一种电力系统网络控制方法及装置与流程

1.本发明涉及控制系统技术领域，尤其涉及一种电力系统网络控制方法及装置。


背景技术：

2.随着现代电网规模的不断扩大，以及大量新能源发电的不断投入，现代电力系统出现了一些新的特点。现有的机电暂态和长过程分析软件中，对于电力电子设备的仿真，均采用准稳态模型模拟，对其快速暂态特性和非线性元件引起的波形畸变均不能反映。而将电磁暂态仿真和机电暂态仿真进行接口，完成电磁暂态、机电暂态的混合仿真，在一次仿真过程中能实现对大规模电力系统的机电暂态仿真和局部网络的电磁暂态仿真，能够准确反映电力系统的暂态稳定和动态特性。
3.近年来，随着经济快速发展，环境污染和能源枯竭的问题越来越严重，分布式光伏渗透率逐渐增加，但是分布式光伏接入会对电网电压产生不利的影响。而分布式储能能够有效调节含分布式光伏的电网的电压。利用光伏逆变器的功率调整和分布式储能的能量管理都能够实现对电压的控制，但是电网中同时存在分布式光伏和分布式储能时，面临两种控制手段的协调问题。然而，目前的电磁暂态、机电暂态的混合仿真还没有针对分布式光伏和储能协同电压调节建立控制模型，无法实现两者的协调控制分析，所以导致电力系统的安全性不高。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种电力系统网络控制方法及装置，实现了分布式光伏和储能协同电压协调控制，从而提高了电力系统的安全性。
5.本技术实施例的第一方面提供了一种电力系统网络控制方法，包括：
6.根据待控制的电力系统网络建立分布式储能的充电电流控制模型和放电电流控制模型；
7.根据充电电流控制模型和放电电流控制模型建立分布式光伏和储能协同电压控制模型；
8.根据分布式光伏和储能协同电压控制模型进行电压控制仿真，生成仿真结果；
9.根据仿真结果对待控制的电力系统网络进行控制。
10.在第一方面的一种可能的实现方式中，根据待控制的电力系统网络建立分布式储能的充电电流控制模型和放电电流控制模型，具体为：
11.在终端节点电压小于参考电压上限时，根据待控制的电力系统网络中的分布式储能进行充电，生成充电电流控制模型；其中，分布式储能的充电电流由荷电状态和第一计算公式调整；
12.在终端节点电压小于参考电压下限时，控制分布式储能进行放电，生成放电电流控制模型。
13.在第一方面的一种可能的实现方式中，根据充电电流控制模型和放电电流控制模
型建立分布式光伏和储能协同电压控制模型，具体为：
14.当待控制的电力系统网络中的光伏逆变器容量充足且终端节点电压不越限时，光伏逆变器根据利用率指标和一致性算法控制待控制的电力系统网络中的分布式光伏调整终端节点电压；
15.当待控制的电力系统网络中的光伏逆变器容量不充足且终端节点电压越限时，控制分布式储能通过充电电流控制模型和放电电流控制模型控制调整终端节点电压；
16.生成分布式光伏和储能协同电压控制模型。
17.在第一方面的一种可能的实现方式中，第一计算公式，具体为：
[0018][0019]
其中，i
des,i1
是节点i处分布式储能的充电电流，p
sur,i
是节点i的剩余功率，p
sur,i
＝p
dg,i-p
l,i
，p
l,i
是节点i的负载功率，p
dg,i
是节点i的发电功率，v
des_c
是分布式储能的充电电压，p
pv_r
是光伏系统的额定容量，λ
c,i
是节点i的充电电流系数，soci是节点i的荷电状态。
[0020]
在第一方面的一种可能的实现方式中，分布式储能的放电电流由以下公式表示：
[0021][0022]
其中，i
des,i2
是节点i处分布式储能的放电电流，p
des_max
是分布式储能的最大放电功率，v
des_d
是分布式储能的放电电压，λ
d,i
是节点i放电电流的控制系数，k表示时刻。
[0023]
在第一方面的一种可能的实现方式中，利用率指标由以下公式表示：
[0024][0025]
