CN113013885B - 基于电网薄弱点的无功优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本公开提出了基于电网薄弱点的无功优化方法及系统，包括：采用非线性动态系统分析和评估电力系统的动态稳定特性和系统裕度的基值，基于该基值得到电网的薄弱环节；针对电网的薄弱环节计算故障后的PV曲线；基于该PV曲线，针对与有功功率分布有关的元件及与无功功率和电压有关的元件分别进行控制，以优化电压无功控制方案。验证了电网薄弱环节分析方法的可靠性、准确性和精度，验证针对薄弱点实施的无功优化方案在不同的运行方式下，不同的负载情况等条件下的可靠性与准确性。

Description

基于电网薄弱点的无功优化方法及系统

技术领域

本公开属于电网技术领域，尤其涉及基于电网薄弱点的无功优化方法及系统。

背景技术

随着社会经济的飞速发展，电力设施的建设不足以满足人们日益增长的需求，电网在大部分的时间里都运行在满负荷甚至超负荷的状态，要保证电力系统安全稳定的运行，在有突然事故发生之后，采取快速安全的控制措施，就必须预先进行电力系统安全稳定分析。电网薄弱环节识别及分析便是电力系统安全稳定分析的重要环节。

电压崩溃过程中最常出现的一个特性就是系统无法满足网络某些节点上的无功需求，从而导致这些节点的电压迅速降低引起一系列连锁反应，最终造成电压崩溃。如果系统中存在一个电压失稳的节点，这个系统就可能是电压失稳的。这些对电压失稳起关键作用的节点被称为关键节点或弱节点。在传输系统中，这些节点一般与恒定电压节点有较远的电气距离。弱节点上的无功储存与无功裕度对于系统的电压稳定有着非常重要的意义。

现有的可控制的设备应与在线电压稳定分析配合，根据电压运行水平和控制策略定量调节，维持电网的电压稳定和电压运行水平，主要包括：分组投切并联补偿器；带负荷调节变压器；带负荷移相器；发电机端电压调节；切负荷等控制策略；发明人在研究中发现，现有控制调节策略存在无法有效调节的电压薄弱点。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本公开提供了基于电网薄弱点的无功优化方法，分析在不同运行方式下的薄弱点，并针对存在的薄弱点提出具体的无功优化方案，为电网的安全稳定运行提供管理依据。

为实现上述目的，本公开的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

第一方面，公开了基于电网薄弱点的无功优化方法，包括：

采用非线性动态系统分析和评估电力系统的动态稳定特性和系统裕度的基值，基于该基值得到电网的薄弱环节；

针对电网的薄弱环节计算故障后的PV曲线；

基于该PV曲线，针对与有功功率分布有关的元件及与无功功率和电压有关的元件分别进行控制，以优化电压无功控制方案。

进一步的技术方案，在进行电网的薄弱环节判断时，如果系统中存在一个电压失稳的节点，则系统就可能是电压失稳的，这些对电压失稳起关键作用的节点被称为关键节点或弱节点。

进一步的技术方案，弱节点判断时，先确定电压稳定极限，根据电压稳定极限点节点电压及负荷的变化特性来判定弱节点。

进一步的技术方案，弱节点的判定包括：相对电压变化率方法和灵敏度法。

进一步的技术方案，求取弱节点处V-Q曲线的步骤如下：

在弱节点处加入一个虚拟调相机；

将该节点设置为没有无功越限的PV节点；

求取基本潮流并记录该节点电压及相应的虚拟调相机的无功输出；

以一个设定的步长改变节点电压，求取基本潮流，记录相应的虚拟调相机的无功输出；

画出该节点的电压幅值及其相应的无功输出的变化曲线。

进一步的技术方案，无功裕度定义为V-Q曲线上当前运行点与最低点之间的虚拟调相机无功输出的相差值。

进一步的技术方案，针对电网的薄弱环节计算故障后的PV曲线，具体为：

输入节点负荷或发电机的变化量并对这些功率注入进行参数化；

第一阶段线性预测：选择一个适当的步长；通过切线预测法得到一个预测值；

第二阶段线性预测：在至少获得两个潮流解后，根据当前潮流解和前一个潮流解可拟合一条割线，利用此割线获得预测值；

第三阶段非线性预测：至少获得三个潮流解之后，根据临近的潮流解的信息采取非线性预测法进行下一点的估计；

第一阶段混合校正：

如果上一个潮流解是由牛拉法校正而得，则进入第二阶段非线性预测；否则，将预测值作为初始值，沿着局部参数化路径利用快速解耦法进行校正，如果迭代次数超过规定的最大迭代次数，转到进入第二阶段非线性预测，否则，结束；

