基于DPC算法的分布式光伏集群划分方法

本发明涉及配电网，具体涉及一种基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法。

背景技术：

1、随着可再生能源大量接入配电网，配电网的运行特性发生了很大的改变。由于可再生电源接入的单机容量小且数量多，同时有大量的分布式光伏以分散的电源接入配电网，致使电网中出现了很多的随机性和不确定性，所以微电网难以以集中控制的方式运行。而基于集群的调控方式能够充分利用集群的自治特性，保障规模化分布式发电有序、可靠、高效地接入电网，所以基于集群的调控方式已成为规模化可再生能源并网的重要解决方案，同时也为处理大量分散的光伏电源提供了新的思路。

2、目前，划分集群最常用的方法之一就是对集群进行聚类处理，而对于分布式光伏集群分层的划分，目前多集中于集群划分的判据和算法实现两个方面之中。现有技术一般根据地理位置或行政区域可实现简单直观的集群划分，但该种划分过于粗糙，无法达到精准控制的要求。在此基础上进行改进得到以节点间欧氏距离为指标，运用分层合并聚类算法、分层聚类分析和dbscan聚类算法来简化配电网规划中分布式电源位置的求解，以及使用最经典的聚类方法k-means的聚类方法处理风电机组运行状态的数据，但是这些方法计算量大且对于数据量有一定的要求，依旧会导致聚类的效果不够精确。

3、此外，现有技术对于分布式光伏集群的划分，多关注与分布式光伏自身相关的众多参数，如电压、电流、功率、频率等，由于关注众多参数而建立了诸多数字模型，反而使得分布式光伏集群未能实现有效划分。

技术实现思路

1、本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法。

2、本发明提供了一种基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤s1，根据配电网数据和光伏节点数据进行牛顿-拉夫逊法潮流计算，获得配电网中各节点的有功-电压灵敏度矩阵和无功-电压灵敏度矩阵，基于有功-电压灵敏度矩阵和无功-电压灵敏度矩阵获得综合电压灵敏度矩阵；步骤s2，对综合电压灵敏度矩阵依次进行标准化处理和对数处理，基于处理后的综合电压灵敏度矩阵计算各节点间的电气距离，由电气距离构建电气距离矩阵；步骤s3，基于密度峰值聚类(dpc)算法根据电气距离矩阵对配电网进行集群划分，其中，配电网数据为电网拓扑结构、线路阻抗和节点功率数据，光伏节点数据为光伏接入节点后，输入配电网的有功功率数据和无功功率数据。

3、在本发明提供的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法中，还可以具有这样的特征：其中，在步骤s1中，配电网为正常型配电网，在进行牛顿-拉夫逊法潮流计算之前，对光伏节点数据进行滤波消除数据噪音。

4、在本发明提供的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法中，还可以具有这样的特征：在步骤s1中，配电网为树形拓扑配电网，在获得综合电压灵敏度矩阵之前进行如下计算：根据树形拓扑配电网的根节点的电压幅值和电压相角，基于回代法计算节点电压；根据阻抗数据和节点功率数据获得功率损耗；根据功率损耗和支路流出功率计算馈入功率，其中，馈入功率减去本支路所需功率的结果为功率差，当功率差大于0时，剩余功率馈入至下一支路，获得综合电压灵敏度矩阵中的根节点功率值；当功率差等于0时，获得综合电压灵敏度矩阵中的根节点功率值。

5、在本发明提供的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法中，还可以具有这样的特征：其中，在步骤s1中，对牛顿-拉夫逊法潮流计算方程进行矩阵变换，得到有功-电压灵敏度矩阵和无功-电压灵敏度矩阵，牛顿-拉夫逊法潮流计算方程如下：经由矩阵变换得到：基于变换后的矩阵得到有功-电压灵敏度矩阵，有功-电压灵敏度矩阵公式如下：基于变换后的矩阵得到无功-电压灵敏度矩阵，无功-电压灵敏度矩阵公式如下：综合电压灵敏度矩阵公式如下：s＝spv+sqv，式中，n即bqδ、h即apδ、j即cpv、l即dqv为牛顿-拉夫逊法潮流算法中用于标识节点注入功率波动和节点电压变化关系的参数，n、h、j、l组成的矩阵为雅可比矩阵，δp＝[δp1,δp2,…,δpn]t,δq＝[δq1,δq2,…δqn]t，δpi＝pi-p′i,pi为注入有功功率前节点i的功率值，p′i表示注入有功功率后的节点i的功率值，qi为注入无功功率前节点i的功率值，q′i表示注入无功功率后的节点i的功率值，δδ为节点电压相角的变化量矩阵，δu为节点电压幅值的变化量矩阵。

