基于模型预测控制的多时间尺度无功电压优化控制方法

针对高比例风电接入下电网电压快速、频繁波动的问题,提出了基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度电网无功电压优化控制方法。在日前优化安排离散无功补偿设备的基础上,日内采用基于MPC的滚动优化及校正控制思路,利用连续无功补偿装置对电压进行控制。首先,建立基于灵敏度的电网电压预测模型,预测得到未来多个时刻的电网电压运行状态;然后,以未来多个时刻的电网电压预计控制偏差最小为优化目标,建立日内滚动优化控制模型,求解得到连续无功补偿装置的无功控制计划,并通过电压控制偏差校正,完成日内无功电压模型预测控制;最后,以我国"三北"地区某风电场集群为例进行仿真计算,通过与传统电压控制方法进行对比,验证所提方法在提高电压控制水平方面的可行性和有效性。     

基于模型预测控制的含新能源多阶段AVC优化策略

针对新能源接入后的无功电压控制问题,基于模型预测控制（model predictive control,MPC）理论,提出一种多阶段自动电压控制（automatic voltage control,AVC）优化策略。在日前优化安排离散无功补偿设备（电容器、有载变压器分接头）投切计划的基础上,日内采用基于MPC的优化控制思路,利用连续无功补偿装置（static var generator,SVG）对电压进行控制。通过建立灵敏度矩阵计算得到未来多个时刻的母线电压预测值; 以最小化未来一段时间预测的电压控制偏差为目标函数,建立日内滚动优化控制模型,求解得到SVG的出力序列,并通过反馈校正,完成日内无功电压MPC。在改进的IEEE 30算例的基础上对所提方法进行验证,结果表明,该方法能够有效应对电网电压快速频繁波动的问题,及时追踪电网电压波动,使SVG出力更加平滑、电压控制效果更好。     

基于BSSSO算法的无功补偿容量优化方法

无功补偿容量的目标是将有功功率损耗降至最低且兼顾电压平衡。首先,针对无功补偿容量优化实际,建立考虑有功功率损耗、电压偏差、电压稳定性的多目标无功补偿容量优化模型;然后,提出基于鸟群算法（bird swarm algorithm,BSA）与混合牧羊人优化算法（shuffled shepherd optimization algorithm,SSOA）的鸟群牧羊混合优化（bird swarm shuffled shepherd optimization, BSSSO）算法,以优化无功补偿容量;最后,通过仿真算例验证了所提方法,结果表明所提方法性能优越,可以兼顾各指标平衡。     

多站点无功补偿装置的多目标协调控制

针对目前500 kV变电站中无功补偿装置所采用的单独补偿控制方式,提出一种多目标协调控制方式来克服无功补偿装置缺乏协调且损耗较大的不足。该方法将变电站内低容/低抗装置纳入SVC的控制体系,并考虑站与站之间无功补偿装置的相互影响,以节点电压偏差和无功补偿装置总损耗最小为目标建立多目标无功协调控制模型。根据无功协调控制中变量敏感度不同、局部搜索能力不足的特点,将控制变量划分为敏感变量和非敏感变量,采用具有二级搜索的改进NSGA-II算法求取其Pareto最优解集。对南方电网中电压耦合较强的2个变电站在3种不同负荷水平下进行无功协调控制仿真,结果表明优化结果能够根据控制需要为决策者提供多种最优的协调控制策略。与常规NSGA-II算法和法线边界交叉算法的对比,表明改进NSGA-II算法得到的Pareto解集具有更优的收敛曲线及分布性。     

风电基地动态无功补偿装置参数实测与分析

甘肃酒泉10 GW级风电基地动态无功补偿装置群涵盖了静止无功发生器（SVG）、晶闸管控制电抗器（TCR）、磁控电抗器（MCR）等多种补偿装置,类型全,数量多,但性能特点缺乏试验验证,不利于无功/电压管理及补偿装置效能的充分发挥。针对此现状,展开动态无功补偿装置性能集中测试。考虑电网接线结构、风电场实际运行情况等因素,参考相关国家标准选择测试项目,制定测试方法。实地测试了装设于不同风场的SVG、TCR及MCR等补偿装置的动态调节范围、有功损耗、动态响应时间和谐波电压水平。根据实测结果对3种动态无功补偿装置在风电场的应用特性进行了对比分析。     

基于局部量测的配网馈线广域无功优化控制方法

提出了一种基于局部量测信息的配网馈线低压无功补偿广域优化控制方法。首先采用负荷功率矩方法将馈线划分为若干无功补偿区域并规划低压无功补偿装置的位置,进而确定各补偿装置的理想注入无功;然后考虑无功分区平衡目标、配变容量约束以及电压安全约束,建立广域无功优化模型,在线优化计算并控制各无功补偿装置的最优投切量。该方法充分考虑了配网馈线无功功率的分区平衡,极大提高了低压无功补偿装置的利用率,降低了配电网的有功损耗,有显著的社会经济效益。采用某390节点实际系统验证了该方法的有效性和实用性。     

