CN114050591B - 一种优化海上风电场升压站电压实现输电工程降损的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种优化海上风电场升压站电压实现输电工程降损的方法。该方法在给定风电场并网电压的情况下，根据长线路分布式参数的计算原理，耦合风电场出力的变化，优化风电场侧有载变压器分接头档位，建立海上风电输电工程降损非线性优化模型，利用强化学习算法求解，获得风电场侧有载变压器分接头最佳的档位及档位调整时刻，使得输电工程日电能损耗最小。
Description
技术领域
本发明涉及电网规划领域，特别涉及一种优化海上风电场升压站电压实现输电工程降损的方法。
背景技术
直流输电系统多用于离岸距离远、装机容量大的远海风电场，其电能损耗小，建造工期短，建设成本相对较低，但也存在直流输电系统存在换向易失败、需大量无功补偿装置、电缆电容充放电情况不能忽视、直流侧故障电流不能有效控制等缺点。因此，现有海上风电场输电工程采用交流输电系统较多，交流输电系统结构简单、技术成熟，但当输电距离变大时，其损耗不容乐观，为了提高远距离输送电能效率，必须采取有效的措施减少输电损耗。
交流输电系统的主要降损措施如根据趋肤效应和电晕放电原理，改变输电线的材料及其布置方式、无功补偿、调压等方式来降低输电损耗。更改输电线的材料以及布置方式主要是从规划的角度降低损耗，仅通过无功补偿降损可能难以最大限度提升输电效率，降低线路损耗。为此，本专利考虑在合理的无功补偿基础上进一步引入调整风电场侧有载变压器分接头档位的方案降低输电线的损耗，提升输电效率。现有的非线性优化模型求解方法较多，如遗传算法、粒子群算法等，虽可较好地求解非线性优化问题，但易于陷入局部最优且求解稳定性差。作为机器学习算法的一个重要分支，强化学习对数学模型具有不敏感性，采用试错的方法求取目标任务的解，可行域搜索范围大，陷入局部最优的概率降低，目前已广泛应用于电力系统。为此，本专利引入强化学习方法，根据风电出力大小，求解有载变压器最佳分接头档位，减少海上输电工程日电能损耗。
发明内容
本发明的目的在于提供一种优化海上风电场升压站电压实现输电工程降损的方法，该方法综合考虑电网输电收益、分接头改变的次数、并网侧电压大小、输电线两侧的无功补偿，减少海上输电工程的损耗，有效利用风资源，提高输电效益。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种优化海上风电场升压站电压实现输电工程降损的方法，包括如下步骤：
步骤S1、获取海上风电场出力时间序列；
步骤S2、综合考虑分接头改变的次数、并网侧电压大小、输电线两侧的无功补偿，构建能够反映风电场出力变化，输电效率随分接头改变而变化，形成风电场出力与风电场侧有载变压器分接头档位有机配合的降损优化模型，其目标函数为输电工程日损耗电能最小化；用数学函数表述如下：
其中，Pi为第i时刻的风电场出力；ηi为第i时刻电缆效率，其大小会随着分接头档位的改变而改变；Δt为风电场出力划分的时段长度；N表示一天中根据时间序列将风电场出力划分的时段个数；
步骤S3、根据风电场的出力变化，利用强化学习求解优化模型，使输电工程日损耗电能最小，得到分接头档位最优调整时刻及最佳档位。
在本发明一实施例中，所述步骤S2中，输电工程日损耗是根据风电场一天内不同时刻的不同出力对应的不同损耗叠加计算得出，用数学函数表述如下：
ηi用数学函数表述如下：
其中，Pgrid.i表示第i时刻风电场并网点有功功率；Pfarm.i表示第i时刻海上风电场侧产生的有功功率；
Pgrid.i、Pfarm.i用数学函数表述如下：
其中规定风电场侧为输电线首端，电网侧为输电线末端；表示第i时刻输电线首端的电压，/>表示第i时刻输电线首端的电流，/>表示第i时刻输电线末端的电压，/>表示第i时刻输电线末端的电流；
根据长距离输电线首端电流、末端电流与首端电压、末端电压的关系，可得：
为了分析效率，结合输电线首端电压与末端电压关系式将上式改写为：
ξi、A、B用数学函数表述如下：
其中，A、B和ξi是复数；αi为第i时刻电缆两侧电压幅值之比；βi为第i时刻电缆两端电压的相位角之差；Zc为线路的特性阻抗，γ为线路的传播系数，l为线路长度；Zc、γ用数学函数表述如下：
其中，R、L、C、G分别为单位千米长度的线路电阻、电感、电容、电导参数；
设为电压参考向量，可得：
