含双馈型风电场的配电网智能无功优化方法研究

研究了含双馈电机的风电场接入配电网后的无功电压优化控制方法,通过分析双馈感应风电机组的功率情况,充分发挥双馈感应风电机组对配电网的无功调节能力,将构建的无功优化问题转换为一个非线性混合整数优化的数学问题,并采用智能遗传优化算法进行求解。利用IEEE30节点系统作为算例进行仿真分析,计算结果可为含风电场的配电网提供合适的无功分布参考,验证了该控制方法的有效性。     

考虑双馈电机风电场无功调节能力的配电网无功优化

针对目前配电网无功优化中没有考虑具有灵活无功调节能力的并网双馈电机风电场为系统提供无功支持的问题,研究了考虑双馈电机风电场无功调节能力的配电网无功优化模型和算法.分析了风速预测误差对双馈电机风电场无功容量的影响,将双馈电机风电场无功容量极限作为约束条件,在最大效率利用风能的前提下将双馈电机风电场作为连续无功源参与配电网...     

计及双馈机组无功辅助功能的电力系统多目标无功优化研究

双馈异步风力发电机转子侧和网侧变流器具有一定的无功调节能力,可根据所接入电网运行要求发挥其自身的无功辅助功能。本文在双馈风电机组输出有功功率最佳的前提下将风电场作为连续无功源参与到无功电压控制中,在双馈机组无功出力不确定的情况下,应用免疫遗传算法(IGA)进行求解。在此基础上,根据风电场建设需求,讨论不同装机容量的风电场以及风电场并网位置对无功优化的影响。建立了以系统有功网损和电压偏差之和最小的目标函数,通过对改进的IEEE 30节点系统分析计算,验证了该目标函数及算法的可行性。     

基于改进遗传算法的风电场多目标无功优化

针对风电场并网运行的多目标无功优化和电压稳定问题,建立了基于异步发电机内部等值电路的含风电场的电力系统无功优化模型,提出了风电场无功优化的目标函数和约束条件。结合非支配排序思想、精英保留策略、改进的小生境技术,得到了一种将向量模适应度函数作为淘汰准则的改进Pareto遗传多目标优化算法。以某风电场接入IEEE 14节点标准测试系统为例,将改进算法用于含风电场的电力系统无功优化。仿真结果表明,应用改进的遗传多目标优化算法可以同时得到多组Pareto最优解,为决策者提供了更多的选择余地,使风电场并网点母线电压在允许范围内。     

电力系统无功优化综述

介绍了考虑风电场接入后、交直流混合输电系统以及电力市场下多个无功优化数学模型,探讨了现有传统优化算法、人工智能优化算法以及改进的混合优化算法,并对其中常用的优化算法进行了分析比较。针对电力系统无功优化在线运行的实用性问题,综合评价了现有无功优化控制策略及其适用情况,提出了当前电力系统无功优化研究中仍需解决的问题及未来的研究方向。     

改善接入地区电压稳定性的风电场无功控制策略

针对大规模风电场接入电网带来的电压无功问题,提出一种改善接入地区电压稳定性的变速恒频风电场无功控制策略,在系统发生扰动时,以接入点为电压控制点,扰动前的稳态电压为控制目标,动态调节风电场输出无功功率,维持接入点电压水平。实际应用时,该策略利用系统部分雅可比矩阵推导风电场的电压无功灵敏度信息,并根据风电场的无功输出能力计算风电场无功调整量,同时通过设置控制死区和延时,避免了风电机组的频繁调控。仿真算例表明,采用所提策略能够充分发挥变速恒频电机风电场的快速无功调节能力,有效抑制风速扰动、负荷变化等因素引起的电压波动,维持接入地区电网的电压稳定性。     

