CN105244894B

CN105244894B - 一种双馈型机组风电场无功输出功率的确定方法

Info

Publication number: CN105244894B
Application number: CN201510816344.4A
Authority: CN
Inventors: 杨思; 李文博; 张�杰; 刘晓明; 曾梓铭; 田鑫; 曹相阳; 杨斌; 高效海; 张丽娜; 王男
Original assignee: State Grid Corp of China SGCC; Economic and Technological Research Institute of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Current assignee: State Grid Corp of China SGCC; Economic and Technological Research Institute of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Priority date: 2015-11-20
Filing date: 2015-11-20
Publication date: 2017-11-07
Anticipated expiration: 2035-11-20
Also published as: CN105244894A

Abstract

一种双馈型机组风电场无功输出功率的确定方法，它包括以下步骤：S1，根据风电场有功功率预测结果建立双馈型机组风电场有功出力的典型场景集，并计算各典型场景发生的概率；S2，计算双馈型机组风电场在各典型场景下的有效无功调节容量；S3，计算同步发电机在各风电场典型场景下的无功调节容量；S4，建立考虑双馈型机组风电场无功调节容量和同步发电机AVR调节作用的无功优化模型；S5，采用基于松弛迭代的内点法‑遗传算法联合求解策略，确定风电场最优无功输出功率。本发明能够在有效保证系统运行安全性的同时利用风电场的无功调节能力，达到优化系统运行的效果，对大规模风电并网后的电网运行具有重要的指导作用。

Description

一种双馈型机组风电场无功输出功率的确定方法

技术领域

本发明涉及一种双馈型机组风电场无功输出功率的确定方法，具体地说是在大规模可再生能源发电接入的背景下，计及双馈型机组风电场无功调节能力的系统无功优化问题，属于风电并网后电力系统运行与控制技术领域。

背景技术

近年来，以双馈感应电机为代表的变速恒频机组由于能够实现有功、无功功率解耦控制而成为风力发电的主流机组类型。双馈型机组风电场具备无功调节能力，能起到改善电压水平、降低网络损耗、缓解电压波动等作用，因此合理确定其无功输出功率对系统优化运行具有非常重要的意义。

针对上述问题，目前的做法一般是将风电场作为研究对象，建立以风电场内部网损最小或电压水平最好为目标的优化模型来确定风电机组的无功输出功率。但是，这种目前方法的缺点是没有从全系统的角度对风电场的无功调节能力加以优化和利用，不仅会造成风电场无功资源的闲置和浪费，还可能会对系统运行起到负面作用。此外，有少数文献通过计算双馈型机组风电场的无功调节容量，将风电场作为可连续调节的无功源参与系统无功优化计算，以确定风电场的无功输出功率。该方法虽然能够有效利用双馈感应电机的无功调节能力达到改善全系统电压水平和降低网损的作用，但是仍存在以下几个可以改进的方面：

(1)在风电场无功调节容量的计算过程中对风电的波动特性考虑不够合理。风电机组的无功调节容量大小与其有功输出功率有关，即无功调节容量受风速波动的影响。目前的方法是根据风电场平均风速预测曲线，计算每个周期内风电机组可能出现的最大有功功率偏差，以此为约束计算得到风电场的无功调节容量。在上述方法中，对小概率事件的过分考虑使计算结果偏于保守，因此根据上述方法计算风电场无功调节范围，会造成不必要的无功资源浪费。

(2)无功优化模型的建立未计及系统中同步发电机AVR的作用效果。电网中运行的同步发电机一般都具备自动电压调节器(AVR)，其作用效果可概述为：当风电场有功功率波动引起系统电压改变时，若同步发电机仍具备无功调节能力，则可通过自动调整励磁电流改变无功功率输出以维持机端电压恒定。上述研究在无功优化模型的建立过程中未对此进行考虑。如果在无功优化模型中引入同步发电机的这一调节特性，可以使优化模型更加贴近电网实际运行情况，使优化结果更好的保障电网运行的安全性，更好的指导电网运行。

