[发明专利]一种含分布式光伏的用户电压优化调节方法及系统有效

专利信息
申请号: 201811088392.6 申请日: 2018-09-18
公开(公告)号: CN109167368B 公开(公告)日: 2020-05-15
发明(设计)人: 宁志毫;王灿;张可人;左剑;邓威;葛强 申请(专利权)人: 国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
主分类号: H02J3/16 分类号: H02J3/16;H02J3/38
代理公司: 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 代理人: 谭武艺
地址: 410004 *** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 分布式 用户 电压 优化 调节 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种含分布式光伏的用户电压优化调节方法,其特征在于实施步骤包括:

1)基于用户的负荷和分布式光伏出力预测获取用户的电压预测值;

2)将电压范围划分为多个电压区间,确定电压预测值对应的目标电压区间;

3)针对不符合电压合格要求的目标电压区间,根据目标电压区间生成目标控制指令,所述目标控制指令包括含分布式光伏的电网中各种用户电压调节设备及其补偿量;将目标控制指令进行在线仿真,若在线仿真结果不符合电压合格要求,则跳转执行步骤3);否则若在线仿真结果符合电压合格要求时跳转执行步骤4);

4)根据目标控制指令控制含分布式光伏的电网中的用户电压调节设备调节用户电压;

步骤1)的详细步骤包括:

1.1)预先将用户的负荷和分布式光伏出力的历史数据按照工作日和节假日两种典型日分类;针对每一种典型日的历史数据进行预处理,剔除畸形数据;基于长度为预测周期T的时段构建训练集,所述训练集包括一个输出量和五个输入量,一个输出量为该时段的实际电压平均值,五个输入量包括该时段相同典型日的指定数量个相同时段的负荷历史数据平均值、分布式光伏出力历史数据平均值、是否节假日、温度、光照强度;根据训练集对预设的神经网络预测模型进行训练,使得训练完毕的神经网络预测模型建立针对各预测周期T的一个输出量和五个输入量之间的映射;

1.2)将用户的目标时段相同典型日的指定数量个相同时段的负荷历史数据平均值、分布式光伏出力历史数据平均值、是否节假日、温度、光照强度作为输入,输入训练完毕的神经网络预测模型,得到用户的电压预测值。

2.根据权利要求1所述的含分布式光伏的用户电压优化调节方法,其特征在于,步骤1.2)得到用户的电压预测值后还包括对获得的电压预测值进行修正的步骤,详细步骤包括:计算电压预测值、实际电压值之间的差值,判断该差值小于预设的阈值ε是否成立,如果成立则将电压预测值作为修正后的电压预测值,否则将实际电压值作为修正后的电压预测值。

3.根据权利要求1所述的含分布式光伏的用户电压优化调节方法,其特征在于,步骤2)中将电压范围划分为多个电压区间具体是指划分为电压区间I、II、III、IV、V共五个电压区间,且电压区间I、II、III、IV、V从大到小依次连续排列,电压区间II为电压合格区间。

4.根据权利要求3所述的含分布式光伏的用户电压优化调节方法,其特征在于,所述电压区间I、II、III、IV、V相对额定电压的百分比分别为[+21%,+7%),[7%,-10%],(-10%,-15%],(-15%,-21%],(-21%,-32%]。

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