【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及配電網協調控制，具體地說，涉及一種主動配電網協調控制方法。
技術介紹
1、隨著可再生能源（如太陽能光伏板、風力發電）的普及，大量的分布式電源被接入到配電網中。這些電源的隨機性和間歇性給電網的穩定運行帶來了挑戰；分布式電源的接入可能導致局部電壓升高，特別是在高峰時段或者當dg產生超過本地負荷需求時。此外，dg的不可預測性也可能導致電能質量問題；隨著更多可控資源的加入，比如儲能系統、可控負荷等，配電網的結構變得更加復雜；綜合，提供一種主動配電網協調控制方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種主動配電網協調控制方法，以解決上述
技術介紹
中提出的分布式電源增長、網路復雜、電壓波動和質量問題。
2、為實現上述目的，本專利技術目的在于提供了一種主動配電網協調控制方法，包括以下步驟：
3、s1、收集電網運行數據；
4、s2、基于收集的數據，基于擴展卡爾曼濾波算法構建電網模型，基于電網模型對未來一段時間內的電網狀態進行預測，利用擴展卡爾曼濾波算法確定電網當前的狀態；
5、s3、根據電網當前和預測的狀態,制定控制策略；
6、s4、將制定好的控制策略下發給各個執行單元，監測其執行效果并實時調整控制策略，用于確保電網運行在最優狀態。
7、作為本技術方案的進一步改進，所述s1中，電網運行數據包括：
8、電壓、電流、頻率、功率因數以及分布式電源的發電量。
9、作為本技術方案的進一步改進，
10、s2.1、收集歷史數據、當前網絡拓撲和負荷情況來做出電網狀態的初步估計；
11、s2.2、使用擴展卡爾曼濾波算法來求解狀態估計問題，通過優化過程找到電網狀態。
12、s2.3、基于擴展卡爾曼濾波算法構建電網的模型，模型包括電網的拓撲結構、元件參數，建立各測量點之間的關系，形成一個完整的電網模型用于預測未來的電網狀態。
13、作為本技術方案的進一步改進，所述s2.3中，擴展卡爾曼濾波算法具體為：
14、預測階段：
15、；
16、；
17、更新階段：
18、；
19、；
20、；
21、其中，表示在時刻的電網狀態預測值；表示時刻的最優電網狀態估計值；表示在時刻的控制輸入；表示狀態轉移函數；表示時刻的狀態預測誤差協方差矩陣；表示狀態轉移矩陣在處的雅可比矩陣；在時刻的最優估計誤差協方差矩陣；表示矩陣的轉置；表示過程噪聲的協方差矩陣；表示卡爾曼增益；表示測量矩陣在處的雅可比矩陣；表示矩陣的轉置；表示測量噪聲的協方差矩陣；表示在時刻的最優估計值；表示在時刻的測量值；表示測量函數；表示在時刻的最優估計誤差協方差矩陣。
22、作為本技術方案的進一步改進，所述s3中，所述制定控制策略包括：
23、調整分布式電源的輸出用于滿足負荷需求；
24、優化電網拓撲結構用于減少損耗；
25、控制儲能設備的充放電用于平滑負荷曲線。
26、作為本技術方案的進一步改進，所述調整分布式電源的輸出，包括以下步驟：
27、s3.1、基于電網當前狀態數據，分析當前電網的需求，需求包括頻率穩定、電壓水平、負載平衡方面的需求；
28、s3.2、評估當前各分布式電源的實際輸出情況，了解輸出情況是否已經接近最大、最小功率限制；
29、s3.3、計算每個分布式電源的最優輸出功率。
30、作為本技術方案的進一步改進，包括以下步驟：
31、s3.4、使用矩陣運算來表示電網的物理連接，在仿真軟件中構建電網的數字孿生模型；
32、s3.5、根據電網的具體需求設定優化目標，優化目標包括最小化網損、提高供電可靠性、降低操作成本，考慮電網運行的實際限制，實際限制包括電壓偏差范圍、設備容量限制；
33、s3.6、選擇粒子群優化算法尋找最佳的拓撲配置，根據優化算法的結果生成新的電網拓撲結構。
34、作為本技術方案的進一步改進，所述s4.3中，粒子群優化算法具體為：
35、；
36、；
37、其中，表示拓撲配置狀態；表示對現有拓撲配置的改變量；表示慣性權重；表示粒子有多少傾向于回到之前發現的好配置；表示粒子有多少傾向于跟隨群體發現的最佳配置；和表示隨機數，用于增加搜索過程中的隨機性；表示粒子自從開始搜索以來所達到的最佳位置；表示整個粒子群中所有粒子迄今為止找到的最佳位置；表示迭代次數。
38、作為本技術方案的進一步改進，所述控制儲能設備的充放電，包括以下步驟：
39、s3.7、獲取過去一段時間內的負荷數據，包括每天的用電量分布情況，特別是高峰時段和低谷時段的負荷曲線，分析風能、太陽能的發電數據；
