电压越限概率指标及其在含风电场电网无功优化控制的应用

针对间歇性风电使得基于实时无功优化的电压控制效果劣化问题,提出一种含风电场的无功优化控制模型,用以应对风电功率不确定性对电压控制的影响。根据变速恒频风机有功出力的概率分布,联合风电出力变化与电压变化的关系提出电压越限概率指标及其表达式,基于电压越限概率建立无功优化控制模型。以国内某电网为例,分别应用传统无功优化控制模型和文中所提出的模型进行无功优化控制,并对比其优劣性。结果表明,所提模型不仅能够有效地控制电压,还能降低风电接入下节点电压发生越限的概率。     

基于深度强化学习的含储能有源配电网电压联合调控技术

高比例可再生能源接入下，有源配电网电压越限风险增加。传统调压设备控制时间尺度长，难以及时响应调压需求。为缓解配电网局部电压越限问题，提出一种基于深度强化学习的电压调控策略，利用电池储能系统和静止无功补偿装置(static var compensator, SVC)进行有功无功联合调控。首先，研究了分布式储能的容量衰减机理；然后，将电压调控推导为马尔可夫决策过程，通过寻找SVC和储能最佳出力点缓解电压波动；最后，采用深度确定性策略梯度算法实现离线训练与在线决策。算例验证表明，所提策略能有效实现非全局信息可观下电压波动的抑制，电压偏差较无调控时有明显降低；通过与其他深度强化学习和启发式算法对比，验证了所提出方法可以有效应对不确定性环境，抑制电压波动。     

风电场自动电压控制中风机和静止无功发生器的无功分配研究

自动电压控制(AVC)系统的投入对保证风电场的电压稳定有重要作用,现有研究对风电场的自动电压控制无功分配策略缺乏深入分析.本文在现有自动电压控制无功分配模式的基础上,采用含有静止无功发生器(SVG)和风力发电机的小干扰模型,分析自动电压控制无功分配策略对风电场稳定性的影响.该方法计及自动电压控制系统中无功分配模式对风电...     

以并网点电压和机端电压平稳性为目标的风电场无功电压协调控制

现有的风电场无功电压控制方法均没有同时以风电场并网点和各机端电压为控制目标,因而不能完备地解决机端电压因扰动而发生偏移越界的问题。提出一种适用于变速恒频风电机组风电场的多目标无功电压控制方法。该方法通过调节风电机组及风电场内快速无功补偿装置优化风电场并网点及场内机组端电压,降低机组因电压越限而导致的脱网事故。以实际双馈风电机组的大型风电场为例,在RT-Lab实时仿真平台上验证了所提控制方法的有效性。     

考虑泄流效应的风电场并网点电压系统侧增援调控方法

风电场常因自身无功容量配置不足而导致并网点电压在某些工况下越限,参与并网点电压增援调控的周边无功补偿站,其增发/减发的无功功率会出现泄流效应.此效应既降低了对风电场电压的支撑力度,又可能引起其他节点电压出现新的越限.为此,针对并网点电压越限的预防控制问题,提出一种考虑泄流效应的风电场系统侧增援调控方法.首先,介绍了无功补偿增量的泄流效应并定义了泄流比;其次,讨论了待调控风电场周边变电站参与增援调控的基本条件,给出了筛选候选无功补偿站的方案;最后,设计了分配增援调控任务的启发式决策方法和考虑调控代价差异的线性规划模型优化决策方法.算例结果表明,所提出的2种增援调控站无功补偿决策方法均能将风电场并网点电压调整并稳定在设定的范围内.     