(3)无功优化模型的建立未考虑风电接入后电网原有无功源无功调节能力的变化。电网中同步发电机的无功调节范围与有功输出功率密切相关，当风电接入引起同步发电机有功让位时，其无功调节容量也随之改变，这部分无功调节能力是系统中潜在的主动无功资源。上述研究在无功优化模型的建立过程中未对此进行考虑。如果在无功优化模型中有效计及这一现象，将会使优化效果得到进一步提升。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明在有效计及风电波动特性的基础上，利用双馈型机组风电场的无功调节能力，深入挖掘电网潜在的主动无功调节容量，同时充分考虑同步发电机AVR作用效果，建立了计及风电场的系统无功优化模型并给出求解策略，提供了一种双馈型机组风电场无功输出功率的确定方法。

本发明解决其技术问题采取的技术方案是：一种双馈型机组风电场无功输出功率的确定方法，其特征是，包括以下步骤：

S1，根据风电场有功功率预测结果建立双馈型机组风电场有功出力的典型场景集，并计算各典型场景发生的概率；

S2，计算双馈型机组风电场在各典型场景下的有效无功调节容量；

S3，计算同步发电机在各风电场典型场景下的无功调节容量；

S4，建立考虑双馈型机组风电场无功调节容量和同步发电机AVR调节作用的无功优化模型；

S5，采用基于松弛迭代的内点法-遗传算法联合求解策略，确定风电场最优无功输出功率。

进一步地，所述步骤S1包括以下步骤：

S101，对风电场场景进行定义，风电场s在未来T个时段的输出功率波动情况可以通过随机时间序列表示，该随机序列的一个实现称为一个场景；

S102，对风电场未来T个时段有功出力进行预测，通过对风电场未来T个时段有功出力的预测得到多个风电场场景，根据风电场预测误差的分布规律对每个场景发生的概率进行估计，

第i个场景发生的概率为：

式中：为第τ时段情况发生的条件概率；为第1时段发生的概率；

S104，根据各场景发生的概率对风电场场景进行筛选，通过设定场景概率阈值，仅保留概率高于该阈值的场景形成具有代表性的典型场景集合；

S105，假设系统中包含S个风电场，则对所有风电场s的典型场景集P_gw(s)进行组合，得到整个系统的典型场景集组合P_gw＝{P_gw(1),P_gw(2),...,P_gw(m)}，其中并计算各典型场景P_gw(i)发生的概率pⁱ _gw，其值等于组成该典型场景的各风电场场景概率的乘积。

进一步地，所述步骤S2包括以下步骤：

S201，在双馈风力发电系统中，电机的定子侧绕组直接接入电网，而转子侧绕组则通过两个背靠背连接的PWM变换器与电网相连；采用定子磁链定向矢量控制方式时，电机定子侧输出无功功率的上、下限值分别为：

式中：P_mec为风力机输入的机械功率；s为转差率；U_s为定子绕组电压；L_m为励磁电感；L_s为定子绕组电感；w₁为同步旋转角速度；I_rmax为转子电流最大值；I_smax为电机定子绕组电流最大值；

S202，对于转子侧，设转子网侧变换器的额定容量为S_c，电机转子侧输出无功功率的上、下限值分别为：

S203，综合考虑双馈型风电机组定、转子侧的无功输出特性，得到电机整体的无功输出功率极限为：

Q_gwmax＝Q_swmax-Q_cwmin

Q_gwmin＝Q_swmin-Q_cwmax

S204，对每个风电场典型场景下各时段的风电场无功调节容量进行计算，对风电场s在第i个场景下时段τ进行风电场无功调节容量计算时，则机械输入功率P_mec取为该时段风电场的有功出力

进一步地，所述步骤S3包括以下步骤：

S301，电网中运行的同步发电机无功输出功率主要受到定子绕组温升约束、励磁绕组温升约束和静态稳定运行极限约束，综合考虑上述约束条件得到同步发电机无功输出功率上、下限值分别为：

式中：U_G为发电机端电压(在计算中可取为本电压等级的1.05倍额定电压)；X_d为发电机直轴电抗；E_qmax为最大空载电势；P_G为发电机有功输出功率；为定子电流最大值；δ_max为功角最大值；