其中，u
pv,i
表示利用率指标；q
pv,i
表示逆变器i输出的无功功率，表示逆变器i输出的无功功率上限，也就是逆变器的无功容量。
[0026]
在第一方面的一种可能的实现方式中，还包括：
[0027]
将待控制的电力系统网络中含有电力电子装置的系统定义为电磁暂态子系统；
[0028]
将控制的电力系统网络中的外部交流电力网络定义为机电暂态子系统；
[0029]
将用于联接电磁暂态子系统和机电暂态子系统的母线定义为混合仿真的接口母线，以使电磁暂态子系统和机电暂态子系统通过接口母线进行两种仿真的同步和数据交互。
[0030]
在第一方面的一种可能的实现方式中，电磁暂态子系统和机电暂态子系统通过接口母线进行数据交互，具体为：
[0031]
采用补偿法对机电暂态子系统进行正负零三序戴维南等值处理，生成第一等值处理结果，并通过接口母线将第一等值处理结果传输给电磁暂态子系统；
[0032]
电磁暂态子系统将第一等值处理结果转换成与电磁暂态仿真相适应的导纳阵和电源，并根据导纳阵和电源进行电磁暂态仿真，生成基波正负零三序电流，并通过接口母线将基波正负零三序电流传输给机电暂态子系统。
[0033]
在第一方面的一种可能的实现方式中，外部交流电力网络包括：
[0034]
基波正序、负序以及零序三序等值模型。
[0035]
本技术实施例的第二方面提供了一种电力系统网络控制装置，包括：第一建立模块、第二建立模块、仿真模块和控制模块；
[0036]
其中，第一建立模块用于根据待控制的电力系统网络建立分布式储能的充电电流控制模型和放电电流控制模型；
[0037]
第二建立模块用于根据充电电流控制模型和放电电流控制模型建立分布式光伏和储能协同电压控制模型；
[0038]
仿真模块用于根据分布式光伏和储能协同电压控制模型进行电压控制仿真，生成仿真结果；
[0039]
控制模块用于根据仿真结果对待控制的电力系统网络进行控制。
[0040]
相比于现有技术，本发明实施例提供的一种电力系统网络控制方法及装置，所述方法包括：根据待控制的电力系统网络建立分布式储能的充电电流控制模型和放电电流控制模型；根据充电电流控制模型和放电电流控制模型建立分布式光伏和储能协同电压控制模型；根据分布式光伏和储能协同电压控制模型进行电压控制仿真，生成仿真结果；根据仿真结果对待控制的电力系统网络进行控制。
[0041]
其有益效果在于：本发明实施例根据充电电流控制模型和放电电流控制模型建立分布式光伏和储能协同电压控制模型后，根据分布式光伏和储能协同电压控制模型进行电压控制仿真，生成仿真结果，实现分布式光伏和储能对电压进行调节时的协调仿真分析，充分利用电压控制手段对电压进行控制，为解决高光伏渗透率电网电压问题提供技术支持，最后根据仿真结果对待控制的电力系统网络进行控制，实现了分布式光伏和储能协同电压协调控制，提高了控制精度，从而提高了电力系统的安全性。
附图说明
[0042]
图1是本发明一实施例提供的一种电力系统网络控制方法的流程示意图；
[0043]
图2是本发明一实施例提供的计及分布式光伏和储能协同电压调节的混合仿真方法的流程示意图；
[0044]
图3是本发明一实施例提供的一种计及分布式光伏和储能协同电压调节的系统的结构示意图；
[0045]
图4是本发明一实施例提供的含分布式储能的光伏发电系统的仿真模型示意图；
[0046]
图5是本发明一实施例提供的未采用任何控制的总线13的电压曲线示意图；
[0047]
图6是本发明一实施例提供的采用光伏逆变器控制的总线13的电压曲线示意图；
[0048]
图7是本发明一实施例提供的设置参数后的总线13的电压曲线示意图；
[0049]
图8是本发明一实施例提供的分布式储能输出电流示意图；
[0050]
图9是本发明一实施例提供的一种电力系统网络控制装置的结构示意图。
具体实施方式
[0051]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0052]
