基于场景概率潮流的电力系统无功优化研究

多风电场出力的随机性和互相关性特点对电力系统无功优化调度有着不可忽视的影响。针对这一问题,提出一种基于场景概率潮流的电力系统无功优化方法。该方法将风电出力场景化,结合概率潮流计算,以系统有功网损、发电机无功偏差和节点电压偏差期望加权值最小作为无功优化目标函数,利用粒子群算法求得各风电出力场景下的最优无功控制策略。在含多风电场的IEEE 30节点系统中对所提方法进行测试,并与确定性的场景无功优化方法相对比,验证了所提方法的有效性。     

含风电和柔性直流的电力系统多场景概率无功优化

随着大规模风电并网以及多端柔性直流VSC-MTDC的广泛应用,传统无功优化己不能很好地适应现今包含间歇性风电场的交直流并列运行系统。本文提出一种基于场景分析法的含风电场及VSC-MTDC的交直流并列运行系统无功优化方法,首先统计风电场出力的历史数据拟合风电出力的多场景概率,接着通过考虑风电场的多场景组合,建立以多场景下的综合网损期望值最小化为目标函数,计及VSC-MTDC系统级控制策略的交直流系统运行约束的含风电场和VSC-MTDC参与的多场景无功优化模型,并采用全局最优解求解器Ipopt分别求解主从控制模式以及电压下垂控制模式下的最优无功方案。最后以实际的广东南澳片网作为算例进行分析,通过与单一场景下主从控制、下垂控制模型下的优化方案进行对比,验证了本文所提方法的有效性。     

大规模风电接入的运行场景无功优化评估

场景分析是含风电电力系统处理风电随机性的典型方法,然而由于风电出力对电力系统运行的影响具有复杂的非线性,传统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,不同于传统方法的先对风电场景聚类、再进行运行优化,而是先将风电出力样本代入无功/电压运行优化,对优化结果的无功/电压控制矢量进行场景聚类,再映射出风电的场景聚类,从而提出含大规模风电电力系统的无功/电压运行场景模型。考虑到K-means聚类方法难以确定聚类数的问题,通过聚类指标得到运行场景的最佳聚类数。将澳大利亚2个风电场实际数据接入到IEEE 30节点系统中,分别进行传统风电场景分析和所提出的运行场景分析,比较了系统网损和电压的概率特性,验证了所提出的运行场景分析方法的合理性和优越性。     

计及不确定性的分散式风电场与地区电网协调无功优化调度方法

针对地区电网中分散式风电多点接入导致的电压波动问题,本文提出了考虑不确定性的分散式风电与地区电网协调控制的无功优化调度方法。首先计及风速不确定性和风电场内接线,构建了分散风电场无功可调容量预测模型;在此基础上,将风电出力和负荷不确定性处理为区间约束,提出了地区电网的双层无功优化模型,上层以地区电网网损最小为优化目标,下层用来寻找电网运行的最恶劣场景,使得在满足电压运行要求的同时降低网损,兼顾安全性与经济性;最后采用遗传算法与内点法相结合的方法对模型进行求解,并以某地区电网为算例,MATLAB计算结果验证了所提策略的可行性和有效性。     

基于经验Copula函数的多风电场出力动态场景生成方法及其在机组组合中的应用

随着大规模风电接入电网,风电功率的随机性与波动性以及多风电场出力的相关性使得电力系统的运行与调度面临着新的挑战。引入经验Copula函数表征多风电场联合出力分布;对风电的波动性进行建模,利用ksdensity函数拟合风电功率波动量,通过逆变换抽样的方法生成符合风电随机性和波动性的场景集合;生成基于经验Copula函数的多风电场出力动态场景,并将其应用于含多风电场的电力系统随机机组组合问题的求解。算例结果验证了所提风电波动性建模方法的有效性与动态场景生成方法的可行性,同时提高了含多风电场电力系统运行的经济性。     

含大型风电场的电力系统调峰运行特性分析

针对风电场出力随机性、难预测性的特点建立了风电调峰容量需求模型,基于well-being分析原理,采用基于Kantorovich Distance(KD)的forward场景削减技术选取典型风电出力场景对其随机性建模。基于调峰容量需求模型,提出了一种实用的含大型风电场的电力系统调峰运行特性分析方法,定量分析了风电场接入对系统调峰容量需求及运行特性等方面的影响。应用本文模型对一个典型算例系统进行了接入风电后的调峰运行特性模拟计算及分析,结果证明本文所提方法,其计算结果精度较高,且大大降低了计算的复杂性,有利于系统规划人员从整体上直观、清晰地分析风电对系统调峰压力及运行特性的影响,便于应用于工程实际。     