S302，在风电场典型场景i下，根据有功优化调度结果得到τ时段同步发电机r的有功出力则有即

进一步地，所述步骤S4包括以下步骤：

S401，建立目标函数：无功优化模型的目标函数为：

式中：E_ploss为各典型场景下所有时段的系统网损期望值；m为场景数；为第i个场景对应的概率；T为一个周期内的时段数；为场景i下第τ个时段的网损；

S402，确定约束条件,所述约束条件包括：

(1)所有场景下各时段系统节点的有功和无功功率平衡方程：

(2)所有场景下各时段系统节点电压幅值约束：

(3)各时段双馈型机组风电场无功出力满足所有场景下的无功调节范围约束：

(4)各时段同步发电机无功出力满足所有场景下的无功调节范围约束：

(5)所有场景下各时段同步发电机AVR无功调节特性约束：

(6)离散调节设备档位上下限及动作次数约束：

式中：上标_(i,τ)表示第i个场景时段τ各变量的取值情况，N为系统节点个数，S为双馈型机组风电场的个数，R为同步发电机个数，C为离散调节设备数，为所有注入节点j的有功、无功功率之和；U_jmin、U_jmax为节点j的电压及其上、下限值；分别为第s个风电场的无功输出功率上、下限值；分别为第r台同步发电机无功输出功率上、下限值；和表示时段τ风电场s和同步发电机r的无功出力；和U_G0(r)为第r台同步发电机的机端母线电压及其基准值；为第c台离散设备调节次数限值，D_cmin、D_cmax分别为第c台离散设备的档位及其上、下限值。

进一步地，所述步骤S5包括以下步骤：

S501，松弛离散变量的调节次数约束和同步发电机无功出力约束，采用非线性原对偶内点法求解优化模型，得到同步发电机和风电场无功出力的初始解计算目标函数初始值

S502，设置外循环迭代次数和内循环迭代次数为0，即loop₁＝0，loop₂＝0；

S503，将同步发电机和风电场的无功出力固定为初始解

S504，外循环迭代次数loop₁加1；

S505，采用遗传算法求解仅包含离散变量的无功优化模型，得到离散调节设备的优化结果

S506，离散调节设备的档位固定为

S507，内循环迭代次数loop₂加1；

S508，采用非线性原对偶内点法求解仅包含连续变量的无功优化模型，得到同步发电机和风电场的无功输出功率

S509，判断中是否有越限，若有越限，转至步骤S510；若无越限，则结束本次内循环迭代，得到同步发电机和风电场的无功出力计算目标函数值转至步骤S511；

S510，在同步发电机无功出力到达限值的时段将其无功出力固定为限值，并松弛该发电机的互补约束，转至步骤S507；

S511，计算两次外循环结束后目标函数值的差值，若满足则计算结束，输出同步发电机、风电场的最优无功出力Q_gwopt、Q_Gopt以及离散调节设备的最优档位D_copt；若不满足，则转至步骤S512；

S512，将同步发电机和风电场的无功出力固定为转至步骤S504。

本发明的有益效果是：

(1)本发明在技术方案中采用场景概念描述风电场有功输出功率的不确定性，在风电场无功调节容量计算和系统无功优化模型建立中均有效计及了各典型场景的情况，因而优化结果不仅能够保证风电场安全运行，而且能够充分利用双馈机组的无功调节容量达到优化系统运行的效果，避免了风电波动对电网运行带来的威胁与风电场无功资源的浪费。

(2)本发明在无功优化模型中以互补约束条件的形式引入同步发电机AVR调节作用，反映了风电功率波动引起电压变化时同步发电机的实际响应效果，因而能够使优化模型更加贴近电力系统实际运行情况，使优化结果能够更好的保障电网运行的安全性。

(3)本发明在同步发电机无功调节容量的计算中，考虑各项安全运行约束建立了详细的发电机运行模型，能够反映同步发电机有功输出功率让位于风电所引起的无功调节容量改变，从而在优化过程中深入挖掘系统中潜在的无功调节资源，使优化效果得到进一步提升。

(4)针对互不约束条件引起的模型求解困难问题，本发明提出了基于松弛迭代的内点法-遗传算法联合求解策略，能够在保证优化效果的前提下，有效简化计算，提高求解效率。

附图说明

图1为本发明的总体方法流程图；

图2为基于松弛迭代的内点法—遗传算法联合求解无功优化模型的流程图；

图3为本发明求解双馈型机组风电场无功输出功率的流程图。

具体实施方式

为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

如图1所示，本发明的一种双馈型机组风电场无功输出功率的确定方法，它包括以下步骤：

一、根据风电预测结果建立典型场景集

受限于风能资源固有的波动特性和目前风电预测技术的偏差，使风电场的有功出力和无功调节容量都具有一定的不确定性，因此在优化方案的确定过程中必须充分计及这一点才能保证方案的可行性和有效性。为此，本发明通过引入风电场场景的概念，建立典型场景集来模拟风电的波动特性。

