CN108879705B - 计及风功率不确定性的风电汇集区域无功电压控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种计及风功率不确定性的风电汇集区域无功电压控制方法，包括以下步骤：风电集群控制主站获取风电集群内风电场无功设备的调节范围和风功率预测数据；风电集群控制主站获取风电汇集区域的实时潮流数据，接收调度主站下发的电压优化控制命令；风电集群控制主站以风电场群的汇集站为电压中枢点，建立并求解计及风功率波动不确定性的风电场集群无功电压协调控制优化模型；本发明通过协调控制各个风电场并网点母线电压和汇集站无功设备的无功出力保证在风功率随机波动的情况下中枢节点仍旧满足调度主站的电压优化控制命令范围，同时风电汇集区域动态无功储备最大，提高系统的电压稳定性。

Description

计及风功率不确定性的风电汇集区域无功电压控制方法

技术领域

本发明涉及一种计及风功率不确定性的风电汇集区域无功电压控制方法，属于电力系统自动电压控制技术领域。

背景技术

目前，由于风能的随机性、间歇性和不确定性等特点，伴随其发电也必然存在随机性、间歇性和不确定性，大规模风电接入电网后，会带来新的无功电压问题，主要表现在两个方面：一方面，风力发电机组难以像常规机组一样能够维持控制周期内有功出力恒定，在风速大幅波动的情况下，针对单断面运行信息的无功电压调控策略无法保障整个周期内的控制效果。

另一方面，风电机组都设有高电压保护和低电压保护，在风电大发时，慢速无功调节设备受到自身控制参数的限制而无法跟随有功的快速波动，其频繁动作或不合理动作均会降低集群区域的静态电压稳定裕度，容易诱发由于无功过补偿或欠补偿导致的电压失稳，最终引起风电机组脱网事故。如何抑制风电有功波动对系统电压的影响是目前各个大型风电基地共同关注的问题之一。

在风电场无功电压控制中已有引入风功率预测信息实现风电场无功电压控制策略，但风功率预测信息是预测值，本身具体不确定性，直接使用风功率预测信息与风电场的实际运行情况存在偏差，故在风电场集群的无功电压协调控制中需要考虑风功率预测信息的不确定性，提高风电汇集区域应对故障等扰动异常情况能力，提高系统的电压安全裕度，为风电安全稳定运行提供有力支撑。

发明内容

目的：为了克服现有技术中存在的不足，以应对风功率波动的风电场集群的无功电压控制，并满足风电汇集区域电网电压安全稳定的运行，本发明提供一种计及风功率不确定性的风电汇集区域无功电压控制方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种计及风功率不确定性的风电汇集区域无功电压控制方法，包括步骤如下：

S101：在每次执行周期开始时，风电场集群控制主站获得各个风电场的风功率预测信息，风机无功调节范围和动态无功设备调节范围；

S102：风电场集群控制主站获取风电汇集区域的实时潮流数据，接收调度主站下发的电压优化控制命令；

S103：建立计及风功率波动不确定性的风电场集群无功电压控制优化模型；

S104：求解风电场集群无功电压协调控制优化模型，计算得到风电场高压侧母线电压目标值和汇集站无功设备的无功出力；

S105：风电场集群控制主站下发风电场高压侧母线电压目标值给风电场AVC子站，将汇集站无功设备的无功出力转换成容抗器的控制命令，采用直控方式实现风电汇集站的容抗器设备投切。

作为优选方案，所述步骤S103包括步骤如下：

步骤1：建立风电场集群无功电压控制优化模型目标函数；

步骤2：建立风电场集群无功电压控制优化模型约束条件。

作为优选方案，所述步骤1包括步骤如下：

步骤1.1：超短期风功率预测信息，预测的时间分辨率为15min，滚动预测未来0-4h的风电输出功率；未来风电场风功率实际出力等效为预测值和误差值之和：

P_w＝P_wf+ε 式(1)

式1中：P_w为t时刻的实际风电出力，P_wf为t时刻的预测风电出力，ε为风功率预测偏差；

步骤1.2：中枢节点电压偏差指标：

式2中：V_p为中枢节点的实时电压，

为调度主站下发的电压优化控制命令，C_pg，C_pc为灵敏度矩阵，分别表示风电场等值机组和动态无功补偿装置的无功变化量对中枢母线节点的电压变化量、容抗器的无功变化量对中枢母线节点的电压变化量；ΔQ_g和ΔQ_c为优化变量，分别表示风电场等值机组和动态无功补偿装置的无功变化量和容抗器的无功变化量；

