CN104933317B - 一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量检测优化方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量检测优化方法，属于含风机的配电网安全稳定研究领域。现有技术中，都没有考虑风速的不确定性，并且网络中的负荷处于波动状态，与风速结合起来，增加了不确定性因素的维度，本申请基于快速解耦法和鲁棒优化理论，通过确定风速和负荷的波动范围，提出了鲁棒优化方法，该方法不仅可以实现在风速和负荷不确定下的单点风机准入研究，还可以计算多点接入时组合风机的容量。

Description

一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量检测优化方法

技术领域

本发明属于含风机的配电网安全稳定领域，更具体地，涉及一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量检测优化方法。

背景技术

风电出力的波动具有强烈的不确定性，其对电力系统稳定和可靠性的影响随着渗透率的增加而越发突出。因此大规模风电接入电网后可能会出现电网电压水平下降、线路传输功率超出热极限、系统短路容量增加和系统暂态稳定性改变等一系列问题。升级现有配网的网络结构和相关设备可以解决以上问题，但是需要大量的投资和基础建设时间，因此就需要考虑现有网络条件下的风机的准入容量。

风机的准入容量是指在保证配网安全稳定运行的前提下,系统所能接受的风机的最大容量。风机的准入容量与较多因素有关，如电压调整、系统网损、电压谐波、静态安全、相间短路电流、暂态稳定和孤岛检测盲区。但是上述研究都预设风电输出为稳定状态，没有考虑风速的不确定性。此外网络中的负荷处于波动状态，与风速结合起来，增加了不缺性因素的维度和分析的复杂度。传统基于确定性因素对风机准入容量进行分析和计算的方法，并没有考虑这些不确定性变量的影响，无法保证系统在多种状态下的安全运行，因此原有的确定性分析方法将不再适用，必须综合考虑风电出力和负荷不确定性的影响。本文一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量鲁棒优化方法，该方法结合快速解耦法和鲁棒优化理论，建立综合考虑风电场出力和负荷的不确定性的单风电准入容量的优化计算模型，并且对于多点接入的风电场，建立准入容量计算的双层优化模型。该方法不需要确定风速和负荷的分布函数，减少对历史数据和计算量的要求，综合考虑节点电压和线路容量约束，可以保证在最恶劣情况下系统的安全稳定运行。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本申请提供的是一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量检测优化方法，其中通过确定风速和负荷的波动范围，提高了多种状态下配电网络的安全运行。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量鲁棒优化方法其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)：获取配电网系统参数以及接入配电网的风电参数，所述配电网系统参数包括：线路的阻抗、有功负荷与无功负荷分布、发电机组的有功输出的上下限，扰动的负荷点；所述接入配电网风电参数包括存在风机接入点，风机的切入风速，额定风速，切出风速；基于上述参数，构建相应的节点导纳矩阵；

(2)：利用步骤(1)所构建的节点导纳矩阵，求解得出用灵敏度矩阵表示的接入配电网支路潮流方程：

式中P_b、Q_b分别表示所述接入配电网支路的传输有功和传输无功；J_g、K_g分别表示所述发电机组有功功率关于支路传输有功和无功的灵敏度矩阵；J_l、K_l分别表示所述接入配电网中负荷有功功率关于支路传输有功和无功的灵敏度矩阵；P_g、P_l分别为所述发电机组的输出有功需求和负荷有功需求；

(3)：同样利用步骤(1)所构建的节点导纳矩阵，求解得出用灵敏度矩阵表示的接入配电网节点电压方程V

V＝T_gP_g+T_lP_l

式中T_g、T_l分别表示所述发电机组和负荷关于节点电压的灵敏度矩阵；P_g、P_l分别为所述发电机组输出有功需求和负荷有功需求；

(4)：用盒式不确定集合表示风速中的不确定量：

P_w为风机输出功率；P_r为风机额定功率；V_c为切入风速，指风力发电机组开始并网发电的最低风速；V_r为额定风速，风机额定出力时对应的风速；V₀表示预测的风速平均值；为风速的扰动量；e^T表示单位向量；u表示盒式集合。

(5)：采用盒式集合表示N点负荷对应的灵敏度J_ln的改变量

式中ΔJ_ln表示N点负荷对应的灵敏度的改变量；J_ln表示N点负荷对应的灵敏度；κ表示N点负荷波动引起对应灵敏度变化的波动系数；e^T表示单位向量u表示盒式集合；

