大型光伏电站站内无功电压优化控制策略研究

发布时间：2017-08-03 08:30

  本文关键词：大型光伏电站站内无功电压优化控制策略研究

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【摘要】：随着光伏发电渗透率的不断提高,光伏电站引起的无功电压问题日益突出;大型光伏电站必须具备无功调压能力,必要时参与电力系统的无功调节。随着光伏电站向规模化和大型化发展,站内的无功电压问题亦日益凸显,因此研究大型光伏电站电压波动机理和影响因素及大型光伏电站的站内无功电压优化控制策略对于保证光伏电站的安全稳定运行具有重要意义。本文以大型光伏电站并入无穷大电网为研究对象,建立了考虑电站内部集电线路,箱式变压器,主变压器以及输电线路阻抗的光伏电站稳态运行模型,在此模型的基础上,研究了并网点电压和站内各光伏发电单元出口电压的影响因素,并通过仿真计算,分析了不同光照强度下并网点电压和站内各光伏发电单元出口电压的波动范围和变化趋势。在稳态运行模型的基础上,建立了以并网点电压接近额定值,站内电压平均偏差最小和站内有功损耗最小为优化目标的无功优化模型,采用免疫粒子群算法进行求解。针对免疫粒子群算法,采用抗体间的汉明距离计算抗体浓度,能更准确反映粒子间的差异,并引入精英保留策略,避免免疫选择环节丢失最优解,提高了算法的搜索能力。由于光照变化会使得光伏出力发生变化,导致模型在不同的时间点的最优解不同,本文以算法求解时间和有载调压器分接头动作次数为依据,按照面积等效原理将日光照曲线进行分段,提出了光照变化条件下的优化控制策略,分别在每个时间段内进行优化计算,将连续时间域的动态优化问题转化为多时间段的静态优化问题,保证了光伏电站电压的动态调节。为应对光照剧烈变化的情况,提出了快速优化控制策略。该控制方法在并网点处采用定电压控制,即通过实时检测并网点电压,与参考值比较经由PI控制器自动获取维持并网点电压所需的无功需求量,通过实时控制站内无功源的无功输出实现并网点电压的动态调节。对于电站内部电压则利用各光伏发电单元的无功输出进行优化:利用降阶雅克比矩阵法求得各光伏发电单元出口点之间的无功电压灵敏度系数,将各光伏发电单元无功出力与出口电压之间近似表示为线性关系,得到站内电压偏差的函数解析式,分别以并网点的无功需求和逆变器无功容量为等式约束和不等式约束,建立了基于灵敏度近似的无功优化模型。由于该模型目标函数解析式已知,可以并采用传统优化算法进行快速求解,从而保证了光照剧烈波动时控制策略的快速性。
【关键词】：大型光伏电站 无功优化 电压波动 多目标 免疫粒子群算法
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-17
• 1.1 课题研究的背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-15
• 1.2.1 逆变器无功控制研究现状9-11
• 1.2.2 分布式光伏发电系统无功电压控制研究现状11-12
• 1.2.3 大型光伏电站无功电压控制研究现状12-13
• 1.2.4 优化算法13-14
• 1.2.5 动态无功优化研究现状14-15
• 1.3 论文主要工作15-17
• 2 大型光伏电站电压波动机理分析17-28
• 2.1 大型光伏电站拓扑结构17-19
• 2.2 大型光伏电站建模19-21
• 2.2.1 光伏出力模型19-20
• 2.2.2 集电网络模型20-21
• 2.3 电压波动机理分析21-23
• 2.3.1 光伏电站并网点电压分析21-22
• 2.3.2 站内光伏发电单元出口电压分析22-23
• 2.4 算例计算23-27
• 2.4.1 并网点电压25
• 2.4.2 站内光伏发电单元出口电压25-27
• 2.5 本章小结27-28
• 3 基于免疫粒子群算法的大型光伏电站无功优化28-46
• 3.1 无功优化数学模型28-31
• 3.1.1 优化目标28-29
• 3.1.2 控制变量及约束条件29-30
• 3.1.3 多目标处理方式30-31
• 3.2 免疫粒子群优化算法31-38
• 3.2.1 粒子群算法简介31-35
• 3.2.2 免疫粒子群算法35-38
• 3.3 日光照强度曲线分段38-39
• 3.4 优化控制策略39-40
• 3.5 算例计算40-45
• 3.5.1 并网点电压41-42
• 3.5.2 站内光伏发电单元出口电压42-44
• 3.5.3 站内有功损耗44-45
• 3.6 本章小结45-46
• 4 光照骤变下快速优化控制策略46-56
• 4.1 控制策略研究46-51
• 4.1.1 并网点电压控制46-48
• 4.1.2 站内电压优化48-51
• 4.2 仿真计算51-54
• 4.2.1 并网点电压51-53
• 4.2.2 站内光伏发电单元出口电压53-54
• 4.3 本章小结54-56
• 5 总结与展望56-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-64
• 附录64
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文64
• B. 作者在攻读学位期间申请的专利64
• C. 作者在攻读学位期间参与的科研项目64

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本文编号：613436