参照图1，图1是本发明一实施例提供的一种电力系统网络控制方法的流程示意图，包括s101-s104：
[0053]
s101：根据待控制的电力系统网络建立分布式储能的充电电流控制模型和放电电流控制模型。
[0054]
在本实施例中，所述根据待控制的电力系统网络建立分布式储能的充电电流控制模型和放电电流控制模型，具体为：
[0055]
在终端节点电压小于参考电压上限时，根据所述待控制的电力系统网络中的分布式储能进行充电，生成所述充电电流控制模型；其中，所述分布式储能的充电电流由荷电状态和第一计算公式调整；
[0056]
在所述终端节点电压小于参考电压下限时，控制所述分布式储能进行放电，生成所述放电电流控制模型。
[0057]
在一具体实施例中，所述第一计算公式，具体为：
[0058][0059]
其中，i
des,i1
是节点i处分布式储能的充电电流，p
sur,i
是节点i的剩余功率，p
sur,i
＝p
dg,i-p
l,i
，p
l,i
是节点i的负载功率，p
dg,i
是节点i的发电功率，v
des_c
是分布式储能的充电电压，p
pv_r
是光伏系统的额定容量，λ
c,i
是节点i的充电电流系数，soci是节点i的荷电状态。
[0060]
在一具体实施例中，所述分布式储能的放电电流由以下公式表示：
[0061][0062]
其中，i
des,i2
是节点i处分布式储能的放电电流，p
des_max
是分布式储能的最大放电功率，v
des_d
是分布式储能的放电电压，λ
d,i
是节点i放电电流的控制系数，k表示时刻。
[0063]
s102：根据充电电流控制模型和放电电流控制模型建立分布式光伏和储能协同电压控制模型。
[0064]
在本实施例中，所述根据所述充电电流控制模型和所述放电电流控制模型建立分布式光伏和储能协同电压控制模型，具体为：
[0065]
当所述待控制的电力系统网络中的光伏逆变器容量充足且所述终端节点电压不越限时，所述光伏逆变器根据利用率指标和一致性算法控制所述待控制的电力系统网络中的分布式光伏调整所述终端节点电压；
[0066]
当所述待控制的电力系统网络中的光伏逆变器容量不充足且所述终端节点电压越限时，控制所述分布式储能通过所述充电电流控制模型和所述放电电流控制模型控制调整所述终端节点电压；
[0067]
生成所述分布式光伏和储能协同电压控制模型。
[0068]
在一具体实施例中，所述利用率指标由以下公式表示：
[0069][0070]
其中，u
pv,i
表示利用率指标；q
pv,i
表示逆变器i输出的无功功率，表示逆变器i输出的无功功率上限，也就是逆变器的无功容量。
[0071]
s103：根据分布式光伏和储能协同电压控制模型进行电压控制仿真，生成仿真结果。
[0072]
s104：根据仿真结果对待控制的电力系统网络进行控制。
[0073]
在一具体实施例中，还包括：
[0074]
将待控制的电力系统网络中含有电力电子装置的系统定义为电磁暂态子系统；
[0075]
将所述控制的电力系统网络中的外部交流电力网络定义为机电暂态子系统；
[0076]
将用于联接所述电磁暂态子系统和所述机电暂态子系统的母线定义为混合仿真的接口母线，以使所述电磁暂态子系统和所述机电暂态子系统通过所述接口母线进行两种仿真的同步和数据交互。
[0077]
在一具体实施例中，所述电磁暂态子系统和所述机电暂态子系统通过所述接口母线进行数据交互，具体为：
[0078]
采用补偿法对所述机电暂态子系统进行正负零三序戴维南等值处理，生成第一等值处理结果，并通过所述接口母线将所述第一等值处理结果传输给所述电磁暂态子系统；
[0079]
所述电磁暂态子系统将所述第一等值处理结果转换成与电磁暂态仿真相适应的导纳阵和电源，并根据所述导纳阵和所述电源进行电磁暂态仿真，生成基波正负零三序电流，并通过所述接口母线将基波正负零三序电流传输给所述机电暂态子系统。
