1、http:WW-47AutomationofElectricPowerSystems2023年5月2 5日第10 期第47 卷电力系玩自动化DOI:10.7500/AEPS20220811002Vol.47No.10May25,2023光伏高渗透率下分布式储能群间协同的电压控制策略李军徽，孙大朋1，朱星旭，于昊正，李翠萍1，东哲民（1.现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室（东北电力大学），吉林省吉林市13 2 0 12；2.国网河南省电力公司经济技术研究院，河南省郑州市450 0 0 0；3.国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司，河北省邯郸市0 56 0 0 0）摘要：针对分布
2、式光伏高渗透率接入配电网后引起的节点电压越限问题，提出一种基于集群划分的储能调压控制策略。该策略包含配电网集群划分和分布式储能调压控制策略两部分。首先，通过改进的模块度指标对配电网进行集群划分；然后，在计及储能功率与荷电状态（SOC)的前提下，构建储能优化调压数学模型，根据越限电压的节点所在集群所需总功率对集群内储能进行分配，确定分布式储能运行收益最大时的储能时序动作功率；最后，分析不同方案下电压的波动性、配电网网损和储能运行经济性。通过两种方案对比表明，所提策略对应的方案不仅有效控制了节点电压、减少了网损，而且取得了良好的经济性。关键词：配电网；分布式储能；分布式光伏；电压控制；集群优化0引
3、言截至2 0 2 1年，全国光伏累计新增装机容量为54.88GW，其中分布式光伏（distributedphotovoltaic，D PV）装机容量2 9.2 7 9GW，占比53.35%(。中国早期的配电网规划并未考虑大规模分布式电源接人的情况，特别是对于配电网承受能力相对薄弱的农村电网，随着分布式光伏在配电网中渗透率的不断提高，其对配电网的安全稳定运行造成很大影响，尤其是功率倒送2 1和节点过电压3 。过电压问题会直接影响到配电网的安全运行，并且增加了弃光电量。针对分布式光伏导致的过电压，调控手段一般有无功补偿4-5、减少有功输出6 和有功-无功综合调节7-8 3 种方式。对于光伏高渗透率
4、下的配电网，功率输出周期性强，若出现电压越限问题，则在可预测的很长一段时间内，电压都会发生越限现象，且会导致光伏发电功率的浪费。针对这一问题，有文献引人分布式储能（distributed energy storage,DES）来调节分布式光伏造成的节点电压越限问题，储能可用于消纳光伏发电多余的电力，并可在夜间负荷高峰时放电9-1。文献12 采用分布式储能与传统调收稿日期：2 0 2 2-0 8-11；修回日期：2 0 2 2-12-2 5。上网日期：2 0 2 3-0 3-2 3。吉林省自然科学基金联合基金资助项目（YDZJ202101ZYTS152)。压设备相结合的方式，可有效控制电压不越限
5、并减轻传统调压设备的负担。储能在配电网中呈现数量较多、位置分散等特点，在调压时还需考虑其对潮流、经济性等多种因素的影响。目前，配电网电压控制策略大致可分为集中式调压与分布式调压13 。其中,集中式调压利用配电网全局调配，统一协调系统内可调用资源，适用于偶发性电压越限的情况14;分布式调压以就地消纳为中心思想，针对电压越限节点的区域进行调节，相对于集中式调压，分布式调压具有良好的区域自治性和灵活性，能够实现对电压的高效调节15。针对分布式调压，现有研究引入集群概念来对配电网进行调节。集群是由电气上相似或互补的若干节点，以及该区域内的分布式电源、分布式储能、负荷及其他控制装置所构成16-17 。将
