基于记忆遗传算法的海上风电场运维调度研究

综合考虑海上风电场的多种因素,以海上风电场运维调度成本最低为优化目标,基于两种改进记忆遗传算法,求解运维队列。并以某海上风电场的实际数据为基础,模拟不同的运维场景,对传统记忆遗传算法和两种改进记忆遗传算法进行验证。     

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。     

接入风电场的电力系统无功优化研究

研究了考虑大型风电场接入的电力系统无功优化问题。针对风电场接入时的无功优化模型,分析讨论了接入风电场的系统无功潮流计算,提出了一种改进遗传算法解决传统遗传算法在无功优化中面临的问题。采用混合编码方式处理连续变量和离散变量共存,利用自适应交叉和变异操作提高算法的搜索能力和跳出局部最优解的能力,利用精英代保持进化策略提高算法的可靠性和鲁棒性,在IEEE30标准系统引入风电场验证了该算法的适用性。     

基于改进HPSO算法的风电场内部无功优化研究

双馈风电机组(DFIG)是当前风电场的主流机型之一,具有有功功率和无功功率可解耦控制的优点。将风电场中每一台DIFG机组作为单独的连续无功源,以每台DIFG机组无功出力为控制变量,把双馈风电场内部有功网损设为目标函数建立无功优化模型。为了减少风电场内部有功网损并稳定节点电压,在基本粒子群(PSO)算法的基础上引入了自适应权重和遗传算法中的杂交概念,提出了一种混合PSO算法,并将该方法应用于风电场内部无功优化模型求解。以华北地区某风电场为例,在MATLAB软件中采用改进HPSO算法对所建立的无功优化模型进行了求解,求解结果与基本PSO算法和线性递减权重的PSO算法相比,改进HPSO算法收敛速度更快且结果更优,验证了文中模型和算法的正确性。     

考虑双馈机组无功调节能力的海上风电场无功优化

针对目前海上风电场运行时大量无功传输会引起有功损耗增加的问题,分析了海上风电场集电系统各电气设备的无功特性,以及双馈风电机组(doubly fed induction generator,DFIG)无功出力约束、风速变化对风电场内部无功潮流影响,提出了在保证最大风能利用的前提下将双馈风力发电机组作为连续无功源参与风电场无功补偿的方式,在保证风电场内部节点电压质量的前提下同时获得风电场内部网损最小的目标。以各风电机组的无功实时输出值为控制对象,将风电场无功优化问题转换为一个多变量、多约束的非线性混合优化问题,并采用粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)进行求解。算例结果验证了该方法的有效性。     

含风电场的电网多目标无功优化

随着智能电网建设提上日程,各种分布式电源的并网技术也亟需发展,其中就包括风电场的并网技术,研究了含风电场的电网无功优化问题。考虑风速随机变化的特点,采用无功-电压潮流计算模型,并建立了以系统网损、电压平均偏离和静态电压稳定裕度为目标函数的多目标无功优化模型。改进了传统的遗传算法,有效地避免了早熟和局部收敛,并在适应度函数中引入了内点法的对数障碍函数,有效改善了传统无功优化结果中某些节点电压容易接近上限的问题。算例表明该方法对含风电场的IEEE57节点系统具有良好的适用性。     

含风电场的电网多目标无功优化

随着智能电网建设提上日程,各种分布式电源的并网技术也亟需发展,其中就包括风电场的并网技术,研究了含风电场的电网无功优化问题.考虑风速随机变化的特点,采用无功-电压潮流计算模型,并建立了以系统网损、电压平均偏离和静态电压稳定裕度为目标函数的多目标无功优化模型.改进了传统的遗传算法,有效地避免了早熟和局部收敛,并在适应度函数中引入了内点法的对数障碍函数,有效改善了传统无功优化结果中某些节点电压容易接近上限的问题.算例表明该方法对含风电场的IEEE57节点系统具有良好的适用性.     

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。     

考虑发输配一体的电力系统主网的无功优化研究

以有功网损最小为目标函数建立了电力系统无功优化的数学模型,对于目标函数中的无功电压越界和发电机无功越界点,采用罚函数予以解决.对无功优化问题的求解采用遗传算法,针对遗传算法应用于求解无功优化等复杂非线性优化问题中容易发生"早熟"和收敛速度慢等问题,作了一些改进.通过改进,遗传算法能够跳出局部最优解,增强了全局寻优能力,...     

基于改进遗传算法的含风电的电网无功优化

介绍了改进遗传算法,将其与无功优化理论结合,借助Matlab软件,将该方法运用在含风电机组的IEEE-14节点和IEEE-30节点系统的多目标无功优化,算例分析结果表明,该改进遗传算法不仅目标函数的有功网损减小,而且计算速度也有所提高,故在含风电网的无功优化中有理论应用意义。     

基于改进场景聚类算法的海上风电储能优化配置研究

在平滑海上风电出力波动的应用需求下,提出一种储能优化配置方法。利用小波包分解算法对海上风电出力曲线进行分解,得到储能系统全年功率响应曲线。采用基于云模型和模糊C均值聚类算法相结合的改进场景聚类算法,对储能全年功率响应曲线进行聚合,生成储能功率响应典型场景。以储能年综合成本最低为目标,构建储能优化配置模型。采用粒子群算法对海上风电储能优化配置模型进行求解,最后通过算例仿真对所提方法和模型进行分析验证。结果表明：所提模型和方法能综合考虑海上风电场侧储能的实际运行特性,可有效指导海上风电场的储能配置和建设规划。     

