計及風電與負荷不確定性的電力系統(tǒng)無功隨機優(yōu)化調(diào)度
發(fā)布時間:2021-06-30 15:22
隨著風電滲透率的不斷增大,風電的不確定性給電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行帶來了嚴重影響。含風電電力系統(tǒng)無功優(yōu)化調(diào)度為非線性混合整數(shù)規(guī)劃問題,在滿足多個約束的同時,確定了電力系統(tǒng)無功控制參數(shù)的最優(yōu)值,以優(yōu)化特定的目標函數(shù)。建立了計及風電與負荷不確定性的電力系統(tǒng)多目標無功隨機優(yōu)化調(diào)度模型,設置了兩個目標函數(shù):有功功率損耗最小化、電壓穩(wěn)定指標最小化。采用ε約束優(yōu)化方法求解多目標優(yōu)化模型,利用模糊滿意度方法選擇最優(yōu)折衷解。設計了兩種不同案例在IEEE-57節(jié)點系統(tǒng)上進行仿真。仿真結果表明所提模型及方法可有效解決含風電電力系統(tǒng)無功優(yōu)化調(diào)度問題,顯著降低有功損耗,提高系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性。
【文章來源】:電力系統(tǒng)保護與控制. 2020,48(19)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
風電場在25個場景下有功/無功功率輸出Fig.4Activeandreactivepoweroutputofwind
-140-電力系統(tǒng)保護與控制圖4風電場在25個場景下有功/無功功率輸出Fig.4Activeandreactivepoweroutputofwindfarmin25scenarios圖5節(jié)點18、25、53在25個場景下無功補償量Fig.5Reactivepowercompensationofbuses18,25and53in25scenarios衡節(jié)點1在25個場景下有功功率輸出。圖4所示為風電場在25個場景下有功/無功功率輸出。圖5所示為節(jié)點18、25、53在25個場景下無功補償量最優(yōu)值。6結論本文研究了計及風電與負荷不確定性的電力系統(tǒng)多目標無功隨機優(yōu)化調(diào)度問題,建立了兩階段隨機優(yōu)化模型,包含有功功率損失最孝電壓穩(wěn)定指標最小兩個目標函數(shù),利用約束方法進行模型求解。為了驗證所提模型及方法的有效性,在IEEE-57節(jié)點系統(tǒng)中進行仿真,設計了兩個案例進行對比分析。仿真結果表明:含風電系統(tǒng)無功優(yōu)化調(diào)度必須計及風電及負荷不確定性,利用本文所提模型及方法,可顯著降低系統(tǒng)有功功率損失期望值、電壓穩(wěn)定指標期望值,同時得到平衡節(jié)點有功、無功補償最優(yōu)值,并對風電有功、無功輸出進行了優(yōu)化調(diào)整。參考文獻[1]肖浩,裴瑋,董佐民,等.基于元模型全局最優(yōu)化方法的含分布式電源配電網(wǎng)無功優(yōu)化[J].中國電機工程學報,2018,38(19):5751-5762.XAIOHao,PEIWei,DONGZuomin,etal.Reactivepoweroptimizationofdistributionnetworkwithdistributedgenerationusingmetamodel-basedglobaloptimizationmethod[J].ProceedingsoftheCSEE,2018,38(19):5751-5762.[2]段貴鐘,秦文萍,逯瑞鵬,等.考慮風電接入與負荷不確定性的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性分析[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2018,46(12):108-114.DUANG
楊明,等計及風電與負荷不確定性的電力系統(tǒng)無功隨機優(yōu)化調(diào)度-139-圖1案例1帕累托最優(yōu)前沿Fig.1Paretooptimalfrontforcase15.2案例2仿真結果分析案例2同時考慮風電與負荷的不確定性,表6所示為案例2帕累托最優(yōu)解,由表6可以看出#1帕累托解對應EPL值最低21.5119MW,#20帕累托解對應maxEL值最低0.2069。按照最小-最大化方法選取#5帕累托解為最優(yōu)折衷解,對應EPL值、maxEL值分別為22.4864MW、0.2188;與案例1最優(yōu)折衷解對應PL值、maxL值分別下降10.1%、4.6%。表6案例2帕累托最優(yōu)解Table6Case2Paretooptimalsolution#EPL/MWELmax12Min(1,2)121.51190.25501.00000.00000.0000221.75550.222730.94740.57470.5747321.99910.22360.89470.65320.6532422.24270.22090.84210.70780.7078522.48640.21880.78950.75220.7522622.73000.21710.73680.78670.7368722.97360.21570.68420.81580.6842823.21720.21450.63160.84160.6316923.46080.21340.57890.86460.57891023.70440.21240.52630.88530.52631123.94810.21150.47370.90400.