[0080]
在一具体实施例中，所述外部交流电力网络包括：
[0081]
基波正序、负序以及零序三序等值模型。
[0082]
为了更好地说明一种电力系统网络控制方法，请参照图2，图2是本发明一实施例提供的计及分布式光伏和储能协同电压调节的混合仿真方法的流程示意图，包括s201-s204：
[0083]
s201：电磁-机电混合仿真电力系统网络等效和数据交互方法。
[0084]
电磁-机电混合仿真电力系统网络等效和数据交互方法包括：电力系统网络分解方法，机电暂态子系统对电磁暂态子系统等效方法，电磁暂态子系统对机电暂态子系统的等效方法，电磁暂态子系统与机电暂态子系统相互接口时数据交换方法。
[0085]
电力系统网络分解方法：把电力系统网络分解为三个部分——电磁暂态子系统、机电暂态子系统以及接口母线：含有电力电子装置的详细系统定义为电磁暂态子系统，使用电磁暂态程序进行详细仿真；而把传统的外部交流电力网络定义为机电暂态子系统，使用机电暂态程序仿真；将用于联接电磁暂态子系统和机电暂态子系统的母线定义为混合仿真的接口母线，电磁暂态子系统和机电暂态子系统通过接口母线进行两种仿真的同步和数据交互。
[0086]
机电暂态子系统对电磁暂态子系统等效方法：为了便于使用已有的机电暂态稳定程序和数据，对外部交流电力网络采用了基波正序、负序以及零序三序等值模型。外部机电暂态子系统对电磁暂态子系统等效为诺顿电路。
[0087]
电磁暂态子系统对机电暂态子系统的等效方法：电磁暂态子系统对机电暂态子系统等值为基频负荷或者基频电流源。由于机电暂态子系统相对于电磁暂态子系统而言属于慢变系统，在一个机电暂态仿真步长内的恒功率负荷作为电磁暂态子系统等效来进行机电暂态子系统仿真。
[0088]
电磁暂态子系统与机电暂态子系统相互接口时数据交换方法：将机电暂态-电磁暂态混合仿真的接口母线选择为换流器终端母线，电磁暂态子系统只包括直流系统(换流器、换流变压器、无功补偿、滤波器、平波电抗器、直流线路、控制系统等)，而不包括交流系统，这种网络分解方法的优点是详细系统范围小、混合仿真效率高，电磁暂态子系统和机电暂态系统之间的相互等值也比较简单。
[0089]
数据交互过程为：采用补偿法对所述机电暂态子系统进行正负零三序戴维南等值处理，生成第一等值处理结果，并通过所述接口母线将所述第一等值处理结果传输给所述电磁暂态子系统；
[0090]
所述电磁暂态子系统将所述第一等值处理结果转换成与电磁暂态仿真相适应的导纳阵和电源，并根据所述导纳阵和所述电源进行电磁暂态仿真，生成基波正负零三序电流，并通过所述接口母线将基波正负零三序电流传输给所述机电暂态子系统。
[0091]
s202：分布式储能的控制模型建立方法。
[0092]
分布式储能的控制模型建立方法，包括分布式储能的充电电流控制方法和分布式储能的放电电流控制方法。
[0093]
其中，分布式储能的充电电流控制方法：
[0094]
利用连接到电力系统的分布式储能来控制并网点电压，在终端节点电压小于参考电压上限时，根据待控制的电力系统网络中的分布式储能进行充电，生成充电电流控制模型；其中，分布式储能的充电电流由荷电状态和第一计算公式调整，第一计算公式可由以下公式表示：
[0095][0096]
其中，i
des,i1
是节点i处分布式储能的充电电流，p
sur,i
是节点i的剩余功率，p
sur,i
＝p
dg,i-p
l,i
，p
l,i
是节点i的负载功率，p
dg,i
是节点i的发电功率，v
des_c
是分布式储能的充电电压，p
pv_r
是光伏系统的额定容量，λ
c,i
是节点i的充电电流系数，soci是节点i的荷电状态。
[0097]
λ
c,i
是一个非负整数，λ
c,i
的默认值为零，λ
c,i
由下列公式计算：
[0098][0099]
当终端节点电压v
end
≥v
ul
、p
