考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法与流程

1.本发明属于综合能源控制策略技术领域，涉及考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法。


背景技术：

2.随着新能源发电技术的快速发展，新能源并网规模逐渐扩大以推动用能清洁化。但随机性、间歇性的新能源并网使得传统电力系统的拓扑结构发生了改变，系统内的功率分配也随之受到影响。在这一背景下，如电压偏移、频率稳定性等运行问题变得尤为显著。
3.为此，国内外学者从新能源并网点及容量优化配置、有功和无功优化、稳定性分析等角度对新能源并网的影响展开分析，以实现电力系统经济安全运行。在考虑新能源接入电网的条件下，有效降低了系统的网损并且改善了系统稳定性。但大部分技术只是在纯交流系统的基础上单从无功角度出发对分布式电源接入电网进行优化，忽略了储能系统平缓分布式电源出力波动以及提高电网稳定性的作用，未充分考虑有功无功耦合协调优化对电网经济安全运行的影响，在风光储协调优化运行中，只计及功率平衡约束忽略系统潮流分布，可能导致系统运行出现越限及稳定性下降的情况。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，解决了现有技术中存在的系统运行出现越限及稳定性下降的问题。
5.本发明所采用的技术方案是，考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，包括以下步骤：
6.步骤1、建立风光出力模型，风光出力模型包括光伏发电模型和风力发电模型；
7.步骤2、基于风光出力模型，建立以系统运行有功网损和电压偏差最小的多目标综合优化调度模型；
8.步骤3、采用鲸鱼群算法对多目标综合优化调度模型进行求解，得到帕累托最优解的分布。
9.本发明的特点还在于：
10.步骤2包括以下步骤：
11.步骤2.1、以交直流混联系统总有功功率损耗最小为目标函数，建立上层有功协调优化数学模型；
12.步骤2.2、以电压偏差和有功功率网损为目标函数，建立下层无功多目标数学优化数学模型。
13.步骤2.1包括以下步骤：
14.步骤2.1.1、以交直流混联系统总有功功率损耗最小为目标函数：
15.[0016][0017]
式中，p
acloss,t
、p
dcloss,t
分别为t时刻交流系统、直流系统有功功率损耗，i
dk
为第k条直流线路的直流电流，r
dk
为第k条线路的直流电阻，ui为系统中节点i的电压值，uj为系统中节点j的电压值，g
ij
为节点i与j之间的电导，θ
ij
为节点i与j之间的电压相位差，nc为交流系统节点集合，nd为直流系统节点集合，t为调节周期；
[0018]
步骤2.1.2、建立约束条件，包括：
[0019]
电网潮流方程约束条件：
[0020][0021]
式中，p
gi
为交流系统中节点i的有功电源，p
li
为交流系统中节点i的有功负荷，q
gi
为交流系统中节点i的无功电源，q
li
为交流系统中节点i的无功负荷，q
ci
为系统中节点i处无功补偿装置提供的无功功率，p
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的有功功率，q
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的无功功率，p
wti,t
，q
wti,t
为t时刻节点i风力发电注入系统的有功功率和无功功率，p
pvi,t
，q
pvi,t
为t时刻节点i光伏发电注入系统的有功功率和无功功率，p
essi,t
为t时刻节点i储能装置注入系统的有功功率，η
ci,t
为t时刻节点i电容补偿器投入的组数，q
c0
为单组电容补偿器投切的无功功率，q
svci,t
为t时刻节点i静止无功补偿装置投入的无功功率；
[0022]
电网运行安全约束条件：
[0023][0024][0025]
式中，h
m min
、h
m max
为支路m潮流的上、下限值，节点i、j为支路m的两个端点；
[0026]
储能系统的运行约束条件：
[0027][0028]
式中，soc
ess,i
(t)为t第i个储能装置的荷电状态，p
ch,i
(t)、p
dis,i
(t)
t
为在t时刻储能装置的充电量或放电量，η
ch
、η
dis
为储能装置的充、放电效率，δt、t为时间调节步长、调节周期，p
chi,max
、p
disi,max
为储能系统的充、放电功率的上限，d
ch
、d
dis
为二者属于0-1变量，满足下式关系：
[0029][0030]
soc
essi,min
≤soc
essi
(t)≤soc
essi,max
；
[0031]
式中，soc
essi,max
、soc
essi,min
为第i个储能装置荷电量的上、下限值。
[0032]
步骤2.3包括以下步骤：
[0033]
步骤2.3.1、建立系统有功网损和电压偏差均最小的多目标函数：
[0034][0035]
式中，p
acloss,t
、p
dcloss,t
为t时刻交流系统、直流系统有功功率损耗，u
p.u.
