本發(fā)明屬于光伏并網(wǎng)發(fā)電
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)預(yù)測方法。
背景技術(shù)：
：電力系統(tǒng)及其中眾多的光伏發(fā)電設(shè)備組成了一個復(fù)雜的系統(tǒng)，如何根據(jù)區(qū)域電網(wǎng)和多個光伏系統(tǒng)運行特點進(jìn)行分布式光伏節(jié)點薄弱性預(yù)測評估，使每個光伏系統(tǒng)及區(qū)域電網(wǎng)都能發(fā)揮最大效益，同時也使每個光伏系統(tǒng)都能最有效、最快速的利用電網(wǎng)資源，以往節(jié)點薄弱性評估的特點是忽略多光伏間的相互作用及其與電網(wǎng)間的作用過程，由區(qū)域電網(wǎng)或光伏發(fā)電系統(tǒng)內(nèi)各個系統(tǒng)獨立進(jìn)行電壓穩(wěn)定分析運行，互相間的電壓穩(wěn)定分析不能協(xié)調(diào)同步，不能有效利用電網(wǎng)資源，評估準(zhǔn)確度和光伏利用效率不高。有鑒于此，本發(fā)明提供一種分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)預(yù)測方法，以滿足實際應(yīng)用需要。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的是：為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)預(yù)測方法，從而獲得分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)預(yù)測方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1：建立分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)演化系統(tǒng)的時間序列：在固定時間間隔對分布式光伏并網(wǎng)點電壓變化率、溫度、風(fēng)速、PM2.5進(jìn)行測量，將并網(wǎng)點電壓變化率歷史最大值與并網(wǎng)點電壓變化率測量值之差除以配電網(wǎng)電壓變化率最大值與最小值之差作為并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)，即：則，在一系列時刻t1,t2,...,tn，n為自然數(shù)，n＝1,2,…，得到光伏并網(wǎng)點電壓變化率spv1、溫度spv2、風(fēng)速spv3、PM2.5測量值spv4的時間序列：spv11,spv12,...,sp1vnspv21,spv22,...,spv2nspv31,spv32,...,spv3nspv41,spv42,...,spv4n---(1)]]>步驟2：時間序列測量數(shù)據(jù)的慣性權(quán)重粒子群法處理：步驟2.1：建立帶有懲罰因子和約束函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)：yspv＝minfmb(spvxi)+gcf(spvxi)+rys(spvxi)(2)其中，yspv為待求的分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)，fmb(spvxi)為目標(biāo)函數(shù)，gcf(spvxi)為目標(biāo)函數(shù)的懲罰因子，rys(spvxi)為目標(biāo)函數(shù)的約束項；步驟2.2：時間序列測量數(shù)據(jù)的相空間重構(gòu)：設(shè)測量數(shù)據(jù)的時間序列為{spvxi}，其中(i＝1,2,...,k4n)，并利用此特征量構(gòu)造一組m維向量XPVi＝(spvxi,spvxi-τ,...,spvxi-(m-1)τ)，(3)其中，τ為延遲時間，m為嵌入維數(shù)；步驟2.3：相空間重構(gòu)后的粒子群算法處理：將重構(gòu)后的向量帶入如下迭代公式，即：viDk+1=ωviDk+c1rand()(pbiDk-xiDk)+c2rand()(gbiDk-xiDk)xiDk+1=xiDk+viDk+1---(4)]]>其中，為第k次迭代下，粒子i的速度，為每個粒子目前為止所出現(xiàn)的最佳位置，為所有粒子目前為止所出現(xiàn)的最佳位置，為每個粒子當(dāng)前所在位置，c1、c2為學(xué)習(xí)常數(shù)，rand()為0～1之間的隨機(jī)數(shù)，慣性權(quán)重ω起著權(quán)衡局部最優(yōu)能力和全局最優(yōu)能力的作用；步驟2.4：慣性權(quán)重的修正：為了提高算法的收斂性，將慣性權(quán)重修正為陡度函數(shù)：ω=(1-e-ωmaxζ)/(1+e-ωminζ)---(5)]]>式中，ωmax為慣性權(quán)重最大值，ωmin為慣性權(quán)重最小值，ζ為提高收斂性的陡度因子，一般取大于等于1的數(shù)值；步驟3：分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)預(yù)測計算：當(dāng)粒子群最差適應(yīng)粒子與最優(yōu)適應(yīng)粒子的適應(yīng)度值之差小于某一給定值Γ時認(rèn)為粒子群已收斂，計算所得yspv＝minfmb(spvxi)+gcf(spvxi)+rys(spvxi)的解yspv即為分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)預(yù)測值。