第二阶段非线性预测：将预测值作为初始值，沿着弧长参数化的路径利用标准牛拉法获得实际值，如果在一定迭代次数内，潮流不收敛或发散，减少步长重新进行校正；

如果临界点已找到或P-V曲线已完成，则停止程序计算；否则，继续计算下一个潮流解。

进一步的技术方案，针对故障后的PV曲线，进行电压稳定分析：

第一阶段：利用灵敏度法和无功损耗法各找出前n个故障；

第二阶段：采用look-ahead负荷裕度法将灵敏度法和无功损耗法共找到的2n个故障进行粗略筛选，其中重合的事故只计算一次，不安全的故障无需在进行计算；

第三阶段：采用精确的故障后PV曲线计算的方法对look-ahead负荷裕度法找出的前n个故障进行排序。

第二方面，公开了基于电网薄弱点的无功优化系统，包括：

薄弱环节确定模块，被配置为：采用非线性动态系统分析和评估电力系统的动态稳定特性和系统裕度的基值，基于该基值得到电网的薄弱环节；

电压无功优化模块，针对电网的薄弱环节计算故障后的PV曲线；

基于该PV曲线，被配置为：针对与有功功率分布有关的元件及与无功功率和电压有关的元件分别进行控制，以优化电压无功控制方案。

以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

本公开技术方案采用非线性动态系统分析计算方法，分析和评估电力系统的动态稳定特性和系统裕度的基值；最终得到电网的薄弱环节。针对实际电网存在的薄弱环节出台相应的无功优化方案。验证了电网薄弱环节分析方法的可靠性、准确性和精度，验证针对薄弱点实施的无功优化方案在不同的运行方式下，不同的负载情况等条件下的可靠性与准确性。

本公开技术方案根据电网实时拓扑信息及潮流数据信息，采用非线性动态系统分析计算方法，分析和评估电力系统的动态稳定特性和系统裕度的基值得到电网的薄弱环节，并针对实际电网存在的薄弱环节出台相应的无功优化方案。

本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。

图1为本公开实施例节点V-Q曲线及无功裕度图；

图2为本公开实施例多阶段故障分析流程图；

图3(a)-图3(b)本公开实施例有载调压变压器模型及等效电路图；

图4本公开实施例并联电容器组示意图；

图5改进连续潮流运行流程图；

图6为电压无功优化系统流程图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

整体构思：

采集电网电压，功率、阻尼系数数据，采用非线性动态系统分析对电网的动态变化过程进行分析判断，对破坏电压稳定的各种频率模态加以区别和辨识，并根据分析结论获得电网中的薄弱环节，并针对存在的薄弱点提出具体的无功优化方案。

实施例一

本实施例公开了基于电网薄弱点的无功优化方法，包括：

步骤一：基于电网的电压稳定性和局部分岔理论，定义电网的薄弱点；

步骤二：基于预测负荷和发电计划定义负荷增长模式，采用连续潮流方法识别电网薄弱点；

步骤三：基于灵敏度方法和Look-Ahead快速分析预想故障集下的电压稳定性；

步骤四：基于线性控制理论设计预防和增强控制措施。

关于步骤一，需要说明的是，弱节点的判定是电压稳定研究中的一个重要组成部分，这些节点一般具有下列一些特性：

在V-Q曲线上具有最高的电压崩溃点；

最低的无功裕度；

最多的无功不足；

最大的电压变化率；

一般判定这些弱节点之前，要先确定电压稳定极限，根据电压稳定极限点节点电压及负荷的变化特性来判定弱节点。弱节点的判定方法有两种：相对电压变化率方法和灵敏度法。

相对电压变化率方法：设V_i ^Initial和V_i ^Limit分别为系统初始运行状态和电压稳定极限状态下的电压值。定义每个负荷节点上的电压改变指标为：

弱节点就是网络中与恒定电压节点或可控电压节点电气距离最远的节点。由于局部无功源的缺失及从远处无功源传输无功的限制，弱节点将是电压变化最为明显的节点。对于一个给定的运行模式，从初始运行状态到电压稳定极限点，弱节点处会有最大的电压改变，也就是弱节点处的相对电压改变指标VC_i最大。

根据灵敏度法判定系统的弱节点是以节点负荷变化相对于系统的无功负荷参数的灵敏度来确定的。设无功负荷参数为λ，其定义了系统无功负荷需求的增长方向，节点上的无功负荷为SI_i。灵敏度指标可定义为：