基于遗传算法的双馈风场分群无功控制策略

现有的双馈风电场无功控制多数采用恒功率因数控制,既没有充分利用风电场内双馈风电机组和无功补偿设备的无功调节能力,也没有考虑风电场集电系统的网损。提出了一种综合考虑集电系统特点和DFIG无功调节能力的无功控制策略,该策略以实时监测的风电场并网点电压数据和DFIG有功出力数据为基础,通过分析双馈风电机组的功率特性和风电场的无功需求,利用遗传算法求解风电场多目标无功优化控制模型,达到降低集电系统网损和改善并网点电压的目的。对某实际风场的仿真算例验证了所提策略的有效性。     

基于多智能体伪并行遗传算法的小水电无功优化研究

为了解决小水电接入配电网带来的电压波动、网损增加等问题。构建了以配电网网损最小为目标函数,电压偏移量与无功补偿量为罚函数的无功优化数学模型,提出了基于多智能体和伪并行遗传算法的智能混合型求解算法,该算法通过邻集拓扑和网格环境的交换来完成全体Agent的更新,增加了进化的并行性,在优化遗传算子的基础上引入了自学习算子,该措施在有效强化系统多样性的同时降低系统内部传输的数据量,从而增强了遗传算法进行全局搜索的能力。在Matlab中对IEEE 30节点系统进行仿真和验证,并将所得结果与传统遗传算法、多Agent遗传算法进行比较,结果表明该算法能有效降低系统网损,提高电压水平,而且显著地提高了运算速度,具有更强的全局寻优能力。     

多个风电场接入系统无功容量优化

提出改进遗传算法对多个风电场接入电力系统的无功容量进行优化,并实现了MATLAB编程。该方法是以系统内各个节点电压水平为目标函数,对并网点所安装STATCOM或SVC的容量进行寻优;在MATLAB/SIMULINK环境下对多个风电场并网系统进行仿真,相对于SVC而言,STATCOM对提高并网风电场电压稳定性具有更好的调节作用。     

计及无功裕度的双馈风电场无功电压协调控制

针对双馈风电场的无功补偿能力和电压稳定问题,提出考虑双馈风电场无功裕度的无功电压控制方案。该方案以双馈风电机组为主要补偿设备,以静止无功补偿器作为辅助无功补偿设备,并引入风电场风功率预测,优化计算未来一个时段内的无功补偿优化参考值。在MATLAB/Simulink中建立双馈风电场模型,连接无穷大电网,采用粒子群优化算法优化出风电场无功补偿参考值。仿真结果表明,风电机组按照该无功优化参考值进行无功输出,可留有更大的无功裕度,增强了风电场无功调节能力,并且满足电压要求,提高了风电场的电压稳定性,同时双馈发电机组无需连续无功调节。     

计及风电的动态无功优化解耦算法

针对风电场输出功率间歇性、随机性给电力系统动态无功优化决策带来的问题,依据风电功率波动的时间分布特性,在动态无功优化模型中引入场景对风电出力的不确定性进行描述,基于各场景下的灵敏度信息,提出一种离散变量与连续变量分步决策的解耦算法：首先对每个场景下各时段的静态无功优化问题进行求解,依据变压器、电容器动作对各静态优化结果影响的灵敏度信息及场景概率权重,决策其动作时机和档位,将模型解耦;然后依据离散控制变量决策结果,对同步发电机输出无功等连续的控制变量进行决策.通过对含风电场的实际系统算例进行计算和分析,验证了该方法对风电功率不确定性有良好的鲁棒性.     

飞轮储能系统改善并网风电场稳定性的研究

采用飞轮储能单元作为并网风电场的能量缓冲装置以稳定并网风电场的功率输出。建立了基于等效电路的飞轮储能系统的数学模型,并设计了以风力发电机输出有功功率和无功功率作为控制信号时的控制策略。最后以随机风波动为例,对采用飞轮储能系统的并网风电场进行了仿真研究。结果表明,此方案能实现风电机组输出有功功率和无功功率的综合快速补偿,有效地改善并网风电场的电能质量和稳定性。     

Stochastic optimal power flow incorporating offshore wind farm and electric vehicles