sur,i
＞0时，λ
c,i
增大以增加分布式储能的充电功率,v
end
是终端节点电压，v
ul
是参考电压上限。当p
sur,i
＜0时，λ
c,i
减小以降低分布式储能的充电功率。当v
end
＜v
ul
时，λ
c,i
＝0。
[0100]
分布式储能使用剩余功率充电，并抑制端节点电压上的电压升高。为了防止分布式储能的电池劣化，soc的上限被设定为80％。当soc《60时，充电电流就会增加来对分布式储能快速充电。当70≤soc≤85时，充电电流根据soc逐渐减小。结果，即使soc＞85并且停止充电，节点电压也不会迅速增加。
[0101]
分布式储能的放电电流控制为：利用分布式储能放电以抑制电压降并将电压保持在指定范围内，当终端节点电压v
end
《v
ll
时，会放电，其中，v
ll
是参考电压下限。分布式储能的放电电流由以下公式表示：
[0102][0103]
其中，i
des,i2
是节点i处分布式储能的放电电流，p
des_max
是分布式储能的最大放电功率，v
des_d
是分布式储能的放电电压，λ
d,i
是节点i放电电流的控制系数，k表示时刻。
[0104]
分布式储能放电时，分布式储能的电流为负值。
[0105]
λ
d,i
是一个非负整数，默认值为0。λ
d,i
由下列公式计算：
[0106][0107]
当v
end
＜v
ll
、p
l,i-p
des_d
＞p
des_thr1
时，λ
d,i
增大以增加分布式储能的放电功率。p
des_d
是分布式储能的放电功率，p
des_thr1
是放电功率的第1阈值。当v
end
＞v
ll
时，λ
d,i
减小以降低分
布式储能的放电功率。
[0108]
除此之外，根据soc调整分布式储能的放电功率量。当soci＞soc
thr
、p
l,i-p
des_d
＞p
des_thr2
时，λ
d,i
增加，其中，p
des_thr2
是放电功率的第2阈值，soc
thr
是soc的阈值。此时，p
des_thr1
＞p
des_thr2
。另一方面，当soci＜soc
thr
、p
l,i-p
des_d
＜p
des_thr2
时，λ
d,i
减小。
[0109]
s203：分布式光伏和储能协同电压控制模型建立方法。
[0110]
分布式光伏和储能协同电压控制模型建立方法，包括光伏逆变器的一致性控制方法和分布式储能的一致性协调控制方法。
[0111]
其中，光伏逆变器的一致性控制方法利用光伏逆变器功率调节控制电压，需要让所有并网的分布式光伏以公平的方式充分参与电压调整，定义了逆变器利用率指标，采用逆变器利用率为一致性目标的协同控制方法以保证不同容量的分布式光伏充分参与电压调整；若电压仍未在安全范围内(即终端节点电压越限时)则再利用分布式储能参与电压控制，即使用分布式储能的一致性协调控制方法。
[0112]
分布式储能的一致性协调控制方法同样也需要让所有参与电压控制的分布式储能以公平的方式参与电压调整，定义了分布式储能的利用率指标，采用分布式储能的利用率为一致性目标的协同控制方法，以保证所有愿意参与电压控制的分布式储能充分参与电压调整；如果电压偏低，分布式储能则进入放电电流控制模式，以提高电压水平；如果电压偏高，分布式储能则进入充电电流控制模式，以降低电压水平。
[0113]
光伏逆变器的一致性控制：当待控制的电力系统网络中的光伏逆变器容量充足且终端节点电压不越限时，光伏逆变器根据利用率指标和一致性算法控制待控制的电力系统网络中的分布式光伏调整终端节点电压。对于电力网络中的所有的光伏逆变器，以公平的方式进行控制以参与电压调节过程非常重要。为了在逆变器之间使用有限的通信链路控制逆变器公平吸收/发出无功功率，提出基于一致性算法的逆变器分布式控制，且为了保证不同容量逆变器被充分利用，本文选取逆变器的利用率指标u
pv,i
为一致性目标，表示为：
[0114][0115]
其中，u