为系统中节点i的电压参考值，δu
imax
为系统中节点i处允许的最大电压偏差值；
[0036]
步骤2.3.2、约束条件包括：
[0037]
潮流方程约束条件：
[0038][0039]
式中，p
gi
为交流系统中节点i的有功电源，p
li
为交流系统中节点i的有功负荷，q
gi
为交流系统中节点i的无功电源，q
li
为交流系统中节点i的无功负荷，q
ci
为系统中节点i处无功补偿装置提供的无功功率，p
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的有功功率，q
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的无功功率，p
wti,t
，q
wti,t
为t时刻节点i风力发电注入系统的有功功率和无功功率，p
pvi,t
，q
pvi,t
为t时刻节点i光伏发电注入系统的有功功率和无功功率，p
essi,t
为t时刻节点i储能装置注入系统的有功功率，η
ci,t
为t时刻节点i电容补偿器投入的组数，q
c0
为单组电容补偿器投切的无功功率，q
svci,t
为t时刻节点i静止无功补偿装置投入的无功功率；
[0040]
电网安全运行约束包括交流系统运行约束和直流系统运行约束：
[0041]
交流系统运行约束条件：
[0042][0043]
式中，u
i,max
、u
i,min
为第i台发电机机端电压的上、下限；q
ci
为第i台无功补偿装置投切容量的上、下限；t
k,max
、t
k,min
为第i台调压变压器变比的上、下限；
[0044]
直流系统运行约束条件：
[0045][0046]
式中，i
di,max
、i
di,min
为第i个换流站直流电流的上、下限；u
di,max
、u
di,min
为第i个换流站电压的上、下限；δ
di,max
、δ
di,min
为第i个换流站控制角的上、下限。
[0047]
步骤1中光伏发电模型中光照辐射强度的概率密度函数为：
[0048][0049]
式中，γ为伽马函数，i、i
max
分别为某一时段内实际光照强度和最大光照强度，σ、θ均为bate分布函数的参数；
[0050]
光伏出力和光照强度的关系表示为：
[0051][0052]
式中：p
pv
为光伏的输出功率，p
pv，r
为单个pv的额定功率.
[0053]
步骤1中风力发电模型中概率密度函数表示为：
[0054][0055]
式中，v为某一时间段内的平均风速，k、c均为威布尔分布函数的参数，其中k为形状参数，c为尺度参数；
[0056]
风电输出功率与风速的关系如下：
[0057][0058]
式中，p
wt
为风机的输出功率，pn为风机额定输出功率，vn为风机的额定风速，v
in
、v
off
分别为风机的切入风速和切出风速。
[0059]
步骤2之前，利用kantorovich距离场景缩减技术对光电、风电出力组成的场景进行缩减。
[0060]
本发明的有益效果是：本发明考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，运用kantorovich距离的场景缩减技术得到典型日的风电和光伏出力，此基础上，建立以系统运行有功网损和电压偏差最小的多目标综合优化调度模型，采用鲸鱼群算法对该模型进行求解，根据优化结果制定无功补偿装置的投切功率以及储能系统充放电策略，能提升系统电压稳定性与平缓新能源出力波动；能有效减少功率在线路上的损耗，实现电网的安全、节能运行。
附图说明
[0061]
图1是本发明考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法的交直流混联系统结构图；
[0062]
图2是本发明本发明考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法缩减后场景对比图；
[0063]
图3是本发明本发明考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法的优化前后系统网损对比图；
[0064]
图4是本发明本发明考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法的系统每时刻的最低电压幅值对比图。
具体实施方式
[0065]
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
[0066]
实施例1
[0067]
考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，包括以下步骤：
[0068]
步骤1、建立风光出力模型，风光出力模型包括光伏发电模型和风力发电模型；
[0069]
步骤2、基于风光出力模型，建立以系统运行有功网损和电压偏差最小的多目标综合优化调度模型；
[0070]
步骤3、采用鲸鱼群算法对多目标综合优化调度模型进行求解，得到帕累托最优解的分布。
[0071]
实施例2
[0072]
考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，包括以下步骤：
[0073]
