考虑分散式风电场并网的有功/无功优化控制

摘要

随着风力发电技术的日益发展，分散式风电接入对电力系统的频率和电压的稳定性影响也越来越大。因此，对风电场进行功率的优化控制显得尤为重要。本文中对笼型异步电机和双馈风力发电机进行模型分析，并分析了这两种风力发电机接入IEEE14节点系统后的随机出力对系统的影响。
　　文中将风电场接入与汽轮机互联的系统中，建立考虑风电接入的ACE模型。因为风电接入会对系统发电计划的影响，因此，建立了考虑风电的负荷及备用容量模型。预测控制具有在线滚动优化的特性，故采用预测控制对由负荷以及风功率波动引起的两区域系统的频率变化以及联络线功率的变化进行控制仿真，并与PID控制系统进行对比分析。
　　为了充分发挥风电机组的调频能力，研究了双馈机组参与系统调频的控制策略，提出了模式选择控制器，与常规机组出力相互配合。风电机组可以根据系统不同的运行方式及负荷的需求进行不同的模式选择。控制器分四种模式，当负荷扰动较小，系统的频率变化很小或者当风电机处于低功率运行时，风电机组不参与系统的调频;当负荷扰动增大，此时，风电机组有能力参与系统调频，可让风电机组同时调节桨距角以获得更大的捕风量以及发电机的转子转速来释放部分能量来参与系统调频;当系统的频率上升很快，此时，部分风电机组应该停机退出运行。风电机组在不同的模式下自动选择是否参与调频及有功出力的多少大小，可以充分利用风电的出力，节省能源。对不同模式下各个机组不同出力仿真验证。
　　最后，研究了基于网络化的风电场并网的无功优化控制。以系统的有功网损最小为目标，将罚函数法引入对目标函数做了改进。针对网络化控制的随机丢包问题，提出了服从Bernoulli分布的去冗-调整矩阵对随机丢包进行模拟，去除了丢包造成的状态不可测或不可控量对系统的影响。同时建立了满足服从Bernoulli分布的随机延时矩阵对系统的延时进行模拟。采用经典的遗传算法进行控制寻优计算并对遗传算法做了改进。将风电场接入IEEE14节点系统进行仿真分析，结果表明采用随机丢包处理能明显的加快收敛速度，减小网损。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 选题的背景和意义

1．2 风电场并网运行对电力系统的影晌概述

1．3 风电并网对电力系统频率／有功影响的研究

1．3．1 风电场对电力系统频率影响研究

1．3．2 风电场并网的有功控制研究

1．4 风电场并网对电力系统电压／无功影响的研究

1．4．1 风电场并网对电力系统静态电压稳定性影响研究

1．4．2 风电场并网对电力系统暂态电压稳定性影响研究

1．4．3 风电场并网的无功控制研究

1．5 本文主要工作

第2章 风电机组的建模分析

2．1 风速模型及仿真

2．1．1 风速形式

2．1．2 风速建模仿真

2．1．3 空气动力学模型

2．2 异步风力发电系统模型

2．2．1 鼠笼式异步风力发电机

2．2．2 变桨距控制系统

2．2．3 双馈感应式异步风力发电机

2．3 风电场并网对于电力系统的影响分析

2．3．1 风力发电机并网对电力系统的影响

2．3．2 不同风电机组随机出力对系统电压的影响

2．4 本章小结

第3章 含风电机组的区域互联电力系统的预测控制

3．1 风电接入电力系统的负荷及备用容量约束建模

3．1．1 常规的系统负荷及备用容量模型

3．1．2 考虑风电接入的负荷及备用容量模型

3．2 AGC控制模型

3．2．1 AGC介绍

3．2．2 常规汽轮机组模型

3．3 含风电场的两区域互联系统的发电预测控制

3．3．1 含风功率波动的ACE的模型

3．3．2 两区域互联发电模型

3．3．3 基于预测控制的区域互联系统发电控制

3．4 仿真分析

3．4．1 风速变化引起功率的变化仿真分析

3．4．2 预测控制与PID控制对比仿真

3．5 本章小结

第4章 风电机组参与调频的控制策略研究

4．1 风电渗透率对系统频率的影响

4．2 风电场参与系统调频的总体设计

4．2．1 考虑风电场调频的系统总体设计

4．2．2 频率控制系策略

4．3 DFIG有功-频率控制策略

4．3．1 模式选择控制器设计

4．3．2 双馈风电机组的有功-频率控制

4．3 仿真分析

4．3．1 风电机组不参与调频时各机组出力及系统频率的变化

4．3．2 风电机组单独调频时各机组出力及其系统的频率变化

4．3．3 机组组合调频各机组出力及系统频率的变化

4．4 本章小结

第5章 基于网络化的风电接入的无功优化控制

5．1 基于网络化的风电并网无功优化概述

5．1．1 双馈感应风电机组并网方式及无功补偿装置

5．1．2 网络化控制系统及其在无功优化中的应用

5．2 基于网络化的风电场并网无功优化模型

5．2．1 基于网络化的无功控制系统结构分析

5．2．2 无功优化目标函数建立

5．3 具有随机处理的无功优化

5．3．1 去冗-调整矩阵的随机丢包建模

5．3．2 随机延时状态矩阵建模

5．3．3 基于改进遗传算法的风电并网无功优化

5．4 仿真及结果分析

5．4．1 基于遗传算法的有功网损仿真

5．4．2 基于改进遗传算法的网络化的无功优化仿真

5．5 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 主要研究成果

6．2 后续研究展望

参考文献

致谢

硕士期间所做工作及所获奖励