pv,i
表示利用率指标；q
pv,i
表示逆变器i输出的无功功率，表示逆变器i输出的无功功率上限，也就是逆变器的无功容量。
[0116]
在峰值光伏发电和峰值负载期间，对于任意母线电压vi在馈线中，提出的共识算法将满足下列公式给出的条件：
[0117]vmin
≤vi≤v
max
；
[0118]
其中，v
min
为电压下限，v
max
为电压上限，vi为母线i电压。
[0119]
一致性算法的目的是通过相邻节点的信息交互，修正自身的状态变量，从而使得所有节点的状态量趋于同一稳定状态。g＝(v,e)，v＝[1,2,
…
n]表示含光储系统的节点集合；e表示边集，若(j,i)∈e，则表示节点i与节点j相邻且可以接收节点j的信息。假设第i条母线上在t时刻的自身状态表示为xi(t)，采样时间间隔为ts，则一种离散化的一致性算法可表示为：
[0120][0121]
其中，a
ij
表示状态转移矩阵系数，其大小为：
[0122][0123]
其中，n表示能够向节点i发送信息的节点个数。
[0124]
对于具有多条母线的径向分配馈线，最后一条母线是关键母线，其在系统中具有最高/最低电压。因此，选择最后一条总线作为主导节点以启动电压控制。通过测量最后一条总线的电压来确定主导节点的利用率然后，通过通信链路将与可用的逆变器共享，以实现所需的电压调节目标，且按照下列公式式更新：
[0125][0126]
其中，α1和α2是控制增益，它影响分布式控制的收敛速度和控制精度，u
pv,n
表示第n个节点光伏系统逆变器的利用率，vn表示第n个节点的电压，t表示时刻。
[0127]
假设光伏系统只能与相邻单元通信。第i个光伏系统的逆变器利用率u
pv,i
更新为：
[0128][0129]
其中a
ij
是节点i和节点j之间的状态转移矩阵系数，a
in
是节点i和节点n之间的状态转移矩阵系数，uj第j个节点逆变器利用率。
[0130]
则第i个逆变器需输出的无功功率为：
[0131][0132]-1≤u
pv，i
(t)≤1；
[0133]
逆变器分布式控制的约束条件为各逆变器的无功容量
[0134][0135]
分布式储能的一致性协调控制：当待控制的电力系统网络中的光伏逆变器容量不充足且终端节点电压越限时，控制分布式储能通过充电电流控制模型和放电电流控制模型控制调整终端节点电压。首先第一目标是协调用于电压调节的分布式储能的电池能量。与逆变器的分布式控制类似，以分布式储能的利用率u
des,i
为一致性目标。利用率u
des,i
通过下式计算：
[0136][0137]
其中，β1和β2是控制增益,是主导节点利用率，u
des,n
是第n个节点的逆变器利用率指标，vn表示第n个节点的电压，t表示时刻。
[0138]
第i个分布式储能的利用率u
des,i
更新为：
[0139][0140]
其中，a
ij
是节点i和节点j之间的状态转移矩阵系数，a
in
是节点i和节点n之间的状态转移矩阵系数，uj第j个节点逆变器利用率。
[0141]
上述的分布式控制将调节馈线电压并确定每个分布式储能的利用率。但是，由于分布式储能的soc不同，并且无法预测，因此在需要时分布式储能可能会完全充电/放电。第二个目标是有效利用网络中的可用分布式储能容量进行电压调节。因此，对于每个分布式储能，将基于本地soc信息实施本地化控制以调整充电/放电速度。
[0142]
提出的本地化soc控制在其预定义参考soc的期望范围内调节每个分布式储能的soc。通过估计的荷电状态soc(t)与参考的荷电状态soc
ref
(t)进行比较，确定可用率ε。soc
ref
(t)表示日常运行中分布式储能的预期soc，ε由下式定义：
[0143][0144]
其中，k1和k2是soc控制的阈值，用于定义soc与参考soc的允许偏差范围。β3＝1/(k
2-k1)。
[0145]
以充电为例进行说明，放电过程类似。当soc(t)≥soc