(6)：将风速、负荷的不确定量、支路潮流方程以及接入配电网节点电压方程作为因素，利用鲁棒优化算法构建考虑负荷和风速不确定性的鲁棒优化模型；

(7)：当系统接入单台风机时，求解单点接入风机的准入容量，计算结束并输出风机容量，以完成风机准入容量的鲁棒优化；

当系统接入多台风机时以准入容量和最大化为目标函数，求解风机的准入容量组合，在下层优化中，确定使得节点电压和支路容量最大的容量组合，在上层优化中，检验所述量最大的容量组合是否满足节点电压和支路容量约束；若否，删除所述最大的风机准入容量组合，重新选择风机准入容量组合，直到满足节点电压和支路容量约束；

(8)输出风机容量组合，以完成风机准入容量的检测优化。

总体而言，按照本发明的上述技术构思与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：

1、针对考虑风速和负荷随机性的风机准入容量分析，本发明基于快速解耦法和鲁棒优化理论，提出了鲁棒优化方法，该方法不用考虑风速和负荷的分布函数，只需确定不确定量的波动范围。

2、采用本发明提出的风机准入容量鲁棒优化方法不仅可以实现在风速和负荷不确定下的风机单点准入研究，还可以计算多点接入时风机的容量组合。

附图说明

图1是本发明实施例的考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量鲁棒优化方法的实现流程示意图；

图2是本发明实施例的配电网网络拓扑结构示意图；

图3是本发明实施例的不同风速范围下的风机准入容量结果图；

图4是本发明实施例的不同负荷范围下的风机准入容量结果图；

图5是本发明实施例的联合考虑负荷和风速不确定性的风机准入容量结果图；

图6是本发明实施例的不同多点接入风机准入容量结果图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图1所示，本发明实施例的考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量鲁棒优化方法包括如下步骤：

S1：获取配电网系统参数以及接入配电网的风电参数；

系统参数包括：线路的阻抗、有功负荷与无功负荷分布、发电机组的有功输出的上下限；发电机组的功率因数，风机接入点，存在扰动的负荷点，风机的切入风速，额定风速，切出风速；

S2：根据PQ分解法计算配网网络节点导纳矩阵B′、B″

其中r_ij和x_ij分别为支路的电阻和感抗，b_i为节点i的接地支路的电纳。

S3：将节点导纳矩阵B′、B″中有关电源和负荷的子矩阵提取出来，计算节点电压的增量ΔV和相角的增量Δθ：

Δθ＝(B′_g)^-1ΔP_g+(B_l′)^-1ΔP_l

式中ΔP_g、ΔP_l分别为发电机输出有功和负荷有功需求的增量；分别为发电机和负荷的功率因数；B′_g、B_l′分别为矩阵B′中与发电机和负荷对应的子矩阵；B″_g、B″_l分别为矩阵B″中与发电机和负荷对应的子矩阵；

S4：求解用灵敏度矩阵表示的支路潮流方程：

系统支路潮流方程为：

P_ij＝(V_i ²-V_iV_jcosθ_ij)G_ij-V_iV_jB_ijsinθ_ij

Q_ij＝-V_iV_jG_ijsinθ_ij-(V_i ²-V_iV_jcosθ_ij)B_ij

式中P_ij、Q_ij分别为支路ij传输的有功和无功；θ_ij为支路ij两端的相角差。V_i、V_j为支路ij两端的节点电压。B_ij、G_ij分别为支路ij的电导和电纳值。

求解支路潮流增量的表达方程

ΔP_b＝EΔθ

ΔQ_b＝FΔV

式中ΔP_b、ΔQ_b为支路传输有功和无功的增量；E、F分别对应的灵敏度矩阵

联合节点电压和相角的增量表达式，求解用灵敏度矩阵表示的支路潮流方程：

式中P_b、Q_b分别表示所述接入配电网支路的传输有功和传输无功；J_g、K_g分别表示所述发电机组有功功率关于支路传输有功和无功的灵敏度矩阵；J_l、K_l分别表示所述接入配电网中负荷有功功率关于支路传输有功和无功的灵敏度矩阵；P_g、P_l分别为所述发电机组的输出有功需求和负荷有功需求；

