考虑风电随机性及相关性的电力系统无功规划

发布时间：2023-10-21 10:58

　　在当前全球能源短缺问题突出、环境污染日益严峻的大背景下,作为化石能源发电的有效补充,可再生能源发电(主要是风能和太阳能)为缓解全球能源危机和环境污染提供了新的思路。其中,风力发电作为技术最成熟、最具规模化开发条件的可再生能源发电技术得到了广泛的运用。但风机出力具有随机性及相关性的特点,其大量并网除了会带来电能质量问题外,还会改变电网的原始潮流分布和线路的传输功率,给电力系统的运行带来了很多不确定性。同时,电力系统的负荷功率也具有一定的随机性。因此,传统的确定性无功规划方法已难以适应这些复杂多变的环境,需要讨论不确定参数下的无功规划方法。针对这一问题,本文对含风电的电力系统无功规划进行了研究,主要内容如下:(1)引入概率理论来模拟系统中具有随机性的输入变量,建立了风机出力和负荷的概率模型。利用基于三点估计的概率潮流考虑风机出力和负荷的随机性,将概率潮流计算转化为采样点处的确定性潮流计算。但传统的三点估法不能求解输入变量具有相关性的概率潮流问题,只适用于输入变量相互独立的情况,为此引入Nataf变换来处理具有相关性的随机变量。IEEE33节点系统的仿真分析表明,该方法能够较精确地得到系统相...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 课题研究背景和意义
    1.2 可再生能源—风力发电的发展现状
    1.3 无功规划概况
    1.4 相关领域的研究现状
        1.4.1 无功规划研究现状
        1.4.2 含可再生能源的无功规划研究现状
    1.5 本文的主要研究内容
第二章 含风电的电力系统概率潮流计算
    2.1 风机出力的概率模型
    2.2 负荷的概率模型
    2.3 基于Nataf变换的概率潮流三点估计法
        2.3.1 三点估计法基本理论
        2.3.2 输入变量之间相关性的处理—Nataf变换
    2.4 算法性能测试
        2.4.1 性能测试方法
        2.4.2 算例分析
    2.5 本章小结
第三章 改进粒子群算法及其在电力系统无功规划优化中的应用
    3.1 粒子群算法
        3.1.1 粒子群算法基本原理
        3.1.2 粒子群算法计算步骤
    3.2 改进的粒子群算法
        3.2.1 粒子群算法的改进策略
        3.2.2 改进粒子群算法的计算步骤
    3.3 改进粒子群算法在无功优化中的应用—算法性能测试
        3.3.1 无功优化数学模型
        3.3.2 无功优化计算流程
        3.3.3 算例分析
    3.4 本章小结
第四章 考虑多重不确定因素的电力系统无功规划
    4.1 无功补偿位置的选择
        4.1.1 节点的等效无功裕度
        4.1.2 无功裕度的计算步骤
    4.2 无功补偿容量的确定
        4.2.1 机会约束规划
        4.2.2 含机会约束的无功规划数学模型
        4.2.3 无功配置原则及模型的总体求解步骤
        4.2.4 无功规划模型的求解
    4.3 算例分析
        4.3.1 基于无功裕度的无功补偿位置选择
        4.3.2 基于改进粒子群算法的无功补偿容量求解
        4.3.3 不同无功规划方法对比分析
    4.4 本章小结
第五章 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的研究成果
致谢



本文编号：3855700