MATPOWER软件下单一分布式电源的选址定容

辛康康，钟建伟*，戴小剑，田家俊，龙玉雪，黄谋甫

(1.湖北民族大学 信息工程学院，湖北 恩施 445000；2.国网湖北省电力有限公司恩施供电公司，湖北 恩施 445000)

现代配电网(distributed network,DN)负荷供给需要不断填补，导致DN运行在负荷限度的边缘[1-3].由此人们开始考量分布式电源(distributed generation,DG)的开辟层面，但当其接到DN时会引发像电压畸变等很多不利变化[4-7]，因此采用DN重构来研究这一问题.该优化工具有助于改变网络配置，并利用网络中的最优潮流来改进其功能.

DN重构[8]是改变DN中某些分支的开关状态，优化某些DN参数，从而提高系统性能.本文DN重构中网损的计算关联到潮流软件MATPOWER[9]，该软件操作简便、计算结果精确直观，非常适用于本文模型.

1 DG潮流模型[10-13]

1.1 PQ型

此类型DG的P、Q不变，可看作负的负荷，体现在公式中即为将正号改变为负号，即：

(1)

式中：Pi、Qi为DG等效处理后的功率；PDG、QDG为DG实际接入的功率.

1.2 PV型

此类型DG的P、V不变，即：

(2)

式中：Pi、Vi为DG等效处理后的有功功率及电压；PDG、VDG为DG实际接入的有功功率及电压.但由于计算只能用PQ型，解决要领为：

(3)

式中：t为更新数，ΔQ为无功变化量，Qt为DG等效处理后的无功功率.

1.3 PI型

此类型DG的P、I不变，即：

(4)

式中：Pi、Ii为DG等效处理后的有功功率及电流；PDG、IDG为DG实际接入的有功功率及电压.但由于计算只能用PQ型，解决要领为:采用电压迭代式.

(5)

1.4 P维系一致而Q因U而不同型

此类型DG即：

Im≤Immax.

(6)

式中：t为更新数，Ut-1为第t-1次更新电压的最大绝对值.

2 MATPOWER阐释

MATPOWER是以MATLAB为底层基础的，聚焦于最佳潮流[14].根据功率损耗与潮流计算的关系，利用MATPOWER包来计算潮流.文献[15]通过MATPOWER计算某地区实际电网潮流，得出MATPOWER操作简便、计算精确、简明直观.MATPOWER的过程包括三个步骤.

步骤1：载入数值，将电力系统数据如母线数据、支路数据、发电机燃油成本函数等进行读取，再到下一个步骤.

步骤2：MATPOWER的依据是牛拉法.

步骤3：显示结论.

在步骤1中，输进数据，它在一组矩阵包中确定为“MATPOWER case”结构，这种结构通常在示例中定义.MATPOWER适用于低压配电网理论线损的计算.

3 模型构造

3.1 目标函数

网络耗损最低，即：

(7)

式中，Pm、Qm是在DG连入之后记值的支路功率，Nm为支路个数，Rm为支路阻值，Um为节点电压.

3.2 约束条件

1) 潮流约束：

(8)

式中，Pm、Qm为节点m处原始功率，PDGm、QDGm为DG给节点m处提供的功率，PLm、QLm为节点m处负载消耗的功率，Um、Un为节点m、n的电压，Gmn、Bmn、δmn为节点m、n的电导值、电纳值及相角差.

2) 电压约束：

Ummin≤Um≤Ummax.

(9)

式中，Um为m处电压值，Ummin、Ummax为m处电压能承载的最小、最大值.

3) 电流约束：

Im≤Immax.

(10)

式中，Im为节点m处电流值，Immax为节点m处能承受电流的最大值.

图1 算法流程图Fig.1 Algorithm flow chart

图2 节点连接图Fig.2 Node connection diagram

3.3 模拟植物生长算法[16-18]流程

第1步：设置DG未连前的全部节点为根X0，并将其设置为最优解Ymin和基点Y0.

第2步：导入原始支路和节点数据，利用MATPOWER软件计算潮流，得到未接入DG前的网络损耗及节点电压分布情况，求出X0的目标函数值Z0，并将其设置为最优解Zmin.

第3步：迭代数设置为iter=50，步长s=5，q=s依次递减1.

第4步：从Y0开始，在满足约束的情况下查找新生长点Ynew，去除不满足的点，保存满足的点到Y中.

第5步：求取Y中生长点的Z并与Z0比照，将低于Z0的生长点设置为新的Ymin和Zmin，将等于Z0的生长点纳入生长点聚合中，去除Y中相邻次数生长过后Z值相同的生长点.

第6步：求Y中各点的浓度值cm，由系统相关函数生成1以内的任意数beta，由此确定Y中哪个生长点先生长.

第7步：如果目标函数值Zmin反复出现，就终止更迭显示结论，如果没有的话，则再进入第4步.

如图1为该算法更迭流程图.

4 算例仿真

如图2所示，采用的是IEEE33模型，1为电源点，其他节点均为PQ节点，包含32条分段开关和32支路，虚线部分为联络开关，其序号为34～38.

本文拟在该模型中某点处接入一台DG，使得线路的网损降到最小.采用MATPOWER软件进行该网络的潮流计算，得到初始网损为211.270 3 kW，再采用基于模拟植物生长算法的配电网重构模型对该系统进行仿真，结果如图3所示.

由图可知，该模型在迭代2～3次后就完成了配电网重构，重构后网损降低到了75.278 6 kW，降低了64%，接入DG的位置为6节点处，其容量为2.526 7 kW，表明DG接入DN的合适地方和大小会降低整个网络的损失大小.图4为加和不加DG各点对照图.

由图4可知，经过DN重构后该系统的所有节点的电压都得到了一定的提升，表明含DG的DN重构能有效地改善网络电压质量，抬高网络最低电压值;同时6处的电压也有一定的提升，说明DG的接入会对其连接点的电压起到抬高功能.

图3 运作数与丢损数图 图4 加/不加分布式电源各点对照图Fig.3 Operation number and lost number graph Fig.4 Voltage profile with & without DG

5 结语

中MATPOWER被用作相关计算，使用简单快速且结果精准直观，并构建了采用PGSA的DN重构构型做仿真.最后得出：DG接入DN的合适地方和大小会降低整个网络的网损大小，改善网络电压的质量，同时DG的接入会对其连接点的电压起到提升作用.