本发明涉及一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，实现为：对交直流电网多设备集成的待优化系统参数进行初始化，得到初始特征值，所述初始特征值为待优化参数对应矩阵中的N个初始的特征根；基于初始特征值，单调递增或递减待优化参数；根据单调递增或递减待优化参数，生成灵敏度矩阵；结合灵敏度矩阵中的特征根，计算各特征根之间的主导距离，为具有不同变化特性的特征根进行聚类提供依据；根据主导距离，形成主导距离矩阵；通过聚类算法对所有特征根进行分类，为参数优化判据的确定提供对应的限定范围，通过寻找最佳的参数优化判据，得到优化的系统参数。
1.一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，对交直流电网多设备集成的待优化系统参数进行初始化，得到初始特征值，所述初始特征值为待优化参数对应矩阵中的N个初始的特征根；
步骤二，基于初始特征值，单调递增或递减待优化参数；
步骤三，根据单调递增或递减待优化参数，生成灵敏度矩阵；
步骤四，结合灵敏度矩阵中的特征根，计算各特征根之间的主导距离，为具有不同变化特性的特征根进行聚类提供依据；根据主导距离，形成主导距离矩阵；
步骤五，在主导距离矩阵的基础上，通过聚类算法对所有特征根进行分类，为参数优化判据的确定提供对应的限定范围，通过寻找最佳的参数优化判据，得到优化的系统参数；
(1)改变系统某一参数后更新系统状态矩阵A，并求解系统状态矩阵A，获得N个特征根，其中第1,2..i..N个特征根表示为：λi＝σi+jωi；
(2)计算第1,2..i..N个特征根的实部、虚部改变量，分别为Δσi＝σi-σoi；Δωi＝ωi-ωoi；其中上标o表示初始值，σ表示实部，ω表示虚部；
(3)计算第1,2..i..N个特征根的改变量，如果Δσi<0为：Δλi＝-1*sqrt((Δσi)2+(Δωi)2),否则Δλi＝sqrt((Δσi)2+(Δωi)2)；
(4)依据Δλ1，Δλ2..Δλi，Δλj..ΔλN,生成灵敏度矩阵ηN*N,其中灵敏度ηij＝Δλi/Δλj。
2.根据权利要求1所述的一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，其特征在于：所述步骤一中，初始化过程为：(1)建立交直流电网系统小信号模型dΔx/dt＝AΔx，中Δx是系统状态向量、A是系统状态矩阵；
(2)求解A矩阵，获得N个特征根，其中第1,2..i..N个特征根表示为：λoi＝σoi+jωoi，其中上标o表示初始值，σ表示实部，ω表示虚部。
3.根据权利要求1所述的一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，其特征在于：所述步骤四中，按照如下公式求解各特征根之间的主导距离Ωij，Ωij＝sqrt((ηi1-ηj1)2+(ηi2-ηj2)2+…+(ηiN-ηjN)2)/N。
4.根据权利要求1所述的一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，其特征在于：所述步骤五中，聚类算法采用K分组聚类算法，具体实现如下：设需要特征根聚类为K个分组，K大于等于2且小于等于N/2；
(1)逐行寻找主导距离矩阵ΩN*N的最大值max第一次出现的位置，对应为Ωab，以及非零值的最小值min第一次出现的位置为Ωcd：(2)如果K＝2，确定λa,λc为K＝2时的2个质心特征根；如果K>2,将max与min之间进行K-1等分，确定对应K-2个等分点数值，逐行寻找ΩN*N中i≠a,c中最接近各等分点数值的Ωij第一次出现的位置，记为Ωef,…,Ωxy，共计K-2个，确定λa,λc,λe…λx为k>2时的K个质心特征根；
(3)分析非质心特征根的第i个特征根，即i≠a,c,e..分别与K个质心特征根之间的主导距离Ωia,Ωic,Ωie…Ωix，判断其最小值对应的下标，假设是ic，则将λi聚类至λc，以此类推；
