規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)為：

minf=f1+f2

(6)

由于節(jié)點(diǎn)電壓約束的存在，目標(biāo)函數(shù)式(6)可以調(diào)整為如下帶有節(jié)點(diǎn)電壓懲罰項(xiàng)的目標(biāo)函數(shù)fc：

(7)

(8)

1.3.2 無(wú)功規(guī)劃模型

綜上所述，本文建立的基于DG有功-無(wú)功調(diào)節(jié)能力的配電網(wǎng)無(wú)功規(guī)劃模型可以表示如下：

minfc

(9)

(10)

(11)

(12)

式(9)—(12)形成了完整的無(wú)功規(guī)劃模型。式(10)為第t個(gè)場(chǎng)景下的潮流等式約束；式(11)為第t個(gè)場(chǎng)景下DG有功-無(wú)功調(diào)節(jié)能力約束；式(12)為無(wú)功補(bǔ)償裝置容量約束。

2 無(wú)功規(guī)劃模型求解

2.1 求解算法

在上述模型中，DG的有功出力值、無(wú)功出力值以及連續(xù)型無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備的補(bǔ)償值均為連續(xù)型變量。而無(wú)功補(bǔ)償裝置的安裝容量以及固定電容器、電抗器的補(bǔ)償值均為離散型變量。因此，求解上述無(wú)功規(guī)劃模型即為求解一個(gè)混合整數(shù)非線性規(guī)劃問(wèn)題。本文考慮到粒子群優(yōu)化算法[18]在求解混合整數(shù)非線性規(guī)劃問(wèn)題時(shí)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)以及原始對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法[19]在求解非線性規(guī)劃問(wèn)題時(shí)的快速收斂性，提出了一種嵌入原始對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法的粒子群優(yōu)化算法對(duì)該模型進(jìn)行求解。

2.1.1 粒子群優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化算法首先隨機(jī)生成一系列粒子，每個(gè)粒子代表一組決策變量，然后，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)值判斷單個(gè)粒子自身最優(yōu)位置信息和全部粒子的最優(yōu)位置信息并進(jìn)行迭代和更新，最終得到最優(yōu)決策解。粒子群優(yōu)化算法的更新迭代公式如下：

(13)

2.1.2 原始對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法

2.2 算法流程

結(jié)合2.1.1和2.1.2節(jié)，本文所提無(wú)功規(guī)劃模型的求解流程如圖4所示。

圖4 算法流程圖Fig.4 Flowchart of algorithm

圖5 自定義IEEE 33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)Fig.5 Modified IEEE 33-bus system

3 算例分析

3.1 算例概述

為了驗(yàn)證上述算法和無(wú)功規(guī)劃模型的有效性，本文以如圖5所示的自定義IEEE 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)作為仿真系統(tǒng)。其中節(jié)點(diǎn)2、5、31、33分別接入4座風(fēng)電場(chǎng)；節(jié)點(diǎn)11、13分別接入2座小水電。風(fēng)電場(chǎng)2、5額定容量均為50 MV·A，運(yùn)行功率因數(shù)為0.98；風(fēng)電場(chǎng)31、33額定容量均為20 MV·A，運(yùn)行功率因數(shù)為0.98；所有小水電額定容量均為20 MV·A，運(yùn)行功率因數(shù)為0.85。風(fēng)電場(chǎng)2和5、風(fēng)電場(chǎng)31和33出力相關(guān)性均為0.4，小水電11和13之間相關(guān)性為0.5。假設(shè)系統(tǒng)電壓合格范圍為0.94～1.06 p.u.。

固定電容器、電抗器初始投資CI=70元/kvar，靜止無(wú)功發(fā)生器(SVG)初始投資CI=300元/kvar。年運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用CM為初始投資的6%，報(bào)廢率CD為初始投資的2%；貼現(xiàn)率r=0.1，可使用年限n=10 a；DG及負(fù)荷典型場(chǎng)景數(shù)S=50；風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)c3=0.3元/(kW·h)；在粒子群優(yōu)化算法當(dāng)中，粒子數(shù)為15，迭代次數(shù)為15，權(quán)重因子ω=0.5，學(xué)習(xí)因子c1和c2均為2。

3.3 考慮DG有功-無(wú)功調(diào)節(jié)能力的無(wú)功規(guī)劃方案仿真

本節(jié)對(duì)4種無(wú)功規(guī)劃模型進(jìn)行算例仿真。Case 1為本文所提無(wú)功規(guī)劃模型，即考慮極端高壓場(chǎng)景由電網(wǎng)側(cè)無(wú)功補(bǔ)償裝置、發(fā)電側(cè)DG有功-無(wú)功綜合調(diào)節(jié)；Case 2為極端高壓場(chǎng)景由電網(wǎng)側(cè)無(wú)功補(bǔ)償裝置、發(fā)電側(cè)DG無(wú)功綜合調(diào)節(jié)，DG有功不參與調(diào)節(jié)；Case 3為極端高壓場(chǎng)景僅由發(fā)電側(cè)DG有功-無(wú)功綜合調(diào)節(jié)；Case 4為極端高壓場(chǎng)景僅由電網(wǎng)側(cè)無(wú)功補(bǔ)償裝置調(diào)節(jié)。4種無(wú)功規(guī)劃模型的求解結(jié)果如表1所示，節(jié)點(diǎn)18—22、24為固定電容器安裝節(jié)點(diǎn)；節(jié)點(diǎn)25、32為固定電抗器安裝節(jié)點(diǎn)；節(jié)點(diǎn)30、31為SVG安裝節(jié)點(diǎn)。

