CN115377969A - 一种基于鲸鱼优化算法的风火协调暂态稳定预防控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明是一种基于鲸鱼优化算法的风火协调暂态稳定预防控制方法，其特点是，包括：构建风电并网电力系统暂态稳定评价指标对风电机组和火电机组有功功率的灵敏度指标，基于灵敏度指标的最优调控机组筛选和基于鲸鱼优化算法的暂态稳定预防控制方案等步骤。能够通过调整风电机组和火电机组的有功功率实现暂态稳定的定量调控，具有控制效果佳，计算简单、易于实现且工程应用价值高等优点，可有效保障风电并网电力系统的安全稳定运行。

Description

一种基于鲸鱼优化算法的风火协调暂态稳定预防控制方法
技术领域
本发明涉及新能源并网电力系统技术领域，是一种基于鲸鱼优化算法的风火协调暂态稳定预防控制方法。
背景技术
新能源发电的快速发展是实现“碳达峰，碳中和”的重要途径之一。风电是可再生能源中发展最快，最成熟的技术。但随着风电并网容量的增加，传统电力系统向电力电子化电力系统转变，为保障风电并网电力系统的安全稳定运行带来了挑战。风电并网电力系统的暂态稳定问题越加受到本领域的关注，也是稳定分析中的热点问题。研究适用于风电并网电力系统的风火协调暂态稳定预防控制方法具有重要意义。
暂态稳定预防控制是防止风电并网电力系统暂态失稳的重要措施。为避免风电复杂建模问题，以基于网络局部数据的支路稳定度指标作为定量描述风电并网电力系统暂态稳定水平的评价指标。建立描述风电并网电力系统暂态稳定水平的评价指标与控制变量之间的函数关系，构建灵敏度指标，从而选取不同预想故障下可保证调控代价最小的风电机组和火电机组有功调度地点，通过鲸鱼优化算法设计风火协调暂态稳定预防控制方法，能够有效提升风电并网电力系统的暂态稳定性。
发明内容
本发明的目的是，将基于网络局部数据的暂态稳定分析方法与暂态稳定预防控制相结合，通过开展不同预想故障下，基于灵敏度指标的风电机组和火电机组有功调度地点选取方法的研究，提出一种科学合理，适用性强，效果佳的基于鲸鱼优化算法的风火协调暂态稳定预防控制方法，该方法能够应用于风电并网电力系统，确保和提升风电并网电力系统暂态稳定性。
本发明的目的是由以下技术方案来实现的：一种基于鲸鱼优化算法的风火协调暂态稳定预防控制方法，其特征是，它包括以下步骤：
1)构建风电并网电力系统暂态稳定评价指标对风电机组和火电机组有功功率的灵敏度指标
风电并网电力系统的暂态稳定水平能够通过对应工况下的某一组关键支路的稳定水平来描述，定义这样一组支路为风电并网电力系统的临界割集，利用临界割集的支路稳定度指标作为风电并网电力系统的暂态稳定评价指标，基于网络局部数据定义的临界割集支路稳定度指标(Line Stability Index，LSI)为：
Figure BDA0003819442150000021
式中，Pl(tbi)表示临界割集支路l第一摆势能极大值时刻对应的有功功率；
Figure BDA0003819442150000022
表示临界割集支路l稳态时的有功功率；Vpbl(tbi,tai)表示临界割集支路l第一摆势能极大值与极小值的差值。LSIl数值越大，风电并网电力系统稳定程度越高，等于0则风电并网电力系统失稳；
定义风电并网电力系统暂态稳定评价指标对风电机组和火电机组有功功率的灵敏度指标LSSI(Sensitivity index of cut set branch LSI)为：
Figure BDA0003819442150000023
式中，LSIl表示临界割集支路稳定度指标；PG表示某风电机组或火电机组的有功功率；Dl,G表示临界割集支路有功功率对风电机组和火电机组有功功率的转移因子；U1、U2为临界割集支路l两端电压；θij表示临界割集支路l两端电压相角差；xij为临界割集支路l的电抗；Vpbl(t,tai)表示临界割集支路l势能在t时刻的值和极小值的差值；Pl表示临界割集支路有功功率；
2)基于灵敏度指标的最优调控机组筛选
计算不同预想故障下的LSSI，通过LSSI的符号能够判断如何调整风电并网电力系统中的风电机组和火电机组的有功功率，若风电并网电力系统中某风电机组或火电机组的LSSI>0，则此时暂态稳定评价指标与某风电机组或火电机组有功功率呈正相关关系，增加某风电机组或火电机组的有功功率将提升风电并网电力系统的暂态稳定性；LSSI<0，则暂态稳定评价指标与某风电机组或火电机组有功功率呈负相关关系，减小某风电机组或火电机组的有功功率会提升风电并网电力系统的暂态稳定性，按照各风电机组和火电机组的LSSI数值大小进行排序，LSSI数值大的机组即为优先调控机组，进而根据LSSI的符号选择增大或减小对应机组的有功功率，以提升风电并网电力系统的暂态稳定性；
3)基于鲸鱼优化算法的暂态稳定预防控制方案
基于鲸鱼优化算法的暂态稳定预防控制策略的目标函数为：