ref
(t)+k2，分布式储能不进行充电；当soc(t)≥soc
ref
(t)+k1，分布式储能充分地进行充电；soc(t)在[soc
ref
(t)+k1，soc
ref
(t)+k2]范围内，则减缓分布式储能的充电。
[0146]
结合所提分布式与局部相结合的控制，分布式储能的输出p
des，i
可表示为：
[0147][0148]-1≤u
des，i
(t)≤1，0≤εi(t)≤1；
[0149]
分布式储能的分布式-局部协调控制的约束条件为各分布式储能的功率和能量约束：
[0150]
[0151]
soc
min
≤soc(t)≤soc
max
；
[0152]
其中，是分布式储能的放电功率额定值，soc
min
和soc
max
分别是电状态soc的上限和下限，εi是第i节点分布式储能可用率。
[0153]
s204：电磁-机电混合仿真并行处理方法。
[0154]
电磁-机电混合仿真并行处理方法，包括多机多核并行仿真计算构建方法，结果分析及展示方法。其中：
[0155]
多机多核并行仿真计算构建方法：构建多机多核并行仿真计算功能，依托服务机群实现仿真计算服务并行化，提高多方式、多故障集计算情况下的仿真计算速度。
[0156]
(1)针对电磁-机电混合仿真业务功能进行流程建模和运行抽象，建立以文件传递模式为基础的并行计算工作方式；(2)根据硬件环境情况，对仿真计算任务集、故障集等任务实现有效分解和合理分派，实现多用户计算任务的并发分配到计算节点，通过机群在计算节点上实现多机分布式并行计算。多任务在计算服务器之间的工作应均衡。多个任务并行工作时，各服务器间不能出现明显的工作负载失衡；(3)在单个计算节点内部，根据cpu配置对计算任务进行多核分解和并行计算分析，实现机电暂态、电磁-机电混合仿真、中长期大批量并行计算扫描功能。对使用者而言，可以把耗时的电力计算从本机转移到服务器上，可极大提高使用者计算、结果阅览、统计和分析的效率。
[0157]
结果分析及展示方法：对仿真计算结果进行数据分析，得到相应的指标结果。对仿真计算结果和数据分析结果通过表格、曲线等多种可视化手段展示。
[0158]
(1)实现电网潮流仿真计算分析结果的分类统计分析；实现潮流计算结果的分字段报表显示，方便用户查阅；(2)实现暂态稳定仿真、中长期稳定仿真、电磁-机电混合仿真计算结果的输出结果曲线多终端共享展示。
[0159]
相应地，本发明一实施例介绍了一种计及分布式光伏和储能协同电压调节的系统，请参照图3，图3是本发明一实施例提供的一种计及分布式光伏和储能协同电压调节的系统的结构示意图，包括：电磁-机电混合仿真电力系统网络等效和数据交互单元301、分布式储能的控制模型单元302、分布式光伏和储能协同电压控制模型单元303和电磁-机电混合仿真并行处理单元304。
[0160]
电磁-机电混合仿真电力系统网络等效和数据交互单元301包括：电力系统网络分解单元、机电暂态子系统对电磁暂态子系统等效单元、电磁暂态子系统对机电暂态子系统的等效单元、电磁暂态子系统与机电暂态子系统相互接口时数据交换单元。
[0161]
分布式储能的控制模型单元302包括：分布式储能的充电电流控制单元和分布式储能的放电电流控制单元。
[0162]
分布式光伏和储能协同电压控制模型单元303包括：光伏逆变器的一致性控制单元和分布式储能的一致性协调控制单元。
[0163]
电磁-机电混合仿真并行处理单元304包括：多机多核并行仿真计算构建单元和结果分析及展示单元。
[0164]
为了进一步说明分布式光伏和储能协同电压控制模型，请参照图4，图4是本发明一实施例提供的含分布式储能的光伏发电系统的仿真模型示意图。
[0165]
仿真系统的基准电压是6.6kv，由13根总线构成，其中母线1、3、5、7、10、12和13接