灵敏度参数SI_i可以认为是网络供给节点额外功率的一种能力的量度标准。弱节点上的负荷有微小变化，将会引起负荷参数的一个较大的改变，因此弱节点上有最小的灵敏度指标：

步骤二中，识别之前，首先介绍经典的基于潮流的方法，可处理发散问题，在收敛性不好或发散的情况下获得解，V-Q方法是连续潮流的一个特例，在选择的节点加入一台虚拟调相机保持节点电压，改变后者的电压值，可以计算得节点的V-Q曲线。V-Q曲线表示节点电压随节点负荷的鲁棒性；表示负荷节点电压和需要补偿的无功功率的关系；在稳定的情况下，V-Q曲线上调相机输出为零的点即为电网的解。在一个系统运行条件下，求取弱节点处V-Q曲线的步骤如下：

在弱节点处加入一个虚拟调相机；

将该节点设置为没有无功越限的PV节点；

求取基本潮流并记录该节点电压及相应的虚拟调相机的无功输出；

以一个微小的步长(一般小于0.01p.u.)改变节点电压，求取基本潮流，记录相应的虚拟调相机的无功输出。

画出该节点的电压幅值及其相应的无功输出的变化曲线。

无功裕度定义为V-Q曲线上当前运行点与最低点之间的虚拟调相机无功输出的相差值。图1中C为当前运行点，A点为最低运行点，AB之间的距离为该节点的无功裕度，CD表示节点电压在当前点相对于无功变化的斜率。

利用连续潮流法进行电压稳定分析，连续潮流法主要由四部分组成，它们分别是：参数化、预测、校正和步长控制。预测最主要的功能是根据已知的潮流解给出下一个解的初始条件。利用这个初始条件进行校正来求得实际的潮流解。因此，在计算的过程中，预测值越接近实际值，校正过程需要的时间越少。原则上采用较大的步长可以减少计算点达到加快计算的目的，但大的步长又会加大预测值和实际值之间的误差。如果利用线性预测方法再加大步长控制，将会导致更大的误差结果。为了克服这个矛盾，现有技术提出了一种基于拉格朗日多项式插值的非线性预测方法。根据P-V曲线上已知的潮流解，采用拉格朗日插值近似一条非线性曲线，在适当的步长控制下来获得预测值。

本公开技术方案提出了具有高阶非线性预测法的连续潮流法。这些高阶非线性预测法是基于多项式插值发展而来的，其中包括上面提到的拉格朗日插值形式，牛顿插值形式及样条插值形式。研究结果表明：在连续潮流计算中，采用新的非线性预测法比传统的线性预测法(切线法和割线法)快很多。在这些高阶非线性预测法中，基于二阶或三阶的多项式估计法有明显的计算性能优势。基于样条插值的预测法要比基于其他多项式插值法的预测法消耗更多的计算时间。

在预测部分给出一个预测值之后，校正部分可采用标准牛拉法或者快速解耦法进行实际潮流解的计算。然而，在一般负荷情况下，标准牛拉法的计算速度要比快速解耦法慢，而在重负荷情况下，快速解耦法有可能会不收敛或者收敛很慢。

鉴于这两种方法的特点，本公开技术方案提出了一种混合校正法：即在负荷较小、系统网络解耦条件满足时采用快速解耦法进行校正计算，而快速解耦法收敛次数超过一定值后转用标准牛拉法进行校正计算。数据结果证实：与传统的单一校正法相比，采用混合校正法进行连续潮流计算会有更好的效果。由于无功越限的存在，原先的一些方法可能无法求出结构诱导分岔点，为了精确的计算无功越限点的存在，利用连续潮流法来直接计算无功越限点，其中预测采用发电机无功对负荷裕度的灵敏度，沿发电机无功等于其极限值进行校正。本公开技术方案认为一般情况下，不直接计算无功越限点，采用非线性预测法及混合校正法可以得到较为正确的P-V曲线。

本公开技术方案基于标准牛拉法和快速解耦法的混合校正法并对混合校正法和单一校正法进行了性能比较。最后提出了具有非线性预测及混合校正的改进的连续潮流。

在连续潮流法计算过程中，校正的最主要的功能就是根据参数化方案求解相应的修正潮流方程组。标准牛拉法是连续潮流中最常用到的一个校正方法。相比其他方法，利用标准牛拉法进行校正时具有的一个明显优势是：对基于牛拉法的潮流程序稍加修改便能使用。另一个解潮流的方法是快速解耦法，采取局部参数化方案时，快速解耦法作为校正方法在一定范围内也是非常有效的。但是对于其他几种类型的参数化方案，连续潮流法使用快速解耦法进行校正时会很难将负荷参数和其他的状态变量解耦。