Figure BDA0003819442150000024
式中，ΔPGi表示风电机组或火电机组i的有功功率调整量；
基于鲸鱼优化算法的暂态稳定预防控制策略的约束条件为：
Figure BDA0003819442150000025
式中，PGi表示风电机组或火电机组i的有功功率，PGi,max表示风电机组或火电机组i的最大有功功率；kGi表示通过离线计算拟合出的暂态稳定评价指标与风电机组或火电机组有功功率之间的系数，LSI表示暂态稳定评价指标的最小值。
本发明的一种基于鲸鱼优化算法的风火协调暂态稳定预防控制方法，是在不同预想故障下，以各机组的有功功率调整量最小为优化目标，以设定的调控后需达到的最小暂态稳定评价指标和各机组的有功功率调整范围为约束条件而提出的，它能够通过调整风电机组和火电机组的有功功率实现暂态稳定的定量调控，具有控制效果佳，计算简单、易于实现且工程应用价值高等优点，可有效保障风电并网电力系统的安全稳定运行。
附图说明
图1是含双馈感应风机(Doubly Fed Induction Generators，DFIG)的十机系统示意图；
图2是含DFIG的十机系统暂态稳定评价指标对风电机组和火电机组的灵敏度指标图。
具体实施方式
以下结合附图、附表和具体实施例对本发明作进一步的说明。
本发明的一种基于鲸鱼优化算法的风火协调暂态稳定预防控制方法，包括以下步骤：
1)构建风电并网电力系统暂态稳定评价指标对风电机组和火电机组有功功率的灵敏度指标
风电并网电力系统的暂态稳定水平能够通过对应工况下的某一组关键支路的稳定水平来描述，定义这样一组支路为风电并网电力系统的临界割集，利用临界割集的支路稳定度指标作为风电并网电力系统的暂态稳定评价指标，基于网络局部数据定义的临界割集支路稳定度指标(Line Stability Index，LSI)为：
Figure BDA0003819442150000031
式中，Pl(tbi)表示临界割集支路l第一摆势能极大值时刻对应的有功功率；
Figure BDA0003819442150000032
表示临界割集支路l稳态时的有功功率；Vpbl(tbi,tai)表示临界割集支路l第一摆势能极大值与极小值的差值。LSIl数值越大，风电并网电力系统稳定程度越高，等于0则风电并网电力系统失稳。
定义风电并网电力系统暂态稳定评价指标对风电机组和火电机组有功功率的灵敏度指标LSSI(Sensitivity index of cut set branch LSI)为：
Figure BDA0003819442150000033
式中，LSIl表示临界割集支路稳定度指标；PG表示某风电机组或火电机组的有功功率；Dl,G表示临界割集支路有功功率对风电机组和火电机组有功功率的转移因子；U1、U2为临界割集支路l两端电压；θij表示临界割集支路l两端电压相角差；xij为临界割集支路l的电抗；Vpbl(t,tai)表示临界割集支路l势能在t时刻的值和极小值的差值；Pl表示临界割集支路有功功率。
2)基于灵敏度指标的最优调控机组筛选
计算不同预想故障下的LSSI，通过LSSI的符号能够判断如何调整风电并网电力系统中的风电机组和火电机组的有功功率，若风电并网电力系统中某风电机组或火电机组的LSSI>0，则此时暂态稳定评价指标与某风电机组或火电机组有功功率呈正相关关系，增加某风电机组或火电机组的有功功率将提升风电并网电力系统的暂态稳定性；LSSI<0，则暂态稳定评价指标与某风电机组或火电机组有功功率呈负相关关系，减小某风电机组或火电机组的有功功率会提升风电并网电力系统的暂态稳定性，按照各风电机组和火电机组的LSSI数值大小进行排序，LSSI数值大的机组即为优先调控机组，进而根据LSSI的符号选择增大或减小对应机组的有功功率，以提升风电并网电力系统的暂态稳定性。
3)基于鲸鱼优化算法的暂态稳定预防控制方案
基于鲸鱼优化算法的暂态稳定预防控制策略的目标函数为：
Figure BDA0003819442150000041
式中，ΔPGi表示风电机组或火电机组i的有功功率调整量。
基于鲸鱼优化算法的暂态稳定预防控制策略的约束条件为：
Figure BDA0003819442150000042
式中，PGi表示风电机组或火电机组i的有功功率，PGi,max表示风电机组或火电机组i的最大有功功率；kGi表示通过离线计算拟合出的暂态稳定评价指标与风电机组或火电机组有功功率之间的系数，LSI表示暂态稳定评价指标的最小值。
具体实例：
