計(jì)及風(fēng)電場(chǎng)的地區(qū)電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化.pdf

1、風(fēng)力發(fā)電是當(dāng)前世界上技術(shù)較成熟、成本較低且發(fā)展迅速的可再生能源技術(shù)之一。我國(guó)幅員遼闊、海岸線長(zhǎng),風(fēng)能資源非常豐富,現(xiàn)探明可利用風(fēng)能資源至少約為10億個(gè)Kw,相當(dāng)于40多個(gè)三峽水電站的裝機(jī)容量之和。
　　一方面,與傳統(tǒng)化石能源相比,風(fēng)電清潔無(wú)污染且具有取之不盡用之不竭的特點(diǎn),發(fā)展前景廣闊。另一方面,風(fēng)電的大規(guī)模集中并網(wǎng)也對(duì)傳統(tǒng)電網(wǎng)在安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和電能質(zhì)量等方面帶來(lái)了諸多新的挑戰(zhàn)。特別當(dāng)大容量風(fēng)電接入電力系統(tǒng)時(shí),風(fēng)電出力的隨機(jī)

2、性、波動(dòng)性可能會(huì)引起電網(wǎng)潮流大小、方向的頻繁改變,使得原有的無(wú)功優(yōu)化方法不再適合現(xiàn)有情況,為此需要研究能夠考慮風(fēng)電特點(diǎn)的發(fā)電和運(yùn)行計(jì)劃方法。
　　實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行中,負(fù)荷的變化具有一定的規(guī)律性,且在一定的時(shí)間內(nèi)波動(dòng)較小;但風(fēng)速的變化則規(guī)律性較弱,甚至可能會(huì)在較短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)劇烈變化。而一天中可調(diào)變壓器分接頭及電容器組的允許動(dòng)作次數(shù)有限,因此不能只根據(jù)某一時(shí)刻的負(fù)荷及風(fēng)速水平來(lái)對(duì)這些設(shè)備進(jìn)行靜態(tài)無(wú)功優(yōu)化,而應(yīng)綜合考慮未來(lái)一定時(shí)間尺度內(nèi)負(fù)荷

3、及風(fēng)速變化情況下的優(yōu)化效果。本文采用分時(shí)段策略來(lái)處理風(fēng)速的隨機(jī)性和波動(dòng)性問(wèn)題,根據(jù)風(fēng)速預(yù)測(cè)信息,進(jìn)行合理的時(shí)段劃分后,求取各時(shí)段風(fēng)速的期望值用于優(yōu)化計(jì)算。
　　電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化是一個(gè)十分復(fù)雜的非線性混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題,優(yōu)化對(duì)象既有可調(diào)變壓器分接頭和電容器組這種離散變量,又有發(fā)電機(jī)無(wú)功出力這種連續(xù)變量。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)提出多種方法求解此類問(wèn)題,可歸納為傳統(tǒng)算法和人工智能算法,每種算法都有其各自優(yōu)缺點(diǎn),分析各種優(yōu)化算法自身的特點(diǎn),尋求

4、多種算法相結(jié)合的混合優(yōu)化算法是當(dāng)前無(wú)功優(yōu)化一個(gè)新的發(fā)展方向。本文將傳統(tǒng)算法與人工智能算法相結(jié)合用于問(wèn)題的求解,將原問(wèn)題分解為離散優(yōu)化和連續(xù)優(yōu)化兩個(gè)子問(wèn)題。先用粒子群算法實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器和電容器組的優(yōu)化;然后保持離散變量不變,采用內(nèi)點(diǎn)法實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)電機(jī)無(wú)功出力的優(yōu)化,再返回離散優(yōu)化階段。如此通過(guò)迭代完成離散變量和連續(xù)變量分別優(yōu)化的過(guò)程,直至程序收斂,充分發(fā)揮了傳統(tǒng)算法和人工智能算法各自的優(yōu)點(diǎn)。
　　混合語(yǔ)言編程作為一種新的軟件開發(fā)方法,可以