In this paper, an optimal power flow model of a power system, which includes an offshore wind farm and plug-in electric vehicles (PEVs) connected to grid, is presented. The stochastic nature of wind power and the uncertainties in the EV owner’s behavior are suitably modelled by statistical models available in recent literatures. The offshore wind farms are assumed to be composed of doubly fed induction generators (DFIGs) having reactive power control capability and are connected to offshore grid by HVDC link. In order to obtain the optimal active power schedules of different energy sources, an optimization problem is solved by applying recently introduced Gbest guided artificial bee colony algorithm (GABC). The accuracy of proposed approach has been tested by implementing AC–DC optimal power flow on modified IEEE 5-bus, IEEE 9-bus, and IEEE 39-bus systems. The results obtained by GABC algorithm are compared with the results available in literatures. This paper also includes AC–DC optimal power flow model, implemented on modified IEEE-30 bus test system by including wind farm power and V2G source. It has been shown that the uncertainty associated with availability of power from wind farm and PEVs affects the overall cost of operation of system.     

基于量子人工蜂群算法的风电场多目标无功优化

为了分析风机的不确定性出力对电网运行的影响,建立了风电场的概率模型,利用两点估计法(2PEM)进行概率潮流计算。然后,建立了综合考虑有功网损、电压偏移量和静态电压稳定裕度的多目标无功优化模型,并通过层次分析法(AHP)确定各个目标函数的权重,避免了人为主观臆断性。提出了量子人工蜂群算法,并将该算法和前述的概率潮流计算相结合应用到风电场无功优化当中。最后,以IEEE 14节点系统为例,将风电场接入该系统进行无功优化,并和传统的人工蜂群算法(ABC)进行比较,结果表明量子人工蜂群算法优化效果更好,具有更高的收敛精度,有效地避免了早熟现象。     

基于分层原则的风电场无功控制策略

针对由具有动态无功调节能力的变速恒频风电机组（包括变速恒频双馈异步风电机组和直驱永磁同步风电机组）组成的风电场,提出了一种新的电压无功分层控制策略。该策略由风电场局部区域某节点电压与参考值的偏差得到整个风电场的无功功率需求,并按等功率因数算法分配给各台风电机组,作为其无功功率控制目标参考值。参考值的实时整定过程考虑了风电场无功功率输出约束和功率因数约束。算例表明,所提出的策略既可抑制由周边负荷变化引起的控制点母线电压波动,又可抵御由局部电网故障造成的控制点电压跌落,具有维持风电场接入局部区域电网电压稳定的作用。     

电压源型直流输电变流器的直接功率控制研究

针对风电场并网电压源直流输电系统,在αβ坐标系下VSC-HVDC系统离散化数学模型基础上,结合瞬时功率理论和空间矢量脉冲宽度调制,提出了一种适用于VSC-HVDC系统的新开关表的直接功率控制。其中,风电场侧采用定有功功率和无功功率,电网侧采用定直流电压和无功功率,利用MATLAB/Simulink搭建相应的仿真模型,通过对有功、无功阶跃突变工况的仿真分析,验证了该方案的有效性和可行性,为风电场并网电压源高压直流输电系统提供了一种可行的控制方案。     

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.     

与风电场并网的变电站无功补偿的优化

针对风电场并网变电站电压波动较大的问题,通过对其产生的原因及影响因素进行分析,提出优化无功补偿的策略。结果表明:在风电场并网变电站装设动态无功补偿装置,可有效改善风电接入电网系统的电压质量,达到电压综合控制要求。     

风电接入对电网电压的作用机理

鉴于风电场并网运行对电网无功电压的影响很大,首先分析了风电场并网运行时对风电场以及电网的电压产生的影响机理,探讨了风电功率因数与电网电压波动的关系,并通过实例仿真验证了风电场电压与风电出力、功率因数之间的相关性。由此指出了风电场无功电压控制和无功补偿配置方面的一些对策和建议,要求风电场通过足够的无功补偿配置和无功电压控制策略将其高压母线电压控制在110.0～117.7 kV。