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一般网站开发完周期,网站后台密码忘记了怎么办,wordpress不能添加用户,建筑工程类人才招聘✅作者简介#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者#xff0c;擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。#x1f34e; 往期回顾关注个人主页#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;个人信条#xff1a;格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询…✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在全球能源转型加速推进的背景下分布式光伏作为清洁可再生能源的重要利用形式在配电网中的渗透率持续提升为能源结构优化和“双碳”目标实现提供了有力支撑。然而分布式光伏出力具有显著的间歇性、随机性和波动性受光照强度、环境温度等自然因素影响较大大规模接入后给配电网运行带来了一系列挑战不仅导致电压波动加剧、潮流方向反转还易引发电压越限、线路过载等问题严重威胁配电网的安全稳定运行和供电质量。为破解上述难题配电网集群划分与集群电压协调控制技术应运而生。通过合理的集群划分将复杂配电网分解为若干相对独立的管理单元可大幅简化控制复杂度在此基础上实施集群间与集群内的协同调压能充分挖掘分布式资源的调节潜力实现配电网电压的精准、高效控制。本文将系统梳理含分布式光伏配电网的集群划分原则与方法阐述集群电压协调控制策略并展望其发展趋势。一、含分布式光伏配电网集群划分集群划分是实现高效电压协调控制的前提其核心目标是通过划分形成“电气联系紧密、调节资源匹配、控制目标统一”的独立单元兼顾控制精度与管理效率。划分过程需综合考量电网拓扑结构、分布式光伏接入特性、负荷分布规律及控制资源禀赋等多方面因素确保划分结果既满足局部自主控制需求又能适应全局协调优化要求。目前主流的集群划分方法可分为以下四类一基于电网拓扑结构的划分方法该方法以配电网的物理结构为核心划分依据重点参考变电站供电范围、联络开关位置等关键拓扑节点将具有明确物理边界的区域划分为独立集群例如以中压变电站为中心的供电区域、由联络开关分隔的馈线区段等。其核心优势在于原理简单、实施成本低依托现有电网物理架构即可完成划分便于工程落地推广。但该方法存在明显局限性未充分考虑分布式光伏接入容量、渗透率及负荷特性的差异可能导致同一集群内电压调节需求差异过大影响后续控制效果。二基于光伏渗透率的划分方法此方法聚焦分布式光伏的接入特性将光伏渗透率光伏装机容量与区域最大负荷的比值相近的节点划分为同一集群。由于光伏渗透率直接决定了光伏发电对区域电压的影响程度相近渗透率的区域往往具有相似的电压调节需求可采用统一的控制策略进行管理。该方法具备动态调整能力可根据光伏装机扩容、负荷变化等情况实时更新集群划分结果灵活性较强。但单一以光伏渗透率为指标忽略了电网拓扑连通性和负荷时空分布的影响可能出现同一集群内电气联系薄弱、调节资源调配困难的问题。三基于电压敏感性的划分方法电压敏感性反映了节点电压对光伏出力波动、负荷变化的响应程度通过量化分析各节点的电压灵敏度如有功/无功功率变化对电压幅值的影响系数将电压敏感性相近的节点归为一个集群。该方法能精准匹配电压调节需求使集群内电压波动规律趋于一致可针对性地制定控制策略有效提升电压稳定控制精度。但电压敏感性分析需开展大量的电网仿真计算对量测数据的完整性和准确性要求较高且计算复杂度随电网规模扩大而显著增加适用于中小型配电网或局部区域的精细化划分。四基于多目标优化的划分方法为弥补单一划分方法的局限性研究者提出了综合多维度指标的多目标优化划分方法通过建立包含电压偏差最小化、集群间联络线潮流最小化、控制资源利用率最大化等目标的优化模型结合智能算法求解最优划分方案。例如有研究采用社团检测算法构建融合电气距离、区域电压调节能力的综合性能指标通过Fast-Newman算法或混合k-means/进化算法实现优化划分也有方案引入功率传递分布因子、无功电压灵敏度等指标提升划分结果与电压控制需求的适配性。该方法能统筹兼顾局部控制效率与全局优化目标划分结果更科学合理但模型构建和求解过程复杂对算法算力和收敛性要求较高。在实际工程应用中单一划分方法往往难以满足复杂配电网的控制需求通常采用多方法融合策略例如先基于电网拓扑结构确定初步集群边界再结合光伏渗透率和电压敏感性进行微调优化最终形成兼顾物理可行性与控制精准性的集群划分方案。二、含分布式光伏配电网集群电压协调控制策略集群电压协调控制以“分层分区、自主自治、全局协同”为核心思路在集群划分基础上构建“集群内自治优化集群间协调优化”的双层控制架构充分利用分布式光伏逆变器、有载调压变压器OLTC、静止同步补偿器STATCOM、电容器组等控制资源实现电压稳定控制与运行效益优化的双重目标。根据控制范围和协调方式的不同控制策略可分为集群内自治控制和集群间协调控制两个层面一集群内自治控制集群内自治控制的核心目标是快速响应局部电压波动通过自主调配集群内控制资源实现区域电压稳定。