风电场场景的定义为：风电场s在未来T个时段的输出功率波动情况可以通过随机时间序列表示，该随机序列的一个实现称为一个场景。通过对风电场未来T个时段有功出力的预测可以得到多个风电场场景，每个场景发生的概率需要根据风电场预测误差的分布规律进行估计。考虑到风电场各时段输出功率之间的关联性，后一时段的概率是之前时段的条件概率，第i个场景发生的概率pⁱ _gw(s)为：

式中：为第τ时段情况发生的条件概率；为第1时段发生的概率。

根据各场景发生的概率对风电场场景进行筛选，通过设定场景概率阈值，仅保留概率高于该阈值的场景，便可形成具有代表性的典型场景集合。本发明所述的概率阈值一般可按照典型场景集内所有场景发生概率之和大于0.8来确定。

典型场景集的形成是本发明技术方案建立的基础，后续步骤二风电场无功调节容量的计算、步骤三同步发电机无功调节容量的计算和步骤四无功优化模型的建立均为在本步骤确定的风电场典型场景下进行。

通过本步骤形成风电场s的典型场景集如表1所示。

表1典型场景集表

假设系统中包含S个风电场，则需对所有风电场s的典型场景集P_gw(s)进行组合，得到整个系统的典型场景集组合P_gw＝{P_gw(1),P_gw(2),...,P_gw(m)}，其中并计算各典型场景P_gw(i)发生的概率pⁱ _gw，其值等于组成该典型场景的各风电场场景概率的乘积。

二、双馈型机组风电场有效无功调节容量计算

在步骤一风电场典型场景集组合P_gw建立的基础上，本步骤计算风电场的有效无功调节容量，以作为步骤四无功优化模型中双馈型机组风电场无功调节范围的约束条件。

在双馈风力发电系统中，电机的定子侧绕组直接接入电网，而转子侧绕组则通过两个背靠背连接的PWM变换器与电网相连。采用定子磁链定向矢量控制方式时，电机定子侧输出无功功率的上、下限值分别为：

式中：P_mec为风力机输入的机械功率；s为转差率；U_s为定子绕组电压(计算中可取为本电压等级的额定电压)；L_m为励磁电感；L_s为定子绕组电感(漏感和励磁电感之和)；w₁为同步旋转角速度；I_rmax为转子电流最大值；I_smax为电机定子绕组电流最大值。

对于转子侧，设转子网侧变换器的额定容量为S_c，电机转子侧输出无功功率的上、下限值分别为：

综合考虑双馈型风电机组定、转子侧的无功输出特性，得到电机整体的无功输出功率极限为：

Q_gwmax＝Q_swmax-Q_cwmin

Q_gwmin＝Q_swmin-Q_cwmax

根据步骤一中形成的风电场典型场景集组合，对每个风电场典型场景下各时段的风电场无功调节容量进行计算。其中，对风电场s在第i个场景下时段τ进行风电场无功调节容量计算时，公式中机械输入功率P_mec取为该时段风电场有功出力通过本步骤计算可得到如下表格：

表2典型场景各时段风电场无功调节容量计算结果

三、同步发电机无功调节容量计算

在步骤一系统所有风电场典型场景集组合P_gw建立的基础上，本步骤针对每个典型场景计算同步发电机的无功调节容量，以作为步骤四无功优化模型中同步发电机无功调节范围的约束条件。

电网中运行的同步发电机无功输出功率主要受到定子绕组温升约束、励磁绕组温升约束和静态稳定运行极限约束，综合考虑上述约束条件得到同步发电机无功输出功率上、下限值分别为：

式中：U_G为发电机端电压(在计算中可取为本电压等级的1.05倍额定电压)；X_d为发电机直轴电抗；E_qmax为最大空载电势；P_G为发电机有功输出功率；为定子电流最大值；δ_max为功角最大值。

在风电场典型场景i下，根据有功优化调度结果得到τ时段同步发电机r的有功出力即为公式中的P_G。据此，对各时段的同步发电机无功调节容量进行计算，得出如表3所示的表格：

