[发明专利]不同时间尺度下多目标协调分散风电场无功优化控制方法

权利要求书

1.一种不同时间尺度下多目标协调的分散式风电场无功优化控制方法，其特征在于：包括的步骤为：

第一步，通过SCADA检测控制和采集系统得到风电场的实时数据，然后将这些数据通过通讯线缆发送控制中心；

第二步，控制中心根据采集的数据进行分钟级的控制，根据最优潮流计算得到风电场汇集点的电压参考值为追求经济性，此分钟级的控制目标是系统的网损最小：

f₁＝min P_loss(1)

其中P_loss为区域有功网损；

第三步，当下一个分钟级的控制周期到来时，返回第二步，根据给定的电压参考值，控制目标函数，使网损最小；否则执行第四步；

第四步，将采集到的风电场汇集点的电压参考值与调度中心参考电压值进行比较，得到电压偏差值为了防止设备的频繁调节，设置电压死区范围，设置范围为-0.01≤ΔU≤0.01，其中ΔU为的幅值；

若电压偏差值在死区范围内并且短时闪变满足国标要求，则不需要进行优化，保持上一周期的优化方案，等待下一个分钟级控制周期到来，根据新的电压参考值重新执行第四步的控制；

若超出死区控制，针对秒级的无功优化控制，系统将以短时闪变最小、电压偏差最小为综合优化目标函数，目标函数为：

f₂＝min(c₁P_st+c₂ΔU)(2)

其中P_st为各个节点的短时闪变之和；ΔU为汇集点的电压偏差之和；c₁，c₂为权重系数，且c₁+c₂＝1；

第五步，当下一个秒级的控制周期到来时，重新执行第四步，根据给定的电压参考值，控制目标函数，使短时闪变最小、电压偏差最小；否则执行第六步；

第六步，针对毫秒级的无功优化控制，系统以机组变流器的瞬间最大无功支撑能力为目标，目标函数为：

$f_3=max\underset{k=1}{\overset{l}{\Σ}}{a}_k{\mathrm{\ΔQ}}_i---\left(3\right)$

其中ΔQ_i为第i个风机的无功支持能力；a_k为权重系数，l为选取的权重系数个数，要求

计算出每台风机所发出的无功极限与实时测得的无功功率值的差值之和最小值；

第七步，当下一个毫秒级的控制周期到来时，重新进入第六步，根据给定的电压参考值，控制目标函数，使机组变流器的瞬间最大无功支撑能力最大；

第八步，运用自适应权重以及自适应罚函数的遗传算法进行多目标无功优化。

2.如权利要求1所述的不同时间尺度下多目标协调的分散式风电场无功优化控制方法，其特征是：所述第一步中的数据信息包括每台风机定子侧电压、定子电阻、转子电阻、励磁感抗、相角和每台风机的出口的有功功率，无功功率数据；这些数据应用于各个时间级的优化计算中。

3.如权利要求1所述的不同时间尺度下多目标协调的分散式风电场无功优化控制方法，其特征是：电压计算过程的约束条件包括：

1)潮流的约束条件如下：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{Mi}=U_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{U}_j(G_{ij}{\mathrm{cos\δ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\δ}}_{ij})+P_{Ni}\\ Q_{Mi}=U_i\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{U}_j(G_{ij}{\mathrm{sin\δ}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{cos\δ}}_{ij})+Q_{Ni}\end{array}\right.,i\∈N---\left(4\right)$

其中P_Mi为风电场第i节点发出的有功功率，Q_Mi为风电场第i节点发出的无功功率，P_Ni为风电场第i节点负荷的有功功率，Q_Ni为风电场第i节点负荷的无功功率，U_i为风电场第i节点的电压，U_j为风电场第j节点的电压，G_ij为风电场第i节点和第j节点之间的电导，B_ij为风电场第i节点和第j节点之间的电纳，δ_ij为风电场第i节点和第j节点之间的电压相角差，N为风电场的节点集合；n是以风电场第i节点为起点所有支路的右端节点集合；

2)状态变量的约束条件如下：

$\left\{\begin{array}{c}{U}_{i\min }\≤U_i\≤U_{imax}\\ {\mathrm{\δ}}_{ij\min }\≤{\mathrm{\δ}}_{ij}\≤{\mathrm{\δ}}_{ij\max }\end{array}\right.---\left(5\right)$

其中U_i为风电场第i节点的电压；δ_ij为风电场第i节点和第j节点之间的电压相角差；

3)控制变量的约束条件如下：

Q_imin≤Q_i≤Q_imax (6)

其中Q_i为每台机组发出的无功功率。