其控制逻辑以“就地感知、快速决策、自主调节”为主无需依赖集群间的信息交互可有效降低通信压力提升响应速度。主要控制手段包括以下三类1. 分布式光伏逆变器调节通过控制光伏逆变器的无功功率输出实现电压支撑在满足光伏有功功率消纳需求的前提下动态调节无功补偿量抑制电压波动。当出现严重过电压时可在保证光伏利用效率的前提下适度缩减光伏有功出力快速降低电压水平。该手段响应速度快毫秒级、调节精度高是集群内电压控制的核心手段。2. 传统调压设备协同结合有载调压变压器OLTC分接头调节、电容器组投切等传统手段实现电压的粗调与稳定支撑。例如通过OLTC分接头调节适应负荷和光伏出力的慢变化趋势通过电容器组投切弥补光伏逆变器无功调节容量的不足形成“快速调节稳定支撑”的协同控制模式。3. 新型储能与可调负荷参与引入储能系统平抑光伏出力波动通过充放电调节实现电压峰值削峰、谷值填谷同时引导可调负荷如工商业柔性负荷、电动汽车充电桩参与电压调节通过负荷转移、功率调节等方式平衡光伏出力与负荷需求缓解电压波动压力。典型的集群内自治控制策略采用交替更新优化算法通过实时采集集群内节点电压、光伏出力、负荷功率等数据动态优化各控制资源的调节量确保集群内电压稳定在0.95~1.05倍额定电压范围内。二集群间协调控制由于配电网各集群通过联络线存在电气耦合单一集群的电压调节可能对相邻集群产生影响因此需要通过集群间协调控制实现全局电压优化。其核心目标是统筹各集群的调节资源平衡集群间的功率交换避免出现局部过电压、线路过载等全局问题同时最小化整体调节成本和光伏发电损失。根据控制架构的不同可分为集中式、分散式和混合式三种协调模式1. 集中式协调控制设立全局控制中心统一采集各集群的运行数据包括电压水平、光伏出力、控制资源状态等建立全局优化模型求解最优控制方案后向各集群下发控制指令。该模式能实现全局最优目标可有效平衡各集群的调节压力但存在通信负担重、控制中心单点故障风险高、响应速度慢等问题适用于电网规模较小、控制资源集中的场景。2. 分散式协调控制各集群通过与相邻集群交换边界数据如联络线功率、边界节点电压自主开展局部优化计算无需全局控制中心参与。常用的优化算法包括交替方向乘子法ADMM、对偶次梯度算法等其中交替方向乘子法因收敛速度快、鲁棒性强被广泛应用于集群间协调控制。该模式通信压力小、可靠性高能适应大规模配电网的控制需求但可能存在局部最优与全局最优不一致的问题。3. 混合式协调控制融合集中式与分散式控制的优势采用“上层全局协调下层局部自治”的架构。上层控制中心负责宏观优化制定各集群的电压控制目标和功率交换约束下层各集群根据上层指令和本地运行状态自主开展精细化调节。该模式既保证了全局优化效益又提升了局部响应速度是当前大规模含分布式光伏配电网的主流协调控制模式。三、应用效果与发展展望集群划分与电压协调控制技术已在多个实际工程中得到验证。例如在安徽金寨10.5kV光伏扶贫示范线路中采用基于电气距离和电压调节能力的集群划分方法结合“集群自治群间分布式协调”的双层控制策略通过优化光伏逆变器的有功/无功输出使线路末端电压越限时长减少90%以上光伏发电损失和线路有功损耗降低15%~20%在IEEE 123节点仿真系统中基于Fast-Newman算法的集群划分结合日前-实时双层调度控制实现了电压偏差从3.5%降至1.2%的精准控制效果显著提升了供电质量。未来随着分布式光伏渗透率的进一步提升和新型电力系统建设的深入推进含分布式光伏配电网集群划分与电压协调控制技术将向三个方向发展一是智能化引入数字孪生、人工智能等技术实现集群划分的动态自适应和控制策略的自主学习优化二是多元化整合分布式光伏、储能、电动汽车、虚拟电厂等多元调节资源构建多主体协同的控制体系三是市场化结合电力市场机制通过价格信号引导集群内调节资源参与电压控制实现控制效益的最大化。四、结论含分布式光伏的配电网集群划分与电压协调控制是解决高渗透率光伏接入带来的电压问题的有效手段。合理的集群划分能将复杂配电网分解为可控的独立单元降低控制复杂度科学的协调控制策略可充分挖掘集群内与集群间的调节资源潜力实现电压的精准、快速稳定。未来需进一步优化集群划分的多目标优化模型提升协调控制算法的收敛速度与鲁棒性推动技术向智能化、多元化、市场化方向发展为大规模分布式光伏的高效消纳和配电网的安全稳定运行提供有力保障。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 李升,姜程程,赵之瑜,等.分布式光伏电站接入低压配电网系统暂态电压稳定性研究[J].电力系统保护与控制, 2017, 45(8):6.DOI:10.7667/PSPC160533.[2] 王浩宇,吕干云,蒋小伟,等.分布式光伏并网对配电网电压分布及网损影响研究[J].南京工程学院学报自然科学版, 2016, 14(4):6.DOI:10.13960/j.issn.1672-2558.2016.04.003.[3] 李圣涛.含分布式光伏发电的电网仿真平台研究[D].南昌大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2403012. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 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