吳 杰， 趙凡凡， 趙麗霞

(河北省電力電子節(jié)能與傳動(dòng)控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 燕山大學(xué)， 河北 秦皇島 066004)

考慮光伏逆變器剩余容量的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化

吳 杰， 趙凡凡， 趙麗霞

(河北省電力電子節(jié)能與傳動(dòng)控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 燕山大學(xué)， 河北 秦皇島 066004)

在保證光伏電源有功出力最大的情況下，將光伏逆變器的剩余容量作為連續(xù)可調(diào)的無(wú)功電源研究了含光伏電源的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題。在分析光伏發(fā)電出力隨機(jī)性和不確定性的基礎(chǔ)上，建立了光伏電源出力的概率分布模型，并以配電網(wǎng)有功網(wǎng)損和總電壓偏差之和最小為目標(biāo)函數(shù)，建立了考慮光伏逆變器剩余容量的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化模型，采用線性遞減權(quán)重粒子群算法(LinWPSO)對(duì)離散變量進(jìn)行處理，并尋求無(wú)功優(yōu)化最優(yōu)解。通過(guò)IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)算例仿真，驗(yàn)證了本文所提出的模型和方法更接近實(shí)際，可以有效降低配電網(wǎng)總電壓偏差，改善配電網(wǎng)電壓水平，降低配電網(wǎng)有功網(wǎng)損，驗(yàn)證了本文模型和方法的正確性和有效性。

配電網(wǎng)； 光伏電源； 光伏逆變器剩余容量； 線性遞減權(quán)重粒子群算法； 無(wú)功優(yōu)化

1 引言

近年來(lái)，分布式光伏發(fā)電得到了廣泛地應(yīng)用[1]。光伏電源接入配電網(wǎng)可以降低配電網(wǎng)的總?cè)萘浚{(diào)節(jié)配電網(wǎng)的峰谷性能，降低發(fā)電成本。隨著光伏滲透率的提高，光伏并網(wǎng)對(duì)配電網(wǎng)電壓和有功網(wǎng)損的影響越來(lái)越大，給配電網(wǎng)的規(guī)劃調(diào)度帶來(lái)影響[2，3]。研究含光伏電源的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題可以改善配電網(wǎng)電壓質(zhì)量，降低配電網(wǎng)有功網(wǎng)損，使配電網(wǎng)能夠更加經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的運(yùn)行，具有重要意義。

傳統(tǒng)的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化主要通過(guò)調(diào)節(jié)有載調(diào)壓變壓器分接頭檔位和無(wú)功補(bǔ)償裝置實(shí)現(xiàn)。文獻(xiàn)[4]指出通過(guò)逆變器控制的分布式電源在輸出有功功率的同時(shí)，也可以輸出一定的無(wú)功功率，可以作為連續(xù)可調(diào)的無(wú)功電源參與到配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化中。文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[6]分別提出了一種具有無(wú)功補(bǔ)償功能的單級(jí)式和兩級(jí)式三相光伏并網(wǎng)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)發(fā)電和無(wú)功補(bǔ)償相結(jié)合的控制方案，在向電網(wǎng)提供有功功率的同時(shí)，還能夠提供電網(wǎng)所需的無(wú)功功率，為光伏逆變器參與配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化提供了技術(shù)支持。

如今已有文獻(xiàn)對(duì)含分布式電源配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化的研究。文獻(xiàn)[7]將分布式電源無(wú)功出力與傳統(tǒng)的電壓調(diào)節(jié)手段相結(jié)合，建立了無(wú)功優(yōu)化的多智能體免疫模型，利用多智能體免疫算法實(shí)現(xiàn)無(wú)功優(yōu)化；文獻(xiàn)[8]以配電網(wǎng)有功網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)建立無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，但模型中沒(méi)有考慮分布式電源的無(wú)功出力；文獻(xiàn)[9]建立了以配電網(wǎng)有功網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)，電壓越限作為懲罰項(xiàng)的無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，優(yōu)化對(duì)象為小型水電站；文獻(xiàn)[10]針對(duì)間歇性風(fēng)電使得基于實(shí)時(shí)無(wú)功優(yōu)化的電壓控制效果劣化問(wèn)題，基于電壓越限概率建立了無(wú)功優(yōu)化控制模型；文獻(xiàn)[11]建立了以系統(tǒng)有功網(wǎng)損與節(jié)點(diǎn)電壓偏差之和最小為目標(biāo)函數(shù)的含風(fēng)電場(chǎng)配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化模型，采用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行求解。