步骤1、建立风光出力模型，风光出力模型包括光伏发电模型和风力发电模型，利用kantorovich距离场景缩减技术对光电、风电出力组成的场景进行缩减；
[0074]
其中，风力发电模型中概率密度函数可以表示为：
[0075][0076]
式中，v为某一时间段内的平均风速，k、c均为威布尔分布函数的参数，其中k为形状参数，c为尺度参数；
[0077]
风电输出功率与风速的关系如下：
[0078][0079]
式中，p
wt
为风机的输出功率，pn为风机额定输出功率，vn为风机的额定风速，v
in
、v
off
分别为风机的切入风速和切出风速。
[0080]
光伏发电模型中光照辐射强度的概率密度函数为：
[0081][0082]
式中，γ为伽马函数，i、i
max
分别为某一时段内实际光照强度和最大光照强度，σ、θ均为bate分布函数的参数；
[0083]
光伏出力和光照强度的关系表示为：
[0084][0085]
式中：p
pv
为光伏的输出功率，p
pv，r
为单个pv的额定功率。
[0086]
采用kantorovich距离的场景缩减模型将n个场景缩减为更具代表性的n个场景，kantorovich距离计算公式如下：
[0087][0088]
式中：sv，s'v分别为场景集合ci，ci'中的场景，p
sv
，ps'v分别为sv，s'v在场景集合ci，ci'中的概率，d(sv，s'v)为场景sv，s'v之间的欧式距离；η(sv，s'v)为场景sv，s'v之间的概率乘积。
[0089]
步骤2、基于步骤1缩减后的场景，建立以系统运行有功网损和电压偏差最小的多目标综合优化调度模型；
[0090]
步骤2.1、以交直流混联系统总有功功率损耗最小为目标函数，建立上层有功协调优化数学模型；
[0091]
步骤2.1.1、以交直流混联系统总有功功率损耗最小为目标函数：
[0092][0093][0094]
式中，p
acloss,t
、p
dcloss,t
分别为t时刻交流系统、直流系统有功功率损耗，i
dk
为第k条直流线路的直流电流，r
dk
为第k条线路的直流电阻，ui为系统中节点i的电压值，uj为系统中节点j的电压值，g
ij
为节点i与j之间的电导，θ
ij
为节点i与j之间的电压相位差，nc为交流系统节点集合，nd为直流系统节点集合，t为调节周期；
[0095]
步骤2.1.2、建立约束条件，包括：
[0096]
电网潮流方程约束条件：
[0097][0098]
式中，p
gi
为交流系统中节点i的有功电源，p
li
为交流系统中节点i的有功负荷，q
gi
为交流系统中节点i的无功电源，q
li
为交流系统中节点i的无功负荷，q
ci
为系统中节点i处无功补偿装置提供的无功功率，p
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的有功功率，q
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的无功功率，p
wti,t
，q
wti,t
为t时刻节点i风力发电注入系统的有功功率和无功功率，p
pvi,t
，q
pvi,t
为t时刻节点i光伏发电注入系统的有功功率和无功功率，p
essi,t
为t时刻节点i储能装置注入系统的有功功率，η
ci,t
为t时刻节点i电容补偿器投入的组数，q
c0
为单组电容补偿器投切的无功功率，q
svci,t
为t时刻节点i静止无功补偿装置投入的无功功率；其中η
ci,t
，q
svci,t
为下层模型中的待控制量，在第一次求解时取值为0，随后根据下层模型寻优结果迭代更新。
[0099]
电网运行安全约束包括系统在安全运行条件下的各电气量上、下限值约束，如常规机组、风力发电以及光伏发电机组的有功和无功出力约束如下式：
[0100][0101][0102]
式中：h
m min
、h
m max
为支路m潮流的上、下限值，节点i、j为支路m的两个端点；
[0103]
储能系统的运行约束条件：
[0104][0105]
式中，soc
ess,i
(t)为t第i个储能装置的荷电状态，p
ch,i
(t)、p
dis,i
(t)
t
为在t时刻储能装置的充电量或放电量，η
ch
、η
dis
为储能装置的充、放电效率，δt、t为时间调节步长、调节周期，p
chi,max
、p
disi,max
为储能系统的充、放电功率的上限，d
ch
、d
dis
为二者属于0-1变量，当d
ch
为1时，表示储能装置处于充电状态，当d
dis
为1时，表示储能装置处于放电状态，由于储能系统自身的特性，在同一时刻不能同时充放电，所以满足下式关系：
[0106][0107]
此外，储能系统还需满足荷电状态约束：
[0108]
soc
essi,min
≤soc
essi
(t)≤soc
essi,max
；
[0109]
式中，soc
essi,max
、soc
essi,min
为第i个储能装置荷电量的上、下限值。
[0110]
步骤2.2、以电压偏差和有功功率网损为目标函数，建立下层无功多目标数学优化
数学模型；
[0111]
步骤2.3.1、建立系统有功网损和电压偏差均最小的多目标函数：
[0112][0113]
式中，p
acloss,t
、p
dcloss,t
为t时刻交流系统、直流系统有功功率损耗，u
p.u.
