[发明专利]一种分布式新能源接入配电网区间仿射潮流动态优化方法

权利要求书

1.一种分布式新能源接入配电网的区间仿射潮流动态优化方法，其特征在于，所述分布式新能源接入电网区间仿射潮流动态优化方法包括以下步骤：

S1：基于风电、光伏等历史数据，建立风电、光伏出力随机模型，并采用蒙特卡洛法对新能源概率-区间功率预测；

S2：为方便进行潮流表达，基于仿射计算技术，建立新能源概率区间-仿射出力模型；

S3：基于Dist Flow潮流方程和Tailor展开方程，建立新能源接入配电网的仿射潮流模型；

S4：以特定电气量最大或最小为目标，以潮流平衡、系统安全、发电机组出力特性等为约束，建立新能源接入配电网潮流动态优化模型；

S5：采用内点法进行求解，得到最终最优潮流结果。

2.根据权利要求1所述的一种分布式新能源接入电网区间仿射潮流动态优化方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：

S101：基于Weibull分布，建立风电出力随机模型；

经过统计分析可知，风速一般服从Weibull分布，其概率密度函数可表达为：

式中：v为风速，单位是m/s；k、c分别为Weibull分布的形状参数和尺度参数；两个参数的估计值可以根据风速的平均值和方差近似得出，计算公式为：

式中：μ，σ分别为风速的平均值和标准差；Γ(·)为伽马函数；

另外，风力机有功功率P_W与风速v之间的关系为：

式中：P_r、v_ci、v_r、v_co分别为风机的额定有功功率、切入风速、额定风速和切出风速；

假定风电场中风机均采用定功率因数方式运行，且不考率无功补偿的作用，则风电场有功P_Wi和无功Q_Wi的概率出力模型为：

式中：N_Wi，分别为连接在节点i风电场中的风机台数和功率因数角；

S102：基于Beta分布建立光伏出力随机模型

根据历史数据统计，太阳光照强度一般服从Beta分布，其分布函数表达式为：

式中：r、r_max分别为实际光照强度和最大光照强度；α、β均为Beta分布的形状参数，可以根据光强的平均值μ和标准差σ近似得出：

若光伏电场以恒定功率因数方式运行，则光伏电场输出的有功功率P_Si和无功功率Q_Si分别为：

式中：A_i为光伏电池安装面积；η_i为光伏电池的转换效率；为光伏电站的功率因数角；

S103：根据上述风电、光伏概率模型，采用蒙特卡洛法对新能源功率进行概率区间预测

首先基于风电出力模型，基于蒙特卡洛法随机生成m个风电数据点作为下一时刻可能的风电功率值，不妨设生成数据最大值为最小值为则风电出力区间为：

然后基于光伏出力模型，采用蒙特卡洛法随机生成m个光伏数据点作为下一时刻可能的光伏功率值，不妨设生成数据最大值为最小值为则光伏出力区间为：

3.根据权利要求1所述的一种分布式新能源接入电网区间仿射潮流动态优化方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：

S201：基于仿射计算技术，建立风电区间-仿射出力模型

基于风电出力区间出力模型，引入仿射计算，可得风电的仿射模型为：

式中，ε_wpi、ε_wqi分别为风电有功噪声元和无功噪声元，取值范围为[-1,1]；

S202：基于仿射计算技术，建立风电区间-仿射出力模型

同理，可得光伏的仿射模型为：

式中，ε_spi、ε_sqi分别为风电有功噪声元和无功噪声元，取值范围为[-1,1]；