分布式发电对配电网电压的影响研究综述

2018-01-27张宁

通信电源技术 2018年1期

张　宁

(青岛大学自动化与电气工程学院，山东青岛 266071)

0　引　言

目前全世界的供电系统主要采用集中式单一供电方式，但随着用电需求规模的不断扩大，集中供电系统的环境破坏、资源浪费、可靠性差等缺点日益突出。人们逐渐重视分布式电源的发展，其一般直接接入到配电网中，能够对用户进行高效、清洁、经济的供电。分布式电源高效、稳定的特性让电网日益趋于智能化，逐渐增加了电能资源的利用率，避免了资源浪费。近年来，大量的分布式电源并入到了配电网中，其渗透率也在逐步增加，对配电网尤其是配电网电压方面造成了诸多影响。国内外学者就分布式电源对电力网络的电压影响和其电压优化控制方法进行了大量的研究，对我国今后分布式电源的快速发展具有重要的现实意义。

1　分布式发电对配电网电压的影响因素

随着分布式电源渗透率的逐步增加，产生了诸多电能方面的问题，如电压波动和电压闪变。世界各国在分布式发电方面开展了广泛研究，学者们全面分析了其对配电网造成的电压影响。分布式发电对配电网稳定运行的影响因素，可以归结为下列几点：

(1)分布式电源接入位置的不同

运用Matlab仿真软件对不同接入点进行仿真分析，根据仿真结果得出，分布式电源在配电网中接入点的不同，对系统中电压分布所产生的影响差别较大。当DG越来越靠近系统母线时, 其对电压分布所产生的影响也越来越小；当DG接到线路中的末节点时, 将提高该节点局部的电压，甚至可能超出额定电压，严重制约了用户日常生活；而且此位置的分布式电源从运行中退出，将使线路末端的电压产生较大的变动，从而产生了电压闪变等一系列的问题。DG接入到馈线中间时将在线路中间产生较大局部电压。通过仿真研究发现，将分布式电源接入到末节点会产生诸多弊端，因此可以将其接入到线路中间的位置或位置组合[1]。

(2)分布式电源容量的不同

将分布式电源简化为恒功率的静态模型。通过理论和仿真分析，采用叠加原理来计算馈线中的电压分布，计算得出未接入和接入DG时配电网馈线中的电压分布。当接入的DG容量变大时，各个节点中电压会被抬升很高，电压改善的效果也更为显著。如果接入的DG容量过大，将引起功率倒流，局部电压在DG并入处最高。如果接入的DG容量不断增大，超过一定程度，电压水平会超过国家电网所限定的范围，从而会发生电压越限。发生这种现象时，应采取降低分布式电源的容量等方式，以保证线路上的电压平稳。

(3)分布式电源的渗透率

DG的渗透率和接入点都直接影响着线路中的电压分布。当DG接入点不变时，其渗透率能够决定电压支撑，当渗透率越来越高时，它对电压支撑的作用则越来越大，因此电压分布也将越来越高。当DG逐渐靠近系统末端时，线路中的电压受其渗透率的影响也会越来越大，当其逐渐靠近系统母线时，线路中电压受其渗透率的影响也将会越来越小。考虑到渗透率对电压分布的影响，应作出合理的规划，从而保证线路能安全稳定高效的运行[2]。

(4)分布式电源的功率因数

发电方式的不同决定了DG的功率因数不同，其功率因数超前或者滞后对配电网的电压分布会造成不同的影响。将DG的容量和接入点固定，改变其功率因数，对电压分布的影响通过仿真进行分析。当其功率因数从超前到滞后时，分布式电源将由无功负荷变成了无功电源，馈线中无功功率不断下降，电压的损耗也在下降，电压不断升高。将超前和滞后的分布式电源进行比较，会发现功率因数超前的DG对电压分布所产生的影响较小，而功率因数滞后的DG产生的影响较大[3]。

2　配电网电压优化控制方法

(1)改进的模拟退火优化算法

由于遗传算法拥有的局部搜索能力比较弱，却具有较好的搜索总体能力；而模拟退火算法搜索总体水平相对较弱，大大限制了其运算水平，因此可以把这两种方法进行结合，取各自优点进行相互弥补，从而研究出了更为高效的算法——模拟退火优化算法。在初始种群的生成方面，改进了适应度的计算，通过选择、交叉、变异等操作，并对多目标函数的优化问题采用了自适应权重和方法。改良的模拟退火遗传算法可以收敛于全局最优解，而且其收敛速度以及收敛稳定性也不断得到提升。利用变压器分接头和 SVC 综合调节电压，并且采用改进的模拟退火优化算法，将有效减少系统中所产生的网络损耗，使线路中的电压分布得到改善，对提高电能的质量起到较好的作用，并且提升了运行中的经济性[4]。

(2)MPC电压优化控制

分析配电网中DG对有功、无功电压所进行的调节，研究出了一种采用模型来预测未来一定时间内的变化来对电压进行优化控制。运用计算得出各个节点的电压灵敏度，然后构建每个节点电压的预测模型，提前获知每个节点电压的波动情况，并且根据MPC的滚动优化和反馈修正的能力，能够在极大程度上限制DG的随机波动性对配电网电压所产生的影响，从而可以对电压实行更好、更经济的控制，为以后DG接入电网中对其电压进行控制提供参考[5]。

(3)DEIWO算法无功优化

入侵杂草算法是一种简单而高效率的智能优化算法。与其他算法相比，它拥有不错的随机性和自适应性，并且其结构比较简单、收敛速度很快，所以该算法在多个领域中得到推广，而且得到了比较好的反响。但该算法也容易导致局部的最优和收敛的精确度较低等一系列缺点，所以运用了差分进化算法加以改进。以IEEE33节点的系统对其进行仿真，通过分析得知，运用DEIWO算法进行优化，使节点的电压水平获得了有效提升，但与此同时并没有发生节点电压越限的情况，系统电压的水平也基本上接近系统的额定电压。