含风电场的多目标无功优化研究

论文总字数：25208字

摘 要

Abstract V

第一章 引 言 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究现状 1

1.2.1 风电场 1

1.2.2 风力发电机的应用 2

1.2.3 电力系统无功优化现状 2

1.2.4 含风电场的电力系统无功研究现状 3

1.3 主要工作及章节安排 3

第二章 含风电场的电力系统潮流计算 4

2.1 电力系统潮流计算分析 4

2.2 风电场的模型 4

2.2.1 风力发电原理 4

2.2.2 风力发电机 4

2.2.3 风力发电输出模型 5

2.2.4 异步风力发电机模型 6

2.3 风电场不确定性的分析 7

2.3.1 蒙特卡洛模拟 7

2.3.2 风速预测法 7

2.4 牛顿-拉夫逊法的潮流计算模型 8

2.5 含风电场的电力系统潮流算例 11

2.5.1 含风电场的电网模型 11

2.5.2 风电场的有功功率和无功功率分析 12

2.5.3 风电场对于系统的影响 12

第三章 多目标无功优化 13

3.1 多目标优化概述 13

3.2 多目标优化算法分类 13

3.2.1 传统算法 13

3.2.2 智能算法 14

3.3 多目标优化数学模型 14

3.4 粒子群算法 14

3.4.1 PSO的数学模型 14

3.4.2 粒子群算法参数 15

3.4.3 粒子群算法的优化过程 16

第四章 基于PSO的多目标无功优化 17

4.1 电力系统的无功优化 17

4.2 无功平衡和电压水平的关系 17

4.3 电力系统常用无功控制设备 17

4.3.1 发电机 17

4.3.2 无功补偿装置 18

4.3.3 变压器 18

4.4 无功优化的多目标模型 18

4.4.1 目标函数 19

4.4.2 约束条件 19

第五章 算例仿真与分析 21

5.1 仿真简介 21

5.1.1 蒙托卡洛模拟算法 21

5.1.2 粒子群算法无功优化 21

5.2 IEEE-14节点概述 21

5.2.1 IEEE-14系统图 21

5.2.2 IEEE-14系统参数 22

5.3 仿真优化过程 23

5.3.1 蒙托卡洛模拟算法 23

5.3.2 粒子群算法无功优化 23

5.4 优化结果 23

5.4.1 总网迭代过程 23

5.4.2 电压总偏差迭代结果 24

第六章 结束语 26

6.1 总结 26

6.2 展望 26

致 谢 28

参考文献 29

摘 要

风力作为一种新能源被各大国家逐渐重视，毫无疑问，在地球上的风力资源十分丰富，如果用来发电可以输送十几倍相较于水力发电的发电量。就算是与已经蓬勃发展的火电厂相比，也是有几倍之多的发电量。因此风力发电场也在世界各国之中飞速发展与利用。所以对于风电场的研究势必会越来越深入。在本文中，首先就是分析了对于包含风电场接入的系统的潮流计算。并且研究了多目标优化算法来对无功优化加以利用。这样的研究工作对于保证风电场接入后系统的稳定性、改善电能质量、优化节点电压分布等都具有重大意义。本文对于风电场对电网的影响研究将从潮流计算与多目标无功优化着手实施。

关键词：潮流计算；多目标无功优化；风电场；NSGA-Ⅱ

Abstract

Wind power is gradually being valued by major countries as a new energy source. There is no doubt that the wind resources on the earth are very rich. If it is used to generate electricity, it can transport more than ten times the amount of electricity generated compared to hydropower. Even if compared with the already booming thermal power plant, it has several times more power generation. Therefore, wind farms are also developing and using rapidly among countries around the world. Therefore, the research on wind farms is bound to be more and more in-depth. In this paper, the first is to analyze the power flow calculation of the system including the wind farm access. And research multi-objective optimization algorithm to use reactive power optimization. Such research work is of great significance for ensuring the stability of the system after the wind farm is connected, improving the power quality, and optimizing the node voltage distribution. In this paper, the research on the impact of wind farms on the power grid will be implemented from power flow calculation and multi-objective reactive power optimization.

Keywords: Power flow calculation; Multi-objective reactive power optimization; Wind farm;

NSGA-Ⅱ

引 言

研究背景

在当今的社会环境下，工业化进程的飞速发展依托于大量的能源供应，因此传统能源已经成为制约发展的重要因素之一，同时传统能源的利用会造成巨大的污染，而在当今社会，环境已经作为一个重要的问题引人注目。自第十六届五中全会后，国家就已经提出要建设资源节约型和环境友好型社会确立为一项中长期的战略任务。因此，除了传统的火电厂外，现阶段大力投入新能源的开发之中，例如潮汐能发电、风能发电等。在各种新能源发电技术中，毫无疑问，风力发电的技术是最为成熟的，也是各个国家地区都在大力发展的。据估算，在地球上可被利用的风能如若用来发电可发约一百亿千瓦的电量，相较于水力发电，这近乎是10倍的电量。火电厂还是当今的主要产电来源，全球燃煤发电所获取的能量也仅仅是预期的风能所能获取的三分之一而已，由上所述，风能的发展无论是前景还是需求都是巨大的。然而由于各个国家地区的风力发电技术、风力资源分布、负荷需求等各方面的差异，全球的风电发展水平和情况不尽相同。

在2019年中，我国风电迎来了巨大的发展，对于风电发展的指标，弃风率与装机在2019年度都达到了新的记录，装机增速超过40%，弃风率也在逐步降低之中。截止2019年底，全国总的风电装机容量已经超越2亿千瓦，相较于同为新能源的太阳能相比，近乎于两倍。风电的装机容量在所有发电机中占大约10%，且弃风率也在5%以下。风电的发电量也逐步保持增长中，2020年第一季度中，相较于去年同期增长了5%左右，我国目前风电发展状况良好，前景光明，未来可期。

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