基于电压调节的分布式可再生能源发电功率波动平抑策略

李晓东刘广一贾宏杰杨占勇范士雄

（1.中国电力科学研究院北京100192 2.天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072）

基于电压调节的分布式可再生能源发电功率波动平抑策略

李晓东1，2刘广一1贾宏杰2杨占勇1范士雄1

（1.中国电力科学研究院北京100192 2.天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072）

接入配电网的分布式可再生能源受自然条件影响，其输出功率随机波动，进而影响全系统运行。针对分布式可再生能源发电的特点和用户负荷特性，提出了一种基于电压调节的功率波动平抑方法，通过适当调整系统电压来改变负荷水平，利用负荷变化追踪电源出力，从而减小其波动对电网的影响。对简化配电系统和IEEE 13节点测试馈线系统仿真的结果表明，通过电压调节，用户负荷能够有效平抑光伏和风力发电机的出力波动，验证了所提方法的可靠性。

分布式可再生能源发电负荷特性电压调节波动平抑

3　引言

随着社会经济的飞速发展，世界各国对能源的需求与日俱增，电能以其独特的优势在人们工作和生活中起着不可替代的作用，电能的消费持续增长，供需矛盾日益突出。为满足人们对电能的需求，世界电力工业已出现了由传统的集中供电模式向集中和分散相结合的供电模式过渡的趋势［1］。分布式可再生能源发电凭借其在环保和新能源方面的优势在经济社会发展中起着重要作用［2-4］。

分布式可再生能源发电是指发电量相对较小，分散布置在负荷现场或附近，充分利用各种形式的可再生能源进行发电的一类分布式发电（Distributed Generation，DG）技术，主要包括太阳能发电、风力发电等。分布式发电可在系统正常运行或故障产生“孤岛”的情况下为负荷不间断供电，提高了电网的可靠性，同时缓解了能源危机，有利于环境保护［5］，但是DG的并网使配电网由单电源、辐射型结构变为遍布电源和负荷的复杂网络，馈线中传输的有功、无功数量和方向发生改变，电能质量、元件保护配置等不可避免地受到影响［6-8］，可能导致过电压或低电压问题，同时DG增大了电网的短路容量，影响电气设备的动热稳定和系统重合闸。DG对配电网的影响与其接入位置、发电量和负荷量的相对大小有关，并且和配电网的拓扑结构关系密切［9］。对于接入DG的配电网电压控制问题，文献［10］提出了一种无功控制方法来抑制DG引起的系统电压升高。文献［11］研究了利用DG与电网之间的电力电子器件控制系统电压的方法，DG也可与配电网相互配合优化系统电压分布，并使电压稳定在设定值［12，13］。

利用可再生能源发电的DG受自然条件等因素的影响（如光伏、风机的出力依赖于安装位置的光照、风速等），输出功率具有明显的随机性，这可能引起系统电压波动，严重时会出现电压失稳问题。为减小光伏和风机输出功率波动对电网稳定运行的影响，文献［14，15］建立了太阳能和风力发电装置的数学模型及其输出功率的概率模型。文献［16］研究了通过投切负荷对含有风机的配电网电压控制问题，但切除负荷会影响用户用电。文献［17，18］应用储能手段来减小可再生能源功率波动对电网的影响，但需要配备一定容量的外部储能装置。

本文根据分布式可再生能源发电的特点和用户侧负荷电压特性，提出了一种通过调压使系统负荷变化追踪DG出力，利用负荷平抑功率波动的方法。应用GridLAB-D对简化配电系统和IEEE 13节点测试馈线系统算例进行仿真的结果表明，适当调节负荷电压能有效平抑光伏和风机的出力波动，减小其对电网的影响。

3　负荷特性

负荷特性是电力系统的重要组成部分，是指电力负荷从电源吸收的有功、无功功率随负荷端电压及系统频率变化的规律。配电网中的居民负荷和商业负荷含有相当大比重的静止型用电设备，可用静态负荷模型来表示，该模型描述了负荷的电压特性和频率特性，主要包括多项式模型和幂函数模型以及这两种模型的变形或组合。通常电网频率变化可忽略不计，则多项式模型即ZIP模型的有功、无功消耗及其约束可表示为

式中：P、Q分别为负荷消耗的有功、无功功率；Va、Vn分别为负荷实际电压和额定电压；Sn为额定视在功率；Z%、I%、P%分别为恒阻抗、恒电流和恒功率部分在负荷中占的比例；θZ、θI、θP分别为恒阻抗、恒电流和恒功率部分的相角。配电网中几种常见的不同类型负荷设备如表1所示，某些负荷可能是恒阻抗和恒功率负荷的组合（如洗碗机）。

表1　不同类型负荷设备Tab.1 Equipments of different load types

为辨识负荷模型的参数，将不同电压下实际负荷值与负荷模型计算值之间的偏差作为目标函数，通过求取目标函数的最小值，得到负荷模型各参数值，目标函数表达式为

式中：V（k）为第k个测试电压值；P（V（k））、Q（V（k））分别为负荷在电压V（k）下的实际有功、无功消耗；Pm（V（k））、Qm（V（k））分别为负荷模型在电压V（k）下的有功、无功功率计算值；n为测试电压V（k）的总数量，其中参数应满足式（3）约束条件。