(5)对于K个分组，计算各分组内所有非质心特征根与质心特征根的主导距离的平均值，寻找各分组内与质心特征根的主导距离最接近该值的特征根，记为每一分组新的质心特征根，表示为λa1,λc1,λe1…λx1；
(6)分析非质心特征根的第i个特征根，即i≠a1,c1,e1..，分别与K个质心特征根的主导距离Ωia1,Ωic1,Ωie1…Ωix1，判断其最小值对应的下标，如果是ie1，则将λi聚类至λe1；
(8)如果聚类结果与上一次聚类结果无变化，则结束特征根聚类，否则重复步骤(5)-(7)，直到聚类结果与上一次聚类结果无变化，结束特征根聚类；计算K个分组下的误差平方和SSEK，即所有非质心特征根与其所归属的质心特征根的主导距离的平方和；
(9)在K大于等于2且小于等于N/2范围内，不断增加K值，并重复步骤(1)至(8)，直至K越限，此时判定不同分组下的误差平方和的最小值SSEM，则确认M个分组为最优分组聚类。
5.根据权利要求1所述的一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，其特征在于：所述步骤五中，参数优化判据计算如下：(1)特征根聚类第1,2..i..N个特征根被聚类至不同分组group1..groupm..groupM，groupm对应特征根总数量记为Cm，第i个特征根归属于groupm表示为λi∈groupm，(2)对于分组groupm，设定γm为虚部权重，则该分组对应的优化判据为归属于groupm的所有特征根实部变化量的均值、与虚部变化量之间的函数Fm：其中：如果|ωi|>|ωoi|,Δω*i＝|Δωi|否则Δω*i＝-|Δωi|系统整体的简单优化判据F描述为：
F＝F1/β1+..+Fm/βm+..+FM/βM
其中：设定1/βm为groupm的全局权重，βm为groupm与其他各分组之间的距离的平均值，n∈M且n≠mlmn定义为groupm分组内特征根与groupn分组内特征根之间最大的主导距离。
一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，属于交直流配电网技术领域。
背景技术
[0002] 大规模分布式可再生能源接入电网，对系统的灵活接入和有效管控提出了新的挑战和更高的要求。交直流配电网组网灵活，可以在多个电压等级集成可再生能源，并在减少功率变换环节的同时能够提高能源利用效率，在更大范围内充分消纳可再生能源，增强供电能力，成为重要的电网形态之一。交直流配电网中有源、荷、储等多种变流设备，各自运行特性不一，相互之间需要协调配合。如果多变流系统之间的参数协调配合不当，将会影响整体的运行性能。
发明内容
[0003] 本发明技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，通过寻找最佳的参数优化判据，确定优化的系统关键参数，实现交直流源-荷-储等多变流设备间集成协调的优化，有效提升系统整体集成运行性能。
[0004] 本发明技术解决方案：一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，包括以下步骤：
[0005] 步骤一，对交直流电网多设备集成的待优化系统参数进行初始化，初始化的结果是获得初始特征值，即待优化参数对应矩阵中的N个特征根(此特征根为初始的特征根)；所述待优化系统参数包括很多，比如某一个系统对应的电气结构如图2所示，
[0006] 其对应的电路满足：
[0007] 对应的小信号方程为：
[0008] 变量下标m、s1、s2、dc分别表示主站VSC、从站VSC1、从站VSC2以及DC/DC变换器的物理量。Um、im分别表示主站VSC的直流电压、直流电流，Us1、is1、Cs1、Ps1分别表示从站VSC1的直流电压、直流电流、直流侧电容、实际有功功率，Us2、is2、Cs2、Ps2分别表示从站VSC2的直流电压、直流电流、直流侧电容、实际有功功率，idc、Cdc、Pdc分别表示DC/DC变换器的直流电流、直流侧电容、实际有功功率。rm,rs1,rs2分别为各线路阻抗的电阻，Lm，Ls1，Ls2分别为各线路阻抗的电抗。