入了分布式储能100个。仿真参数设置：安全电压区间为[0.95p.u.,1.05p.u.]；ev的soc允许变化范围为[20％,80％]；样间隔时间为5min；相邻总线之间距离为500m；线路阻抗为0.647+j0.463ω/km；光伏额定功率为9kw；分布式储能容量为90kw；分布式最大充电和放电功率为18kw。
[0166]
进一步地，选择总线13所在的节点为主导节点，未采用任何控制的总线13的电压曲线如图5所示，图5是本发明一实施例提供的未采用任何控制的总线13的电压曲线示意图。
[0167]
当只采用光伏逆变器调节电压时，总线13的电压曲线如图6所示，图6是本发明一实施例提供的采用光伏逆变器控制的总线13的电压曲线示意图，其中，图6的横坐标代表时间，纵坐标代表电压。由图6可以得到采用光伏逆变器控制时，可以有效改善电压越上限的情况，但是电压越下限的情况没有得到改善，因为晚上光伏存储容量不够，不能进行调压，所以需要利用分布式光伏调压。
[0168]
针对图6控制效果的不足，设置：光伏逆变器一致性控制参数α1＝0.001，α2＝0.001；ev一致性控制参数β1＝0.001，β2＝0.001，分布式储能充电参数β3＝20，k1＝0，k2＝0.05；分布式储能放电参数β3＝-20，k1＝0，k2＝-0.05。以使总线13的电压曲线如图7所示，图7是本发明一实施例提供的设置参数后的总线13的电压曲线示意图，其中，图7的横坐标代表时间，纵坐标代表电压。进一步地，分布式储能输出的电流如图8所示，图8是本发明一实施例提供的分布式储能输出电流示意图，其中，图8的横坐标代表时间，纵坐标代表电流。
[0169]
从图7和图8可以看出，根据分布式光伏和储能协同电压控制模型进行电压控制仿真，生成仿真结果后，根据仿真结果对待控制的电力系统网络进行控制，能够使所有节点的电压都保持在指定的电压范围内。清晨分布式储能放电以抑制电压的降落，早晨利用光伏剩余的功率充电，白天主要是光伏逆变器调压，到了晚上分布式储能放电使电压不低于范围下限，实现了分布式光伏和储能协同电压协调控制，提高了控制精度，从而提高了电力系统的安全性。
[0170]
为了进一步说明电力系统网络控制装置，请参照图9，图9是本发明一实施例提供的一种电力系统网络控制装置的结构示意图，包括：第一建立模块901、第二建立模块902、仿真模块903和控制模块904；
[0171]
其中，所述第一建立模块901用于根据待控制的电力系统网络建立分布式储能的充电电流控制模型和放电电流控制模型；
[0172]
所述第二建立模块902用于根据所述充电电流控制模型和所述放电电流控制模型建立分布式光伏和储能协同电压控制模型；
[0173]
所述仿真模块903用于根据所述分布式光伏和储能协同电压控制模型进行电压控制仿真，生成仿真结果；
[0174]
所述控制模块904用于根据所述仿真结果对所述待控制的电力系统网络进行控制。
[0175]
本发明实施例通过第一建立模块根据待控制的电力系统网络建立分布式储能的充电电流控制模型和放电电流控制模型；通过第二建立模块根据充电电流控制模型和放电电流控制模型建立分布式光伏和储能协同电压控制模型；通过仿真模块根据分布式光伏和储能协同电压控制模型进行电压控制仿真，生成仿真结果；通过控制模块根据仿真结果对
待控制的电力系统网络进行控制。
[0176]
本发明实施例根据充电电流控制模型和放电电流控制模型建立分布式光伏和储能协同电压控制模型后，根据分布式光伏和储能协同电压控制模型进行电压控制仿真，生成仿真结果，实现分布式光伏和储能对电压进行调节时的协调仿真分析，充分利用电压控制手段对电压进行控制，为解决高光伏渗透率电网电压问题提供技术支持，最后根据仿真结果对待控制的电力系统网络进行控制，实现了分布式光伏和储能协同电压协调控制，提高了控制精度，从而提高了电力系统的安全性。
[0177]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。