上述文獻(xiàn)均在分布式電源有功和無(wú)功出力恒定的前提下進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化的研究，未考慮分布式電源出力的隨機(jī)性和不確定性，因此優(yōu)化結(jié)果較片面。本文在分析了光伏發(fā)電有功和無(wú)功出力隨機(jī)性和不確定性的基礎(chǔ)上，建立光伏發(fā)電輸出功率的概率分布模型，以配電網(wǎng)有功網(wǎng)損和總電壓偏差之和最小為目標(biāo)函數(shù)，在保證光伏電源有功出力最大的情況下，以光伏逆變器的剩余容量、有載調(diào)壓變壓器分接頭檔位和無(wú)功補(bǔ)償電容器組出力為控制變量，建立無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，采用線性遞減權(quán)重粒子群算法對(duì)控制變量中的離散變量進(jìn)行處理，以IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為算例進(jìn)行仿真，取得了良好結(jié)果。

2 含光伏電源的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化模型

2.1 光伏逆變器剩余容量的無(wú)功調(diào)節(jié)能力分析

目前廣泛使用的光伏逆變器的功率因數(shù)一般在-0.98(滯后)～0.98(超前)之間連續(xù)可調(diào)，因此光伏逆變器具有一定的剩余容量，可以合理利用這部分剩余容量對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償，參與配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化。光伏并網(wǎng)逆變器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 光伏并網(wǎng)逆變器示意圖Fig.1 Schematic diagram of photovoltaic grid connected inverter

光伏逆變器的剩余容量由光伏逆變器的運(yùn)行容量和光伏電源輸出的有功功率決定，如式(1)所示。

(1)

式中，S為光伏逆變器的運(yùn)行容量；PPV為光伏電源輸出的有功功率；|QPV|max為光伏逆變器的剩余容量，表征光伏逆變器的最大無(wú)功調(diào)節(jié)能力。

光伏電源輸出的有功功率主要取決于日照強(qiáng)度和溫度等條件。當(dāng)日照強(qiáng)度或者溫度過(guò)低使光伏電源輸出功率低于設(shè)定的最低值而停止輸出有功功率時(shí)，光伏逆變器仍可以向電網(wǎng)提供無(wú)功功率。因此，可以將傳統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化方法與光伏逆變器剩余容量的無(wú)功調(diào)節(jié)能力相結(jié)合，對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化，不僅可以節(jié)省無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備投資，還可以改善配電網(wǎng)電壓質(zhì)量，降低系統(tǒng)網(wǎng)損。

2.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)出力的概率分布模型

光伏發(fā)電輸出的有功功率受日照強(qiáng)度和溫度等自然條件的影響，具有一定的隨機(jī)性和不確定性。典型晴好天氣下光伏發(fā)電功率輸出曲線如圖2所示。

圖2 光伏發(fā)電系統(tǒng)功率輸出曲線Fig.2 Power output curve of PV power generation system

考慮光伏發(fā)電出力的隨機(jī)性和不確定性，建立光伏發(fā)電輸出功率的概率分布模型。建模思路為：

(1)將圖2所示的晴好天氣下光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率的連續(xù)變化曲線分為24時(shí)段，將動(dòng)態(tài)功率輸出轉(zhuǎn)化為各時(shí)段上的靜態(tài)功率輸出，結(jié)果見(jiàn)表1。

