新能源场群电压支撑多设备协同在线优化技术-天津大学 葛磊蛟

2一、研究背景二、面向新能源场站的暂态电压控制三、新能源场群多设备电压控制四、人工智能驱动电压控制1.研究背景随着风电、光伏、储能等新能源大规模并网，新能源场群运行工况日趋复杂，电压波动及动态无功支撑需求不断增加，传统单设备调压方式难以满足场群协同支撑要求。√电网高质量发展，强化无功支撑与网源协同2025年12月，发改能源〔2025〕1710号文提出加强系统无功支撑能力建设，严格监测考核电源调压等涉网性能，加快构网型技术工程场群节点电压分布不均，局部薄弱节点支撑能力不足，设备应力与电压失稳风险相互制约，亟需研究多设备协同的无功电压快速优化控关键词：新能源主动支撑|构网型技术|无功资源协同|动态智能调控关键词：新能源主动支撑|构网型技术|无功资源协同|动态智能调控2021-2025年全球风光储新增装机量及预测情况2021年2022年E2023年E2024年E■新增装机里(Gw)复杂网源场景下新能源场群电压支撑面临的关键技术挑战：风电、光伏等新能源场站呈现“多源异构、分布广泛”的接入特点，以及“强随机、强波动”的运行特性。场群内不同无功支撑设备在调节容量、响应速度和控制方式等方面存在显著差异，使新能源场群面临动态无功容量时变、多源、异构、波动、耦合风光出力随机波动，无功可调容量动态变化风光储设备类型多，响节点电压耦合复杂运行状态时变，建模困难在线优化困难现有无功电压控制主要采用集中式优化、分层分区协调、模型预测及规则控制等方法，依赖电网模型、运行预测线求解效率等方面仍存在不足，要探索“机理模型驱动”与“数据驱动+智能决策”相结合的新型电压控制技术，实现自适应、协同化、快速优化的技术突破。集中式优化控制令至各调压设备计算量较大，单点故障影响系统可靠性分布式/分区优化控制将场群一场站一设备分层，各区域控制器独立求解子问题层级耦合复杂，跨场站协同优化困难多时间尺度分层控制协调快慢响应设备，实现不同时间尺度的无功调节设备间缺乏协同，慢速设备响应较慢，难以协调基于模型预测控制利用风光出力预测和系统模型，滚动优化无功控制策略预测偏差影响控制效果，在线求解压力大规则/下垂控制根据电压偏差及预设下垂特性，调节设备无功输出规则/下垂控制参数适应性有限，难以实现全场群优化逆变器无功补偿控制利用风光储逆变器剩余容量提供无功支撑，调节节点电压逆变器容量有限，多逆变器协调不足一、研究背景二、面向新能源场站的暂态电压控制三、新能源场群多设备电压控制无功源，具备容量主导特性，无功支撑能力稳定充裕。两者在“响应速度”与“容量边界”上呈现显著的互补特性，异构无功源的动态响应特性差异无功源的系统抽象与控制结构异构无功源的动态响应特性差异无功源的系统抽象与控制结构为了充分挖掘新能源场站的无功支撑潜力，本文对站内两类异构物理资源进行精细化建模：(Inverter)协调控制器(CoordinationController)光伏逆变器静止无功发生器独立无功容量400L逆变器响应快速初始响应阶段受限输出阶段快速初始响应阶段受限输出阶段并网点提升鲁棒性功率极限圆示意图=0.95=0.800.4-0-0.2-smaπ(k)≥P²(k)+Q²(k)逆变器的最大可发无功综合考虑电流限幅与实时工况，量化设备距离触碰运行边界的真实剩余调节空间。动态无功裕度(DynamicReactive动态无功裕度(DynamicReactivePowerMargin)定义Uae三uUae三PLLSPWMdqlabcPLLSPWMdqlabc逆变器侧动态无功裕度在线感知方法核心算法模块“基于动态无功裕度的简化DMPC协同优化”(SimplifiedDMPCcollaborativeoptimizationbasedondynamicreactivepowermargin)LC(LocalController)裕度计算(MarginCalc)Layer)电流环(CurrentLoop)物理量(PhysicalLayer)光伏逆变器(PVInverter)中央协同层ControlLayer)中间层：本地控制量被控对象被控对象模块B(执行):电流环(CurrentLoop)裕度计算上传状态与裕度(4Q,P,U)LC(LocalController)核心目标高维多步预测。智能算法预测模型(基于灵敏度)目标函数V₂(k-+1)=Va()+2△0m;(6)J=uyrIYM(k-+1)-²+wo∑AO:y₃()核心约束条件架构本地控制分配系数搜索的快速求解算法。基于分配系数的离散搜索基于分配系数的离散搜索步骤2:引入分配系数α步骤4:代价评估与择优步骤1:计算总需求●根据当前电压偏差，计算理论上需要的总步骤3:离散化滚动搜索与校验●在[0,1]区间内以固定步长(如0.05)遍历α即校验是否满足动态无功裕度约束，若某设备超限，则●计算有效α对应的目标函数值J,选取代价最小的αopt作为最优解，下发最终1.开始(1.开始(Start):每个控制周期k开始读取各设备裕度AQsvo.AQIn3.计算总需求：AQm=(Vm-V/)/|4.进入循环(LoopStructure)条件：“foralpha=0:0.05:1”步骤B(约束校验):是否满足动态裕度与增量限幅约束Yes→步骤C(计算代价):J=w,“(LError)2+…5.择优(Opimization):对比所有J,找到最小Jm对应的an无效，跳过一、研究背景二、面向新能源场站的暂态电压控制三、新能源场群多设备电压控制3.