风电场群无功不均衡/无功环流抑制研究

针对目前大规模风电汇集系统无功–电压控制中的无功分配问题，根据无功就地平衡原则，给出了无功的均衡分配方式，并定义了风电场的无功不均衡以及无功环流，提出了无功不均衡的评价指标；然后分别探讨了现有电压指令计算方式和无功控制周期不同对无功均衡性的影响；提出了考虑无功均衡性的风电场群无功–电压协调优化模型，并给出相应求解方法；基于所提优化模型，对现有风电场无功电压控制流程进行改进完善，纳入了对无功不均衡度的约束，在无功不均衡度过大时采用恒无功控制对无功进行调整。最后基于华北地区某风电场汇集系统，验证了所提策略可以在保证汇集母线电压控制精度的前提下，减小无功不均衡，抑制无功环流。     

基于分层MPC的风电场电压协调控制策略研究

针对弱连接并网风电场电压稳定性易受风功率波动影响,提出了一种基于分层模型预测控制(MPC)的风电场电压协调控制策略。首先,建立自适应调节层,根据风电场无功补偿能力以及有功预测信息对并网点电压进行预测,实现对并网点电压的自适应调整。其次,建立无功分配层,通过计算风电机组在无功补偿中所需要的无功容量,根据不同风电机组的无功裕度对其无功出力进行分配。最后,根据跟踪控制层的反馈信息对电压控制的误差进行修正,从而达到对弱连接并网风电场无功电压的有效控制。仿真结果表明:提出的无功电压控制策略实现了对无功输出的自适应调整,并可有效地解决风电场存在的无功缺额问题;保证了在多种情况下的风电场并网电压控制的稳定性;通过分层MPC,各层内不同时间级的预测信息可被高效利用,各层间不同时间尺度的控制亦可得到有效协调。     

大规模风电并网无功电压协调控制策略研究

本文开展了大容量、集团式风电场接入输电网的协调电压控制方法研究。针对双馈风电机组(DFIG)的无功电压控制方式,提出了考虑运行约束的风电机组及风电场无功调节能力计算方法,并提出了基于电压控制器和控制任务协调分配的风电场电压控制策略,使风电场相对电网整体表现为可控电压源;进一步,基于危险节点等值模型,选择控制节点和构建风电网系统协调电压控制模型,并通过在线求解简单的优化问题确定控制量;基于此提出了风电场并网的电压协调控制系统方案,使并网DFIG风电场参与电力系统电压控制。基于典型系统的仿真结果表明,该方案能充分利用系统中的电压支撑能力,提高系统的电压稳定性,能适应风电并网系统在线电压协调控制的要求。     

长时间尺度下计及光伏不确定性的配电网无功优化调度

针对高渗透率分布式光伏接入配电网所引起的电压控制问题,分析了无功补偿型和电压控制型两种光伏发电系统的无功电压调控特点,在考虑负荷和光伏出力不确定性的基础上,以系统总运行成本最小为目标,提出了长时间尺度下考虑电压越限风险的配电网无功优化调度模型。针对电压控制型光伏无功电压调控特点,提出了含PV类型节点的配电网概率潮流计算方法。最后,通过时间解耦并采用灾变遗传算法求解得到含高渗透率光伏的配电网长时间尺度下的无功优化调度方案。仿真算例表明:与现有光伏无功控制方法相比,所提方法能够有效降低光伏并网引起的电压越限风险,其中基于电压控制型光伏的配电网无功调度方案在降损和抑制电压波动方面的控制效果更明显。     

一种直流输电无功控制功能优化策略及应用分析

目前在高压直流输电工程中,当整流站交流系统较弱而要求无功控制功能选择电压控制模式,或无功控制模式处于手动模式时,直流运行中无功控制功能因未配置系统无功平衡控制功能,导致出现交流系统无功越限或不足的问题。现提出一种直流输电工程中无功控制功能的优化策略,并通过RTDS验证了该优化策略的可行性。该策略在高岭背靠背直流工程中实现了首次应用,在确保无功控制功能为手动模式或电压控制模式的同时消除了系统无功越限或不足的问题,提高了直流系统稳定运行效率。     

