CN104269855B - 一种适应多种能源接入的站点无功电压快速调节方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种适应多种能源接入的站点无功电压快速调节方法。步骤是：采集新能源集中并网区域实时数据，接收上级AVC下发关口无功/电压指令；在满足上级AVC下发指令的前提下，以区域电压偏离指标最小及小水电群集中并网变电站、风电场升压变无功裕度最大为目标，调用粒子群优化算法求解各无功补偿设备无功调节量，并进行下发控制，最终实现多能源接入电力系统系统无功电压的快速调节。本发明能够在枢纽站、小水电群集中并网变电站和风电场升压变之间进行合理的无功分配，留给小水电群集中并网变电站和风电场升压变更多的无功调节裕度，达到快速响应上级AVC下发指令，改善多种能源接入电网无功电压水平的目的。

Description

一种适应多种能源接入的站点无功电压快速调节方法

技术领域

本发明属于电力系统控制领域，尤其是一种适应多种能源接入的站点无功电压快速调节方法。

背景技术

随着我国清洁能源行业的快速发展，新能源投产规模逐年增大，新能源密集接入后对电网的影响也越来越大。风电及小水电等波动性电源的接入，使得区域电网的无功电压控制任务艰巨，如功率因数合格率偏低，公共连接点电压波动过大等。因此必须采取有效的多能源接入电力系统无功电压控制措施，以确保电网运行的稳定性。

针对风电场并网无功电压控制问题，有一些学者提出了风电场单独控制模式，即对风电场配置无功补偿设备进行分别控制，但并不能达到大规模风电并网区域的整体最优潮流，且未考虑各风电场之间及风电场与汇集站之间的无功电压耦合影响，容易造成无功补偿设备的频繁调节；另外有一些学者提出了针对集群风电场的区域电压控制策略，即以风电场群的汇集站作为电压中枢点，以各风电场升压变压器的高压侧电压为约束,以区域网损和风电场并网点电压偏移指标为综合目标进行优化控制，对各风电场的无功调节装置和风电机组自身无功调节能力进行总体协调控制。目前针对小水电群并网无功电压控制问题的研究相对较少。而以上这些研究均为针对单一新能源并网的无功电压控制，未考虑多种能源接入后系统各站点的整体控制，且控制模式中均未充分利用区域枢纽站中配置的无功容量相对较大的无功补偿设备，可能造成在实际运行中新能源站端剩余可调无功容量过小，难以应对新能源出力快速波动或故障情况下短时间内的较大无功需求。因此，针对研究的不足，针对多种能源接入电力系统的无功电压控制问题进行研究显得十分必要。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种基于区域枢纽变电站、小水电群集中并网变电站及风电场升压变联合控制模式，以枢纽站内配置无功补偿设备为主，小水电群集中并网变电站及风电场升压变配置无功补偿设备为辅，以上级AVC下发枢纽站高压侧关口无功/电压指标为约束，以区域电压偏移指标和小水电群集中并网变电站、风电场无功裕度为综合目标，在控制中心进行集中分析计算，对枢纽站、小水电群集中并网变电站内无功电压调节设备和风电场升压变配置动态无功补偿设备进行联合控制，最终实现多能源接入系统无功电压的快速调节的一种适应多种能源接入的站点无功电压快速调节方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种适应多种能源接入的站点无功电压快速调节方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1，采集新能源集中并网区域实时数据，包括风电场实时出力、枢纽站及小水电站集中并网变电站实时负荷、各无功补偿设备实时运行状态；接收上级AVC下发无功/电压指令；

步骤2，建立以电压偏离指标最小及小水电群集中并网变电站、风电场升压变无功裕度最大为目标的无功优化模型，确立节点电压和关口无功/电压约束条件，并以罚函数的形式计入无功优化模型中；其中，无功优化模型基于以下公式：

$\min F={\mathrm{\γ}}_1\mathrm{\Δ}{V}_{\mathrm{ad}}+{\mathrm{\γ}}_2{Q}_v+{\mathrm{\γ}}_3{Q}_w+{\mathrm{\λ}}_1\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{{\mathrm{\ΔV}}_i}{\mathrm{\ΔV}}\right)}^2+{\mathrm{\λ}}_2\mathrm{\Δ}{V}_{\mathrm{pcc}}+{\mathrm{\λ}}_3\mathrm{\Δ}{Q}_{\mathrm{pcc}}$