步骤1.3：动态无功备用裕度指标：

风电场配置有SVG/SVC的动态无功补偿装置，定义动态无功裕度向量ΔQ_s，其中第i个动态无功补偿装置的无功裕度为：

式3中：Q_si，

和

分别为第i个动态无功补偿装置的实时无功功率，无功功率上限和无功功率下限，其中感性无功定义为负值，容性无功定义为正值；

步骤1.4：风电场集群无功电压控制优化模型目标函数：

由中枢节点电压偏差指标和动态无功备用裕度指标，可得到风电场集群无功电压控制优化模型的目标函数如下：

min{α_p||ΔV_p||²+α_s||ΔQ_s||²} 式(4)

式4中：α_p和α_s分别表示中枢节点电压偏差指标和动态无功备用裕度指标的权重系数，ΔQ_s＝[ΔQ_s1 ΔQ_s2 ... ΔQ_sn]^T表示n个动态无功补偿装置动态无功裕度的列向量。

作为优选方案，所述步骤2包括步骤如下：

步骤2.1：机会约束条件：

式5、式6中：V_p，

V _p分别为风电区域汇集站中枢节点的当前电压，电压幅值上限和电压幅值下限；C_pg，C_pc，C_pw分别为风电场等值机组和动态无功补偿装置对中枢节点的无功电压灵敏度，容抗器设备对中枢节点的无功电压灵敏度，风电场有功出力对中枢节点的有功电压灵敏度，ΔQ_g，ΔQ_c分别为风电场等值机组和动态无功补偿装置的无功调整量，容抗器设备的无功调整量；ΔP_w为风电场在时刻t到时刻t+1的有功出力变化量，即未来t+1时刻风电场风功率预测值与当前t时刻风电场风功率实际出力的差值；V_s，

V _s分别为风电场高压侧母线节点的当前电压，电压幅值上限和电压幅值下限；C_sg，C_sc，C_sw分别为风电场等值机组和动态无功补偿装置对风电场高压侧母线节点的无功电压灵敏度，容抗器设备对风电场高压侧母线的无功电压灵敏度，风电场有功出力对风电场高压侧母线的有功电压灵敏度。β_p，β_s为满足不等式约束条件的置信度水平；P_r为概率，表示上式中满足不等式条件的概率；

步骤2.2：不等式约束条件：

系统的运行约束包括风电场等值机组无功上下限约束，动态无功补偿装置容量约束，容抗器容量约束，风电场有功出力约束；

式中：Q_g，

Q _g分别为风电区域汇集站风电场等值机的当前无功值，无功上限和无功下限；

Q _c分别为汇集站容抗器的可投无功值和可切无功值切，电容器无功容量为正值，电抗器无功容量为负值。

作为优选方案，将式5和式6机会约束条件转变为等价类的不等式约束条件：

设风功率预测偏差ε的从均值为0、方差为σ²的正态分布随机变量，设置β_p和β_s的置信水平条件，然后通过正态分布函数表得到F₁ ^-1(1-β_p)和F₁ ^-1(1-β_s)，

式中：F^-1为F(x；μ,σ)的反函数，F^-1(1-β_p)和F^-1(1-β_s)为在均值为0、方差为σ²的正态分布下分别满足β_p和β_s置信水平条件下对应的x值。

作为优选方案，所述步骤S104采用内点法求解风电场集群无功电压协调控制优化模型。

有益效果：本发明提供的计及风功率不确定性的风电汇集区域无功电压控制方法，保证在风功率波动的情况下，风电汇集区域的电网电压依然满足调度主站的运行要求，同时保留合理地动态无功储备，提高风电汇集区域应对故障等扰动异常情况能力。

附图说明

图1为本发明控制方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

如图1所示，一种计及风功率不确定性的风电汇集区域无功电压控制方法，包括步骤如下：

S101：在每次执行周期开始时，风电场集群控制主站获得各个风电场的风功率预测信息，风机无功调节范围和动态无功设备调节范围；

S102：风电场集群控制主站获取风电汇集区域的实时潮流数据，接收调度主站下发的电压优化控制命令；

S103：建立计及风功率波动不确定性的风电场集群无功电压控制优化模型；

其中，建立计及风功率波动不确定性的风电场集群无功电压控制优化模型包括以下步骤：

S31：引入超短期风功率预测信息，预测的时间分辨率为15min，滚动预测未来0-4h的风电输出功率。未来风电场风功率实际出力等效为预测值和误差值之和：

P_w＝P_wf+ε 式(1)