表1 4種無(wú)功規(guī)劃模型結(jié)果Table 1 Results of four reactive power planning models

由于Case 3中的極端高壓場(chǎng)景僅由發(fā)電側(cè)DG有功-無(wú)功綜合調(diào)節(jié)，因此其所需無(wú)功補(bǔ)償裝置投資最少；Case 4中的極端高壓場(chǎng)景不借助DG的協(xié)同調(diào)節(jié)作用，僅由無(wú)功補(bǔ)償裝置調(diào)節(jié)，則需要安裝大量無(wú)功補(bǔ)償裝置以應(yīng)對(duì)小概率極端電壓場(chǎng)景，無(wú)功補(bǔ)償裝置投資最大；而Case 2中的極端高壓場(chǎng)景由電網(wǎng)側(cè)無(wú)功補(bǔ)償裝置、發(fā)電側(cè)DG無(wú)功綜合調(diào)節(jié)，其所需無(wú)功補(bǔ)償裝置投資次之；Case 1中的極端高壓場(chǎng)景由電網(wǎng)側(cè)無(wú)功補(bǔ)償裝置、發(fā)電側(cè)DG有功-無(wú)功綜合調(diào)節(jié)，其所需無(wú)功補(bǔ)償裝置投資排在第三位。

通過(guò)對(duì)比分析可知，Case 4需要安裝大量無(wú)功補(bǔ)償裝置以滿足最極端的場(chǎng)景，但這些場(chǎng)景在實(shí)際運(yùn)行中出現(xiàn)概率極低，其余3種無(wú)功規(guī)劃模型的總成本如表2所示。結(jié)合表3中Case 1和Case 3有功調(diào)節(jié)結(jié)果可知，Case 3中無(wú)功補(bǔ)償裝置投資費(fèi)用最小，但是由于其需要進(jìn)行DG有功調(diào)節(jié)的場(chǎng)景過(guò)多且所需調(diào)節(jié)值大，使得總成本最大，而Case 1盡管需要進(jìn)行有功調(diào)節(jié)，但是其需要進(jìn)行有功調(diào)節(jié)的場(chǎng)景少，調(diào)節(jié)值??；通過(guò)適當(dāng)降低這些小概率場(chǎng)景下DG的有功出力，一方面可以提升其無(wú)功調(diào)節(jié)能力，另一方面可以緩解高壓越限程度，極大地降低對(duì)無(wú)功補(bǔ)償裝置的容量需求，因而其有功調(diào)度成本明顯小于節(jié)約的無(wú)功補(bǔ)償裝置投資費(fèi)用，總體經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)。因此，采用本文中的無(wú)功規(guī)劃模型可以顯著地減少系統(tǒng)的支付總成本。

表2 3種無(wú)功規(guī)劃模型的經(jīng)濟(jì)性比較Table 2 Economic comparison among three reactive power planning models

表3 Case 1和Case 3有功調(diào)節(jié)結(jié)果Table 3 Active power regulation results of Case 1 and Case 3

此外，以Case 2為標(biāo)準(zhǔn)模型，通過(guò)對(duì)表2中節(jié)約投資百分比和損失利潤(rùn)百分比分析可得：對(duì)于Case 1，發(fā)電廠商僅需損失0.43%的利潤(rùn)即可為電網(wǎng)側(cè)節(jié)約29.9%的投資費(fèi)用，因此，發(fā)電廠商作為利益受損的一方是可以接受此策略的；而在Case 3中，雖然電網(wǎng)側(cè)可以節(jié)約59.7%的投資費(fèi)用，但是發(fā)電廠商卻需要損失9.6%的利潤(rùn)，因此，此模型對(duì)發(fā)電廠商是無(wú)法接受的。所以，在極端高壓場(chǎng)景下考慮無(wú)功補(bǔ)償裝置、DG有功-無(wú)功綜合調(diào)節(jié)，可以保證發(fā)電廠商在不損失過(guò)多利潤(rùn)的情況下最大限度地降低電網(wǎng)側(cè)無(wú)功補(bǔ)償裝置的投資費(fèi)用。

4 結(jié)論

本文基于DG及負(fù)荷的典型場(chǎng)景，建立了考慮DG有功-無(wú)功調(diào)節(jié)能力的無(wú)功規(guī)劃模型。算例仿真結(jié)果驗(yàn)證了在極端高壓場(chǎng)景下利用DG有功調(diào)節(jié)來(lái)調(diào)節(jié)電壓的可行性，及基于該思路建立的無(wú)功規(guī)劃模型的有效性。本文提出的無(wú)功規(guī)劃模型不僅可以顯著地降低電網(wǎng)側(cè)無(wú)功補(bǔ)償裝置的投資，也可以極大地減小系統(tǒng)的支付總成本。