一种抽蓄机组与新能源SVG设备群综合运行方法、系统与流程

本发明涉及无功电压控制，具体涉及一种抽蓄机组与新能源svg设备群综合运行方法、系统。

背景技术：

1、随着风电、光伏等可再生能源发电的大规模发展，新能源在电网中的装机占比逐年提高，然而风光新能源出力间歇性与波动性造成的电能质量、电压和频率问题给电网运行带来巨大的挑战，促使电网对调峰、调频有巨大的需求。抽水蓄能作为一种成熟的储能技术，在电网的调峰填谷、旋转备用等发挥巨大的作用。变速抽蓄机组相比于定速抽蓄机组具备在抽水工况下一定范围内的负荷功率连续可调节的特征，因此在近些年得到了研究和发展。全功率变速抽蓄机组通过网侧变流器的解耦控制可实现有功、无功功率的解耦，从而灵活调节其输出的有功、无功功率来稳定系统频率和电压。由于新能源出力的波动性以及环境等不确定性因素，在新能源电站中通常采用动态补偿装置来及时满足新能源并网要求。静止无功发生器svg作为一种既可以发出容性无又可以发出感性无功的动态补偿装置，具有响应速度快，谐波特性优越，性价比高等一系列优点，因此其在新能源场站的无功补偿装置应用中得到了深入的研究。

2、近年来，新能源场站无功补偿的研究主要集中在风机、光伏自身无功出力补偿控制以及其与svc、svg等无功补偿设备的协调控制，然而由于风力、光伏的波动性，其自身的无功出力也具有不确定性，使得无功补偿效果不佳。随着抽水蓄能技术的发展，抽蓄机组可灵活调节无功功率的特性也越来越被重视。将抽蓄机组作为无功设备与svg共同补偿新能源场站无功可提高新能源场站电压稳定性。因此，研究抽蓄机组与svg设备群的无功协调控制对新能源场站无功补偿以及电网电压稳定具有一定意义。

技术实现思路

1、本发明提供一种抽蓄机组与新能源svg设备群综合运行方法、系统、设备及介质，该方法是在分析抽蓄机组、svg无功调节特性基础上，提出一种将模型预测控制(modelpredictive control，mpc)策略引入无功控制，同时以并网点电压和机端电压偏差最小以及svg无功储备最大为目标的无功电压优化控制策略。

2、本发明通过下述技术方案实现：

3、一种抽蓄机组与新能源svg设备群综合运行方法，包括：

4、s1、建立预测模型组，通过所述预测模型组分别对抽蓄机组有功出力、抽蓄机组无功出力和svg设备群无功出力进行预测；

5、s2、计算电压灵敏度系数，基于所述电压灵敏度系数得到并网点电压与抽蓄机组有功出力、无功出力、svg设备群无功出力的第一关系以及抽蓄机组端电压与抽蓄机组有功出力、无功出力、svg设备群无功出力的第二关系；

6、s3、基于所述第一关系和第二关系设计关于所述预测模型组的目标函数以及约束条件，建立优化问题；

7、s4、采用求解器求解所述优化问题得到最优功率指令，并将所述最优功率指令下发给所述抽蓄机组与svg设备群。

8、作为优化，所述预测模型包括抽蓄机组有功出力预测模型、抽蓄机组无功出力预测模型、svg设备群无功出力预测模型，其中，

9、所述抽蓄机组有功出力预测模型的具体表达式为：

10、

11、其中，△ppsu表示抽蓄机组有功输出增量，表示抽蓄机组有功输出增量参考值，表示抽蓄机组有功功率控制时间常数；若假设抽蓄机组当前有功输出测量值和有功输出参考值分别为ppsu(0)、则抽蓄机组有功增量参考值表示为

12、所述抽蓄机组无功出力预测模型的具体表达式为：

13、

14、其中，△qpsu表示抽蓄机组无功输出增量，表示抽蓄机组无功输出增量参考值，表示抽蓄机组无功功率控制时间常数；若假设抽蓄机组当前无功输出测量值和无功输出参考值分别为qpsu(0)、则抽蓄机组无功增量参考值表示为

15、所述svg设备群无功出力预测模型的具体表达式为：

16、

17、其中，△qs表示svg设备群无功输出增量，表示svg设备群无功输出增量参考值，ts表示svg设备群无功功率控制时间常数；若假设svg设备群当前无功输出测量值和无功输出参考值分别为qs(0)、则svg设备群无功增量参考值表示为

