MATPOWER軟件下單一分布式電源的選址定容

辛康康，鐘建偉*，戴小劍，田家俊，龍玉雪，黃謀甫

(1.湖北民族大學 信息工程學院，湖北 恩施 445000；2.國網(wǎng)湖北省電力有限公司恩施供電公司，湖北 恩施 445000)

現(xiàn)代配電網(wǎng)(distributed network,DN)負荷供給需要不斷填補，導致DN運行在負荷限度的邊緣[1-3].由此人們開始考量分布式電源(distributed generation,DG)的開辟層面，但當其接到DN時會引發(fā)像電壓畸變等很多不利變化[4-7]，因此采用DN重構來研究這一問題.該優(yōu)化工具有助于改變網(wǎng)絡配置，并利用網(wǎng)絡中的最優(yōu)潮流來改進其功能.

DN重構[8]是改變DN中某些分支的開關狀態(tài)，優(yōu)化某些DN參數(shù)，從而提高系統(tǒng)性能.本文DN重構中網(wǎng)損的計算關聯(lián)到潮流軟件MATPOWER[9]，該軟件操作簡便、計算結果精確直觀，非常適用于本文模型.

1 DG潮流模型[10-13]

1.1 PQ型

此類型DG的P、Q不變，可看作負的負荷，體現(xiàn)在公式中即為將正號改變?yōu)樨撎?，即?/p>

(1)

式中：Pi、Qi為DG等效處理后的功率；PDG、QDG為DG實際接入的功率.

1.2 PV型

此類型DG的P、V不變，即：

(2)

式中：Pi、Vi為DG等效處理后的有功功率及電壓；PDG、VDG為DG實際接入的有功功率及電壓.但由于計算只能用PQ型，解決要領為：

(3)

式中：t為更新數(shù)，ΔQ為無功變化量，Qt為DG等效處理后的無功功率.

1.3 PI型

此類型DG的P、I不變，即：

(4)

式中：Pi、Ii為DG等效處理后的有功功率及電流；PDG、IDG為DG實際接入的有功功率及電壓.但由于計算只能用PQ型，解決要領為:采用電壓迭代式.

(5)

1.4 P維系一致而Q因U而不同型

此類型DG即：

Im≤Immax.

(6)

式中：t為更新數(shù)，Ut-1為第t-1次更新電壓的最大絕對值.

2 MATPOWER闡釋

MATPOWER是以MATLAB為底層基礎的，聚焦于最佳潮流[14].根據(jù)功率損耗與潮流計算的關系，利用MATPOWER包來計算潮流.文獻[15]通過MATPOWER計算某地區(qū)實際電網(wǎng)潮流，得出MATPOWER操作簡便、計算精確、簡明直觀.MATPOWER的過程包括三個步驟.

步驟1：載入數(shù)值，將電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)如母線數(shù)據(jù)、支路數(shù)據(jù)、發(fā)電機燃油成本函數(shù)等進行讀取，再到下一個步驟.

步驟2：MATPOWER的依據(jù)是牛拉法.

步驟3：顯示結論.

在步驟1中，輸進數(shù)據(jù)，它在一組矩陣包中確定為“MATPOWER case”結構，這種結構通常在示例中定義.MATPOWER適用于低壓配電網(wǎng)理論線損的計算.

3 模型構造

3.1 目標函數(shù)

網(wǎng)絡耗損最低，即：

(7)

式中，Pm、Qm是在DG連入之后記值的支路功率，Nm為支路個數(shù)，Rm為支路阻值，Um為節(jié)點電壓.

3.2 約束條件

1) 潮流約束：

(8)

式中，Pm、Qm為節(jié)點m處原始功率，PDGm、QDGm為DG給節(jié)點m處提供的功率，PLm、QLm為節(jié)點m處負載消耗的功率，Um、Un為節(jié)點m、n的電壓，Gmn、Bmn、δmn為節(jié)點m、n的電導值、電納值及相角差.

2) 電壓約束：

Ummin≤Um≤Ummax.

(9)

式中，Um為m處電壓值，Ummin、Ummax為m處電壓能承載的最小、最大值.

3) 電流約束：

Im≤Immax.

(10)

式中，Im為節(jié)點m處電流值，Immax為節(jié)點m處能承受電流的最大值.

圖1 算法流程圖Fig.1 Algorithm flow chart

圖2 節(jié)點連接圖Fig.2 Node connection diagram

3.3 模擬植物生長算法[16-18]流程

第1步：設置DG未連前的全部節(jié)點為根X0，并將其設置為最優(yōu)解Ymin和基點Y0.

第2步：導入原始支路和節(jié)點數(shù)據(jù)，利用MATPOWER軟件計算潮流，得到未接入DG前的網(wǎng)絡損耗及節(jié)點電壓分布情況，求出X0的目標函數(shù)值Z0，并將其設置為最優(yōu)解Zmin.

第3步：迭代數(shù)設置為iter=50，步長s=5，q=s依次遞減1.

第4步：從Y0開始，在滿足約束的情況下查找新生長點Ynew，去除不滿足的點，保存滿足的點到Y中.

第5步：求取Y中生長點的Z并與Z0比照，將低于Z0的生長點設置為新的Ymin和Zmin，將等于Z0的生長點納入生長點聚合中，去除Y中相鄰次數(shù)生長過后Z值相同的生長點.

第6步：求Y中各點的濃度值cm，由系統(tǒng)相關函數(shù)生成1以內的任意數(shù)beta，由此確定Y中哪個生長點先生長.

第7步：如果目標函數(shù)值Zmin反復出現(xiàn)，就終止更迭顯示結論，如果沒有的話，則再進入第4步.

如圖1為該算法更迭流程圖.

4 算例仿真

如圖2所示，采用的是IEEE33模型，1為電源點，其他節(jié)點均為PQ節(jié)點，包含32條分段開關和32支路，虛線部分為聯(lián)絡開關，其序號為34～38.

本文擬在該模型中某點處接入一臺DG，使得線路的網(wǎng)損降到最小.采用MATPOWER軟件進行該網(wǎng)絡的潮流計算，得到初始網(wǎng)損為211.270 3 kW，再采用基于模擬植物生長算法的配電網(wǎng)重構模型對該系統(tǒng)進行仿真，結果如圖3所示.

由圖可知，該模型在迭代2～3次后就完成了配電網(wǎng)重構，重構后網(wǎng)損降低到了75.278 6 kW，降低了64%，接入DG的位置為6節(jié)點處，其容量為2.526 7 kW，表明DG接入DN的合適地方和大小會降低整個網(wǎng)絡的損失大小.圖4為加和不加DG各點對照圖.

由圖4可知，經過DN重構后該系統(tǒng)的所有節(jié)點的電壓都得到了一定的提升，表明含DG的DN重構能有效地改善網(wǎng)絡電壓質量，抬高網(wǎng)絡最低電壓值;同時6處的電壓也有一定的提升，說明DG的接入會對其連接點的電壓起到抬高功能.

圖3 運作數(shù)與丟損數(shù)圖 圖4 加/不加分布式電源各點對照圖Fig.3 Operation number and lost number graph Fig.4 Voltage profile with & without DG

5 結語

中MATPOWER被用作相關計算，使用簡單快速且結果精準直觀，并構建了采用PGSA的DN重構構型做仿真.最后得出：DG接入DN的合適地方和大小會降低整個網(wǎng)絡的網(wǎng)損大小，改善網(wǎng)絡電壓的質量，同時DG的接入會對其連接點的電壓起到提升作用.