(2)采用小時(shí)晴空指數(shù)時(shí)間序列的方法[12]對(duì)光伏發(fā)電輸出功率進(jìn)行間歇性處理。小時(shí)晴空指數(shù)取 0.54，計(jì)算得出每個(gè)時(shí)段光伏發(fā)電輸出功率的概率分布。

選取1MW光伏電源為例，根據(jù)上述方法，得到光伏發(fā)電系統(tǒng)每個(gè)狀態(tài)出力的概率分布，見(jiàn)表1。

表1 光伏發(fā)電系統(tǒng)出力的概率分布Tab.1 Probability distribution of output of photovoltaic power generation system

2.3 含光伏電源的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化模型

本文建立了將光伏電源剩余容量、補(bǔ)償電容器組無(wú)功出力和有載調(diào)壓變壓器分接頭檔位協(xié)調(diào)控制的無(wú)功優(yōu)化模型，考慮分布式光伏發(fā)電出力的隨機(jī)性和不確定性，在滿足配電網(wǎng)安全運(yùn)行的約束條件下使配電網(wǎng)有功網(wǎng)損和各節(jié)點(diǎn)總電壓偏差之和最小。

2.3.1 目標(biāo)函數(shù)

考慮系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性，以配電網(wǎng)有功網(wǎng)損和總電壓偏差之和最小為目標(biāo)函數(shù)，電壓越限情況以懲罰項(xiàng)的形式表示，目標(biāo)函數(shù)如式(2)所示。

(2)

式中

x為控制變量，x=[Qpv，Ttk，LC];Qpv為光伏逆變器剩余容量的無(wú)功出力向量;Ttk為有載調(diào)壓變壓器分接頭檔位向量，Ttk=[Ttk1，Ttk2，…，TtkNt];Nt有載調(diào)壓變壓器臺(tái)數(shù);LC為無(wú)功補(bǔ)償電容器組投切組數(shù)向量，LC=[LC1，LC2，…，LCNC];NC為無(wú)功補(bǔ)償電容器組投切組數(shù)；PLoss為系統(tǒng)有功網(wǎng)損；M 為光伏電源出力狀態(tài)數(shù)；PiLoss為在第i種出力狀態(tài)時(shí)，配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化前后有功損耗；a為第i種出力狀態(tài)的概率分布(見(jiàn)表1最后一列)；Ui為除平衡節(jié)點(diǎn)以外配電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)的電壓；Uspec為各節(jié)點(diǎn)電壓期望值；Uimax、Uimin分別為節(jié)點(diǎn)電壓的上下限取值；λ1、λ2分別為有功網(wǎng)損最小和電壓偏差最小的權(quán)重系數(shù)；λ為節(jié)點(diǎn)電壓越限懲罰系數(shù)；n為除平衡節(jié)點(diǎn)外系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

2.3.2 約束條件

(1)等式約束條件

等式約束條件即為潮流方程：

(3)

式中，PGi、QGi分別為電網(wǎng)向節(jié)點(diǎn)i注入的有功功率和無(wú)功功率；PPVi為光伏電源向節(jié)點(diǎn)i注入的有功功率;QPVi為光伏逆變器向節(jié)點(diǎn)i注入的無(wú)功功率；PLi、QLi分別為節(jié)點(diǎn)i處負(fù)荷的有功功率和無(wú)功功率；QCi為節(jié)點(diǎn)i所接無(wú)功補(bǔ)償電容器組的無(wú)功出力值；Gij、Bij和θij分別為節(jié)點(diǎn)i、j 之間的電導(dǎo)、電納和電壓相角差。

第i臺(tái)光伏逆變器運(yùn)行約束

(4)

