王艷艷,李生虎*,雷慶坤,董王朝
(1.合肥工業(yè)大學 電氣與自動化工程學院,安徽 合肥 230009; 2.國網(wǎng)安徽省電力公司檢修公司,安徽 合肥 230061)
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基于變比連續(xù)化的風電系統(tǒng)OLTC電壓控制靈敏度算法
王艷艷1,李生虎1*,雷慶坤2,董王朝1
(1.合肥工業(yè)大學 電氣與自動化工程學院,安徽 合肥 230009; 2.國網(wǎng)安徽省電力公司檢修公司,安徽 合肥 230061)
風電功率快速變化導致電壓波動頻繁且幅度較大.有載調(diào)壓變壓器(on-loadtapchanger, 簡稱OLTC)通過改變無功分布實現(xiàn)調(diào)壓,無需新增投資.普通變比靈敏度算法未考慮變比的離散約束,所得靈敏度不很準確,用于指導OLTC變比調(diào)節(jié)存在誤差.采用二進制編碼,將變比轉(zhuǎn)化為0-1變量的線性組合,引入NCP函數(shù)將0-1變量連續(xù)化,提出基于NCP函數(shù)的連續(xù)化變比靈敏度算法,以應用于風電系統(tǒng)電壓控制.探討分析影響OLTC變比調(diào)節(jié)的因素.算例分析表明該文算法是有效可行的.
風電波動;有載調(diào)壓變壓器;電壓控制;靈敏度;離散變量;NCP函數(shù)
大規(guī)模風電并網(wǎng)后,風速波動幅度和頻率都比負荷波動更為嚴重[1].當風電機組按恒功率因數(shù)運行、無功出力隨有功變化時,就會出現(xiàn)電壓波動甚至越限,此需要予以調(diào)節(jié).調(diào)節(jié)手段有固定/可控并補、常規(guī)/風電機組等[2-3].固定并補裝置成本低,但靈活性差;可控并補裝置響應速度快,但成本較高;常規(guī)/風電機組調(diào)壓范圍較小.在無功充足的電網(wǎng)中,通過調(diào)節(jié)有載調(diào)壓變壓器(on-loadtapchanger, 簡稱OLTC)變比來改變無功分布,無需新增投資即可靈活實現(xiàn)調(diào)壓,且調(diào)節(jié)范圍較寬.
OLTC變比調(diào)節(jié)的算法包括優(yōu)化和靈敏度算法[4].前者能得到變比最優(yōu)值,但不能反映次優(yōu)結(jié)果,計算量大[5-7];后者可得到靈敏度指標、變比調(diào)節(jié)的最優(yōu)和次優(yōu)結(jié)果,計算量較小,但容易計及調(diào)節(jié)約束[8-9].這兩種算法,都不可回避變比離散這一難題.采用攝動法計算靈敏度,雖然容易計及變比離散性,但是需多次潮流計算,在線應用效率不高.將變比視為連續(xù)變量,然后將計算結(jié)果取整,雖然易于實現(xiàn),但對含多個OLTC的系統(tǒng),結(jié)果偏差較大甚至不正確.
離散變量連續(xù)化處理,為OLTC變比調(diào)節(jié)提供了新思路.NCP函數(shù)具有連續(xù)、光滑、可微等特征,常用于處理離散變量和不可微,是一種應用較為廣泛的連續(xù)化方法[10-11].文獻[12-13]先忽略離散約束,快速確定離散變量上下界,以上下界構(gòu)造互補約束條件,再經(jīng)光滑的NCP函數(shù)轉(zhuǎn)化為等價光滑方程組,但離散變量解不全在上下界內(nèi).對于等間距離散變量,文獻[14]采用二進制編碼,將其轉(zhuǎn)換為若干0-1變量的線性組合,避免限制其于某一特定上下界內(nèi).目前離散變量連續(xù)化方法,多應用于非線性混合整數(shù)無功優(yōu)化,在靈敏度分析方面尚未見相關(guān)報道.筆者將連續(xù)化方法應用于OLTC變比的靈敏度分析,以實施風電系統(tǒng)電壓控制.采用二進制編碼將變比轉(zhuǎn)化為0-1變量的線性組合,引入NCP函數(shù)將0-1變量連續(xù)化,提出基于NCP函數(shù)的連續(xù)化變比靈敏度算法,并探討分析影響OLTC變比調(diào)節(jié)的因素.最后通過算例分析驗證其有效性.
