大规模混合式新能源接入电网电压优化协调控制系统设计与实现

时建锋, 黄炜

(云南电网有限责任公司曲靖供电局，云南 曲靖 655000)

0 引 言

为缓解能源短缺和气候变化的影响，我国逐渐加大可再生能源领域的开发和投资力度[1]。云南曲靖某些地区自然环境优越，在不断涌现大规模混合式可再生新能源同时接入一个变电站的情况。例如云南某220 kV变电站作为终端变运行，共有5座新能源电厂接入，其中包括2家风电、3家光伏，总装机容量678.5 MW。如此大规模的新能源同时汇集接入同一个站点，风力和光伏发电出力固有的不稳定性[2-3]，对电网造成的冲击不可避免，对接入地区的电能质量和经济调度的影响不容忽视，其中无功电压问题是风电和光伏并网运行最受关注的问题之一[4-6]。如在2015年新能源出力变化较大期间，造成严重的电压越限问题。针对大规模混合式接入的情况，本文设计一套大规模混合式新能源电压协调优化系统，用于调节接入站的无功电压，满足并网点控制的要求。

该系统需要对光伏、风电混合场群进行实时闭环控制，并且光伏、风电场还在不断建设当中，变电站还会接入新增的光伏、风电场，并要实现无功电压的控制。系统必须具备实时性、可靠性和开放性。实时性体现在系统的无功电压控制满足国家标准的时效性要求[7]。为提高可靠性，该系统支持冗余/备用能力。开放性体现在系统接入的风电、光伏电场能不断增加，而且能运行于多种商用的计算机设备上。多Agent[8]( Multi Agent System，MAS，多智能体)技术是开发具有上述特性系统的良好选择。

基于多Agent技术，本文提出了Agent基本结构和支撑此结构的系统架构，把多Agent组成一个有机的整体，每个Agent都可以独立升级，增减Agent也不相互影响，使得系统具备良好的冗余、备用及可伸缩性。

1 系统架构介绍

Agent是一个具有自治能力的实体，能在特定环境下连续、自发地实现功能。Agent具有自主性、社会性、反应能力和自发行为等基本特性[14]。MAS是将大而复杂的系统分割成许多小的Agent，它们互相通信和协调，使得系统易于管理和可控。这是一种开放的系统，Agent加入和离开都是自由的。系统中的Agent共同协作，协调它们的能力和目标,从而完成整个系统的功能。

1.1 Agent结构

Agent是系统的基本实体单元，在本系统中，Agent也称之为服务(或应用)，为一组(1个或多个)进程。每个Agent包括以下五要素：(1)包含几个数据库；(2)包含一些显示画面；(3)包含一个以上的程序；(4)包含一些消息；(5)包含一些存储件。

例如电压优化控制Agent，它包含3个数据库：AVCMDL、NETLOG和AVCPRO，这些数据库是根据AVC控制需要的数据，设计分放在这3个数据库中。AVCMDL是AVC模型数据库，NETLOG是平台网络日志数据库，AVCPRO是AVC处理数据库:包含一些画面，用来显示输入数据和计算结果，包含2个进程，avc_ctrl，avc_calc，avc_calc是计算进程，主要功能是计算当前值与目标值的差值，并计算控制对象的调节量，avc_ctrl是多目标控制程序，把各个对象的调节量下发；包含一些存贮件，用来存贮某一时间断面电压控制Agent的主要数据；还包含发布一些消息，用来提示用户程序启、停、计算结果、程序出错及原因等。这就是一个完整结构组成的Agent。

1.2 系统层次结构

作为一个大型的实时控制系统软件，采用纵向分层，横向多Agent的架构，把多Agent组成一个有机的整体。这种架构能提高软件系统的伸缩性和可维护性。如图1所示，纵向分平台层和应用层。平台层提供的功能包括权限管理、日志服务、系统管理、多机数据同步、采样服务、对时服务、进程管理、双机切换、资源监视以及模型配置。平台层每个Agent提供独立功能(服务)，可以单独升级，遵循统一的Agent结构。应用层是各个功能Agent。