表3典型场景各时段同步发电机无功调节容量计算结果

四、建立考虑风电场无功调节能力和同步发电机AVR调节作用的无功优化模型

通过前三个步骤计算得到风电场典型场景集和双馈型机组风电场、同步发电机在每个场景下各时段的无功调节容量。在此基础上，本步骤建立考虑风电场的系统无功优化模型，并给出无功优化模型的约束条件。

1、目标函数

无功优化模型的目标函数取为：

式中：E_ploss为各典型场景下所有时段的系统网损期望值；m为场景数；为第i个场景对应的概率；T为一个周期内的时段数；为场景i下第τ个时段的网损。

2、约束条件

模型的约束条件主要包括：

(1)所有场景下各时段系统节点的有功和无功功率平衡方程：

(2)所有场景下各时段系统节点电压幅值约束：

(5)所有场景下各时段同步发电机AVR无功调节特性约束：

(6)离散调节设备档位上下限及动作次数约束：

式中：上标_(i,τ)表示第i个场景时段τ各变量的取值情况。N为系统节点个数，S为双馈型机组风电场的个数，R为同步发电机个数，C为离散调节设备数。为所有注入节点j的有功、无功功率之和；U_jmin、U_jmax为节点j的电压及其上、下限值；分别为第s个风电场的无功输出功率上、下限值；分别为第r台同步发电机无功输出功率上、下限值；和表示时段τ风电场s和同步发电机r的无功出力；和U_G0(r)为第r台同步发电机的机端母线电压及其基准值；为第c台离散设备调节次数限值，D_cmin、D_cmax分别为第c台离散设备的档位及其上、下限值。

本发明建立的考虑风电场的无功优化模型目标函数取为各典型场景下所有时段的系统网损期望最小，约束条件包含各典型场景下所有时段的等式和不等式运行约束。根据上述模型确定的优化方案不仅能够起到有效降低系统网损、提高电压水平的作用，而且对风电的波动特性具有较强的包容性，在风速偏离预测期望值的情况下也能有效保证系统运行的安全性。

五、基于松弛迭代的内点法—遗传算法联合求解无功优化模型

互补约束条件使得无功优化模型直接求解存在较大困难，本发明提出一种基于松弛迭代的内点法—遗传算法联合求解的策略。

如图2所示，本本发明求解无功优化模型的步骤如下：

(0)在求解无功优化模型前先输入优化模型参数。

(1)松弛离散变量的调节次数约束和同步发电机无功出力约束，采用非线性原对偶内点法求解优化模型，得到同步发电机和风电场无功出力的初始解计算目标函数初始值

(2)设置外循环迭代次数和内循环迭代次数为0，即loop₁＝0，loop₂＝0。

(3)将同步发电机和风电场的无功出力固定为初始解

(4)外循环迭代次数loop₁加1。

(5)采用遗传算法求解仅包含离散变量的无功优化模型，得到离散调节设备的优化结果

(6)离散调节设备的档位固定为

(7)内循环迭代次数loop₂加1。

(8)采用非线性原对偶内点法求解仅包含连续变量的无功优化模型，得到同步发电机和风电场的无功输出功率

(9)判断中是否有越限。若有越限，转至步骤(10)；若无越限，则结束本次内循环迭代，得到同步发电机和风电场的无功出力计算目标函数值转至步骤(11)。

(10)在同步发电机无功出力到达限值的时段将其无功出力固定为限值，并松弛该发电机的互补约束，转至步骤(7)。

(11)计算两次外循环结束后目标函数值的差值，若满足则计算结束，输出同步发电机、风电场的最优无功出力Q_gwopt、Q_Gopt以及离散调节设备的最优档位D_copt；若不满足，则转至步骤(12)。

(12)将同步发电机和风电场的无功出力固定为转至步骤(4)。

图3为本发明求解双馈型机组风电场无功输出功率的流程图。如图3所示，本发明求解双馈型机组风电场无功输出功率的具体过程如下。

(1)输入计算数据。输入的数据主要包括电网结构参数、同步发电机参数、离散无功调节设备参数、双馈型机组风电场参数以及所有风电场的风功率预测数据。

(2)建立风电场典型场景集。按照步骤一中所述方法，根据风功率预测数据建立每个风电场的典型场景集P_gw(s)和系统所有风电场的典型场景集组合P_gw，并计算每个典型场景发生的概率

(2)计算风电场的无功调节容量。根据风电场的典型场景集组合P_gw，按照步骤二中所述方法计算所有典型场景下风电场各时段的无功调节容量范围(Q_gw(s)min,Q_gw(s)max)。

