[发明专利]一种系统恢复过程中的双馈风场无功出力优化方法有效
| 申请号: | 201710769010.5 | 申请日: | 2017-08-31 |
| 公开(公告)号: | CN107591843B | 公开(公告)日: | 2020-09-01 |
| 发明(设计)人: | 李凯嵘;景星烁;李超;康杰;蔡胜;黄琳雁;陈晞 | 申请(专利权)人: | 南京理工大学 |
| 主分类号: | H02J3/46 | 分类号: | H02J3/46;H02J3/18;H02J3/06 |
| 代理公司: | 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 | 代理人: | 张学彪 |
| 地址: | 210094 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 系统 恢复 过程 中的 双馈风场 无功 出力 优化 方法 | ||
1.一种系统恢复过程中的双馈风场无功出力优化方法,其特征在于:利用双馈风机自身的无功调节能力对已恢复系统进行无功优化,包括以下步骤:
步骤一:对双馈风场的数学模型进行分析推导,得出其P-Q曲线以及其有功出力、无功出力之间的定量关系;
步骤1-1:根据双馈风机数学模型确定风机有功出力和无功出力间具有如下关系,并得知当风电机组定子侧电压恒定时,风电机组有功功率和无功功率运行范围受定子绕组最大电流IS,max、转子侧变换器最大电流IR,max的限制;
其中PT为双馈感应风电机组输出的有功功率,QT为双馈感应风电机组输出的无功功率,US为定子侧电压,IS为定子绕组电流,XS为定子漏抗,XM为励磁电抗;IS为转子侧变换器电流;
步骤1-2:根据双馈风场的数学模型和双馈感应发电机机端电压标幺值为1.0时的P-Q范围曲线;双馈感应发电机定子绕组最大电流IS,max和转子侧变换器最大电流IR,max为额定参数,分析得知:当风电机组在额定功率内变化其有功出力时,对应的无功出力在一定区域内调节;
步骤二:以双馈风机无功调节范围、系统潮流约束为约束条件,建立以系统网损、节点电压偏移最小为目标的双馈风场无功出力优化模型;
步骤2-1:建立以系统网损、节点电压偏移最小为目标的双馈风场无功出力优化模型;
其目标函数为
其中,双馈风场无功出力x为优化变量,x=[QF1,QF2…QFn]是节点风场的无功出力向量,Nl为系统支路数;Nn为系统节点数;Rl为支路l的电阻;Pl和Ql分别为支路l的有功功率和无功功率;Ul为支路l的端电压幅值;Ui为节点i的电压幅值;Un为节点i上的基准电压幅值;
步骤2-2:考虑目标函数的三个约束条件:
①系统恢复过程中的潮流约束:
式中:式中,Pi、Qi分别为节点i的系统有功、无功注入功率;PFi、QFi分别为节点i的风场注入的有功、无功功率;PLi、QLi分别为节点i的负荷有功、无功功率;Vi为节点i的电压;Gij,Bij分别为节点i与j之间的电导、电纳;δij为Vi与Vj相角差;N为节点数;
②双馈风机有功出力范围、无功出力范围约束:
式中:PFij和QFij为单台双馈风电机组的有功出力、无功出力,si为风电机组在该时步风速条件下的转差率,Xm、Xs为电机的励磁阻抗和定子阻抗,Usi定子侧电压,IRi为转子侧电流,根据转子侧变换器最大电流IRmax可以确定某有功出力下的风电机组无功出力范围;
③风电机组出力及节点电压范围约束:
式中:PFi、QFi分别为风电机组的有功和无功出力,PFimin和PFimax分别表示风电机组有功的最大和最小出力,QFimin和QFimax表示风电机组无功的最大和最小出力,Vi表示节点电压,本文规定节点电压标幺值必须在0.9-1.07之间;
步骤三:采用人工蜂群算法求解无功优化模型,得到系统风电无功投入方案:步骤3-1,初始化及参数设置,包括输入系统的结构参数,常规机组,线路,负荷,风电机组相关参数;设置人工蜂群算法种群数量N,其中种群中引领蜂、跟随蜂各占一半;最大迭代次数MCN、蜜源最大限制开采次数Limit,将已迭代次数和蜜源开采次数置0;
步骤3-2,先根据恢复路径对可以投入的风机进行预选,确定待投入风机个数D;初始时刻,N只蜜蜂全为侦查蜂,并随机产生N个D维的0-1风电机组有功出力序列,同时在双馈风机无功调节能力范围内随机生成N个风电机组无功出力值,和风机的恢复序列一一对应,即N个初始蜜源;若蜜源对应的风机有功出力值大于本阶段的最大允许出力值或经校验不满足潮流约束条件,则重新生成,直到蜜源满足约束为止;以系统有功网损以及节点电压偏移和作为蜜源的适应度函数值,根据适应度值排序,前百分之五十为引领蜂,剩下的为跟随蜂;
步骤3-3,每个引领蜂在对应的蜜源周围进行邻域搜索,判断新的蜜源的适应度值是否比原来的适应度值小,根据贪婪原则,如果新蜜源优于原蜜源,则取代原位置,将已开采次数置0;否则,该蜜源的开采次数加1;
步骤3-4,引领蜂将蜜源的信息分享给跟随蜂,蜜源的质量越好,被跟随的概率越大;每个蜜源被选择的概率可以通过下式计算:
式中fiti——蜜源i的适应度值;
SN——蜜源总数;
跟随蜂根据概率值Pi选择蜜源,在选择的蜜源周围进行邻域搜索,判断新的蜜源的适应度值是否比原来的适应度值大,根据贪婪原则,如果新蜜源优于原蜜源,则取代原位置,该跟随蜂转变为引领蜂,蜜源已开采次数置0;否则,蜜源和引领蜂保持不变,该蜜源的开采次数加1;
步骤3-5,引领蜂和跟随蜂搜索结束后,迭代次数加1,并记录当前的最优蜜源;如果一个蜜源的开采次数达到上限,则放弃该蜜源,对应的蜜蜂变成侦查蜂,重新生成新的蜜源,已开采次数置1;
步骤3-6,如果迭代次数还未达到上限,则转到步骤3-3重新搜索,直到达到迭代上限后输出当前最优蜜源以及最优蜜源对应的风电无功投入方案。
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