47371224.19170.21070.42110.92100.42111324.43530.21000.36840.93450.36841424.67890.20940.31580.94730.31581524.92250.20880.26320.95880.26321625.16610.20830.21050.96940.21051725.40970.20790.15790.97940.15791825.65340.20740.10530.98860.10531925.89700.20710.05260.99470.05262026.14060.20690.00001.00000.0000由案例1、2仿真結果對比分析可知,風電功率及負荷波動對系統(tǒng)功率損耗、電壓穩(wěn)定影響較大,無功優(yōu)化調(diào)度建模如果忽略風電及負荷的不確定性
【參考文獻】:
期刊論文
[1]以并網(wǎng)點電壓和機端電壓平穩(wěn)性為目標的風電場無功電壓協(xié)調(diào)控制[J]. 蔡游明,李征,蔡旭. 電力自動化設備. 2018(08)
[2]考慮風電接入與負荷不確定性的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性分析[J]. 段貴鐘,秦文萍,逯瑞鵬,雷達,肖瑩,許進. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2018(12)
[3]基于分層聚類算法的地區(qū)風電出力典型場景選取方法[J]. 林俐,費宏運,劉汝琛,潘險險. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2018(07)
[4]基于場景集的含風電電力系統(tǒng)旋轉備用優(yōu)化[J]. 艾小猛,塔伊爾江·巴合依,楊立濱,楊建華,方家琨,文勁宇. 電網(wǎng)技術. 2018(03)
[5]基于隨機預測控制理論和功率波動相關性的風電集群優(yōu)化調(diào)度[J]. 葉林,李智,孫舶皓,湯涌,藍海波,吳林林,仲悟之,劉輝,張慈杭. 中國電機工程學報. 2018(11)
[6]基于元模型全局最優(yōu)化方法的含分布式電源配電網(wǎng)無功優(yōu)化[J]. 肖浩,裴瑋,董佐民,蒲天驕,陳乃仕,孔力. 中國電機工程學報. 2018(19)
[7]大規(guī)模風電并網(wǎng)下多區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)熱電綜合調(diào)度模型[J]. 張文韜,王秀麗,李言,錢濤. 電網(wǎng)技術. 2018(01)
[8]含風電接入多區(qū)域電力系統(tǒng)的分散式隨機動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度方法[J]. 趙文猛,劉明波,周保榮,金小明,姚文峰,盧斯煜,王彤. 中國電機工程學報. 2017(24)
[9]風電消納目標下基于電量與功率滾動優(yōu)化的荷源控制方法[J]. 朱丹丹,劉文穎,蔡萬通,夏鵬,王維洲,梁琛. 電力系統(tǒng)自動化. 2018(05)
[10]計及風電—負荷耦合關系的含大規(guī)模風電系統(tǒng)調(diào)峰運行優(yōu)化[J]. 吳耀武,汪昌霜,婁素華,劉寶林,王曦冉. 電力系統(tǒng)自動化. 2017(21)
本文編號:3257995
【文章來源】:電力系統(tǒng)保護與控制. 2020,48(19)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
風電場在25個場景下有功/無功功率輸出Fig.4Activeandreactivepoweroutputofwind
-140-電力系統(tǒng)保護與控制圖4風電場在25個場景下有功/無功功率輸出Fig.4Activeandreactivepoweroutputofwindfarmin25scenarios圖5節(jié)點18、25、53在25個場景下無功補償量Fig.5Reactivepowercompensationofbuses18,25and53in25scenarios衡節(jié)點1在25個場景下有功功率輸出。圖4所示為風電場在25個場景下有功/無功功率輸出。圖5所示為節(jié)點18、25、53在25個場景下無功補償量最優(yōu)值。6結論本文研究了計及風電與負荷不確定性的電力系統(tǒng)多目標無功隨機優(yōu)化調(diào)度問題,建立了兩階段隨機優(yōu)化模型,包含有功功率損失最孝電壓穩(wěn)定指標最小兩個目標函數(shù),利用約束方法進行模型求解。為了驗證所提模型及方法的有效性,在IEEE-57節(jié)點系統(tǒng)中進行仿真,設計了兩個案例進行對比分析。仿真結果表明:含風電系統(tǒng)無功優(yōu)化調(diào)度必須計及風電及負荷不確定性,利用本文所提模型及方法,可顯著降低系統(tǒng)有功功率損失期望值、電壓穩(wěn)定指標期望值,同時得到平衡節(jié)點有功、無功補償最優(yōu)值,并對風電有功、無功輸出進行了優(yōu)化調(diào)整。參考文獻[1]肖浩,裴瑋,董佐民,等.基于元模型全局最優(yōu)化方法的含分布式電源配電網(wǎng)無功優(yōu)化[J].中國電機工程學報,2018,38(19):5751-5762.XAIOHao,PEIWei,DONGZuomin,etal.Reactivepoweroptimizationofdistributionnetworkwithdistributedgenerationusingmetamodel-basedglobaloptimizationmethod[J].ProceedingsoftheCSEE,2018,38(19):5751-5762.[2]段貴鐘,秦文萍,逯瑞鵬,等.考慮風電接入與負荷不確定性的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性分析[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2018,46(12):108-114.DUANG