(3)确定各典型场景下同步发电机的有功出力。根据所有风电场的典型场景集组合P_gw，在每个典型场景下各时段进行系统有功优化调度计算，得到各同步发电机的有功出力P_G(r)。

(4)计算同步发电机的无功调节容量。根据(3)中得到的各典型场景下每个时段同步发电机的有功出力，按照步骤三所述方法计算其无功调节容量(Q_G(r)min,Q_G(r)max)。

(5)建立无功优化模型。根据步骤四中所述方法建立考虑风电场无功调节能力和同步发电机AVR作用的无功优化模型。

(6)采用基于松弛迭代的内点法—遗传算法联合求解策略求解上述模型，得到风电场和同步发电机的最优无功输出功率(Q_gw(s)opt,Q_G(r)opt)以及离散调节设备的最优档位D_copt。

(7)输出风电场的最优无功出力Q_gw(s)opt。

本发明提出的双馈型机组风电场无功输出功率的确定方法主要包括五个步骤：一是根据风电场有功功率预测结果建立风电场有功出力的典型场景集，并计算各典型场景发生的概率；二是计算双馈型机组风电场在各典型场景下的有效无功调节容量；三是计算同步发电机在各风电场典型场景下的无功调节容量；四是根据前三个步骤的计算结果，建立考虑双馈型机组风电场无功调节容量以及同步发电机AVR调节作用的无功优化模型；五是针对模型特点提出基于松弛迭代的内点法-遗传算法联合求解策略，确定风电场最优无功输出功率。它在有效计及风电功率波动特性的基础上，通过利用风电场的无功调节容量，挖掘电网潜在的主动无功调节能力，同时考虑风电波动引起系统电压变化时同步发电机AVR作用效果，建立了系统无功优化模型并给出了基于松弛迭代的内点法—遗传算法联合求解的策略，提出了一种双馈型机组风电场无功输出功率的求解方法。本发明能够在有效保证系统运行安全性的同时利用风电场的无功调节能力，达到优化系统运行的效果，对大规模风电并网后的电网运行具有重要的指导作用。

本发明具有以下特点：

(1)本发明在风电场有效无功调节容量计算以及无功优化模型建立中，引入场景概念描述风电功率的不确定性，使优化结果对风电的波动特性具有一定的包容性和适应性，能够有效保证系统的安全运行并获得较好的优化效果，达到安全性和最优性的协调统一。

(2)本发明在无功优化模型中引入互补约束条件描述同步发电机AVR调节作用，以反映风电功率波动引起电压变化时同步发电机的实际响应效果，使优化模型更加贴近电力系统实际运行情况，更好的保障电网运行的安全性。

(3)本发明在同步发电机无功调节容量计算中，考虑安全运行约束建立发电机运行模型，能够反映同步发电机有功输出功率让位于风电所引起的无功调节容量改变，有助于进一步挖掘系统中潜在的无功调节资源，使优化效果得以进一步提升。

(4)针对本发明所建立的考虑风电场无功调节能力和同步发电机AVR作用的无功优化模型，基于松弛迭代的内点法-遗传算法联合求解策略，能够在保证优化效果的前提下，有效简化计算，提高求解效率。

以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也被视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种双馈型机组风电场无功输出功率的确定方法，其特征是，包括以下步骤：

S5，采用基于松弛迭代的内点法-遗传算法联合求解策略，确定风电场最优无功输出功率；

所述步骤S1包括以下步骤：

S101，对风电场场景进行定义，风电场s在未来T个时段的输出功率波动情况可以通过随机时间序列表示，该随机时间序列的一个实现称为一个场景，为风电场s在T时段的输出功率；

第i个场景发生的概率pⁱ _gw(s)为：

<mrow> <msubsup> <mi>p</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>w</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>s</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mi>i</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>w</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>s</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&CenterDot;</mo> <munderover> <mo>&Pi;</mo> <mrow> <mi>&tau;</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>w</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>s</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>&tau;</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo>|</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>w</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>s</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>w</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>s</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>w</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>s</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>&tau;</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

