高比例分布式电源接入下配电网电压稳定性优化方法

1 高比例分布式电源接入对配电网电压稳定性的影响

1.1 电压波动加剧

分布式电源，尤其是太阳能光伏和风力发电，其出力受自然环境因素影响极大。例如，云层的快速移动会使光伏电站的输出功率在短时间内发生剧烈变化，风速的不稳定则导致风力发电机的输出功率波动频繁。当这些具有强波动性的分布式电源大规模接入配电网后，会引起配电网中功率的频繁变动。由于配电网的电压与功率密切相关，功率的不稳定直接导致电压波动加剧。在配电网的末端，这种电压波动问题尤为显著，严重影响了用户端的电能质量。据统计，在某些高光伏渗透率的农村配电网中，夏季晴天时光伏出力变化剧烈，导致部分用户端电压波动范围可达额定电压的 ±10% ，远超正常允许范围，对用户的电器设备造成了潜在损害。

1.2 电压越限风险增大

当分布式电源的输出功率超过配电网负荷需求时，会出现功率倒送现象。此时，配电网中的潮流方向发生改变，从传统的由变电站向用户端流动，转变为部分节点功率向变电站或其他节点逆流。潮流的反向流动会使某些节点的电压升高，若超出电压允许上限，就会发生电压越限问题。特别是在分布式电源集中接入且出力较大的区域，以及配电网的轻载时段，电压越限的风险更高[1]。

1.3 配电网潮流分布改变

分布式电源的接入改变了配电网原有的辐射状结构，使其变为多电源供电网络，潮流分布变得复杂多样。不同类型、不同位置的分布式电源接入，对配电网潮流的影响各不相同。例如，靠近负荷中心接入的分布式电源，能够在一定程度上减轻线路传输功率，降低线路损耗；但如果分布式电源接入位置不合理，可能会导致某些线路功率过载，影响配电网的安全运行。而且，由于分布式电源出力的不确定性，使得配电网潮流处于动态变化之中，传统基于固定潮流分布的电压调控手段难以有效应对，进一步增加了电压稳定性控制的难度。

2 配电网电压稳定性优化方法

2.1 安装无功补偿设备

在配电网中安装静止无功补偿器（SVC）、静止同步补偿器（STATCOM）等无功补偿设备，也是提升电压稳定性的有效手段。SVC 能够快速调节无功功率，通过控制晶闸管的导通角，实现对电容和电抗的组合调节，从而快速跟踪配电网无功需求的变化，平抑电压波动。STATCOM 则基于电力电子技术，通过向配电网注入或吸收无功电流，实现对电压的精确控制，其响应速度更快、调节范围更广，能有效提升配电网应对突发电压变化的能力。此外，在配电网的关键节点，如电压薄弱点、分布式电源接入点以及负荷集中区域，安装适量的电容器组，可在特定时段为配电网提供无功补偿，改善局部电压质量。在实际应用中，需根据配电网的具体情况，合理选择无功补偿设备的类型、容量和安装位置，以达到最佳的电压优化效果。例如，对于电压波动频繁的配电网末端，可优先考虑安装 STATCOM，利用其快速响应特性稳定电压；而在分布式电源集中接入且电压偏高的区域，可通过安装电容器组，吸收多余的无功功率，降低电压。

2.2 储能系统的应用

（1）平抑功率波动

储能系统具有存储和释放电能的能力，可在分布式电源出力过剩时储存电能，在出力不足或配电网负荷高峰时释放电能，起到“削峰填谷”的作用，有效平抑分布式电源出力波动对配电网电压的影响。例如，在光伏电站附近配置锂电池储能系统，当白天光照充足、光伏出力过大导致电压升高时，储能系统充电，吸收多余功率，稳定电压；在夜间或阴天光伏出力不足时，储能系统放电，补充功率缺额，避免电压下降。通过这种方式，可大大减少分布式电源出力波动引起的电压变化，提高配电网电压的稳定性。

