含风力发电的配电网静态电压稳定规划研究

发布时间：2017-07-17 00:03

  本文关键词：含风力发电的配电网静态电压稳定规划研究

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【摘要】：静态电压稳定分析可以在一定程度上较好的反映电力系统的电压稳定水平。随着分布式电源尤其是风力发电在电力系统中接入比例越来越高,其对电力系统电压稳定的影响越来越大。因此,如何对风力发电进行选址,并且在风电接入的配电网进行无功优化,提高系统的静态电压稳定水平,是一个值得深入研究的问题。传统无功优化方法通常采用确定型的模型,当忽略随机因素时,确定型方法能较准确的分析无功优化问题。但大量新能源的接入使传统确定型模型面临着巨大的挑战。新能源大量接入以后,节点注入功率为不确定的,在这种情况下,如何提高随机场景下的电压稳定裕度,降低电压越限的风险,是一个亟待解决的问题。此外,由于出力的随机性和波动性,传统的衡量电压稳定的指标已经不能完全适应这一情况,需要新的指标衡量节点变量对于失稳点的影响。该指标要能较好的处理随机场景下鞍节点分岔和极限诱导分岔两种主要的失稳模式,对随机潮流下风电选址、无功规划具有较好的指导作用。本文取得的主要成果如下:1)针对传统的失稳模式参与因子对极限诱导分岔(LIB)失效的缺陷,提出了基于节点注入功率空间的电压稳定极限曲面法向量指标用于衡量风力发电接入后各个节点变量对于系统失稳点的影响,进而指导风电选址。该方法克服了传统的参与因子在LIB情况下失效的缺陷,在IEEE33节点系统测试结果验证了其正确性。2)在基于电压稳定极限曲面法向量的指标基础上,对风力接入配电网后无功补偿节点进行选址,在此基础上利用遗传算法对配电网进行无功优化。IEEE33系统的计算结果表明该方法可以改善配电网无功分布,提高电压水平,降低配电网运行的风险。数值分析的结果表明该选址方法可以有效选择系统的薄弱节点,无功优化使得系统各个节点电压分布更加均匀,同时能够给系统运行留出更多裕量。3)本文针对风力发电机出力随机性进行研究,提出一种考虑电压稳定裕度约束的随机无功优化方法。使用基于点估计的随机潮流方法将机会约束转化为确定型约束,并采用带共轭梯度算子的改进遗传算法对优化问题进行求解。数值计算的结果表明本文提出的方法可以降低电压的越限风险。相比于确定型方法,本文的网损优化结果略有增加,但同时电压稳定裕度得到了较大的提升。此外本文采用了一些算法加速策略,仿真结果证明了这些策略的可行性。
【关键词】：风力发电 静态电压稳定 随机潮流 配电网 无功优化
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614;TM712
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-25
• 1.1 课题的背景和意义10-11
• 1.2 电力系统静态电压稳定相关问题11-18
• 1.2.1 电力系统稳定的定义和分类11-12
• 1.2.2 电力系统电压稳定的定义和分类12-13
• 1.2.3 电力系统静态电压稳定的基本原理13-14
• 1.2.4 电力系统静态电压稳定分析基本方法14-17
• 1.2.5 电力系统中主要电压调节装置17-18
• 1.3 我国电力系统自动调压控制系统18-23
• 1.3.1 自动电压调节系统的分级结构18-19
• 1.3.2 自动电压调节系统的基本原理19-21
• 1.3.3 自动电压调节系统发展中的关键技术21-22
• 1.3.4 大量风电接入后AVC的协调控制22-23
• 1.4 本文研究的主要内容23-25
• 第二章 风力发电接入电力系统后的电压稳定问题25-36
• 2.1 我国风力发电的现状和特点25-27
• 2.1.1 我国风力发电发展现状25-26
• 2.1.2 风力发电机的原理和类型26-27
• 2.1.3 风力发电的主要控制模式27
• 2.2 风力发电接入的电压稳定问题及应对27-30
• 2.2.1 国家电网公司对于风电场接入电网的技术规定28
• 2.2.2 风电接入电网后的突出问题28-29
• 2.2.3 风电场无功综合分级优化控制结构和策略29-30
• 2.2.4 风电场无功补偿设备的选型30
• 2.3 大规模风电接入系统的随机潮流计算30-34
• 2.3.1 解析法随机潮流分析31-32
• 2.3.2 蒙特卡洛法求解风电接入随机潮流方法32-33
• 2.3.3 点估计随机潮流计算方法33-34
• 2.4 本章小结34-36
• 第三章 电压稳定极限曲面法向量指标36-47
• 3.1 电压稳定极限点的法向量计算方法及指标37-40
• 3.1.1 SNB型电压稳定临界点法向量计算37-38
• 3.1.2 LIB型电压稳定临界点法向量计算38-39
• 3.1.3 极限曲面法向量指标用于风电选址39-40
• 3.2 随机场景下电压稳定裕度40-42
• 3.2.1 拉丁超立方采样40-41
• 3.2.2 随机场景下电压稳定裕度求取过程41-42
• 3.3 算例分析42-46
• 3.3.1 基于拉丁超立方采样Monte-Carlo法的收敛性42-43
• 3.3.2 LIB型电压临界点情况43-45
• 3.3.3 SNB型电压临界点情况45-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第四章 基于电压稳定极限曲面法向量的风电接入配电网随机无功优化47-58
• 4.1 风电接入配电网无功优化模型48-51
• 4.1.1 风速的概率分布48
• 4.1.2 DWG的概率出力48-49
• 4.1.3 利用曲面法向量指标确定待补偿节点49-50
• 4.1.4 风电接入配电网无功优化目标和约束50-51
• 4.2 模型的求解51-53
• 4.2.1 Monte-Carlo模拟的配电网概率潮流51
• 4.2.2 融合连续潮流的随机潮流负荷裕度计算方法51
• 4.2.3 遗传算法求解无功优化流程51-53
• 4.3 算例分析53-57
• 4.3.1 算例分析基础53
• 4.3.2 无功优化结果分析53-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第五章 考虑电压稳定裕度约束的无功优化点估计随机最优潮流方法58-69
• 5.1 模型的建立59-62
• 5.1.1 极限运行曲面59-60
• 5.1.2 随机节点注入功率下最小电压稳定裕度定义60-61
• 5.1.3 考虑电压稳定裕度约束的随机最优潮流模型（VC-SORPD）61-62
• 5.2 点估计法和随机最优潮流62-65
• 5.2.1 三点估计法求输出变量各阶矩62-63
• 5.2.2 Gram-Charlier展开逼近输出变量累计分布63
• 5.2.3 带共轭梯度的遗传算法63-65
• 5.3 算例分析65-68
• 5.3.1 2 节点系统65-66
• 5.3.2 IEEE118节点系统66-68
• 5.4 本章小结68-69
• 第六章 总结与展望69-71
• 6.1 主要内容总结69-70
• 6.2 展望70-71
• 参考文献71-77
• 致谢77-78
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文78-79
• 攻读硕士学位期间参与的科研项目79-81

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本文编号：551084