6、在本发明提供的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤s2包括以下子步骤，步骤s2-1,对综合电压灵敏度矩阵进行标准化处理得到标准化矩阵，标准化处理公式如下：式中sij为节点j注入功率后对节点i电压的影响程度，即节点i和节点j之间的综合电压灵敏度，步骤s2-2,标准化矩阵进行对数处理得到对数化矩阵，对数处理公式如下：步骤s2-3，基于对数化矩阵计算各节点间的电气距离，节点i和节点j之间的电气距离dij公式如下：式中n为节点总数，即配电网共有n个节点，步骤s2-4，基于各节点间的电气距离构建电气距离矩阵d，电气距离矩阵d公式如下：

7、在本发明提供的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤s3包括以下子步骤，步骤s3-1，对电气距离矩阵中的电气距离进行降序排列，选取降序后第m％个电气距离作为截断距离dc，m为1到2之间的任意数，步骤s3-2，根据电气距离和截断距离dc计算各节点的局部密度，节点i的局部密度ρi公式如下：ρi＝σχ(dij-dc)i≠j，式中χ(x)为逻辑判断函数，当x<0时，χ(x)＝1，当x≥0时，χ(x)＝0，步骤s3-3，选择与节点i电气距离最小，且局部密度大于节点i局部密度的节点j，将节点i和j之间的电气距离dij作为节点i的相对距离δi，相对距离δi的公式如下：步骤s3-4,对节点i，根据局部密度ρi和相对距离δi获得聚类个数量γi，聚类个数量γi公式如下：γi＝ρiδi，步骤s3-5，对各节点的聚类个数量进行降序排列，基于非类中心点过渡到类中心点时的跳跃特点，确定配电网的聚类中心，根据聚类中心对配电网进行集群划分。

8、发明的作用与效果

9、根据本发明所涉及的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法，因为首先根据配电网数据和光伏节点数据进行牛顿-拉夫逊法潮流计算，获得配电网中各节点的有功-电压灵敏度矩阵和无功-电压灵敏度矩阵，基于有功-电压灵敏度矩阵和无功-电压灵敏度矩阵获得综合电压灵敏度矩阵，其次对综合电压灵敏度矩阵依次进行标准化处理和对数处理，基于处理后的综合电压灵敏度矩阵计算各节点间的电气距离，由电气距离构建电气距离矩阵，最后基于密度峰值聚类(dpc)算法根据电气距离矩阵对配电网进行集群划分，所以，本发明的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法对光伏集群划分聚类效果更加稳定，且集群间交互支路上流经的功率也更稳定。

技术特征：

1.一种基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法，其特征在于：

4.根据权利要求1所述的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法，其特征在于：

6.根据权利要求1所述的基于dpc算法的分布式光伏集群划分方法，其特征在于：

技术总结
本发明提供了一种基于DPC算法的分布式光伏集群划分方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，根据配电网数据和光伏节点数据进行牛顿‑拉夫逊法潮流计算，获得配电网中各节点的有功‑电压灵敏度矩阵和无功‑电压灵敏度矩阵，进一步获得综合电压灵敏度矩阵；步骤S2，对综合电压灵敏度矩阵依次进行标准化处理和对数处理，基于处理后的综合电压灵敏度矩阵计算各节点间的电气距离，由电气距离构建电气距离矩阵；步骤S3，基于密度峰值聚类算法根据电气距离矩阵对配电网进行集群划分。总之，本方法能够很好地实现对光伏集群进行稳定地划分聚类，且集群间交互支路上流经的功率也更稳定。

技术研发人员：陈辉,王利雪,黄和平,龚春阳,延菲,张傲
受保护的技术使用者：上海电力大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11