CN119109070A - 基于水光互补电力系统的智能自动电压控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，涉及电力系统自动电压控制(AVC)领域，包括采集电网运行数据，根据电压偏差计算所需无功功率需求量Q_req；基于所需无功功率需求量Q_req，进行水光互补协同调节；根据所述水光互补协同调节的调节结果，采用PID控制算法调整自适应参数，优化控制策略。本发明通过采集和分析电网运行数据，实现电网状态的实时监测和准确预测；通过水光互补协同调节充分利用水电和光伏发电的互补特性，提高系统应对负荷和可再生能源出力波动的能力；采用自适应PID控制算法优化控制策略，增强系统的自适应能力和鲁棒性，确保在不同工况下都能实现最优控制，增强系统应对复杂工况的能力。

Description

基于水光互补电力系统的智能自动电压控制方法

技术领域

本发明涉及电力系统自动电压控制(AVC)领域，特别是基于水光互补电力系统的智能自动电压控制方法。

背景技术

电力系统的稳定运行和电压控制是保障电网安全和电能质量的关键因素。传统电力系统中，电压控制通常依赖于单一发电源，例如火力发电或水电站。水电站因其稳定性和快速响应能力而被广泛应用，能够有效地调节电网电压。

然而，随着可再生能源如光伏发电的迅猛发展，电力系统面临新的挑战。光伏发电的输出受到天气条件(如日照强度)的影响，因此其输出功率会发生显著波动。这种不稳定性增加了电力系统在电压控制方面的调节难度和复杂性，要求电力系统能够更加灵活和智能地管理电能流动和分配。

因此，未来电力系统需要结合多种发电资源，特别是整合利用水电站和光伏发电的优势，以提升系统的稳定性和响应能力。这种整合能够有效平衡可再生能源的波动性，确保电网在各种运行条件下仍然能够稳定运行并保持电能质量。

发明内容

鉴于现有的电力系统在电压控制方面存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明所要解决的问题在于如何在水电站和光伏电站的联合运行中，智能地调节电压，以应对光伏发电输出波动带来的电网电压不稳定问题，从而提高电力系统的稳定性和可靠性。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了基于水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，其包括，采集电网运行数据，根据电压偏差计算所需无功功率需求量Q_req；基于所需无功功率需求量Q_req，进行水光互补协同调节；根据所述水光互补协同调节的调节结果，采用PID控制算法调整自适应参数，优化控制策略。

作为本发明所述水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的一种优选方案，其中：所述电网运行数据包括实际电压V_real、预设电压V_set、水电站状态以及光伏电站状态；所述电压偏差包括静态偏差和动态偏差；所述水光互补协同调节包括水电站调节和光伏电站调节；所述所需无功功率需求量Q_req的包括以下步骤：根据所述电网运行数据，使用滑动时间窗口方法计算所述电压偏差；利用支持向量机算法对所述电网运行数据进行分析，建立预测模型；基于所述预测模型的预测结果和电压偏差，计算所需无功功率需求量Q_req，更新自适应电压调节系数K_v(t)；所述所需无功功率需求量Q_req的公式如下：

其中，Q_req为所需无功功率需求量，K_v(t)为自适应电压调节系数，V_set为预设电压，V_real为实时电压，K₀为基础调节系数，α为电压偏差权重系数，β为电压变化率权重系数，dV/dt为电压变化率。

所述电压偏差e(t)的具体公式如下：

其中，ΔV_s为静态偏差，V_set为预设电压，ΔV_d为动态偏差，V_t为瞬时电压值，V_ss为稳态时的实际电压值。

作为本发明所述水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的一种优选方案，其中：所述水光互补协同调节包括以下步骤：获取光伏电站实时无功功率输出Q_pv，并利用光伏出力预测模型，预估短期内的光伏无功功率输出变化；基于所需无功功率需求量Q_req和实时无功功率输出Q_pv，计算水电站理论所需无功功率需求量Q_{hydro_theoretical}；根据限制条件，计算水电站实际无功功率输出，执行水电站调节；所述水电站实际无功功率输出的具体公式如下：

