东南大学 窦晓波：分布式光伏规模化接入后的中低压配电网电压控制

分布式光伏规模化接入后的中低压配电网电压控制东南大学窦晓波2024年5月西安目目录2控制策略3工程应用4总结展望分布式光伏大规模接入配电网的现状分布式光伏大规模接入配电网的现状分布式光伏呈现“装机规模高速发展”和“低压并网比重提升”的特点。截至2024年3月底，全国分布式光伏装机容量突破2.8亿千瓦，约占全部光伏发电并网装机容量的42.5%;2024年第一季度全国光伏新增并网4574万千瓦，同比增长36%,其中，分布式光伏2380万千瓦，同比增长31.3%。山东、河南、浙江、江苏、河北五省分布式光伏累计容量突破2000万千瓦。装机总量(亿千瓦)装机总量(亿千瓦)00山东河南浙江山东河南浙江江苏河北安徽a.电压越限突出b.电压多点峰化c.频带特征复杂主网电压4电压上限④负荷+变压器+电容器+光伏一-③负荷+变压器+电容器--·①仅有负荷馈线长度压产生叠加影响。中低压配电网电压控制面临的挑战中低压配电网电压控制面临的挑战1234电压机理复杂：呈现高维非线性、分布分散、时变性强等特征；电控制对象复杂：调节资源种类多、离散连续混杂，时序配合难；无解决中低压配电网电压问题的主要手段a.前期规划：选择合适的接入点、控制单点接入容量b.建设过程：同步配置电抗器、储能、消纳设备、转供设备，甚至进行设备更换、网架升级c.并网之后：根据电网状态对分布式光伏进行并网功率控制本次汇报重点目目录3工程应用4总结展望台区台区层级：有限量测条件下，提升台区自治电压控制能力台区设备层级：加强对系统感知，提升逆变器并网功率调节能力PAA光照2在天气变化时保持最大有功功率电效益。由于参考指令或备用限制，逆变器被要求以某个功率限制值输出。XpmACA→B→C光伏功率基本调节方法光伏功率基本调节方法功率协调控制功率因数控制下垂控制功率协调控制V1VVmmVaV以光伏并网有功为控制输入量，调节无功控制功率因数。单机无功以并网点电压作为参考，实以并网点电压作为参考，实现逆变器有功无功协同调节。场景变化以并网点电压作为控制输入量，实现逆变器无功调节。多机配合针对低压台区存在高阻特性，传统下垂存在稳态电压偏差以及无功分配不精确的问题，并考虑系统安全稳定约束，通过改进下垂曲线提升控制性能。功率损耗电压偏差>约束集△e 功率协调控制的改进针对光伏昼夜出力差异特性导致不同电压越限问题，设计不同场景下有功无功协同配合的自适应功率控制策略。判据upcc<upc判据upcc<upc,minorupee>upcc,max适用场景白昼电压越上限电压越上限，无功容量电压不越限不参与控制电压越下限夜间夜间技术路线台区层级技术路线台区自治运行收台区调节能力受限时收多台区“协同”控制台区台区台区控制手段多台区集中训练-台区台区台区实时量测缺失、拓扑参数不明等问题导致台区物理模型难以建立，因此基于灵敏度表征节点电压/线损与功率之间的线性关系，将复杂的非线性问题进行线性转化。十直接计算调节量行最小调节量优化线损灵敏度电压灵敏度有功/无功电压灵敏度②②方法感知得到电压/线损-功率灵敏度。神经网络单台区调节能力有限时，可通过联邦强化学习的方法：离线集中训练，在线分散调控，通过多台区协同优化台区间的电压分布。OoOo可控负荷可控负荷分布式储能分布式光伏2.3.32.3.3基于联邦强化学习的多台区协同调压技术马尔科夫决策建模：→将多台区协同电压控制问题建模为序贯决策的数学模型台区智能体与配电网环境进行时序交互交互经验池交互马尔科夫决策建模：→将多台区协同电压控制问题建模为序贯决策的数学模型台区智能体与配电网环境进行时序交互交互经验池交互数据存入取批量数据进行训练子模型本地训练：→朝最小化电压偏差和线损方向更新智能体网络参数取批量数据进行训练策略网络价值网络策略网络价值网络联邦学习主模型联邦平均：→将各台区模型参数统一上传联邦学习并指导策略进化联邦学习多台区协同调控指令多台区协同调控指令台区电压控制效果分析台区电压控制效果分析●●参与调节的台区¹申6782.3.42.3.4电压灵敏度感知效果分析p.u/MW(a)有功-电压灵敏度真实值节21节点(c)有功-电压灵敏度拟合值灵敏度相对误差为0.8%;口某台区23个负荷节点数据未知时：拟合灵敏度与实际灵敏度平均误差为1.96%。电压控制的要求(b)无功-电压灵敏度真实值p.u/Mvar(d)无功-电压灵敏度拟合值馈线层级技术路线馈线层级变压器变压器一参考点设定一模型预测控制QrefVref移相器0QrefVref移相器0Vref线路上可调容量无法保持电压不越限QVref线路上可调容量无法保持电压不越限光伏场站参考点更新光伏场站参考点设定档位优化控制模型更新重新计算参考点设定档位优化控制基于管道基于管道MPC的馈线电压协同控制技术馈线电压控制过程中，通过量化分布式光伏的波动性和不确定性，将不确定性引起的电压波动约束在特定范围，保证强随机性下馈线电压合格。