基于集电系统无功灵敏度的双馈风电场无功控制策略

针对目前双馈风电场并网点电压水平低、场内集电系统网损大等典型无功控制问题,提出一种基于无功灵敏度指标的新型双馈风电场无功控制策略。在对双馈风电场无功需求及双馈风电机组无功调节能力进行分析的基础上,构建了风电场集电系统无功灵敏度指标,即集电系统网损无功灵敏度及电压无功灵敏度。该策略能够在保证最大有功出力的同时,实现如下目的:1)利用集电系统电压无功灵敏度控制双馈风电机组无功输出,以改善并网点电压水平;2)利用集电系统网损灵敏度控制双馈风电机组无功输出,实现降低集电系统网损的目的。对某实际风电场的仿真算例验证了所提控制策略的有效性。     

考虑时空相关性的多风电场出力场景生成与评价方法

含多个风电场的场景生成技术可为电力系统中长期规划和运行提供所需基础数据。为在场景生成过程中计入多风电场风电出力的时空相关性,提出两阶段场景生成方法：在第一阶段,采用Copula函数对多个风电场出力的空间相关性建模,获得多风电场出力的初始场景;在第二阶段,运用随机微分方程对风电场出力波动随机性建模,通过重构初始风电出力场景,使得最终获得的场景中风电序列较好地保留原始序列的时间相关性。为评估生成场景的有效性,构建场景有效性评价指标体系;引入多重分形去趋势波动分析方法,提供刻画风电序列的自相关特性和动态波动特性的多维度指标。以某区域风电场为例,生成风电季度出力场景,结果表明所提方法能够复现原始风电序列的时空相关性。     

风电机组建模在电力系统稳定性研究中的应用

大型风电场的并网不仅会在一定程度上改变电力系统原有的潮流及网损分布,而且由于外界环境因素变化会使得并网风电场的出力呈现出波动、间歇、随机、难以预测等特点,与其相关的局部电网稳定性、无功电压波动等电力系统安全稳定问题不容忽视。采用PSD软件进行风电机组建模,分析研究了不同因素对于风电机组出力特性的影响程度,以及风电机组并网对于电力系统潮流、短路、稳定的影响,研究成果能够为今后的大规模风电机组并网研究提供参考。     

基于改进高斯混合模型的概率潮流解析方法

大规模风电并网使电力系统的随机性问题日益突出,概率潮流分析是一种能够计及电力系统随机性的稳态运行分析重要工具。针对风电的随机性和多个风电场出力之间的相关性问题,提出利用遗传算法改进的高斯混合模型求解多个风电场出力的联合概率密度函数,利用联合概率密度函数对多个风电场出力的随机性和相关性进行刻画。在此基础之上,利用线性潮流方程计算多条线路和多个节点电压的联合概率分布,最终求解概率潮流的计算结果。仿真结果表明,所提方法计算精度高,速度快,利用联合概率密度函数和联合分布函数能够比边缘分布更精确地评估电力系统多条线路同时过载的风险。     

含风电机组的配网无功优化

研究了分布式电源中发展较为成熟的风力发电机组并网后配电网的无功优化问题,提出一种基于场景发生概率的无功优化综合指标,该指标由网损和静态电压稳定裕度两部分构成。基于该指标,提出一种新的无功优化模型。在该模型中,提出风电机组输出功率典型场景的选取策略,无功优化潮流计算中考虑了风电机组的特点,将其作为电压静特性节点处理。在求解方法上,采用基于自适应权重的遗传算法求解。算例表明,提出的模型和算法是可行的,对风电系统的运行具有一定的参考价值。     

基于隐式最大似然估计的风电出力场景生成

随着风电渗透率的日益提高,如何有效地描述风电出力的不确定性成为了配电网运行和规划所面临的巨大挑战,为此,提出一种基于隐式最大似然估计的风电出力场景生成方法。针对风电出力曲线的数据特征,设计适用于风电出力场景生成的损失函数和网络结构。通过无监督训练使得场景生成器能够学习到高斯噪声与风电出力场景之间的映射关系。仅需调节模型中相关的参数,采用所提方法就能够生成不同时间尺度的风电出力场景。仿真结果表明,所提方法的预测区间平均宽度和预测区间覆盖率均优于现有的生成对抗网络,且所提方法对于不同的风电场具有一定的普适性。     

基于概率预测的混合储能平抑风电波动随机优化调控方法

在风电场中安装不同类型的储能设备可以有效平抑风电波动,减少风电不确定性给电力系统安全运行带来的影响.对于由风电场和混合储能系统构成的风储混合系统,提出了基于概率预测的混合储能平抑风电波动随机优化调控方法.首先,通过风电概率预测结合多元Copula函数生成具有时间相关性的风电场景集;随后,提出自适应变分模态分解方法计算并网风电功率和混合储能系统充/放电功率的目标预调度值;接着,基于所获得的预调度目标功率,考虑储能充/放电循环次数约束和存储能量机会约束,构建并求解了混合储能平抑风电波动随机优化调控模型;最后,通过算例分析说明了所提混合储能平抑风电波动随机优化调控方法的有效性和经济性.     

