含风电电网无功电压控制分区方法研究

【摘要】：现代电力系统中,电压稳定性问题日益突出。与此同时大规模风电接入对系统电压稳定运行和控制造成了不可忽视的负面影响。因此,对风电接入系统电压无功控制问题的研究意义重大。 本文首先考虑软三级无功电压控制在线分区的要求,构造包含系统内风电场节点、电源和负荷节点间电压无功耦合信息的灵敏度矩阵,进一步基于该矩阵求得电气距离矩阵；建立以区内节点间电气耦合最紧密为优化目标,满足区域内部连通性和无功储备约束的分区模型,利用结合向上分级合并思想的改进遗传算法实现最佳分区方案的求解以及区域主导节点的选择；其次提出含风电电网无功电压控制分区中风电场的处理方法,引入短期风电功率预测技术,利用小波变换和BP神经网络相结合的方法建立预测模型,并以其预测结果作为系统基态潮流计算参数；通过修正潮流雅克比矩阵来计算满足异步风机自身约束的系统潮流,得到含风电场的潮流雅克比矩阵,应用于计算全节点电压无功灵敏度矩阵,综合形成考虑风电接入的电网无功／电压控制分区方法。 本文所提出的分区方法考虑了风电的不确定性,并且能够实现电源节点和负荷节点同步参与动态分区过程。此外无需事先确定分区个数,算法可以依据适应度值选取出最佳分区个数及方案。本文算法搜索空间小,计算效率高,且分区结果满足子区域内部连通性的要求,克服了传统方法需要人工干涉、计算效率低等缺陷。 采用Matlab编程实现对IEEE39节点系统仿真分区计算,并对分区结果进行电气耦合性验证。算例结果表明,本文提出的分区方法具有一定的合理性和有效性。 【关键词】：风电场 无功电压控制分区 短期风功率预测 遗传算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM761.1;TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状综述10-16
• 1.2.1 电网无功电压控制模式10-15
• 1.2.2 无功电压控制分区方法15-16
• 1.3 本文的主要工作16-18
• 第2章 基于改进遗传算法的无功电压控制分区方法18-29
• 2.1 全节点电压无功灵敏度矩阵18-21
• 2.1.1 全节点电压无功灵敏度的提出18
• 2.1.2 电压无功灵敏度18-19
• 2.1.3 全节点电压无功灵敏度矩阵的构造19-20
• 2.1.4 电气距离20-21
• 2.2 无功电压控制分区方法21-28
• 2.2.1 无功电压控制分区条件21
• 2.2.2 遗传算法简介21-24
• 2.2.3 向上分级合并法24-25
• 2.2.4 基于改进遗传算法的无功电压控制分区25-27
• 2.2.5 主导节点的选择27-28
• 2.3 本章小结28-29
• 第3章 含风电场的电网电压控制分区方法29-37
• 3.1 基于小波变换和神经网络的短期风功率预测29-34
• 3.1.1 短期风电功率预测29
• 3.1.2 小波多分辨率分析29-31
• 3.1.3 BP神经网络模型31-32
• 3.1.4 预测步骤32-34
• 3.2 潮流计算中风电场的处理34-35
• 3.3 含风电电网无功电压控制分区步骤35
• 3.4 本章小结35-37
• 第4章 仿真分析37-49
• 4.1 计算软件及模型简介37-42
• 4.1.1 计算软件及程序介绍37-38
• 4.1.2 算例参数及模型介绍38-42
• 4.2 风电场输出功率预测42-44
• 4.2.1 风电场参数42
• 4.2.2 预测结果42-44
• 4.3 无功电压控制分区计算及主导节点的选择44-48
• 4.3.1 遗传参数设置44
• 4.3.2 分区结果44-46
• 4.3.3 主导节点选择46-47
• 4.3.4 分区结果校验47-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第5章 结论与展望49-51
• 5.1 结论49
• 5.2 展望49-51
• 参考文献51-55
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果55-56
• 致谢56

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