中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司?陕西?西安?710000
摘要：随着社会经济的发展，我国对电能的需求不断增加，电力系统发展迅速。文章首先针对电力系统潮流算法的发展展开必要说明，而后进一步讨论了风电场环境下电力潮流计算的模型，对于加深该领域的理解有着积极价值。
关键词：电力：潮流计算：风电场
引言
风电场并网运行，当风电装机容量占总电网容量的比例较大时，风力发电的随机性将改变输电系统原有的潮流及网络损耗的分布，输电网运行的安全性会受到较大的冲击，运行的经济也会受到影响。因此，为了研究风力发电接入电网以后对整个电力系统带来的影响，就必须计算大型风电场接入电网后的潮流。
1含风电场的电力系统最优潮流研究意义
最优潮流是指当电力系统网络结构及负荷都给定时，在满足节点功率平衡及各种安全约束的条件下，通过调节系统中的控制参数使其目标函数或某一性能指标达到最优时的潮流分布。最优潮流在电力系统的经济调度、系统规划设计及可靠性分析等方面得到了广泛应用，在节能减排、提高能源利用率和环境效益的大背景下，以风电为代表的分布式电源得到了迅速的发展，然而传统的最优潮流问题并没有考虑风电等不确定性因素，在风力发电飞速发展和追求低碳电力的影响下，大规模风电并网不可避免。由于风能具有随机性、间歇性和不可控性的特点，使风电场输出功率具有强烈的随机性和波动性，加剧了电力系统运行中不确定因素的复杂程度，使电力系统潮流优化的难度增大，因此迫切需要研究大型风电场并网后对电力系统的影响。包含风电场的电力系统最优潮流，在评估风电并网对电力系统运行的经济性和环境效益上起着非常重要的作用。
2电力系统潮流算法的发展
对于电力系统潮流算法的研究，在很大程度上与计算机的发展保持了一种同步状态。20世纪50年代，以节点导纳矩阵为基础的高斯赛德尔算法广泛应用，就是因为当时的计算机运算能力有限，但是算法本身较差的收敛性，又推动了算法本身的进步。时至今日，计算机运算能力得到大幅度提升，对应的算法也呈现出新的特点。当前环境下，人工智能算法、符号分析法等成为研究的主流。人工智能算法领域中的代表作，包括遗传法、模拟退火法、粒子群优化算法等多种。从应用特征角度看，遗传算法具有很好的全局寻优能力,优化结果普遍比传统优化方法好，但是对计算机的运算能力有着比较高的要求，因此在应用中还处于不断完善和发展的阶段。模拟退火算法则以较为简单的算法原理组成，可以将其视为对常规迭代寻优算法展开的一种修正，允许以一定的概率对比前次稍差的解作为当前解。最后，粒子群优化算法在获取全局最优解方面表现良好，且运算效率状态良好，隶属于迭代的随机搜索算法范畴。人工智能算法能够保持与导数无关，因此避免了很多问题因为不可导造成的运算障碍问题，并且随机性较高，表现为全局优化算法的范本，尤其适合于大规模问题的求解。但是整体而言，表现仍然不够稳定，计算结构的可信度比较有限，算法中的某些参数可能会需要有经验的人员参与确定。符号分析法同样也是该领域中常见的潮流算法。这种方法的应用，主要是考虑到随着电力系统规模和复杂程度的不断提升，对于问题求解的实时性特征需求开始变得突出，而此种方法依据电力系统实际的工作特征，结合网络图论理论提出，对于克服传统数值计算方法在收敛性、冗余项对消、计算机有效字长效应等方面的不足有着积极价值。此种方法首先建立起电力网络的拓扑模型并且生成拓扑网络的树结构，而后对电力环境中的节点电压方程进行拓扑求解，得到对应的符号表达式。此种方法能够避免求解非线性方程，并且其自身拓扑性质表现出良好的计算灵活特征，这些特点都使得此种方法能够在电力系统在线计算以及静态安全等领域具备显著优势。但同时也应当注意到这种逐点进行完整数值计算的方式，对于收敛性、冗余项对消等相关问题无法避免，误差也成为不容忽视的因素之一。除了上述两种方法以外，基于L1范数和现代内点理论的算法、配网模糊潮流算法、含HVDC和FACTS装置的混合电力系统潮流算法，以及双向迭代并行潮流算法等，都是当前潮流计算领域中的主要发展方向。
3含风电场的电力系统潮流算法浅析
3.1风电机组节点的处理
含风电场最优潮流计算的关键问题是如何正确处理风电场节点，将机组模型与电力系统最优潮流模型相结合。在进行风电并网后的潮流计算时，必须将风力发电机组的稳态数学模型扩展到系统的潮流方程中，联立求解。异步风电机组的节点处理方法有:P-Q简化模型，P-Q迭代模型和R-X迭代模型。在早期的稳态分析中，学者们常把风电机组视为一个P-Q节点。但风电机组吸收无功与滑差和发出的有功功率有关，因此异步发电机组在潮流计算中的节点类型并不能简单地取为P-Q节点、P-V节点或平衡节点。根据异步风力发电机组的特性将风电机组视为Q-V节点，潮流计算时只需要修改雅克比矩阵中对应的元素，仿真结果表明Q-V模型减少了潮流计算的次数，使得潮流计算的时间显著减少。
3.2基于多场景决策的最优潮流典型模型
在场景概率在场景概率等各种条件己知的情况下，提出改进的最优潮流模型如下：
3.3含风电场的电力系统潮流算法浅析
风能是电力系统中的一种新型能源，但是其并网引入却存在诸多不确定因素。风能本身并不稳定，同时风力发电机多为异步发电机，因此需要无功电源的支持，等于加重了电网的无功负担，这些因素都从客观上为风电网潮流计算带来了新的挑战。首先将风电机组的异步发电机进行简化，得到图1结构。图1中，x1、x2以及xm分别为定子电抗、转子电抗以及励磁电抗，r1为定子电阻。可以获得风电机组无功功率以及有功功率的表达式如（1）（2）：
通过相关推导可以看出，对于风电场的电力系统潮流计算，可以首先进行风速确定，而后在给定节点电压初值的基础上，进一步确定有功功率以及无功功率。随后调用常规雅克比矩阵计算程序进行计算，并且在此基础上进行修正，最后检验收敛状况，确定是否展开进一步的迭代。
结语
综上所述，本文在异步风力发电机的稳态等值简化模型的基础上对原有潮流算法进行了改进，改进算法综合考虑了风电场节点无功功率与电压的关系，并将异步风力发电机滑差修正量引入雅可比矩阵中进行潮流计算。计算案例表明，改进算法结果正确、收敛速度快，易于实现，具有一定的实用价值。
参考文献
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