基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压优化控制方法

摘要

本发明提供了一种基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压优化控制方法，该方法经灵敏度系数得到节点电压增量和发电机的无功出力增量之间的关系，进一步得到发电机无功出力增量和参考值增量的关系，建立基于发电机旋转备用容量约束下的节点电压优化控制的最优化数学模型，利用模型预测控制把多目标求解问题转换为标准的QP问题进行求解；灵敏度系数可以简化计算，计算量大大减少；基于模型预测控制可以提高控制策略的动态响应能力，提高控制策略的实际应用性；本发明提出在考虑发电机旋转备用极限的情况下，进行节点电压优化控制，可以提高发电机旋转备用的利用率，提高系统电压的静态稳定性和暂态稳定性。

说明书

技术领域

本发明属于电力系统运行控制领域，更具体地，涉及一种基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压优化控制方法。

背景技术

随着时代的发展，科技产品越来越多，用电设备也越来越多。随之而来的就是负荷越来越大，电力系统越来越复杂。电力负荷不断增加，造成了电力系统经常处于超负荷状态下运行，这必然会导致电力系统的电压稳定裕度降低。这些年由于电压崩溃造成的大面积停电事故屡见不鲜。在21世纪，由于电压崩溃全球总共发生过十大停电事故，对人民的生命、生活、工作和国家安全、经济造成了极其严重的后果。电压的优化控制对于电力系统的稳定运行极其重要，电压的稳定与否主要取决于系统无功的备用容量是否充足。随着数学的发展，许多关于无功和电压优化控制的智能算法被提出，用来解决系统电压稳定的问题。但是这些算法都需要依靠计算机强大的计算能力，经济成本较高，而且都是考虑在配电网络中添加无功补偿装置，没有考虑如何高效利用电力电子化的电源旋转备用容量来提高系统电压稳定性。这些智能算法计算复杂，对于大系统并不能适用。

基于潮流计算的灵敏度系数可以大大减少计算量，是适用于大系统的一种有效方法。模型预测控制近年来在电力系统领域得到长足的发展，它的多步预测和滚动优化可以大大提高控制系统的动态响应能力。例如专利申请“CN201811080458-基于MPC和ADMM算法的VSC-HVDC并网风电场分布式协调电压控制方法及系统”中就公开了一种利用灵敏度系数和MPC对电场分布式协调电压控制的方法，其虽然减少了计算量，然而该方法没有针对性的建立电力电子化的电源的无功控制模型来建立系统的MPC预测模型，也没有考虑如何高效利用电力电子化的电源旋转备用容量等变量来综合提高系统电压恢复速度与稳定性，故该现有技术的电压优化方法无法直接套用到发电机旋转备用电压控制情况下，且该方法不适于对发生突发故障后的发电机旋转备用电压进行专门的优化。

发明内容

(一)要解决的技术问题

基于此，本发明提供了一种基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压优化控制方法，该方法在考虑电力电子化的电源旋转备用容量的情况下采取基于模型预测控制(MPC)与灵敏度系数相结合对节点电压进行优化控制，可以有效的提高算法的动态响应能力、增强系统静态电压稳定性和暂态电压的恢复速度与稳定性。本发明提出的优化控制方法，系统发生故障后可以充分利用电力电子化的电源旋转备用容量对暂态电压提供支撑，提高系统电压稳定性。

(二)技术方案

根据本发明的一个方面，提供了一种基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压优化控制方法，包括以下步骤：

步骤1：对发电机旋转备用系统的节点结构进行电力电子化，获取系统结构的参数和运行的状态信息；根据获得的系统结构的参数和运行的状态信息，经过灵敏度系数得到节点电压增量ΔV和电力电子化的电源的无功出力增量ΔQ之间的关系；

步骤2：建立电力电子化的电源的无功控制模型，得到无功出力增量和无功参考值增量之间的预测模型。其中具体包括：

基于电网电压的同步旋转参考系，电力电子化的电源无功功率为

式中,U

式中，i

式中,Δi

其中状态变量Δx

式中ΔQ

步骤3：根据步骤2中获得电力电子化的电源的无功控制模型、无功出力增量和无功出力参考值增量之间的预测模型以及步骤1中节点电压增量和电力电子化的电源的无功出力增量之间的关系，建立整个系统的增量模型；

整个系统的增量模型:

Δy＝CΔx

其中状态变量Δx、控制变量Δu和输出变量Δy为：

Δy＝[ΔQ

n为参与节点电压优化的电力电子化的电源的数目，ΔQ

式中C

将式(5)的连续时间状态方程进行离散化，得到如下离散状态方程，

Δx(k+1)＝A

Δy(k+1)＝C

上式中，A

此外，根据步骤1中的J

V

步骤4：以节点的预测电压和节点电压参考值之间的偏移量，以电力电子化的电源的无功出力参考值增量为控制变量，以电力电子化的电源的旋转备用容量为约束条件，建立基于灵敏度系数和模型预测控制的节点电压优化控制的最优化数学模型；

步骤5：将步骤4中最优化数学模型化为标准的QP问题进行求解，得到电压控制的最优值。

进一步的，步骤1中还包括：建立节点电压增量和电力电子化的电源的无功出力增量之间的关系，具体为：

其中S

S

其中V＝diag(V

ΔV＝-(VB″)

其中ΔQ为无功出力增量，ΔV为节点电压的增量，所以节点电压增量ΔV与电力电子化的电源的无功出力增量ΔQ之间的关系J

J

进一步的，所述步骤4具体包括：

基于灵敏度系数和模型预测的发电机旋转备用电压控制模型的最优化数学模型如下所示：

以电力电子化的电源旋转备用容量为约束的约束条件为：

式中，λ

进一步的，所述步骤5具体包括：将步骤4中所述最优化数学模型整理为标准的QP问题进行求解；将式(9)转化为(10)所示的标准QP问题进行求解，

S.t.Wx≤b

式中q为正定矩阵，f为目标函数，W为可行域，b为约束上限阈值，此时QP问题有全局最优值。

进一步的，节点电压增量与电力电子化的电源的无功出力增量之间的关系J

此外，本发明还公开了一种基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压优化控制系统，包括：

至少一个处理器以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述任一项的基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压优化控制方法。

此外，本发明还公开了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如上述任一项所述的基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压优化控制方法。

(三)有益效果

本发明基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压模型和控制方法，具有下述优点：

1、相对于现有技术CN201811080458，本发明根据获得电力电子化的电源的无功控制模型、无功出力增量和无功出力参考值增量之间的关系、节点电压增量和电力电子化的电源的无功出力增量之间的关系，针对性的建立了整个系统的特异性的增量模型，从而使得模型能够很好地适用于发电机旋转备用电压的优化控制，在减少计算量的同时还大大增强了恢复速度和系统的稳定性，以有效提高系统发生故障后的暂态电压。

2、本发明基于灵敏度系数和模型预测控制的节点电压优化控制策略充分考虑了电力电子化的电源旋转备用容量对系统电压的支撑能力，充分发挥了电力电子化的电源的无功-电压调节能力，协调优化控制；

3、本发明的步骤2-4中基于模型预测控制对系统的动态过程进行了逐步优化，进一步改善了发电机旋转备用电压控制系统的动态性能，有针对性的提高了电压控制的快速性和稳定性。

附图说明

图1为本发明基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压控制模型和控制方法的步骤流程图。

图2为本发明的基于IEEE14节点系统结构示意图。

图3为本发明的基于IEEE14节点系统的电压优化控制方法的概念示意图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明进行清楚、完整地描述，同时也叙述了本发明技术方案解决的技术问题及有益效果，需要指出的是，所描述的实施例仅旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。

如图1所示，本发明的基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压控制模型和控制方法，包括以下步骤：

步骤1：对发电机旋转备用系统的节点结构进行电力电子化，获取系统结构的参数和运行的状态信息(系统结构的参数和运行的状态信息具体包括系统节点导纳矩阵和节点电压测量值)；根据获得的系统结构的参数和运行的状态信息，经过灵敏度系数得到节点电压增量和电力电子化的电源的无功出力增量之间的关系；

步骤2：建立电力电子化的电源(即发电机)的无功控制模型，得到无功出力增量和无功参考值增量之间的预测模型；

步骤3：根据步骤2中获得电力电子化的电源的无功控制模型、无功出力增量和无功出力参考值增量之间的预测模型以及步骤1中节点电压增量和电力电子化的电源的无功出力增量之间的关系，建立整个系统的增量模型；

步骤4：以节点的预测电压和节点电压参考值之间的偏移量，以电力电子化的电源的无功出力参考值增量为控制变量，以电力电子化的电源的旋转备用容量为约束条件，建立基于灵敏度系数和模型预测控制的节点电压优化控制的最优化数学模型；