图1 系统层次结构图

1.3 支撑Agent结构的软件架构

Agent结构要素中最重要的是实时数据库[15]，是基于MAS架构的电压优化控制系统的关键。实时库把平台和应用需要共享的数据定义成几个主要数据库，也叫母数据库(每个数据库可以赋予一个名称)，并将他们划分成面向域的分区，相当于Agent的公共(Public)数据部分，而每个Agent特有的数据需求，即私有(Private)部分也定义成数据库。每个数据库包含若干表。一个Agent的数据空间从母数据库中取出其需要的分区与自己的特殊需要而定义为自己的数据库。实时库支撑数据库的分库、分区管理，并提供定义每个Agent数据库的工具。这样就可以给不同Agent定义其数据库了。

1.4 MAS架构的优势

AVC系统由多个具备自治能力、自发实现功能的Agent有机组成。Agent合理的粒度设计，使得系统具有良好的可维护性，每个Agent可以独立地升级和定制。MAS架构对Agent结构的支撑，使得该系统具有良好的可扩展性。把Agent看作是一个对象，MAS架构支撑面向自定义对象(Agent)，每个Agent有自己清晰的数据边界(自己的数据库)，各个Agent在运行时决不会因此污染其他Agent的数据。只需要使用系统提供的工具，就可以扩展一个新的Agent了，对原有的Agent(功能)没有影响。

同时，建议将滑坡区发现的裂隙(缝)等用粘土进行回填封闭，施工期应设站加强边坡变形监测，特别是汛期应加密观测。

2 平台几个关键Agent的实现

2.1 网络总线Agent

通信是实现各个Agent协同工作的关键，也只有Agent协同工作，才能使系统完成预想的功能。网络Agent是构建在ACE通用中间件上的，体系结构如图2所示。网络Agent是面向分布式应用的网络中间件，实现分布式系统中可靠的、高效的和实时的跨平台数据传输。网络Agent底层是网络链路管理，实现了双网的链路管理。之上是共享内存，是网络Agent各个功能的数据交换区。网络Agent提供安全管理、节点管理、应用管理、路由管理、流量控制、消息队列管理和可靠队列管理。对应用程序而言，网络Agent提供相应的应用程序接口。

图2 网络Agent体系结构

在分布式系统中，网络Agent分布在网络的各个节点上，它定时向整个网络(双网)发送心跳报文(用于新节点的加入，包含节点的现场信息、IP信息)和平安报文(用于共享内存中节点信息的维护，包含节点的现场信息、IP信息、所有网络应用注册名和注册事件的动态变化。正常是定时发送，如果有变化信息，则送相应的变化信息)。在正常工作时，网络Agent接收其他节点的平安报文，并将所有网络应用注册名和注册事件等信息存入共享内存中。如果在一定的时间内，网络Agent收不到某节点的某网的平安报文，则确认某节点的某网状态故障，此时断开该网的连接，并清除共享内存中该节点相应的状态信息，同时进行系统报警。只有当A、B网状态都故障时，才从共享内存中清除该节点的所有相关信息。

2.2 实时数据同步Agent

各节点的同步Agent，如图3所示。它一方面接收来自其他节点的实时库改变量，将改变量通过存储管理器写入本地库；另一方面将发生在本地的数据库变化传播到其他结点。

图3 实时数据同步原理图

2.3 双机切换Agent

为保证系统的可靠运行，系统设计为双网、双服务器全冗余架构。双机切换Agent可以保证双服务器在切换过程中，不会造成信息漏报或重复报。为此在备用服务器上建立一个报文缓冲区，根据系统吞吐量估算，缓存一定量的报文，这些缓存的报文循环替换，一直保存最新的，在备机升为值班时，首先处理本机未升成值班机前缓冲区里的报文信息，保证在双机切换时间内不丢失报文。