式1中：P_w为t时刻的实际风电出力，P_wf为t时刻的预测风电出力，ε为风功率预测偏差。

S32：建立风电场集群无功电压控制优化模型

(1)建立风电场集群无功电压控制优化模型目标函数：

1.1)中枢节点电压偏差指标。

式2中：V_p为中枢节点的实时电压，

为调度主站下发的电压优化控制命令，C_pg，C_pc为灵敏度矩阵，分别表示风电场等值机组和动态无功补偿装置的无功变化量对中枢母线节点的电压变化量、容抗器的无功变化量对中枢母线节点的电压变化量；ΔQ_g和ΔQ_c为优化变量，分别表示风电场等值机组和动态无功补偿装置的无功变化量和容抗器的无功变化量。

1.2)动态无功备用裕度指标。

风电场配置有SVG/SVC的动态无功补偿装置，定义动态无功裕度向量ΔQ_s，其中第i个动态无功补偿装置的无功裕度为：

式3中：Q_si，

和

分别为第i个动态无功补偿装置的实时无功功率，无功功率上限和无功功率下限，其中感性无功定义为负值，容性无功定义为正值。

1.3)风电场集群无功电压控制优化模型目标函数。

由中枢节点电压偏差指标和动态无功备用裕度指标，可得到风电场集群无功电压控制优化模型的目标函数如下：

min{α_p||ΔV_p||²+α_s||ΔQ_s||²} 式(4)

式4中：α_p和α_s分别表示中枢节点电压偏差指标和动态无功备用裕度指标的权重系数，ΔQ_s＝[ΔQ_s1 ΔQ_s2 ... ΔQ_sn]^T表示n个动态无功补偿装置动态无功裕度的列向量。

(2)建立风电场集群无功电压控制优化模型约束条件：

2.1)机会约束条件

式5、式6中：V_p，

V _p分别为风电区域汇集站中枢节点的当前电压，电压幅值上限和电压幅值下限；C_pg，C_pc，C_pw分别为风电场等值机组和动态无功补偿装置对中枢节点的无功电压灵敏度，容抗器设备对中枢节点的无功电压灵敏度，风电场有功出力对中枢节点的有功电压灵敏度，ΔQ_g，ΔQ_c分别为风电场等值机组和动态无功补偿装置的无功调整量，容抗器设备的无功调整量；ΔP_w为风电场在时刻t到时刻t+1的有功出力变化量，即未来t+1时刻风电场风功率预测值与当前t时刻风电场风功率实际出力的差值；V_s，

V _s分别为风电场高压侧母线节点的当前电压，电压幅值上限和电压幅值下限；C_sg，C_sc，C_sw分别为风电场等值机组和动态无功补偿装置对风电场高压侧母线节点的无功电压灵敏度，容抗器设备对风电场高压侧母线的无功电压灵敏度，风电场有功出力对风电场高压侧母线的有功电压灵敏度。β_p，β_s为满足不等式约束条件的置信度水平。P_r为概率，表示上式中满足不等式条件的概率。

2.2)不等式约束条件

系统的运行约束包括风电场等值机组无功上下限约束，动态无功补偿装置容量约束，容抗器容量约束，风电场有功出力约束。

式中：Q_g，

Q _g分别为风电区域汇集站风电场等值机的当前无功值，无功上限和无功下限；

Q _c分别为汇集站容抗器的可投无功值和可切无功值切，电容器无功容量为正值，电抗器无功容量为负值。

S104：设风功率预测偏差ε的从均值为0、方差为σ²的正态分布随机变量，设置β_p和β_s的置信水平条件，然后通过正态分布函数表得到F₁ ^-1(1-β_p)和F₁ ^-1(1-β_s)，将式5和式6机会约束条件转变为等价类的不等式约束条件：

式中：F^-1为F(x；μ,σ)的反函数，F^-1(1-β_p)和F^-1(1-β_s)为在均值为0、方差为σ²的正态分布下分别满足β_p和β_s置信水平条件下对应的x值。

采用内点法求解风电场集群无功电压协调控制优化模型，计算得到风电场高压侧母线电压目标值和汇集站无功设备的无功出力；

S105：风电场集群控制主站下发风电场高压侧母线电压目标值给风电场AVC子站，将汇集站无功设备的无功出力转换成容抗器的控制命令，采用直控方式实现风电汇集站的容抗器设备投切。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：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，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种计及风功率不确定性的风电汇集区域无功电压控制方法，其特征在于：包括步骤如下：

S101：在每次执行周期开始时，风电场集群控制主站获得各个风电场的风功率预测信息，风机无功调节范围和动态无功设备调节范围；

S102：风电场集群控制主站获取风电汇集区域的实时潮流数据，接收调度主站下发的电压优化控制命令；

S103：建立计及风功率波动不确定性的风电场集群无功电压控制优化模型；

S104：求解风电场集群无功电压协调控制优化模型，计算得到风电场高压侧母线电压目标值和汇集站无功设备的无功出力；

S105：风电场集群控制主站下发风电场高压侧母线电压目标值给风电场AVC子站，将汇集站无功设备的无功出力转换成容抗器的控制命令，采用直控方式实现风电汇集站的容抗器设备投切；

