风电并网系统静态电压稳定概率评估

发布时间：2017-04-28 03:03

  本文关键词：风电并网系统静态电压稳定概率评估，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着全球能源结构的不断调整,新能源发电规模迅猛增长。风力发电作为目前技术最为成熟的一种新能源发电方式,得到了前所未有的高速增长,其发电规模更是超越了核能发电。然而风力发电固有的随机性、间歇性和不可调度性,会对风电并网系统的静态电压稳定性造成影响,并且这种影响会随着风电渗透率的提高而变得越来越明显。为了全面分析风力发电并网对电力系统稳定性的影响,本文重点研究了风电并网系统概率潮流计算及静态电压稳定概率评估方法,主要工作内容如下:首先,针对基于加权高斯混合分布(Weighted Gaussian Mixture Distribution,WGMD)构建风电场概率模型的方法中EM(Expectation Maximization)算法由于其固有缺陷导致整个模型拟合精度降低的问题,提出基于DAEM(Deterministic Annealing Expectation Maximization)算法的风电场概率建模方法。DAEM算法通过引入退火机制,避免了在模型参数最大似然估计时,EM算法容易陷入局部最优的问题,使得风电场模型更加准确。通过采用风电场有功出力的实测数据进行模型建立对比分析,结果表明了该改进算法的精确性和有效性。其次,提出一种改进的马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)模拟法。目前,在基于MCMC模拟法的概率潮流计算方法中,被广泛应用的Gibbs采样算法需要进行大量复杂的迭代运算才能得到比较精确的计算结果。针对该算法的缺陷,本文提出了基于切片采样(Slice sampling)算法的MCMC方法,并应用于风力发电并网系统概率潮流计算中。仿真结果表明:切片采样方法能够提高传统MCMC方法的计算准确度;同时,在与Gibbs算法采样迭代次数相同的情况下,切片采样算法所生成的马尔科夫链可以更快、更稳定地收敛于平稳分布。最后,针对目前风电并网系统静态电压稳定概率分析的不足,提出了一种基于L指标的风电并网系统静态电压稳定概率评估的新方法。采用L指标分析包括风电并网节点在内的各PQ节点的静态电压稳定性,同时推导了L指标对风电并网节点注入功率的灵敏度。根据本文前述改进概率评估方法得到各节点L指标的概率分布特性,结合静态电压失稳严重度计算并网系统的静态电压失稳风险,并且找出系统的薄弱节点。通过在含风电场的IEEE14节点系统和IEEE39节点系统进行仿真分析,计算结果验证了本文所提方法的可行性和有效性,为提高风电并网系统静态电压稳定性而采取的补偿措施提供了更准确的信息。
【关键词】：风电并网 静态电压稳定 切片采样 DAEM L指标 概率评估
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 绪论12-21
• 1.1 课题研究背景与意义12-13
• 1.2 国内外风电并网发展概况13-17
• 1.2.1 世界风电并网发展分析13-15
• 1.2.2 中国风电并网发展分析15-17
• 1.3 风力发电并网系统静态电压稳定性研究现状17-19
• 1.3.1 传统静态电压稳定研究17-18
• 1.3.2 基于概率统计的静态电压稳定研究18-19
• 1.4 适用于静态电压稳定概率评估的风电场数学模型研究现状19-20
• 1.5 本文主要研究内容及章节安排20-21
• 第2章 用于风电并网系统概率潮流分析的风电场建模方法21-39
• 2.1 引言21
• 2.2 基于风速—风功率的风电场建模方法21-26
• 2.2.1 风速模型21-24
• 2.2.2 双馈异步风力发电机模型24-25
• 2.2.3 风电场等值功率概率模型25-26
• 2.3 基于MCMC的风功率时间序列建模方法26-27
• 2.4 基于加权高斯混合模型的风电场建模方法27-31
• 2.4.1 基于加权高斯混合分布的风电场概率模型28
• 2.4.2 EM算法28
• 2.4.3 DAEM算法28-31
• 2.5 算例分析31-37
• 2.5.1 风电场概率模型精度分析31-33
• 2.5.2 风电并网系统概率潮流计算与分析33-37
• 2.6 本章小结37-39
• 第3章 基于MCMC的电力系统概率潮流计算39-52
• 3.1 引言39-40
• 3.2 概率论数学基础40-41
• 3.2.1 随机变量简介40
• 3.2.2 随机变量的数字特征40-41
• 3.3 蒙特卡洛模拟法41
• 3.4 马尔科夫链蒙特卡洛模拟法41-46
• 3.4.1 Metropolis-Hastings采样算法42-43
• 3.4.2 Gibbs采样算法43-44
• 3.4.3 切片采样算法44-46
• 3.5 算例分析46-51
• 3.5.1 算法的收敛速度比较47-49
• 3.5.2 算法的稳定性比较49-50
• 3.5.3 算法的准确度比较50-51
• 3.6 本章小结51-52
• 第4章 基于切片采样算法和DAEM算法的风电并网系统静态电压稳定概率评估52-69
• 4.1 引言52
• 4.2 基于灵敏度分析法的风电并网系统静态电压稳定分析52-54
• 4.2.1 灵敏度分析法52-53
• 4.2.2 灵敏度指标及其应用53-54
• 4.3 基于L指标的风电并网系统静态电压稳定概率评估54-61
• 4.3.1 L指标简介54-57
• 4.3.2 L指标对风电场并网节点注入功率的灵敏度57-59
• 4.3.3 风电并网系统静态电压稳定概率分析59-61
• 4.4 算例分析61-67
• 4.4.1 L指标对风电并网节点注入功率灵敏度的有效性验证61-63
• 4.4.2 基于L指标的风电并网系统静态电压稳定概率评估63-67
• 4.5 本章小结67-69
• 总结与展望69-71
• 参考文献71-76
• 致谢76-77
• 附录 发表的学术论文目录77

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本文编号：331961