CN102204055B - 调压优化 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种用于确定用于配电网络中的调压变压器的可控抽头的最佳设置的设备。该设备包括：接收网络模型并对不平衡潮流求解以使用初始控制变量u来确定状态变量x的装置；在初始控制变量u或用于u的试探解下计算网络的整体目标值的装置；基于电流和电压的一阶近似来构造二次方程序的序列以产生试探解并在全非线性不平衡潮流模型上对该试探解进行测试以在接受该试探解之前确定目标函数中的实际改善的装置；以及对非整数二次方程序解进行离散化并执行系统化调整以在非线性不平衡潮流模拟中识别产生性能改善的试探解的装置；根据相应等式计算雅克比矩阵J₁-J₉的装置。该设备提供一种适用于大规模、网状、多源、多相不平衡配电系统的优化解决方案。

Description

调压优化

本申请要求2008年11月5日提交的临时申请序号61/111,585的优先权，其内容被整体地结合到本文中。

背景技术

在配电系统中，当电流流过系统中的导体时发生损耗。可以根据I²R来计算通过导体的此能量损耗，其中I是通过导体的电流，该导体的电阻是R。净需求或电流流动还取决于馈电线(feeder)上的电压分布。无功补偿能够减少不必要的电流流动并因此减少损耗。电压调节由于负载的电压相关特性影响馈电线的有效负载以及能量损耗。

在配电系统中采用电压和无功(Var)优化(VVO)系统来对配电系统上的电压和电流的分配进行优化。VVO系统致力于通过采用在线系统模型和需求预测通过控制调压器(电压)和无功功率源(无功)来使能量递送的效率最大化(使MW损耗最小化或MW需求最小化)。

参考图1，示出了配电网络。如可以看到的，变电站通过变电站变压器、馈电线和支线向多个负载提供功率。分布在配电网络中的各种点处的是可以被固定或被投切(switching)的电容器组C，和可以被本地或远程地控制以改变抽头设置的调压器。经由传感器和通信基础设施来监视网络的连接和诸如变压器、负载、电容器、调压器的各种设备的状态。被监视数据可以包括各种点或导体处或通过各种点或导体的电压、电流和/或功率。此信息被传送到配电管理系统(DMS)或变电站自动化系统(SAS)。在接收到已更新状态信息时，更新DMS内的系统模型(潮流(load flow)模型)。基于SCADA数据、客户帐单数据和/或从先进计量基础设施(AMI)收集的数据来执行负载预测。VVO然后基于负载预测、系统模型和可用控制信息来确定用于调压器和有载抽头变换器(OLTC)变压器的最佳抽头设置以及诸如投切的并联电容器或电抗器的无功源。然后向其中执行控制动作的配电网中的各种元件传送回控制命令，将系统带入更高效的操作状态。

VVO是分析来自现场的输入数据并生成将被传送到现场中的控制器的控制信号的决策过程。调压优化(VRO)是VVO系统的子系统。VRO可以独立地或与无功优化(VARO)相结合地工作以提供整体VVO解决方案。

配电系统上的需求降低的概念追溯到几十年前，并且行业和研究团体中的许多人已经尝试开发有效的解决方法和过程。节能降压(ECVR)的一般实践尝试通过如服务协议允许的那样多地降低馈电线上的电压来减少对配电系统的需求。这种方法不是非常有效的，因为基本的假设是最终用户负载随着电压的降低而降低，其只是部分真实的。实际上，某些负载像恒定的阻抗，其负载在电压降低时降低。某些负载表现得像无论电压降低还是增加都保持恒定的恒定功率负载一样。当在主要具有恒定功率负载的馈电线上降低电压时，电压降低的影响是增加的净需求，因为为了保持恒定的功率，负载将吸取更多的电流，这增加在恒定功率之外的损耗。需要系统化的方法以便当在配电网络上的不同位置处确定是应增加还是降低电压和增加或降低多少时考虑电压对负载的影响。这是具有苛刻约束的困难的整数非线性优化问题。到目前为止提出的大多数解决方法适用于小的、非常简化的学术模型，而不适合于在真实配电网络中常见的大规模、网状、多源、多相不平衡配电系统。常规方法中的不足是由于(1)通过假设径向拓扑结构、平衡构造和操作，或忽视变压器连接(例如，星角接法)的影响，模型过于简化而不能表示真实系统，(2)计算效率如此低，以至于不能针对用于大型系统的在线或离线应用进行缩放，或者(3)方法一般是不够的，并且具有有限的优化能力。