所述步骤S103包括步骤如下：

步骤1：建立风电场集群无功电压控制优化模型目标函数；

步骤2：建立风电场集群无功电压控制优化模型约束条件；

所述步骤1包括步骤如下：

步骤1.1：超短期风功率预测信息，预测的时间分辨率为15min，滚动预测未来0-4h的风电输出功率；未来风电场风功率实际出力等效为预测值和误差值之和：

P_w＝P_wf+ε 式(1)

式1中：P_w为t时刻的实际风电出力，P_wf为t时刻的预测风电出力，ε为风功率预测偏差；

步骤1.2：中枢节点电压偏差指标：

式2中：V_p为中枢节点的实时电压，

为调度主站下发的电压优化控制命令，C_pg，C_pc为灵敏度矩阵，分别表示风电场等值机组和动态无功补偿装置的无功变化量对中枢母线节点的电压变化量、容抗器的无功变化量对中枢母线节点的电压变化量；ΔQ_g和ΔQ_c为优化变量，分别表示风电场等值机组和动态无功补偿装置的无功变化量和容抗器的无功变化量；

步骤1.3：动态无功备用裕度指标：

风电场配置有SVG/SVC的动态无功补偿装置，定义动态无功裕度向量ΔQ_s，其中第i个动态无功补偿装置的无功裕度为：

式3中：Q_si，

和

分别为第i个动态无功补偿装置的实时无功功率，无功功率上限和无功功率下限，其中感性无功定义为负值，容性无功定义为正值；

步骤1.4：风电场集群无功电压控制优化模型目标函数：

由中枢节点电压偏差指标和动态无功备用裕度指标，可得到风电场集群无功电压控制优化模型的目标函数如下：

min{α_p||ΔV_p||²+α_s||ΔQ_s||²} 式(4)

式4中：α_p和α_s分别表示中枢节点电压偏差指标和动态无功备用裕度指标的权重系数，ΔQ_s＝[ΔQ_s1ΔQ_s2...ΔQ_sn]^T表示n个动态无功补偿装置动态无功裕度的列向量；

所述步骤2包括步骤如下：

步骤2.1：机会约束条件：

式5、式6中：V_p，

V _p分别为风电区域汇集站中枢节点的当前电压，电压幅值上限和电压幅值下限；C_pg，C_pc，C_pw分别为风电场等值机组和动态无功补偿装置对中枢节点的无功电压灵敏度，容抗器设备对中枢节点的无功电压灵敏度，风电场有功出力对中枢节点的有功电压灵敏度，ΔQ_g，ΔQ_c分别为风电场等值机组和动态无功补偿装置的无功调整量，容抗器设备的无功调整量；ΔP_w为风电场在时刻t到时刻t+1的有功出力变化量，即未来t+1时刻风电场风功率预测值与当前t时刻风电场风功率实际出力的差值；V_s，

V _s分别为风电场高压侧母线节点的当前电压，电压幅值上限和电压幅值下限；C_sg，C_sc，C_sw分别为风电场等值机组和动态无功补偿装置对风电场高压侧母线节点的无功电压灵敏度，容抗器设备对风电场高压侧母线的无功电压灵敏度，风电场有功出力对风电场高压侧母线的有功电压灵敏度；β_p，β_s为满足不等式约束条件的置信度水平；P_r为概率，表示上式中满足不等式条件的概率；

步骤2.2：不等式约束条件：

系统的运行约束包括风电场等值机组无功上下限约束，动态无功补偿装置容量约束，容抗器容量约束，风电场有功出力约束；

式中：Q_g，

Q _g分别为风电区域汇集站风电场等值机的当前无功值，无功上限和无功下限；

Q _c分别为汇集站容抗器的可投无功值和可切无功值切，电容器无功容量为正值，电抗器无功容量为负值；

将式5和式6机会约束条件转变为等价类的不等式约束条件：

设风功率预测偏差ε的从均值为0、方差为σ²的正态分布随机变量，设置β_p和β_s的置信水平条件，然后通过正态分布函数表得到F₁ ^-1(1-β_p)和F₁ ^-1(1-β_s)，

式中：F^-1为F(x；μ,σ)的反函数，F^-1(1-β_p)和F^-1(1-β_s)为在均值为0、方差为σ²的正态分布下分别满足β_p和β_s置信水平条件下对应的x值。

2.根据权利要求1所述的计及风功率不确定性的风电汇集区域无功电压控制方法，其特征在于：所述步骤S104采用内点法求解风电场集群无功电压协调控制优化模型。

Images