为计算目标函数的最小值，可用最小二乘法、遗传算法和内点法等，为提高结果的准确性，可计算多组模型参数求其平均值。由于遗传算法计算时间相对较长且稳定性较差，用内点法根据式（4）求出负荷模型参数，模型的有功电压曲线与实际功率点的对比如图1所示，额定电压120 V。

图1　负荷有功对比Fig.1 Comparision of real power

3　基于电压调节的功率波动平抑策略

2.1功率波动平抑策略

在含有分布式电源的配电系统中，电源出力受外部环境影响，输出功率不断波动，进而对整个系统产生不利影响。本文所提功率波动平抑策略，根据实际系统中电压敏感型负荷的电压特性，适当调节系统电压，使负荷功率变化符合预期，实现负荷功率变化对电源出力的追踪，减少对分布式电源功率波动的影响。

在实施本策略时，首先如前文所述对系统进行负荷特性分析，得到系统负荷信息，包括负荷水平和恒阻抗、恒电流型负荷所占比例。首先根据分布式电源出力水平，计算出负荷所需平抑的功率量；其次根据负荷和功率信息，计算出系统电压设定值；最后调节负荷电压达到平抑分布式电源功率波动的目的。具体流程如图2所示。

图2　系统策略实施流程Fig.2 Realization process of system strategy

2.2电压调节量计算

由式（1）～式（3）可知，恒阻抗、恒电流部分消耗的功率随电压变化，因此为实现本文所提功率波动平抑策略，需要对系统电压进行适当调节。设ZIP模型的额定有功为Pn，某一时刻DG输出功率的波动量为ΔPdg，为平抑该功率波动，令负荷电压设定值为Vset，根据式（1）知Vset应满足

则Vset可表示为

式中

根据式（7）、式（8）计算Vset较复杂，由式（1）可知负荷消耗的有功功率对电压的导数为

考虑电压调整量远小于额定电压值，因此电压调整量可表示为

根据式（10）计算出ΔV近似值后，负荷电压设定值也可表示为

由于实际系统负荷组成经常未知，因此可通过上述负荷模型参数辨识方法求出模型参数值，代入式（10）、式（11）得到负荷电压设定值，调节负荷电压至该设定值，从而改变负荷水平达到利用负荷平抑DG出力波动的效果。为保证电压调节不对用户用电需求产生影响，Vset值应在［0.95Vn，1.05Vn］范围内，当超过1.05Vn或小于0.95Vn时，分别取值1.05Vn和0.95Vn。由式（6）可知，负荷能够平抑的最大DG出力波动量为10.25%的恒阻抗部分与5%的恒电流部分之和。

3　算例分析

为验证本文所提功率波动平抑策略在实际配电网中的适用性，应用GridLAB-D仿真软件对以下3种场景进行研究。场景1为负荷水平和DG出力波动量均恒定的简化配电系统，场景2、3分别为含有光伏和风机的IEEE 13节点测试馈线系统。设在各场景中，Vset1为根据实际负荷参数利用式（7）计算得到的电压设定值，根据负荷模型参数辨识法求出模型参数后，利用式（11）计算得到的电压设定值用Vset2表示，则Vset1和Vset2分别为理论上和简化后的电压设定值；ZIP0、ZIP1和ZIP2分别表示原负荷、设定电压为Vset1和Vset2时的负荷；Change1和Change2分别为两种设定电压下的负荷变化，即Change1=ZIP1-ZIP0，Change2=ZIP2-ZIP0。

3.1场景1

为简化分析，本场景中将配电系统负荷用等效ZIP模型表示，分布式可再生能源发电用DG表示，该简化配电系统如图3所示。

图3　简化配电系统Fig.3 The simplified distribution system

图3中负荷从DG处或经降压变压器和调压器从外部电网吸收电能，负荷水平基本恒定，且Pn= 100 kW，cos（θZ）=cos（θI）=cos（θP）=0.98，Z%= 0.4、I%=0.2、P%=0.4，假设DG出力在8∶00和16∶00分别增加和减少了4 kW，持续时间均为1 h。系统额定电压120 V，利用系统负荷平抑DG功率波动，在DG出力增大和减小时，根据式（7）得Vset1分别为124.7 V和115.1 V。假设系统负荷组成参数未知，根据式（4）计算负荷模型参数，令其功率因数满足则有根据式（11）得Vset2分别为124.9 V和115.1 V。应用Vset1和Vset2值进行调压时，调压前后的负荷曲线如图4所示。

图4　调压前后负荷Fig.4 Loads before and after voltage regulation

由计算出的Vset1和Vset2可知，应用简化后的电压设定值调压范围稍大，但电压调整量未超过额定电压的5%，故未对用户用电需求产生影响，并且提高了计算速度。由图4可知，在两种电压设定值下，负荷均能有效平抑DG出力波动，减小了其对电网的影响，初步验证了本文所提方法的有效性。