为系统中节点i的电压参考值，一般设为1.0p.u.，δu
imax
为系统中节点i处允许的最大电压偏差值；
[0114]
步骤2.3.2、约束条件包括潮流方程约束、系统运行安全约束以及无功补偿设备的运行约束；潮流方程约束条件：
[0115][0116]
式中，p
gi
为交流系统中节点i的有功电源，p
li
为交流系统中节点i的有功负荷，q
gi
为交流系统中节点i的无功电源，q
li
为交流系统中节点i的无功负荷，q
ci
为系统中节点i处无功补偿装置提供的无功功率，p
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的有功功率，q
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的无功功率，p
wti,t
，q
wti,t
为t时刻节点i风力发电注入系统的有功功率和无功功率，p
pvi,t
，q
pvi,t
为t时刻节点i光伏发电注入系统的有功功率和无功功率，p
essi,t
为t时刻节点i储能装置注入系统的有功功率，η
ci,t
为t时刻节点i电容补偿器投入的组数，q
c0
为单组电容补偿器投切的无功功率，q
svci,t
为t时刻节点i静止无功补偿装置投入的无功功率；
[0117]
其中交流系统运行约束包括节点电压允许范围约束、有载调压变压器可调节范围、电容补偿器投切组数、静止无功补偿装置投切容量。
[0118]
电网安全运行约束包括交流系统运行约束和直流系统运行约束：
[0119]
交流系统运行约束条件：
[0120][0121]
式中，u
i,max
、u
i,min
为第i台发电机机端电压的上、下限；q
ci
为第i台无功补偿装置投切容量的上、下限；t
k,max
、t
k,min
为第i台调压变压器变比的上、下限；
[0122]
直流系统运行约束包括换流站控制电流、控制电压和控制角的约束：
[0123]
直流系统运行约束条件：
[0124][0125]
式中，i
di,max
、i
di,min
为第i个换流站直流电流的上、下限；u
di,max
、u
di,min
为第i个换流站电压的上、下限；δ
di,max
、δ
di,min
为第i个换流站控制角的上、下限。
[0126]
步骤3、采用鲸鱼群算法对多目标综合优化调度模型进行求解，得到帕累托最优解的分布。
[0127]
具体的，将上层有功协调优化数学模型的p
essi,t
输入下层无功多目标数学优化数学模型，对下层无功多目标数学优化数学模型进行求解寻优，得到第i个换流站直流电流i
di
、第i个换流站电压u
di,
第i个换流站控制角δ
di,
、第i台发电机机端电压ui、t时刻节点i电容补偿器投入的组数、η
ci,t
t时刻节点i静止无功补偿装置投入的无功功率q
svci,t
。
[0128]
通过以上方式，本发明考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，运用kantorovich距离的场景缩减技术得到典型日的风电和光伏出力，此基础上，建立以系统运行有功网损和电压偏差最小的多目标综合优化调度模型，采用鲸鱼群算法对该模型进行求解，根据优化结果制定无功补偿装置的投切功率以及储能系统充放电策略，能提升系统电压稳定性与平缓新能源出力波动；能有效减少功率在线路上的损耗，实现电网的安全、节能运行。
[0129]
实施例3
[0130]
本发明仿真算例采用改进ieee39节点交直流混联系统进行实例分析，系统拓扑结构如图1所示，该系统的基准功率为100mva。在原始系统中，节点7、26、20、29分别接入装机容量均为60mw的风电wt1、wt2与光伏pv1及pv2；分别在节点17与节点24接入容量为500mw
·
h的储能系统ess1和ess2，充电、放电效率均为0.95，自放电率为0.001，单次最大充放电功率pee为60mw，其中正值为充电，负值为放电，储系统荷电状态soc变化范围0.1-0.9p.u.；在2-30、11-12、22-35、29-38四条线路中分别配置有载调压变压器，共设8个档位，调节步长为0.025p.u.；在节点8、27分别接入无功电容补偿器，最大投切组数为5组，单组容量为20mvar；在节点4、12、21分别接入容量为100mvar静止无功补偿装置。
[0131]
