Optimal Configuration of Reactive Power for Large-scale Photovoltaic Cluster Sending-end System Considering Multiple Objectives and All Scenarios

CAI Zihan; GUAN Lin; ZHANG Ye; TANG Wangqianyun; HUANG Lei; HU Shijun

doi:10.7500/AEPS20240413002

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Optimal Configuration of Reactive Power for Large-scale Photovoltaic Cluster Sending-end System Considering Multiple Objectives and All Scenarios

Special Topic on Stable Operation and DC Transmission Technology for Large-Scale Renewable Energy Bases | 更新时间：2025-06-16

- Optimal Configuration of Reactive Power for Large-scale Photovoltaic Cluster Sending-end System Considering Multiple Objectives and All Scenarios
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 7, Pages: 91-102(2025)
- 作者机构：
  
  1.华南理工大学电力学院，广东省广州市 510641
  2.南方电网科学研究院有限责任公司，广东省广州市 510663
  3.中国南方电网有限责任公司，广东省广州市 510663
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  China Southern Power Grid Company Limited(ZBKJXM20232278)
- DOI：10.7500/AEPS20240413002
  CLC：
- Received：13 April 2024，
  
  Revised：2024-08-18，
  
  Published Online：26 September 2024，
  
  Published：10 April 2025
- 稿件说明：
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蔡锱涵,管霖,张野等.考虑多目标全场景的大规模光伏集群送端系统无功优化配置[J].电力系统自动化,2025,49(7):91-102.

CAI Zihan,GUAN Lin,ZHANG Ye,et al.Optimal Configuration of Reactive Power for Large-scale Photovoltaic Cluster Sending-end System Considering Multiple Objectives and All Scenarios[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(7):91-102.
蔡锱涵,管霖,张野等.考虑多目标全场景的大规模光伏集群送端系统无功优化配置[J].电力系统自动化,2025,49(7):91-102. DOI： 10.7500/AEPS20240413002.

CAI Zihan,GUAN Lin,ZHANG Ye,et al.Optimal Configuration of Reactive Power for Large-scale Photovoltaic Cluster Sending-end System Considering Multiple Objectives and All Scenarios[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(7):91-102. DOI： 10.7500/AEPS20240413002.

摘要

大规模光伏集群通过多级交流输电线路组网并经柔性直流线路外送面临远距离输送、潮流频繁波动、缺乏常规同步电源支撑等挑战，无功电源配置成为确保系统稳定运行的关键之一。基于此，针对无同步电源支撑的大规模光伏集群送端系统，对多电压等级、大容量远距离交流输电系统中各级变电站的无功补偿优化配置问题进行了研究。根据无功规划中无功资源的全场景适应能力需求，提出包络式代表日场景集提取方法，并采用基于场景分解与组合的方法快速形成代表日无功优化补偿序列；为了提升系统在扰动后的动态调节能力，提出考虑换流站无功-电压控制裕度的多目标优化模型；针对新能源出力时序波动性所导致的静态无功补偿装置投切状态耦合问题，提出基于动态聚类平滑（DCS）的无功补偿分组配置方法。最后，通过中国西部某大规模光伏送端系统的实际算例验证表明，所提方法能够全面覆盖运行场景的无功-电压需求，在有效提升系统稳定性的同时显著降低计算复杂度，具有较好的通用性与高效性。

Abstract

Large-scale photovoltaic (PV) clusters collects through multi-level AC transmission lines and transmits via flexible DC lines. They face the challenges such as long-distance transmission

frequent power flow fluctuations

and the lack of support from conventional synchronous power sources. The reactive power generation configuration becomes one of keys to ensure the stable operation of systems. Based on this

aiming at the sending-end system of large-scale PV clusters without synchronous power source support

the optimal configuration problems of reactive power compensation in substations at all levels in a multi-voltage level

high-capacity

long-distance AC transmission system are studied. To meet the requirements for the all-scenario adaptability of reactive power sources in reactive power planning

an envelope-based scenario set extraction method of the representative days is proposed

and a scenario decomposition and combination method is adopted to form a reactive power optimization and compensation sequence of the representative days quickly. Additionally

to improve the dynamic regulation capability of the system after disturbances

a multi-objective optimization model that considers the reactive power-voltage control margin of converter stations is proposed. Addressing the switching-state coupling issues of static reactive compensation devices caused by the fluctuations in the power output sequence of renewable energy

a dynamic clustering smoothing (DCS) method for grouping the configuration of reactive power compensation is proposed. Finally

the case verification is conducted on a practical large-scale PV sending-end system in the western region of China

and the verificaiton results demonstrate that the proposed method can comprehensively cover all the reactive power-voltage demands of operation scenarios and effectively improve the system stability while significantly reducing the computational complexity

and has good generality and efficiency.

关键词

Keywords

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