[0009] 小信号稳定又称小干扰稳定，是指系统在遭受小扰动的情况下保持同步的能力。小扰动是指扰动造成的影响足够小，可以对系统的模型进行线性化而不至影响分析的精度，如负荷的随机波动、部分参数的缓慢变化等。一般以Δ表示小信号变化量。
[0010] 写成矩阵的形式，即为模型：
[0011] dΔx/dt＝AΔx
[0012] Δx是系统状态向量，[△im,△is1,△is2,△Udc,△Us1,△Us2]T,A是系统状态矩阵:
[0013]
[0014] 在该矩阵中出现的参数都是可以待优化的系统参数；
[0015] 求解A矩阵，假设能获得N个特征根，其中第1,2..i..N个特征根(此时为初始特征值)表示为：λoi＝σoi+jωoi,其中上标o表示初始值，σ表示实部，ω表示虚部；
[0016] 初始化的结果是获得第1,2..i..N个特征根(此时为初始特征值)λoi＝σoi+jωoi[0017] 步骤二，根据初始特征值，得到单调递增或递减待优化参数；
[0018] 单调递增或递减待优化参数指的是针对某一个待优化的参数，比如A中的Cdc，让它从当前值开始，加一个固定的步长或者减一个固定的步长，这样待优化参数就可以持续变化起来。
[0019] 步骤三，根据单调递增或递减待优化参数，生成灵敏度矩阵；
[0020] (1)改变系统某一参数后A矩阵自然就被更新了，这个时候可以求解更新后的A矩阵，又可以获得N个特征根，第1,2..i..N个新特征根表示为：λi＝σi+jωi；。
[0021] 然后按照每个特征根的实部、虚部，与各自的初始特征值的实部、虚部相减，得到改变量：
[0022] 分别为Δσi＝σi-σoi；Δωi＝ωi-ωoi；
[0023] 在此基础上，获得第1,2..i..N个特征根的改变量，如果Δσi<0为：Δλi＝-1*sqrt((Δσi)2+(Δωi)2),否则Δλi＝sqrt((Δσi)2+(Δωi)2)；
[0024] 得到Δλ1，Δλ2..Δλi,Δλj..ΔλN后，相互之间进行相除，即ηij＝Δλi/Δλj，i∈1～N,j∈1～N这样就可以N*N个数，写成表格的形式，如表1(称之为灵敏度矩阵)；N是总的特征根数量)，i和j是个变量，可以表示1到N的任意一个；
[0025] 步骤四，结合灵敏度矩阵中的特征根，计算各特征根之间的主导距离，为具有不同变化特性的特征根进行聚类提供依据；根据主导距离，形成主导距离矩阵；
[0026] 前一个步骤产生的灵敏度矩阵，按照公式：
[0027] Ωij＝sqrt((ηi1-ηj1)2+(ηi2-ηj2)2+…+(ηiN-ηjN)2)/N，来求解各特征根之间的主导距离。该步骤是在前一个步骤的基础上继续计算指标。
[0028] 步骤五，并通过K分组聚类对所有特征根进行分类，为参数优化判据的确定提供对应的限定范围，通过寻找最佳的参数优化判据，确定优化的系统关键参数。
[0029] 在前一个步骤产生的主导距离矩阵的基础上，可以按照K分组聚类的方法来对各个特征跟进行聚类。该步骤是在前一个步骤的基础上继续深入。
[0030] 本发明与现有技术相比的优点在于：本发明通过不断改变系统待优化参数，通过所提出的一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，获取最佳的参数优化判据。其中：借助特征根的灵敏度矩阵，计算各特征根之间的主导距离，为具有不同变化特性的特征根进行聚类提供依据；并通过K分组聚类对所有特征根进行分类，为参数优化判据的确定提供对应的限定范围。通过寻找最佳的参数优化判据，确定优化的系统关键参数，实现交直流源-荷-储等多变流设备间集成协调的优化，有效提升系统整体集成运行性能。
附图说明
[0031] 图1为本发明方法的流程图；
[0032] 图2本发明中某一个系统对应的电气结构图。
具体实施方式
[0033] 下面结合附图及实施例对本发明进行详细说明