计及风电场静态电压稳定性的VMP系统无功电压控制策略研究

随着规模化、集群化风电基地的初步建成,风电作为一种清洁高效的能源得到了快速的发展,但短时间内大规模风电场集中接入电网,给电网的功率平衡带来扰动,造成了电网电压的不稳定。针对风电场并网后的电压控制问题,研究了大规模风电场并网的静态电压稳定机理。并在现有调压手段的基础上,通过适时调整风电机组无功出力,升压站变压器抽头以及调无功补偿装置,进一步提出了基于分层管理的无功功率/电压控制策略,并将该策略嵌入到风电场电压/无功自动管理平台(VMP)。通过新疆某地区风电场现场试验发现,该控制策略能够改善低电压穿越期间无功表现,提高风电场无功电压的稳定性,同时避免了功率振荡的产生。该研究结果可以为风电场无功电压协调控制的理论研究和工程实际提供参考依据。     

改善风电汇集系统静态电压稳定性的无功电压协调控制策略

针对风电场集群作为弱联接送端系统所面临的无功电压问题,研究了可应用于大规模风电汇集系统的静态电压稳定评价指标,并在此基础上提出了一种改善风电汇集系统静态电压稳定性的无功电压协调控制策略。该策略采用基于过滤集合的原对偶内点法求解多目标优化控制模型,通过协调控制风电场和汇集站内的多种无功电压调节设备,能够在满足中枢节点电压控制指令的同时均衡汇集系统的电压分布,提高动态设备的无功裕度,从而改善风电汇集系统的静态电压稳定性。对中国北方某实际风电汇集地区的仿真计算验证了所提控制策略的有效性。     

基于PI控制的双馈风电场的无功电压建模与仿真

本文针对双馈风电场的不同控制策略的无功电压对系统的稳定性问题,提出了基于PI控制的双馈风电机组转子侧的有功、无功、电压控制策略,通过前馈解耦控制实现有功、无功的独立控制,采用空间矢量脉宽进行调制。基于Matlab/simulink搭建某风电场的电力系统仿真模型,对双馈风电场无功、电压控制模式下稳态和暂态运行工况的有功、无功、电压进行仿真。仿真结果表明:稳态时,有功输出基本相同;故障工况时,电压控制模式的双馈风电场能够控制机端电压,有功、电压波动较小,有利于提高系统的稳定性。仿真结果验证了所提控制策略的正确性与有效性。     

基于优先强化学习的主动配电网有功无功协调控制

随着可再生能源占比不断提高,电压越限、网络损耗等问题对主动配电网安全高效运行的影响愈发严重。因此必须要合理利用逆变器的无功功率,然而在主动配电网潮流中有功功率和无功功率相互耦合,且运行变量规模庞大导致算力不足等问题,使得传统的配电网优化模型难以运行维护。为改善主动配电网中的电压越限、网络损耗等问题,本文采用了一种基于优先强化学习的有功无功协调控制策略应用于主动配电网模型,该策略通过在控制器和主动配电网之间的交互中强化学习控制策略,并利用优先场景回放提高效率。最后以河北省南部电网某市主动配电网为例,通过仿真对该策略进行测试与分析,仿真结果表明该策略在消除电压越限、减少网络损耗和最大化系统经济性等方面具有明显的有效性和优越性。     

基于HEM灵敏度的配电网分层分区电压调节策略

针对光伏接入后潮流倒送和出力波动带来的电压越限问题,提出一种基于全纯嵌入法(holomorphic embedding method, HEM)灵敏度分析的光储参与配电网分层分区电压调节方法。首先,建立储能和光伏的无功出力模型,并推导出基于HEM的配电网电压灵敏度矩阵,根据灵敏度矩阵运用聚类对配电网进行分区。然后,建立上层电压优化模型,通过全局和分区优化协调调度并网储能、光伏电站与无功调压设备对节点电压和网损进行优化;下层电压调节模型进一步挖掘并网小型分布式光伏及储能的无功能力,基于所得电压灵敏度对各区内越限节点的电压进行调节。最后,应用于某省35 kV的配电网实际系统,验证了所提灵敏度计算方法能够提高电压灵敏度的计算效率以及所提分层分区调压策略能够较好地改善光伏并网后电压越限问题。     