（2）优化储能充放电策略

常见的充放电策略包括基于功率预测的策略和实时电压反馈策略。基于功率预测的策略，通过对分布式电源出力和配电网负荷进行准确预测，提前规划储能系统的充放电计划，使其在最需要的时候发挥作用。实时电压反馈策略则根据配电网实时电压情况，动态调整储能系统的充放电状态。当监测到节点电压超出正常范围时，储能系统立即做出响应，进行充电或放电操作，以稳定电压。在实际应用中，可将两种策略相结合，取长补短，进一步优化储能系统的运行效果。同时，还需考虑储能系统的寿命、充放电效率以及成本等因素，综合制定最优的充放电策略[2]。

2.3 智能算法在电压优化中的应用

（1）粒子群优化算法

粒子群优算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法，在配电网电压稳定性优化中应用广泛。在电压优化问题中，将分布式电源的出力、无功补偿设备的投切状态、储能系统的充放电功率等作为粒子的位置变量，以配电网电压偏差最小、网损最小等为优化目标，构建适应度函数。PSO算法通过不断迭代更新粒子的速度和位置，使粒子在解空间中搜索最优解，从而实现对配电网电压稳定性的优化。例如，在一个含有多个分布式电源、无功补偿设备和储能系统的配电网中，利用 PSO 算法优化分布式电源的无功出力和储能系统的充放电功率，可有效降低配电网的电压偏差，提高电压稳定性。该算法具有计算简单、收敛速度快等优点，但也存在容易陷入局部最优的问题。为克服这一缺陷，可采用改进的PSO 算法，如引入惯性权重自适应调整机制、学习因子动态变化策略等，提高算法的全局搜索能力。

（2）遗传算法

在配电网电压稳定性优化中，将问题的解编码为染色体，通过选择、交叉、变异等遗传操作，不断进化种群，使种群中的染色体逐渐接近最优解。以配电网电压稳定性为目标，将分布式电源的接入位置、容量、无功补偿设备的配置等作为染色体的基因，利用遗传算法进行优化求解。例如，通过遗传算法搜索分布式电源的最佳接入位置和容量，可在提高分布式电源利用率的同时，有效改善配电网的电压分布，提升电压稳定性。遗传算法具有全局搜索能力强、并行性好等优点，但计算量较大，运行时间较长。为提高算法效率，可结合其他算法，如与局部搜索算法相结合，在遗传算法搜索到一定程度后，利用局部搜索算法对最优解附近的区域进行精细搜索，进一步提高解的质量[3]。

3 结束语

高比例分布式电源接入给配电网电压稳定性带来了诸多挑战，但通过一系列有效措施，能够显著提升配电网的电压稳定性。在实际应用中，需根据配电网的具体特点和运行需求，综合运用多种优化方法，并结合先进的监测与控制技术，实现对配电网电压的精准调控。未来，随着分布式电源技术的不断发展和电力系统智能化水平的持续提高，还需进一步深入研究新的优化策略和技术手段，以更好地适应高比例分布式电源接入下配电网的复杂运行环境，确保电力系统的安全、稳定、高效运行。同时，加强对分布式电源与配电网协同运行的研究，充分挖掘分布式电源在提升配电网性能方面的潜力，也是未来电力系统发展的重要方向之一。

参考文献：

[1]尚博文,徐铭铭,张金帅,等. 高比例分布式光伏接入背景下配电网电压调控方法研究综述 [J]. 智慧电力, 2024, 52 (12): 1-11.

[2]康田园,詹惠瑜,贾东梨,等. 高比例分布式光伏接入下的配电网电压控制策略研究 [J]. 农村电气化, 2024, (12): 6-11+15.

[3]熊伟鹏. 高比例分布式电源接入配电网静态电压稳定性分析 [J]. 江西电力, 2024, 48 (04): 11-15.