1.1普通變比靈敏度算法
為研究OLTC變比變化對節(jié)點電壓的影響,按下式擴展雅克比矩陣[15]
(1)
其中:P和Q為有功和無功向量;θ和V為電壓相角向量和幅值向量;k為變比向量;J為雅可比矩陣.
令ΔP=ΔQ=0,由式(1)可得
(2)
則節(jié)點電壓對變比的靈敏度矩陣為
(3)
設(shè)節(jié)點i電壓越限量為ΔVi,j號OLTC的變比調(diào)節(jié)量為
(4)
其中:f是取整函數(shù),可四舍五入(round函數(shù))、向上取整(ceil函數(shù))及向下取整(floor函數(shù));ΔTcj=ΔVi/(Sijkj0)為j號OLTC分接頭調(diào)節(jié)量計算值;kj0為j號OLTC變比步長.
1.2風電系統(tǒng)OLTC電壓控制步驟
以電壓越下限為例,分接頭每調(diào)節(jié)1檔記為動作1次,日最大允許動作次數(shù)為Nmax[16],截至當前j號OLTC累計動作次數(shù)為Nj,變比每次最大調(diào)節(jié)量為Δkjmax,上次調(diào)節(jié)時刻為tj,最小調(diào)節(jié)時間間隔為Δtmin,當前時刻為tpresent.風電系統(tǒng)中OLTC電壓控制步驟為:
(1) 根據(jù)Nmax和Δtmin(同一時段,不計Δtmin約束)確定當前可調(diào)的OLTC,m為可調(diào)OLTC的總數(shù),若m=0,轉(zhuǎn)(6),否則執(zhí)行(2).
(2) 確定越限量最大的節(jié)點電壓Vi,將Vi對可調(diào)OLTC變比靈敏度的絕對值降序排列,各OLTC按相應的排序編號為1, 2, …,m,1號OLTC調(diào)節(jié)Vi最有效,2號OLTC次之,以此類推.
(3) 選擇最有效的OLTC,即置j=1,按式(4)計算Δkj,若Δkj=0,轉(zhuǎn)(6),否則執(zhí)行(4).
(4) 若|Δkj|≤Δkjmax,Nj≤Nmax,則Δkj不變,否則將Δkj置為最大允許調(diào)節(jié)量(Δkj正負保持不變).
(5) 若j號OLTC變比上調(diào)Δkj,計算此時ΔVi.若ΔVi>0,j (6) 按所確定的變比調(diào)節(jié)量調(diào)節(jié)OLTC,若同一OLTC有多個調(diào)節(jié)量,按最大調(diào)節(jié)量調(diào)節(jié). (7) 若風功率改變,更新電壓對變比的靈敏度矩陣,重復步驟(1)~(6),否則調(diào)壓完成. 由于式(1)忽略變比的離散約束,由此得到的靈敏度不很準確,用于指導OLTC變比調(diào)節(jié)存在誤差,特別對于含有多個OLTC的系統(tǒng),連續(xù)變比得到的調(diào)壓結(jié)果甚至會出現(xiàn)錯誤,故需計及變比離散性. 2.1OLTC變比的0-1化 OLTC變比和其分接頭所在檔位的關(guān)系為 (5) 對OLTC分接頭的最高檔位進行二進制編碼,確定與OLTC對應的0-1變量個數(shù),利用式(5)將OLTC變比轉(zhuǎn)化為這些 0-1變量的線性組合,即實現(xiàn)了OLTC變比0-1化.第i個OLTC變比的0-1變量表達式為 (6) 其中:Ni為第i個OLTC的0-1變量個數(shù);Tij是第i個OLTC的第j個0-1變量.將所有OLTC變比0-1化,其0-1變量總數(shù)N=N1+N2+…+Nn. 2.2基于NCP函數(shù)的連續(xù)化變比靈敏度算法 對任意(a,b)T∈R2,若φ(a,b)=0與互補約束條件a≥0,b≥0,ab=0等價,則稱φ為NCP函數(shù).NCP函數(shù)連續(xù)化0-1變量的方法是先將0-1變量約束轉(zhuǎn)換為互補約束,再經(jīng)光滑化的NCP函數(shù)轉(zhuǎn)化為等價的光滑方程組. 使用x∈{0,1}表示的互補約束條件為 (7) Fiseher-Bmureister函數(shù)是一種備受青睞的NCP函數(shù)[17],其含光滑參數(shù)λ的表達式為 (8) 令a=x,b=1-x,可得 (9) 根據(jù)互補函數(shù)定義,當λ趨于0時,φλ(x)=0和式(7)的互補約束條件等價.圖1是λ取不同值時,φλ(x)的變化曲線.由圖1看出,λ趨于0時,用φλ(x)=0等價式(7)更準確. 引入的連續(xù)變量Y=[y1T,y2T, …,ynT]T,其中yi=[yi1,yi2, …,yij,…,yiNi]T,0≤yij≤1.采用φλ(yij)=0光滑逼近Tij∈{0,1},根據(jù)上述分析,對于每一個0-1變量,yij均需引入的等式約束條件為 (10) 則OLTC變比的連續(xù)變量表達式為 (11) 鑒于NCP函數(shù)算法增加了等式約束條件,則可按下式擴展雅克比矩陣 (12) 其中:JφY為等式約束的連續(xù)變量雅克比子矩陣. 