基于改进人工鱼群算法的含风电场电力系统最优潮流计算

将风电场看作PQ节点并考虑风电场输出功率随机性和负荷随机性,提出含风电场的电力系统最优潮流计算方法。分析基本人工鱼群算法原理及其缺陷,提出改进人工鱼群算法(IAFSA);提出人工鱼群的视野和步长的取值方法,对初始种群的生成、行动方式和终止判据进行改进;并基于动态调整罚函数将带约束的有功最优潮流问题转化为无约束优化问题,实现含风电场的电力系统最优潮流计算.实例分析结果表明:基于改进人工鱼群算法比基于基本人工鱼群算法和遗传算法进行含风电场电力系统最优潮流计算具有更优全局收敛性和更快计算速度.     

计及异步风电机组的电力系统区域间ATC计算

针对含异步风电机组的电力系统可用输电能力展开研究。首先,建立含异步风力发电机潮流模型;其次,将含风电机组的潮流模型和传统的静态安全性可用输电能力模型相结合,建立了含风电机组的ATC模型;最后,应用现代内点理论对模型进行求解。仿真结果表明,文中引用的算法能快速而准确地计算不同风速下含风电场系统的ATC值,通过与不含风电场...     

考虑输配交互的含风电场电力系统多目标动态随机模糊最优潮流

提出一种考虑输配交互的含风电场电力系统多目标动态随机模糊最优潮流方法。突破传统输配网最优潮流独立计算且配网一般以负荷计及的现状,考虑主动配电网与输电网的双向潮流交互特性和风电注入功率随机模糊性,兼顾系统经济、低碳、降损多目标优化,考虑输配网静态安全,基于随机模糊机会约束规划建立含风电场电力系统输配交互多目标动态随机模糊潮流模型;提出在随机模糊模拟、牛顿拉夫逊法与前推回代法求解输配系统随机模糊潮流基础上,通过输配网节点功率和电压考虑输配交互特性,基于Look-ahead和NSGA-I获取各时段Pareto解,采用最大满意度法决策,从而提出模型求解算法。改进的IEEE 30节点输电系统与IEEE 33节点配电系统的算例仿真结果表明了文中提出的模型和算法有效性和优越性。     

基于双馈发电机风电场的电力系统电压稳定性分析

为了降低风电并网运行时对电力系统电压稳定性的影响,建立了风电场主流风机——双馈电机数学模型和含风电场的电力系统模型,研究了风电场功率因数cosφ和线路参数R/X影响电力系统电压稳定性的规律．最后运用Matlab/Simulink软件中信号源模块进行了仿真．仿真结果表明,风电场以功率因数为0.8、并网线路参数为0.3时,电压波动较小,保证了风电并网运行时电力系统的稳定性．研究结果为实际风电电网建设提供了理论依据．     

含双馈风电机组的配电网运行模拟

为了解决含双馈风电机组配电网的运行模拟问题,应用HOMER软件和PSASP软件,构建了风场环境模拟和交流潮流计算交替进行的含双馈风电机组配电网的运行模拟模型.通过代表日风电场环境模拟生成,双馈变速恒频风电机组的电源模型的构建,含风电机组配电网的潮流计算,实现了相应的运行模拟过程.IEEE14节点算例表明了论文所提运行模拟方法的可行性,分析结果说明了风电机组对配电网运行指标的影响.     

考虑旋转备用约束的含风电场电力系统短期经济调度模型

网风电场输出功率的随机性与波动性给电力系统经济调度带来了严峻挑战,建立一个考虑旋转备用约束的含风电场电力系统短期经济调度模型．在自回归滑动平均模型的基础上得到风速的概率分布,结合风机出力和风速的对应关系,获得风电场出力的概率分布;基于该分布,在经济调度模型中加入一种基于风电实际出力低于计划出力的惩罚函数,并在约束条件中增加与风电实际出力大小有关的额外旋转备用容量约束;采用混合整数规划方法求解该经济调度模型．将模型应用于一个含风电场的10机算例系统计算分析,结果表明,该模型可以在保证系统可靠性要求的基础上,实现经济性最优的目标．     