众多的潮流计算案例已经验证：大部分情况下，当系统网络结构容易解耦时，快速解耦法的运算速度要远远大于牛顿法，然而由于快速解耦法在重负荷情况下将失去其优势并容易发生潮流不收敛的问题，又使得快速解耦法的运算速度大大慢于标准牛拉法。这些现象说明：作为连续潮流法中的校正方法，快速解耦法在远离临界点时有明显的优势，而靠近临界点时慢慢失效。因此，顾及到快速解耦法的计算速度优势并利用牛拉法的鲁棒性特点，本公开技术方案混合校步骤为：

首先，在连续潮流法计算过程中采取快速解耦法作为校正法并监控其迭代所需的次数。如在一定迭代次数(如20次)之后，潮流解不收敛或发散，则采取牛顿法进行校正；

在连续潮流法中使用牛拉法进行校正并监控其迭代次数。如在一定的迭代次数(如20次)之后，潮流解不收敛或者发散，则减少步长重新进行校正。

改进的连续潮流：

具有非线性预测和混合校正的连续潮流程序过程描述如下：

第一步：输入初始状态电力系统数据；

第二步：连续潮流的初始条件；

(1)运行一次潮流以确保初始点在P-V曲线上；

(2)建立当前负荷需求模式和发电机安排模式；

第三步：输入节点负荷或发电机的变化量并对这些功率注入进行参数化；

(1)建立未来负荷需求模式和发电机安排模式；

(2)参数化负荷需求模式和发电机安排模式；

第四步：线性预测(第一阶段)：如果已有两个潮流解，转到第五步

(1)选择一个适当的步长

(2)通过切线预测法得到一个预测值

第五步：线性预测(第二阶段)：如果已有三个潮流解，转到第六步

在至少获得两个潮流解后，根据当前潮流解和前一个潮流解可拟合一条割线，利用此割线获得预测值

(1)选择一个适当的步长

(2)利用割线预测求取预测值

第六步：非线性预测(第三阶段)

至少获得三个潮流解之后，可以根据临近的潮流解的信息采取非线性预测法(二阶或三阶或四阶)进行下一点的估计

(1)选择一个适当的步长

(2)利用非线性预测法求取估计值

第七步：混合校正(第一阶段)

如果上一个潮流解是由牛拉法校正而得，则转到第八步；否则，将预测值作为初始值，沿着局部参数化路径利用快速解耦法进行校正。如果迭代次数超过规定的最大迭代次数，转到第八步，否则，转到第九步

第八步：非线性预测(第二阶段)

将预测值作为初始值，沿着弧长参数化的路径利用标准牛拉法获得实际值。如果在一定迭代次数内，潮流不收敛或发散，减少步长重新进行校正并转到第七步；

第九步：停止；

如果临界点已找到或P-V曲线已完成，则停止程序计算；否则，转到第四步继续计算下一个潮流解。

步骤三中，对电网进行电压稳定分析时，不仅要关心系统当前状态是否是安全的，也要关心系统在一个较长的时间(30分钟—几个小时)内是否是安全的，而在这个时间段内很多控制元件可能会动作，比如有载调压变压器和并联电容器组，然而他们是根据局部得到的信息进行逻辑控制的，这些动控制器作用的结果对于全局会产生怎样的影响值得我们进一步分析。此外如果系统存在问题，比如系统在未来不安全或者负荷裕度不满足要求，那么需要保留有足够的时间来进行控制方案的设计，因此这也需要提前对系统进行稳定性分析。而用潮流分析来处理电压稳定问题，是一种静态的电压稳定分析方法。而在这里我们提出预期的电压稳定分析，是要能够“向前看”，即考虑有载调压变压器，并联电容器等控制元件的动态作用。

在预期电压稳定分析中，预期工作点的模拟也是值得研究的。在负荷方面，短期负荷预测得到的负荷量是负荷总量，我们可以根据当前工作点的负荷比例将其分配到每个节点上；而在发电机方面，我们需要知道发电机的状态，即哪些机组可以投入运行，哪些机组需要进行维修，发电机的有功出力可以通过经济调度获得。此外在预期电压稳定分析中，我们还需了解未来所采用的控制策略，包括有载调压变压器和并联电容器组的动作情况。