節(jié)點電壓的連續(xù)變量靈敏度矩陣為 (13) 由式(11)得 (14) 記Myiki=[?yi1/?ki, ?yi2/?ki, …, ?yiNi/?ki]T,NCP函數(shù)算法下連續(xù)變量對OLTC變比的導數(shù)矩陣為 (15) 其中:blkdiag函數(shù)用于生成塊對角矩陣.基于NCP函數(shù)的連續(xù)化變比靈敏度矩陣為 (16) 其中:Λ=diag([1/N1, 1/N2, …, 1/Nn]). 圖1 不同λ值對應的φλ(x)Fig.1 φλ(x) with different λ 2.3算法參量對OLTC變比調(diào)節(jié)的影響 將攝動法求得的靈敏度作為準確值s*,算法誤差e用算法所得靈敏度s與s*的相對誤差絕對值來描述,即e=|(s-s*)/s*|.由圖1可知,連續(xù)變量以0.5為參考點,其初值離參考點越近,λ越大,NCP函數(shù)變化越平緩,算法在迭代求解過程中,其牛頓下降方向變化越慢,致使算法迭代次數(shù)增加甚至不收斂;λ越小,0-1變量約束越準確,算法誤差越小;λ足夠小(可小至0)時,算法誤差均很小且基本保持不變.算法不收斂,無法由算法計算電壓對變比的靈敏度.算法誤差越大,所得靈敏度越不準確,用于指導OLTC變比調(diào)節(jié)時越易造成控制誤差. 算例采用IEEE RTS24系統(tǒng),有5條變壓器支路(3-24、9-11、9-12、10-11、10-12),假設(shè)全為OLTC支路.為更好驗證調(diào)壓效果,將有功和無功負荷增加20%.取節(jié)點8和17為風電接入點,風電裝機容量為500 MW,風電機組按恒功率因數(shù)方式運行(cosφ=0.95).節(jié)點8時序的風速和風電機組出力(基準功率為100 MVA)見圖2,節(jié)點17的時間順序與節(jié)點8的相反.節(jié)點電壓范圍取0.95~1.05 pu;變比可調(diào)范圍為0.9 ~1.1 pu,步長為0.025 pu,共9個檔位.每個OLTC變比由4個0-1變量線性表示,共需引入20個連續(xù)變量,將連續(xù)變量初值與參考點的距離記為dy.普通變比靈敏度算法簡稱為普通算法.各OLTC當前的變比分別為1.075,0.95,1,0.9和1.025 pu.每次最大變比調(diào)節(jié)量為0.05 pu,調(diào)節(jié)時間間隔為3 h,分接頭日最大允許動作次數(shù)為4. 圖2 時序的風速和風電機組出力Fig.2 Chronological wind speed and wind power 3.1算法的有效性驗證 由普通算法(算法迭代次數(shù)為6)得到的變比分別為1.116 1,0.987 4,1.025 5,0.924 7和1.037 8 pu.令dy=0.4,λ=1×10-10,該初始值下,該文算法的迭代次數(shù)為6,得到的變比均是變比當前值.以節(jié)點3,4,8,9和24的電壓對3-24支路變比的靈敏度為例,取不同的變比攝動量Δk,得到普通算法和該文算法的誤差如表1所示.由表1可以看出:普通算法得到的節(jié)點電壓對變比的靈敏度誤差較大.該文算法誤差較小,且沒有增加迭代次數(shù);當Δk逐漸減小時,該文算法的誤差亦逐漸減小,可見該文算法具有有效性.這種現(xiàn)象的出現(xiàn)源于普通算法不滿足變比離散約束,而該文算法滿足變比離散約束. 表1 普通算法和該文算法的誤差 3.2風電系統(tǒng)的電壓控制 該系統(tǒng)下,風速波動時,節(jié)點3,4,8,9和24電壓容易越限.無任何調(diào)節(jié)措施的這些節(jié)點電壓變化情況見圖3.為抑制電壓越限,分別使用該文算法和普通算法得到的靈敏度來指導OLTC變比調(diào)節(jié),不同取整函數(shù)對應的OLTC調(diào)壓效果見圖4,調(diào)節(jié)過程見圖5. 圖3 無任何調(diào)節(jié)措施的電壓變化情況Fig.3 Changes in voltage for no regulation to OLTC 圖4 不同取整函數(shù)對應的OLTC調(diào)壓效果Fig.4 Results of regulation to OLTC for different integral functions 圖5 不同取整函數(shù)對應的OLTC調(diào)節(jié)過程Fig.5 Regulatory processes of OLTC for different integral functions 從圖3知,無任何調(diào)節(jié)措施時,風速波動容易導致電壓越限.