Dynamic reactive power planning method for CSP-PV hybrid power generation system

Aiming at the faults of some weak nodes in the concentrated solar power-photovoltaic(CSP-PV)hybrid power generation system,it is impossible to restore the transient voltage only relying on the reactive power regulation capability of the system itself.We propose a dynamic reactive power planning method suitable for CSP-PV hybrid power generation system.The method determines the installation node of the dynamic reactive power compensation device and its compensation capacity based on the reactive power adjustment capability of the system itself.The critical fault node is determined by the transient voltage stability recovery index,and the weak node of the system is initially determined.Based on this,the sensitivity index is used to determine the installation node of the dynamic reactive power compensation device.Dynamic reactive power planning optimization model is established with the lowest investment cost of dynamic reactive power compensation device and the improvement of system transient voltage stability.Furthermore,the component of the reactive power compensation node is optimized by particle swarm optimization based on differential evolution(DE-PSO).The simulation results of the example system show that compared with the dynamic position compensation device installation location optimization method,the proposed method can improve the transient voltage stability of the system under the same reactive power compensation cost.

考虑系统稳定边界的同步调相机励磁与升压变参数联合优化

现有提升调相机动态无功特性的参数优化方法侧重于电磁参数的优化,这给生产企业带来较高的工艺要求和较大的成本压力。针对该问题提出考虑系统稳定约束的调相机励磁系统及升压变参数联合优化方法,分析其对电磁参数优化的可替代性。首先,推导了基于Park模型下调相机的无功频域特性,与6阶实用模型下的无功频域特性对比,基于调相机的Park模型可提升调相机动态无功特性的分析精度。然后,提出根据调相机并网系统的稳定边界确定参数的优化区间,采用频域灵敏度方法确定重点参数,并基于人工鱼群算法进行参数优化。最后,通过仿真结果表明,励磁系统与升压变参数的联合优化,可获得与仅优化电磁参数时相近的调相机动态无功性能,验证了电磁参数优化的可替代性,从而降低调相机的制造成本,扩大同步调相机的应用场合和范围。

基于改进灰狼优化算法的含光伏配电网动态无功优化

针对光伏并网对配电网造成的电压波动、线损增加,以及光伏和负荷出力的不确定性等问题,本文构建基于二阶锥规划的线性凸优化模型,通过控制有载调压变压器和电容器组动作,以及光伏逆变器和静止无功发生器无功补偿能力约束,对日前日内双时间尺度无功优化模型进行动态分析,在简化求解过程的同时加大找到全局最优解的可能性。提出一种基于混沌学习初始化、非线性收敛因子、最优粒子柯西扰动结合蜘蛛猴算法位置更新方式的改进灰狼优化算法,防止算法陷入局部最优并增强其全局搜索能力。最后,运用改进的灰狼优化算法对含光伏的IEEE 33节点系统进行建模仿真,结果表明该算法具有寻优效率高、收敛速度快的优点,验证了算法的可行性和高效性。

基于谱聚类的主动配电网多时间尺度无功优化策略

高比例分布式光伏接入配电网后,传统优化方案无法有效平抑电压波动,分布式光伏逆变器的无功调控能力难以充分利用。为此,提出一种基于谱聚类的主动配电网多时间尺度无功优化策略,该方法分为日前优化和日内实时优化两个阶段。首先,对离散设备的时间耦合性进行解耦,以配电网网损、平均电压偏差、电压波动严重程度为目标函数,建立基于社交网络搜索算法的日前无功优化模型,确定离散设备静态最优档位序列;其次,通过谱聚类的方法进行耦合,确定离散设备动态最优档位序列,结合改进的分布式光伏逆变器就地控制策略,建立日内实时优化模型,从而抑制日前预测数据偏差导致的电压波动;最后,基于改进后的IEEE33节点系统进行仿真实验。仿真结果表明,所提策略可以有效降低运算难度、提高求解效率,验证了该策略的有效性和优越性。

源荷波动时含固态变压器的有源配电网动态无功优化方法

针对分布式电源并网引起的双向潮流导致网损增大以及分布式电源、负荷的波动导致节点电压波动等问题,文章基于固态变压器(Solid State Transformer,SST)两侧电力电子变换器的脉冲宽度调制技术,提出了一种控制潮流的方法。该方法首先建立了含SST的有源配电网动态无功优化模型;然后以多时刻的有功网损和电压波动为优化目标,采用改进多目标粒子群算法对SST的一、二次侧的电力电子变换器的调制角和调制系数等多个控制变量进行求解;最后建立仿真模型并与基于有载调压变压器的有源配电网动态无功优化方法进行比较。结果证明了所提方法在降低配电网网损和维持节点电压稳定方面的优越性。

