无功优化

提出了一种考虑有功不确定性的配电网新能源无功-电压下垂双层鲁棒优化控制模型。首先，在参考点优化层，以多时段总运行成本最小为目标，对静止无功补偿设备与调压变压器的协调控制指令、新能源的无功功率参考值和端口电压参考值等系统中影响无功分布的典型相关控制量进行优化；然后，在斜率优化层，基于双层列生成算法框架，分别建立斜率指令优化主问题模型和极端场景集筛选子问题模型。结果表明，所提出的优化控制方法不仅可以有效适应新能源发电出力的随机波动，同时能够充分利用其并网换流器的无功容量，在优化系统网损和调压设备操作成本的同时，增强系统运行的可靠性。

针对传统固定权重多目标无功优化在应对新型电力系统复杂多变的工况时无法针对实时工况做出最合适的控制决策的问题，提出一种自适应多目标无功优化控制策略。该策略以系统有功网损和并网点电压偏离量的加权最小作为目标函数，目标函数的权重系数根据并网点电压的偏离情况自适应调节。首先，分析海上风电场并网点电压波动与有功、无功输出的关系，建立相应的无功分配模型，并针对风电机组及静止无功发生器(static var generator，SVG)的输入输出特性，建立相应的无功控制模型。此外，考虑海上运行的功率约束、安全运行约束等，采用变惯性权重粒子群优化算法对无功控制策略进行求解。最后，在MATLAB中搭建海上风电场模型进行仿真验证，仿真算例表明：相较于传统固定权重多目标无功优化，自适应多目标无功优化控制策略可以根据电网实时工况，迅速调整各优化目标的优先级，较好地实现有功网损和并网点电压的协调优化。

提出一种基于离线策略的安全强化学习方法，通过离线训练大量配电网历史运行数据，摆脱了传统优化方法对完备且准确模型的依赖。首先，结合配电网络参数信息，建立了基于约束马尔可夫决策过程的有功无功优化模型；其次，基于原始对偶优化法设计了新型安全强化学习方法，该方法在最大化未来折扣奖励的同时最小化成本函数；最后，在配电系统上进行仿真。仿真结果表明：所提方法能够根据配电网实时观测信息，在线生成满足复杂约束条件且具有经济效益的调度策略。

动态无功优化在提高电网电压质量、降低网损和减少离散调压设备日动作次数方面具有重要作用，在数学上它是一个含绝对值约束的多时段大规模非线性混合整数规划问题，其高效求解是一个难题。为此，提出了一种基于解耦内点法和混合整数规划的动态无功优化两阶段算法。第1阶段，利用sigmoid函数处理绝对值约束以实现原模型的连续化，采用解耦内点法思想构建KKT修正方程的对角带边结构，实现了模型的时段分块解耦高效求解；第2阶段，将原模型在当前连续解附近线性化，构建涉及原模型所有约束条件的混合整数线性规划模型，由此决策出离散无功控制设备的优化解。通过某地区26节点的算例仿真，验证了本文算法的有效性。

高比例分布式光伏接入配电网后，传统优化方案无法有效平抑电压波动，分布式光伏逆变器的无功调控能力难以充分利用。为此，提出一种基于谱聚类的主动配电网多时间尺度无功优化策略，该方法分为日前优化和日内实时优化两个阶段。首先，对离散设备的时间耦合性进行解耦，以配电网网损、平均电压偏差、电压波动严重程度为目标函数，建立基于社交网络搜索算法的日前无功优化模型，确定离散设备静态最优档位序列；其次，通过谱聚类的方法进行耦合，确定离散设备动态最优档位序列，结合改进的分布式光伏逆变器就地控制策略，建立日内实时优化模型，从而抑制日前预测数据偏差导致的电压波动；最后，基于改进后的IEEE 33节点系统进行仿真实验。仿真结果表明，所提策略可以有效降低运算难度、提高求解效率，验证了该策略的有效性和优越性。 With a significant increase in the integration of distributed photovoltaic(PV) systems into distribution networks, traditional optimization approaches struggle to effectively mitigate voltage fluctuations, and the reactive power control capability of distributed PV inverters remains underutilized. In response, this paper proposes a reactive power optimization strategy for active distribution networks based on spectral clustering across multiple timescales. The approach consists of two stages: day-ahead optimization and real-time optimization. Firstly, the temporal coupling of discrete equipment actions is decoupled. Using distribution network power loss, average voltage deviation, and voltage fluctuation severity as objective functions, a day-ahead reactive power optimization model is formulated based on a social network search algorithm. This model determines the static optimal operating sequences for discrete equipment. Secondly, employing spectral clustering for coupling, the dynamic optimal operating sequences for discrete equipment are determined. The strategy incorporates an improved local control strategy for distributed PV inverter

为了挖掘高比例分布式资源接入背景下配电网全方位多角度无功调控降损潜力，实现更为全面精细的无功优化技术降损目标，提出考虑多元可调节资源协调互动的多目标配电网无功优化降损方法。首先，针对高比例分布式资源接入背景下谐波对线损的影响，给出了考虑谐波损耗的配电网线损计算模型；其次，在此基础上分析多元可调节资源无功调节能力，建立了以日线损最低和静态电压稳定性最大为目标的配电网无功优化调度模型；然后，通过制定多元可调节负荷、分布式电源、储能、无功补偿设备等多元分布式资源协同无功优化策略，达到在综合考虑配电网静态电压稳定性要求下系统线损最小的目的；最后，通过多元分布式资源接入的IEEE 33节点进行系统仿真分析，结果表明通过多元可调节资源的充分互动能够有效提高系统电压稳定性，降低系统线损，实现配电网安全、经济运行。