从图3可看出相比原始潮流，优化后的系统每时刻有功网损均有了明显的下降，在未加入无功补偿之前系统一天24小时平均网损功率为73.51mw，平均电压偏差为9.51p.u.，通过引入储能系统以及无功补偿装置后系统平均网损功率为60.57mw，降损率达17.61％。在无功方面通过调节无功源出力改变潮流分布，提升了电压水平，从图4可看出优化前有些节点的电压最低点以超出系统安全范围，通过优化后各时间段电压最低水平均高于优化之前的电压水平。

技术特征：
1.考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立风光出力模型，所述风光出力模型包括光伏发电模型和风力发电模型；步骤2、基于风光出力模型，建立以系统运行有功网损和电压偏差最小的多目标综合优化调度模型；步骤3、采用鲸鱼群算法对所述多目标综合优化调度模型进行求解，得到帕累托最优解的分布。2.根据权利要求1所述的考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：步骤2.1、以交直流混联系统总有功功率损耗最小为目标函数，建立上层有功协调优化数学模型；步骤2.2、以电压偏差和有功功率网损为目标函数，建立下层无功多目标数学优化数学模型。3.根据权利要求2所述的考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，其特征在于，步骤2.1包括以下步骤：步骤2.1.1、以交直流混联系统总有功功率损耗最小为目标函数：步骤2.1.1、以交直流混联系统总有功功率损耗最小为目标函数：式中，p
acloss,t
、p
dcloss,t
分别为t时刻交流系统、直流系统有功功率损耗，i
dk
为第k条直流线路的直流电流，r
dk
为第k条线路的直流电阻，u
i
为系统中节点i的电压值，u
j
为系统中节点j的电压值，g
ij
为节点i与j之间的电导，θ
ij
为节点i与j之间的电压相位差；n
c
为交流系统节点集合，n
d
为直流系统节点集合，t为调节周期；步骤2.1.2、建立约束条件，包括：电网潮流方程约束条件：式中，p
gi
为交流系统中节点i的有功电源，p
li
为交流系统中节点i的有功负荷，q
gi
为交流系统中节点i的无功电源，q
li
为交流系统中节点i的无功负荷，q
ci
为系统中节点i处无功补偿装置提供的无功功率，p
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的有功功率，q
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的无功功率，p
wti,t
，q
wti,t
为t时刻节点i风力发电注入系统的有功功率和无功功率，p
pvi,t
，q
pvi,t
为t时刻节点i光伏发电注入系统的有功功率和无功功率，p
essi,t
为t时刻节点i储能装置注入系统的有功功率，η
ci,t
为t时刻节点i电容补偿器投入的组数，q
c0
为单组电容补偿器投切的无功功率，q
svci,t
为t时刻节点i静止无功补偿装置投入的
无功功率；电网运行安全约束条件：电网运行安全约束条件：式中：h
mmin
、h
mmax
为支路m潮流的上、下限值，节点i、j为支路m的两个端点；储能系统的运行约束条件：式中，soc
ess,i
(t)为t第i个储能装置的荷电状态，p
ch,i
(t)、p
dis,i
(t)
t
为在t时刻储能装置的充电量或放电量，η
ch
、η
dis
为储能装置的充、放电效率，δt、t为时间调节步长、调节周期，p
chi,max
、p
disi,max
为储能系统的充、放电功率的上限，d
ch
、d
dis
为二者属于0-1变量，满足下式关系：soc
essi,min
≤soc
essi
(t)≤soc
essi,max
；式中，soc
essi,max
、soc
essi,min
为第i个储能装置荷电量的上、下限值。4.根据权利要求2所述的考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，其特征在于，步骤2.3包括以下步骤：步骤2.3.1、建立系统有功网损和电压偏差均最小的多目标函数：式中，p
acloss,t
、p
dcloss,t
为t时刻交流系统、直流系统有功功率损耗，u
p.u.