基于非线性仿射的风电场电压实时计算和优化方法

该文提出一种基于非线性仿射的风电场电压实时计算和优化方法。首先,以网损和并网电压波动综合最小为目标,建立风电场多时段动态无功优化模型,利用半不变量法分析风电功率不确定性对机端电压的影响,采用改进内点法实现模型的高效求解;其次,提出一种非线性仿射方法,快速准确地获得计及风电功率波动后的系统电压状态,并通过计算风机无功调节量来实现系统电压实时优化;再次,设计考虑风电功率对机端电压和并网电压综合影响的事件触发算法,降低风电功率波动平缓时风机的无功控制频率;最后,在我国某实际风电场的仿真试验表明,非线性仿射法能够快速获得系统实时电压状态,电压实时优化方法能够有效地防止机端电压越限并减小并网电压波动。

Multi-timescale Affinely Adjustable Robust Reactive Power Dispatch of Distribution Networks Integrated with High Penetration of PV

Photovoltaic(PV)power generation has highly penetrated in distribution networks,providing clean and sustainable energy.However,its uncertain and intermittent power outputs significantly impair network operation,leading to unexpected power loss and voltage fluctuation.To address the uncertainties,this paper proposes a multi-timescale affinely adjustable robust reactive power dispatch(MTAAR-RPD)method to reduce the network power losses as well as alleviate voltage deviations and fluctuations.The MTAAR-RPD aims to coordinate on-load tap changers(OLTCs),capacitor banks(CBs),and PV inverters through a three-stage structure which covers multiple timescales of“hour-minute-second”.The first stage schedules CBs and OLTCs hourly while the second stage dispatches the base reactive power outputs of PV inverter every 15 min.The third stage affinely adjusts the inverter reactive power output based on an optimized Q-P droop controller in real time.The three stages are coordinately optimized by an affinely adjustable robust optimization method.A solution algorithm based on a cutting plane algorithm is developed to solve the optimization problem effectively.The proposed method is verified through theoretical analysis and numerical simulations.

Steady-state Voltage Security-constrained Optimal Frequency Control for Weak HVDC Sending-end AC Power Systems

Due to the fact that a high share of renewable energy sources(RESs)are connected to high-voltage direct current(HVDC)sending-end AC power systems,the voltage and frequency regulation capabilities of HVDC sending-end AC power systems have diminished.This has resulted in potential system operating problems such as overvoltage and overfrequency,which occur simultaneously when block faults exist in the HVDC link.In this study,a steady-state voltage security-constrained optimal frequency control method for weak HVDC sending-end AC power systems is proposed.The integrated virtual inertia control of RESs is employed for system frequency regulation.Additional dynamic reactive power compensation devices are utilized to control the voltage of all nodes meet voltage security constraints.Then,an optimization model that simultaneously considers the frequency and steady-state voltage security constraints for weak HVDC sending-end AC power systems is established.The optimal control scheme with the minimum total cost of generation tripping and additional dynamic reactive power compensation required is obtained through the optimization solution.Simulations are conducted on a modified IEEE 9-bus test system and practical Qing-Yu line commutated converter based HVDC(LCC-HVDC)sending-end AC power system to verify the effectiveness of the proposed method.

基于数据驱动的低感知度配电网动态无功优化

由于配电网网络通信基础设施较差,且节点监控覆盖不完全,因此存在无法实时采集数据的节点,导致无法进行传统无功优化。为此,提出了一种数据驱动的低感知度配电网动态无功优化方法。通过K-means算法聚类节点历史负荷,对非实时观测节点依据特征分类;选择最优超参数基于时间卷积网络进行量测数据补全;最终通过改进后的社交网络搜索算法实现动态无功优化,并仿真验证了方法的有效性。