其中，Q_hydro为水电站实际无功功率输出，Q_req为所需无功功率需求量，Q_{hydro_theoretical}为理论所需无功功率需求量，Q_pv为光伏电站实时无功功率输出，Q_min为水电站无功功率调节下限，Q_max为水电站无功功率调节上限。

所述限制条件包括水电站无功功率调节下限Q_min和水电站无功功率调节上限Q_max；基于所述水电站调节的调节结果，通过调整光伏逆变器的运行模式进行光伏电站调节；基于光伏电站调节的调节结果，计算动态权重系数，并将所需无功功率需求量分配至水电站和光伏电站，同时采用模型预测控制MPC方法进行预测调节效果；基于所述预测调节效果，生成水电站和光伏电站的无功功率分配策略。

作为本发明所述水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的一种优选方案，其中：所述水电站调节为向水电站的励磁系统发送无功功率调节指令，并监测水电站的实际无功输出响应；所述光伏电站调节包括，若水电站实际无功功率输出达到水电站无功功率调节上限Q_hydro＝Q_max且调节之后的水电站无功功率输出仍然无法满足当前的无功功率需求量，则计算剩余无功功率需求量，调整光伏逆变器运行模式，并增加水电站的无功功率输出；若水电站实际无功功率输出达到水电站无功功率调节下限Q_hydro＝Q_min且调节之后的水电站无功功率输出仍然超出当前的无功功率需求量，则计算过剩无功功率需求量，调整光伏逆变器运行模式，减少水电站的无功功率输出；

所述剩余无功功率需求量的具体公式如下：

Q_remain＝Q_req-Q_max-Q_pv；

其中，Q_remain为剩余无功功率需求量。

所述过剩无功功率需求量的具体公式如下：

Q_excess＝Q_min-(Q_req-Q_pv)；

其中，Q_remain为过剩无功功率需求量。

作为本发明所述水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的一种优选方案，其中：所述调整自适应参数包括以下步骤：收集水光互补协同调节后的系统状态，基于PID控制算法计算控制信号u(t)，并通过积分绝对误差计算控制性能指标；基于控制信号u(t)，使用自适应算法调整PID参数，具体公式如下：

其中，ΔK_p、ΔK_i和ΔK_d均为PID参数的调整量，η₁、η₂和η₃均为学习率，决定参数调整的速度。

将PID控制算法的输出转换为相应的无功功率调节指令，发送至水电站和光伏电站的AVC系统；基于控制性能指标评估控制效果，并根据系统响应持续调整PID参数，优化水电站和光伏电站的无功功率分配策略。

作为本发明所述水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的一种优选方案，其中：所述PID参数包括比例、积分和微分系数；所述控制信号u(t)的具体公式如下：

其中，u(t)为控制信号，用于调整水电站实际无功功率输出和光伏电站实际无功功率输出，K_p为比例系数，用于决定控制器对当前偏差的响应强度，e(t)为电压偏差，K_i为积分系数，用于消除静态误差，K_d为微分系数，用于预测和抑制快速变化，V_set为预设电压，V_real为实时电压。

所述控制性能指标的具体公式如下：

IAE＝∫|e(t)|dt；

其中，IAE为积分绝对误差。

作为本发明所述水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的一种优选方案，其中：所述控制效果包括以下步骤：当积分绝对误差IAE小于预设阈值T₁时，则维持当前PID参数设置；当积分绝对误差IAE大于等于预设阈值T₁时，且小于预设阈值T₂，则进行微调；所述微调包括，若电压偏差e(t)大于等于零，则增加比例系数K_p和积分系数K_i；若电压偏差e(t)小于零，则减小比例系数K_p和积分系数K_i；当积分绝对误差IAE大于等于预设阈值T₂时，则进行如下调整；若电压偏差e(t)大于等于零，则增加比例系数K_p和积分系数K_i，同时减小微分系数K_d；若电压偏差e(t)小于零，则减小比例系数K_p和积分系数K_i，同时增加微分系数K_d。