式中：为第τ时段情况发生的条件概率；为第1时段发生的概率，为第τ时段风电场s的输出功率；

S103，根据各场景发生的概率对风电场场景进行筛选，通过设定场景概率阈值，仅保留概率高于该阈值的场景形成具有代表性的典型场景集合；

S104，假设系统中包含S个风电场，则对所有风电场s的典型场景集P_gw(s)进行组合，得到整个系统的典型场景集组合P_gw＝{P_gw(1),P_gw(2),...,P_gw(m)}，其中并计算各典型场景P_gw(i)发生的概率pⁱ _gw，其值等于组成该典型场景的各风电场场景概率的乘积，P_gw(m)为场景数为m的典型场景集，m为场景数，m_s为第s个风电场，s为风电场的数量；

所述步骤S2包括以下步骤：

Q_gwmax＝Q_swmax-Q_cwmin

Q_gwmin＝Q_swmin-Q_cwmax

S204，对每个风电场典型场景下各时段的风电场无功调节容量进行计算，对风电场s在第i个场景下时段τ进行风电场无功调节容量计算时，则机械输入功率P_mec取为该时段风电场的输出功率

所述步骤S3包括以下步骤：

<mrow> <msub> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <msub> <mi>P</mi> <mi>G</mi> </msub> <mrow> <msub> <mi>tan&delta;</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mfrac> <msubsup> <mi>U</mi> <mi>G</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <msub> <mi>X</mi> <mi>d</mi> </msub> </mfrac> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <msqrt> <mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>U</mi> <mi>G</mi> </msub> <msubsup> <mi>I</mi> <mi>G</mi> <mi>max</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>G</mi> <mn>2</mn> </msubsup> </mrow> </msqrt> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

式中：U_G为发电机端电压，在计算中可取为发电机电压的1.05倍额定电压；X_d为发电机直轴电抗；E_qmax为最大空载电势；P_G为发电机有功输出功率；为定子电流最大值；δ_max为功角最大值；

S302，在风电场典型场景i下，根据有功优化调度结果得到τ时段同步发电机r的有功出力则有

所述步骤S4包括以下步骤：

S401，建立目标函数：无功优化模型的目标函数为：

<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>min</mi> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mi>l</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mi>s</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msubsup> <mi>p</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>w</mi> </mrow> <mi>i</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>&tau;</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>l</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mi>s</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mi>&tau;</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>

S402，确定约束条件,所述约束条件包括：

(1)所有场景下各时段系统节点的有功和无功功率平衡方程：

(2)所有场景下各时段系统节点电压幅值约束：

(5)所有场景下各时段同步发电机AVR无功调节特性约束：

<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>U</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>&tau;</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>U</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>&tau;</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo>&GreaterEqual;</mo> <msub> <mi>U</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mn>0</mn> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mi>&tau;</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>min</mi> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>&tau;</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>U</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mn>0</mn> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>min</mi> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>&tau;</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo><</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mi>&tau;</mi> </msubsup> <mo><</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>max</mi> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>&tau;</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>U</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>&tau;</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo>&le;</mo> <msub> <mi>U</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mn>0</mn> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mi>&tau;</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>max</mi> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>&tau;</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>r</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mi>R</mi> <mo>;</mo> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mi>m</mi> <mo>;</mo> <mi>&tau;</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mi>T</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>

(6)离散调节设备档位上下限及动作次数约束：

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式中：上标^(i,τ)表示第i个场景时段τ各变量的取值情况，N为系统节点个数，S为双馈型机组风电场的个数，R为同步发电机个数，C为离散调节设备数，为所有注入节点j的有功、无功功率之和；U_jmin、U_jmax为节点j的电压及其下限值和上限值；分别为第s个风电场的无功输出功率上、下限值；分别为第r台同步发电机无功输出功率上、下限值；和表示时段τ风电场s和同步发电机r的无功出力；和U_G0(r)为第r台同步发电机的机端母线电压及其基准值；为第c台离散设备调节次数限值，D_cmin、D_cmax分别为第c台离散设备的档位及其下限值和上限值；

所述步骤S5包括以下步骤：

S503，将同步发电机和风电场的无功出力固定为初始解

S504，外循环迭代次数loop₁加1；

S506，离散调节设备的档位固定为

S507，内循环迭代次数loop₂加1；

S511，计算两次外循环结束后目标函数值的差值，若满足则计算结束，输出同步发电机、风电场的最优无功出力Q_gwopt、Q_Gopt以及离散调节设备的最优档位D_copt，ε为常数；若不满足，则转至步骤S512；