WPK无功补偿控制装置研究

针对变电站无功补偿控制和有载调压控制的现状,提出了电压调节、无功补偿分别控制相互配合的设计思想,以可编程计算机控制器（PCC）和电量变送器,输入输出控制模块等组件为基础,应用先进的控制技术和数据处理技术,采用面向对象的设计思想,以无功功率缺额为主控参量、以电容器投切前后电压变化趋势为参考、协调母线电压的控制方式,成功开发了具有高可靠性的无功补偿控制装置,为无功补偿控制装置的开发提出一种新的开发思路。     

双DSP冗余控制的新型静止无功发生器控制器设计

为了提高静止无功发生器向电力系统输送无功功率的实时性与精确性,设计了一种双DSP控制的新型静止无功发生装置（SVG）。介绍了控制系统的硬件、软件构成和功能,给出了无功电流检测及直流电压的控制方法。具有控制器结构简单、控制精度高、补偿效果好的特点。给出了SVG用于补偿无功功率以及改善电压质量时的仿真波形。仿真结果表明,该装置能有效地补偿系统无功功率和因负荷无功功率引起的电压下降,从而提高输电线功率因数和传输效率。     

随机模拟粒子群算法在风电场无功补偿中的应用

在风电机组机端装设无功补偿装置有利于改善风电对系统电压质量造成的负面影响。该文针对风电出力的随机性及负荷和系统电压的变化,提出了求最优无功补偿装置容量的机会约束规划模型,并利用随机模拟的粒子群算法求解。该模型以费用最小为目标函数,考虑了风速的概率分布、风电机组本身的有功和无功特性以及含风电场的潮流处理方法等。通过分析某配电网风电场无功、电压、功率因数的变化情况,利用该文方法进行无功补偿优化,结果表明模型与算法的有效性。     

考虑暂态稳定性的高压电机就地无功补偿装置主动控制方法

研究考虑暂态稳定性的高压电机就地无功补偿装置主动控制方法，提升主动控制效果。通过建立高压电机就地无功补偿装置数学模型，分析就地无功补偿装置主动控制影响因素；通过改进花朵授粉算法，优化PI调节器参数；利用参数优化后的PI调节器，结合影响因素，得到就地无功补偿装置主动控制的有功、无功电压；利用正负序网络下分别定向矢量控制方法，结合有功、无功电压，得到暂态稳定时就地无功补偿装置输出的无功功率，无功补偿高压电机，实现高压电机就地无功补偿装置主动控制。实验证明：该方法可有效主动控制高压电机就地无功补偿装置，提升高压电机电压与电流的稳定性；在不同高压电机负载率时，该方法均可有效主动控制就地无功补偿装置，提升高压电机功率因数，具备较优的主动控制效果。     

以并网点电压和机端电压平稳性为目标的风电场无功电压协调控制

现有的风电场无功电压控制方法均没有同时以风电场并网点和各机端电压为控制目标,因而不能完备地解决机端电压因扰动而发生偏移越界的问题。提出一种适用于变速恒频风电机组风电场的多目标无功电压控制方法。该方法通过调节风电机组及风电场内快速无功补偿装置优化风电场并网点及场内机组端电压,降低机组因电压越限而导致的脱网事故。以实际双馈风电机组的大型风电场为例,在RT-Lab实时仿真平台上验证了所提控制方法的有效性。     

基于免疫PSO的新能源配电网无功多目标模糊优化

考虑分布式能源的间歇性和随机性对配电网电压的影响,用模糊数表征分布式电源出力不确定性和负荷功率的波动性,构建配电网多目标模糊无功优化模型,提出分布式电源和无功补偿装置输出无功功率的协同优化方法。以有功网损最小和电压偏差最小为目标函数,并将目标函数和约束条件模糊化,根据其隶属度函数形成模糊适应度函数,再将两目标通过最大满意度法转化为单目标,最后利用免疫粒子群算法进行求解,从而确定在负荷功率模糊波动下具有不同模糊出力水平的分布式电源和具有不同运行方式的无功补偿装置输出无功功率的最优值。以IEEE33配电网系统为算例,验证了所提出的模型和算法的可行性和有效性。     

