风电场无功电压控制研究

目的研究双馈感应发电机的无功发生极限,采用一种风场控制策略实现接入点电压达到控制的目标值,以实现风场内的协调控制.方法双馈感应风机机组作为主要无功源,以双馈风机风电系统的功率关系为基础,把并网点电压调节作为目标同时考虑到各机组机端电压的协调控制策略.按照机端电压近似相等的原则来整定各台机组的无功出力,针对所采用的策略应用PSAT仿真软件搭建风场模型并进行了仿真.结果优先控制风电机组进行无功功率调节,降低风电功率波动,仿真结果验证了策略的正确性和有效性.结论充分发挥双馈风机作为风电场的元素组成部分的调压能力,提高风电机组对系统正常电压波动的适应性,并且减少了无功补偿设备的无功输出,实现了快速调节.     

基于聚类分区的风电场无功电压优化控制策略

随着风电渗透率的不断增大,并网风电场的机端电压稳定面临巨大挑战。研究了风电场内部各节点的无功电压特性,提出一种基于机组有功出力聚类分区的无功电压优化控制策略：通过 自动电压控制系统获取风电场当前的电压指标与实际运行数据,计算出风电场的无功需求;以历史有功出力数据对场内机组进行模糊C聚类分区;利用改进的粒子群算法寻找最优无功分配方案,对每一区域进行无功电压控制。在MATLAB上进行仿真,与传统根据各机组无功容量进行分配的方案进行对比,仿真结果表明,所提控制策略能够有效改善风电场并网点电压控制性能,减小风电场内机组机端电压的波动。     

含多种分布式电源的配电网概率无功优化

针对配电网无功优化时多种分布式电源出力以及负荷的随机性,建立了考虑多重不确定因素的概率无功优化模型.通过三点估计法将概率潮流计算转化为采样点处的确定潮流计算,以处理所建模型中的不确定因素对无功优化结果的影响.为克服粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,将自适应控制策略应用于粒子群算法,采用一种改进粒子群算法(IPSO)用于模型的求解.在改进的IEEE33节点系统上进行仿真测试,其结果验证了所提概率无功优化模型和求解方法的可行性及有效性.     

含分布式电源的配电网多目标无功优化

针对传统模型和现有算法对配电网无功优化带来的电压波动和网络损耗等问题,提出一种基于改进元胞差分算法的含风、光的配电网无功优化方法。建立了风电、光伏的随机概率出力模型,获取了其出力预测数据,以电压波动、有功损耗和电压越限3个目标为优化函数,通过权重系数将三目标模型转换为双目标模型,建立了含风电、光伏的双目标配电网无功优化模型。通过电压稳定指标（voltage stability index,VSI）对配电网各个时段的电压的稳定性进行评价,用改进元胞差分算法对模型进行求解,并利用测试函数对算法进行验证。结果表明,较传统模型和传统算法而言,所提模型和所用算法均能有效降低配电网的电压波动和减小配电网的有功损耗,从而保证电网的安稳运行。     

基于改进ABC算法的含双馈风电场配电网无功优化

以双馈型风电机组为研究对象,待优化的变量设定为风电场的无功功率以及并联电容器的投运组数,综合电压稳定性、电压偏差以及系统的有功网损3个指标,建立无功优化的模型;以改进的人工蜂群(modified artificial bee colony,MABC)算法为基础,研究无功优化在含双馈型风电场的配电网中的应用;选择IEEE 33节点系统,对算例进行测试,结果验证了MABC算法的可行性和有效性。     

改进粒子群算法的风电场多目标无功优化

采用基于场景的思想确定了风电机组功率输出,通过在潮流计算中增加对风电场节点电压的迭代解决了含风电场的潮流计算问题。建立了有功网损最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型,提出了多目标归一化处理方法,通过改变各分量权重系数解决了多目标无功优化问题。分析了基于遗传交叉因子的粒子群优化算法,通过父代的遗传交叉产生代表解的新粒子,有效避免了粒子解陷入局部最优。算例表明,该模型和算法可有效解决含风电场的多目标无功优化问题。     