18、作为优化，所述电压灵敏度系数的计算过程如下：

19、a1、在母线i注入功率，所述功率和电压的关系表示为：

20、

21、式中：表示母线i的电压向量，表示母线i的注入复功率；表示电网网络导纳矩阵，j表示电网节点，和分别表示和的共轭；

22、a2、计算关于母线l注入的有功功率与无功功率的偏导数，该偏导数表达为：

23、

24、

25、其中，pi、qi分别为母线i的有功功率和无功功率，pl、ql分别为母线l的有功功率和无功功率，表示母线j的电压向量；

26、a3、对和进行求解，根据求解结果，求出所述电压灵敏度系数的表达式为：

27、

28、作为优化，所述并网点电压与抽蓄机组有功出力、无功出力、svg设备群无功出力的第一关系具体为：

29、

30、其中，△vpcc表示并网点电压变化量，若假设并网点当前电压测量值和电压变化后的值分别为vpcc(0)、vpcc，则有vpcc＝△vpcc+vpcc(0)，表示抽蓄机组输出无功与并网点电压灵敏度系数，表示svg设备群输出无功与并网点电压灵敏度系数，表示抽蓄机组输出有功与并网点电压灵敏度系数。

31、作为优化，所述抽蓄机组端电压与抽蓄机组有功出力、无功出力、svg设备群无功出力的第二关系具体为：

32、

33、其中，△vpsu表示抽蓄机组端电压变化量，若假设抽蓄机组机端当前电压测量值和电压变化后的值分别为vpsu(0)、vpsu，则有vpsu＝△vpsu+vpsu(0)，表示抽蓄机组输出无功与抽蓄机组端电压灵敏度系数，表示svg设备群输出无功与抽蓄机组端电压灵敏度系数，表示抽蓄机组输出有功与抽蓄机组端电压灵敏度系数。

34、作为优化，所述目标函数为：

35、minj＝j1+j2；

36、

37、其中，np表示预测时域，表示k时刻并网点电压与基准值的差值，表示k时刻抽蓄机组端电压与基准值的差值，kpcc、kpsu分别表示并网点电压、抽蓄机组端电压目标的权重系数；

38、

39、其中，△qs(k)表示k时刻svg设备群无功输出增量，ks表示svg设备群无功输出权重系数。

40、作为优化，所述k时刻并网点电压与基准值的差值和k时刻抽蓄机组端电压与基准值的差值的具体表达式为：

41、

42、其中，分别表示为并网点电压、抽蓄机组端电压基准值。

43、作为优化，所述约束条件为：

44、容量约束：

45、

46、其中，qs(k)表示k时刻svg设备群输出的无功功率，ppsu(k)、qpsu(k)分别表示k时刻抽蓄机组输出的有功、无功功率，分别表示svg设备群可输出无功的最小值、最大值，分别表示抽蓄机组可输出无功的最小值、最大值，受抽蓄机组网侧变流器额定容量和其输出有功功率约束，分别表示抽蓄机组可输出有功的最小值、最大值；

47、线路功率约束：

48、

49、其中，pi(k)表示k时刻i母线线路输出的有功功率，qs(k)表示k时刻svg设备群无功输出测量值，ppus(k)表示k时刻抽蓄机组有功输出测量值，qpus(k)表示k时刻抽蓄机组无功输出测量值，smax表示母线线路可输送的最大视在功率；

50、发电功率爬坡约束、抽水功率爬坡约束：

51、

52、其中，分别表示抽蓄电站发电功率最小、最大变化速度，分别为抽蓄电站抽水功率最小、最大变化速度，分别表示t+1时刻抽蓄电站发电功率和t+1时刻抽蓄电站抽水功率，分别表示t时刻抽蓄电站发电功率和t时刻抽蓄电站抽水功率。

53、作为优化，s4的具体步骤为：将所述目标函数和约束条件组成的优化问题转换成一个标准的二次规划问题，然后用gurobi求解器进行求解得到最优功率指令，并将所述最优功率指令下发至所述抽蓄机组和svg设备群。

54、本发明还公开了一种抽蓄机组与新能源svg设备群综合运行系统，用于执行前述的一种抽蓄机组与新能源svg设备群综合运行方法，包括：

55、预测模型组建立模块，用于建立预测模型组，通过所述预测模型组分别对抽蓄机组有功出力、抽蓄机组无功出力和svg设备群无功出力进行预测；

56、关系计算模块，用于计算电压灵敏度系数，基于所述电压灵敏度系数得到并网点电压与抽蓄机组有功出力、无功出力、svg设备群无功出力的第一关系以及抽蓄机组端电压与抽蓄机组有功出力、无功出力、svg设备群无功出力的第二关系；

57、优化问题建立模块，用于基于所述第一关系和第二关系设计关于所述预测模型组的目标函数以及约束条件，建立优化问题；

58、求解模块，用于采用求解器求解所述优化问题，将最优功率指令下发给抽蓄机组与svg设备群。

59、本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

60、本发明考虑了变速抽蓄机组具有有功、无功功率解耦，可灵活调节无功出力的特性，将抽蓄机组作为一种具有无功补偿功能的设备，研究其与svg的无功协调控制方法。该方法采用模型预测控制实现抽蓄机组与svg设备群综合运行，模型预测控制可预测不同时间响应特性设备在给定设定值下的控制行为，从而可对不同无功设备在未来时间内进行时间尺度上的协调，且模型预测控制可引入预测信息，基于未来一定时间内的整体性能最优进行控制，可在一定程度上解决采用遗传算法、粒子群算法等优化算法的无功协调优化问题上控制滞后的问题。