含风电的配电网无功优化研究

发布时间：2017-07-08 04:09

  本文关键词：含风电的配电网无功优化研究

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【摘要】：作为一种新型可再生能源发电技术,风力发电因其分散广与无污染等特点,成为了分布式发电技术最具商业开拓远景一部分。然而当大量风电场接入配电网,必将改变配电网的潮流分布,进而影响电网线损的变化。有功功率决定于风力,而无功功率可以根据发电机励磁电流的的变化而变化。因而可以通过控制来确定发电机的无功功率,以使线路损耗最小。所以对含有风电发电机的配电网如何对风力发电机的无功功率进行优化是急需要解决的问题。伴随着风力发电的发展,风力发电成为我国电力产业的重要构成部分。相应的国家也出台了相关的政策来鼓励风电的发展。风是风力涡轮机蔓延到不同的方式来访问低压配电系统中,随机和风力发电的间歇将导致频繁电网潮流和压降的变化,有损于电网运行。制定风的相应的优化方法,将有助于解决这个问题。基于连接到本地的网络研究对象风电,根据电网运行特点不同的装置和制定相关控制方法。首先,风电网连接的分析可以导致对应于配电网的操作。风力涡轮机产出的波动性和随机性,单位类型是不同的,不同的接入位置,而不是并入电网负荷的同时,影响分配的运行状态也不同。本文引入的压降损失改善的指标,使用功率流计算的改进的Newton-Raphson方法,对网络损失的影响的电网压降电平风能的分析后,可得出结论,当风扇连接到系统网络损耗和全网节点压降的网络将产生一定的影响:根据收到的不同的影响的电网和负荷曲线的大小,访问电网也不同,对负荷风扇更小的影响更大电网接入;然而,不同类型的连接电网的风力涡轮机的影响是不一样的:异步风扇连接到电网双馈感应异步机相比需要吸收大量的不做功的功率,可引起局部节点压降压降以减少限制,一般是在异步单位需要的补偿装置;风力发电机和不同节点的网格接入的影响也不同邻近电网,电网压降和网络上的损失等较大的影响的末端接入点通过采用IEEE33节点系统仿真,以验证不同的风力涡轮机,电网压降,电流的分布和线路损失的影响也不同,当在某一临界值的功率输出,可以使电力网线路损耗最小,最均匀的压降分布,在另一方面,线路损耗增大,压降波动的结论是更大的。利用风能的功率输出和负载数据的实际测量中,对风力电网系统的影响对风力发电的变化规律后分析各种风的功率分配网络提供了一个有利的凭证。其次,研究了风力涡轮机和设备特征的分布的操作的不做功的功率输出特性的做工功率的特性。在配电网络的配置原则设备的分析,总结了网络地址的设备和容量,控制方法的选择的安装。最后,研究风电并网的影响,制定相应的控制方法:无功优化控制和控制的一天无功。为了减少数量,电容器组和无功功率输出的特性不能继续调整,方法,优化决策参数切削时间和电容器组的容量,每天24小时的总做功功率网络损失目标函数;根据风力涡轮机的SVC/SVG无功功率持续短期无功优化方法的快速调整特性,为SVC/SVG和风力发电组的决策参数,选择整个网络节点压降偏差,目标函数为最小的评价。使用现有的网格模型来模拟和验证了无功优化方法的可行性。
【关键词】：风电 无功优化 牛顿拉夫逊法 SVC/SVG
【学位授予单位】：东北农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM614;TM761.12
【目录】：

• 摘要8-9
• 英文摘要9-11
• 1 引言11-16
• 1.1 研究的目的与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 风电并网现状12-13
• 1.2.2 电力系统无功优化现状13-14
• 1.3 本文完成的主要任务14-16
• 2 风电接入对电网的影响分析16-27
• 2.1 风电接入后配网电压及网损变化分析16-18
• 2.2 配网潮流计算方法18-20
• 2.3 影响评价方法20
• 2.4 系统描述20-25
• 2.4.1 仿真方法及结果分析22-25
• 2.5 本章小结25-27
• 3 风电机组及无功补偿设备运行特性及控制方法27-38
• 3.1 风电机组及电网中无功补偿设备27-33
• 3.1.1 风电机组运行特性27-31
• 3.1.2 无功补偿设备运行特性31-33
• 3.2 配电网无功补偿设备配置原则33-35
• 3.2.1 SVC与SVG的配置原则34
• 3.2.2 电容器组的配置原则34-35
• 3.3 配电网无功设备的控制策略35-36
• 3.3.1 SVC与SVG控制策略35-36
• 3.3.2 电容器组控制策略36
• 3.4 本章小结36-38
• 4 风电接入后配电网无功优化控制38-53
• 4.1 控制策略分析38-39
• 4.2 日无功优化控制39-45
• 4.2.1 投切电容器组无功优化模型39-40
• 4.2.2 算法实现40-42
• 4.2.3 算例仿真42-45
• 4.3 短时无功优化控制45-52
• 4.3.1 SVG以及双馈机组无功优化模型45-46
• 4.3.2 算法实现46-48
• 4.3.3 算例仿真48-52
• 4.4 本章小结52-53
• 5 结论与展望53-54
• 5.1 结论53
• 5.2 展望53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-58
• 附录58-62
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文62

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本文编号：532961