基于CS-PSO算法的配电网无功优化

文章将布谷鸟算法中的Lévy飞行和淘汰机制引入粒子群算法中,形成混合优化算法,并将其应用于配电网无功优化研究。以无功网损最小为目标函数,通过搜索空间限幅处理不等式约束,利用Lévy飞行策略提高搜索效率。将所提算法应用于IEEE-14和IEEE-30节点模型,验证了算法可行性。对安徽省金寨县某地区的实际配网系统进行无功优化,降低无功网损的同时提高了电能质量。与标准粒子群算法相比,新提出的算法具有更好的寻优能力。     

双馈风电机组总体控制策略及运行性能

为了全面准确分析并网风力发电机组实时运行特性,有必要对风电机组总体控制策略及其运行性能进行研究。针对双馈风力发电机组类型,建立了风力机、传动链和双馈发电机的数学模型。从风能最大利用和风机安全运行角度,提出了考虑电机损耗最小的风电机组最大功率输出控制策略,以及考虑转速和功率限制的变桨控制策略。结合双馈发电机功率解耦控制策略对风电机组的总体运行性能进行了仿真。通过仿真、理论分析以及实际风电机组运行数据的比较,结果表明所建立的双馈风电机组数学模型和总体控制策略是有效的。     

混合风电场中双馈风电机组三相短路电流分析

近年来风力发电发展迅速,风电场逐渐形成了双馈风电机组和直驱风电机组混合运行的格局。由于双馈风电机组与直驱风电机组暂态特性的差异,直驱风电机组对双馈风电机组的短路电流可能产生影响,无法对混合风电场的短路电流进行准确计算。为此,针对双馈风电机组和直驱风电机组组成的混合风电场,建立了混合风电场故障工频等效电路,推导了不同机组影响下的双馈风电机组输出短路电流表达式。通过与单机双馈风电机组短路电流的对比,分析并总结了混合风电场中双馈风电机组短路电流的影响因素和变化规律。针对不同影响因素下双馈风电机组的短路电流,利用时域仿真进行了分析和验证,仿真结果证明了理论分析的正确性。     

考虑风电出力偏差和调度经济性的风电接纳水平优化

采用威布尔风速分布模型,给出风电出力偏差期望值,并分析风电出力偏差给常规机组和风电并网运行的经济性带来的影响.在此基础上,建立综合考虑常规机组发电成本与风电场运行经济性的多目标经济调度模型,采用多目标粒子群优化算法,以风电出力预测值作为基准来定量优化与评估风电接纳水平.算例表明,该模型能够平衡常规机组与风电场运行的经济性,从经济性角度评估系统接纳风电的能力并为电网调度和风电场运行与规划提供一种依据.     

基于PSO优化MK-TWSVM的风机齿轮箱故障诊断

为了提高风电机组齿轮箱故障诊断的准确率,提出一种基于粒子群算法优化混合核孪生支持向量机的风电机组齿轮箱故障诊断方法.首先,在传统支持向量机的基础上引入孪生支持向量机,提高算法运算速度;其次,提出一种新的混合核函数取代传统支持向量机中的单一核函数,并选用粒子群算法对上述核函数的参数进行寻优;最后,搭建风电机组齿轮箱试验平台,采集具体的齿轮箱故障试验数据进行验证.试验结果表明,对比其他方法,本文所提出方法在诊断风电机组齿轮箱故障方面具有更高的识别准确率,因此具有较强的实用性.     

基于改进内点法的含双馈型风电场的电力系统无功优化研究

针对含双馈型风电场的电力系统无功补偿问题,建立了以有功网损最小、节点电压偏差最小为目标的无功优化模型;并考虑了风电场旋转备用的约束,提出了跟踪中心轨迹内点法实现无功优化。跟踪中心轨迹内点法在传统内点法基础上引入自适应压缩因子,利用自适应压缩因子的动态收敛性,提高算法的局部搜索能力,从而提高算法的效率。在IEEE14系统中进行了仿真测试。实验结果证明了提出的无功优化算法的有效性,算法能较好的减少有功网损;同时使其他目标函数值都得到了不同程度的改善。     

水电-风电联合运行优化调度研究

风电出力的非平稳性是目前制约风电并网运行的关键因素,将水电和风电联合运行调度是一种新的思路。本文以黄河上游5座百万千瓦级的梯级水电站与甘肃河西千万千瓦级的风电站为研究对象,综合考虑各种复杂约束条件,以弃风电量最小为目标,建立了水电-风电互补运行优化调度数学模型,采用改进的量子粒子群算法对该模型进行求解。实例研究表明:经过风水互补后,风电出力基本平稳,最大的波动偏差为1.65%,最小的仅为0.04%,满足了电网稳定性的要求。因此,将水电风电联合运行优化调度合理、可靠,以期为大规模风电并网运行提供了一条有效途径。     

