配电网分布式光伏准入容量评估方法及装置与流程

本发明属于配电网，尤其涉及配电网分布式光伏准入容量评估方法及装置。

背景技术：

1、在全球能源转型背景下，可再生能源尤其是光伏得到了迅猛发展，当前，能源发电形势仍然以化石能源为主导。化石能源是非再生能源，其形成时间长且总量有限，同时还会造成环境污染，严重影响了经济的可持续发展。太阳能作为可再生资源相较于化石能源有诸多优点，分布广泛、无污染、无噪声且无需消耗燃料，取之不尽、用之不竭，光伏发电(photovoltaic generation,pvg)是对太阳能的充分利用。

2、近年来，分布式光伏接入低压配电网的比例逐渐提高。早期，集中发电是光伏发电的主要形式，在我国西北地域如甘肃、新疆等地区有很多大的光伏电站，光伏升压后经过高压输电线路的传输，为远方的负荷供电，然而由于受到线路输电容量的限制，依然存在大量弃光现象。相较于集中并网的光伏电站，分布式的光伏设备接入电网可以做到太阳能的就地利用，改善由大容量输电引起的线路损耗和输电容量占用等问题。根据《2021年全国光伏发电统计信息》，截止2021年底，我国新增光伏装机容量达54.88gw，较2020年增长了13.9％，其中29.28gw为分布式装机，占总新增容量的53.4％，其中2021年的户用装机容量达到了21.6gw，较2020年增长了113.3％，占2021年我国总体新增光伏装机容量的39.4％。因而，增加低压配电网中分布式光伏的接入比例已成为光伏利用的必然趋势。

3、配电网本身存在三相不平衡问题，在低压配电网中尤为显著，由于用户的用电行为是随机不可控的，同时分布式光伏接入配电网的容量和位置也是随机的，会进一步加重电网的三相不平衡。三相不平衡问题会造成一系列影响，由于低压配电网是三相四线制网络，存在三相负荷，三相不平衡会影响其正常运转，导致设备发热，设备老化速度加快，同时中性线电流的增加会导致网损加大。

技术实现思路

1、本专利考虑到源荷双侧随机性和配电网系统三相不平衡问题，提出了综合考虑源荷不确定性以及相关性的配电网分布式光伏准入容量评估技术；通过典型相关性分析，拉丁超立方抽样方法生产源荷联合日场景，考虑中低压配电网三相不平衡度，进而评估配电网光伏最大准入容量，可更好的量化分布式光伏接入配电网的能力，保障配电网源-网-荷安全协调发展。

2、本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

3、配电网分布式光伏准入容量评估方法，包括如下步骤：

4、获取历史数据，对历史数据进行归一化、聚类处理，并获取分布式光伏与多元负荷的互补特性；

5、建立光伏出力与多元负荷的概率密度分布函数，来描述源荷不确定性；

6、建立光伏出力与负荷的联合概率分布函数，进行典型相关性分析，并生成源荷联合日场景；

7、考虑中低压配电网三相不平衡度，在约束条件下获取配电网分布式光伏最大接入容量。

8、进一步的，所述的获取历史数据，对历史数据进行归一化、聚类处理，并获取分布式光伏与多元负荷的互补特性的方法为：

9、对数据来源进行识别，并对历史数据进行归一化来获得归一化矩阵sh；

10、对归一化后的数据进行k-means聚类；

11、用davies-bouldin指数来衡量聚类数的合理性，通过比较聚类内距离与聚类间距离来衡量聚类之间的相似性，将davies-bouldin指数值作为聚类数的参考，分类分析历史数据，得到分布式光伏与多元负荷的互补特性。

12、进一步的，所述的建立光伏出力与多元负荷的概率密度分布函数，来描述源荷不确定性的方法为：

13、日内多元负荷变化可视为近似服从正态分布函数，且考虑理想情况下如(9)所示：

14、

15、式中，pt为t时刻的负荷值，μt和σt分别为t时刻负荷的数学期望和标准差，分别为，pt,min,pt,max分别为t时刻负荷的上下限；

16、分布式光伏电源输出功率pm的概率密度函数如下式(10)所示：

17、

18、式中τ为伽马函数；α、β为beta形状参数，其表达式为(11)所示：

19、

20、式中：为某一段时间内的平均辐照度；δ为辐照度的方差。

21、进一步的，所述的建立光伏出力与负荷的联合概率分布函数的方法为：

22、假设f(x1,x2,x3,……,xn)为n维变量的联合累积概率分布函数，各变量的边缘分布函数分别为f1(x1)，f2(x1)，…，fn(x1)，则有

23、f(x1,x2,x3,……,xn)＝c[f1(x1),…, fn(x1)]             (12)

24、当边缘累积分布函数连续时，连接函数唯一确定，因此，可选取最优copula函数建立光伏出力与负荷的联合概率分布函数。

25、进一步的，所述的进行典型相关性分析的方法为：

26、采用spearman相关系数法进行分析，计算源荷数据的相关性：对于某一个源荷逐日逐时数据时间跨度过长，可以分组形成向量，再组成矩阵形式表达；对于任意r*m维的源荷数据矩阵a1，a2：

