[发明专利]一种配电网内光伏储能联动调控方法

说明书

本发明提供一种配电网内光伏储能联动调控方法，涉及配电网优化领域。该配电网内光伏储能联动调控方法，首先根据配电网的拓扑及其参数，建立配电网仿真环境，能够反馈配电网状态数据；然后构建基于深度强化学习的光伏储能联动调控模型，并设定光伏储能的调控上下限；之后将历史数据输入配电网环境，联动调控模型与配电网环境交互训练，其中动作网络根据配电网以及光伏储能的状态给出调控动作，评价网络根据配电网以及光伏储能的状态和对应的光伏储能调控指令给出价值，最终达到调控指令下发后带来的价值最大，即光伏储能调控后使得配电网运行在最优状态；最后将训练好的深度强化学习模型在线应用，对光伏和储能联合调控。

技术领域

本发明涉及配电网优化技术领域，具体为一种配电网内光伏储能联动调控方法。

背景技术

随着国家对清洁能源的大力支持，大量光伏接入配电网，在缓解了电能匮乏以及提高了环境友好度的同时，光伏出力带来的不确定性与波动性也对让配电网的网损以及电压波动增大。为了适应光伏的出力特征需要对配电网进行实时优化，以保证在消纳光伏出力的情况下实现经济安全运行。然而单纯依靠调节光伏的无功功率往往无法保证配电网运行在最优状态，在其他可控资源中，储能能够较好的与光伏配合，实现实时调控，所以如何联合调控光伏和储能，使得二者达到相互补充，实现配电网优化，对保证配电网运行的经济性与安全性有着非常重要的意义。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种配电网内光伏储能联动调控方法，解决了因为建立的模型太过复杂导致求解困难，计算时间太长，实时性无法保证，同时配电网在实际情况下存在部分节点无法实时观测的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一方面，提供了一种配电网内光伏储能联动调控方法，所述方法包括：

根据配电网的拓扑及线路参数，建立配电网仿真环境，输入各节点负荷数据及光伏储能的调控指令数据，能够反馈配电网的电压，网损状态数据，同时获得配电网运行的历史负荷数据，以及光伏的出力数据；

构建基于深度强化学习的光伏储能联动调控模型，动作网络输入为配电网运行状态数据，输出为配电网内光伏调控指令和储能调控指令；评价网络的输入为配电网状态及该状态下光伏储能的调控指令，输出为该状态下光伏调控指令和储能调控指令的价值；

从历史数据中选择起始的时间断面，输入配电网环境，获得配电网状态，并将实时可获得的部分输入动作网络，得到光伏调控指令和储能调控指令，并将所述光伏调控指令和储能调控指令反馈给配电网环境，获得所述光伏调控指令和储能调控指令的价值，存入经验池中，对评价网络进行迭代训练，迭代训练到最优状态，优化模型训练完成；

在线应用时，将可获得的实时量测数据输入训练完成的基于深度强化学习的光伏储能联动调控模型，输出光伏调控指令和储能调控指令。

优选的，所述建立配电网仿真环境，具体包括：

历史数据采集各节点负荷数据，光伏出力数据，各光伏无功调节范围，储能有功调节范围；

拓扑数据获得配电网各节点连接关系，以及线路阻抗参数，变压器参数；

采用潮流计算的方式，获得配电网的状态数据，包括实时节点的有功功率、无功功率、电压，以及配电网的奖励，奖励的计算方式为：