考虑风功率分布规律的风电场无功补偿容量优化决策

双馈型风电机组的无功调节范围随其有功功率输出变化而存在波动性,极端条件下,又有其不可调节性,由此必然降低其对自身电压水平支撑的持续性。为此,在依据功率估算数据对风电场输出功率分布特性进行统计分析的基础上,提出考虑风功率分布特性的风电场无功补偿容量优化决策方法。该方法在充分计及双馈感应发电机无功调节能力与风功率分布特性的前提下,以无功补偿的投资成本与运行成本最小化为目标,构建无功补偿容量优化计算模型。该研究可使双馈型风电场的无功补偿决策更具针对性,并以最小代价实现该类风电场连续、无缝的无功电压调节。应用改进粒子群优化算法对所构建算例系统进行求解,分析结果表明了该研究的有效性。     

采用改进下垂控制和双层无功优化的风电场无功均衡分配研究

计及风电场详细模型,按照双馈风电机组(DFIG)无功容量比例分配无功,难以实现风电场无功裕度均衡控制。根据DFIG无功裕度和并网点(PCC)允许电压偏差,提出可变下垂系数以改进无功-电压控制。结合每台DFIG无功裕度及其与PCC间电气距离,定义新的无功不均衡度。针对大规模风电场控制问题,建立双层无功优化模型,其中电网层以减小网损、电压偏差和风电场铜耗为目标,整定电网无功需求量;风电场层以场内线损、DFIG铜耗及无功不均衡度最小为目标,确定各台DFIG无功出力。采用有限记忆拟牛顿信赖域(LBFGS-TR)算法求解无功均衡分配方案。算例结果表明,所提算法可充分利用DFIG无功调控能力,实现风电场无功裕度均衡控制。     

考虑运行维护需求的海上风能与波浪能联合发电非同期规划

随着海上风电的规模化发展,海洋多能综合利用被广泛关注.在双碳战略背景下,探索在海上风电场内增设波浪能装置的可行性意义重大.提出一种考虑运行维护需求的海上风能与波浪能联合发电的非同期规划模型与优化方法.考虑海上风电场停机检修的用电需求,在现有海上风电场内增设波浪能发电装置;分析海上风机位置、运行维护及船只靠泊防撞等工程需求,优化波浪能装置布局.评估海上风能与波浪能的联合布置方案,最终得到综合考虑经济性、可靠性的优化方法.算例研究结果表明,采用联合发电的规划模型与优化方法可在保证联合发电可靠性的同时,有效提升联合发电经济效益及风机运行维护的便利性.     

基于Q学习粒子群算法的海上风电场电气系统拓扑优化

针对多变电站海上风电场的电气系统拓扑优化,现有的方法一般根据预先确定的变电站个数将整体海上风电场划分为几个固定的子区域,然后分别进行独立的电缆连接布局优化,最终聚合得到整体方案.然而,采用固定的划分策略很难得到全局最优方案.因此,考虑多海上变电站选址、电缆选型、功率损耗等因素,以最小化成本为目标,建立多变电站海上风电场的电缆连接布局优化模型,并提出一种基于Voronoi自适应分区的Q学习粒子群算法进行求解.所提出的算法以Q学习粒子群算法为核心,设计一种基于Voronoi图的自适应分区策略实现自适应分区,并结合相应的编解码策略实现不同分区的电缆连接.最后,通过算例分析证明所提出模型以及算法的有效性.     

多个海上风电场输电组网拓扑研究

多个海上风电场组网输电与陆地系统连接,可更好地实现海上风电场与大陆电网的协调对接。而输电组网的拓扑结构是其关键点之一。针对升压站和集控中心位置不确定,且升压站多条出线的情况,以最短交流海底电缆长度为优化目标,首先运用DFS(深度优先搜索法)和最短路径法形成初始方案,然后通过基于Dijkstra(迪杰斯特拉)算法的改进遗传算法进行拓扑优化。算例证明,该算法可自动生成多风电场输电组网的经济性最优拓扑方案,能够节省时间和人力,为未来多个风电场集群组网拓扑的自动生成提供有效的优化办法,对实际工程运用具有一定的指导意义。     

海上风电场无功配置优化方案

根据海上风电场无功配置原则,分析包含风电机组、海缆、主变压器的海上风电场无功损耗。在满足无功补偿及工频过电压要求的情况下,应尽可能提高并联电抗器容量,从而给出并联电抗器和动态无功补偿装置SVG的配置优化方案。研究结果表明：当220 kV海缆长度增加和风电机组出力减少时,海上风电场容性无功会增加。当220 kV海缆长度增加时,海上风电场空载过电压、甩负荷过电压及单相接地故障过电压会增加。最后,基于某实际案例,给出并联电抗器和SVG装置的最优容量。所提方法简单实用,经济可行,可应用于工程实践。     

海上风电场无功配置优化方案

根据海上风电场无功配置原则,分析包含风电机组、海缆、主变压器的海上风电场无功损耗。在满足无功补偿及工频过电压要求的情况下,应尽可能提高并联电抗器容量,从而给出并联电抗器和动态无功补偿装置SVG的配置优化方案。研究结果表明：当220 kV海缆长度增加和风电机组出力减少时,海上风电场容性无功会增加。当220 kV海缆长度增加时,海上风电场空载过电压、甩负荷过电压及单相接地故障过电压会增加。最后,基于某实际案例,给出并联电抗器和SVG装置的最优容量。所提方法简单实用,经济可行,可应用于工程实践。