27、

28、式中，ak和an分别为辐照度和负荷矩阵a1，a2中的向量，ai,k为ak中元素样本，aj,n为an中元素样本；

29、将每小时源荷数据填入矩阵中可得365*24的矩阵，其中的元素与源荷矩阵a1，a2中的元素一一对应；源荷矩阵a1，a2中不同时段k与n的数据向量的相关系数计算公式为：

30、

31、式中，rk,n表示数据向量ak和an通过元素顺序遍历计算后得到的相关系数；

32、基于上述计算和原理，所构建的目标相关系数矩阵为：

33、

34、式中，ρauto即为所需要的相关系数矩阵。

35、进一步的，所述的生成源荷联合日场景的方法为：

36、利用拉丁超立方抽样方法lhs生成一个没有特定相关性的初始样本场景矩阵s0来反映初始场景的不确定性：

37、

38、其中，si,j为lhs随机抽样产生的矩阵元素样本，m为场景的抽样数量，τ为历史源荷数据逐日逐时数据向量的长度；

39、随机生成一个τ×m的顺序矩阵l，顺序矩阵的每一行由整数1到m随机排列而成，每一列为一个向量l，如下式(17)所示：

40、

41、将矩阵s0每一个元素样本中辐照度和负荷数据分开，形成两个矩阵，再计算相关系数矩阵ρl；

42、计算其相关矩阵之后对ρl和进行cholesky分解，如式(18)所示，其中x和y为下三角矩阵：

43、

44、归因于随机排列的相关性被消除：

45、g＝x-1l                      (19)

46、然后将初始顺序矩阵l中的元素通过公式(19)更新为新的顺序矩阵u：

47、u＝yg＝yx-1l                       (20)

48、根据式(20)中的矩阵u中每行的数值权重顺序，将s0中每行元素重新排序得到具有相关性的场景矩阵s，如式(21)所示，因此，每行元素的顺序与u中相应的行相同，其中sk,m表示重新排序的元素：

49、

50、得到s的相关系数矩阵等于目标相关矩阵。

51、进一步的，所述的考虑中低压配电网三相不平衡度，在约束条件下获取配电网分布式光伏最大接入容量的方法为：

52、光伏系统中节点i一个光伏元件发出的有功功率为：

53、

54、式中ht是t时刻光照强度，sa是组件面积，eff是发电效率；

55、节点i光伏发出的有功功率pi为：

56、

57、式中t表示时段总个数；m是光伏元件数量，是待优化变量；

58、根据有功功率可得到其无功功率qi：

59、qi＝pi/tanθ                         (24)

60、式中tanθ是无功功率因数；

61、采用ieee std 112-1991标准，分析配电网的三相平衡化，如下式所示。

62、

63、

64、该标准定义的电压不平衡度为相电压不平衡率(pvur)，ua，ub，uc分别为三相的均方根电压，uavg为三相均方根电压的平均值。

65、获取配电网分布式光伏最大准入容量：

66、

67、式中ψpv是系统可以安装分布式光伏的节点集合，pi是i节点接入的光伏电源的容量；

68、分布式光伏电源通常与负荷节点相连接，跟负荷潮流是反方向的，因此其能够抵消一定的负荷，可以将负荷看成具有负值，分布式光伏电源在接入负荷后，此时偏移后的节点k处的电压为：

69、

70、式中，uk,t是k处偏移前电压，u′k,t是k处偏移后电压，r是馈线的电阻；x是馈线的电抗；表示分布式光伏电源接入节点上的输出功率，由pt,t+jpt,t/tanθ得到，其中i＝k；表示负荷的功率。

71、配电网分布式光伏准入容量评估装置，包括：

72、分布式光伏与多元负荷的互补特性获取模块，用于获取历史数据，对历史数据进行归一化、聚类处理，并获取分布式光伏与多元负荷的互补特性；

73、源荷不确定性获取模块，用于建立光伏出力与多元负荷的概率密度分布函数，来描述源荷不确定性；

74、源荷联合日场景生成模块，用于建立光伏出力与负荷的联合概率分布函数，进行典型相关性分析，并生成源荷联合日场景；

75、配电网分布式光伏最大接入容量获取模块，用于考虑中低压配电网三相不平衡度，在约束条件下获取配电网分布式光伏最大接入容量。

76、一种计算设备，包括：

77、一个或多个处理单元；

78、存储单元，用于存储一个或多个程序，

79、其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理单元执行，使得所述一个或多个处理单元执行所述的配电网分布式光伏准入容量评估方法。

80、一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述配电网分布式光伏准入容量评估方法的步骤。

81、本发明的优点和积极效果是：

82、本发明的方法针对源荷双侧随机性问题，先进行归一化、聚类处理得到源荷数据的互补特性，建立光伏出力和负荷的联合分布函数，分析典型相关性之后，利用基于拉丁超立方-cholesky分解方法生产源荷联合日场景，为系统的优化规划运行提供更加全面精确的保证，使光伏出力更加的可靠；且在光伏出力接入到了低压配电网时，考虑到配电网三相不平衡，并给出改进三相不平衡的措施，可以减小低压配电网损耗与危害，提高经济性与安全性。