含高比例风电电力系统静态电压稳定在线风险评估和预防控制研究

发布时间：2020-02-27 19:21

【摘要】：近年来,随着智能电网的建设和新能源的发展,风力发电的规模高速增长,其大规模并网不仅可以缓解日趋紧张的能源危机,也可以降低传统能源给环境造成的污染压力。然而,随着风电在电网中比例的不断攀升,风电出力波动性和间歇性对电网的影响也日益提高,给电网的静态电压稳定运行带来了较大的威胁,如何保证高比例风电接入下电力系统静态电压稳定运行是急需解决的重要问题。本文从风险的角度评估高比例风电并网对电力系统静态电压稳定运行的影响,构建了在风电出力各概率预测场景下,反映未来时段内静态电压稳定裕度变化的综合风险指标,引入风险安全限的概念,对风险指标超过风险安全限的时段进行预防控制以降低风险指标,并构建了综合衡量调控经济性和安全性的预防控制模型,采用原对偶内点法获得优化控制策略。首先,本文对静态电压稳定研究发展的历程进行了回顾,简述了各类静态电压稳定分析方法的特点,指出各类方法在应用到含风电电力系统静态电压稳定评估中的不足之处,并综述了电力系统中风险评估和预防控制的研究现状。其次,提出了一种基于广域量测的戴维南等值参数辨识新方法,该方法将负荷等效为阻抗形式,然后更新导纳矩阵元素生成节点电压方程组,运用高斯消去法求解方程组获得戴维南等值参数。所提方法也可跟踪发电机发生无功越限,导致PV节点过渡为PQ节点的戴维南等值参数。分别用3机9节点系统和IEEE 39节点系统仿真对比其他戴维南等值方法,验证所提方法具备精度高,计算速度快的优点,可快速跟踪由风电波动引起的静态电压稳定裕度变化,是构建在线风险指标的技术基石。然后,构建了评估风电波动引起静态电压稳定态势变化的风险指标,包含概率信息和严重度两部分。其中概率信息是指短时预测周期内的风电出力概率分布,通过对历史风电变化量信息的统计,结合马尔科夫链模型对风电出力的分布进行短时预测;严重度是指静态电压的稳定程度,与静态电压稳定裕度指标呈反比,为便于观察,调整了传统的静态电压稳定指标,其由戴维南等值参数辨识结果计算获得。将两部分结合即可预知短时系统运行的静态电压稳定风险信息,预警高风险场景并为预防控制措施的实施提供决策支持。最后,引入风险安全限的概念,针对风险指标超过风险安全限的场景,采取发电机机端调压的预防控制措施进行调控,构建了风险评估加预防控制的静态电压调控流程,运用内点法求解预防控制模型,以最小调控代价将周期的风险指标降低至指定安全水平。仿真算例验证了所提风险指标及预防控制模型的有效性。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TM712

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本文编号：2583358