杨乐新,姚荣斌
分布式光伏的多模型自适应无功电压控制策略
杨乐新1,2,姚荣斌1*
1. 连云港师范高等专科学校海洋港口学院, 江苏 连云港 222006 2. 中国矿业大学电气与动力工程学院, 江苏 徐州 221008
分布式光伏大量接入配电网后对电网电压具有显著影响,电压越限成为限制分布式光伏大量接入的重要因素。目前配电网VQC装置调压具有调节离散化、调节速度慢、调节次数受限制、针对性差等问题。本文在分析光伏逆变器无功电压控制策略的基础上,提出了分布式光伏cos(U、P)控制模型,并基于并网点电压和光伏的实际有功出力,提出了分布式光伏就地自适应的多模型无功电压控制策略。通过该控制策略可以自动调节光伏自身无功出力,以抑制其对电网电压的不良影响,有效避免了光伏采取集中控制难度大、成本高的问题,并通过与配电网VQC控制相结合,实现有源配电网电压综合控制。经仿真验证,该控制策略可充分利用各位置、各时段的分布式光伏无功支撑能力,有效减少变压器分接头及无功补偿装置的动作次数,弥补了传统调压手段的不足,提高了系统的电压水平。
分布式光伏; 控制模型; 无功电压控制
分布式光伏发电技术在我国得到了大量的应用与推广,然而分布式光伏大量接入配电网后,使得配电网成为多电源的复杂网络,改变了配电网的潮流分布,在光伏出力较大时,容易造成配电网电压越限,配电网电压问题是限制分布式光伏大量接入的主要因素之一[1,2]。
很多学者针对分布式电源接入的位置、容量对电网电压波动的影响进行了详细的分析[3-5]。其中文献[3]对单个分布式电源接入的不同容量、位置对电压影响进行了较为详尽的分析。文献[4]分别研究光伏发电并网系统的有功功率、无功功率及负荷改变时,系统电压的变化情况。目前配电网主要依靠变压器分接头和电容器调节电压水平,难以满足分布式光伏大量接入后的电压控制要求。针对该问题,国内外研究学者提出通过配置储能、新型无功补偿装置以及计及分布式电源的无功优化控制等方法,解决分布式光伏接入配电网带来的影响[6-13]。文献[6]针对分布式光伏接入带来的电压问题,提出了配置新型无功补偿装置和储能的解决办法。文献[9]提出有功—无功的综合优化调度策略。文献[12]从分布式光伏出力波动和负荷扰动两个角度,提出光伏参与电压调节的不同控制策略,并提出光伏电源之间的局部通信控制策略。分布式光伏自身有一定的无功调节容量,但目前国内实际运行的分布式光伏系统主要采用单位功率因数运行,未能很好的利用光伏自身可提供的无功资源。针对该问题,国内外在理论上已经有了部分研究成果[14-18],文献[15,16]分析了四种控制策略的优缺点,并对其进行了一定的仿真验证。文献[17]在上述研究基础上以网损最小为目标,提出一种基于电压和有功的综合控制策略。综上所述,目前研究主要针对逆变器本身的无功电压控制策略,没有考虑调压过程中变压器分接头和电容器的作用,即没有从配电系统的角度整体综合考虑分布式光伏与传统配电网调压措施之间的相互影响。
本文提出了一种含恒cos、cos(U、P)和Q(U)三种控制模式自适应切换的控制策略。考虑到分布式光伏调压能力有限,提出结合变压器分接头和无功补偿等传统调压手段的主动配电网综合电压控制策略。最后,本文针对IEEE34节点算例进行分析,结果显示本文所提的控制策略,可以有效解决大量分布式光伏接入有源配电网带来的影响,减少VQC装置动作次数,有效保障了全网电压水平。
对于分布式光伏发电系统的控制方式主要根据分布式光伏接入的容量分为集中协调控制和就地无功电压控制[19]。
光伏远程集中协调控制方式根据全网的潮流情况,对系统内所有的光伏逆变器进行优化调度,使得无功在各个逆变器中得到最优的分配。远程控制需要通信设施和额外增加的控制系统,但由于过度依赖通信技术,响应时间相对较长,无法针对光伏出现云层遮挡,光伏有功出力急剧变化的情况,进行快速响应,削弱远程协调控制的潜在优势。集中协调控制主要针对容量较大的光伏电站。
针对分小容量分布式电源采用就地的、智能的自适应方法调节电压是一种很好的选择。即每个分布式光伏电源根据本地电压的变化,通过既定的控制策略,实现分布式光伏电源调整自身无功出力适应各种运行工况,以实现维持分布式光伏并网点电压在可接受的限制范围内,达到参与、优化电网电压控制的效果。就地自适应控制仅需要分布式电源并网点的本地电压信息,但就地自适应控制方式无法得知整条线路或者局部的潮流分布,无法保证全局最优。
cos(P)控制的具体控制曲线图如图1所示。
图 1 cosφ(P)控制策略曲线
cos(P)控制策略的数学表达式如公式(1):
式(1)中P为光伏有功出力值;cosmin为功率因数下限值。
Q(U)控制策略出力曲线如下图2所示,图中光伏发出无功为正,吸收无功为负。
图 2 Q(U)控制策略曲线
根据图2光伏电源的无功电压控制策略,可整定无功/电压出力原则,公式如下式(2):
式(2)中,U、Q为节点处的电压和光伏的无功出力,1、5是电网电压运行的上下限,2、4可根据电网运行的实际需求进行整定。