因此在本领域中需要一种可适用于大规模、网状、多源、多相不平衡配电系统的优化解决方案。

发明内容

根据本发明的一方面，提供了一种用于确定配电网络中的用于调压变压器的可控抽头的最佳设置的方法。该方法包括：接收网络模型并对不平衡潮流求解以使用初始控制变量u来确定一组状态变量x；在初始控制变量u或用于u的试探解下计算网络的整体目标值；基于一阶近似来构造二次方程序(quadratic programs)(QP)的序列，以生成试探解，并在接受该试探解之前对该试探解执行全非线性不平衡潮流以确定目标函数中的实际改善；对非整数QP解进行离散化并执行系统化调整以在非线性不平衡潮流模拟中识别产生性能改善的试探解；初始生成最佳控制设置和相关目标值，迭代地更新最佳解和目标值；以及将最佳控制设置输出到配电控制系统。

附图说明

图1是采用DMS系统的配电系统的部分示意图。

图2是示出调压优化过程概观的流程图。

图3是示出VRO过程的初始化步骤的详图的流程图。

图4是示出VRO过程的解调整步骤的详图的流程图。

图5是示出VRO过程的解性能评估步骤的流程图。

具体实施方式

VRO的目的是找到用于调压变压器的可控抽头的最佳整数解以便使能量损耗或由配电线路从(一个或多个)变电站吸取的总需求最小化。在以下讨论中，将可投切旁路电容器/电抗器的设置假设为是固定的。

状态变量是极坐标或直角坐标中的系统的每个节点处的相特定电压。用x来指定状态变量向量。用于VRO的控制变量是调压变压器的联动(全部的三个相一致地操作)或非联动(单独地控制每个相)抽头变换器控制。用u来指定控制变量向量。

VRO的目的是使目标函数最小化，根据用户偏好和选择，其为能量损耗或配电线路的总需求。损耗和需求是系统状态变量的函数。用f(x，u)来指定目标函数。根据总需求还是总损耗被最小化，可能存在f(x，u)的表达式的多个变体。以下示例性实施例描述了使总需求最小化以举例说明求解过程。在这种情况下：

$f(x,u)=\mathrm{total}\_\mathrm{demand}=\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}\underset{j\∈B\left(k\right)}{\mathrm{\Σ}}(v_k^d{i}_{k,j}^d+v_k^q{i}_{k,j}^q),$

其中

K是源节点组并且B(k)是源自于源节点k的分支组。 是源节点k处的电压的实部和虚部。 是从源节点k到节点j的分支上的电流的实部和虚部。所涉及的每个量是状态变量和控制变量的函数。我们可以使用 来表示用于源自于源节点的源节点电压和电流的向量。

对于存在的每个相而言，必须在每个节点处满足功率潮流(powerflow)平衡约束。节点功率平衡等式是非线性等式约束。以向量形式用g(x，u)＝0来表示功率潮流等式。在每个负载连接或相关的其它点处约束电压幅值。对于星形连接负载而言，使用相对中性线(phase to neutral)电压幅值。对于三角形连接负载而言，使用相对相电压幅值。每个电压幅值必须在用户指定的上限和下限(例如+/-5％)或标称值内操作。以向量形式用v^lb≤v(x，u)≤v^ub来指定电压约束。

还存在用于流过电缆、架空线路和变压器的电流的约束。流过导体的电流必须在用户指定最大值内。以向量形式用i(x，u)≤i^ub来指定电流约束。对于每个独立的控制而言，还存在对控制变量的约束。用u^lb≤u≤u^ub来指定这些约束。在不影响求解过程的设计的情况下可以将附加约束结合到问题中。

