基于配电网无功优化的变速恒频双馈风电机群控制策略

针对接入地区配电网络的大规模变速恒频双馈风电机群与系统运行状况,基于单台风电机组的分段分层控制及配电网的无功优化思想,提出了变速恒频双馈风电机群并网运行的实时控制策略。并以北方某风电场及其接入系统为例,针对风速发生渐变扰动及系统侧某节点发生无功突变2种情况,对风电机群及其接入系统在该控制策略下的运行特性和关键节点的电压特性进行了仿真和分析。仿真结果说明该控制策略不但能保证风电机群最大限度地、安全地捕获风能,同时也能充分发挥机群的无功调节能力,平衡无功扰动,提高风电机群和接入系统的电压稳定性,实现全网的无功优化。     

变速恒频风电机组并网运行的暂态稳定性分析

以变速恒频风电机组并网为研究对象,利用MATLAB/Simulink环境以及M文件建立了仿真系统的动态数学模型,包括风速、风力机、机械传动部分、双馈电机系统以及同步发电机系统5个部分,其控制部分采用先进的、应用较为广泛的双PWM协调控制实现能量的双向流动。详细介绍了仿真的方法和过程,并以风电场接入朔州电网为例进行了暂态稳定分析,结果表明基于M文件和Simulink相结合的程序化方法可以有效地进行电力系统暂态分析与计算。并以风速扰动、风电场出口短路及风电机组与系统解裂故障为例,仿真验证了所建模型的正确性以及变速恒频风电机组能提高风电并网的暂态稳定性。     

含风电机组的配电网无功优化补偿

根据风电机组各运行状态发生的概率,计算出风机有功输出的期望,来近似代替随机变化的输出功率。用最大、一般和最小负荷运行方式代替规划时期的运行状况。建立了最大负荷方式下电容器投资成本最小、节省电能损失费用和静态电压稳定性最大的多目标优化模型,运用NSGA-Ⅱ算法进行求解;一般及最小负荷方式下以节省电能损失费用最大为目标进行优化。三种运行方式通过补偿后节省的资金最多来协调,得出电容器的最优配置,实现整体最优。算例验证了模型和算法的可行性。     

含风电机组的配电网无功优化补偿

根据风电机组各运行状态发生的概率,计算出风机有功输出的期望,来近似代替随机变化的输出功率.用最大、一般和最小负荷运行方式代替规划时期的运行状况.建立了最大负荷方式下电容器投资成本最小、节省电能损失费用和静态电压稳定性最大的多目标优化模型,运用NSGA-Ⅱ算法进行求解;一般及最小负荷方式下以节省电能损失费用最大为目标进行优化.三种运行方式通过补偿后节省的资金最多来协调,得出电容器的最优配置,实现整体最优.算例验证了模型和算法的可行性.     

变速恒频双馈风电机组分段分层控制策略的研究

针对并网后变速恒频双馈风电机组的优化运行及其与电网的协调问题,依据分段分层控制思想,提出了变速恒频风电机组的并网控制策略:按照风速将风电机组的控制分为两个阶段,即低风速的最大风能追踪控制阶段和高风速的恒功率控制阶段,同时依据分层思想将风电机组电气部分的控制分为参考值的整定和对参考值的跟踪两层控制.利用该分段分层控制策略,对北方某风电场及其接入系统中风电机组的运行特性和接入系统中关键性节点的电压特性进行了仿真分析,结果表明该控制策略不但可以实现风电机组的优化运行,而且能较充分地发挥风电机组中双馈发电机的无功调节能力,提高风电机组并网后的电压稳定性,保证全网无功优化运行.     

变速恒频双馈风电机组的控制策略研究

变速恒频双馈风电机组是目前风电机组发展和应用的主流;风电机组控制技术是大规模利用风能的关键.基于变速恒频双馈风力发电机组的工作原理,探讨了目前出现的各种空载并网控制策略和励磁控制方式,重点对矢量控制策略进行了全面的分析.结论总结了当前的研究热点,展望了未来的发展趋势.     