6、强耦合的节点分成集群，利用集群能更好地划分分布式储能调压各区域的边界18 19。在集群电压控制方面，文献20提出一种基于不完全量测数据的集群电压协调控制策略，以降低集群间的发电损失。文献2 1对配电网进行集群划分，采用牛顿法协调无功出力实现对配电网电压的有效控制。文献2 2 以最小化光伏功率损失和网损为目标，通过双层电压控制策略对电压进行调节。文献2 3 基于电气距离模块度划分集群，利用储能对配电网电压越限最严重的集群进行调节。然而，现有采用分布式储能作为调压手段的控482023,47(10)学术研究制策略，大多采用集中控制策略或简单就地消纳，区域整合能力较差。现有通过划分集群来进行电压调节的
7、控制策略中，采用常规调压手段的文献大多仍以调动系统的无功调节能力为主，不能从根本上解决光伏发电功率的浪费，还会导致系统受到扰动后常规调压资源的缺失；以储能作为调压手段时2 3 针对划分集群的指标与群间协同考虑不足，对多节点配电网系统全年运行情况的研究较少针对上述问题，本文首先利用改进的模块化指数2 4-2 5 对配电网进行集群划分。在集群划分方面，在引人有功灵敏度矩阵的同时增加了储能能力的边权值，并结合两者对集群进行划分，提高了集群划分的耦合度，确定了配电网划分后的拓扑。在调压策略部分，本文针对此刻所有越限集群进行就地消纳调节，并非仅从调节电压越限最严重的集群人手，考虑出现电压越限后集群储能无
8、调节能力情况的群间协同，并在调节后通过潮流计算，考虑其对整体配电网的影响。对配电网配置分布式光伏造成节点电压越限的调控，以调节电压在设定范围内为前提来确定待选的储能出力组合；通过MATPOWER计算潮流，筛选出不会影响其他集群电压越限的储能出力组合。以接入储能综合收益最大为目标确定储能的最优出力，并通过算例仿真对比本文策略与常规策略，验证了本文所提策略的有效性。1基于集群划分的储能调压控制策略框架针对高渗透率分布式光伏接人配电网造成节点电压越限、储能动作功率分配等问题，本文提出以储能运行收益最大化为目标的基于集群划分的储能调压控制策略，包括配电网集群划分和分布式储能调压控制两部分，其框架结构如
9、附录A图A1所示1)配电网集群划分部分是利用系统运行参数和改进的模块化指数，将具有相似电气特征的节点划分到一个集群；2)分布式储能调压控制部分是在配电网集群划分的基础上，根据集群所需有功功率对各储能合理分配功率并确定最优出力时序，以实现电压调节和达到储能运行收益最大的目的。本文所提基于集群划分的储能调压控制策略可以实现储能功率的合理分配，既能兼顾分布式储能运行的经济性，又可以满足配电网的调压需求，保证了配电网储能电站的有效性和可持续运转。2基于集群划分的储能调压控制模型2.1采用改进模块化指数的集群划分模型模块化指数通常由网架结构及节点间边权确定，根据边权对复杂的网络系统进行分解。本文采用一种
10、改进的模块化指数对复杂网络进行分区，以模块化指数作为衡量分区质量的参数，综合考虑有功灵敏度指标，提出一种集群划分方法。模块化指数可以根据其数值大小，有效反映节点间的电气耦合程度。与其他集群划分方法相比，模块化指数无须预设集群个数。其基本定义如下：1k;kAij(i,j)(1)2m2m1认位于同一集群(i,j)=(2)0其他式中：为系统模块化指数；A,为节点i和j连接边的权重（边权），A，=1表示节点i和j直接相连，A，0表示节点i和j不相连；m=0.5ZA，为系统网络所有权重之和；k,和k分别为与节点i和i相连边的权重之和。配电网边权A，由无功-电压或有功-电压灵敏度矩阵决定。电压幅值V和相角
11、的变化量（V,)与有功功率P和无功功率Q的变化量（P,Q)可通过式（3）建立联系。相应的灵敏度计算公式如式（4)所示，为系统潮流方程雅可比矩阵的对应项TSopPSooTP(3)LVJLSvpSvaJLAQSoPSoQaPQ(4)LSvpSSvalaVaVaPQ式中：Sop和SQ分别代表与有功与无功功率相关的相角灵敏度矩阵；Svp和SvQ分别代表与有功与无功功率相关的电压幅值灵敏度矩阵。由式（3）、式（4)可知，节点电压的变化量与有功和无功功率均相关。本文在集群划分时，主要利用储能来调节电压，并主要对配电网内节点的有功功率进行调节。描述系统两个节点间的边权采用下式：V=Sv p A P(5)Sv
