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🔥内容介绍
在全球能源转型加速推进的背景下，分布式光伏作为清洁可再生能源的重要利用形式，在配电网中的渗透率持续提升，为能源结构优化和“双碳”目标实现提供了有力支撑。然而，分布式光伏出力具有显著的间歇性、随机性和波动性，受光照强度、环境温度等自然因素影响较大，大规模接入后给配电网运行带来了一系列挑战：不仅导致电压波动加剧、潮流方向反转，还易引发电压越限、线路过载等问题，严重威胁配电网的安全稳定运行和供电质量。为破解上述难题，配电网集群划分与集群电压协调控制技术应运而生。通过合理的集群划分将复杂配电网分解为若干相对独立的管理单元，可大幅简化控制复杂度；在此基础上实施集群间与集群内的协同调压，能充分挖掘分布式资源的调节潜力，实现配电网电压的精准、高效控制。本文将系统梳理含分布式光伏配电网的集群划分原则与方法，阐述集群电压协调控制策略，并展望其发展趋势。
一、含分布式光伏配电网集群划分
集群划分是实现高效电压协调控制的前提，其核心目标是通过划分形成“电气联系紧密、调节资源匹配、控制目标统一”的独立单元，兼顾控制精度与管理效率。划分过程需综合考量电网拓扑结构、分布式光伏接入特性、负荷分布规律及控制资源禀赋等多方面因素，确保划分结果既满足局部自主控制需求，又能适应全局协调优化要求。目前主流的集群划分方法可分为以下四类：
（一）基于电网拓扑结构的划分方法
该方法以配电网的物理结构为核心划分依据，重点参考变电站供电范围、联络开关位置等关键拓扑节点，将具有明确物理边界的区域划分为独立集群，例如以中压变电站为中心的供电区域、由联络开关分隔的馈线区段等。其核心优势在于原理简单、实施成本低，依托现有电网物理架构即可完成划分，便于工程落地推广。但该方法存在明显局限性，未充分考虑分布式光伏接入容量、渗透率及负荷特性的差异，可能导致同一集群内电压调节需求差异过大，影响后续控制效果。
（二）基于光伏渗透率的划分方法
此方法聚焦分布式光伏的接入特性，将光伏渗透率（光伏装机容量与区域最大负荷的比值）相近的节点划分为同一集群。由于光伏渗透率直接决定了光伏发电对区域电压的影响程度，相近渗透率的区域往往具有相似的电压调节需求，可采用统一的控制策略进行管理。该方法具备动态调整能力，可根据光伏装机扩容、负荷变化等情况实时更新集群划分结果，灵活性较强。但单一以光伏渗透率为指标，忽略了电网拓扑连通性和负荷时空分布的影响，可能出现同一集群内电气联系薄弱、调节资源调配困难的问题。
（三）基于电压敏感性的划分方法
电压敏感性反映了节点电压对光伏出力波动、负荷变化的响应程度，通过量化分析各节点的电压灵敏度（如有功/无功功率变化对电压幅值的影响系数），将电压敏感性相近的节点归为一个集群。该方法能精准匹配电压调节需求，使集群内电压波动规律趋于一致，可针对性地制定控制策略，有效提升电压稳定控制精度。但电压敏感性分析需开展大量的电网仿真计算，对量测数据的完整性和准确性要求较高，且计算复杂度随电网规模扩大而显著增加，适用于中小型配电网或局部区域的精细化划分。
（四）基于多目标优化的划分方法
为弥补单一划分方法的局限性，研究者提出了综合多维度指标的多目标优化划分方法，通过建立包含电压偏差最小化、集群间联络线潮流最小化、控制资源利用率最大化等目标的优化模型，结合智能算法求解最优划分方案。例如，有研究采用社团检测算法，构建融合电气距离、区域电压调节能力的综合性能指标，通过Fast-Newman算法或混合k-means/进化算法实现优化划分；也有方案引入功率传递分布因子、无功电压灵敏度等指标，提升划分结果与电压控制需求的适配性。该方法能统筹兼顾局部控制效率与全局优化目标，划分结果更科学合理，但模型构建和求解过程复杂，对算法算力和收敛性要求较高。
在实际工程应用中，单一划分方法往往难以满足复杂配电网的控制需求，通常采用多方法融合策略：例如先基于电网拓扑结构确定初步集群边界，再结合光伏渗透率和电压敏感性进行微调优化，最终形成兼顾物理可行性与控制精准性的集群划分方案。
二、含分布式光伏配电网集群电压协调控制策略
集群电压协调控制以“分层分区、自主自治、全局协同”为核心思路，在集群划分基础上，构建“集群内自治优化+集群间协调优化”的双层控制架构，充分利用分布式光伏逆变器、有载调压变压器（OLTC）、静止同步补偿器（STATCOM）、电容器组等控制资源，实现电压稳定控制与运行效益优化的双重目标。根据控制范围和协调方式的不同，控制策略可分为集群内自治控制和集群间协调控制两个层面：
（一）集群内自治控制
集群内自治控制的核心目标是快速响应局部电压波动，通过自主调配集群内控制资源，实现区域电压稳定。其控制逻辑以“就地感知、快速决策、自主调节”为主，无需依赖集群间的信息交互，可有效降低通信压力，提升响应速度。主要控制手段包括以下三类：
1. 分布式光伏逆变器调节：通过控制光伏逆变器的无功功率输出实现电压支撑，在满足光伏有功功率消纳需求的前提下，动态调节无功补偿量，抑制电压波动。当出现严重过电压时，可在保证光伏利用效率的前提下，适度缩减光伏有功出力，快速降低电压水平。该手段响应速度快（毫秒级）、调节精度高，是集群内电压控制的核心手段。