楊明,等計及風電與負荷不確定性的電力系統(tǒng)無功隨機優(yōu)化調(diào)度-139-圖1案例1帕累托最優(yōu)前沿Fig.1Paretooptimalfrontforcase15.2案例2仿真結果分析案例2同時考慮風電與負荷的不確定性,表6所示為案例2帕累托最優(yōu)解,由表6可以看出#1帕累托解對應EPL值最低21.5119MW,#20帕累托解對應maxEL值最低0.2069。按照最小-最大化方法選取#5帕累托解為最優(yōu)折衷解,對應EPL值、maxEL值分別為22.4864MW、0.2188;與案例1最優(yōu)折衷解對應PL值、maxL值分別下降10.1%、4.6%。表6案例2帕累托最優(yōu)解Table6Case2Paretooptimalsolution#EPL/MWELmax12Min(1,2)121.51190.25501.00000.00000.0000221.75550.222730.94740.57470.5747321.99910.22360.89470.65320.6532422.24270.22090.84210.70780.7078522.48640.21880.78950.75220.7522622.73000.21710.73680.78670.7368722.97360.21570.68420.81580.6842823.21720.21450.63160.84160.6316923.46080.21340.57890.86460.57891023.70440.21240.52630.88530.52631123.94810.21150.47370.90400.47371224.19170.21070.42110.92100.42111324.43530.21000.36840.93450.36841424.67890.20940.31580.94730.31581524.92250.20880.26320.95880.26321625.16610.20830.21050.96940.21051725.40970.20790.15790.97940.15791825.65340.20740.10530.98860.10531925.89700.20710.05260.99470.05262026.14060.20690.00001.00000.0000由案例1、2仿真結果對比分析可知,風電功率及負荷波動對系統(tǒng)功率損耗、電壓穩(wěn)定影響較大,無功優(yōu)化調(diào)度建模如果忽略風電及負荷的不確定性
【參考文獻】:
期刊論文
[1]以并網(wǎng)點電壓和機端電壓平穩(wěn)性為目標的風電場無功電壓協(xié)調(diào)控制[J]. 蔡游明,李征,蔡旭. 電力自動化設備. 2018(08)
[2]考慮風電接入與負荷不確定性的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性分析[J]. 段貴鐘,秦文萍,逯瑞鵬,雷達,肖瑩,許進. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2018(12)
[3]基于分層聚類算法的地區(qū)風電出力典型場景選取方法[J]. 林俐,費宏運,劉汝琛,潘險險. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2018(07)
[4]基于場景集的含風電電力系統(tǒng)旋轉備用優(yōu)化[J]. 艾小猛,塔伊爾江·巴合依,楊立濱,楊建華,方家琨,文勁宇. 電網(wǎng)技術. 2018(03)
[5]基于隨機預測控制理論和功率波動相關性的風電集群優(yōu)化調(diào)度[J]. 葉林,李智,孫舶皓,湯涌,藍海波,吳林林,仲悟之,劉輝,張慈杭. 中國電機工程學報. 2018(11)
[6]基于元模型全局最優(yōu)化方法的含分布式電源配電網(wǎng)無功優(yōu)化[J]. 肖浩,裴瑋,董佐民,蒲天驕,陳乃仕,孔力. 中國電機工程學報. 2018(19)
[7]大規(guī)模風電并網(wǎng)下多區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)熱電綜合調(diào)度模型[J]. 張文韜,王秀麗,李言,錢濤. 電網(wǎng)技術. 2018(01)
[8]含風電接入多區(qū)域電力系統(tǒng)的分散式隨機動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度方法[J]. 趙文猛,劉明波,周保榮,金小明,姚文峰,盧斯煜,王彤. 中國電機工程學報. 2017(24)
[9]風電消納目標下基于電量與功率滾動優(yōu)化的荷源控制方法[J]. 朱丹丹,劉文穎,蔡萬通,夏鵬,王維洲,梁琛. 電力系統(tǒng)自動化. 2018(05)
[10]計及風電—負荷耦合關系的含大規(guī)模風電系統(tǒng)調(diào)峰運行優(yōu)化[J]. 吳耀武,汪昌霜,婁素華,劉寶林,王曦冉. 電力系統(tǒng)自動化. 2017(21)
本文編號:3257995
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