12、p.iA/=-lg(6)max(Svp.i)式中：Svp.i为灵敏度矩阵Svp中第i行、第列的元素；A为改进的节点i和j连接边的权重（边权）。针对分布式光伏造成的电压越限问题，集群内部的电压调节采用分布式储能消纳多余的有功功率，不占用系统的无功调节资源，利用有功灵敏度参http:-49李军徽，等光伏高渗透率下分布式储能群间协同的电压控制策略数来描述有功功率的消纳能力1PsubPveed,PNeed=0PP:c.Psub(7)Psub PedPNeedAVPNed=(8)Svp.iiiEC式中：C表示集群集合C中第k个集群，k的取值范围为1到集群总数；9p.c为集群C内的有功灵敏度，当储能所能提
13、供的消纳能力大于所需有功功率或无须储能消纳时，9P.c,=1,其他情况下9P.c1;Psub为集群C内分布式储能所能提供的总有功消纳能力；PNeed为所需有功功率的最小值；V,为节点i的电压增量；Svp.i为集群C,内节点i储能的有功-电压灵敏度。利用有功-电压灵敏度矩阵和边权平均值构成改进的模块化指数。假设配电网被划分为Nc个集群，则改进的模块化指数m为：1Pm,i=Nc2(grc.+avg(Aj)(9)k=1式中：avg(A,)为权重的平均值。系统中分布式光伏出力、上级电网传输功率和负荷等都随着时刻的变化而变化。为避免系统参数变化导致配电网集群划分结果具有时变性，本文在集群划分计算时，代人
14、的参数选取系统全年运行参数的平均值。本文采用基于有功灵敏度矩阵的模块化指数作为式（1)的边权，用来表示节点间的电气耦合度。步骤如下：步骤1：初始化系统内部所有节点，每个节点对应一个集群并计算每个集群的初始模块化指数pm.io步骤2：对于节点i，从剩下的节点中随机与另一个节点组成一个两节点集群，计算新的模块化指数pm.i，衡量每个候选合并节点的集群模块化指数变量o=pm.一pm。若o0,则选择另一个节点形成新的集群，并计算新的模块化指数变量。节点i和节点被归为同一集群，直到模块化指数变量达到最大值，并更新模块化指数的总和pm.=m.十p。对所有节点重复进行集群合并过程，直到系统的模块化指数不能进
15、一步增加为止，此时o达到正的最大值。步骤3：将新形成的集群当作单个节点，重复步骤2 进行节点合并，配电网拓扑结构被更新为新形成的集群。步骤4：当没有新节点被合并到集群时该循环过程停止，得到最终的集群划分结果2.2分布式储能优化调压模型在对配电网集群进行划分后，针对分布式光伏接人配电网造成节点电压越限的问题，构建考虑储能经济性的调压模型，并设计储能的充放电控制策略，使得节点电压在控制范围之内。2.2.1目标函数储能总经济性FTotal包括储能收益和储能成本两大部分，以储能总经济性最大为目标确立目标函数：max Frotal=Fwcc+FLoss.CDESCDES(10)WinvM式中：FwCC为
16、储能利用分时电价获得的运行收益；FLOSS为减少的网络损耗收益；CDES为分布式储能等年值投资成本；CDES为分布式储能运行维护成本。1)储能运行收益FCC储能系统根据负荷需求情况与电网分时电价（t i m e o f u s e，T O U）进行充放电，可获得储能电价套利。FWC=FwC-FwCC(11)Ns96FwCC=ypEs(12)$=1=196FwCC=yDEsZZMMTou(t)P.(t)t(13)S=1=1式中：FCC为储能售电费用；FCC为储能购电费用；yDEs为储能使用寿命周期;Mrou(t)为t时刻的分时电价；Pe.（t)和Paisc.s（t)分别为t时刻第s个储能的充、放电功率；t为时间间隔；Ns为分布式储能个数。2)减少网络损耗带来的收益FLossFLOss=FLOsFLOss(14)35040FLOSSMTou(t)PLi(t)t(15)L11=135040FLOSSL2MTou(t)PL2(t)t(16)1=1式中：FLOSS和FLOSS分别为储能动作前、后网损所需费用;PLi(t)和PL2（t)分别为t时刻储能动作前、后全网总损失功率3)分布式储能等年值投