在本发明一实施例中，所述步骤S2中，优化模型的约束条件有：分接头改变次数上限；优化模型的约束条件的数学函数表述如下：
if ki+1-ki＝0
ni＝0
else ni＝1
其中ki+1为第i+1时刻分接头位置，ki为第i时刻分接头位置，nmax为日改变分接头次数上限；ni为用来表示第i+1时刻分接头位置是否改变的标志位，其值为1时表示分接头位置发生变化，值为0时表示分接头位置不发生变化。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明方法综合考虑一天中变电站分接头改变的次数、并网侧电压大小、风电场出力大小及海缆分布式参数，构建能够反映随风电场出力变化而调节变压器分接头档位以实现输电工程降损的优化模型，并采用强化学习求解获得最佳档位设置及相应的调整时间。该方法的实施有利于优化海上风电场外送输电工程损耗，充分利用风资源，提高海上输电工程的输电效益。
附图说明
图1为风电场群各风电场出力时间序列。
图2为输电工程简化模型示意图；海上风电场出力经过有载变电站升压送入海上电缆传输线，再通过海上电缆传输线输送到电网侧，图中V1，V2表示传输电缆两端的电压大小，V1可以通过与其相连的有载变压器分接头进行调整。
图3为本发明实例中输电工程陆上接入点电压等级为220kV的电压变化值示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。
如图1、2所示，本发明一种优化海上风电场升压站电压实现输电工程降损的方法，包括如下步骤：
步骤S1、获取海上风电场出力时间序列；
步骤S2、综合考虑分接头改变的次数、并网侧电压大小、输电线两侧的无功补偿，构建能够反映风电场出力变化，输电效率随分接头改变而变化，形成风电场出力与风电场侧有载变压器分接头档位有机配合的降损优化模型，其目标函数为输电工程日损耗电能最小化；用数学函数表述如下：
其中，Pi为第i时刻的风电场出力；ηi为第i时刻电缆效率，其大小会随着分接头档位的改变而改变；Δt为风电场出力划分的时段长度；N表示一天中根据时间序列将风电场出力划分的时段个数；
步骤S3、根据风电场的出力变化，利用强化学习求解优化模型，使输电工程日损耗电能最小，得到分接头档位最优调整时刻及最佳档位。
进一步地，所述步骤S2中，输电工程日损耗是根据风电场一天内不同时刻的不同出力对应的不同损耗叠加计算得出，用数学函数表述如下：
ηi用数学函数表述如下：
其中，Pgrid.i表示第i时刻风电场并网点有功功率；Pfarm.i表示第i时刻海上风电场侧产生的有功功率；
Pgrid.i、Pfarm.i用数学函数表述如下：
其中规定风电场侧为输电线首端，电网侧为输电线末端；表示第i时刻输电线首端的电压，/>表示第i时刻输电线首端的电流，/>表示第i时刻输电线末端的电压，/>表示第i时刻输电线末端的电流；
根据长距离输电线首端电流、末端电流与首端电压、末端电压的关系，可得：
为了分析效率，结合输电线首端电压与末端电压关系式将上式改写为：
ξi、A、B用数学函数表述如下：
其中，A、B和ξi是复数；αi为第i时刻电缆两侧电压幅值之比；βi为第i时刻电缆两端电压的相位角之差；Zc为线路的特性阻抗，γ为线路的传播系数，l为线路长度；Zc、γ用数学函数表述如下：
其中，R、L、C、G分别为单位千米长度的线路电阻、电感、电容、电导参数；
设为电压参考向量，可得：
进一步地，根据上述的方法得到风电场每个出力对应于不同分接头档位时的功率，将强化学习的思想引入到寻找最小化目标函数中，具体实现如下：
对于每一个出力，随机选取不同分接头档位，不断试错，对于目标函数的不同值有着不同的奖励值，目标函数越小，奖励值越大，经过不断的更新迭代，得到最优解；优化挡位调整时刻和调整挡位同时进行，不断的试错寻优，找到损耗最小时对应的时刻及对应的档位即为最优分接头调整时刻和最优档位。
进一步地，所述步骤S2中，优化模型的约束条件有：分接头改变次数上限；优化模型的约束条件的数学函数表述如下：
if ki+1-ki＝0
ni＝0
else ni＝1
其中ki+1为第i+1时刻分接头位置，ki为第i时刻分接头位置，nmax为日改变分接头次数上限；ni为用来表示第i+1时刻分接头位置是否改变的标志位，其值为1时表示分接头位置发生变化，值为0时表示分接头位置不发生变化。
以下为本发明的具体实施例。
本实施例提供了一种优化海上风电场升压站电压实现输电工程降损的方法，具体包括以下步骤：
