不确定性高比例风光荷接入区域电网末端低电压快速调节算法

摘要

【目的】随着风能和太阳能等可再生能源在电网中的高比例接入，其固有的间歇性和波动性对电网末端电压稳定性提出了严峻挑战。特别是在区域电网末端，风光荷出力的不确定性导致电压快速下降风险加剧，可能引发设备损坏甚至连锁故障。现有研究在风光荷出力预测误差处理和多目标协同优化等方面存在明显不足，例如全纯嵌入灵敏度分析方法未能充分考虑预测误差的影响，而源网荷协调控制框架忽视了预测误差对协作效果的影响。针对这些问题，本文提出了一种新的低电压快速调节算法，通过量化风光荷出力的不确定性，构建安全、效能与成本兼顾的多目标优化模型，实现电网末端低电压的快速稳定调节，从而提升高比例可再生能源接入电网的可靠性和适应性。【方法】采用协同进化遗传算法(CGA)作为核心求解方法，首先针对风电、光伏及负荷出力的随机性建立了精确的概率密度函数模型。风电出力通过结合风速的Weibull分布及预测误差正态分布进行量化;光伏出力则关联光照强度与光电转化效率并引入预测误差项进行表征;负荷出力通过概率密度函数反映其波动性。在此基础上，构建了以安全、效能和成本兼顾为优化目标的低电压调节模型，其中安全指标量化电网末端缺电总损失量，效能指标综合计算网损值与电压偏差，成本指标计算全寿命周期成本。通过整实数混合编码方案和动态调整的交叉概率与变异概率，能够有效优化种群并输出满足电压稳定裕度要求的最优解。【结果】基于广州市某地区实际电网数据进行仿真实验，结果验证了本文算法的有效性。在不确定性处理方面，本文算法对风电和光伏出力的预测结果与实际数据吻合度显著高于其他传统方法，这得益于本文算法将出力功率预测误差作为随机变量进行建模，更准确地反映了实际系统中的不确定性。在电压调节效果方面，当风光荷出力波动和负荷增加导致电压降低时，该算法能够快速有效地将节点电压恢复至正常水平，调节效果优于基于电网稳态模型和双环电压-电流控制算法的传统方法。在静态电压稳定裕度方面，本文算法在多种测试场景下均能保持较高的电压稳定裕度，始终维持在0.8以上，表现出良好的电压调节能力。此外，本文算法在保证电压稳定的同时，兼顾了电网运行的经济性和效能。【结论】低电压快速调节算法通过深度融合风光荷出力不确定性建模与多目标优化，有效解决了高比例可再生能源接入电网末端低电压失稳问题。该算法创新性地引入概率密度函数量化预测误差，显著提升了风光荷出力预测精度;通过CGA协同优化安全、效能与成本兼顾的目标，实现了电压的快速动态调节。实验结果表明，本文算法在调节速度、稳定裕度及经济性等方面均优于其他传统算法，为高比例可再生能源电网的智能化调控提供了可靠技术支撑。该研究成果不仅具有重要的理论价值，在实际工程应用中也展现出广阔前景，未来可进一步探索多时间尺度下的电压协同控制策略，以持续提升电网运行的稳定性和经济性。

关键词

高比例风光荷接入 / 末端电压波动 / 低电压快速调节算法 / 预测出力功率误差 / 多目标快速调节模型 / 协同进化遗传算法 / 电压稳定裕度 / 电网稳定性