3 电压优化控制Agent的实现

3.1 电压优化控制Agent工作原理

电压优化控制Agent遵循Agent的基本结构，如1.2所述。主要实现功能是：通过前置通信Agent采集各个对象的实时数据，经SCADA Agent处理后，送到了电压优化控制Agent数据库中。计算PCC并网点的电压实测值相对于电压目标值的差值，根据系统阻抗计算、转换，确定无功调节量(Δq)，然后针对各个控制对象的无功实时值，包括各风电场、光伏电场以及站内无功补偿设备，选择采用等比例/等裕度/优先级分配等策略进行无功分配，并下发调节指令。

3.2 无功调节流程

详细调节策略分为表1列出的情况。

AVC Agent调节流程是比较电压或者无功控制目标，计算Δq。当有Δq需要调节时，根据当前的无功实际值q、无功调节方向(Δq与0值比较，大于0为注入无功，小于0为减少无功)，以及目标无功q0的情况，采取相应的调节策略，如图4所示。图4中的字母符号含义同表1。

表1 调节策略情况分类

电压优化控制Agent调节流程如图4所示，图4中的字母符号含义同表1。

图4 电压优化控制调节流程

图5是以子流程1展开说明，即表1中的第1种情况：无功调节量Δq< 0，当前无功实际值，q≥0，调节后目标值q0≤0。

其他的子流程以此类推。

图5 子流程1

图5中：用q表示当前无功实际值;Δq表示无功调节量;q0表示无功目标值;q1表示光伏电场和风场的实发无功之和;q2表示SVG的实发无功之和;qrc表示每组容抗器的无功值；up表示光伏电场、风场和SVG的可上调无功量之和;down表示光伏电场、风场和SVG的可下调无功量之和。

图5中，过程(1)：当需要下调无功时，优先切除已投入的电容器，避免系统内部吸收和发出无功同时存在的无功内部循环损耗。切除电容器的数量可以和Δq比较得到。过程(2)：容抗器的无功发出(吸收)调节量是阶梯形的，而光伏电场、风电场及SVG的无功调节量是无级的。所以优先级考虑时，把这种情况分开，用两种优先级来考虑。为描述简单，流程图中“SVG等下调”的含义是“SVG光伏电场风电场下调”。过程(3)：无功调节量、容抗器调节量与光伏电场、风电场、SVG的总调节能力，与需要的无功调节量比较。过程(4)：当投入了所有容抗器、SVG、光伏电场、风电场保留了安全裕度的无功之后，都满发了，还不能达到调节的要求，会提示需要进行变压器档位的调节。过程(5)：如果Δq大于down，表示调节量大于SVG、光伏电场及风电场的可调节量之和。虽然容抗器的优先级低，但必须要容抗器参与调节才能满足要求。

过程(6)与过程(3)相同。过程(7)与过程(4)相同。

4 应用实例

上述系统在云南某变电站顺利投运，该站是风电、光伏混合接入，如图6所示。PCC并网点接入了2个风电场、3个光伏电场以及若干容抗器和SVG。

在系统部署如图7所示。

图6 风电、光伏混合接入电网示意图

图7 系统部署示意图

AVC系统主机和远动装置都配置了双节点。远动通信装置采集变电站内、各个电厂及调度实时数据后，转发给AVC系统。AVC系统通过远动下发控制指令。

经过半年时间的运行，系统运行平稳，能有效控制接入站点的无功和电压。试验时，系统主备切换正常。

5 结束语

大规模光伏、风电同时接入变电站，风力和光伏发电出力固有的不稳定性，对电网造成一定的冲击是不可避免的。需要配置适当的电压优化协调控制系统，用于调节接入变电站的无功电压。该系统必须具备实时性、可靠性和开放性。

本文提出了一种基于多Agent技术的大规模混合式新能源电压优化协调控制系统实现方式，该系统具有方便的维护性、灵活的扩展性，经现场运行验证，有效地满足了电压协调优化控制的要求。