变无功电流比例系数的直驱风电并网系统电压连续穿越控制策略

新能源并网导则规定风电并网系统应具备电压连续穿越的能力,而现有故障穿越控制策略主要保持无功电流比例系数为定值,缺乏定量描述无功电流比例系数的依据,可能导致后续电压连锁故障与变流器过调制等问题。为解决此问题,提出一种变无功电流比例系数的电压连续穿越控制策略。该策略依据有功电流大小与无功补偿装置切入时机划分故障电压区间,并根据并网准则要求、变流器过流限制、过调制、故障前风机的运行工况以及后续电压连锁故障等约束条件,实时计算出不同故障电压下风电场动态无功电流比例系数。该方法在满足约束条件的同时能最大程度提升风电并网系统的电压主动支撑能力,确保电压连锁故障期间风电并网系统安全稳定运行。最后,在PSCAD/EMTDC软件平台建立仿真模型,验证上述分析的正确性。

基于粒子群自调节的水力发电机组运行负荷动态分配研究

为了优化资源配置,提高水力供电综合效益,研究基于粒子群自调节算法的水力发电机组运行负荷动态分配。通过水力发电机组负荷变化能耗曲线拟合,了解与建立水力发电耗水量与负荷变化之间的关系;建立机组负荷经济分配数学决策模型,以水力发电耗水最低为目标函数,设置各项约束条件,修正发电机组目标期望值;基于粒子群自调节算法实现对当前发电机组运行负荷动态分配的求解。经实验分析,所提方法动态负荷分配后的负荷率较高,耗水量大大减少,有效提高了发电机组运行的经济性,满足动态负荷分配要求。

动态无功补偿装置电压调节增益自动优化研究

针对动态无功补偿装置电压调节器的参数仅能在一定的短路容量范围内保持快速稳定的响应,当应用于短路容量变化范围较大的新能源汇集系统时,响应可能会变得非常慢或出现振荡。提出一种动态无功补偿装置电压调节增益自动优化方法,对应用于实际工程时电压波形畸变、电流波形畸变、其他自动电压补偿装置对短路容量计算结果的影响进行了研究并提出解决方案。在RTDS中对提出的增益自动优化方法进行了仿真研究,结果表明所设计的电压调节增益自动优化方法可以根据系统需求自动调整和优化增益。

考虑电压稳定的主动配电网动态无功优化

高比例分布式电源的接入造成电网局部电压越线问题严重,配电网动态无功优化是配网安全、稳定运行的重要保障。提出了一种考虑电压稳定的主动配电网动态无功/电压调控策略,基于分布式电源运行特性和网络日负荷曲线,建立考虑电压稳定、网络损耗为目标的主动配电网动态无功电压模型,同时考虑电容器组、SVC等无功调压设备动作次数约束;提出了基于柯西变异的动态权重粒子群优化算法,在粒子群进化过程中通过动态调整权重因子、学习因子提高算法的寻优速度,利用柯西变异提高算法跳出局部最优解的能力;最后,通过仿真算例验证本文方法的可行性和合理性。通过合理控制无功调压设备的动作时间实现一天内主动配电网无功潮流的最优分布,提高系统运行的安全性和稳定性。

电力系统网架重构阶段电压优化调整方案

网架重构阶段是电力系统恢复的重要阶段,需要使电网各个节点更快更优地满足约束条件。文章基于PSS/E给出的OPF优化方案,将无功优化措施对电网的影响进行计算,提出就近调整原则,最后通过山东电网的算例验证了该方案的可行性。

考虑风电不确定性和有功无功联合调整的两阶段优化调度

基于风电不确定性以及网络中潮流的合理分布对机组出力均有影响的调度问题,文中建立含风电的两阶段优化调度模型。针对风电预测精度日内-实时逐步提高的特点,日内滚动阶段根据时间序列法预测风电出力数据,构造优化发电成本的初调度,确定机组基础出力;实时阶段为了进一步减小误差,通过蒙特卡洛场景生成和后向削减预测风电出力,考虑风电的不确定性;通过有功和无功功率联合调整的动态潮流,使各机组根据频率特性系数按比例分担有功功率不平衡量,根据节点区域控制策略调整无功功率不平衡量,修正机组基础出力,实现潮流的合理分布,建立优化网损和电压水平的调度模型,并通过粒子群算法对模型求解,最后以改进IEEE14节点为例,进行仿真验证。