网络辅控制器…网络辅控制器管道模型管道模型2轨迹基于管道MPC的控制器设计基于管道MPC的控制器设计辅控制器：辅控制器：辅控制目标：主控制目标：辅控制目标：约束条件：约束条件：约束条件：约束条件：针对配电网不同运行点保持控制目标在管道半径内波动，抑制导针对配电网不同运行点误差集合：2.4.12.4.1基于管道MPC的馈线电压协同控制技术光伏产生20~80%额定容量的有功功率波动，对比不同算法的控制效果。busl甲6978buslbus2bus312456bus!bus2bus3bus41十2456抑制效果更好。基于互联设备的应用场景“源”充足光伏场站电容器组电容器组变压器变压器400V柔性互联装置“荷”充足移相变压器移相变压器>控制电压与相角挡位>在电压Us上叠加一个>在电压Us上叠加一个幅值和相位可调的补偿电压.U>实现互联系统间功率交换为另一侧提供电压和频率支撑基于移相变压器的馈线电压控制基于移相变压器的馈线电压控制以成本较低的移相器为例，控制节点电压幅值和相角差在正常范围之内，但分档控制方式无法实现电压的精准控制。@96857968572.控制光伏出力实2.控制光伏出力实现电压精准控制无功传输功率无功传输功率变换装置串联变压器>>有功传输功率控制流程 控制流程 仿真结果T相角5电E0QT相角5电E0QU+数据获取光伏无功补偿N投/切挡位CBr满足U约束?增/减j挡位移相器电压电压控制对比不同策略下的18号节点电压控制情况。&精度最高e电压幅值(p.u.)2.4.5馈线快速协同控制机制配自系统配自系统融合融合融合终端里登里光伏场站光伏场站光伏场站分散用配电台区#1配电台区#分散用配电台区#1配电台区#N配电台区#2系统层级系统层级主配台一体化电压控制日前日前日内移相器配电网移相器电容电电容电心十控制时间分钟级控制时间秒级分钟级基于改进目标级联分析的主配台协同优化效模型将台区作为可调优化二次项近似二次项近似上一次迭代获得的耦合变量值上一次迭代获得的耦合变量值配网1配网2基于改进目标级联法的主配台协同优化基于改进目标级联法的主配台协同优化日前协同优化日前协同优化s16日前一体化优化前后配电网电压日前一体化优化前后配电网电压1电压合格率/%最高电压/p.u一天配电网总网损降低16.39%,电压合格率达99.98%。通过日前调控，在保证配电网电压合格率的前提降低了网损。最大出力为153.70kW,日内实际最大出力为197.91kW。(误差接近30%)日内光伏出力XXH11111mm11时间节点时间节点时间节点负荷节点负荷节点。。负荷节点日内优化前后配电网电压目录目录3工程应用4总结展望配台协同无功优化与配台协同无功优化与电压控制功能模块调控云云调控云云指令互联云边电气连接电气连接协同控制终端协同电压协同控制终端协同电压控制APP自主电压公变信息连接自主电压控制APP控制APP公变控制APP数据数据台区台区台区台区台区样机参数样机硬件结构样机参数样机硬件结构交流电压：220/380Vac光伏逆变器样机在不同场景下，通过有功无功精确协同配合，实现自适应控制策略，充光伏逆变器样机在不同场景下，通过有功无功精确协同配合，实现自适应控制策略，充分利用逆变器空闲容量，为系统提供动态无功调节能力。工作环境温度范围：-25-60℃3.33.3分布式光伏信息接入与轻量化决策终端信息表RS485统一通讯协议传谕a选口供电方式：220VAC(线路供)、口具备通信报文过路功能，同时实初理治接统一物模型口轻量化决策功能：根据并网点电压和台区运行状态，下发光伏逆变器功率调节指令。现场应用现场应用调试现场调试现场智能融合终端接入终端智能融合终端登录终端，部署功能3.43.4台区自主电压控制应用场景：涟水农村地区分布式光伏引起台区并网点电压越限，相电压超过240V调节方案：接入终端启动自主电压控制，计算无功调节实施效果：调节后电压降低到235V以下调节方案：融合终端启动自主电压控制，下发无功调节指令到4台逆变器(单台50kW)实施效果：并网点电压在5min内从最高411V降低到390V左右2功接入应用场景：某园区微电网，具备分布式光伏、储能、电动车充电桩以及台区智能融合终端调控方案：利用融合终端实现光储充协同的台区电压自主控制和台区功率平衡等自治运行策略保证台区电压合格率100%,平抑有功波动式光分布式储能分布式储能桩多种可调资源协同的台区自治多种可调资源协同的台区自治口台区微电网多种分布式可调资源采用即插即用自注册方式完成数据快速接入智能融合终端并实现多目标自治运行口能源管理系统具备设备管理、数据监视、APP管理等功能，实现分布式储能优化管控和电动汽车充放电功率优化。智慧台区试验平台s WW调