分布式光伏电源因其绿色清洁和可持续发展的优势，在配电网中的渗透率逐渐提高。然而，受光照强度、温度等天气条件的影响，光伏电源输出的有功功率具有波动性，并且光伏电源会向配电网注入谐波电流，对配电网的电能质量造成不利影响，增加了配电网无功优化的复杂性和灵活性。配电网无功优化对系统的安全性和经济性存在重大影响，该问题的目标是通过改变无功功率的分布来实现全网的有功功率损耗最小化，并且满足各种运行约束。由于无功优化问题是一个非常复杂的非线性问题，具有多目标、多不确定性、多约束、多极值和离散性等特点，传统的无功优化方法已不能完全适应光伏电源并网发电的情况。 本专利发明了一种计及光伏发电和谐波污染的基于随机潮流的无功优化方法，考虑了配电网运行中的多种随机因素，如负荷波动的不确定性、发电机组的故障停运和光伏电站出力的随机性等，利用蒙特卡罗模拟法计算随机潮流结果，然后进行无功优化。在无功优化的过程中，利用遗传算法优化控制发电机机端电压、可调变压器分接头的位置、无功补偿装置的无功补偿量、光伏电站的无功功率容量，对系统节点基波电压和节点电压总谐波畸变率进行机会约束，综合考虑降低有功网损和减少谐波污染，以提高配电网运行的经济性和安全性。

伴随着电源点和负荷的不断增加，电网中所消耗的大量无功功率将改变电力系统的网络结构，导致系统内部分区域的无功分布不尽合理，造成局部地区无功严重不足和电压水平的普遍偏低。基于此，本文对基于地县一体化的电压无功监测和综合管理系统进行探究，通过对无功设备的管理考核，以提高无功设备的可用率和投运率，达到尽量减少无功功率的传输损耗、提高电网功率因数合格率的目的。

影响风/光发电功率预测精度的主要因素是风/光资源的风向、风速、温度、湿度、光照等关键数据。根据海南省的亚热带湿热气候特征，分析风/光发电特征及其时空互补特性，深入分析风/光资源的关键因素对新能源发电功率的影响，得到这些因素与风/光发电功率之间的相关性，在此基础上研究风力发电功率、光伏发电功率的短期和超短期预测模型和方法：针对现有风电/光电功率预测精度不足的问题，提出基于亚热带湿热气候特征的风电功率预测物理模型与统计适配模型相结合的风电功率预测方法，和基于不同风速段的连续时间段聚类的SVM风电功率模型；研究和给出适合海南省亚热带湿热气候特征的风力发电功率、光伏发电功率预测系统设计方案。海南现有的五个风电场，含沿海滩涂和丘陵地带。因此，本研究兼顾了山地丘陵地带的建模方法。 为解决多类型新能源并网下的绿色调度问题，提出了多时间尺度的鲁棒调度方法，该方法通过协调调度水电、火电、风电、气电等多种电源的开机出力，利用多个时间尺度（日前、日内、实时）逐级降低新能源的预测偏差给电网的冲击作用，并采用鲁棒调度方式保证了调度方案的鲁棒性。此外，新能源出力的不确定集直接影响鲁棒调度的经济性和鲁棒性。为解决经济性和鲁棒性的冲突问题，提出了一种不确定集的优化方法，该方法通过计算弃风和切负荷成本将鲁棒性转化为风险成本，优化出使得综合成本最小（发电成本、环境成本和风险成本之和）的最优不确定集。 针对新能源并网带来的无功电压控制方面的问题，并考虑到今后电网向大规模发展的趋势，提出了含多类型新能源的三级电压控制模式，按全网、区域和地区电网划分，分别充当第三、第二和第一级电压控制，各级电压控制之间在时空上相互协调，可根据实际电网规模和网络拓扑结构确定是否采用区域电压控制。在全网电压控制方面，考虑到运行成本和新能源并网点电压波动问题，以网损最小和电压质量最优为目标，建立了多目标无功优化模型，模型中采用了不同的节点类型对新能源机组进行建模；在区域电网电压控制方面，针对日前新能源机组并网引起的长期电压稳定问题，引入电压安全稳定约束，以与全网电压控制的电压偏差和控制成本为目标函数，建立了适应新能源并网的最优协调电压控制模型；在地区电压控制方面，针对新能源机组并网点无功不足的问题，提出了基于微分博弃理论的STATCOM动态无功补偿策略，克服了传统PI解耦控制中直流系统和交流系统的负交互作用，缩短了动态无功补偿后电压的镇定时间。针对目前海南电网AVC系统不能适应大规模新能源机组并网的情况，提出了基于混成电压控制的AVC控制方案。

主要介绍国网技术降损示范区曹县相关建设内容，“先算后补、四级补偿”区域无功优化的物联网全景感知技术降损建设方案，和基于台区智能融合终端建设的配电能源物联网应用成效分析。