基于预测的区间电压调节技术：光伏-蓄电池储能系统（PV-BESS）的协同控制

现代配电网因高渗透光伏及储能系统面临电压安全挑战，传统调节策略应对快速电压越限不足。本文提出基于预测的比例协调功率补偿方法：1）改进卷积神经网络预测变功率流，2）动态灵敏度分析识别关键母线并优化计算比例，3）按灵敏度比例分配光伏逆变器无功补偿和储能系统有功补偿。实测显示该方法在10/123节点电网中使无功补偿需求降低41.8%/34.5%，储能需求分别降低79.1%/39.5%。

　　

摘要：

由于光伏（PV）系统和蓄电池储能系统（BESSs）的高渗透率，现代配电网面临着严峻的电压安全挑战。传统的调节策略在缓解由电力波动引起的快速电压异常方面已被证明效果不佳。因此，本文提出了一种基于预测的比例协调功率补偿方法，用于区间电压调节（VR）。首先，建立了一个改进的卷积神经网络模型，通过考虑PV和负载特性来预测可变功率流，从而实现准确的电压曲线预测。然后，识别出电压异常最严重的关键节点，并通过基于动态敏感性分析的优化过程确定无功功率补偿（RPC）和有功功率补偿（APC）的最佳协调比例。接下来，该方法利用基于敏感性的比例协调机制，依次从PV逆变器和BESSs中分配RPC和APC。测试结果表明，在一个实际的10节点网络中，24小时运行期间所有节点的电压调节效果显著，RPC和APC的总需求分别减少了41.8%和34.5%；而在IEEE 123节点网络中，这些需求分别减少了79.1%和39.5%。