基于解耦内点法与混合整数规划法的区域电网动态无功优化算法

动态无功优化在提高电网电压质量、降低网损和减少离散调压设备日动作次数方面具有重要作用,在数学上它是一个含绝对值约束的多时段大规模非线性混合整数规划问题,其高效求解是一个难题。为此,提出了一种基于解耦内点法和混合整数规划的动态无功优化两阶段算法。第1阶段,利用sigmoid函数处理绝对值约束以实现原模型的连续化,采用解耦内点法思想构建KKT修正方程的对角带边结构,实现了模型的时段分块解耦高效求解;第2阶段,将原模型在当前连续解附近线性化,构建涉及原模型所有约束条件的混合整数线性规划模型,由此决策出离散无功控制设备的优化解。通过某地区26节点的算例仿真,验证了本文算法的有效性。

并网光伏电站无功调节能力的优化等值方法

现有研究对光伏电站无功调节能力进行计算时,未量化考虑站内电压安全的影响,并且通常用逆变器容量和有功来表示光伏单元的无功出力限制,这种理想模型不符合现有并网光伏电站的无功管理导则。针对此问题,提出一种光伏电场无功调节限额的并网等值方法。首先根据并网光伏的导则要求确定光伏单元的无功出力范围;在此基础上,考虑光伏电站内部网络的节点电压幅值安全约束及并网关口节点电压的扰动影响,以光伏单元及SVG的无功出力为控制对象,分别以并网关口输出无功的最大及最小为目标,建立光伏电站无功限额的计算模型,以确定光伏电站在不同有功出力、不同扰动电压下的无功可调范围。通过对实际35 kV光伏电场的仿真分析,验证了方法的有效性。

基于动态无功电压灵敏度的有源配电网移动式储能优化调度

随着城市负荷尖峰以及分布式电源渗透率的持续攀升,有源配电网存在负荷峰谷差进一步增大以及电压越限的风险。移动式电池储能系统(MBESS)具备时间-空间灵活性和四象限输出能力,考虑其有功出力参与削峰填谷、无功出力参与电压调节,提出了一种基于电压灵敏度分析的有源配电网MBESS的优化调度方法。首先,针对MBESS出力与接入位置之间的耦合影响,推导定有功功率条件下满足仿射关系的无功电压修正灵敏度;其次,考虑不同网络结构下不同节点电压的调整需求,提出一种动态无功电压修正灵敏度的计算方法,旨在确定MBESS的时序最优接入方案;然后,构建充分考虑运行经济性与可靠性的MBESS双层优化调度模型;最后,以IEEE 33节点配电系统为例,采用增强烟花算法对所提模型进行求解,结果表明所提方法能够在保证MBESS具备较好经济效益的同时,有效减小负荷峰谷差以及提升配电系统的整体电压水平。

计及高比例风电暂态电压安全的主从协同动态无功优化方法

相比于传统电力系统,大规模高比例的风电馈入导致处于末端电网的风电基地网架结构更为薄弱,低电压穿越能力和动态无功支撑水平进一步降低。为保证整个风电系统的电压安全,必须精确计及大规模风电汇集区域内每台风电机组的暂态电压特性。该优化问题具有规模大、暂态约束多、主从系统交互变量多等特点,传统无功优化方法还存在计算时间长、收敛性无法充分保证等问题。因此,针对含高比例风电馈入系统的动态无功备用优化问题,提出一种计及暂态电压安全约束的广义主从分裂优化算法,实现主从系统的协同优化,同时保证计算的精度和收敛性。首先,基于轨迹灵敏度分析法将暂态稳定性约束转化为代数方程约束。然后,根据Karush-Kuhn-Tucker条件将原问题分解为主网无功优化模型和各风电子系统无功优化模型,主、子系统通过交互边界信息实现主从协同优化,并基于边界信息一致性保障含暂态约束问题的求解精度。最后,通过实际系统验证了所提方法的计算速度和结果精度。

基于电气距离分区的配电网动态无功优化

为解决含分布式电源的配电网动态无功优化问题,考虑不同时刻日负荷以及分布式光伏、风电的出力水平不断变化,以节点电压是否越限为判断依据设计了2种优化方案。在多目标无功优化模型的基础上,若节点电压越限,通过节点之间的电气距离、联通情况以及区域直径对配电网进行快速分区处理,根据分区结果,调节电压越限区域内分布式电源的无功出力,利用改进差分进化算法进行局部无功优化,输出Pareto最优解;若节点电压不越限,对配电网整体进行无功优化求解,调节分布式电源的无功出力,获得Pareto最优解。通过算例分析验证了本文所提算法和优化方案的可行性。