某些節(jié)點的電壓越限量較大,且持續(xù)時間很長(節(jié)點24),威脅電力設(shè)備甚至系統(tǒng)的安全運行.從圖4知,電壓越限量較圖3有較大程度的緩解,且當取整函數(shù)為ceil函數(shù)時,由該文算法指導OLTC變比調(diào)節(jié),基本將越限電壓校正至安全范圍.將圖4中的a與c及圖5中的a與c進行比較可知,使用普通算法指導OLTC變比調(diào)節(jié),電壓越限節(jié)點數(shù)和OLTC動作次數(shù)均比該文算法對應的值大.將圖4中的b與d及圖5中的b與d進行比較可知,普通算法和該文算法的OLTC動作次數(shù)雖然相等,但是在12時段,9-12支路的變比為變比上限,沒有向上調(diào)節(jié)的裕度,不利于應對后續(xù)時段系統(tǒng)的隨機性擾動;另外普通算法的調(diào)壓效果較差,存在節(jié)點電壓越限,且持續(xù)時間較長(從圖4d知近1h).出現(xiàn)這些現(xiàn)象的原因在于:普通算法忽略變比的離散約束,算法誤差較大,所得靈敏度不準確,用于指導OLTC變比調(diào)節(jié)時易造成控制誤差,具體表現(xiàn)為OLTC動作次數(shù)增加,調(diào)壓效果降低,而該文算法能有效降低控制誤差. 3.3對OLTC變比調(diào)節(jié)影響因素的分析 取Δk=0.000 001pu,以節(jié)點4,8和24的電壓對3-24支路變比的靈敏度為例,分析OLTC變比調(diào)節(jié)的影響因素.令λ=1×10-10,改變dy,得到dy對OLTC動作次數(shù)、該文算法的誤差和迭代次數(shù)的影響(見表2).令dy=0.4,改變λ,得到λ對OLTC動作次數(shù)、該文算法的誤差和迭代次數(shù)的影響(見表3).dy和λ對OLTC調(diào)壓效果的影響見圖6. 表2 λ= 1×10-10時,dy對OLTC動作次數(shù)、該文算法誤差和迭代次數(shù)的影響 表3 dy=0.4時,λ對OLTC動作次數(shù)、該文算法誤差和迭代次數(shù)的影響 圖6 λ和dy對OLTC調(diào)壓效果的影響Fig.6 Effect of λ and dy on the results of regulation to OLTC 從表2,3知,λ越大且 dy越小,該文算法的迭代次數(shù)越大甚至不收斂;λ很小且dy高于其下限(從表2知下限可取為0.026)時,算法誤差很小,且基本保持不變;λ增加時,算法誤差增大.由表2,3及圖6分析可知,λ和dy對OLTC變比調(diào)節(jié)的影響為:(i) λ很小時,dy減小,電壓越限的節(jié)點數(shù)和OLTC動作次數(shù)不變.(ii) dy不變時,λ增加初期,電壓越限的節(jié)點數(shù)和OLTC動作次數(shù)不變,但λ繼續(xù)增加時,OLTC動作次數(shù)也隨之增加. 基于變比離散特點,筆者提出了NCP函數(shù)的連續(xù)化變比靈敏度算法,可得到以下結(jié)論: (1) 相比普通變比靈敏度算法,在適當參數(shù)及初值下,該文算法能滿足變比的離散約束,誤差較小且不增加迭代次數(shù).風電波動致使電壓越限時,該文算法可準確用于指導OLTC變比調(diào)節(jié),有效降低了普通變比靈敏度算法的控制誤差. (2) 初值離參考點越近,λ越大,該文算法的迭代次數(shù)越多甚至不收斂;λ較小時,初值與參考點距離高于初值下限時,算法誤差較小. [1]王小海, 齊軍, 侯佑華, 等. 內(nèi)蒙古電網(wǎng)大規(guī)模風電并網(wǎng)運行分析和發(fā)展思路[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2011, 35 (22): 90-96. [2]劉雪芳. 大規(guī)模風電并網(wǎng)無功電壓協(xié)調(diào)控制研究[D]. 濟南: 山東大學電氣工程學院, 2013. [3]陳惠粉, 喬穎, 閔勇, 等. 風電場動靜態(tài)無功補償協(xié)調(diào)控制策略[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2013, 37 (1): 248-254. [4]LIS,YORINON,DINGM,etal.Sensitivityanalysistooperationmarginofzone3impedancerelayswithbuspowerandshuntsusceptance[J].IEEETransonPowerDelivery, 2008, 23 (1): 102-108. [5]肖文顯, 許利軍, 馬孝琴. 