40、s3.8、基于歷史數據，預測未來的負荷曲線，特別是在一天中的不同時段，預測可再生能源的發電量，尤其是其波動性，整合負荷預測和發電預測，分析預測供需不平衡時段；
41、s3.9、基于需求預測，計算所需的儲能容量，并在低谷時段存儲多余的電量；
42、s3.10、選擇負荷低谷時段進行充電，根據電池狀態soc和預計的負荷需求來確定充電速率，設定soc上限；選擇負荷高峰時段進行放電，根據負荷需求和電池剩余容量來確定放電速率，設定soc下限。
43、作為本技術方案的進一步改進，所述s4中，將制定好的控制策略下發給各個控制節點，包括以下步驟：
44、s4.1、將制定的控制策略轉換為控制指令格式，控制指令包括調整分布式電源的輸出功率、改變電網開關狀態用于優化拓撲結構以及控制儲能設備的充放電；
45、s4.2、選擇通信協議modbus用于確保指令能夠發送到相應的執行單元；
46、s4.3、通過自動化控制系統將控制指令發送到各個控制節點,并執行指令用于調整電網運行狀態。
47、與現有技術相比，本專利技術的有益效果：
48、1、該主動配電網協調控制方法中，通過實時收集電網運行數據，并利用擴展卡爾曼濾波算法精確地估計和預測電網狀態，使得配電網能夠快速響應各種運行條件的變化。這不僅有助于及時發現并預防潛在的問題，還能通過動態調整分布式電源的輸出、優化電網拓撲結構以及控制儲能設備的充放電策略，確保電網在任何情況下都能保持高效穩定運行，從而提升了整體電網的可靠性和經濟性。
49、2、該主動配電網協調控制方法中，通過對分布式電源的有效管理，分析可再生能源資源的發電特性，并結合負荷預測來指導儲能系統的充放電決策，可以有效地平滑由于可再生能源間歇性帶來的供需波動。
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1.一種主動配電網協調控制方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述S1中，電網運行數據包括：
3.根據權利要求1所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述S2中，利用卡爾曼濾波算法確定電網當前的狀態，包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述S2.3中，擴展卡爾曼濾波算法具體為：
5.根據權利要求1所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述S3中，所述制定控制策略包括：
6.根據權利要求5所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述調整分布式電源的輸出，包括以下步驟：
7.根據權利要求5所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述優化電網拓撲結構，包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述S3.6中，粒子群優化算法具體為：
9.根據權利要求5所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述控制儲能設備的充放電，包括以下步驟：
10.
...【技術特征摘要】
1.一種主動配電網協調控制方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述s1中，電網運行數據包括：
3.根據權利要求1所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述s2中，利用卡爾曼濾波算法確定電網當前的狀態，包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述s2.3中，擴展卡爾曼濾波算法具體為：
5.根據權利要求1所述的主動配電網協調控制方法，其特征在于：所述s3中，所述制定控制策略包括：
6.根據權利要求5所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：南鈺，寇曉適，鄭罡，武亞非，孔真真，李潔榮，
申請(專利權)人：國網河南省電力公司開封供電公司，
類型：發明
國別省市：
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