多阶段的预期电压稳定故障分析：灵敏度法：

电力系统的稳态模型可表示如下：

f(x,λ,p)＝0 (5-1)

其中x反映的是节点电压，λ反映的是负荷水平，p反映的是线路的参数(导纳)，为系统潮流方程式。在文献^[i]中，所推导的负荷裕度对参数p的灵敏度如下：

其中w为系统雅克比矩阵f_x在崩溃点处0特征值的左特征向量，f_λ为潮流方程对参数λ的求导，f_p为潮流方程对线路参数p的求导。一旦L_p计算完成，那么由线路单线故障引起的负荷裕度的变化就可以用下式计算：

ΔL＝L_p·Δp (5-3)

其中Δp为线路导纳的负数。为便于计算，在文献中给出了负荷裕度的变化量的计算公式：

其中和分别为故障前该故障线路的有功注入功率和无功注入功率，

由于这种方法仅需要计算电压崩溃点处雅克比矩阵的特征值和故障前线路上的注入功率，因此具有速度快的优点，但是电力系统模型是一组非线性的方程式组，而这种方法的缺点在于：首先由式(5-1)描述的电力系统模型是一个非线性方程式组，然而在灵敏度法中，负荷裕度对参数的灵敏度的计算采用了在电压崩溃点处将式(5-1)线性化的策略，因而引入了误差；其次，这种方法利用电压崩溃点处的信息来预测系统在基准状态下故障后的负荷裕度，因此仅仅在崩溃点处附近是准确的。

如果系统基准状态远离电压崩溃点的话，其预测准确度要小于系统基准状态接近于电压崩溃点的情况；最后当我们在预期电压稳定分析中，有载调压变压器和并联电容器等控制设备会根据局部得到的电压信息来动作，而这些控制器的动作所产生调节作用也无法由灵敏度法来得到正确的估计。

曲线拟合法：在电力系统电压稳定分析中，通过鞍结点分岔的P-V曲线在接近鞍结点分岔的附近可以近似地看成是一条二次曲线。这样，描述电力系统节点电压随负荷增长的变化的P-V曲线就可以用靠近鞍结点分岔的三个潮流解或两个潮流解及第二个潮流解的特征方程拟合曲线来近似表示，二次曲线的顶点就是近似的鞍结点分岔点。

拟合二次曲线首先需要知道拟合的二次多项式的三个系数。最基本的拟合方法是利用连续潮流法求解三个P-V曲线上的潮流解，根据这三个已知的潮流解及其对应的负荷参数得出二次多项式的系数及顶点，在二次曲线顶点上对应的负荷参数便是要估计的电压稳定负荷裕度。由于电力系统中的节点众多，所以选择一个适合的节点电压来进行P-V曲线拟合是非常重要的。

一般在负荷参数较大的两个潮流解中选择电压幅值降落最大的负荷节点为参考节点。下面将介绍一般曲线拟合基本过程。假定P-V曲线上已知的三个潮流解分别为(λ⁽¹⁾,x⁽¹⁾)，(λ⁽²⁾,x⁽²⁾)，(λ⁽³⁾,x⁽³⁾)，选择幅值下降最大的节点电压x_i：

三个未知数，三个方程，则可求出拟合二次曲线所需的三个系数α_i，β_i，γ_i，负荷裕度就近似等于二次曲线的顶点。

Look-ahead曲线拟合法采用两个潮流解和第二个潮流解的特征方程进行二次曲线的拟合。设这两个潮流解为(λ⁽¹⁾,x⁽¹⁾)，(λ⁽²⁾,x⁽²⁾)，选择两个潮流解中负荷节点电压变化的最大的点为参考节点。第二个潮流解的特征方程为公式(9-2)对负荷参数λ的求导。

求出拟合二次曲线所需的三个系数α_i，β_i，γ_i。负荷裕度即为拟合曲线的顶点对应的负荷参数值，计算公式同上。

基于多阶段的事故筛选和排序方法：首先将无功损耗和灵敏度法相结合作为第一阶段的事故筛选方法，第二阶段采用Look-ahead负荷裕度的事故筛选方法，最后在第三阶段采用精确的连续潮流分析来进行事故排序，如图2所示。