式中，SPVi為第i臺(tái)光伏逆變器的運(yùn)行容量；PPVi為光伏電源輸出的有功功率；QPVi為光伏逆變器的剩余容量。

(2)不等式約束條件

不等式約束條件分為控制變量約束條件和狀態(tài)變量約束條件。本文以光伏逆變器剩余容量、有載調(diào)壓變壓器分接頭檔位和無(wú)功補(bǔ)償電容器組出力作為控制變量，將配電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)電壓幅值作為狀態(tài)變量。

控制變量約束條件為：

(5)

(6)

(7)

式中，QPVi.min、QPVi.max為第i個(gè)光伏逆變器輸出無(wú)功功率的最大值和最小值；Ttk.min、Ttk.max分別為第k臺(tái)有載調(diào)壓變壓器的分接頭位置的上下限值；QCj.min、QCj.max為第j組無(wú)功補(bǔ)償電容器輸出無(wú)功功率的最大值和最小值。

狀態(tài)變量約束條件為

(8)

式中，Ui.min、Ui.max分別為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓上下限值。

3 基于線性遞減權(quán)重粒子群算法的考慮光伏逆變器剩余容量的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種新型進(jìn)化算法。這種算法以其實(shí)現(xiàn)容易、精度高和收斂快等優(yōu)點(diǎn)[13]引起了學(xué)術(shù)界的重視，并且在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化方面得到了廣泛地應(yīng)用。其中，線性遞減權(quán)重粒子群算法(LinWPSO)在基本PSO的基礎(chǔ)上，采用線性變化的權(quán)重，克服了基本粒子群算法容易早熟以及算法后期易在全局最優(yōu)解附近產(chǎn)生振蕩現(xiàn)象，因此本文采用線性遞減權(quán)重粒子群算法對(duì)考慮光伏逆變器剩余容量的配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化。在保證光伏電源有功輸出最大的同時(shí)，充分發(fā)揮光伏逆變器剩余容量的無(wú)功調(diào)節(jié)能力，參與配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化?？刂谱兞堪ü夥孀兤魇Ｓ嗳萘俊⒂休d調(diào)壓變壓器分接頭檔位和無(wú)功補(bǔ)償電容器投運(yùn)組數(shù)，其中，光伏逆變器剩余容量為連續(xù)變量，有載調(diào)壓變壓器分接頭檔位和無(wú)功補(bǔ)償電容器組投切組數(shù)為離散變量，因此在計(jì)算粒子的函數(shù)適應(yīng)度之前要將其離散化。本文方法是采用LinWPSO算法對(duì)粒子位置進(jìn)行近似取整，算法的其余部分則按照連續(xù)粒子群算法求解。雖然這種方法可能會(huì)使不同的連續(xù)解對(duì)應(yīng)同一個(gè)整數(shù)解，但文獻(xiàn)[14]指出在解決優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，這種算法穩(wěn)定性較高，可以取得良好結(jié)果。

考慮光伏逆變器剩余容量的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化步驟如下：

(1)輸入配電網(wǎng)相關(guān)參數(shù)、負(fù)荷參數(shù)和節(jié)點(diǎn)電壓上下限值，每個(gè)光伏電源的最大有功輸出值，每臺(tái)光伏逆變器的運(yùn)行容量等。

(2)不考慮光伏逆變器剩余容量的無(wú)功調(diào)節(jié)能力，將光伏電源作為PQ節(jié)點(diǎn)參與配電網(wǎng)的潮流計(jì)算，得到各節(jié)點(diǎn)總電壓偏差值及網(wǎng)損值。

(3)保證光伏電源有功輸出最大，根據(jù)式(1)計(jì)算光伏逆變器無(wú)功輸出的上下限值。

(4)初始化線性遞減權(quán)重粒子群算法參數(shù)，包括種群規(guī)模N，慣性權(quán)重的最大值ωmax和最小值ωmin，學(xué)習(xí)因子c1和c2，最大速度Vmax，迭代次數(shù)T等，將光伏逆變器剩余容量無(wú)功出力、有載調(diào)壓變壓器分接頭檔位和無(wú)功補(bǔ)償電容器組投運(yùn)組數(shù)作為控制變量進(jìn)行編碼。