S5：采用相同的办法求解节点电压V的表达式

V＝T_gP_g+T_lP_l

式中T_g、T_l分别表示所述发电机组和负荷关于节点电压的灵敏度矩阵；P_g、P_l分别为所述发电机组输出有功需求和负荷有功需求。

S6用盒式不确定集合表示风速中的不确定量

风机输出功率与风速的关系表达式为：

风速可以表示为风速平均值V₀加上一个扰动区间，采用盒式集合表述扰动范围，即

则风机输出功率可表示为：

式中P_w为风机输出功率；P_r为风机额定功率；V_c为切入风速，指风力发电机组开始并网发电的最低风速；V_r为额定风速，风机额定出力时对应的风速；V₀表示预测的风速平均值；为风速的扰动量；e^T表示单位向量；u表示盒式集合；V_o为切出风速，指风力发电机组并网发电的最大风速，超过此风速机组将切出电网。

S7建立支路容量约束和电压节点约束的风机准入容量鲁棒优化模型

max(P_r)

St:

式中P_gi表示常规发电机组的有功出力；表示常规发电机组的有功出力的上下限；为线路传输极限容量；为节点电压的上限值；η,ν,λ和a,b,c为拉格朗日算子；Ng为常规发电机组编号；Nl为负荷编号；表示常规发电机组的总有功出力；表示配网内除n点负荷以外的总负荷需求。

S8建立考虑负荷和风速不确定性的鲁棒优化模型

采用盒式集合表示N点负荷对应的灵敏度J_ln的改变量：

式中ΔJ_ln表示N点负荷对应的灵敏度的改变量；J_ln表示N点负荷对应的灵敏度；κ表示N点负荷波动引起对应灵敏度变化的波动系数；e^T表示单位向量u表示盒式集合；

以下模型的构建可以采用多种鲁棒优化方法，优选采用以下方法，综合考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量模型为：

max(P_r)

st:

式中

▽_κL_i(κ,d,e,f)和▽_κL_i(κ,α,β,γ)为

其中d,e,f和α,β,γ为拉格朗日算子。

S9：当系统接入单台风机时，采用考虑负荷和风速不确定性的鲁棒优化模型求解单点接入风机的准入容量，计算结束并输出风机准入容量。当系统需接入多台风机时，进入S10。

S10：假设分别在m1,m2……mn处接入n个风机，以准入容量和最大化为目标函数，求解风机的准入容量组合

S11:在下层优化中，搜索可能的风机组合但是要求并按照节点电压和支路容量的大小，将风机准入容量组合进行排序，将排序第一的风机容量组合搜索出来。

S12：上层优化中，检验S11中求解的风机准入容量组合下的最大节点电压和支路容量是否满足约束条件，如果满足，则输出风机准入容量组合求解过程结束，否则转入S11，删除排序第一的风机准入容量组合，重新选择风机准入容量组合，直到满足节点电压和支路容量约束，跳到S13；

S13:输出风机容量组合

为了验证本发明提出的一种考虑风速不确定性的风机准入容量鲁棒优化方法的有效性，以新英格兰10机39节点标准测试系统(IEEE发布的标准算例，具体参数可见文献M.A.Pai,Energy Function Analysis for Power System Stability.Norwell,MA:Kluwer,1989)作为算例，分别分析了单点接入和多点接入下的风机的准入容量以及分析了风速波动范围，负荷波动范围对风机准入容量的影响。

(1)考虑风速的不确定性。风机的额定风速为12.4m/s，切入风速6.5m/s，切出风速19.5m/s，风速的估计值为10.3m/s，扰动范围为±5m/s，分别选取从节点33、1、5、22和10接入风电场,计算各节点风机的准入容量。图3的结果表明随着风速扰动范围的增大，同一接入点下风电场的装机容量是逐渐减小的，说明风速的变化范围越大，即风机的出力变化也比较大，则对系统运行方式的要求提高，对电网稳定鲁棒性的要求提高了，于是风电场的最大装机容量必然要受到限制。

(2)考虑负荷的不确定性，负荷16的波动参数的范围为±5％，计算各节点风机的准入容量，图4的曲线表明，随着负荷扰动范围的增大，同一接入点下风电场的装机容量是逐渐减小的，说明负荷的变化范围越大，则系统中的能量流动情况越不稳定，为了提高电网稳定的鲁棒性，需减少风电场的准入容量。