第二方面，本发明实施例提供了基于水光互补电力系统的智能自动电压控制系统，其包括：计算模块，用于采集电网运行数据，根据电压偏差计算所需无功功率需求量Q_req；调节模块，基于所需无功功率需求量Q_req，进行水光互补协同调节；控制模块，根据所述水光互补协同调节的调节结果，采用PID控制算法调整自适应参数，优化控制策略。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的步骤。

本发明有益效果为：本发明通过采集和分析电网运行数据，实现电网状态的实时监测和准确预测；通过水光互补协同调节充分利用水电和光伏发电的互补特性，提高系统应对负荷和可再生能源出力波动的能力；采用自适应PID控制算法优化控制策略，增强系统的自适应能力和鲁棒性，确保在不同工况下都能实现最优控制，提高电网的稳定性、可靠性和可再生能源的利用效率，还增强系统应对复杂工况的能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为实施例1水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的流程图。

图2为实施例2水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的计算机设备图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

实施例1

参照图1～图2，为本发明第一个实施例，该实施例提供了基于水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，包括，

S1：采集电网运行数据，根据电压偏差计算所需无功功率需求量Q_req。

具体的，电网运行数据包括实际电压V_real、预设电压V_set、水电站状态以及光伏电站状态；所需无功功率需求量Q_req的包括以下步骤：根据所述电网运行数据，使用滑动时间窗口方法计算所述电压偏差；利用支持向量机算法对所述电网运行数据进行分析，建立预测模型。

需要说明的是，预测模型的构建过程包括以下步骤：根据采集电网运行数据，对电网运行数据进行清洗、标准化和特征工程，提取关键特征；利用支持向量机SVM算法，构建预测模型；将处理后的电网运行数据集分为训练集和测试集，使用训练集对预测模型进行训练，通过交叉验证方法调整超参数；使用测试集评估预测模型性能，根据评估结果，进行预测模型优化和再训练；将优化后的预测模型部署到实际系统中，并设置定期更新机制，确保模型能够适应电网运行状况的变化。

进一步的，基于所述预测模型的预测结果和电压偏差，计算所需无功功率需求量Q_req，更新自适应电压调节系数K_v(t)；所需无功功率需求量Q_req的公式如下：

其中，Q_req为所需无功功率需求量，K_v(t)为自适应电压调节系数，V_set为预设电压，V_real为实时电压，K₀为基础调节系数，α为电压偏差权重系数，β为电压变化率权重系数，dV/dt为电压变化率；

更进一步的，电压偏差包括静态偏差和动态偏差；电压偏差e(t)的具体公式如下：

其中，ΔV_s为静态偏差，V_set为预设电压，ΔV_d为动态偏差，V_t为瞬时电压值，V_ss为稳态时的实际电压值。

S2：基于所需无功功率需求量Q_req，进行水光互补协同调节。

具体的，水光互补协同调节包括水电站调节和光伏电站调节；水光互补协同调节包括以下步骤：获取光伏电站实时无功功率输出Q_pv，并利用光伏出力预测模型，预估短期内的光伏无功功率输出变化；基于所需无功功率需求量Q_req和实时无功功率输出Q_pv，计算水电站理论所需无功功率需求量Q_{hydro_theoretical}；根据限制条件，计算水电站实际无功功率输出，执行水电站调节。

进一步的，限制条件包括水电站无功功率调节下限Q_min和水电站无功功率调节上限Q_max；水电站实际无功功率输出的具体公式如下：

其中，Q_hydro为水电站实际无功功率输出，Q_req为所需无功功率需求量，Q_{hydro_theoretical}为理论所需无功功率需求量，Q_pv为光伏电站实时无功功率输出，Q_min为水电站无功功率调节下限，Q_max为水电站无功功率调节上限。

更进一步的，基于所述水电站调节的调节结果，通过调整光伏逆变器的运行模式进行光伏电站调节；基于光伏电站调节的调节结果，计算动态权重系数，并将所需无功功率需求量分配至水电站和光伏电站，同时采用模型预测控制MPC方法进行预测调节效果；基于所述预测调节效果，生成水电站和光伏电站的无功功率分配策略。