(5)隨機(jī)初始化種群速度和位置，調(diào)用潮流計(jì)算程序，計(jì)算各個(gè)粒子的適應(yīng)度值，找出各個(gè)粒子個(gè)體最優(yōu)值pibest和全局最優(yōu)值gibest。

(6)更新每個(gè)粒子的速度和位置，更新慣性權(quán)重，再次調(diào)用潮流計(jì)算程序，重新計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，如果粒子i的適應(yīng)值優(yōu)于此前的個(gè)體極值則將其值設(shè)為pibest，如果最優(yōu)pibest優(yōu)于此前的全局極值gibest，則將其值設(shè)為gibest。

(7)判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，若滿足條件，則停止搜索，否則返回步驟(5)。

本文線性遞減權(quán)重粒子群算法相應(yīng)的程序執(zhí)行流程圖如圖3所示。

圖3 線性遞減權(quán)重粒子群算法流程圖Fig.3 Flow chart of LinWPSO

4 算例分析

為驗(yàn)證本文模型和算法的正確性和有效性，以IEEE33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)系統(tǒng)為算例，在此系統(tǒng)中增加一臺(tái)有載調(diào)壓變壓器，兩個(gè)光伏電源和兩組無(wú)功補(bǔ)償電容器組，系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖4所示，系統(tǒng)線路參數(shù)參考文獻(xiàn)[15]。以節(jié)點(diǎn)0為平衡節(jié)點(diǎn)，其余節(jié)點(diǎn)為PQ節(jié)點(diǎn)，基準(zhǔn)電壓10kV，基準(zhǔn)容量10MV·A。有載調(diào)壓變壓器的變比范圍為0.95～1.05，分為9檔，步進(jìn)量為1.25%；在節(jié)點(diǎn)1和節(jié)點(diǎn)12分別接入一個(gè)光伏電源，每個(gè)光伏電源出力概率分布見(jiàn)表1；在節(jié)點(diǎn)17和節(jié)點(diǎn)32分別接入一組無(wú)功補(bǔ)償電容器組，兩組補(bǔ)償電容器組的容量分別為150kVar×4和150kVar×7，電壓越限懲罰系數(shù)λ=3000，本文設(shè)定有功網(wǎng)損和總電壓偏差兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)先級(jí)相同，因此λ1=λ2=1。

圖4 IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.4 IEEE33 node system structure diagram

粒子群算法參數(shù)設(shè)置：種群規(guī)模N=40，學(xué)習(xí)因子c1=c2=2.0，維數(shù)D=5，慣性權(quán)重ω=0.8，ωmax=0.9，ωmin=0.4，最大迭代次數(shù)T為60，最大速度Vmax=2，最小速度Vmin=-2。

為驗(yàn)證本文模型和算法的正確性，對(duì)以下三種情況進(jìn)行對(duì)比：①初始潮流；②不考慮光伏逆變器剩余容量，僅以有載調(diào)壓變壓器分接頭檔位和無(wú)功補(bǔ)償電容器組出力為優(yōu)化變量，對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化；③考慮光伏逆變器剩余容量，對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化。無(wú)功優(yōu)化結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表2，各節(jié)點(diǎn)電壓幅值情況如圖5所示。

從上述優(yōu)化結(jié)果可以看出：

(1)優(yōu)化前，系統(tǒng)有功網(wǎng)損為237kW，損耗較大，且總電壓偏差為1.3695pu，各節(jié)點(diǎn)電壓波動(dòng)較大，有多個(gè)節(jié)點(diǎn)電壓越限。