(3)综合考虑负荷波动和风速波动

风电场由节点33接入，风速扰动范围为±5m/s，负负荷点16存在波动，波动参数的范围为±5％，图5中的风机容量表示，随着风速扰动范围和负荷波动参数的联合增大，风机的准入容量逐渐减小，表明系统运行情况“恶劣”度增加时，系统的鲁棒性要求提高。

(4)多点接入风机

选择四组接入点，同时接入三台风机，风速扰动为(-5m/s,5m/s)，并且重要度最大的负荷节点16存在扰动，负荷的波动参数的范围为(-％5,％5)，分别计算其最大准入容量和以及各风机的出力百分比，图6可以看出，四组节点组合的最大准入容量相对于各节点的单风机准入容量都有所增加，风机的3个并网点各自的单电源接纳能力越大，三个节点同时接入风机时的准入容量越大，而且单电源接纳能力越大的节点，其有功出力的比例越高。

研究分析表明，本发明提出的一种考虑风速不确定性和风机准入容量鲁棒优化方法，不用考虑风速和负荷的分布函数，只需确定不确定量的波动范围，不仅可以实现在风速和负荷不确定下的风机单点准入研究，还可以计算多点接入时风机的容量组合，并且通过39节点配电系统的算例仿真，验证了该方法的正确性和有效性。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量检测优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)：获取配电网系统参数以及接入配电网的风电参数，所述配电网系统参数包括：线路的阻抗、有功负荷与无功负荷分布、发电机组的有功输出的上下限，扰动的负荷点；所述接入配电网风电参数包括存在风机接入点，风机的切入风速，额定风速，切出风速；基于上述参数，构建相应的节点导纳矩阵；

(2)：利用步骤(1)所构建的节点导纳矩阵，求解得出用灵敏度矩阵表示的接入配电网支路潮流方程：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_b=J_g{P}_g+J_l{P}_l\\ Q_b=K_g{P}_g+K_l{P}_l\end{array}\right.$

式中P_b、Q_b分别表示所述接入配电网支路的传输有功和传输无功；J_g、K_g分别表示所述发电机组有功功率关于支路传输有功和无功的灵敏度矩阵；J_l、K_l分别表示所述接入配电网中负荷有功功率关于支路传输有功和无功的灵敏度矩阵；P_g、P_l分别为所述发电机组的输出有功需求和负荷有功需求；

(3)：同样利用步骤(1)所构建的节点导纳矩阵，求解得出用灵敏度矩阵表示的接入配电网节点电压方程V

V＝T_gP_g+T_lP_l

式中T_g、T_l分别表示所述发电机组和负荷关于节点电压的灵敏度矩阵；P_g、P_l分别为所述发电机组输出有功需求和负荷有功需求；

(4)：用盒式不确定集合表示风速中的不确定量

P_w为风机输出功率；P_r为风机额定功率；V_c为切入风速，指风力发电机组开始并网发电的最低风速；V_r为额定风速，风机额定出力时对应的风速；V₀表示预测的风速平均值；为风速的扰动量；e^T表示单位向量；u表示盒式集合；

(5)：采用盒式集合表示N点负荷对应的灵敏度J_ln的改变量

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔJ}}_{\ln }={\mathrm{\κJ}}_{\ln }\\ u=\left\{\mathrm{\κ}\left|e^T\mathrm{\κ}=0,\underset{\‾}{\mathrm{\κ}}\≤\mathrm{\κ}\≤\stackrel{\‾}{\mathrm{\κ}}\right|\right\}\end{array}\right.$

式中ΔJ_ln表示N点负荷对应的灵敏度的改变量；J_ln表示N点负荷对应的灵敏度；κ表示N点负荷波动引起对应灵敏度变化的波动系数；e^T表示单位向量，u表示盒式集合

(6)：将风速、负荷的不确定量、支路潮流方程以及接入配电网节点电压方程作为因素，利用鲁棒优化算法构建考虑负荷和风速不确定性的鲁棒优化模型；

(7)：当系统接入单台风机时，求解单点接入风机的准入容量，计算结束并输出风机容量，以完成风机准入容量的鲁棒优化；

当系统接入多台风机时以准入容量和最大化为目标函数，求解风机的准入容量组合，在下层优化中，确定使得节点电压和支路容量最大的容量组合，在上层优化中，检验所述量最大的容量组合是否满足节点电压和支路容量约束；若否，删除所述最大的风机准入容量组合，重新选择风机准入容量组合，直到满足节点电压和支路容量约束；

(8)输出风机容量组合，以完成风机准入容量的检测优化。