现在参考图2，示出了根据本发明的方法的概观。如可以看到的，在第一步骤102中，对过程进行初始化。图3示出初始化过程的更详细说明，其中，在104处对优化迭代计数器进行初始化。此计数器稍后在迭代过程中递增以出于算法终止的目的跟踪执行和使用的迭代的数目。在106处，对控制进行初始化。将控制变量初始化城某些起始值，其可以是默认值、系统模型中的当前设置或来自同一个系统的先前的解。在108处，评估初始控制设置下的控制性能。针对给定的控制变量值来计算目标函数。参考图5，示出了在任何指定控制设置下如何评估性能的更详细说明。在140处，对多相不平衡潮流求解以在控制变量u被设置在给定值的情况下确定状态变量x。可以用诸如在某些配电管理系统(DMS)中找到的任何不平衡潮流求解器来对不平衡潮流求解。在142处，针对正在分析中的电路计算总MW需求。在144处，计算任何电压和电流越界(violation)。最后，在146处，计算整体目标值作为总需求与由足够大的可配置惩罚因子加权的个别越界的绝对值的和。再次参考图3，在110处，将用于VARO的最佳解和目标初始化成初始控制和相应的性能评估。

再次参考图1，在初始化之后，在112处计算矩阵J₁，J₂，J₃。在电流u和x下根据以下定义来计算雅可比矩阵J₁。

其为相对于系统状态变量的功率潮流等式的雅可比矩阵。可以用不平衡潮流求解器来提供此矩阵(如果提供了此类接口的话)。

在电流u和x下根据以下定义来计算雅可比矩阵J₂。

其为相对于控制变量的功率潮流等式的雅可比矩阵。可以用不平衡潮流求解器来提供此矩阵(如果提供了此类接口的话)。

在电流u和x下根据以下定义来计算雅可比矩阵J₃。

其为功率潮流等式的约束下的相对于控制变量的状态变量的雅克比矩阵。

在114处，计算J₄，J₅。在电流u和x下根据以下定义针对电压幅值约束来计算雅可比矩阵。

$J_4=\frac{\∂v}{\∂u}+\frac{\∂v}{\∂x}\·J_3$

在电流u和x下根据以下定义针对电流幅值约束来计算雅可比矩阵J₅。

$J_5=\frac{\∂i}{\∂u}+\frac{\∂i}{\∂x}\·J_3$

在116处，根据以下等式来计算J₆，J₇，J₈，J₉：

$J_6=\frac{{\∂v}_K^d}{\∂u}+\frac{{\∂v}_K^d}{\∂x}\·J_3$

$J_7=\frac{{\∂v}_K^q}{\∂u}+\frac{{\∂v}_K^q}{\∂x}\·J_3$

$J_8=\frac{{\∂i}_K^d}{\∂u}+\frac{{\∂i}_K^d}{\∂x}\·J_3$

$J_9=\frac{\∂i_K^q}{\∂u}+\frac{{\∂i}_K^q}{\∂x}\·J_3$

给定以上计算的这些雅克比矩阵，可以用围绕(around)电流控制设置u(0)的一阶展开来近似原始问题中的任何非线性量。例如：

i(x，u)＝i(x(u(0))，u(0))+J₅(u-u(0))≤i^ub，其中u(0)是电流工作点。

当用诸如损耗加负载的不同形式来表示目标函数时，这里所计算的雅克比矩阵略有不同，但是概念和过程仍是相同的。

在118处，使用目标函数和约束中的电流和电压量的一阶近似来构造二次方程序(QP)或线性程序(LP)模型。当通过使用雅克比矩阵J₄至J₉用原始优化问题中的非线性量的一阶展开来替换该非线性量时，产生二次方编程(QP)问题。根据边界条件，如果源电压幅值没有随着控制变量u而改变，即当源是理想源(也称为无穷大总线)(其电压不对控制设置的变化进行响应)时，QP可以退化成LP(线性程序)，在这种情况下，在当前变量方面，目标函数将是线性的。步长被引入QP中以限制单次迭代中允许的最大控制变化，即u-u(0)，以防止过冲。在QP中使用与在解性能评估中相同的惩罚加权来减少电压或电流越界。

