风电发电系统对电网系统稳定性影响的分析与研究

【摘要】：能源是经济与社会发展的基本动力,但常规能源的有限性和分布不均匀性使其并不能满足经济可持续发展的需要,因此发展可再生新能源已成为全球课题。我国有着丰富的风能资源,加快风电发展已成为我国能源发展的重要目标之一。由于风速受到气候和地域等因素的影响使风机出力具有随机性和不确定性,随着大规模风电场并网发电,就会给电力系统的调度规划和安全稳定运行带来新的挑战。要想既能安全供电又能充分的利用风能,就需要借助概率潮流、时域分析等辅助工具对电力系统进行分析和计算。与常规能源相比,风力发电的最大特点在于其不确定性,属于间歇性和随机性能源,而目前的研究方法中多以确定性原则为前提,而没有考虑不确定性带来的影响。而且同一风电场中由于地域的相近,不同风电机群间的风速一般情况下就会有较强的相关性,因此风电场内部已经不能单独地采用一台风机等效。论文首先提出使用多项式正态变换方法处理风速相关性问题,常规相关性建模方法均需已知随机变量的概率分布函数,但对于多维的非正态随机变量一般情况下很难给出完整的概率分布函数,而多项式正态变换方法无需已知随机变量的概率分布函数,只需根据其数字特征然后通过特定的多项式正态变换即可快速准确的得到相关风速序列。基于此技术提出了一种求解含风电概率潮流问题的Kriging模型方法,该方法是一种方差估计最小的无偏估计算法。此外为对风电场并网发电进行暂态稳定分析,本文提出了一种基于数字网系的电力系统暂态稳定性分析方法,该方法的采样值具有等分布性,可以让随机变量均匀的分布在采样空间中。论文所提的两种方法分别在PSAT、PSD-BPA软件平台上建立风电场出力模型,并进行潮流计算,只需要很短的仿真时间,就可以很快得到输出随机变量的概率分布,解决了传统随机性分析方法计算次数多、仿真时间长、占用内存大的问题。将论文方法的分析数据和基于Monte Carlo法的精确解进行了比较,充分说明了论文算法的有效性、准确性和快速性,为电力系统调度规划和安全稳定运行不确定性分析提供了一种有参考价值的工具。 【关键词】：概率潮流 Kriging模型 风电机群 相关性 数字网系 暂态稳定
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题研究背景与意义9
• 1.2 风电并网发电的国内外发展概况9-11
• 1.2.1 国外发展概况9-10
• 1.2.2 国内发展概况10-11
• 1.3 风电并网发电对电网稳定性的影响11-12
• 1.4 目前研究中存在的问题12-13
• 1.5 本文主要工作13-14
• 第2章 计及风电的电力系统概率潮流计算14-38
• 2.1 引言14-15
• 2.2 近似模型方法15-20
• 2.2.1 多项式响应面模型15-16
• 2.2.2 人工神经网络模型16-18
• 2.2.3 径向基函数模型18-19
• 2.2.4 支持向量机模型19-20
• 2.3 基于Kriging模型方法并计及风电的电力系统概率潮流计算20-28
• 2.3.1 多项式正态变换21-22
• 2.3.2 风速预测步骤22-23
• 2.3.3 Kriging模型方法23-27
• 2.3.3.1 Kriging模型建立23-24
• 2.3.3.2 Kriging预测模型建立24-25
• 2.3.3.3 Kriging近似模型工具箱DACE25
• 2.3.3.4 Kriging模型算例分析25-27
• 2.3.4 计算步骤27-28
• 2.4 算例分析28-37
• 2.4.1 算例 128-32
• 2.4.2 算例 232-37
• 2.5 本章小结37-38
• 第3章 计及风电的电力系统暂态稳定分析38-51
• 3.1 引言38
• 3.2 拟蒙特卡罗方法38-44
• 3.2.1 Van Der Corput序列39
• 3.2.2 Halton序列39-41
• 3.2.3 Faure序列41-42
• 3.2.4 Sobol序列42-44
• 3.3 基于数字网系方法并计及风电的电力系统暂态稳定分析44-48
• 3.3.1 数字网系方法45-46
• 3.3.1.1 数字网系原理45-46
• 3.3.1.2 数字网系形成步骤46
• 3.3.2 风电场风机出力模型46-47
• 3.3.3 计算步骤47-48
• 3.4 算例分析48-50
• 3.5 本章小结50-51
• 第4章 结论和展望51-53
• 4.1 全文结论51-52
• 4.2 研究展望52-53
• 参考文献53-56
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果56-57
• 致谢57

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