并网风力发电场的最大注入功率分析

风力发电场的最大注入功率分析是风电场规划和运行的一项重要内容.文章建立了异步发电机的稳态数学模型,给出了包含风电场的电力系统潮流的交替迭代计算方法,并结合实际风电系统,分析了确定并网风电场最大注入功率的主要因素.计算结果表明,系统运行方式、风电机组无功补偿量、风电场与系统联络线的电抗与电阻之比的大小等都会影响风电场的最大注入功率,对于一个实际的风电系统,要最终确定其最大注入功率必须进行系统的计算分析.     

含风电场的电网潮流计算

研究风电并网后的电力系统潮流计算方法,有利于确定风电场的并网方案,并为进一步研究其对系统稳定性、可靠性等方面的工作提供基础。在异步风电机组的传统RX模型基础上将风电机组无功功率表示为电压的函数,消去转差的影响,避免传统RX模型算法中的两个迭代过程,牛顿迭代法仍平方收敛,结合已有潮流计算确定风机并网的潮流计算模型,计算分析了不同风机模型对系统潮流的影响。     

风力发电机组特性及接入系统的潮流计算方法研究

介绍了风力发电机组的工作原理和风电场的功率特性,针对P—Q简化模型法、P—Q迭代模型法、R—X迭代模型法在含风电场的电力系统潮流计算中存在的不足,提出一种考虑异步风力发电机组的无功一电压特性来进行含风电场的电力系统潮流优化计算方法。在MATLAB软件环境下,采用IEEE14节点系统作为测试系统进行潮流算例仿真,仿真结果表明,该方法的潮流计算精度和速度均较高,具有良好的合理性,可满足含风电场的电力系统潮流优化计算要求。     

基于半不变量法的含风电场电力系统随机潮流分析

提出了一种基于半不变量法与Edgeworth级数法相结合的随机潮流分析方法,并将其应用于含目前主流风电机组——双馈风电机组组成的风电场的电力系统潮流分析中。本文使用两参数Weibull函数拟合风速分布,由风电机组风速功率特性确定风电机组的概率模型,并基于线性化交流潮流模型,对含风电场的IEEE 30节点系统进行了计算,最后与蒙特卡洛模拟方法对比分析了风电并网对电力系统运行的影响。     

含风电场的电力系统潮流计算

文中建立了风电场的稳态分析模型，该模型考虑了风电场的尾流效应、风电机组输出功率与尖速比和滑差等之间的函数关系，结合异步风力发电机工作原理，将异步风力发电机的滑差修正量引入到雅可比矩阵中，使潮流计算迭代过程仍保持牛顿-拉夫逊法所具有的平方收敛速度；还在该模型和常规PQ模型基础上提出了简化模型。文中将所提出模型用于接有风电场的IEEE14节点测试系统的潮流计算，并对结果加以对比分析。     

风力发电潮流计算

正潮流计算是分析风电对电网影响的基础。基于风力发电的特点,分析了风电潮流计算的几种常用等值模型,并比较了其优缺点,对PQ模型的迭代方法提出了改进。风电场接入电力系统后,由于风电场的出力随风速的变化而随机变化,因此会使线路的功率、节点电压以及电网的频率产生波动,特别是大容量风电场并网时,可能会造成线路功率及节点电压越限的现象,另外也可能会因为风电机组端电压过低或者过高,引起保护装置的动作。所以,在风电场     

含大规模风电场的电力系统线性化最优潮流计算

考虑随机因素的最优潮流(optimal power flow,OPF)计算属于非线性计算,随着系统规模增大,计算难度大大增加,计算效率低,难以满足电力系统在线计算分析要求。针对含大规模风电场的电力系统,首先利用近似简化方法对传统考虑风电不确定性的最优潮流模型进行线性化处理,同时利用拉丁超立方采样进行风电场景生成,基于场景削减技术获得概率测度较大的少数风电场景;然后建立一种新的考虑风电不确定性的线性化最优潮流模型;最后利用简化内点法进行求解。IEEE 300节点、Polish 2 736节点系统的计算结果表明,考虑风电不确定性的线性化最优潮流精度高、计算时间短、适用性强。     

考虑风电接入的电力系统无功优化

研究了含风电场的电力系统无功优化,提出了通过潮流计算得到风电场的无功补偿容量,利用非线性原-对偶内点法对整个电网进行无功优化的新方法。建立了风电机组的稳态模型,介绍了风电场在电力系统潮流计算中的处理方法。通过潮流计算得到风电场的无功补偿容量,建立以有功网损最小和电压水平最好的多目标无功优化模型,在满足各种约束条件下采用非线性原对偶内点法对该模型进行优化求解。通过烟台电网的实际计算结果验证了该方法的可行性和实用性。     