表2 優(yōu)化結(jié)果對(duì)比Tab.2 Comparison of optimization results

注：C1和C2分別為節(jié)點(diǎn)17和節(jié)點(diǎn)32投入的無(wú)功補(bǔ)償電容器組數(shù)。

圖5 節(jié)點(diǎn)電壓對(duì)比圖Fig.5 Node voltage contrast diagram

(2)光伏發(fā)電系統(tǒng)具有較強(qiáng)的無(wú)功輸出能力，充分利用光伏逆變器的剩余容量，參與配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化，能顯著減少配電網(wǎng)的有功損耗，算例中配電網(wǎng)有功損耗從不利用光伏電源無(wú)功出力時(shí)的237kW降低到利用光伏電源無(wú)功出力時(shí)的87kW；各節(jié)點(diǎn)電壓值均在0.95pu以上，較之于傳統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化，各節(jié)點(diǎn)電壓更接近期望值，節(jié)點(diǎn)電壓波動(dòng)減小，有效發(fā)揮了光伏電源對(duì)配電網(wǎng)的無(wú)功及電壓的支撐作用。

(3)考慮光伏逆變器的剩余容量后，無(wú)功補(bǔ)償電容器組投切組數(shù)減少，能顯著減少配電網(wǎng)無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備投資，增強(qiáng)配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

5 結(jié)論

本文在分析光伏發(fā)電系統(tǒng)出力隨機(jī)性和不確定性的基礎(chǔ)上，建立光伏發(fā)電出力概率分布模型，并以配電網(wǎng)有功網(wǎng)損和總電壓偏差之和最小為目標(biāo)函數(shù)建立無(wú)功優(yōu)化模型，運(yùn)用線性遞減權(quán)重粒子群算法對(duì)算例進(jìn)行優(yōu)化求解。算例結(jié)果表明，光伏電源具有較強(qiáng)的無(wú)功輸出能力，考慮并網(wǎng)光伏電源出力隨機(jī)性和不確定性的出力模型使配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化結(jié)果更接近實(shí)際；本文所提出的無(wú)功優(yōu)化模型及方法可以協(xié)調(diào)控制光伏逆變器剩余容量、有載調(diào)壓變壓器變比和無(wú)功補(bǔ)償電容器組出力，有效發(fā)揮光伏電源的無(wú)功及電壓支撐作用，有效降低系統(tǒng)總電壓偏差和系統(tǒng)網(wǎng)損，提高配電網(wǎng)電壓合格率，減少無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備投資，保證配電網(wǎng)系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

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Reactive power optimization in distribution network considering residual capacity of photovoltaic inverter

WU Jie， ZHAO Fan-fan， ZHAO Li-xia

(Key Lab of Power Electronics for Energy Conservation and Motor Drive of Hebei Province,Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China)

To ensure the maximum active power output of photovoltaic power，the reactive power optimization problem in distribution power system with photovoltaic power is discussed considering the residual capacity of photovoltaic inverter as continuously adjustable reactive power. Based on the analysis of the randomness and uncertainty of PV generation, the probability distribution model of PV power output is established. The objective function is to minimize the sum of active power loss and total voltage deviation in the distribution network, and a reactive power optimization model of distribution network with photovoltaic power is established. The linear decreasing weight particle swarm optimization algorithm (LinWPSO) is adopted to deal with the discrete variables and the reactive power optimization optimal solution is found. The example of IEEE33 node system shows that the model and method proposed in this paper are more close to the real condition, and can effectively reduce the total voltage deviation of distribution network. The distribution network voltage level is improved, and the active power loss of the distribution network is reduced. The correctness and validity of the model and method are verified.

distribution network; photovoltaic power; residual capacity of photovoltaic inverter; linear decreasing weight particle swarm optimization(LinWPSO); reactive power optimization

2016-04-07

吳 杰 (1959-)， 男， 山東籍， 教授， 研究方向?yàn)殡娔苜|(zhì)量分析與控制； 趙凡凡 (1992-)， 女， 河北籍， 碩士研究生， 研究方向?yàn)楹夥娫磁潆娋W(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化運(yùn)行。

TM715

A

1003-3076(2017)01-0038-06