基于HEM灵敏度的配电网分层分区电压调节策略

针对光伏接入后潮流倒送和出力波动带来的电压越限问题,提出一种基于全纯嵌入法(holomorphic embedding method, HEM)灵敏度分析的光储参与配电网分层分区电压调节方法。首先,建立储能和光伏的无功出力模型,并推导出基于HEM的配电网电压灵敏度矩阵,根据灵敏度矩阵运用聚类对配电网进行分区。然后,建立上层电压优化模型,通过全局和分区优化协调调度并网储能、光伏电站与无功调压设备对节点电压和网损进行优化;下层电压调节模型进一步挖掘并网小型分布式光伏及储能的无功能力,基于所得电压灵敏度对各区内越限节点的电压进行调节。最后,应用于某省35 kV的配电网实际系统,验证了所提灵敏度计算方法能够提高电压灵敏度的计算效率以及所提分层分区调压策略能够较好地改善光伏并网后电压越限问题。     

SVG协同DFIG机组的电压控制策略研究

风电场密集并网区域长期存在电压合格率偏低的问题,根据数据显示,主要表现为部分母线电压越上限, 其中一个主要原因是新能源渗透率的提高,导致其所存在的波动性明显影响了电压的稳定性.通过分析风电场并网地区电压、新能源现状以及 DFIG和SVG的数学模型,并根据风电场并网结构,搭建２台发电机带有DFIG与 SVG 并网模型.通过对并网母线处电压偏移进行PI换算,得到所需无功补偿量,通过设计的协调无功分配策略,控制 SVG 与DFIG的无功补偿量,对母线电压进行精细化调控.通过改变负荷数据观察 DFIG及SVG对输出节点电压和无功功率的控制效果,由此验证设计在理论上的有效性与合理性.     

基于DFIG与SVC的风电场无功电压协调控制策略

针对风电场的无功电压问题,构建了风电场模型,提出了一种综合考虑双馈风电机组（doubly-fed induction generator,DFIG）和静止无功补偿器（static var compensator,SVC）的无功电压协调控制策略。建立了综合考虑风电场公共接入点（point of common coupling,PCC）的电压偏移量和无功源的无功裕度的目标函数。基于混沌量子粒子群算法对风电场进行无功电压控制,通过协调DFIG和SVC的无功出力,使得风电场PCC的电压满足要求,同时提高其无功源的无功裕度。最后,以华北某风电场为例进行算例分析,验证了所提无功电压协调控制策略的可行性及有效性。     

含STATCOM的双馈电机风电场无功电压协调控制策略

为增强风电场并网点电压稳定性,提出了变速恒频双馈风电场与动态无功补偿装置STATCOM间的无功电压协调控制策略。电网故障导致风电并网点不同深度的电压跌落时,根据双馈风机Crowbar保护投切状态,对DFIG风电机组转子侧及网侧变流器与STATCOM进行无功功率分配,协调控制促进风电场LVRT期间风电并网点电压的快速恢复。最后,在DIg SILENT/Power Factory仿真软件中建立了风电场和STATCOM控制模型,通过仿真验证该控制策略的有效性。     

基于模型预测控制的双馈风电场无功电压快速优化控制

针对风电场单时间断面预测信息存在的无功控制滞后且电压指令跟随性差的问题,提出一种基于模型预测控制的双馈风电场无功电压控制策略,该策略以风电场并网点电压和机端电压偏差最小为目标.首先,基于时间尺度计算无功设备出力及负荷需求预测信息,建立无功电压预测控制模型.其次,在控制周期内划分更细化的预测控制点,修正预测模型,提前协调...