数据驱动的高比例新能源发电集群分布式电压控制

• 作者: 钟成元 桂前进 江千军 徐文法 黄昊 郭力 王中冠
• 来源期刊: 全球能源互联网
• 学科: 工学
• 关键词: 新能源发电集群 不完备模型 数据驱动 分布式控制 次梯度算法 电压控制
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: "新型配电系统智能感知、分析与优化运行"专题|Special Section on Intelligent Perception, Analysis and Optimal Operation of New Distribution
• 页码范围: 251-260
• 页数: 10页
• 分类号: TM732|TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2022.03.007

摘要

大规模分布式新能源发电接入引起的电压越限和网损升高问题给主动配电网的安全稳定运行造成了巨大挑战.特别是中低压配电网中的新能源发电集群模型参数精确性有限,将影响传统基于模型的配电网电压控制方法效果.为此,提出了一种基于数据驱动的高比例新能源发电集群分布式电压控制方法.首先,基于集群海量运行数据采集,通过Koopman方法对非线性潮流方程进行高维线性等值,获取不依赖于集群模型参数的高精度无功-电压灵敏度数值.随后,基于数据驱动获取的灵敏度修正分布式次梯度迭代方向,实现新能源发电集群点对点分布式高效迭代电压控制.最后,采用改进的新能源发电集群算例验证所提出方法的效果,在模型不精确场景下,方法在迭代收敛速度和电压控制结果方面相比传统基于模型参数的分布式优化方法具有显著优势.