3.2场景2

为进一步验证本文所提功率波动平抑方法在DG出力随机波动、负荷随时间变化的情况下的有效性，对IEEE 13节点测试馈线系统进行仿真分析，在节点675处安装输出功率波动的分布式可再生能源发电装置，系统结构如图5所示，本例中DG为光伏。系统负荷满足cos（θZ）=cos（θI）=cos（θP）=0.98，Z%= 0.4、I%=0.2、P%=0.4，但负荷大小随时间变化。

图5　IEEE 13节点测试馈线系统Fig.5 IEEE 13 nodes test feeder system

假设负荷组成参数未知，应用负荷模型参数辨识法求其模型参数值，令模型中各部分功率因数满足得到夏季某一天光伏在光照充足的一段时间内输出的有功功率如图6所示。

图6　光伏输出Fig.6 The output of photovoltaic cells

由图6可知，光伏输出功率在12∶00～16∶00之间出现较大幅度的上升和下降，为减小该时段内光伏对配电网的影响，调控中心根据光伏功率波动和系统负荷水平，应用功率波动平抑策略计算得到负荷电压设定值如图7所示，额定电压120 V，图中两种设定电压相差很少。原负荷与调压后的负荷曲线如图8所示。

图7　场景2电压设定值Fig.7 The setting values of voltage in scene 2

图8　场景2负荷对比Fig.8 Comparison of loads in scene 2

对比图7、图8可知，负荷随电压的升高或降低相应地增大或减小，调节电压能有效改变系统负荷水平。图9为负荷功率变化追踪光伏输出的效果，在光伏出力波动较大的时段内，应用两种电压设定值均能实现负荷变化追踪光伏输出，有效平抑光伏出力波动，减少其对系统的影响。

图9　负荷变化追踪光伏输出效果Fig.9 The effect of load changes tracking the output of photovoltaic cells

3.3场景3

场景3与场景2相比，系统实际负荷参数和经负荷模型参数辨识得到的模型参数均与场景2相同，系统结构也如图5所示，但图中DG为风机。夏季某一天风机输出的有功功率如图10所示。

图10　风机输出Fig.10 The output ofwind turbines

由图10可知，风机输出功率在一天内变化较大，为减小风机对电网的影响，调节系统电压使负荷平抑一天内的风机出力波动，电压设定值如图11所示，额定电压120 V，调压前后系统负荷对比如图12所示。

图11　场景3电压设定值Fig.11 The setting values of voltage in scene 3

图12　场景3负荷对比Fig.12 Comparison of loads in scene 3

由图11可知，两电压设定值相差较少，且均在额定电压5%的误差范围内，未影响用户用电需求。由图12可知，负荷随电压调整相应地增大或减小，并未出现剧烈变化。图13为负荷功率变化追踪风机出力的效果，在两种设定电压下均实现了负荷变化对风机输出的追踪，有效平抑了风机出力波动。

图13　负荷变化追踪风机输出效果Fig.13 The effect of load changes tracking the output of wind turbines

综合各场景仿真结果可知，应用简化后的电压设定值调压范围稍大，但未影响用户用电需求，并且提高了计算速度。在两种设定电压下，系统负荷均能有效平抑分布式可再生能源的功率波动。

3　结论

本文提出的基于电压调节的分布式可再生能源功率波动平抑策略，能够使负荷变化追踪光伏或风机的输出功率，有效平抑DG出力波动，减少其对电网的影响，且电压调整量不超过额定电压的5%，在用户可接受范围内。研究各具体负荷的调压效果将是今后工作的重点，在分布式可再生能源发电日益增多的今天，该方法着力于用户侧负荷控制，具有广阔的应用前景，并对电力系统安全稳定运行具有一定的指导意义。

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M itigation of Output Power Fluctuations for Distributed Renewable Energy Generation Based on Voltage Regulation

Li Xiaodong1，2Liu Guangyi1Jia Hongjie2Yang Zhanyong1Fan Shixiong1
（1.China Electric Power Research Institute Beijing 100192 China 2.Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education Tianjin University Tianjin 300072 China）

Distributed renewable energies in the distribution network are influenced by natural conditions.And the corresponding probabilistic output power affects the whole system operation.According to the features of the distributed renewable energy generations and load characteristics，this paper presents amethod for mitigation of power fluctuations based on voltage regulation.It can change the load by adjusting the system voltage and utilize the load change to track the output power of the generation.In this way，it reduces the effect of the fluctuation on the power grid.The simulation results of a simplified distribution system and the IEEE 13 nodes test feeder show that，by voltage regulation，residential loads can mitigate output power fluctuations of photovoltaic cells and wind turbines effectively.The results verify the effectiveness of the proposed method.

Distributed renewable energy generation，load characteristics，voltage regulation，fluctuation mitigation

TM61；TM71

李晓东男，1989年生，硕士，研究方向为智能配电网下的电压无功控制。（通信作者）

刘广一男，1963年生，博士，教授级高级工程师，研究方向为智能电网、分布式能源管理和控制技术、能量管理系统、电力市场等。

国家电网公司科技项目（DZB17201200260）、国家高技术研究发展（863）计划项目（2014AA051901）和国家自然科学基金（51261130472）资助。

2015-05-28改稿日期2015-08-11