计及风电的输电网无功优化

计及风电的输电网无功优化

论文摘要

作为一种可再生绿色能源,风力发电已成为目前发展最快的分布式发电方式之一,并越来越受到国内外学者的重视。风电并网可以满足电网备用的需求,提高了电网的供电可靠性。然而,风力发电系统易受地理位置和气候条件等影响,其输出功率具有很大波动性,对电网的电压和无功功率分布等将造成很大影响。尤其在风电能量高渗透并网情况下,将可能改变电网能量的传递单向性。为合理调度电网无功分布,保证电网的安全和经济运行,本文研究了计及风电的输电网无功优化。首先,基于PSCAD建立了风电并网模型,令风力发电机组以最大利用率出力,分析在能量不同渗透率情况下,风电并网对配电网的影响。仿真表明:在简化的配电网模型条件下,风电能够在一定程度上解决配电网的电量不足问题,在能量高渗透率下,配网各负荷节点电压及功率随着并网连接点电压的波动而变化,将对主电网的无功产生较大影响。其次,基于分时段解耦的简化策略,对次日预测负荷及配网输出功率预测曲线进行分段,将输电网动态无功优化问题转换成多时段静态无功优化问题来处理。并采用带收缩因子的粒子群优化算法和人群优化算法对计及风电的输电网动态无功分布进行了优化。结果表明:当输电网能够对接入风电的配网进行无功就地补偿时,系统网损将最小;在对风电并网位置规划时,应尽量选取在无功补偿装置或发电机组节点附近的配网节点中接入风电。此外,在输电网中各补偿装置的安装地点和容量既定的情况下,随着接入风电的配网数量的增加,系统总网损将不可避免地增大,因此,有必要对接入多个风电的输电网进行合理的无功规划优化,以提高电网的运行经济性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题的研究意义
  • 1.2 国内外研究现状分析
  • 1.2.1 分布式发电研究现状
  • 1.2.2 无功优化研究现状
  • 1.3 论文的主要工作
  • 1.4 论文的结构安排
  • 第2章 粒子群优化算法与人群优化算法
  • 2.1 引言
  • 2.2 带收缩因子的粒子群优化算法
  • 2.2.1 标准PSO算法
  • 2.2.2 带收缩因子的粒子群优化算法基本原理
  • 2.2.3 带收缩因子的粒子群优化算法的实现
  • 2.3 人群优化算法
  • 2.3.1 人群优化算法基本原理
  • 2.3.2 搜索方向
  • 2.3.3 步长
  • 2.3.4 人群优化算法的实现
  • 第3章 风电并网模型仿真分析
  • 3.1 引言
  • 3.2 渗透率的概念
  • 3.3 风电并网模型
  • 3.3.1 风力发电机模型
  • 3.3.2 AC/DC/AC功率与频率转换
  • 3.3.3 并网
  • 3.4 并网仿真
  • 3.4.1 参数设置与计算
  • 3.4.2 仿真结果
  • 3.5 小结
  • 第4章 计及风电的输电网无功优化
  • 4.1 引言
  • 4.2 计及风电的输电网无功优化的必要性
  • 4.3 输电网动态无功优化
  • 4.3.1 动态无功优化数学模型
  • 4.3.2 动态分段
  • 4.4 动态无功优化
  • 4.4.1 无功优化程序的实现
  • 4.4.2 算例仿真
  • 4.4.3 仿真结果及分析
  • 4.5 小结
  • 结论与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
  • 附录
  • 相关论文文献

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