该系统对户外千瓦独立光伏电站进行了实验运行监测,数据如表1所示。p为光伏输出电流;p为光伏输出电压;b为蓄电池电压;bin为蓄电池池充电电流;bout为蓄电池放电电流;c为逆变器输入电流;o为逆变器输出电流;c为负载功率;AC为逆变器输出电压。
本文所提出的分布式光伏cos(U、P)控制策略分为两步:首先,根据并网点的电压水平决定分布式光伏功率因数是超前运行还是滞后运行,并确定cosmin的值。如图3-a中的cosmin-U曲线,确定cosmin的值,该值确定了后续cosP曲线簇中的某条曲线;然后,根据分布式电源的实际有功出力P确定分布式光伏实际运行的功率因数cos。如图3-b所示,在cosP曲线簇中基于上步确定的cosmin,选择某条曲线,并基于横坐标P确定cos的值。当电压偏高时,如图3-b中横坐标轴以下部分,功率因数超前运行,分布式光伏吸收无功,功率因数随着有功出力的增大而降低,以增大无功功率吸收值,削减电压抬升幅度;当电压偏低时,如图3-b中横坐标轴以上部分,功率因数滞后运行,发出无功,功率因数随着有功出力的增大而增大,以减小无功功率发出值,避免过度的无功补偿。
图 3 改进cosφ (U、P)控制策略曲线
该控制策略实现了基于电压和有功出力的联合控制,有效区别了不同并网点位置光伏的无功补偿幅度,可有效改善系统调压效果,并实现分布式光伏无功出力的实时快速响应,削弱电压波动,减小电压越限。
本文提出分布式光伏自适应选择多种控制模型的无功电压控制策略,如图4所示。
图 4 基于U和P的分布式光伏多模型自适应控制策略
本文设计的分布式光伏就地自适应的多模型无功电压控制策略如图5所示。
本文基于改进后IEEE34节点配电网系统进行仿真,如图6所示,系统最大有功出力为3096.68 kW;系统最大有功负荷为3318.15 kW,负荷和光伏总的日出力曲线如图7所示。
图 6 34节点配电网结构图
图 7 负荷和光伏出力曲线
图 8 光伏不同控制方式下节点3的电压曲线
本文首先选择前端的节点3和后端的节点19分别进行分析。
图 9 光 伏不同控制方式下节点19的电压曲线
图 10 24 h光伏的无功出力曲线
图8和图9分别为无光伏和光伏采用不同控制方式时节点3和节点19的电压曲线,从图中可以看出,由于节点3位于馈线前段,在各种模式下的电压波动范围均明显小于节点19。但光伏按单位功率因数接入运行后显著恶化了电压水平,如图中红色曲线所示,在中午发电高峰时明显抬高了节点电压,而在傍晚负荷高峰时电压越下限问题与没接入光伏时一致,电压波动范围明显增大。各分布式光伏采用本文所提的无功电压控制策略后,电压波动明显减缓,如图中蓝色曲线,有效缩小了电压波动范围。
表 1 各模式下的电压波动范围
图10为采用本文的多模型自适应控制策略后,各分布式光伏的无功出力曲线。在=0~7时段光伏有功出力为零或很小,光伏运行在Q(U)控制模式,且并网点电压合格,光伏不参与电压调节。在=8~16时段,由于光伏有功出力较大,导致系统部分节点电压偏高甚至越上限,光伏控制策略转换为cos(U、P)或恒cosmin控制模式。在=17~23时段负荷急剧增长,但光伏有功出力降为零,导致系统部分节点电压偏低甚至越下限,光伏控制策略转换为Q(U)控制模式,利用自身空余容量,发出无功抬升电压水平。由图10可知,电网内光伏根据不同时段光伏的有功出力和不同并网点电压的情况,各光伏出力有一定的不同,末端节点分布式光伏的无功波动范围稍大一些,主要原因为末端节点的电压偏移更为显著。
图11为分布式光伏接入前后,仿真算例中低压母线的电压波动图,可见低压母线随着负荷或光伏出力的波动也会有明显的波动,但分布式光伏采用多模型自适应调压控制策略后,低压母线电压虽有一定变化但较为平稳。
图12为变压器分接头的动作曲线,可见变压器分接头在24 h内具有三种不同的位置;而分布式光伏按多模型自适应控制策略后,24 h内没有变压器分接头动作,有效减少了动作次数。
图 11 光伏不同接入方式对10 kV母线电压影响
图 12 变压器分接头动作曲线
光伏按单位功率因数运行时,电容器仅动作了3次,而按多模型自适应控制策略时,则动作了5次(图13)。其原因为:在中午时段光伏有功出力较大,馈线整体有功负荷降低,系统整体无功负荷较大,这种有功偏小而无功偏大的状况,使得系统功率因数过低,因此,增加了电容器的投入量。
本文提出采用光伏和传统VQC装置就地控制模式下的调压策略,其中在分布式光伏调压策略方面,本文基于已有的cos(P),提出了改进的基于并网点电压和有功出力联合控制的cos(U、P)控制策略;并针对光伏的多种运行状态提出了光伏逆变器的多模型自适应控制方法,提高光伏利用效率和调压控制效果,通过与配电网内已有的传统调压VQC装置相互配合,实现了有源配电网的综合电压控制。通过充分利用并网光伏的无功支撑能力,有效弥补传统调压手段的不足,增强系统调压能力,并减少了无功补偿装置投资成本,避免了由远程协调控制引起的通信设施投资高和集中控制难度大的问题,推广应用简单,具有较好的实际应用前景。