含风电接入的省地双向互动协调无功电压控制

为应对规模化风电接入对电网无功电压运行和控制的影响,结合现场实际,提出并实现了一种跨电压等级风电汇集区域风电场与传统电厂的无功电压协调控制方法。在控制中心内,研究并提出计及风功率波动和电网N-1安全约束的敏捷电压控制方法,该方法通过控制周期和控制模型的自适应调整,充分挖掘省调直控风电场的无功电压调节能力,抑制风电波动对电网电压的影响,保留足够的传统发电机动态无功储备。在控制中心间,研究并提出计及风电场调节能力的省地双向互动协调控制方法,通过地区电网内风电场与地调直控变电站的协调控制,发挥地调直控风电场的调节能力,减少地调直控变电站的电容电抗器动作次数,通过省地双向互动协调,协调省地双方无功调节资源,支撑末端地区电网电压,提高电网整体运行的安全性和经济性。所研发的实际控制系统已在江苏电网应用,仿真运行和实际闭环结果证明了该方法的有效性。     

计及换流器损耗的风电经柔直并网系统的随机最优潮流模型

由于风电的随机性和不确定性,使得风电大规模并网后电力系统的安全稳定运行难度增大,因此有必要对风电经柔直并网系统的随机最优潮流展开深入研究。提出一种计及换流器损耗和风电随机性的风电经柔性直流并网的随机最优潮流模型。首先,建立风电功率数学模型和计及换流器损耗的VSC-HVDC数学模型,考虑风电并网时换流站的不同控制方式;其次,利用场景法模拟风电功率的不确定性,并通过Kantorovich距离的场景削减技术提高计算效率,构建风电经柔性直流并网系统随机最优潮流模型,采用内点法对优化模型进行求解,利用统计学方法计算目标函数的数字特征;最后,以修改的WECC 2机5节点系统和IEEE-118节点系统为例进行仿真分析,验证所提出优化模型的合理性和有效性。     

基于时序生成对抗网络的月度风光发电功率场景分析方法

针对月度风光发电功率模拟面临的变量维度高、时空特征复杂等难题,提出一种基于时序生成对抗网络的月度风光发电功率场景分析方法。采用基于RV系数的聚类技术提取代表性日发电状态,基于Markov链刻画风光日发电状态转移规律;引入缩放点积注意力机制与时序卷积网络,构建时序生成对抗网络,模拟日内风光发电功率的时序性及空间相关性;提出月度风光发电功率场景的随机生成方法。考虑电网中长期分析需求,建立月度风光发电功率场景的优化削减方法。最后,采用我国东北地区6座风电场和6座光伏电站的历史发电功率数据,验证所提方法的有效性和正确性。     

风电场及机组出力损失计算模型与方法

提出了一种风电场及机组出力损失计算模型与方法。利用风电机组的历史运行数据建立风速、风向与功率间的专家数据库,基于该数据库建立风电机组出力损失计算模型,将机组故障或弃风期间的实测风速和风向代入该模型,计算得出风电机组以及该风电场的实时功率损失及在某时间段内损失的发电量。通过利用现场数据模拟计算,验证了该计算模型与方法的有效性,可对各种原因造成的机组出力损失做出准确计算。该方法既可提高风电场的运行管理水平,还可为风电场参与电网调峰调频提供准确的数据支持。     

多风区接入对系统小干扰稳定性影响分析

随着国家对风资源的大力开发利用,大量的风电场需要接入电网.风电场接入电压等级也从最初的配电网发展到高电压等级的输电网,风力发电对电力系统稳定性的影响越来越大,其中风电对系统的小干扰稳定性不容忽视.各风区之间通过主网互联,导致风力发电对系统稳定性的影响不仅仅是单个风场.还包括该风区多个风电场以及整个电网多风区风电场的影响.通过对单风区多风电场以及多风区多个风电场出力变化的分析研究,表明风电场对系统小干扰稳定性影响情况主要表现为系统的振动模式及振动特性.运用PSASP程序对中国新疆地区的典型电网仿真,验证了研究结论.分析结果对风电接入、风场运营和电网规划具有重要的参考价值.