步骤S1、获取海上风电场出力时间序列及相关参数；海上风电场出力时间序列如图3所示，海上风电场出力每小时采样一次得到一天中的24个风电场出力，具体数据为P＝[94,180,140,170,255,70,50,60,100,150,120,180,154,216,255,210,237,188,200,210,105,70,130,240]MW。其余具体参数如下：风电场群总装机容量为300MW；风电场侧有一个有载调压变压器，其高压侧电压等级为220kV，分接头档位是±6×2.5％，共13个挡位，故高压侧可能的电压大小是[187,192.5,198,203.5,209,214.5,220,225.5,231,236.5,242,247.5,253]kV；输电工程陆上接入点电压等级为220kV，电压变化值如图3；
海缆两端都有无功补偿设备，能动态地根据实际需求实现无功平衡。具体海底电缆参数如表1所示。假设风电场侧变压器限制每天允许改变分接头5次。
表1海底电缆参数
步骤S2、建立风电场出力与风电场侧有载变压器分接头档位有机配合优化模型。
步骤S3、利用强化学习算法求解分接头档位最优调整时刻、分接头最优档位。以海上风电场出力曲线为例来计算，每1h取一个风电功率值，利用模型计算结果如表2所示。在表2中，场景1表示固定初始分接头挡位为+1档并且不改变分接头所得到的损耗值；场景2表示不限制改变分接头挡位的次数，每个时段均选取最优档位所得到的损耗值；场景3表示利用强化学习算法求解优化模型。当初始分接头设置为-3档且每天限制只能5次改变分接头时，根据场景3，分接头档位最优调整时刻是[2,10,14,19,23]，分接头最优档位为[+1,0,+2,-1,+2]，此时输电工程的损耗为96.91MW为最优值。
表2分接头调整方案
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种优化海上风电场升压站电压实现输电工程降损的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、获取海上风电场出力时间序列；
步骤S2、综合考虑分接头改变的次数、电网侧电压大小、输电线两侧的无功补偿，构建能够反映风电场出力变化，输电效率随分接头改变而变化，形成风电场出力与风电场侧有载变压器分接头档位有机配合的降损优化模型，其目标函数为输电工程日损耗电能最小化；用数学函数表述如下：
其中，Pi为第i时刻的风电场出力；ηi为第i时刻电缆效率，其大小会随着分接头档位的改变而改变；Δt为风电场出力划分的时段长度；N表示一天中根据时间序列将风电场出力划分的时段个数；
步骤S3、根据风电场的出力变化，利用强化学习求解优化模型，使输电工程日损耗电能最小，得到分接头档位最优调整时刻及最佳档位；
其中，所述步骤S2中，输电工程日损耗是根据风电场一天内不同时刻的不同出力对应的不同损耗叠加计算得出，用数学函数表述如下：
ηi用数学函数表述如下：
其中，Pgrid.i表示第i时刻风电场并网点有功功率；Pfarm.i表示第i时刻海上风电场侧产生的有功功率；
Pgrid.i、Pfarm.i用数学函数表述如下：
其中规定风电场侧为输电线首端，电网侧为输电线末端；表示第i时刻输电线首端的电压，/>表示第i时刻输电线首端的电流，/>表示第i时刻输电线末端的电压，/>表示第i时刻输电线末端的电流；
根据长距离输电线首端的电流末端的电流/>与首端的电压/>末端的电压/>的关系，可得：
为了分析效率，结合输电线首端的电压与末端的电压/>关系式/>将上式改写为：
ξi、A、B用数学函数表述如下：
其中，A、B和ξi是复数；αi为第i时刻电缆两侧电压幅值之比；βi为第i时刻电缆两端电压的相位角之差；Zc为线路的特性阻抗，r为线路的传播系数，l为线路长度；Zc、r用数学函数表述如下：
其中，R、L、C、G分别为单位千米长度的线路电阻、电感、电容、电导参数；
设为电压参考向量，可得：
其中，所述步骤S2中，优化模型的约束条件有：分接头改变次数上限；优化模型的约束条件的数学函数表述如下：
if ki+1-ki＝0
ni＝0
else ni＝1
其中ki+1为第i+1时刻分接头位置，ki为第i时刻分接头位置，nmax为日改变分接头次数上限；ni为用来表示第i+1时刻分接头位置是否改变的标志位，其值为1时表示分接头位置发生变化，值为0时表示分接头位置不发生变化。
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