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The Control Strategy for the Multi-model Adaptive Reactive Voltage of Distributed Photovoltaic
YANG Le-xin1,2, YAO Rong-bin1*
1.222006,2.21008,
A large number of distributed photovoltaic (PV) access to distribution network, which has a significant impact on the grid voltage. Voltage violation becomes an important factor of limiting the access of PV. VQC system which is used to control voltage traditionally has the disadvantage of discretization slowly speed and frequency limits of adjustment, etc. In this paper, cos(U、P) control model of PV is proposed. Based on the actual active power output of the PV and network voltage, a PV local adaptive multi model reactive voltage control strategy is built. The voltage and reactive power control strategy can automatically adjust its reactive power output of PV to suppress its adverse effect on the voltage and solve the problem of difficulties and high cost of coordination control. The adaptive local control of distributed photovoltaic system is suitable to combine with the VQC to control voltage of the distribution system containing distributed generation (DG). The simulation result showed that, on the basis of the proposed control strategy can make full use of distributed photovoltaic reactive power support in each location and time period, which can effectively reduce action times of the transformer tap and the reactive power compensation device, make up for the deficiency of traditional voltage regulation method, and improve the system voltage level.
Distributed photovoltaic; control model; reactive voltage control
TM7
B
1000-2324(2021)01-0075-06
10.3969/j.issn.1000-2324.2021.01.013
2019-09-10
2019-10-28
连云港师范高等专科学校青年优秀人才支持计划项目(LSZQNXM201901);江苏省“六大人才高峰”人才项目(2016-HYGC-023);江苏省“333工程”科研项目(BRA2017310);连云港市“521工程”科研项目资助
杨乐新(1987-),男,在读博士,讲师,研究方向:电气工程. E-mail:yanglexin@foxmail.com
Author for correspondence. E-mail:yrb1972@126.com
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