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２９２０２０年３月ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ第３９卷第２期

ＤＯＩ:１０.１２１５８/ｊ.２０９６￣３２０３.２０２０.０２.００５

计及出力波动的光伏电站无功支撑能力评估

１２ꎬ３２ꎬ３１１

王强ꎬ顾乔根ꎬ孙仲民ꎬ耿少博ꎬ任江波

(１.国网河北省电力有限公司ꎬ河北石家庄０５００２１ꎻ２.南京南瑞继保电气有限公司ꎬ

江苏南京２１１１０２ꎻ３.南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司ꎬ江苏南京２１１１０６)

摘要:在满足配电网稳定运行的前提下ꎬ充分利用光伏电站并网逆变器的额定容量ꎬ挖掘光伏的无功支撑能力ꎬ

能够促使配电网经济运行ꎬ因此开展光伏电站无功支撑能力评估具有重要的现实意义ꎮ首先ꎬ提出了基于动态时

间弯曲算法的无功支撑能力评估方法和评估指标体系ꎬ实现实时态的无功支撑能力评估ꎻ然后ꎬ提出了基于深度置

信网络模型的光伏出力预测方法和预测指标体系ꎬ结合预测数据实现未来态的无功支撑能力预测ꎮ算例分析表

明ꎬ预测的光伏电站未来态无功支撑能力与实际未来态评估结果相吻合ꎬ验证了所提评估、预测方法的有效性ꎮ

关键词:光伏电站ꎻ无功支撑能力ꎻ动态时间弯曲算法ꎻ深度置信网络

中图分类号:ＴＭ７３２文献标志码:Ａ文章编号:２０９６￣３２０３(２０２０)０２￣００２９￣０６

测区间ꎮ文献[７]提出了一种多链马尔科夫￣蒙特

０引言

卡洛方法对多个光伏电站出力序列进行组合预测ꎬ

光伏电站的大量建设减轻了化石能源带给环该方法建立了多条相互服从完全条件分布的马尔

境的巨大压力并带动了地方经济的快速发展ꎬ然科夫链ꎬ以模拟光伏电站上空随机变化的大气状

而ꎬ光伏出力的随机性和波动性带来的有功功率不态ꎬ该方法能够体现多个光伏电站出力之间相互影

确定性、电压波动等问题ꎬ给智能配电网(ｓｍａｒｔｄｉｓ￣响的特点ꎮ上述文献分别对配电网运行状态评估

ｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋꎬＳＤＮ)的运行管理带来巨大挑和光伏出力预测展开相应研究ꎬ但并未结合预测数

[１][２—３]

战ꎮ态势感知通过对海量数据的挖掘与处理据对电网未来运行状态、发展趋势进行深入分析ꎮ

实现运行状态的评估和预测ꎬ评价系统的运行状态文中通过真实电网数据开展应用实践ꎬ将评估

并预测分析未来发展趋势ꎮ受到态势感知技术的及预测技术全面融入电网的运行状态分析中ꎬ针对

启发ꎬ开展光伏电站无功支撑能力的实时态和未来光伏电站无功支撑能力实时态和未来态评估展开

态评估ꎬ对于配电网的稳定运行具有重要的现实研究ꎮ首先ꎬ提出了基于动态时间弯曲(ｄｙｎａｍｉｃ

依据ꎮｔｉｍｅｗａｒｐｉｎｇꎬＤＴＷ)的无功支撑能力评估模型和对

国内外专家学者对于配电网运行状态评估和应的指标体系ꎬ实现实时态的无功支撑能力评估ꎻ

光伏出力预测进行了相关研究ꎮ文献[４]综合分析然后ꎬ提出了基于深度置信网络(ｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔ￣

了宏观需求指标集和微观评估指标集ꎬ提出了基于ｗｏｒｋꎬＤＢＮ)的光伏出力预测模型和对应指标体系ꎬ

决策实验室分析(ｄｅｃｉｓｉｏｎ￣ｍａｋｉｎｇｔｒｉａｌａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎ实现未来态的无功支撑能力评估ꎻ最后ꎬ结合实际

ｌａｂｏｒａｔｏｒｙꎬＤＥＭＡＴＥＬ)￣网络分析法￣反熵权法和改电网分析所述方法的有效性ꎮ

进灰色关联度法的组合权重分层优选模型ꎬ从而感

知电网的运行状态和薄弱环节ꎮ文献[５]分析