新能源场群多设备电压控制针对风电、光伏、储能及SVG/SVC等异构无功资源响应速度、调节容量和持续支撑能力差异性问题，建立异构无功源动态模型与关键参数边界库，构建新能源场群动态无功可调域，并研究基于支撑贡献度的多源容量协同优化方法，场群动态可调域构建场群动态可调域构建单设备能力域0.92.52.53.54.5光伏响应时间/s异构无功资源动态模型关键动态参数边界库动态无功能力域扩展3.新能源场群多设备电压控制针对复杂网源场景下新能源场群电压薄弱节点支撑能力不足、跟构网机组响应特性差异显著及多机组协同配置困组运行状态、动态无功调节能力及节点电压支撑特性，构建面向电压薄弱节点的多机组协同增强支撑控制策略，提升新能源场群薄弱节点电压支撑能力与系统电压稳定性。支撑反馈优化薄弱节点增强支撑控制优化配置馈线1馈线2(a)基于PLL的预同步控制(b)无PLL的改进预同步控制馈线2馈线3(c)基于虚拟阻抗的电压预同步控制多机组动态配置优化控制无功-电压控制无功-电压控制“gdPIo(d)基于相位补偿的无PLL预同步控制容量/容量/MW跟构网机组动态配置优化3.新能源场群多设备电压控制针对弱电网暂态电压跌落及多资源动作冲突问题，建立风/光/储/SVG动态特性模型与关键参数边界库，在协同策略中引入基于支撑贡献度的分层分时分配机制，进而生成精准无功协同指令，实现无功资源有序分配与容量最优配置，从而提升暂态电压支撑能力。度多时间尺度无功容量协同优化多时间尺度无功容量协同优化毫秒级毫秒级秒级3.新能源场群多设备电压控制构建场群—场站—机组分层协同控制架构。结合电压薄弱节点、失稳风险预警及设备动态无功容量边界，采用集中训练、分散执行的多智能体强化学习机制，实现多场站无功指令自适应分配与场站内部跟构网机组协同调节，并通过安全约束校验保障控制指令可行性，提升新能源场群动态无功支撑能力与电压协同控制水平。场群无功调节场群无功调节控制器风险预警节点△Q场站2场站无功调节控制器机组1机组2机组1机组2一、研究背景二、面向新能源场站的暂态电压控制三、新能源场群多设备电压控制四、人工智能驱动电压控制4.人工智能驱动电压控制高比例新能源接入后，场站场群电压问题呈现多时段、多节点、多设备耦合特征。风机、储能、光伏逆变器、SVG等调压设备在动作速度、调节精度、动作成本和控制方式上存在差异，若缺乏协同策略，容易出现重复调节、过度调节和控制冲突。因此，需要建立面向多设备的协同控制原则，实现慢速离散设备与快速连续设备的协调配合。调控指令调控范围交替方向乘子迭代新能源场站并网点参考电压调控指令新能源场站1…新能源场站N求解新能源场站i的单元和场站场站电压校正模式场站网损优化切换系统电压校正系统网损优化时域控制求解场站无功设备及单元调控指令√控制层级多、控制对象多、控制链条长。多类无功独立控制动作冲突快慢设备并存单时间尺度协同不足储能光伏多类调压设备的动作方式、响应速度和调节成本存在明显差异。独立控制或采用单一时间尺度容易造成动作冲突与调节失配。状态输入4.人工智能驱动电压控制强化学习将多设备电压控制描述为马尔科夫决策过程。智能体根据当前网络状态选择控制动作，网络在动作作用下转移至下一运行状态并反馈奖励，智能体通过持续交互学习获得长期最优控制策略。强化学习将控制问题描述为由状态空间、动作空间、状态转移、奖励函数和折扣因子构成的马尔科夫决策过程。智动作作用于环境后，系统转移至下一状态st+1,并反馈即状态主要由当前状态和当前动作决定。智能体通过持续交√学习目标：获得使长期累计奖励最大的控制策略，在保障节点电压安全的同时降低网络损耗。4.人工智能驱动电压控制针对响应时间尺度不同的问针对响应时间尺度不同的问题构建改进TD3强化学习算法与VAE动作重构网络相结合的双时间尺度协同控制方基于混合动作强化学习的无模型双时间尺度电压控制慢时间尺度设备慢时间尺度设备混合动作空间智能体时间快时间尺度设备基于VAE的混合动作重构网络基于VAE的混合动作重构网络rr改进TD3强化学习算法Constraint<a-1,St,aQ,a,rt,St+1>itrgel2reSH1Criticllosslloss24.人工智能驱动电压控制loss(MW)PTime(hour)1.060.946收敛效果!奖励值收敛曲线奖励值收敛曲线—PDQN电压越限值收敛曲线电压越限值收敛曲线—PA-DDPG网损值收敛曲线网损值收敛曲线—PA-DDPG3Voltageviolation0.944.人工智能驱动电压控制◆规模扩展性困境◆协同控制困境引入元强化学习ChainofTransitiont+2t+2习过程本身”,利用先4.人工智能驱动电压控制DecentralizedDecentralizedExecutionactorbehaviourpolicy:βOUnoiseEnvironment322)(s,,a,r,Sr+1)SoftupdateTargetpolicynetworkParameter:θ°2Parameter:θ#(S,a,7;,S+1)ExperiencereplyDeleteoldmemory4Foreachepisode:network-UpdatingtheparametersofQ-network!Calculatepolicygradienti-UpdatingtheparametersofpolicyneworkI-actorselectsa-environmentexecutiona;1-ActorstorageenvironmentalstateOnlinepolicynetworkParameter:θ“OnlineqnetworkParameter:θeOnlineqnetw