第一阶段：利用灵敏度法和无功损耗法各找出前n个故障；

第二阶段：采用look-ahead负荷裕度法将灵敏度法和无功损耗法找到的2n个故障进行粗略筛选，其中重合的事故只计算一次，不安全的故障无需在进行计算；

第三阶段：采用精确的故障后PV曲线计算的方法对look-ahead负荷裕度法找出的前n个故障进行排序。

完成预期电压稳定的故障分析以及故障后的精确PV曲线的计算后，接下来需要设计控制手段来提高故障后电压稳定性的问题。

步骤四：对于电力系统预防控制和校正控制的计算，研预防控制和校正控制对于电压稳定分析来说很重要，然而对于本文提出预期电压稳定分析而言，仅仅这些信息还不够。从“向前看”的角度出发，负荷会随着时间变化而变化，电力系统运行人员更加关心的是系统在一个时间段内的电压稳定性。

这种在多个时间段上基于变化负荷的无功优化问题也得到了研究学者的关注。然而从现有的文献看，仍然有两点值得继续研究：

·是否具有足够的电压稳定边界；

·故障后是否能具有运行点以及足够的电压稳定边界

电力系统控制元件：

电力系统中存在有大量的控制元件，这些控制元件大体上可以分为两大类：与有功功率分布有关的元件，如调速器，移相器等元件；以及与无功功率和电压有关的元件，如有载调压变压器、移相器，并联电容器组等元件。下面的具体内容给出后者的模型以及它们的控制逻辑。

有载调压变压器的数学模型由图3(a)所示，即由一个变比为k的理想变压器和一个阻抗串联而成，其等效电路由图3(b)所示，其中有载调压变压器的控制逻辑可以表述为：

当V₂＞V_ref+ΔV时，k＝k+Δk；

当V₂＜V_ref-ΔV时，k＝k-Δk；

当V_ref-ΔV＜V₂＜V_ref+ΔV，k＝k；

其中V_ref为V₂的参考电压大小，ΔV为死区电压值，_k为有载调压变压器的当前变比，Δk为有载调压变压器的最小调节量。

并联电容器组的示意图如图4所示，其由多个电容器或电抗器组成。

并联电容器组的控制逻辑可以描述为：

·当V_c＞V_ref+ΔV时，切除电容器或者投入电抗器；

·当V_c＜V_ref-ΔV时，投入电容器或者切除电抗器；

其中V_c为该并联电容器所控制的节点电压大小，V_ref为V_c的参考电压大小，ΔV为死区电压值。

预期电压稳定控制模型：

预期电压稳定控制具有以下几个特点：

·预期电压稳定控制是为随时间变化的负荷而设计的(典型的例

子是日负荷曲线)；

·对于每个时间段上都要满足足够的电压稳定裕度以及运行约束；

·在预期电压稳定控制分析当中，假定每个时间段上的负荷以及发电机有功功率分配均是已知的；

·系统运行人员并不希望在整个时间段上进行过多的控制器操作，即有载调压变压器和并联电容器组在整个时间段上的的动作次数有最大值。

基于这些特点，预期电压稳定控制的模型可以表示如下：

min C(x_t,u_t)(6-1)

s.t.

f(x_t,u_t)＝0 t＝1,2,...,n(6-2)

f(x_t,Δ,u_t)-λ_t,Δb_t＝0 t＝1,2,...,n(6-3)

g_min≤g(x_t,u_t)≤g_max t＝1,2,...,n

g_min≤g(x_t,Δ,u_t)≤g_max t＝1,2,...,n(6-4)

u_min≤u_t≤u_max(6-5)

λ_min≤λ_t,Δ t＝1,2,...,n(6-7)

其中x_t表示在第t个时间段上的系统状态变量；u_t表示在第t个时间段上的系统控制变量；λ_t,Δ反映了系统在第_t个时间段所达到的一个负荷水平；b_t表示系统在第t个时间段上的负荷和发电机变化方向；x_t,Δ是第t个时间段上当负荷水平达到λ_t,Δ时的系统状态变量；λ_min是系统所要达到最小的负荷裕度；n为时间段的个数。

在式(6-1)～式(6-7)所组成的最优化问题中，C(x_t,u_t)为预期电压稳定控制的目标函数；式(6-2)代表了系统在第_t个时间段上的潮流方程式；式(6-3)表示系统在第_t个时间点段达到一个较重的负荷水平(λ_t,Δ)下存在潮流解；不等式(6-4)表示了系统在第_t个时间段的基本状态下能够满足所有的运行(如电压幅值，支路电流，发电机无功功率出力等)约束；不等式(6-5)表示了在整个时间段内控制器参数的约束；不等式(6-6)表示了在整个时间段内控制器的动作次数在规定的范围之内；不等式(6-7)表示了在所有时间段内都要满足系统最小的负荷裕度。