式中，F为无功优化总目标，第1项为电压偏离目标值，第2项为小水电站集中并网变电站无功裕度目标值，第3项为风电场升压变无功裕度目标值，第4、5、6项分别为系统节点电压、关口电压和关口无功越限的罚函数；γ₁、γ₂、γ₃为权重因子；N为系统节点数；M为控制的风电场个数；λ₁、λ₂和λ₃分别为系统节点电压、关口电压和关口无功越限惩罚系数；

步骤3，调用粒子群优化算法进行迭代计算，得到各无功补偿设备的无功调节量；计算流程为：

步骤3.1，生成初始化群体；读取新能源并网区域实时运行数据，包括新能源出力数据、负荷数据、线路数据等，输入粒子群算法的参数；随机给粒子的位置和速度赋值，计算每个粒子的适应度，赋给对应粒子的个体最优值，选择个体最优值最小的粒子作为全局最优粒子完成粒子群的初始化；

步骤3.2，迭代次数加1，更新各粒子的位置和速度，在计算各粒子新的适应度后，若粒子的新适应度值比对应个体最优值小，则对粒子的最优位置及个体最优至进行更新操作，并选择更新后的粒子群中个体最优值最小的粒子作为全局最优粒子；

步骤3.3，判断是否收敛；当满足全局最优值连续若干次无变化或达到最大迭代次数两个条件之一时，迭代停止，输出最终优化结果；否则转到步骤3)；

步骤4，形成各无功补偿设备控制指令并进行下发，最终实现多能源接入电力系统无功电压的快速调节。

因此，本发明具有如下优点：既能够充分利用无功容量相对较大的枢纽变电站配置的无功补偿设备，使得小水电站集中并网变电站和风电场升压变拥有充足的无功容量以应对新能源出力快速波动时短时间内产生的较大无功需求；引入电压偏离指标最小及小水电站集中并网变电站、风电场无功裕度最大作为优化目标，既保证了并网区域各节点电压保持在最优的水平，又使得无功补偿量在枢纽站、小水电站集中并网变电站和风电场升压变之间进行合理的分配。

附图说明

图1是本发明的处理流程图。

图2是本发明实施例中的电气接线图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：

如图1所示，本发明包括以下步骤：

步骤1：采集新能源集中并网区域实时数据，包括风电场实时出力、枢纽站及小水电站集中并网变电站实时负荷、各无功补偿设备实时运行状态；接收上级AVC下发无功/电压指令。

在本实施例中，采用贵州省某地区实际电网算例，如图2所示，其中风电场1为双馈风机风电场，装机容量为198MW，风电场2为双馈风机风电场，装机容量为99MW；枢纽变电站主变容量为180MVA，配置有4*7.5Mvar电容器组，未配置SVC无功补偿装置，小水电站集中并网变电站主变容量为40MVA，配置有2*4Mvar电容器组，所控制的风电场2升压变配置SVG补偿装置，容量为5Mvar。

步骤2：以上级下发无功/电压指令为约束，建立以电压偏离指标最小及风电场升压变动态无功裕度最大为目标的无功优化模型。

根据公式(1)所述步骤2无功优化模型为：

$\min F={\mathrm{\γ}}_1\mathrm{\Δ}{V}_{\mathrm{ad}}+{\mathrm{\γ}}_2{Q}_v+{\mathrm{\γ}}_3{Q}_w+{\mathrm{\λ}}_1\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{{\mathrm{\ΔV}}_i}{\mathrm{\ΔV}}\right)}^2+{\mathrm{\λ}}_2\mathrm{\Δ}{V}_{\mathrm{pcc}}+{\mathrm{\λ}}_3\mathrm{\Δ}{Q}_{\mathrm{pcc}}$

式中，F为无功优化总目标，第1项为电压偏离目标值，第2项为小水电站集中并网变电站无功裕度目标值，第3项为风电场无功裕度目标值，第4、5、6项分别为系统节点电压、关口电压和关口无功越限的罚函数；γ₁、γ₂、γ₃为权重因子；N为系统节点数；M为控制的风电场个数；λ₁、λ₂和λ₃分别为系统节点电压、关口电压和关口无功越限惩罚系数。

在本实施例中，上级AVC下发关口电压目标值(标幺值)为1.0，控制死区为0.002，即下发关口电压区间为[0.998,1.002]。其他节点电压允许运行区间为[0.97,1.07]。