300kW变速恒频风电机组交流励磁调节装置

变速恒频双馈风力发电技术是目前比较先进的风力发电技术，也是今后风力发电机组发展的方向。本详细介绍了300kW变速恒频风力发电机组交流励磁调节装置的设计原理及方案。     

1.5MW双馈式变速恒频风电机组控制系统研究

变速恒频风电机组具有风能转换效率高、能吸收阵风能量、可以实现发电机和电力系统的柔性连接、“零冲击”并网、运行噪声小等优点,是国际上现代风力发电的主要发展方向之一。文章针对变速恒频风电机组的变速控制方式进行了研究,且以兆瓦级变速恒频风电机组为模型,对几种变速控制策略进行了仿真。并在对分析仿真结果的基础上,结合大型变速恒频风电机组的整机特点和控制方法的可行性,采用了功率闭环的变速控制策略;最后在自主研发的1．5MW变速恒频风电机组控制系统及变流器样机上,对变速运行的功率控制策略进行了大量实验和长期的现场试运行,验证了变速控制方式的可行性与实用性。     

变速恒频风电机组的有功-频率控制

电力系统中风电容量的不断增加,对电力系统调频会产生一定的影响.通过在双馈风力发电机组的控制系统中建立频率一功率控制模块,调整风电机组的风能利用率,使风电机组迅速响应系统频率变化,实现风电机组参与系统频率调节的功能.以IEEE 10机39节点为例,在系统发生切机故障导致频率下降时,所提出的方法能使风电机组配合系统调频,在...     

变速恒频风电机组有功无功控制分析

分析并建立了双馈异步发电机的数学模型;在分析双馈异步发电机有功功率、无功功率解耦控制的基础上,给出了基于定子磁场定向控制策略的实现方案;最后在STAR-90仿真支撑系统上对该控制方案进行了仿真实验.仿真实验结果表明,该控制策略能够有效地实现双馈异步发电机功率的解耦控制,对实际风电机组的运行具有参考意义.     

考虑双馈电机风电场无功调节能力的配电网无功优化

针对目前配电网无功优化中没有考虑具有灵活无功调节能力的并网双馈电机风电场为系统提供无功支持的问题,研究了考虑双馈电机风电场无功调节能力的配电网无功优化模型和算法.分析了风速预测误差对双馈电机风电场无功容量的影响,将双馈电机风电场无功容量极限作为约束条件,在最大效率利用风能的前提下将双馈电机风电场作为连续无功源参与配电网...     

考虑风功率分布规律的风电场无功补偿容量优化决策

双馈型风电机组的无功调节范围随其有功功率输出变化而存在波动性,极端条件下,又有其不可调节性,由此必然降低其对自身电压水平支撑的持续性。为此,在依据功率估算数据对风电场输出功率分布特性进行统计分析的基础上,提出考虑风功率分布特性的风电场无功补偿容量优化决策方法。该方法在充分计及双馈感应发电机无功调节能力与风功率分布特性的前提下,以无功补偿的投资成本与运行成本最小化为目标,构建无功补偿容量优化计算模型。该研究可使双馈型风电场的无功补偿决策更具针对性,并以最小代价实现该类风电场连续、无缝的无功电压调节。应用改进粒子群优化算法对所构建算例系统进行求解,分析结果表明了该研究的有效性。     

基于改进PSO算法在含风电场的电力系统无功优化控制

含风电场的电力系统无功优化是一种具有多状态、多约束条件的非线性规划问题.针对其存在易陷入局部最优解的缺点,提出了改进的PSO算法.该算法改变了初始化方法和粒子更新方法,并在算法后期引入变异因子.在放射状配电网络系统的仿真计算中,改进PSO算法与遗传算法相比较,结果表明,改进PSO算法可在较短时间内取得更好的优化效果.     