[0034] 如图1所示，本发明方法具体实现如下：
[0035] 1.初始化流程如下：
[0036] (1)建立交直流电网系统小信号模型dΔx/dt＝AΔx，中Δx是系统状态向量、A是系统状态矩阵；
[0037] (2)求解A矩阵，获得N个特征根，其中第1,2..i..N个特征根表示为：λoi＝σoi+jωoi。
[0038] 2.灵敏度矩阵生成流程如下：
[0039] (1)改变系统某一参数后更新A矩阵，并求解A矩阵获得N个特征根，其中第1,2..i..N个特征根表示为：λi＝σi+jωi；
[0040] (2)计算第1,2..i..N个特征根的实部、虚部改变量，分别为Δσi＝σi-σoi；Δωi＝ωi-ωoi；
[0041] (3)计算第1,2..i..N个特征根的改变量，如果Δσi<0为：Δλi＝-1*sqrt((Δσi)2+2 2 2
(Δωi)),否则Δλi＝sqrt((Δσi) +(Δωi))；
[0042] (4)依据Δλ1，Δλ2...Δλi.Δλj...ΔλN生成灵敏度矩阵ηN*N,其中ηij＝Δλi/Δλj，[0043] 表1
[0044] λ1 λ2 … λNλ1 η11 η12 … η1N
λ2 η21 η22 … η2N
… … … … …
λN ηN1 ηN2 … ηNN
[0045] 假设系统有5个特征根，变化一个优化参数后，其特征根的改变量为：
[0046] Δλ1＝-15，Δλ2＝-15，Δλ3＝3，Δλ4＝10，Δλ5＝10
[0047] 依据灵敏度矩阵生成方法，此时的灵敏度矩阵计算可得，如表2：
[0048] 表2
[0049] λ1 λ2 λ3 λ4 λ5λ1 η11＝1 η12＝1 η13＝-5 η14＝-1.5 η15＝-1.5
λ2 η21＝1 η22＝1 η23＝-5 η24＝-1.5 η25＝-1.5
λ3 η31＝-1/5 η32＝-1/5 η33＝1 η34＝3/10 η35＝3/10
λ4 η41＝-10/15 η42＝-10/15 η43＝10/3 η44＝1 η45＝1
λN η51＝-10/15 η52＝-10/15 η53＝10/3 η54＝1 η55＝1
[0050] 3.主导距离计算流程如下：
[0051] 结合灵敏度矩阵ηN*N，计算第λi、λj(i∈N、j∈N)两个特征根之间的主导距离Ωij：
[0052] Ωij＝sqrt((ηi1-ηj1)2+(ηi2-ηj2)2+…+(ηiN-ηjN)2)/N
[0053] 依据Ωij，形成主导距离矩阵ΩN*N如表3：
[0054] 表3
[0055] λ1 λ2 … λN
λ1 Ω11 Ω12 … Ω1N
λ2 Ω21 Ω22 … Ω2N
… … … … …
λN ΩN1 ΩN2 … ΩNN
[0056] 假设某一主导矩阵计算为如表4：
[0057] 表4
[0058] λ1 λ2 λ3 λ4 λN
λ1 Ω11＝0 Ω12＝0 Ω13＝6.58 Ω14＝10.5 Ω15＝10.5
λ2 Ω21＝0 Ω22＝0 Ω23＝6.58 Ω24＝10.5 Ω25＝10.5
λ3 Ω31＝6.58 Ω32＝6.58 Ω33＝0 Ω34＝3.31 Ω35＝3.31
λ4 Ω41＝10.5 Ω42＝10.5 Ω43＝3.31 Ω44＝0 Ω45＝0
λN Ω51＝10.5 Ω52＝10.5 Ω53＝3.31 Ω54＝0 Ω55＝0
[0059] 4.特征根聚类流程如下：
[0060] 设置特征根聚类的K个分组；K大于等于2，小于等于N/2；
[0061] 2.1逐行寻找ΩN*N的最大值max第一次出现的位置，对应为Ωab，以及非零值的最小值min第一次出现的位置，如为Ωcd：