基于三点估计法的含风电场电力系统无功优化

针对电力系统无功优化时风电出力及负荷的不确定性和相关性,建立一种综合考虑多种不确定因素的无功优化模型。采用三点估计法处理该模型中的不确定因素,将不确定潮流计算转化为较少采样点处的确定潮流计算。为克服花朵授粉算法易陷入局部最优、寻优精度低等不足,将拉丁超立方采样技术、自适应调整转换概率及邻域策略应用于花朵授粉算法,提出一种改进花朵授粉算法求解所建优化模型。在含风电场的IEEE30节点系统上进行仿真测试,结果表明所提无功优化模型和求解方法在不确定环境下能够有效降低系统网损并减小系统状态变量发生越限的风险,从而保证系统的安全经济运行。     

基于内点法的含风电场电力系统随机最优潮流

基于机会约束规划的随机最优潮流模型的求解一般采用智能优化算法,提出了一种内点法结合随机调节因子更新的方法,以求解基于机会约束规划的含风电场电力系统的随机最优调度模型。模型考虑了节点电压和线路功率的机会约束,并采用半不变量和Cornish-Fisher级数结合的方法来计算机会约束的概率分布。引入调节因子,对机会约束概率进行变形,将随机最优潮流问题转化为可采用内点法求解的最优潮流模型。提出了调节因子的更新方法,通过原始对偶内点法的参数结果更新调节因子来调节机会约束满足的概率,迭代求解机会约束随机最优潮流模型。最后,以IEEE14和IEEE118节点系统为例,验证了方法的正确性和有效性。     

双馈风电机组电力系统低频振荡阻尼特性

由于风力发电机组没有功角,采用数学模型方法分析含风电场的电力系统的低频振荡可能会产生一定的误差,提出基于实测信号的随机子空间算法对大规模双馈风机并网后的系统阻尼特性进行了分析.以含完整双馈发电机组动态模型的电力系统为例,分析了含双馈风电机组的电力系统阻尼特性.分析结果表明,随着风电接入容量的增加,阻尼比并非单调变化,而是存在一个最佳风电接入容量;含双馈风机组的电力系统由于装设了高响应速率的电力电子器件——换流器,有利于系统的小干扰稳定;风电场的阻尼特性与风电场接入位置和故障点之间的电气距离有紧密联系.     

利用抽水蓄能电站提高电网接纳风电能力

风速的波动性导致风电场不能提供连续可靠的高效风电功率,制约了风电产业的发展.本文在保证电网安全稳定运行的情况下,针对大规模风电并网,采用动态规划法,以在建呼和浩特抽水蓄能电站和并网风电为例,研究风电—抽水蓄能电站联合发电系统运行模式.采用基于电网柔性规划的机会约束理论,对常规潮流计算方法进行改进,在MATLAB/MATPOWER组件下实现该潮流的优化算法.研究结果表明,抽水蓄能电站与并网风电场可形成功率互补.不仅实现风电场功率输出最大化,而且抑制风电场功率波动,提高电网接纳风电能力.     

考虑风电不确定性的风电场参与调频市场投标策略

针对风电大规模并网将增加电网调频需求的问题,提出考虑风电不确定性的风电机组同时参与能量市场与调频市场的日前投标方法.分析风电场在2种市场中的收益机制,在调频市场收益中考虑调频性能指标（FRPI）,提出调频性能指标的估值方法. 分析风电场参与2种市场的投标策略. 利用核极限学习机（KELM）和核密度估计（KDE）,建立风电功率概率预测模型KELM-PSO-KDE.基于功率概率密度的预测结果,以风电场收益最大为目标函数建立优化模型,利用蚁狮优化（ALO）算法求解该模型,得到风电场同时参与2种市场的日前最优投标功率. 风电场真实数据的仿真表明,提出的风电场同时参与2种市场的投标策略,可以使风场侧获得更大收益,有助于缓解电网的调频压力,具有优越性和普适性.     

甘肃酒泉大型集群风电有功智能控制系统的开发

分析中国风电调度运行问题、风电出力特性、风电场有功控制现状,提出大型集群风电有功智能控制系统的控制策略,介绍大型集群风电有功智能控制系统的配置、功能、控制策略原则以及控制方法.该控制系统已经投入现场运行并取得了很好的控制效果,各风电场发电量得到了普遍提高,既保证了风能这一绿色能源得到有效开发和充分利用,又保证了电网安全...     