在120处，用通用QP求解器来对QP或LP问题求解以获得提出的控制变化。在122处，调整提出的解更新。参考图4，示出解调整的更详细视图。在124处，将用于QP或LP的解转换成最近整数。然而，应认识到，在不改变整体求解过程和架构的情况下，可以使用诸如通过舍位的离散化的简单变体。因此，通过对用于当前迭代的初始值应用更新来计算试探控制设置向量。在126处评估试探解的性能。如上所述并再次参考图5来评估性能。在128处检查该改善，其被定义为试探解和到目前为止由VAO找到的最佳解下的性能之间的差。如果性能改善了，即，目标函数值在试探解下比在到目前为止找到的最佳解下低，则退出。如果性能未改善，则在130处，通过缩减因数β减小步长，0＜β＜1。如果新的步长小于1，则退出。否则，在132处，沿着由QP解提出的相同的可行方向使用新的步长来计算新的控制修正向量，并重复解调整。

再次参考图2，如果解得到改善，则在134处，用在此迭代中找到的解来更新最佳解和相应的目标值。如果解未改善，则跳过步骤134。在136处，检查收敛。收敛标准可以是绝对改善、目标值的改善的百分比、被减小至小于1的步长或已经达到的迭代极限的组合。如果收敛，则过程终止，否则在138处将迭代计数器递增并重复该过程。

求解过程的输出将是最佳控制向量，其每个元素是用于相应抽头变换器的最佳设置。可以用定时器周期性地(例如每小时)或由操作员动作在需要时调用控制中心中的VRO。

根据本发明的过程具有改善的普遍性，使得其能够处理多相、多源、不平衡、网状系统以及不同的变压器连接(星/角、星/星、角/角等)、联动或非联动控制。最重要地，其自动地解释(account for)负载的电压相关特性(借助于J₃的信息)并能够根据负载的位置、幅值和类型来自动地确定升高还是降低电压。此外，该过程能够高效地对大规模系统进行优化。该过程由于基于理论上的优化的方法而呈递高质量解。在每个试探解(虽然是通过近似模型获得的)在迭代优化过程期间被接受之前，在全非线性潮流模型上对其进行性能测试。该过程是灵活的，足以通过电缆、架空线路和变压器来处理类似于相对中性线、相对相电压约束、电流约束的工程约束。甚至可以在包括分布式发电的系统中实现该过程。

如本领域的普通技术人员能够认识到的，本发明可以采取在具有在介质中嵌入的计算机可用程序代码的计算机可用或计算机可读介质上的计算机程序产品的形式。计算机可用或计算机可读介质可以是任何介质，其可以包含、存储、传送、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备使用或与之相结合地使用，并且举例来说但在没有限制的情况下可以是电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、设备或传播介质，或者甚至是在其上打印程序的纸张或其它适当介质。计算机可读介质的更具体示例(非穷举列表)将包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、闪速驱动器、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦可编程只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、光学存储器件、诸如支持因特网或内部网的那些传输介质或磁存储器件。

可以以诸如Java、Smalltalk、C++等面向对象的编程语言来编写用于执行本发明的操作的计算机程序代码，或者还可以以诸如“C”编程语言的常规程序编程语言来编写。程序代码可以完全在DMS系统中执行，或者是作为独立软件包在单独计算机中执行。

应理解的是本发明的(一个或多个)优选实施例的描述意图仅仅是说明性的而不是穷举性的。在不脱离由所附权利要求书限定的本发明的精神或其范围的情况下，那些普通技术人员将能够确定对公开主题的(一个或多个)实施例进行某些添加、删除和/或修改。

Claims (5)

1.一种用于确定用于配电网络中的调压变压器的可控抽头的最佳设置的设备，包括：

接收网络模型并对不平衡潮流求解以使用初始控制变量u来确定一组状态变量x的装置；

在初始控制变量u或用于u的试探解下计算网络的整体目标值的装置；

基于电流和电压的一阶近似来构造二次方程序的序列以产生试探解并在全非线性不平衡潮流模型上对该试探解进行测试以在接受该试探解之前确定目标函数中的实际改善的装置；以及

对非整数二次方程序解进行离散化并执行系统化调整以在非线性不平衡潮流模拟中识别产生性能改善的试探解的装置；

根据以下等式来计算雅克比矩阵J₁-J₉的装置，

$J_1=\frac{\∂g}{\∂x};J_2=\frac{\∂g}{\∂u};J_3=-{\left(\frac{\∂g}{\∂x}\right)}^{-1}\frac{\∂g}{\∂u};J_4=\frac{\∂v}{\∂u}+\frac{\∂v}{\∂x}\·J_3;J_5=\frac{\∂i}{\∂u}+\frac{\∂i}{\∂x}\·J_3;$