考虑流动相关性的风电场机组分组功率预测方法

风电固有的随机波动性对电力系统的安全稳定运行产生不利影响。风电场功率预测是缓解该问题的重要途径,但预测精度及计算效率制约其在电力系统运行中的应用效果。针对上述问题,提出一种基于流动相关性的风电场机组分组方法并运用于风电场功率预测中。针对传统大地平面坐标无法体现流动信息的缺陷定义了可以体现风电场流动特性的坐标体系——风电场主风向坐标系,以简单而直观的方式将流动特性与风电场机组组合方法、风电预测技术相结合。以中国西北某风电场为例,采用GABP预测模型进行验证,结果证明该方法有效利用了风电场流动相关性对风电场机组进行分组,在精度和效率之间寻求平衡,为电力系统和风电场经济运行提供保障。     

基于DIgSILENT数据接口DGS的含风电电力系统随机潮流分析

同一风区的不同风电场由于地理位置相近,各风电场的风速和出力具有强相关性。针对该特点,提出了一种考虑风电场之间相关性的含风电电力系统随机潮流算法。首先建立了多个风电场出力的离散化联合概率分布模型,在此基础上采用线性化潮流方法分析随机潮流的各项指标。结合随机潮流算法和DIg SILENT软件的优势,研究了一种基于DIg SILENT数据接口DGS的数据转换方法,有效地提高了计算效率。最后利用IEEE-24节点系统以及我国新疆地区2015年规划电网进行方法验证。算例结果表明,建立的考虑风电场相关性的含风电电力系统随机潮流算法具有可行性和优越性,DGS数据接口技术可以使该潮流算法在实际大型电力系统中推广使用,工程实用性较强。     

基于TPNT和半不变量法的考虑输入量相关性概率潮流算法

电力系统的不同输入量之间具有相关性,会影响概率潮流计算的准确性。提出基于三阶多项式正态变换方法处理随机变量相关性,结合半不变量与Gram-Charlier级数展开的概率潮流算法。该方法能够将相关非正态的多维随机变量变换到正态不相关的变量空间,得到相关系数矩阵处理相关输入量,然后进行概率潮流计算,得到节点状态变量和支路潮流功率的潮流计算结果和概率分布曲线。对含多个风速分布相关风电场的IEEE14节点系统进行分析计算,结果验证了该方法的有效性和准确性。     

基于遗传算法的风电场无功补偿及控制方法的研究

为了解决风电场并网运行存在的电压稳定问题，提出了应用遗传算法确定风电场并网点处无功补偿电容器的分组和控制方法。该方法考虑了风速和负荷变化对风电场输出有功功率和无功功率的影响，对风电场节点的处理较准确地反映了其无功和电压特性。对某实际风电场的无功补偿优化结果表明：应用遗传算法求解电容器的分组和控制规则，可实现全局寻优，减少计算量，且计算量减少，无功补偿的总容量和分组容量计算准确，在求得的无功补偿值下，可使风电场母线电压在允许范围内，保证风电场正常运行，并且电容器动作次数最少。     

采用分段离散化和高斯混合模型的多场景概率潮流计算

针对电网运行中风电和负荷的不确定性,提出了一种采用风电场输出功率分段离散化和负荷高斯混合模型的多场景概率潮流计算方法。在风电场有向功率特性曲线的基础上,分段离散化处理风电场输出功率,构造风电场输出功率多场景。同时,建立负荷的高斯混合模型,构造负荷功率多场景。然后,确定系统注入功率多场景及其对应的概率,在系统注入功率的每个场景中,风电节点输出功率为定值,负荷节点功率均服从高斯分布。最后,应用全概率公式,将系统注入功率的每个场景中计算所得状态变量的概率分布以该场景对应的概率作为权重,整合计算得到最终的概率潮流结果。以改进的IEEE 57节点系统进行仿真分析,结果表明所提方法简化了概率潮流求解过程,提高了计算效率。     

基于贝叶斯理论的考虑多维风速之间相关性的概率潮流计算

随着风机大规模投入运行,多维风电场之间风速的相关性会影响电力系统的稳定性.考虑相关性的概率潮流计算有助于合理地调控电力系统运行方式以及优化调度,从而提升系统的稳定性.文中针对多维风电场之间的相关性,提出了一种基于贝叶斯理论的最大期望算法及Rosenblatt变换的概率潮流三点估计法,该算法能够很好地捕捉风电场之间的非线性相关性,计算多维风电场风速的联合分布函数并应用于概率潮流计算.最后,通过IEEE 118节点系统对算法进行验证,并与蒙特卡洛模拟法及Nataf变换作横向对比,结果表明所提算法兼具精度高、收敛速度快等优势.     