为了验证该预防控制策略的有效性，本发明在电力系统分析综合程序PSASP(Power System Analysis Software Package)中搭建了含DFIG的十机系统，如图1所示。火电机组采用经典二阶模型，考虑阻尼作用。分别计算含DFIG的十机系统中不同节点发生三相短路故障时暂态稳定评价指标如表1所示，能够看出节点28发生三相短路故障时暂态稳定评价指标最小，为最严重故障。以28节点发生三相短路故障为例进行仿真计算。设置预想故障为0-0.1s节点28三相短路，含DFIG的十机系统失稳，该工况下临界割集为支路{26-28；29-26}。以支路26-28的稳定度指标作为含DFIG的十机系统的暂态稳定评价指标。各风电机组和火电机组的灵敏度计算结果如图2所示。
表1部分节点三相短路故障时含DFIG的十机系统的LSI
节点号 调整后LSI
3 7.85
12 12.66
15 29.34
24 5.79
26 3.12
28 1.74
表2调整前后LSI26-28 LSI值
支路名称 调整前LSI 调整后LSI
26-28 0.6677 4.64
从图2中可以看出，最优调控机组为G09和Gwind。设置含DFIG的十机系统调控后需达到的最小暂态稳定评价指标数值为4，建立风火协调暂态稳定预防控制方案：
Figure BDA0003819442150000051
通过鲸鱼优化算法得到调整后Gwind的有功功率为PGwind＝5.5p.u,G09的有功功率PG09＝6.39p.u。调整前后LSI26-28数值如表2所示，验证了本发明的一种基于鲸鱼优化算法的风火协调暂态稳定预防控制方法的有效性。
本发明具体实施方式并非穷举，并不构成对权利要求保护范围的限定，本领域技术人员根据本发明实例获得的启示，不经过创造性劳动就能够想到其它实质上等同的替代，均在本发明保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于鲸鱼优化算法的风火协调暂态稳定预防控制方法，其特征是，它包括以下步骤：
1)构建风电并网电力系统暂态稳定评价指标对风电机组和火电机组有功功率的灵敏度指标
风电并网电力系统的暂态稳定水平能够通过对应工况下的某一组关键支路的稳定水平来描述，定义这样一组支路为风电并网电力系统的临界割集，利用临界割集的支路稳定度指标作为风电并网电力系统的暂态稳定评价指标，基于网络局部数据定义的临界割集支路稳定度指标(Line Stability Index，LSI)为：
Figure FDA0003819442140000011
式中，Pl(tbi)表示临界割集支路l第一摆势能极大值时刻对应的有功功率；
Figure FDA0003819442140000013
表示临界割集支路l稳态时的有功功率；Vpbl(tbi,tai)表示临界割集支路l第一摆势能极大值与极小值的差值。LSIl数值越大，风电并网电力系统稳定程度越高，等于0则风电并网电力系统失稳；
定义风电并网电力系统暂态稳定评价指标对风电机组和火电机组有功功率的灵敏度指标LSSI(Sensitivity index of cut set branch LSI)为：
Figure FDA0003819442140000012
式中，LSIl表示临界割集支路稳定度指标；PG表示某风电机组或火电机组的有功功率；Dl,G表示临界割集支路有功功率对风电机组和火电机组有功功率的转移因子；U1、U2为临界割集支路l两端电压；θij表示临界割集支路l两端电压相角差；xij为临界割集支路l的电抗；Vpbl(t,tai)表示临界割集支路l势能在t时刻的值和极小值的差值；Pl表示临界割集支路有功功率；
2)基于灵敏度指标的最优调控机组筛选
计算不同预想故障下的LSSI，通过LSSI的符号能够判断如何调整风电并网电力系统中的风电机组和火电机组的有功功率，若风电并网电力系统中某风电机组或火电机组的LSSI>0，则此时暂态稳定评价指标与某风电机组或火电机组有功功率呈正相关关系，增加某风电机组或火电机组的有功功率将提升风电并网电力系统的暂态稳定性；LSSI<0，则暂态稳定评价指标与某风电机组或火电机组有功功率呈负相关关系，减小某风电机组或火电机组的有功功率会提升风电并网电力系统的暂态稳定性，按照各风电机组和火电机组的LSSI数值大小进行排序，LSSI数值大的机组即为优先调控机组，进而根据LSSI的符号选择增大或减小对应机组的有功功率，以提升风电并网电力系统的暂态稳定性；
3)基于鲸鱼优化算法的暂态稳定预防控制方案
基于鲸鱼优化算法的暂态稳定预防控制策略的目标函数为：
Figure FDA0003819442140000021
式中，ΔPGi表示风电机组或火电机组i的有功功率调整量；
基于鲸鱼优化算法的暂态稳定预防控制策略的约束条件为：
Figure FDA0003819442140000022
式中，PGi表示风电机组或火电机组i的有功功率，PGi,max表示风电机组或火电机组i的最大有功功率；kGi表示通过离线计算拟合出的暂态稳定评价指标与风电机组或火电机组有功功率之间的系数，LSI表示暂态稳定评价指标的最小值。
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