含风电场电力系统的有功优化潮流

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1、第26卷第6期电网技术Vol.26No.62002年6月PowerSystemTechnologyJun.2002文t编号:1000-3673(2002)06-0018-04含风电场电力系统的有功优化潮流雷亚洲,王伟胜,印永华,戴慧珠(中国电力科学研究院,北京100085)OPTIMALREALPOWERFLOWINWINDPOWERIIVTEGRATEDLEIYa-zhou,WANGWei-sheng,YINYong-hua,DAIHui-zhu(ChinaElectricPowerResearchInstitute,Beijing100085,China)ABSTRAC

2、T:Analgorithmforcalculatingo详imalactive影响处于系统的承受能力范围以内:二是调整系powerflowbased皿chance-constrainedprogrammingfor统的旋转备用,提高系统的动态响应能力,随时windpowerintegratedsystemisproposed.Therandom弥补风电波动造成的功率不匹配。可以说,这2variablesareintroducedtorepresentwindfarmoutputsand种措施都是不得已而为之,采用这种策略后不但busesloads.Accordingly,t

3、heconstraintslikebranchpower降低了风电的利用率,而且增加了系统的燃料成flow,busvoltage,spinningreserveandsteadyfrequency本。为了提高风电的利用率,同时尽量降低系统deviationareexpressed勿meansofprobability.Tosolvethe的运行成本,有必要研究风电并网系统的有功优problem,acalculationprogramimplementinggenetic化潮流算法。algorithmandstochasticsimulationaredeveloped,th

4、etest电力系统优化潮流是典型的非线性规划问resultsonIEEE30systemdemonstratethefeasibilityofthe题。状态变量和决策变量是确定性的,可以采用proposedmodelandalgorithm.牛顿法等求解。由于风电场的输出功率具有较强KEYWO皿刀IS;windpowergeneration;optimalactive的随机性。含风电场的电力系统的潮流优化难度powerflow,chance-constrainedprogramming;genetic很大。以前的文献一般是根据风速预测,在确定algorithm;stocha

5、sticsimulation风电场输出功率的前提下再进行优化,其实质是摘要:提出了一种基于机会约束规划的风电并网系统的在每一个优化时段把风电场的输出功率看成是确有功优化潮流模型和算法。引入了表示风电场发电功率定量It21。显然,这仍然是原有的优化潮流方法,和母线负荷的随机变量,以概率的形式描述约束条件(如风速预测的精度直接影响优化结果。为了克服上线路潮流、节点电压、旋转备用以及稳态频率偏移等)o述方法的不足,本文提出了一种基于机会约束规开发了基于遗传算法和随机模拟技术的计算程序。在IEEE30节点系统上的测试结果验证了文中所提方法的划的有功优化模型,采用随机变量表示风电场的

6、可行性。输出功率,并设计了基于随机模拟技术的求解算法。关健词:风力发电;有功优化潮流;机会约束规划;遗传算法;随机模拟2优化潮流模型中图分类号:TM614;TM712文献标识码:A2.1机会约束规划的引入电力系统最优潮流的数学模型一般可以表1引言示为风电是可再生的清洁能源,无需燃料费用,血。f(u,x)发电成本低廉。与水火电相比,无疑是十分经济s.t.g(u,x)=0h(u,x)<_0(1)的。但是,风电场的出力是随机变化的,无法人式中“为控制变量,如火力发电机组的输出功为控制,因此风电是不可靠的。为了消除风电随率;x为状态变量,如平衡节点以外的其它节点机性波动对系统的不利

7、影响,主要采取了2种策的电压相角。控制变量确定以后,状态变量就可略:一是限制系统准入的风电功率,使其造成的万方数据第26卷第石期电网技术以通过潮流计算确定下来。Pr{g,(P.P,PL)‘pn)z0,在式((1)中,目标函数可以采用发电燃料耗Pr(g2(瓦,P,凡)?P0)?l32量(或费用)最小;等式约束由基本的潮流方程构Pr{g3(p,P,几)<_em")>_几(4)成;不等式约束主要是系统运行的安全性及电能式中C(P)为水火电机组发电成本函数,质量要求,如电源发电功率上下限、电压幅值上C(P)=}+pP+r,

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