本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明為光伏電網(wǎng)提供了一種并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)預(yù)測方法，對區(qū)域電網(wǎng)及其內(nèi)光伏系統(tǒng)運行參數(shù)及氣象環(huán)境參數(shù)進(jìn)行實時監(jiān)測，并根據(jù)監(jiān)測參數(shù)對區(qū)域電網(wǎng)光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性進(jìn)行預(yù)測計算，根據(jù)計算結(jié)果實時地對電壓水平進(jìn)行控制，能夠有效避免各個光伏系統(tǒng)之間電壓水平不平衡現(xiàn)象，顯著提高區(qū)域電力系統(tǒng)可靠性與經(jīng)濟(jì)性。附圖說明圖1為本發(fā)明實施例的目標(biāo)函數(shù)迭代運算圖。具體實施方式為了更好地理解本發(fā)明，下面結(jié)合實施例進(jìn)一步闡明本發(fā)明的內(nèi)容，但本發(fā)明的內(nèi)容不僅僅局限于下面的實施例。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對本發(fā)明作各種改動或修改，這些等價形式同樣在本申請所列權(quán)利要求書限定范圍之內(nèi)。如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的一種分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)預(yù)測方法，包括如下步驟：步驟1：建立分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)演化系統(tǒng)的時間序列：在固定時間間隔對分布式光伏并網(wǎng)點電壓變化率、溫度、風(fēng)速、PM2.5進(jìn)行測量，將并網(wǎng)點電壓變化率歷史最大值與并網(wǎng)點電壓變化率測量值之差除以配電網(wǎng)電壓變化率最大值與最小值之差作為并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)，即：則，在一系列時刻t1,t2,...,tn，n為自然數(shù)，n＝1,2,…，得到光伏并網(wǎng)點電壓變化率spv1、溫度spv2、風(fēng)速spv3、PM2.5測量值spv4的時間序列：spv11,spv12,...,sp1vnspv21,spv22,...,spv2nspv31,spv32,...,spv3nspv41,spv42,...,spv4n---(1)]]>步驟2：時間序列測量數(shù)據(jù)的慣性權(quán)重粒子群法處理：步驟2.1：建立帶有懲罰因子和約束函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)：yspv＝minfmb(spvxi)+gcf(spvxi)+rys(spvxi)(2)其中，yspv為待求的分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)，fmb(spvxi)為目標(biāo)函數(shù)，gcf(spvxi)為目標(biāo)函數(shù)的懲罰因子，rys(spvxi)為目標(biāo)函數(shù)的約束項。步驟2.2：時間序列測量數(shù)據(jù)的相空間重構(gòu)：設(shè)測量數(shù)據(jù)的時間序列為{spvxi}，其中(i＝1,2,...,k4n)，并利用此特征量構(gòu)造一組m維向量XPVi＝(spvxi,spvxi-τ,...,spvxi-(m-1)τ)，(3)其中，τ為延遲時間，m為嵌入維數(shù)。在本實施例中，τ＝3，m＝5。步驟2.3：相空間重構(gòu)后的粒子群算法處理：將重構(gòu)后的向量帶入如下迭代公式，即：viDk+1=ωviDk+c1rand()(pbiDk-xiDk)+c2rand()(gbiDk-xiDk)xiDk+1=xiDk+viDk+1---(4)]]>其中，為第k次迭代下，粒子i的速度，為每個粒子目前為止所出現(xiàn)的最佳位置，為所有粒子目前為止所出現(xiàn)的最佳位置，為每個粒子當(dāng)前所在位置，c1、c2為學(xué)習(xí)常數(shù)，rand()為0～1之間的隨機(jī)數(shù)，慣性權(quán)重ω起著權(quán)衡局部最優(yōu)能力和全局最優(yōu)能力的作用。在本實施例中，c1＝0.956，c2＝1.14。步驟2.4：慣性權(quán)重的修正：為了提高算法的收斂性，將慣性權(quán)重修正為陡度函數(shù)：ω=(1-e-ωmaxζ)/(1+e-ωminζ)---(5)]]>式中，ωmax為慣性權(quán)重最大值，ωmin為慣性權(quán)重最小值，ζ為提高收斂性的陡度因子，一般取大于等于1的數(shù)值。在本實施例中，ζ＝1.356。步驟3：分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)預(yù)測計算：當(dāng)粒子群最差適應(yīng)粒子與最優(yōu)適應(yīng)粒子的適應(yīng)度值之差小于某一給定值Γ時認(rèn)為粒子群已收斂。取Γ＝0.01，解得yspv即為分布式光伏并網(wǎng)節(jié)點薄弱性指數(shù)預(yù)測值。以上僅為本發(fā)明的實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，因此，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3