具体的，水电站调节为向水电站的励磁系统发送无功功率调节指令，并监测水电站的实际无功输出响应；光伏电站调节包括，若水电站实际无功功率输出达到水电站无功功率调节上限Q_hydro＝Q_max且调节之后的水电站无功功率输出仍然无法满足当前的无功功率需求量，则计算剩余无功功率需求量，调整光伏逆变器运行模式，并增加水电站的无功功率输出；剩余无功功率需求量的具体公式如下：

Q_remain＝Q_req-Q_max-Q_pv；

其中，Q_remain为剩余无功功率需求量。

进一步的，若水电站实际无功功率输出达到水电站无功功率调节下限Q_hydro＝Q_min且调节之后的水电站无功功率输出仍然超出当前的无功功率需求量，则计算过剩无功功率需求量，调整光伏逆变器运行模式，减少水电站的无功功率输出。过剩无功功率需求量的具体公式如下：

Q_excess＝Q_min-(Q_req-Q_pv)；

其中，Q_remain为过剩无功功率需求量。

S3：根据所述水光互补协同调节的调节结果，采用PID控制算法调整自适应参数，优化控制策略。

具体的，调整自适应参数包括以下步骤：收集水光互补协同调节后的系统状态，基于PID控制算法计算控制信号u(t)，并通过积分绝对误差计算控制性能指标；控制信号u(t)的具体公式如下：

其中，u(t)为控制信号，用于调整水电站实际无功功率输出和光伏电站实际无功功率输出，K_p为比例系数，用于决定控制器对当前偏差的响应强度，e(t)为电压偏差，K_i为积分系数，用于消除静态误差，K_d为微分系数，用于预测和抑制快速变化，V_set为预设电压，V_real为实时电压。

进一步的，控制性能指标的具体公式如下：

IAE＝∫|e(t)|dt；

其中，IAE为积分绝对误差。

更进一步的，基于控制信号u(t)，使用自适应算法调整PID参数，具体公式如下：

其中，ΔK_p、ΔK_i和ΔK_d均为PID参数的调整量，η₁、η₂和η₃均为学习率，决定参数调整的速度。

需要说明的是，PID参数包括比例、积分和微分系数。

进一步的，将PID控制算法的输出转换为相应的无功功率调节指令，发送至水电站和光伏电站的AVC系统；基于控制性能指标评估控制效果，并根据系统响应持续调整PID参数，优化水电站和光伏电站的无功功率分配策略。

更进一步的，控制效果包括以下步骤：当积分绝对误差IAE小于预设阈值T₁时，则维持当前PID参数设置；当积分绝对误差IAE大于等于预设阈值T₁时，且小于预设阈值T₂，则进行微调；微调包括，若电压偏差e(t)大于等于零，则增加比例系数K_p和积分系数K_i；若电压偏差e(t)小于零，则减小比例系数K_p和积分系数K_i；当积分绝对误差IAE大于等于预设阈值T₂时，则进行如下调整；若电压偏差e(t)大于等于零，则增加比例系数K_p和积分系数K_i，同时减小微分系数K_d；若电压偏差e(t)小于零，则减小比例系数K_p和积分系数K_i，同时增加微分系数K_d。

需要说明的是，预设阈值是根据系统特性、运行要求和历史数据分析确定，并可通过实际运行经验进行优化调整，在本方法中，用于评估积分绝对误差。

进一步的，本实施例还提供基于水光互补电力系统的智能自动电压控制系统，包括：计算模块，用于采集电网运行数据，根据电压偏差计算所需无功功率需求量Q_req；调节模块，基于所需无功功率需求量Q_req，进行水光互补协同调节；控制模块，根据所述水光互补协同调节的调节结果，采用PID控制算法调整自适应参数，优化控制策略。

实施例2

参照图2，为本发明的一个实施例，其不同于前一个实施例的是：

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

综上，本发明通过采集和分析电网运行数据，实现电网状态的实时监测和准确预测；通过水光互补协同调节充分利用水电和光伏发电的互补特性，提高系统应对负荷和可再生能源出力波动的能力；采用自适应PID控制算法优化控制策略，增强系统的自适应能力和鲁棒性，确保在不同工况下都能实现最优控制，提高电网的稳定性、可靠性和可再生能源的利用效率，还增强系统应对复杂工况的能力。