电力系统的薄弱环节与网络结构、运行方式、故障点位置、负荷和发电增长方式密切相关，为了维持电网稳定运行和合理电压水平：

实时运行，充分考虑电压运行工况和控制设备的影响，从EMS状态估计获取当前电网基础潮流断面、短期负荷预测和发电机计划，对大量可信预想故障集进行快速电压稳定分析并生成相应的控制策略。软件应具备以下功能：

生成不同负荷扰动下的P-V、Q-V或P-Q-V曲线；

计算基础工况和选定故障子集的精确电压稳定负荷裕度，可能是鞍节点分岔或结构诱导分岔；

计算基础工况和选定故障子集的电压越限负荷裕度；

计算基础工况和选定故障子集的热稳定极限负荷裕度；

对可信故障集进行快速扫描和排序，从可信故障集(数量多)中筛选出不安全的故障子集(数量少)，如果它们发生将会引起电压崩溃；

对可信故障集进行快速扫描和排序，从可信故障集(数量多)中筛选出临界的故障子集(数量少)，如果它们发生将是系统电压运行在崩溃边缘，裕度非常小；

针对不安全故障分别形成相应的预防控制策略，使不安全的故障发生后系统保持电压稳定；

针对临界故障分别形成相应的增强控制策略，增大系统的电压稳定裕度。

具体的，在实现电力系统的动态稳定时，配置实用可靠的在线电压稳定分析与控制工具。

实时运行，充分考虑电压运行工况和控制设备的影响，从EMS状态估计获取当前电网基础潮流断面、短期负荷预测和发电机计划，对大量可信预想故障集进行快速电压稳定分析并生成相应的控制策略。软件应具备以下功能：

生成不同负荷扰动下的P-V、Q-V或P-Q-V曲线；

计算基础工况和选定故障子集的精确电压稳定负荷裕度，可能是鞍节点分岔或结构诱导分岔；

计算基础工况和选定故障子集的电压越限负荷裕度；

计算基础工况和选定故障子集的热稳定极限负荷裕度；

对可信故障集进行快速扫描和排序，从可信故障集(数量多)中筛选出不安全的故障子集(数量少)，如果它们发生将会引起电压崩溃；

对可信故障集进行快速扫描和排序，从可信故障集(数量多)中筛选出临界的故障子集(数量少)，如果它们发生将是系统电压运行在崩溃边缘，裕度非常小；

针对不安全故障分别形成相应的预防控制策略，使不安全的故障发生后系统保持电压稳定；

针对临界故障分别形成相应的增强控制策略，增大系统的电压稳定裕度；

对于现有控制调节策略无法有效调节的电压薄弱点，安装新的无功补偿装置，采用分组投切的控制方式，与在线电压稳定分析配合，根据电压运行水平和控制策略定量调节，维持电网的电压稳定和电压运行水平。

实施例二

本实施例的目的是提供一种计算装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述实施例子一中的具体步骤。

实施例三

本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行上述实施例子一中的具体步骤。

实施例四

本实施例的目的是提供了基于电网薄弱点的无功优化系统，包括：

薄弱环节确定模块，被配置为：采用非线性动态系统分析和评估电力系统的动态稳定特性和系统裕度的基值，基于该基值得到电网的薄弱环节；

电压无功优化模块，针对电网的薄弱环节计算故障后的PV曲线；

基于该PV曲线，被配置为：针对与有功功率分布有关的元件及与无功功率和电压有关的元件分别进行控制，以优化电压无功控制方案。

以上实施例二、三和四的装置中涉及的各步骤与方法实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本公开中的任一方法。

本领域技术人员应该明白，上述本公开的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本公开不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (9)

1.基于电网薄弱点的无功优化方法，其特征是，包括：

采用非线性动态系统分析和评估电力系统的动态稳定特性和系统裕度的基值，基于该基值得到电网的薄弱环节；

针对电网的薄弱环节计算故障后的PV曲线；

所述针对电网的薄弱环节计算故障后的PV曲线，具体为：

输入节点负荷或发电机的变化量并对这些功率注入进行参数化；

第一阶段线性预测：选择一个适当的步长；通过切线预测法得到一个预测值；

第二阶段线性预测：在至少获得两个潮流解后，根据当前潮流解和前一个潮流解可拟合一条割线，利用此割线获得预测值；

第三阶段非线性预测：至少获得三个潮流解之后，根据临近的潮流解的信息采取非线性预测法进行下一点的估计；

第一阶段混合校正：

如果上一个潮流解是由牛拉法校正而得，则进入第二阶段非线性预测；否则，将预测值作为初始值，沿着局部参数化路径利用快速解耦法进行校正，如果迭代次数超过规定的最大迭代次数，转到进入第二阶段非线性预测，否则，结束；