步骤5：将步骤4中最优化数学模型化为标准的QP问题进行求解，得到电压控制的最优值。

以下将以具体实施方式为例来阐述本发明的方法，并给出两个实施例。

实施例一：

基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压控制方法如图2-3所示，包含以下步骤：

步骤1：根据灵敏度系数得到节点电压增量与无功增量之间的关系，包括各个PQ节点的无功增量对系统节点电压增量的关系S

J

其中，V＝diag(V

进一步地，步骤1中还包括：建立节点电压增量和电力电子化的电源的无功出力增量之间的关系，具体为：

其中S

S

其中V＝diag(V

ΔV＝-(VB″)

其中ΔQ为无功出力增量，ΔV为节点电压的增量，所以节点电压增量与电力电子化的电源的无功出力增量之间的关系J

J

步骤2：建立电力电子化的电源的无功控制模型，得到无功出力增量和无功出力参考值增量之间的预测模型；

基于电网电压的同步旋转参考系，电力电子化的电源无功功率为

式中,U

式中i

式中,Δi

其中状态变量Δx

式中ΔQ

步骤3：根据步骤(1)和步骤(2)的结果得到整个系统的增量模型:

Δy＝CΔx

其中状态变量Δx、控制变量Δu和输出变量Δy为：

Δy＝[ΔQ

n为参与节点电压优化的电力电子化的电源的数目，ΔQ

式中C

将式(5)的连续时间状态方程进行离散化，得到如下离散状态方程，

Δx(k+1)＝A

Δy(k+1)＝C

上式中，A

此外，还根据步骤1中的J

V

步骤4：建立多步预测和基于灵敏度系数和模型预测控制的发电机旋转备用电压控制模型的最优化数学模型，包括控制变量(电力电子化的电源的无功出力参考值)，目标函数(减小参与优化电压的节点电压的波动)和约束(电力电子化的电源旋转备用容量约束)等；

基于灵敏度系数和模型预测的发电机旋转备用电压控制模型的最优化数学模型如下所示：

以电力电子化的电源旋转备用容量为约束的约束条件为：

式中，λ

步骤5：将步骤(4)中所述数学模型整理为标准的QP问题进行求解；将式(9)转化为(10)所示的标准QP问题进行求解，

S.t.Wx≤b

式中q为正定矩阵，f为目标函数，W为可行域，b为约束上限阈值，此时QP问题有全局最优值。

实施例二：

另外，本发明给出了一种具体实施方式，其中，典型的基于IEEE14节点系统结构如图2所示(附图标记1-14分别代表系统中的各个节点)，相应的计及电力电子化的电源旋转备用的节点电压优化控制策略方式如下：

步骤(1)：根据系统的各节点之间的线路参数算出系统的节点导纳矩阵，得到节点导纳矩阵的虚数部分。

步骤(2)：处理器获取系统运行状态信息。包括系统节点电压测量值。

步骤(3)：根据步骤(1)和步骤(2)得到的信息，采用下式计算节点电压增量与电力电子化的电源的无功出力增量之间的关系。

J

节点电压增量与电力电子化的电源的无功出力增量之间的关系在每个控制周期都进行更新。

步骤(4)：根据系统参数值和测量信息，建立电力电子化的电源的无功功率控制模型，并结合步骤(3)所求的节点电压增量与电力电子化的电源的无功出力增量之间的预测模型，最终建立式(8)所示的系统状态空间增量模型。

步骤(5)：在处理器内，建立式(9)所示的基于灵敏度系数和模型预测的节点电压优化控制策略的最优化数学模型并将该模型整理转化为如式(10)所示的标准QP问题形式。

步骤(6)：对步骤(5)所得的标准QP问题进行求解，得到最优值，控制器将得到的指令值发送给电力电子化的电源，电力电子化的电源根据指令进行动作。

需要说明的是，本发明中改进后步骤2-4的具体建模细节都明显不属于本领域技术人员的常规技术手段，这些步骤中的无功控制模型、预测模型、整个系统的增量模型都是针对节点化的发电机旋转备用系统进行的改进型建模，该增量模型还以节点的预测电压和节点电压参考值之间的偏移量，以电力电子化的电源的无功出力参考值增量为控制变量，并以电源的旋转备用容量建立最优化数学模型，从而大大的增强了恢复速度和系统的稳定性，有效的提高了系统发生故障后的暂态电压。

上述本发明的优化控制方法可以作为软件程序或者计算机指令在非暂态计算机可读存储介质中执行或者在带有存储器和处理器的控制系统中执行，且其计算程序简单快速。在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。