基于粒子群算法的含光伏电站的配电网无功优化

对于含光伏电站的低压配电网,电压等级降低了,输电线路上的电压降不仅受无功功率的影响,有时有功功率引起的电压波动更加明显.由于有功和无功引起的电压变动分量是代数和的关系,因此无功补偿在一定程度上可以弥补有功功率变动造成的电压波动问题.以系统运行成本最优为目标函数,包括采用补偿措施后减小的配电网功率损耗费用和加装无功补偿装置的费用2个部分,建立含光伏电站配电网的无功补偿优化数学模型.该模型考虑了光伏电站并网逆变器的无功调节能力,采用改进的多组织粒子群算法对规划模型进行求解,通过算例分析验证了该模型与算法的可行性和有效性.     

粒子群和变邻域差分进化搜索算法在多目标无功优化中的应用

目前很少研究多目标无功优化问题,而应用到多目标无功优化的多数智能算法容易陷入局部最优点.提出采用变邻域差分进化搜索与BPSO混合算法对网络无功优化,该算法具有并行处理特点、参数少容易控制、收敛速度快,很适合处理多目标无功优化问题,该算法不仅能够保证群体的多样性并且又能继承上一代的优越性,达到了多目标的要求,通过算例验证...     

含高比例风光新能源电网的多目标无功优化算法

为适应新能源大量接入电网的趋势,基于不同时刻的风速、光照强度、温度等气象条件信息,评估出风光新能源的无功调节容量,搭建了含高比例风光新能源参与调控的电网多目标无功优化模型。为快速获得电网中变压器分接头档位调节、无功补偿设备投切、传统发电机组电压调节以及风光的无功输出等控制措施的帕累托最优解集,采用寻优性能高效的多目标樽海鞘群算法(multi-objective salp swarm algorithm,MSSA)进行无功优化求解。为更客观找出电网线损、电压偏差、静态电压稳定裕度等不同目标之间的折中解,采用改进的理想点法进行多目标最优解集决策。最后,利用扩展的IEEE标准9节点和39节点算例进行仿真分析,并引入传统多目标智能优化算法来进行比较验证。仿真结果表明:与其他2种传统多目标智能优化算法相比,所提算法获得的帕累托前沿分布更广、更均匀;利用改进理想点法进行决策之后,可有效降低电网的线损和电压偏差,同时提高了电网的静态电压稳定裕度。     

含多个风电机组的配电网无功优化

风电机组出力的随机性使传统无功优化模型难以胜任.提出了含多个风电机组的配电网无功优化的模型和算法.基于场景分析法探讨了单台和多台不同参数风电机组的随机出力描述方法,并针对不同参数的风电机组同时接入系统时的情况,提出了系统场景的划分规则,继而建立了含多个风电机组的配电网无功优化的场景模型.针对多场景潮流计算的复杂性,提出一种高效算法,该算法先利用场景功率的相似性确定场景的分析次序,再将前一场景的潮流计算结果作为后一场景的初始条件,以加速潮流收敛.仿真结果验证了该模型和算法的有效性.     

基于量子粒子群算法的电力系统无功优化

量子粒子群算法是以粒子群中粒子的收敛特性为基础,依据量子物理理论提出的,改变了传统粒子群算法的搜索策略,可使粒子在整个可行解空间中搜索寻求全局最优解.首次将量子粒子群算法用于电力系统无功优化中,以网损最小为目标函数,在IEEE30节点系统上进行测试,通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,表明基于量子粒子群(QPSO)...     

群智能算法在电力系统无功优化中的应用

总结了群智能算法在电力系统无功运行优化问题中的应用现状,指出了各种典型算法在解决此类问题时的优、缺点,并提出了相应的改进建议。     

考虑风电接入的电力系统无功优化

研究了含风电场的电力系统无功优化,提出了通过潮流计算得到风电场的无功补偿容量,利用非线性原-对偶内点法对整个电网进行无功优化的新方法。建立了风电机组的稳态模型,介绍了风电场在电力系统潮流计算中的处理方法。通过潮流计算得到风电场的无功补偿容量,建立以有功网损最小和电压水平最好的多目标无功优化模型,在满足各种约束条件下采用非线性原对偶内点法对该模型进行优化求解。通过烟台电网的实际计算结果验证了该方法的可行性和实用性。