$J_6=\frac{{\∂v}_K^d}{\∂u}+\frac{{\∂v}_K^d}{\∂x}\·J_3;J_7=\frac{{\∂v}_K^q}{\∂u}+\frac{{\∂v}_K^q}{\∂x}\·J_3;J_8=\frac{{\∂i}_K^d}{\∂u}+\frac{{\∂i}_K^d}{\∂x}\·J_3;J_9=\frac{{\∂i}_K^q}{\∂u}+\frac{{\∂i}_K^q}{\∂x}\·J_3;$

其中g是功率潮流等式；

v是电压；i是电流；

分别是源节点k处的电压的实部和虚部；

分别是从源节点k到节点j的分支上的电流的实部和虚部；

使用所述J₁-J₉来构建所述二次方程序的装置。

2.根据权利要求1所述的设备，还包括初始生成最佳控制设置和相关目标值，并迭代地更新最佳解和目标直至不能再发现为止的装置。

3.根据权利要求1所述的设备，还包括检查收敛的装置，其中，如果确定收敛，则输出最佳控制设置，并且如果未收敛，则所述装置返回到所述计算雅克比矩阵J₁-J₉的步骤并构造新的二次方程序且通过对二次方程序求解来提出对控制变量的退曳修正。

4.一种用于确定用于配电网络中的调压变压器的可控抽头的最佳设置的方法，包括：

接收网络模型并对不平衡潮流求解以使用初始控制变量u来确定一组状态变量x；

在初始控制变量u或用于u的试探解下计算网络的整体目标值；

基于电流和电压量的一阶近似来构造二次方程序的序列以产生试探解，并在全非线性不平衡潮流模型上对该试探解进行测试以在接受该试探解之前确定目标函数中的实际改善；

对非整数二次方程序解进行离散化并执行系统化调整以在非线性不平衡潮流模拟中识别产生性能改善的试探解；

初始生成最佳控制设置和相关目标值，并迭代地更新最佳解和目标值；

根据以下等式来计算雅克比矩阵J₁-J₉，

$J_1=\frac{\∂g}{\∂x};J_2=\frac{\∂g}{\∂u};J_3=-{\left(\frac{\∂g}{\∂x}\right)}^{-1}\frac{\∂g}{\∂u};J_4=\frac{\∂v}{\∂u}+\frac{\∂v}{\∂x}\·J_3;J_5=\frac{\∂i}{\∂u}+\frac{\∂i}{\∂x}\·J_3;$

$J_6=\frac{{\∂v}_K^d}{\∂u}+\frac{{\∂v}_K^d}{\∂x}\·J_3;J_7=\frac{{\∂v}_K^q}{\∂u}+\frac{{\∂v}_K^q}{\∂x}\·J_3;J_8=\frac{{\∂i}_K^d}{\∂u}+\frac{{\∂i}_K^d}{\∂x}\·J_3;J_9=\frac{{\∂i}_K^q}{\∂u}+\frac{{\∂i}_K^q}{\∂x}\·J_3;$

其中g是功率潮流等式；

v是电压；i是电流；

分别是源节点k处的电压的实部和虚部；

分别是从源节点k到节点j的分支上的电流的实部和虚部；

使用所述J₁-J₉来构建所述二次方程序；

将所述最佳控制设置输出到配电控制系统。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括检查收敛，其中，如果确定收敛，则输出最佳控制设置，并且如果未收敛，则所述方法返回到所述计算雅克比矩阵J₁-J₉的步骤，并构造新的二次方程序且通过对二次方程序求解来提出对控制变量的退曳修正。