Impact of correlation on reserve requirements of high wind-penetrated power systems

This paper investigates the effects of two important factors, i.e., correlation of wind farms output with load and wind speed coincidence in determining the required static reserve in a high wind-penetrated power system. To this end, it suggests an analytical approach to involve the effects of these two factors in probabilistic analytical multi-state models of wind farms output generation. Based on an optimization framework with the objective of reaching the desirable level of correlation, the key idea is to calculate some joint probabilities for equivalent models of wind farms. As a result, these models become compatible with the ones for conventional generation units in adequacy studies of power systems. The proposed analytical approach, then, continues with evaluating the reliability level of power systems exactly and also practically employing these multi-state models once dealing with wind farms at multiple locations. The proposed analytical approach is applied to the modified IEEE-RTS and the obtained results and discussions offered demonstrate the unavoidable effects of these important factors (load and wind speed coincidence) in real world applications.     

基于随机规划的并网风电场最大注入功率计算

提出了一种基于随机规划理论计算大规模并网风电场最大注入功率的方法，将并网风电场最大注入功率的计算问题转化为在一定安全、稳定、电能质量约束条件下的机会约束规划问题。引入随机变量来表示风电场的有功出力，着重研究了时间段较短的实际运行情况。求解模型时采用了混合智能算法，在含风电场的IEEE30节点系统上进行算例分析，结果表明了该方法的正确性和有效性。本文提出的方法可避免动态仿真的繁琐计算并保证结果的最优性。     

考虑风速相关性的概率潮流计算及影响分析

不同风电场之间风速的相关性会影响概率潮流计算的结果。通过对多维独立随机样本进行线性变换,得到具有任意相关性的多维随机样本,从而可计算考虑风速相关性的概率潮流;针对风电场异步发电机吸收无功的特性,提出了一种描述该特性的变系数二次多项式模型。在计及负荷随机扰动的同时,研究并分析了风速相关性的变化对节点电压概率密度和支路潮流概率分布的影响规律,以及考虑相关性后对风电场并网点无功补偿容量的配置。研究算例表明文中方法是有效可行的,考虑风速相关性可以更合理的分析评估风电场对系统静态电压和支路传输功率的影响,从而可为系统规划和运行方式的确定提供更准确完善的参考信息。     

含风力发电的电网概率潮流计算的研究

提出了一种计算含有风电场电力系统潮流概率密度函数的方法。利用风机功率曲线的二次近似来求解风机注入电网后的功率概率密度函数。基于这种模型,考虑发电机注入功率以及负荷消耗功率具有随机性,网络的直流功率潮流也可以计算出来。以含风电场模型的IEEE14节点系统为例,得出了线路功率的概率密度函数,验证了该方法的有效性和正确性。     

基于加速时序蒙特卡洛法的风电场置信容量评估

随着风电资源接入电网规模的增大,如何快速准确地评估待建风电场的置信容量是电力系统规划时需要考虑的问题。文中基于有效载荷容量这一概念,根据新能源接入前后系统可靠性不变的原则,从负荷侧评价了风电资源的置信容量。在计算可靠性指标时,针对当前解析法无法考虑负荷曲线时序性而时序仿真法计算时间较长的问题,提出了一种可靠性指标的加速时序蒙特卡洛计算方法。在此基础上,在计算可靠性较高的系统风电置信容量时,将该方法和线性插值法相结合,避免了采用仿真法计算可靠性指标时的数值波动对弦截法迭代过程造成的不利影响。最后,利用甘青地区电网实际机组、负荷和风电出力数据设计了算例,并验证了算法的正确性。     

多风电场接入的灵敏度场景静态无功/电压评估

风电出力对电力系统运行的影响存在复杂的非线性,现有处理风电随机性的风电场景模型难以保证风电场景与电力系统优化运行保持一致,为此提出含多风电场的电力系统无功/电压灵敏度场景分析方法。首先利用网损/电压灵敏度计算方法计算多风电场相关性出力样本的网损/电压灵敏度,再基于主成分分析构建联合网损/电压灵敏度特征空间,并在此基础上进行场景聚类,得到多风电场网损/电压灵敏度场景。将某2个风电场的实际数据接入IEEE 30节点系统中分别进行传统风电场景分析和所提灵敏度场景分析,验证了所提方法的有效性和优越性。