第二阶段非线性预测：将预测值作为初始值，沿着弧长参数化的路径利用标准牛拉法获得实际值，如果在一定迭代次数内，潮流不收敛或发散，减少步长重新进行校正；

如果临界点已找到或P-V曲线已完成，则停止程序计算；否则，继续计算下一个潮流解；

基于该PV曲线，针对与有功功率分布有关的元件及与无功功率和电压有关的元件分别进行控制，以优化电压无功控制方案。

2.根据权利要求1所述的基于电网薄弱点的无功优化方法，其特征是，在进行电网的薄弱环节判断时，如果系统中存在一个电压失稳的节点，则系统就可能是电压失稳的，这些对电压失稳起关键作用的节点被称为关键节点或弱节点。

3.根据权利要求1所述的基于电网薄弱点的无功优化方法，其特征是，弱节点判断时，先确定电压稳定极限，根据电压稳定极限点节点电压及负荷的变化特性来判定弱节点；

弱节点的判定包括：相对电压变化率方法和灵敏度法。

4.根据权利要求1所述的基于电网薄弱点的无功优化方法，其特征是，求取弱节点处V-Q曲线的步骤如下：

在弱节点处加入一个虚拟调相机；

将该节点设置为没有无功越限的PV节点；

求取基本潮流并记录该节点电压及相应的虚拟调相机的无功输出；

以一个设定的步长改变节点电压，求取基本潮流，记录相应的虚拟调相机的无功输出；

画出该节点的电压幅值及其相应的无功输出的变化曲线。

5.根据权利要求1所述的基于电网薄弱点的无功优化方法，其特征是，无功裕度定义为V-Q曲线上当前运行点与最低点之间的虚拟调相机无功输出的相差值。

6.根据权利要求1所述的基于电网薄弱点的无功优化方法，其特征是，针对故障后的PV曲线，进行电压稳定分析：

第一阶段：利用灵敏度法和无功损耗法各找出前n个故障；

第二阶段：采用look-ahead负荷裕度法将灵敏度法和无功损耗法共找到的2n个故障进行粗略筛选，其中重合的事故只计算一次，不安全的故障无需在进行计算；

第三阶段：采用精确的故障后PV曲线计算的方法对look-ahead负荷裕度法找出的前n个故障进行排序。

7.基于电网薄弱点的无功优化系统，其特征是，包括：

薄弱环节确定模块，被配置为：采用非线性动态系统分析和评估电力系统的动态稳定特性和系统裕度的基值，基于该基值得到电网的薄弱环节；

电压无功优化模块，针对电网的薄弱环节计算故障后的PV曲线；

所述针对电网的薄弱环节计算故障后的PV曲线，具体为：

输入节点负荷或发电机的变化量并对这些功率注入进行参数化；

第一阶段线性预测：选择一个适当的步长；通过切线预测法得到一个预测值；

第二阶段线性预测：在至少获得两个潮流解后，根据当前潮流解和前一个潮流解可拟合一条割线，利用此割线获得预测值；

第三阶段非线性预测：至少获得三个潮流解之后，根据临近的潮流解的信息采取非线性预测法进行下一点的估计；

第一阶段混合校正：

如果上一个潮流解是由牛拉法校正而得，则进入第二阶段非线性预测；否则，将预测值作为初始值，沿着局部参数化路径利用快速解耦法进行校正，如果迭代次数超过规定的最大迭代次数，转到进入第二阶段非线性预测，否则，结束；

第二阶段非线性预测：将预测值作为初始值，沿着弧长参数化的路径利用标准牛拉法获得实际值，如果在一定迭代次数内，潮流不收敛或发散，减少步长重新进行校正；

如果临界点已找到或P-V曲线已完成，则停止程序计算；否则，继续计算下一个潮流解；

基于该PV曲线，被配置为：针对与有功功率分布有关的元件及与无功功率和电压有关的元件分别进行控制，以优化电压无功控制方案。

8.一种计算装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-6任一所述的方法中的具体步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该程序被处理器执行时执行上述权利要求1-6任一所述的方法中的具体步骤。

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