步骤3，调用粒子群优化算法进行迭代计算，得到各无功补偿设备的无功调节量。

步骤4，形成各无功补偿设备控制指令并进行下发，最终实现多能源接入电力系统无功电压的快速调节。

在本实施例中，运用C++软件进行控制程序编写，表1统计了单独控制风电场升压变和小水电群集中并网变电站模式(模式1)、风电场升压变和小水电群集中并网变电站联合控制模式(模式2)和新能源并网枢纽变电站、小水电群集中并网变电站及风电场升压变联合控制模式(模式3)三种模式控制前后并网区域各节点电压变化情况，表2统计了三种模式下各无功设备投入量情况。表3统计了在优化模型加入小水电群集中并网变电站和风电场升压变无功裕度指标前后两种情况下各无功补偿设备无功投入量情况。

表1三种控制模式控制前后各节点电压变化对比

表2三种控制模式下各无功设备投入量

表3加入无功裕度指标前后各无功设备投入量

由表1、2统计结果可知，模式1、2由于没有充分利用枢纽站中配置的大容量无功补偿设备，即使在将小水电群集中并网变电站内电容器和风电场2升压变配置SVG无功容量投入至最大状态，也不能较好地改善区域的整体电压水平，而模式3在将枢纽站纳入联合控制的前提下，对不同的控制对象之间进行合理的无功分配，既改善了多能源接入电网的整体电压水平，又满足了上级AVC下发的关口电压指标。

由表3统计结果可知，在优化模型中加入无功裕度前，小水电群集中并网变电站内电容器和风电场2配置SVG无功投入容量均已达上限，而在加入无功裕度指标后，能够达到以枢纽站内配置无功补偿设备为主，小水电群集中并网变电站及风电场升压变配置无功补偿设备为辅的控制目标，以应对新能源出力快速波动或故障情况下短时间内的较大无功需求。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (1)

1.一种适应多种能源接入的站点无功电压快速调节方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1，采集新能源集中并网区域实时数据，包括风电场实时出力、枢纽站及小水电站集中并网变电站实时负荷、各无功补偿设备实时运行状态；接收上级AVC下发无功/电压指令；

步骤2，建立以电压偏离指标最小及小水电群集中并网变电站、风电场升压变无功裕度最大为目标的无功优化模型，确立节点电压和关口无功/电压约束条件，并以罚函数的形式计入无功优化模型中；其中，无功优化模型基于以下公式：

$\min F={\mathrm{\γ}}_1{\mathrm{\ΔV}}_{ad}+{\mathrm{\γ}}_2{Q}_v+{\mathrm{\γ}}_3{Q}_w+{\mathrm{\λ}}_1\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{\left(\frac{{\mathrm{\ΔV}}_i}{\mathrm{\Δ}V}\right)}^2+{\mathrm{\λ}}_2{\mathrm{\ΔV}}_{pcc}+{\mathrm{\λ}}_3{\mathrm{\ΔQ}}_{pcc}$

式中，F为无功优化总目标，第1项为电压偏离目标值，第2项为小水电站集中并网变电站无功裕度目标值，第3项为风电场升压变无功裕度目标值，第4、5、6项分别为系统节点电压、关口电压和关口无功越限的罚函数；γ₁、γ₂、γ₃为权重因子；N为系统节点数；M为控制的风电场个数；λ₁、λ₂和λ₃分别为系统节点电压、关口电压和关口无功越限惩罚系数；

步骤3，调用粒子群优化算法进行迭代计算，得到各无功补偿设备的无功调节量；计算流程为：

步骤3.1，生成初始化群体；读取新能源并网区域实时运行数据，包括新能源出力数据、负荷数据、线路数据等，输入粒子群算法的参数；随机给粒子的位置和速度赋值，计算每个粒子的适应度，赋给对应粒子的个体最优值，选择个体最优值最小的粒子作为全局最优粒子完成粒子群的初始化；

步骤3.2，迭代次数加1，更新各粒子的位置和速度，在计算各粒子新的适应度后，若粒子的新适应度值比对应个体最优值小，则对粒子的最优位置及个体最优至进行更新操作，并选择更新后的粒子群中个体最优值最小的粒子作为全局最优粒子；

步骤3.3，判断是否收敛；当满足全局最优值连续若干次无变化或达到最大迭代次数两个条件之一时，迭代停止，输出最终优化结果；否则转到步骤3.2；

步骤4，形成各无功补偿设备控制指令并进行下发，最终实现多能源接入电力系统无功电压的快速调节。