实施例3

参照表1，为本发明第二个实施例，该实施例提供了基于水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。

具体的，如表1所示，在电压控制效果中，本发明方法将电压偏差控制在±0.5kV范围内，相比传统方法的±2.5kV，提高80％的控制精度。这主要得益于动态无功需求计算和水光互补协同调节策略，使系统能够更快速、精确地响应电压波动。系统损耗：本发明方法将功率损耗降低到11.9MW，比传统方法的15.8MW减少24.7％。这是因为智能边界调节处理考虑功率损耗作为优化目标之一，在保证电压稳定的同时，也优化系统的经济性。

表1本发明与现有技术对比表

进一步的，在设备利用率中，本发明方法下的设备平均负荷率为68％，低于传统方法的78％。这意味着设备运行更加平稳，有利于延长设备寿命。水光互补协同调节策略通过合理分配水电和光伏的出力，避免单一电源的过度使用。在调节频率中，本发明方法的日均调节次数为50次，比传统方法的120次减少58.3％，减少设备的机械磨损，提高系统的整体稳定性。动态无功需求计算和智能边界调节处理的应用，使系统能够提前预测和应对电压波动，减少了不必要的调节操作。

更进一步的，在系统稳定度中，本发明方法将系统稳定度提升到99％，相比传统方法的92％有显著提高。这体现了本发明在处理复杂电力系统时的优越性，特别是在应对水电和光伏发电波动性方面的能力。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.基于水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，其特征在于：包括，

采集电网运行数据，根据电压偏差计算所需无功功率需求量Q_req；

基于所需无功功率需求量Q_req，进行水光互补协同调节；

根据所述水光互补协同调节的调节结果，采用PID控制算法调整自适应参数，优化控制策略。

2.如权利要求1所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，其特征在于：所述电网运行数据包括实际电压V_real、预设电压V_set、水电站状态以及光伏电站状态；所述电压偏差包括静态偏差和动态偏差；所述水光互补协同调节包括水电站调节和光伏电站调节；所述所需无功功率需求量Q_req的包括以下步骤：

根据所述电网运行数据，使用滑动时间窗口方法计算所述电压偏差；

利用支持向量机算法对所述电网运行数据进行分析，建立预测模型；

基于所述预测模型的预测结果和电压偏差，计算所需无功功率需求量Q_req，更新自适应电压调节系数K_v(t)；

所述所需无功功率需求量Q_req的公式如下：

其中，Q_req为所需无功功率需求量，K_v(t)为自适应电压调节系数，V_set为预设电压，V_real为实时电压，K₀为基础调节系数，α为电压偏差权重系数，β为电压变化率权重系数，dV/dt为电压变化率；

所述电压偏差e(t)的具体公式如下：

其中，ΔV_s为静态偏差，V_set为预设电压，ΔV_d为动态偏差，V_t为瞬时电压值，V_ss为稳态时的实际电压值。

3.如权利要求2所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，其特征在于：所述水光互补协同调节包括以下步骤：

获取光伏电站实时无功功率输出Q_pv，并利用光伏出力预测模型，预估短期内的光伏无功功率输出变化；

基于所需无功功率需求量Q_req和实时无功功率输出Q_pv，计算水电站理论所需无功功率需求量Q_{hydro_theoretical}；

根据限制条件，计算水电站实际无功功率输出，执行水电站调节；

所述水电站实际无功功率输出的具体公式如下：

其中，Q_hydro为水电站实际无功功率输出，Q_req为所需无功功率需求量，Q_{hydro_theoretical}为理论所需无功功率需求量，Q_pv为光伏电站实时无功功率输出，Q_min为水电站无功功率调节下限，Q_max为水电站无功功率调节上限；

