[发明专利]一种考虑风机接入下提升系统同调性的解列分群优化方法

说明书

本发明公开了一种考虑风机接入下提升系统同调性的解列分群优化方法，针对大规模风机并网引起系统振荡模式复杂多变的问题，提出一种考虑风机接入的解列优化控制策略，通过选取特定地点并投入合适功率的风机容量，影响系统潮流分布情况，改变节点间的同调关系，将解列决策范围限定在一定区域内，确保小扰动下机组不分群、大扰动下分群断面能大概率集中，提升解列装置的操控能力。本发明基于慢同调理论计算系统状态特征值与特征向量，形成慢同调相关度矩阵，全面反映所有节点电气联系，并用改进后智能优化算法搭建双层规划模型，通过规划风机接入点与接入容量分布来改善机组同调性，达到缩小解列决策范围的目的，对维护系统安全稳定有着重要意义。

技术领域

本发明涉及电力系统同调解列分析技术领域，尤其涉及一种考虑风机接入下提升系统同调性的解列分群优化方法。

背景技术

近年来为响应推进能源转型战略的需求，以风电、光伏为代表的新能源发电技术受到越来越多的重视。在众多新能源行业的发展过程中，风力发电因其技术成熟、对环境零污染、应用范围广等特点，成为了全球能源产业的中流砥柱。大规模风电并网在带来绿色能源的同时，也引发了新的电压频率暂态稳定等诸多问题，解列作为最后一道防线在电网发生失步振荡时意义重大。风电并网系统对电网稳定运行和安全调度产生的影响成为摆在国内外众多风电专家学者面前不可避免的重要课题，在能源转型背景下考虑风机接入对系统解列的影响更具现实意义。

大量风力发电机组直接接入电网，会使电网本身的电气特征发生改变，一方面是风机与同步机之间的强交互作用会对系统稳定性产生影响，另一方面是风机接入导致潮流变化会改变节点间电气联系，这些都对新场景下的解列提出了更高的要求。当前已有众多研究通过保留风机与机电暂态时间尺度相关的部分特性，为风电接入电网对系统暂态影响的分析提供了理论依据，并利用风电机组初始风速及动态特性对风机进行等值分群，从风机类型、并网容量等方面考虑，分析风电机组运行方式对系统电压薄弱节点和失步振荡的影响，指出风机接入方式的不同会导致失稳模式不同，能为解列断面的选取提供支撑。部分研究进一步考虑将风机接入量等值为系统收缩导纳矩阵来分析对解列的影响，并提出在线同调识别策略，但针对大电网多故障下解列策略不收敛的问题仍没有解决。针对上述问题，提出了一种考虑风机接入下提升系统同调性的解列分群优化方法，基于慢同调理论计算系统状态特征值与特征向量，全面反映所有节点电气联系，并用改进后智能优化算法搭建双层规划模型，通过合理分布风机接入点与接入容量来改善机组同调性，达到缩小解列决策范围的目的，对维护电网稳定运行具有重要意义。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种考虑风机接入下提升系统同调性的解列分群优化方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种考虑风机接入下提升系统同调性的解列分群优化方法，该方法包括以下步骤：

S1、计算风电机组接入电网的输出外特性，观测风机接入位置与接入容量对电力系统潮流分布与电气联系的影响；并搭建双层规划模型，包括上层模型和下层模型；

S2、上层模型根据蒙特卡洛采样算法，确定采样次数，并更新风机接入点方案；

S3、下层模型采用改进智能优化算法，确定迭代次数，并确定更新风机接入容量；

S4、输入电力网络原始数据，根据风机接入情况更新计算系统潮流，并基于慢同调理论搭建同步机运动状态方程，计算特征值并筛选主导模式构造模态矩阵；

S5、针对模态矩阵确定系统节点分类，基于群内与群间同调关系构建节点相关度模型，确定约束条件与目标函数；

S6、利用改进优化算法计算目标函数并更新网架结构；当采样次数结束时，执行步骤S7；当优化迭代次数结束时，返回执行步骤S2；当优化迭代次数没有结束，依据新的网架结构修正节点导纳矩阵，代入步骤S3中并执行步骤S3；