[0062] 2.2如果K＝2，确定λa,λc为K＝2时的2个质心特征根，最大值max第一次出现的位置，依据表4可知对应为Ω14，即a＝1，那么λ1为聚类的质心特征根；同理，非零值的最小值min第一次出现的位置，依据表4可知对应为Ω34，即c＝3，那么λ3为聚类的另一质心特征根)；如果K>2,将max与min之间进行(K-1)等分，确定对应(K-2)个等分点数值，逐行寻找ΩN*N中第i个特征根，i≠a,c中最接近各等分点数值的主导距离Ωij第一次出现的位置，记为Ωef,…,Ωxy(共计K-2个)，确定λa,λc,λe…λx为k>2时的K个质心特征根；该步骤主要是针对K个分组选取K个分组质心，随着后续步骤的执行，选取λ1、λ3为初始的质心特征根；
[0063] 2.3分析非质心特征根的第i个特征根(即i≠a,c,e..)分别跟K个质心特征根之间的主导距离Ωia,Ωic,Ωie…Ωix，如λ1、λ3为质心特征根时，意味着a＝1,c＝3，此时5个特征根剩余的λ2、λ4、λ5要与他们进行主导距离分析，首先i＝2时，取Ω21和Ω23判断上述的Ω21和Ω23最小值对应的下标，假设是ic，则将λi聚类至λc；
[0064] 2.4重复2.3，直至所有特征根聚类完成；
[0065] 2.5对于K个分组，计算各分组内所有非质心特征根与质心特征根的主导距离的平均值，寻找各分组内与质心特征根的主导距离最接近该值的特征根，记为每一分组新的质心特征根，表示为λa1,λc1,λe1…λx1。
[0066] 2.6分析非质心特征根的第i个特征根(即i≠a1,c1,e1..)分别跟K个质心特征根的主导距离Ωia1,Ωic1,Ωie1…Ωix1，判断其最小值对应的下标，假设是ie1，则将λi聚类至λe1；
[0067] 2.7重复2.6，直至所有特征根聚类完成；
[0068] 2.8如果聚类结果与上一次聚类结果无变化，则结束特征根聚类。否则重复步骤2.5-2.7，直到聚类结果与上一次聚类结果无变化，结束特征根聚类。计算K个分组下的误差平方和SSEK，即所有非质心特征根与其所归属的质心特征根的主导距离的平方和。
[0069] 2.9在K大于等于2，小于等于N/2的范围内，不断增加K值，并重复步骤2.1至2.8，直至K越限。此时判定不同分组下的误差平方和的最小值为SSEM，则确认M个分组为最优分组聚类。
[0070] 5.参数优化判据计算如下：
[0071] 由特征根聚类可知第1 ,2 ..i ..N个特征根被聚类至不同分组group1..groupm..groupM，groupm对应特征根总数量记为Cm，第i个特征根归属于groupm可表示为λi∈groupm.
[0072] 对于groupm，设定γm为虚部权重，则该分组对应的优化判据为归属于groupm的所有特征根实部变化量的均值、与虚部变化量之间的函数Fm：
[0073]
[0074] 其中：如果|ωi|>|ωoi|,Δω*i＝|Δωi|否则Δω*i＝-|Δωi|，Δσi＝σi-σoi；Δωi＝ωi-ωoi；
[0075] 因此，ωi为第i个特征根λi的虚部，Δωi为第i个特征根λi的虚部改变量，Δω*i为中间变量，无具体物理含义。
[0076] 系统整体的简单优化判据F可描述为：
[0077] F＝F1+..+Fm+..+FM
[0078] 系统整体的复杂优化判据可描述为：
[0079] F＝F1/β1+..+Fm/βm+..+FM/βM
[0080] 其中：设定1/βm为groupm的全局权重。βm为groupm与其他各分组之间的距离的平均值。 且n≠m，n表示变量；F1为group1的函数，Fm为groupm的函数FM为groupM的函数。
[0081] lmn定义为groupm分组内特征根与groupn分组内特征根之间最大的主导距离，n与m都是变量，交直流配电网能够为未来大量可再生能源的灵活接入和安全运行控制提供有效技术手段，是未来重要发展方向。交直流源-荷-储等多变流设备间集成协调成为交直流配电网运行的重要功能之一，优化多变流系统之间的参数协调配合，将会进一步提升整体的运行性能。因而，本发明提出一种面向交直流电网多设备集成的系统参数优化配置方法，填补技术空白，具有广阔的发展与应用前景。
[0082] 提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。
