考虑通过控制分布式微发电机的无功功率注入来调节电力配电网的电压配置问题研究【IEEE123节点】附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在全球积极推动清洁能源转型的大背景下，分布式微发电机凭借其高效、灵活且环保的特性，在电力配电网中的接入规模与日俱增。从传统的单电源辐射状配电网模式，逐渐转变为多源互联的复杂结构，这一转变虽提升了能源利用效率，却也给配电网的稳定运行带来诸多挑战，其中电压控制问题尤为突出。当分布式微发电机大量接入时，配电网中的潮流方向变得复杂，双向流动频繁出现。由于分布式电源出力受自然条件（如光照、风速等）影响，具有明显的间歇性与波动性，使得节点电压极易出现波动，电压越限问题时有发生，严重威胁到电力系统的供电质量与可靠性。

分布式微发电机具备调节无功功率的能力，为解决配电网电压问题提供了新途径。通过精准控制分布式微发电机的无功功率注入量与方向，能够对配电网中的无功功率分布进行优化，有效补偿线路和负荷的无功需求，降低无功传输过程中的损耗，进而改善电压分布，提升电压质量，保障电力设备的安全稳定运行。

IEEE123 节点系统作为广泛应用的经典配电网测试平台，具有一定的规模与复杂度，涵盖了多种类型的负荷节点与线路结构，能够较为真实地模拟实际配电网的运行状况。以该系统为研究对象，深入探究利用分布式微发电机无功功率注入调节电压配置的问题，不仅能够为解决实际工程中的电压控制难题提供理论支持与技术指导，还能推动配电网智能化、高效化发展，对提升电力系统的整体性能和促进清洁能源的广泛应用具有深远的理论与现实意义。

二、分布式微发电机无功功率注入对电压的影响机制

2.1 无功功率与电压的内在联系

2.2 不同类型微发电机的无功调节特性剖析

2.2.1 光伏逆变器

光伏逆变器作为光伏发电系统与电网连接的关键设备，其无功调节能力日益受到关注。现代光伏逆变器大多具备灵活的无功功率控制功能，可在一定范围内实现感性无功功率（使电压降低）和容性无功功率（使电压升高）的输出。通过控制逆变器的输出电压与电网电压的相位差和幅值差，能够精准调节无功功率的大小与方向。一般而言，光伏逆变器在满足光伏发电最大功率点跟踪的同时，可利用其冗余容量提供无功支撑，常见的控制策略包括基于电压幅值的下垂控制、功率因数控制等。例如，当检测到节点电压低于设定阈值时，逆变器可自动调整控制策略，输出容性无功功率，提升节点电压。

2.2.2 微型燃气轮机

微型燃气轮机通过调节励磁电流来实现无功功率的调节。在运行过程中，微型燃气轮机的同步发电机可根据电网的无功需求，动态调整励磁电流的大小和相位。当电网需要感性无功功率时，增加励磁电流，使发电机输出感性无功；反之，当电网需要容性无功功率时，减小励磁电流，发电机吸收感性无功，等效于输出容性无功。此外，微型燃气轮机还可通过与其他设备（如电容器、电抗器）配合，进一步优化无功调节效果，提高配电网的电压稳定性。

2.2.3 风力发电机

风力发电机的无功调节特性与风机的类型密切相关。常见的双馈异步风力发电机，其转子侧通过变频器与电网相连，能够灵活调节无功功率。通过控制变频器的输出电压和频率，可改变转子电流的大小和相位，进而实现对无功功率的精确控制。双馈异步风力发电机既能在一定范围内独立调节有功和无功功率，还能根据电网的运行状态，快速响应无功功率指令，为配电网提供有效的无功支持。相比之下，直驱永磁同步风力发电机的无功调节则主要依赖于变流器，通过控制变流器的开关动作，实现对无功功率的注入或吸收。

三、基于 IEEE123 节点的电压配置优化模型构建

3.1 目标函数设定

3.1.1 电压质量优化目标

3.1.2 网损最小化目标

3.2 约束条件确定

3.2.1 功率平衡约束

3.2.2 电压约束

3.2.3 分布式微发电机无功功率约束

3.2.4 线路容量约束

四、优化模型求解算法

4.1 算法选型

鉴于构建的电压配置优化模型具有非线性、多约束以及多目标的复杂特性，传统的优化算法往往难以高效求解。因此，选用智能优化算法来应对这一挑战。粒子群优化算法（PSO）、模拟退火算法（SA）和遗传算法（GA）等智能优化算法在解决复杂优化问题方面展现出了强大的能力。

粒子群优化算法（PSO）模拟鸟群觅食行为，通过粒子在解空间中的迭代搜索，不断更新自身位置和速度，以寻找最优解。该算法具有收敛速度快、参数设置简单等优点，但容易陷入局部最优。模拟退火算法（SA）则借鉴固体退火的物理过程，从一个较高的初始温度开始，随着温度的逐渐降低，以一定概率接受较差的解，从而跳出局部最优，具有较强的全局搜索能力，但计算复杂度较高，收敛速度相对较慢。遗传算法（GA）模拟生物进化中的自然选择和遗传机制，通过编码、选择、交叉和变异等操作，在解空间中进行搜索，具有良好的全局搜索性能和并行性，但可能会出现早熟收敛现象。