2. 传统调压设备协同：结合有载调压变压器（OLTC）分接头调节、电容器组投切等传统手段，实现电压的粗调与稳定支撑。例如，通过OLTC分接头调节适应负荷和光伏出力的慢变化趋势，通过电容器组投切弥补光伏逆变器无功调节容量的不足，形成“快速调节+稳定支撑”的协同控制模式。
3. 新型储能与可调负荷参与：引入储能系统平抑光伏出力波动，通过充放电调节实现电压峰值削峰、谷值填谷；同时引导可调负荷（如工商业柔性负荷、电动汽车充电桩）参与电压调节，通过负荷转移、功率调节等方式，平衡光伏出力与负荷需求，缓解电压波动压力。
典型的集群内自治控制策略采用交替更新优化算法，通过实时采集集群内节点电压、光伏出力、负荷功率等数据，动态优化各控制资源的调节量，确保集群内电压稳定在0.95~1.05倍额定电压范围内。
（二）集群间协调控制
由于配电网各集群通过联络线存在电气耦合，单一集群的电压调节可能对相邻集群产生影响，因此需要通过集群间协调控制实现全局电压优化。其核心目标是统筹各集群的调节资源，平衡集群间的功率交换，避免出现局部过电压、线路过载等全局问题，同时最小化整体调节成本和光伏发电损失。根据控制架构的不同，可分为集中式、分散式和混合式三种协调模式：
1. 集中式协调控制：设立全局控制中心，统一采集各集群的运行数据（包括电压水平、光伏出力、控制资源状态等），建立全局优化模型，求解最优控制方案后向各集群下发控制指令。该模式能实现全局最优目标，可有效平衡各集群的调节压力，但存在通信负担重、控制中心单点故障风险高、响应速度慢等问题，适用于电网规模较小、控制资源集中的场景。
2. 分散式协调控制：各集群通过与相邻集群交换边界数据（如联络线功率、边界节点电压），自主开展局部优化计算，无需全局控制中心参与。常用的优化算法包括交替方向乘子法（ADMM）、对偶次梯度算法等，其中交替方向乘子法因收敛速度快、鲁棒性强，被广泛应用于集群间协调控制。该模式通信压力小、可靠性高，能适应大规模配电网的控制需求，但可能存在局部最优与全局最优不一致的问题。
3. 混合式协调控制：融合集中式与分散式控制的优势，采用“上层全局协调+下层局部自治”的架构。上层控制中心负责宏观优化，制定各集群的电压控制目标和功率交换约束；下层各集群根据上层指令和本地运行状态，自主开展精细化调节。该模式既保证了全局优化效益，又提升了局部响应速度，是当前大规模含分布式光伏配电网的主流协调控制模式。
三、应用效果与发展展望
集群划分与电压协调控制技术已在多个实际工程中得到验证。例如，在安徽金寨10.5kV光伏扶贫示范线路中，采用基于电气距离和电压调节能力的集群划分方法，结合“集群自治+群间分布式协调”的双层控制策略，通过优化光伏逆变器的有功/无功输出，使线路末端电压越限时长减少90%以上，光伏发电损失和线路有功损耗降低15%~20%；在IEEE 123节点仿真系统中，基于Fast-Newman算法的集群划分结合日前-实时双层调度控制，实现了电压偏差从3.5%降至1.2%的精准控制效果，显著提升了供电质量。
未来，随着分布式光伏渗透率的进一步提升和新型电力系统建设的深入推进，含分布式光伏配电网集群划分与电压协调控制技术将向三个方向发展：一是智能化，引入数字孪生、人工智能等技术，实现集群划分的动态自适应和控制策略的自主学习优化；二是多元化，整合分布式光伏、储能、电动汽车、虚拟电厂等多元调节资源，构建多主体协同的控制体系；三是市场化，结合电力市场机制，通过价格信号引导集群内调节资源参与电压控制，实现控制效益的最大化。
四、结论
含分布式光伏的配电网集群划分与电压协调控制是解决高渗透率光伏接入带来的电压问题的有效手段。合理的集群划分能将复杂配电网分解为可控的独立单元，降低控制复杂度；科学的协调控制策略可充分挖掘集群内与集群间的调节资源潜力，实现电压的精准、快速稳定。未来需进一步优化集群划分的多目标优化模型，提升协调控制算法的收敛速度与鲁棒性，推动技术向智能化、多元化、市场化方向发展，为大规模分布式光伏的高效消纳和配电网的安全稳定运行提供有力保障。
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🔗 参考文献
[1] 李升,姜程程,赵之瑜,等.分布式光伏电站接入低压配电网系统暂态电压稳定性研究[J].电力系统保护与控制, 2017, 45(8):6.DOI:10.7667/PSPC160533.
[2] 王浩宇,吕干云,蒋小伟,等.分布式光伏并网对配电网电压分布及网损影响研究[J].南京工程学院学报：自然科学版, 2016, 14(4):6.DOI:10.13960/j.issn.1672-2558.2016.04.003.
[3] 李圣涛.含分布式光伏发电的电网仿真平台研究[D].南昌大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2403012.
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