所述限制条件包括水电站无功功率调节下限Q_min和水电站无功功率调节上限Q_max；

基于所述水电站调节的调节结果，通过调整光伏逆变器的运行模式进行光伏电站调节；

基于光伏电站调节的调节结果，计算动态权重系数，并将所需无功功率需求量分配至水电站和光伏电站，同时采用模型预测控制MPC方法进行预测调节效果；

基于所述预测调节效果，生成水电站和光伏电站的无功功率分配策略。

4.如权利要求3所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，其特征在于：所述水电站调节为向水电站的励磁系统发送无功功率调节指令，并监测水电站的实际无功输出响应；所述光伏电站调节包括，

若水电站实际无功功率输出达到水电站无功功率调节上限Q_hydro＝Q_max且调节之后的水电站无功功率输出仍然无法满足当前的无功功率需求量，则计算剩余无功功率需求量，调整光伏逆变器运行模式，并增加水电站的无功功率输出；

若水电站实际无功功率输出达到水电站无功功率调节下限Q_hydro＝Q_min且调节之后的水电站无功功率输出仍然超出当前的无功功率需求量，则计算过剩无功功率需求量，调整光伏逆变器运行模式，减少水电站的无功功率输出；

所述剩余无功功率需求量的具体公式如下：

Q_remain＝Q_req-Q_max-Q_pv；

其中，Q_remain为剩余无功功率需求量；

所述过剩无功功率需求量的具体公式如下：

Q_excess＝Q_min-(Q_req-Q_pv)；

其中，Q_remain为过剩无功功率需求量。

5.如权利要求1所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，其特征在于：所述调整自适应参数包括以下步骤：

收集水光互补协同调节后的系统状态，基于PID控制算法计算控制信号u(t)，并通过积分绝对误差计算控制性能指标；

基于控制信号u(t)，使用自适应算法调整PID参数，具体公式如下：

其中，ΔK_p、ΔK_i和ΔK_d均为PID参数的调整量，η₁、η₂和η₃均为学习率，决定参数调整的速度；

将PID控制算法的输出转换为相应的无功功率调节指令，发送至水电站和光伏电站的AVC系统；

基于控制性能指标评估控制效果，并根据系统响应持续调整PID参数，优化水电站和光伏电站的无功功率分配策略。

6.如权利要求5所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，其特征在于：所述PID参数包括比例、积分和微分系数；所述控制信号u(t)的具体公式如下：

其中，u(t)为控制信号，用于调整水电站实际无功功率输出和光伏电站实际无功功率输出，K_p为比例系数，用于决定控制器对当前偏差的响应强度，e(t)为电压偏差，K_i为积分系数，用于消除静态误差，K_d为微分系数，用于预测和抑制快速变化，V_set为预设电压，V_real为实时电压；

所述控制性能指标的具体公式如下：

IAE＝∫|e(t)|dt；

其中，IAE为积分绝对误差。

7.如权利要求5所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，其特征在于：所述控制效果包括以下步骤：

当积分绝对误差IAE小于预设阈值T₁时，则维持当前PID参数设置；

当积分绝对误差IAE大于等于预设阈值T₁时，且小于预设阈值T₂，则进行微调；

所述微调包括，

若电压偏差e(t)大于等于零，则增加比例系数K_p和积分系数K_i；

若电压偏差e(t)小于零，则减小比例系数K_p和积分系数K_i；

当积分绝对误差IAE大于等于预设阈值T₂时，则进行如下调整；

若电压偏差e(t)大于等于零，则增加比例系数K_p和积分系数K_i，同时减小微分系数K_d；

若电压偏差e(t)小于零，则减小比例系数K_p和积分系数K_i，同时增加微分系数K_d。

8.基于水光互补电力系统的智能自动电压控制系统，基于权利要求1～7任一所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法，其特征在于：包括，

计算模块，用于采集电网运行数据，根据电压偏差计算所需无功功率需求量Q_req；

调节模块，基于所需无功功率需求量Q_req，进行水光互补协同调节；

控制模块，根据所述水光互补协同调节的调节结果，采用PID控制算法调整自适应参数，优化控制策略。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的水光互补电力系统的智能自动电压控制方法的步骤。