基于情感智能控制器的统一电能质量调节器

为解决统一电能质量调节器(Unified Power Quality Conditioner,UPQC)直流侧电压稳定控制问题,提出一种基于大脑情感学习的智能控制器(Brain Emotional Learning Based Intelligent Controller,BELBIC)新型控制策略。基于背靠背脉宽调制(Pulse Width Modulation,PWM)变流器结构的UPQC电路系统,采用开关函数描述方法建立并联补偿控制和串联补偿控制电路的数学模型。根据大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)计算模型的结构特点和作用机理,提出基于BELBIC智能控制的UPQC系统多目标控制框图。仿真及实验结果表明可以实现电流和电压的补偿输出,直流侧电压稳定,系统具有良好的动静态特性,验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于多目标决策协调进化算法的电力系统无功优化

在传统无功优化模型基础上,建立了以系统有功网损、静态电压稳定裕度、电压偏差、无功补偿容量和发电机发电成本的多目标无功优化模型。采用多目标决策协调进化算法对电力系统无功进行优化,将多目标决策协调算法与群体进化理论有机结合起来,在有限的群体内对每个个体按协调算法进行排序,以提高优化方法的有效性。通过Matlab7．0编程对IEEE30和IEEE14节点算例系统进行计算。计算结果表明,该方法具有系统网损、电压偏差及无功补偿容量小、发电机发电成本低和系统稳定裕度高的特点。     

基于智能软开关和无功补偿装置的配电网双层优化

智能软开关作为一种新型配电装置,其应用将极大地提高配电系统运行的经济性、灵活性和可控性。首先提出了一种考虑智能软开关和传统无功补偿装置并存的多手段互补的电压控制方法,构建了兼顾配电网运行经济性与系统电压水平的双层运行优化模型。然后针对该模型提出了一种基于遗传算法和内点法的混合求解策略,并采用预动作表法确定离散设备的动作时刻,同时根据智能软开关的功率储备对预动作时刻表作出动态调整。最后,在改进的IEEE 33节点系统中,对所提出的运行优化模型进行验证和分析。仿真结果表明,智能软开关与无功补偿装置的组合能够有效应对源—荷不确定变化引起的电压波动,显著提高电网的稳定运行水平与能量传输能力。     

采用改进温湿度变量策略的夏季短期负荷预测方法

为了充分考虑温度和湿度变量对夏季电力负荷的综合影响,提出一种改进的基于温湿度多形式变量的夏季短期负荷预测方法。首先通过分析夏季气象因素对负荷变化的影响,构造了三种不同形式的温湿度变量作为模型输入变量。然后根据周特性变化对负荷进行分层,对各层负荷建立基于LASSO回归的预测模型,并通过枚举搜索求解算法对输入变量进行选择,优化预测模型。最后通过计算剩余变量对应的系数从而进一步估计出各时段负荷的分布。算例结果表明该方法能有效提高模型的预测精度及鲁棒性。     

基于人工蜂群算法的配电网无功优化

针对配电网电压质量较低的问题,建立了完整的无功优化模型。首先提出了一种新的无功补偿候选点的方法,即先基于网损最小选择无功补偿点,在此基础上再用动态优化选择无功补偿点;然后建立以网损最小、并联电容器容量最小、电压水平最好、两类电压稳定裕度最大的无功优化目标函数,用模糊方法将含有量纲的多目标问题转化为没有量纲的单目标问题;接着用人工蜂群(ABC)算法确定无功补偿点和容量。最后对IEEE-33节点配电网系统进行了测试分析,并与其它两种优化算法相比较,结果表明使用该优化算法,配电网无功配置方案较优,线路损耗明显降低,电压质量和电压稳定裕度明显提高。     

考虑暂态电压稳定的含高渗透率风光的电网动态无功规划方法

随着电网中风电、光伏渗透率的逐渐提高,电网暂态电压稳定问题愈加严重,提出一种考虑暂态电压稳定的含高渗透率风光的电网动态无功规划方法。构造基于电压二元表的区域暂态电压安全裕度指标和无功规划基准场景;基于所提指标给出动态无功补偿装置的布点方法,建立差异化动态无功补偿优化模型,利用多目标灰狼优化算法求解配置容量,并采用改进的熵权逼近理想解距离法筛选出动态无功补偿装置的待配置方案;利用摄动法确定最终配置方案,确保所得规划方案适用于所有场景。改进的IEEE 39节点系统和实际电网的仿真结果验证了所提规划方法的普适性和合理性。     

提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划

系统的无功备用容量越大,其电压稳定裕度越大,为此提出了提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划。在系统无功备用容量定义基础上,推导出各负荷节点无功补偿对于提高系统无功备用容量的灵敏度和降低有功损耗的灵敏度,并将综合灵敏度大的负荷节点作为候选无功补偿点;提出了多目标优化的自适应免疫算法,以其提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划优化求解,且在IEEE-30节点系统中分析补偿前后系统电压稳定裕度。将补偿后的相关指标与普通的免疫算法所得指标比较的结果表明,所提方法正确可行。