基于主成分分析和LightGBM算法的风电场发电功率超短期预测

风力发电场发电功率的超短期预测越精确,越有利于电力系统的稳定运行和优化调度。为提高风电场发电功率超短期预测的准确率,提出了一种基于主成分分析和GBM算法的风电场发电功率超短期预测方法。该方法首先进行PCA主成分分析将与风电功率相关程度低的维度剔除,降低数据的冗余性,然后利用GBM算法建模实现风电场发电功率的超短期预测。实验结果表明基于GBM算法的风电场发电功率超短期预测效果良好,优于传统机器学习方法在风电场超短期的功率预测上的精度。     

基于主成分分析和LightGBM的风电场发电功率超短期预测

风力发电场发电功率的超短期预测越精确,越有利于电力系统的稳定运行和优化调度。为提高风电场发电功率超短期预测的准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)和轻量梯度提升树(LightGBM)的风电场发电功率超短期预测方法。该方法首先进行主成分分析,将与风电功率相关程度低的维度剔除,降低数据的冗余性。然后利用LightGBM建模,实现风电场发电功率的超短期预测。实验结果表明,基于LightGBM的风电场发电功率超短期预测效果良好,优于传统机器学习方法在风电场超短期功率预测上的精度。     

基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度技术

中国风电发展已经进入了持续稳定阶段,规模化并网发电成为主流的发展模式。风电的波动性、随机性突出,而且在不同时间、空间尺度表现出不同的特性,对电网的安全稳定运行产生了深刻的影响.统计分析中国风电的波动性和随机性及风电大规模接入对电网调度的影响,建立电网-波动性电源-可控电源的新型网源协调互动调度运行机制;指出风电功率预测是解决风电波动性影响的关键基础,而将风电功率预测信息纳入调度体系建立新的预控调度技术是实现高比例风电消纳的关键途径.     

基于分布式储能系统的风储滚动优化调度方法

根据风电预测精度随时间尺度的减小逐级提高的固有特性,建立了多时间尺度多目标协调调度的滚动优化模型。依据风电并网标准与分布式电池储能系统(distributed battery energy storage system, DBESS)能快速修正风电波动的低频分量,以系统经济性最优和弃风电量最小为目标函数建立优化模型,采用加入4个风电场(wind farm, WF)和2个电池储能系统(battery energy storage systems, BESSs)的IEEE-39节点标准系统进行算例分析,遗传算法(genetic algorithm, GA)对目标函数进行迭代求解。结果证明,本研究提出的基于DBESS的风储有功滚动优化调度模型,可以有效降低系统运行经济性以及提高电网对风电的接纳能力。     

风电拉平负荷下的发电系统可靠性评估

风能具有随机性、间歇性和波动性的特点,风力发电并网对发电系统的可靠性有一定影响,为了评估合风电场的发电系统可靠性,提出了风电功率拉平负荷的概念.基于风电功率与系统负荷为相互独立的随机变量的特点,采用裕度表的方式推导出风电场输出功率跟负荷的联合概率分布,建立了风电功率拉平负荷模型,与常规发电机组停运容量模型结合计算发电系统的可靠性指标,为含风电场的发电系统可靠性分析提供了新的思路和方法.算例计算分析结果表明了该方法的合理性和有效性.     

风电功率特性分析及其不确定性解决方案

风力发电对电力系统的不利影响主要源自风电自身功率的随机性,风电并网问题的关键在于如何解决风电功率的不确定性.为此,需要首先对风电的波动特性进行深入分析,然后针对主要矛盾方能提出合理的解决方案.采用频域分析法对风电功率的波动特性进行详细分析,明确风电功率变化的频域分布.介绍风电功率预测和储能技术用于解决风电功率不确定性的应用,并根据频域分析结果给出储能技术选择的原则.风电功率预测与储能技术能够从根本上解决风电功率的不确定性,为风电等不确定性电源并网问题提供新思路.     

考虑尾流效应的海上风电场可靠性评估

提出了考虑尾流效应的风电出力模型,用于电力系统可靠性评估。通过分析复杂风机局部遮挡和尾流效应的影响,建立了考虑复杂地形的部分遮挡尾流效应模型。利用MATLAB软件对不同风速、风向和机组布置下的尾流效应进行了计算,模拟了风场在不同风速和风向下的快速建模。该模型可以更准确地描述风电场风速和风向输出功率的变化,对于调节海上风电场输出的间歇性和随机性有一定的参考作用。