为系统中节点i的电压参考值，δu
imax
为系统中节点i处允许的最大电压偏差值；步骤2.3.2、约束条件包括：潮流方程约束条件：式中，p
gi
为交流系统中节点i的有功电源，p
li
为交流系统中节点i的有功负荷，q
gi
为交
流系统中节点i的无功电源，q
li
为交流系统中节点i的无功负荷，q
ci
为系统中节点i处无功补偿装置提供的无功功率，p
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的有功功率，q
ti(dc)
为交流系统节点i向换流站注入的无功功率，p
wti,t
，q
wti,t
为t时刻节点i风力发电注入系统的有功功率和无功功率，p
pvi,t
，q
pvi,t
为t时刻节点i光伏发电注入系统的有功功率和无功功率，p
essi,t
为t时刻节点i储能装置注入系统的有功功率，η
ci,t
为t时刻节点i电容补偿器投入的组数，q
c0
为单组电容补偿器投切的无功功率，q
svci,t
为t时刻节点i静止无功补偿装置投入的无功功率；电网安全运行约束包括交流系统运行约束和直流系统运行约束：交流系统运行约束条件：式中，u
i,max
、u
i,min
为第i台发电机机端电压的上、下限，q
ci
为第i台无功补偿装置投切容量，t
k,max
、t
k,min
为第i台调压变压器变比的上、下限；直流系统运行约束条件：式中，i
di,max
、i
di,min
为第i个换流站直流电流的上、下限；u
di,max
、u
di,min
为第i个换流站电压的上、下限；δ
di,max
、δ
di,min
为第i个换流站控制角的上、下限。5.根据权利要求1所述的考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，其特征在于，步骤1中所述光伏发电模型中光照辐射强度的概率密度函数为：式中，γ为伽马函数，i、i
max
分别为某一时段内实际光照强度和最大光照强度，σ、θ均为bate分布函数的参数；光伏出力和光照强度的关系表示为：式中：p
pv
为光伏的输出功率，p
pv，r
为单个pv的额定功率。6.根据权利要求1所述的考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，其特征在于，步骤1中所述风力发电模型中概率密度函数表示为：
式中，v为某一时间段内的平均风速，k、c均为威布尔分布函数的参数，其中k为形状参数，c为尺度参数；风电输出功率与风速的关系如下：式中，p
wt
为风机的输出功率，p
n
为风机额定输出功率，v
n
为风机的额定风速，v
in
、v
off
分别为风机的切入风速和切出风速。7.根据权利要求1所述的考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，其特征在于，步骤2之前，利用kantorovich距离场景缩减技术对光电、风电出力组成的场景进行缩减。

技术总结
本发明公开了考虑新能源出力不确定的有功无功协调优化控制方法，运用Kantorovich距离的场景缩减技术得到典型日的风电和光伏出力，此基础上，建立以系统运行有功网损和电压偏差最小的多目标综合优化调度模型，采用鲸鱼群算法对该模型进行求解，根据优化结果制定无功补偿装置的投切功率以及储能系统充放电策略，能提升系统电压稳定性与平缓新能源出力波动；能有效减少功率在线路上的损耗，实现电网的安全、节能运行。节能运行。节能运行。


技术研发人员：马喜平 梁琛 董晓阳 李亚昕 李威武 杨军亭 徐瑞
受保护的技术使用者：国网甘肃省电力公司
技术研发日：2023.05.31
技术公布日：2023/8/21