風(fēng)電并網(wǎng)電力系統(tǒng)電壓無(wú)功控制的概率決策方法研究.pdf

1、大規(guī)模風(fēng)電的集中接入給電力系統(tǒng)的自動(dòng)電壓控制(Automatic Voltage Control， AVC)帶來(lái)了深遠(yuǎn)影響，傳統(tǒng)以確定性優(yōu)化為基礎(chǔ)的AVC面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。如何應(yīng)對(duì)風(fēng)電注入功率的隨機(jī)性與間歇性，實(shí)現(xiàn)各層級(jí)電壓控制間的相對(duì)解耦，各類調(diào)壓設(shè)備之間的時(shí)空協(xié)調(diào)，成為保障電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的關(guān)鍵。本文提出風(fēng)電并網(wǎng)電力系統(tǒng)電壓無(wú)功控制的概率決策方法。針對(duì)電壓控制中所涉及的關(guān)鍵技術(shù)：主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)選擇，控制區(qū)域劃分以及隨機(jī)無(wú)功優(yōu)化方法進(jìn)行深

2、入研究，其主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　為考慮風(fēng)電注入功率與系統(tǒng)負(fù)荷的隨機(jī)性對(duì)主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)選擇的影響，提出一種考慮源荷隨機(jī)性的主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)選擇優(yōu)化方法。在模型的隨機(jī)性方面，負(fù)荷功率采用典型時(shí)段的預(yù)測(cè)值加正態(tài)分布的預(yù)測(cè)誤差表征，風(fēng)電功率采用服從Weibull分布的風(fēng)速模型轉(zhuǎn)換確定。模型的目標(biāo)函數(shù)為源荷功率隨機(jī)擾動(dòng)下維持主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)電壓恒定時(shí)的負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓偏差平方和期望最小，其中的節(jié)點(diǎn)電壓偏差采用考慮一級(jí)電壓控制作用的靈敏度確定。模型采用結(jié)合場(chǎng)景法的免

3、疫遺傳算法求解，其中的源荷功率均采用三個(gè)場(chǎng)景表征，負(fù)荷功率的場(chǎng)景對(duì)應(yīng)峰、腰和谷荷狀態(tài)。IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的仿真計(jì)算和已有文獻(xiàn)的對(duì)比分析驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　傳統(tǒng)的主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)選擇方法和無(wú)功控制分區(qū)方法往往只考慮了一個(gè)負(fù)荷水平，并且忽略了兩者的相互影響。為此，提出一種考慮負(fù)荷隨機(jī)性的主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)選擇和無(wú)功控制分區(qū)的協(xié)調(diào)優(yōu)化方法。其中，負(fù)荷功率的隨機(jī)性采用典型時(shí)段的預(yù)測(cè)值加正態(tài)分布的預(yù)測(cè)誤差表征。目標(biāo)函數(shù)有三個(gè)：(1)電源對(duì)主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)的

4、可控性最強(qiáng)，其可控性由分區(qū)內(nèi)電源對(duì)主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)的短路阻抗表征；(2)主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)對(duì)本區(qū)域負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的可控性最強(qiáng)，其可控性由考慮二級(jí)電壓控制作用的電壓控制靈敏度表征；(3)主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)對(duì)其他區(qū)域負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的影響最小。約束條件為各無(wú)功控制分區(qū)滿足負(fù)荷功率隨機(jī)擾動(dòng)下的靜態(tài)無(wú)功平衡要求。模型采用結(jié)合場(chǎng)景法的多目標(biāo)免疫遺傳算法求解。IEEE39和IEEE118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的仿真分析論證了該方法的有效性。
　　現(xiàn)有隨機(jī)靜態(tài)無(wú)功優(yōu)化方法沒有區(qū)分調(diào)壓設(shè)備的離散與連續(xù)

5、調(diào)節(jié)特性，難以適應(yīng) AVC的控制決策要求。為此，提出一種考慮離散設(shè)備 AVC控制決策要求的隨機(jī)靜態(tài)無(wú)功優(yōu)化方法。其中，源荷功率的隨機(jī)性由預(yù)測(cè)值加正態(tài)分布的預(yù)測(cè)誤差表征。模型的目標(biāo)函數(shù)為離散設(shè)備的調(diào)節(jié)代價(jià)與優(yōu)化周期內(nèi)能量損耗費(fèi)用的期望值之和最小，約束條件為源荷功率隨機(jī)擾動(dòng)下節(jié)點(diǎn)電壓幅值安全限制要求。模型的離散控制變量為確定性決策變量，其在源荷功率隨機(jī)變化中維持恒定，而連續(xù)控制變量為隨機(jī)性決策變量，其隨源荷功率的隨機(jī)變化而變化。模型采用結(jié)合

6、點(diǎn)估計(jì)法的混合智能算法求解，其中混合智能算法采用基于嵌套預(yù)測(cè)-校正原對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法的并行免疫遺傳算法實(shí)現(xiàn)。以實(shí)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)以及系統(tǒng)負(fù)荷數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，對(duì)IEEE14節(jié)點(diǎn)和IEEE118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證了所提方法的有效性。
　　現(xiàn)有考慮離散設(shè)備調(diào)節(jié)代價(jià)的隨機(jī)動(dòng)態(tài)無(wú)功優(yōu)化方法，將隨機(jī)動(dòng)態(tài)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題降階為24時(shí)段獨(dú)立的隨機(jī)靜態(tài)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解，割裂了各個(gè)時(shí)段之間的耦合關(guān)系，可能導(dǎo)致離散設(shè)備的頻繁動(dòng)作。為此，提出一種結(jié)合源荷功率

7、時(shí)序曲線分段的隨機(jī)動(dòng)態(tài)無(wú)功優(yōu)化方法。其中，曲線分段以各個(gè)分段內(nèi)的源荷功率波動(dòng)差異程度最小為目標(biāo)，采用 Fisher最優(yōu)分割法對(duì)負(fù)荷曲線以及風(fēng)電注入功率曲線統(tǒng)一分段。源荷功率的隨機(jī)性由288個(gè)時(shí)間斷面的預(yù)測(cè)值加正態(tài)分布的預(yù)測(cè)誤差表征。模型的目標(biāo)函數(shù)為各個(gè)時(shí)段的綜合調(diào)節(jié)代價(jià)之和最小，約束條件為源荷功率隨機(jī)擾動(dòng)下節(jié)點(diǎn)電壓幅值安全限制要求。模型采用結(jié)合點(diǎn)估計(jì)法的混合智能算法求解，其中混合智能算法采用基于嵌套預(yù)測(cè)-校正原對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法的并行免疫遺傳算