混沌差分進化算法在復雜優(yōu)化問題中的應用研究[J]. 安徽大學學報 (自然科學版), 2014, 38 (3): 32-36. [6]劉震, 陳艷浩, 肖文顯. 基于模擬退火的單向環(huán)蛙跳算法在優(yōu)化問題中的應用[J]. 安徽大學學報 (自然科學版), 2013, 37 (5): 25-31. [7]SOLEREM,ASADAEN,daCOSTAGRM.Penalty-basednonlinearsolverforoptimalreactivepowerdispatchwithdiscretecontrols[J].IEEETransonPowerSystems, 2013, 28 (3): 2174-2182. [8]程改紅, 徐政. 電力系統(tǒng)故障恢復過程中的過電壓控制[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2004, 28 (11): 29-33. [9]陳曦. 基于靈敏度方法的電網(wǎng)安全校正策略研究[D]. 北京: 華北電力大學電氣與電子工程學院, 2011. 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(責任編輯鄭小虎) SensitivityalgorithmofOLTCforvoltagecontroltowindpowersystemsbasedontransformingtapchangestocontinuousvariables WANGYanyan1,LIShenghu1*,LEIQingkun2,DONGWangchao1 (1.SchoolofElectricalEngineeringandAutomation,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China;2.MaintenanceCompanyofStateGridAnhuiElectricPowerCorporation,Hefei230061,China) Fluctuationofwindpoweryieldsobviousandfrequentvoltagevariation.Byrelocatingvardistribution,theon-loadtapchanger(OLTC)adjustsbusvoltageswithoutadditionalinvestment.Withoutregardtothediscreteconstraintsoftapchangers,thesensitivityvaluesderivedfromcanonicalsensitivityalgorithmoftapchangersarenotverytrueandthereareerrorsforguidingregulationofOLTC.Withbinaryencoding,thetapchangersweredescribedbylinearcombinationof0-1variables,andthentransformedtocontinuousvariablesbyintroducingNCPfunction,thusasensitivityalgorithmofcontinuoustapchangersbasedontheNCPfunctionwasnewlyproposedforvoltagecontrolofwindpowersysteminthispaper.TheinfluencingfactorsonregulationofOLTCwereinvestigated.Theresultsshowedthattheproposedalgorithmwaseffectiveandfeasible. windpowerfluctuation;on-loadtapchanger(OLTC);voltagecontrol;sensitivity;discretevariable;NCPfunction 10.3969/j.issn.1000-2162.2016.02.010 2015-10-14 國家自然科學基金資助項目(51277049) 王艷艷(1990-),女,安徽亳州人,合肥工業(yè)大學碩士研究生;李生虎(通信作者),合肥工業(yè)大學教授,博士生導師,E-mail:shenghuli@hfut.edu.cn. TM734 A 1000-2162(2016)02-0054-082 基于NCP函數(shù)的連續(xù)化變比靈敏度算法
3 算例分析
4 結(jié)束語