基于改进DPSO的含风力发电的配电网无功优化规划

研究了风力发电系统并网后配电网无功优化问题,将年负荷持续曲线处理为五种负荷运行方式,考虑风电机组输出功率的波动性,以年电能损失费用与无功补偿设备的投资费用之和最小为目标函数,以功率平衡、过补偿约束、电压合格、馈线电流约束为约束条件,应用改进的离散粒子群算法(PSO-GA)优化并联电容器组的安装位置和容量。仿真结果证明了该优化策略的有效性及经济性。     

双馈风力发电机混合粒子群优化设计

针对双馈风力发电机交流励磁电磁特性和变速恒频运行特点,从转子电压、转子容量、转子铁耗等方面探讨了该电机的电磁设计特点,并结合风力发电应用领域特点及要求,分别选取电机有效材料成本、额定效率及效率曲线平坦性为优化目标,建立了电机优化设计模型,继而提出了一种混合粒子群优化算法,通过引入基于适应度值的个体模糊惯性权重和基于种群多样性的自适应变异,提高算法处理多峰值非线性优化问题的能力,以实现双馈风力发电机优化设计．电机优化设计实例结果表明,与标准粒子群算法相比,提出的混合粒子群算法动态平衡了全局和局部搜索能力,收敛速度较快,寻优精度较高且不易陷入局部最优,同时各种优化目标下的双馈风力发电机设计优化结果较为理想,对于多峰值非线性优化问题不失为一种新的解决方法．     

待补偿点定位的粒子群优化算法在配电网无功优化中的应用

根据最大降低网损的原则,首先计算出配电网无功补偿点的位置、个数和待补偿容量,并由此筛选出最优无功补偿的待补偿节点集和补偿容量的取值范围,减少粒子群优化算法最优解的搜索空间.建立了以网损最小为目标的粒子群算法无功优化数学模型,进一步提高了无功优化的效率和质量.以福安电网无功优化补偿为例,并与常规粒子群优化算法比较,验证了该方法的有效性.     

双馈风力发电机组转子侧控制策略改进

基于现场风电机组功率转速曲线,对双馈风电机组常规功率控制策略的不足进行了分析,考虑机组转速限制条件和功率快速跟踪控制要求,对双馈风电机组转子侧变流器功率解耦控制策略以及变桨控制策略进行了改进,即转子侧有功控制环采用风力机输出转矩直接控制,并加转速外环实现对转速的准确控制;变桨控制策略采用直接功率控制。最后,应用提出的改进控制策略对双馈风电机组全程运行性能进行了仿真,并和常规控制策略进行了比较。结果验证了控制策略改进的有效性和正确性。     

基于AFSA-PSO-LSSVM的风电机组齿轮箱故障诊断

针对LSSVM算法参数优化选取的问题,提出一种结合人工鱼群(AFSA)和粒子群优化(PSO)的混合智能算法,优化LSSVM的参数,利用AFSA算法进行全局寻优搜索参数初值,PSO算法局部更新最优解、加速跳出局部最优.最后通过对风电机组齿轮箱振动加速度数据进行模拟实验,建立了PSO-LSSVM、AFSA-LSSVM和AF...     

变速恒频风力发电机组动态稳定性仿真

以双馈风电机组为研究对象,介绍了双馈风力发电系统的基本结构.应用M atlab/S imu link搭建了双馈风电机组并网运行仿真模块,并对其在风速扰动下的动态稳定性做了仿真试验研究.结果表明双馈风电机组对风速的扰动有一定的适应能力,能保证系统的稳定运行.     

基于粒子群优化的最小属性约简算法

将最小属性约简问题转化为一个基于粒子群优化算法求解的多目标优化问题.引入基于表现型共享的适应度评价函数以提高多目标搜索算法的性能,对基本粒子群优化算法的位置更新公式进行修正使其能够有效应用于最小属性约简问题,并提出了一种用于求解该问题的二进制多目标粒子群优化算法.实验表明,本算法是有效的,并能一次运算获得多个最小属性约简.